5 Gründe, warum wir uns über den Motherduck Launch in AWS Frankfurt freuen

Hinweis: Dieser Blog-Post wurde mit LLM-unterstützung von Englisch auf Deutsch übersetzt.

Seit einiger Zeit besteht für europäische Datenteams die zentrale Herausforderung darin, Innovation mit strenger Regulierung in Einklang zu bringen. Häufig erscheinen leistungsfähige Tools zuerst in den USA, während unser Bedarf an DSGVO-Compliance und Datensouveränität eine lokale Präsenz erfordert.

Deshalb ist der offizielle Start von MotherDuck in der AWS-Region Frankfurt am 24. September (eu-central-1) eine spannende Entwicklung für die hiesige Data-Community. Als offizieller Launch-Partner haben wir die Plattform im Vorfeld ihres Europastarts getestet. Unser Fazit ist klar: Das ist weit mehr als nur ein neuer Cloud-Standort. Es steht für eine neue, effizientere Philosophie der Analytik für kleine bis mittelgroße Datenmengen.¹

Bevor wir auf die fünf wichtigsten Gründe für unsere positive Einschätzung eingehen, beantworten wir zunächst die Grundsatzfrage:

What the Duck Is MotherDuck?

Um den Mehrwert von MotherDuck wirklich zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die Basis: DuckDB.

Im Kern ist DuckDB für Analytics das, was SQLite für transaktionale Datenbanken ist – eine leistungsfähige, serverlose, eingebettete Daten-Engine. Sie läuft „in-process“ und macht damit komplexe Client-Server-Architekturen überflüssig. Es gibt keinen Server zu installieren, keine Instanz zu konfigurieren. Diese Einfachheit, kombiniert mit konstant starken Platzierungen in Performance-Benchmarks wie ClickBench², hat zu einer weiten Verbreitung geführt (über 30k GitHub‑Stars) und einer großen Entwickler-Community.

Während DuckDB lokal auf dem Rechner glänzt, benötigen Unternehmensumgebungen zusätzliche Fähigkeiten für Zusammenarbeit, Sicherheit und Skalierung. Genau hier setzt MotherDuck an. Die Plattform erweitert DuckDB um produktionsreife, cloudbasierte Funktionen, darunter:

• Zentrale Autorisierung und Benutzerverwaltung
• Dauerhafter, persistenter Cloud‑Speicher
• Intelligentes Caching und Query‑Skalierung

Wie es MotherDucks Gründer Jordan Tigani häufig formuliert: „Während DuckDB deinen Laptop in eine persönliche Analytics‑Engine verwandelt, skaliert MotherDuck deinen Laptop mit dualer Ausführung in die Cloud.“ Kurz gesagt: MotherDuck liefert die kollaborative, enterprise‑taugliche Ebene, mit der Teams die volle Power von DuckDB sicher und skalierbar nutzen können. Mehr zur dualen Ausführung weiter unten.

Der architektonische Ansatz, eine starke lokale Engine mit einer schlanken, kollaborativen Cloud‑Schicht zu kombinieren, macht die Plattform besonders überzeugend. Basierend auf unserer Evaluation sind dies die fünf Gründe, warum wir uns über diese Entwicklung freuen:

Ihre Daten sind wahrscheinlich nicht so groß, wie Sie denken

Die Datenbranche war mehr als ein Jahrzehnt lang von „Big Data“ besessen. Doch wie die Gründer von MotherDuck argumentieren, ist Big Data tot. Die Realität ist oft einfacher: Die wenigsten Unternehmen arbeiten im Petabyte‑Maßstab von Google oder Meta. Viele Analytics‑Workloads basieren auf Datenmengen im Giga- bis niedrigen Terabyte‑Bereich. Dafür braucht es nicht zwingend massive, komplexe, verteilte Systeme.

Aktuelle Laptops und Einzelserver sind enorm leistungsfähig – oder, wie es DuckDB‑Erfinder Hannes Mühleisen nennt: Wir haben ein „verlorenes Jahrzehnt der kleinen Daten“ erlebt. MotherDuck und DuckDB sind genau für diese Realität kleiner und mittelgroßer Datenmengen ausgelegt. Sie liefern die Leistung verteilter Systeme ohne deren Overhead, Kosten und Komplexität – und ermöglichen effiziente Verarbeitung dort, wo es am meisten Sinn ergibt.

Fokus auf Einfachheit und Performance

Einer der größten Hindernisse in der Datenanalyse ist oft das Setup. Traditionelle Systeme erfordern Server‑Installationen, Instanz‑Konfigurationen und Berechtigungsmanagement, bevor überhaupt die erste Abfrage läuft. Die Mission von DuckDB ist es, diese Reibung vollständig zu entfernen.

