Ibis & DuckDB: Portable Feature‑Engineering‑Pipelines direkt im Datenbank‑Kernel

In diesem Tutorial zeigen wir, wie man mit Ibis portable Feature‑Engineering‑Pipelines erstellt, die im Datenbank‑Kernel laufen und dabei das vertraute Pandas‑Erlebnis bieten. Durch die Kombination von Ibis’ Lazy‑Python‑APIs und DuckDB als Ausführungs‑Engine lässt sich komplexe Datenverarbeitung direkt in der Datenbank durchführen, ohne dass Rohdaten erst in den Arbeitsspeicher gezogen werden müssen.

Der Einstieg erfolgt über eine Verbindung zu DuckDB, worin die Daten sicher im Backend registriert werden. Anschließend definieren wir anspruchsvolle Transformationen – von Window‑Funktionen bis hin zu Aggregationen – ausschließlich mit Ibis‑Ausdrücken. Da die Ausführung vollständig im Datenbank‑Kernel stattfindet, werden die Berechnungen optimiert und die Daten bleiben dort, wo sie gespeichert sind.

Das Ergebnis ist eine skalierbare, reproduzierbare Pipeline, die hohe Performance liefert und gleichzeitig die Flexibilität von Pandas beibehält. Durch die Vermeidung von Datenbewegungen reduziert sich der Overhead erheblich, und Entwickler können sich auf die Analyse konzentrieren, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen.