DuckDB vs. SQLite: Welches Datenbank-Tool ist für ML-Prototypen besser?

AI‑ und ML‑Entwickler arbeiten häufig mit lokalen Datensätzen, um Features zu erstellen und Prototypen zu bauen, ohne einen kompletten Server zu betreiben. Diese serverlose Herangehensweise spart Zeit und Ressourcen.

Die häufigste Gegenüberstellung ist zwischen SQLite, einer serverlosen Datenbank, die 2000 veröffentlicht wurde und für leichte Transaktionen weit verbreitet ist, und DuckDB, das 2019 als „SQLite für analytische Workloads“ eingeführt wurde.

Beide Systeme sind leichtgewichtig und erfordern keine separate Serverinstallation, unterscheiden sich jedoch deutlich in ihrer Leistungsfähigkeit bei komplexen Abfragen und bei der Verarbeitung großer Datenmengen. DuckDB bietet optimierte Spaltenorientierung und parallele Verarbeitung, während SQLite sich durch Einfachheit und breite Plattformunterstützung auszeichnet.

Der Vergleich wurde erstmals auf Analytics Vidhya veröffentlicht und liefert Entwicklern einen klaren Überblick darüber, welche Lösung für ihre spezifischen Anforderungen am besten geeignet ist.