De 14/04/2025 a 14/06/2025 vamos disponibilizar o módulo bônus de DuckDB e Firecrawl Para Database e Web Scraping Analytics. Esse módulo será gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação da DSA (O módulo vai contar com um projeto de automação com Agentes de IA. Imperdível!). Durante esta semana publicaremos uma série de artigos sobre DuckDB e Firecrawl em nosso blog. E aqui vai o segundo. Boa leitura.

Vantagens do DuckDB

Além das características técnicas, é importante destacar as vantagens práticas que fazem do DuckDB uma ferramenta atraente para profissionais de dados.

Integração com linguagens e ecossistema de dados: DuckDB se integra de forma natural com ferramentas já populares. Por exemplo, em Python ele funciona muito bem ao lado do pandas e Polars – você pode registrar um DataFrame pandas como tabela temporária no DuckDB e fazer consultas SQL sobre ele sem copiar os dados para outra estrutura. O resultado pode ser obtido novamente como DataFrame pandas (cursor.df()) ou até como um DataFrame Polars (cursor.pl()) diretamente. Isso significa que você pode combinar o melhor dos dois mundos: usar SQL para junções ou agregações complexas via DuckDB e depois continuar o processamento em pandas/Polars se quiser, tudo dentro do mesmo Jupyter Notebook, por exemplo. Da mesma forma, na linguagem R há integração com dplyr (é possível usar sintaxe tidyverse com o DuckDB como engine por baixo) e com outras ferramentas da linguagem. Essa interoperabilidade poupa tempo e memória – não é preciso exportar/importar grandes datasets entre sistemas, pois o DuckDB atua como um motor SQL embutido no seu ambiente de Data Science. Também vale mencionar que o DuckDB suporta Apache Arrow nativamente, o que permite, por exemplo, ler diretamente um pyarrow.Table ou converter resultados em um pyarrow.Table para uso imediato em outras bibliotecas, tudo com zero-cópia de memória.

Desempenho alto em consultas analíticas: Na prática, usuários têm reportado grandes ganhos de performance ao substituir partes de pipelines pandas por DuckDB. Graças à execução vetorizada e uso eficiente de múltiplos núcleos, consultas complexas que demorariam minutos em Python muitas vezes rodam em segundos no DuckDB. Benchmarks indicam que em muitos casos o DuckDB supera tanto o Pandas quanto o Polars em velocidade para operações como agregações em grandes datasets. Por exemplo, em um teste com milhões de linhas de dados do Hacker News, uma consulta de agregação/regex levou ~2,3s no DuckDB, ~3,3s no Polars, enquanto o Pandas não conseguiu concluir (estourou a memória). Claro, o desempenho varia conforme o caso – o Polars também é extremamente rápido e tende a se equiparar ao DuckDB em vários cenários, mas o ponto é que o DuckDB entrega performance de nível de banco de dados sem precisar de cluster ou de código C++ escrito por você. Outra vantagem é que, por ser um SGBD completo, ele realiza otimizações automáticas de consulta que bibliotecas de dataframe não fazem (ex.: reordenação de junções, pushdown de predicados, uso de índices, etc.). Assim, mesmo sem “tunings” manuais, o engine já encontra um plano de execução eficiente para sua query SQL. Seu laptop pode virar um pequeno Data Warehouse com DuckDB, capaz de digerir um volume de dados considerável mantendo tempos de resposta interativos.

Facilidade de instalação e uso: Diferente de soluções como PostgreSQL ou MySQL, usar DuckDB não exige nenhum setup complexo. Basta instalar a biblioteca (que tem poucos MB) e começar a executar consultas – não há serviço para iniciar, usuário/senha para configurar ou servidor para gerenciar. Ele cria automaticamente um arquivo de banco de dados se você precisar de persistência, mas também pode rodar totalmente in-memory (útil para análises temporárias ou em notebooks). Essa simplicidade é valiosa para prototipação rápida: se você quer testar uma ideia de transformação de dados com SQL, não precisa preparar um servidor de banco, pode fazer tudo localmente no DuckDB. A distribuição do DuckDB não tem dependências pesadas – é cross-platform e pode ser embutida em aplicações facilmente. Por exemplo, é trivial adicioná-lo como dependência de um projeto e distribuir junto com seu aplicativo (já que é MIT license e bastante pequeno). Isso torna muito fácil incorporar um motor SQL em ferramentas personalizadas, pipelines de ETL ou aplicativos desktop/mobile. Outro ponto prático: o DuckDB suporta diversos formatos diretamente (como citado antes), então muitas vezes você pode pular etapas de conversão de dados. Se te entregam um conjunto de arquivos Parquet, você não precisa escrevê-los em um banco para consultar – o próprio DuckDB consulta os arquivos Parquet localmente. Menos movimentação de dados significa fluxos de trabalho mais simples e menos chance de erros.

Comunidade e evolução rápida: Embora seja um projeto relativamente jovem (iniciado em 2019), o DuckDB já conta com uma comunidade ativa e um apoio institucional (DuckDB Labs e DuckDB Foundation) garantindo seu desenvolvimento contínuo. Ele recebe atualizações frequentes com novas funcionalidades, otimizações e correções – por exemplo, suporte a novos tipos de dados, UDFs em Python, melhorias de performance, etc. Há uma variedade de benchmarks e estudos independentes destacando seu desempenho e casos de uso. Empresas e projetos já o incorporam (por exemplo, a comunidade dbt permite usar DuckDB como warehouse local para prototipar modelos SQL). A facilidade de contribuir via extensões e o fato de ser código aberto MIT têm levado a integrações criativas. Portanto, adotar DuckDB hoje significa ter à disposição uma tecnologia de ponta em análise de dados local, com respaldo de pesquisa acadêmica (há vários papers publicados sobre ele) e um ecossistema em crescimento.

Naturalmente, nenhuma ferramenta é solução para tudo. Antes de decidir pelo DuckDB, é importante conhecer também suas limitações e desafios conhecidos, especialmente se você pretende usá-lo em ambientes de produção ou cenários mais complexos – o que veremos a seguir.

Limitações e Desafios

Apesar de suas vantagens, o DuckDB possui algumas limitações devido às escolhas de design focadas em uso embutido e analítico local.

Concorrência limitada (single writer): O modelo de concorrência do DuckDB é otimizado para um único processo realizando operações de escrita. Ou seja, várias threads dentro de um mesmo processo podem executar consultas em paralelo, mas não é suportado ter múltiplos processos distintos fazendo escrita no mesmo banco ao mesmo tempo. Em termos simples, apenas uma aplicação “dona” do arquivo de banco pode gravar nele por vez (você até pode ter múltiplos leitores concorrentes em modo read-only, mas não múltiplos writers). Isso contrasta com bancos cliente-servidor (PostgreSQL, MySQL, etc.) onde diversos clientes conectam e transacionam simultaneamente. Na prática, para casos de uso tipicamente visados pelo DuckDB (análise em notebooks, scripts locais, pipelines batch), isso não chega a ser um problema – o acesso costuma ser sequencial ou de poucos threads. Porém, não é indicado usar DuckDB como um banco compartilhado multiusuário em um servidor web, por exemplo. Se dois processos precisarem escrever no mesmo arquivo DuckDB, seria necessário implementar um controle de lock externo ou estratégias como consolidar as escritas em um só serviço. O próprio projeto reconhece que cargas de muitas pequenas transações concorrentes não são seu foco de otimização. Portanto, em cenários de alta concorrência de escrita/atualização, um banco OLTP tradicional ainda leva vantagem.