Es gibt keine Server zu betreiben. Bibliothek installieren und loslegen. Diese radikale Einfachheit, gepaart mit einer sehr schnellen Query‑Engine, verkürzt die Time‑to‑Insight deutlich. Von einer 10‑GB‑Parquet‑Datei zu aussagekräftigen Ergebnissen in Sekunden statt Stunden (abhängig von Hardware und Datenlayout). MotherDuck überträgt diese Philosophie auf die Team‑Zusammenarbeit und liefert die nötige Infrastruktur für produktionsreife Datenanwendungen – ohne die Komplexität wieder einzuführen, die DuckDB ursprünglich abgeschafft hat.

Vereinfachtes und sicheres Data Sharing

Ein häufiges Problem in kollaborativer Analytik ist der manuelle Austausch von Datenfiles, etwa per CSV‑Export – eine Praxis, die bis heute viele Data‑Science‑ und KI‑Projekte einleitet. Das erzeugt Datensilos, wirft Sicherheitsfragen auf und führt zu Versionskonflikten mit inkonsistenten Datensätzen, die über mehrere Teammitglieder verstreut sind.

MotherDuck adressiert das direkt, indem es das Paradigma vom Teilen von Daten hin zum Teilen des Zugriffs auf Daten verschiebt. Anstatt Kopien zu erzeugen, arbeiten Teams an einer einzigen, konsistenten Single Source of Truth.

Das Sharing‑Modell, zugänglich über eine Weboberfläche und programmgesteuert über Standard‑SQL‑Befehle (z. B. GRANT/REVOKE), macht „lästige CSV‑Exporte“ überflüssig und bietet einen sauberen Weg zur Zusammenarbeit.

Reichhaltiges Partner‑Ökosystem

Der Wert einer Datenplattform hängt direkt davon ab, wie gut sie sich in bestehende Tools einer Organisation integrieren lässt. MotherDuck verfolgt eine „Bring Your Own Tools“‑Philosophie – im Kontrast zu monolithischeren Plattformen.

Die Plattform wird von einem reichhaltigen, wachsenden Partner‑Ökosystem unterstützt, das zahlreiche Open‑Source‑Projekte und kommerzielle SaaS‑Lösungen umfasst. Diese Verpflichtung zur Interoperabilität ermöglicht es Organisationen, einen Best‑of‑Breed‑Stack passgenau zusammenzustellen, statt sich in eine Einheitslösung zwängen zu lassen.

Hybride Ausführung: Lokale Geschwindigkeit, Cloud‑Skalierung

Das vielleicht technisch innovativste Merkmal ist der Ansatz der hybriden Ausführung. Der intelligente Abfrageplaner von MotherDuck kann einen einzelnen Query‑Plan zwischen einer lokalen DuckDB‑Instanz und dem MotherDuck‑Cloud‑Service aufteilen.

So vereint das Modell das Beste beider Welten: die interaktive Geschwindigkeit und niedrige Latenz der lokalen Verarbeitung mit der Skalierbarkeit und der dauerhaften Speicherung der Cloud. Indem Teile einer Abfrage auf dem Rechner der Nutzerin bzw. des Nutzers laufen, minimiert die Architektur den Datentransfer – das reduziert von Haus aus sowohl die Latenz als auch die Cloud‑Compute‑Kosten.

Dieses leistungsfähige, hybride Modell erstreckt sich sogar auf moderne Webanwendungen, in denen DuckDB direkt im Browser (via WebAssembly) laufen kann, während MotherDuck im Backend größere, geteilte Datensätze bereitstellt.

Fazit

SQLite hat die Welt der transaktionalen Datenbanken revolutioniert. Als leistungsfähige, serverlose, dateibasierte Datenbank ist sie heute integraler Bestandteil unzähliger Anwendungen und Geräte – Beispiele finden sich hier.

Wir sind überzeugt, dass DuckDB im Analytics‑Bereich eine ähnliche Rolle einnehmen wird. Es bringt dieselben Prinzipien von Einfachheit und hoher Performance in eine Domäne, die lange von Komplexität geprägt war. MotherDuck dient als Katalysator, der dieses Potenzial skaliert – und DuckDB von einer persönlichen Power‑Engine zu einer tragfähigen, kollaborativen Plattform für moderne Datenteams macht.

Der offizielle Launch in Frankfurt ist ein wichtiger Meilenstein für Datenanalyse in Europa. Wir sind stolz, als Launch‑Partner dabei zu sein – und freuen uns auf die innovativen Lösungen, die unsere Kundinnen und Kunden mit dieser Technologie bauen werden.

Was kommt als Nächstes? Wenn Sie Ihre Datenplattform modernisieren möchten oder prüfen wollen, wie dieser Ansatz Ihrem Team nutzen kann, unterstützen wir Sie gerne. Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Gespräch zu Ihrem konkreten Use Case.

1. Wie bei jedem Cloud‑Dienst sollten Sie prüfen, ob Control‑Plane‑Metadaten oder Telemetrie die Region verlassen, falls dies eine Anforderung ist. ↩

2. Benchmarks sind stets mit Vorsicht zu interpretieren. Die Hintergründe erläutert DuckDB‑Co‑Creator Hannes Mühleisen ausführlich hier: „On Performance‑Testing in Database Systems“. ↩