Uso em produção e cenários de longa execução: Relatos de uso do DuckDB em produção existem (especialmente em pipelines de dados, aplicações internas, etc.), mas ele ainda não é amplamente adotado como backend principal de aplicações comerciais. Quem optar por usá-lo deve estar ciente de que certos recursos presentes em SGBDs maduros podem fazer falta, por exemplo: controle de acesso de usuários e permissões, conexões remotas (DuckDB não “escuta” rede, então para acessá-lo remotamente precisaria expor o arquivo via outro meio), mecanismos avançados de alta disponibilidade/replicação etc. Além disso, embora o DuckDB seja bastante estável e testado (possui uma suíte enorme de testes com milhões de queries e casos adaptados de SQLite/Postgres), ele não tem o histórico de décadas em produção que um PostgreSQL tem – então pode haver arestas a lapidar conforme novos usos aparecem. Outra limitação de arquitetura é que, por rodar embutido, ele depende dos recursos do processo host: se a aplicação que o incorpora travar, o banco cai junto; não há isolamento por um processo separado de servidor. Para muitos casos isso é aceitável ou até desejável, mas vale mencionar. O DuckDB ainda é mais utilizado como ferramenta de análise e ETL, do que como banco transacional de missão crítica. Se o cenário exige um banco central atendendo muitas aplicações e usuários, com transações concorrentes e uptime 24/7, provavelmente uma solução servidor (PostgreSQL, etc.) será mais adequada.

Limites de escala vertical: Embora o DuckDB lide bem com dezenas ou poucas centenas de gigabytes localmente, ele não foi feito para escala de dezenas de terabytes ou cluster. Seu processamento é limitado a uma única máquina – se os dados excederem muito a capacidade dessa máquina, o DuckDB não vai magicamente distribuir a carga (não há funcionalidade interna de sharding ou distribuída). Por exemplo, para consultar 10+ TB de dados eficientemente, normalmente seria necessário um cluster; nesse ponto entrariam em cena ferramentas como Spark, Dask, ClickHouse clusterizado, ou bancos analíticos distribuídos. Em experimentos, já se observou que em ~10TB o DuckDB começa a ficar bem atrás de um cluster Dask/Spark simplesmente por limite físico de hardware disponível. Portanto, o “ponto doce” do DuckDB é na escala de GB a poucas centenas de GB por máquina – além disso, outros paradigmas podem ser mais indicados. Adicionalmente, o DuckDB é fortemente voltado a workloads batch estáticos. Ele não é uma solução de streaming ou tempo real – não há, por exemplo, um mecanismo interno de ingestão contínua de eventos nem de materialização de visões em tempo real. Se você precisar analisar dados que estão constantemente chegando e atualizar resultados em tempo real, terá que implementar essa lógica externamente (por exemplo, inserindo dados periodicamente e executando consultas incrementais). Para dados em repouso o DuckDB brilha; para dados em movimento constante, um cluster Spark ainda pode ser a melhor opção.

Monousuário e SQL-centric: Outra característica a considerar é que o DuckDB é basicamente um motor SQL embarcado. Toda a interação com ele é via SQL (ou APIs que geram SQL por baixo). Isso é ótimo para quem domina SQL e facilita a integração com diversas ferramentas, mas pode ser limitante se sua carga de trabalho envolve operações não relacionais complexas ou fluxos interativos além de consultas. Algumas bibliotecas de dataframes permitem manipulações mais imperativas e interativas em Python; já com DuckDB você tenderá a formular soluções em termos de consultas SQL. O projeto até tem APIs “relacionais” em Python/R que lembram dataframes, mas são essencialmente formas de construir SQL. Portanto, tarefas fora do escopo SQL (por ex., treinamento de um modelo de ML diretamente no banco, algoritmos iterativos customizados dentro do banco) não são o foco do DuckDB – embora seja possível extrair dados para Python e combinar com outras libs, ou usar UDFs definidos em Python se necessário. O DuckDB encaixa melhor onde o problema pode ser mapeado para consultas SQL; se a lógica for altamente personalizada e não expressável em SQL, ele atuará mais como armazenamento e menos como engine de computação.

O DuckDB não foi feito para ser um servidor multiusuário de alta concorrência ou para substituir Data Warehouses massivos em todos os aspectos. Seu design prioriza análises solo/local, com tudo o que isso implica de positivo e negativo. Conhecendo esses limites, podemos então identificar em quais cenários ele se encaixa melhor e pode trazer grandes benefícios.

No próximo artigo veremos os principais casos de uso.

De 14/04/2025 a 14/06/2025 vamos disponibilizar o módulo bônus de DuckDB e Firecrawl Para Database e Web Scraping Analytics. Esse módulo será gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação da DSA. Se ainda não é aluno da DSA, o que está esperando? Clique no link abaixo e faça sua inscrição:

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Referências:

An Introduction to DuckDB