DuckDB та AWS: чому DuckLabs приєднався до Amazon, а проєкт залишається Open Source

Коротко: 31 серпня 2026 року завершилося приєднання DuckLabs — амстердамської компанії, де працює основна команда DuckDB, — до Amazon Web Services. Сам DuckDB не був «проданий Amazon»: відкриті проєкти DuckDB, DuckLake, Quack та інші компоненти Duck Stack залишаються безкоштовними й open source під MIT-ліцензією, а їх stewardship зберігається за незалежною некомерційною DuckDB Foundation. Для користувачів це означає збереження звичної моделі розвитку, але з більшими ресурсами для команди та потенційно глибшою інтеграцією з AWS.

Вступ

26 серпня 2026 року DuckLabs оголосила, що приєднається до Amazon Web Services. Спочатку завершення угоди планували на 1 вересня, але процес фактично завершився 31 серпня. Новина швидко стала однією з найпомітніших у data-спільноті: DuckDB за кілька років перетворився з академічного проєкту на один із найпопулярніших інструментів для локальної аналітики, data engineering та роботи з файлами Parquet, CSV і JSON.

Головне питання після такої угоди очевидне: чи не перетвориться DuckDB на закритий AWS-продукт. Відповідь засновників і самої AWS — ні. DuckDB та пов’язані open-source проєкти залишаються під MIT-ліцензією й під stewardship незалежної DuckDB Foundation. У цій статті розберемо, що саме купила Amazon, чому AWS зацікавилася DuckLabs, як влаштоване governance DuckDB і що ця угода означає для дата-інженерів.

Що сталося з DuckLabs і чому про це говорить data-спільнота?

Amazon підписала угоду про придбання DuckLabs — амстердамської компанії, створеної Марком Раасвелдтом і Ганнесом Мюляйзеном навколо DuckDB. Після завершення угоди DuckLabs стала частиною AWS, а команда залишилася разом в Амстердамі й продовжує працювати над DuckDB, DuckLake, Quack та ширшою екосистемою.

Важливе уточнення: AWS придбала саме комерційну компанію DuckLabs, а не незалежну DuckDB Foundation і не «закрила» open-source проєкт. Цей поділ існував задовго до угоди й був спеціально створений для того, щоб доля коду та ліцензії не залежала від одного комерційного власника.

Для користувачів це принципова різниця. У короткостроковій перспективі немає оголошених змін у ліцензії, roadmap або governance. Навпаки, DuckLabs заявляє, що ресурси AWS дадуть команді змогу масштабувати розробку та community support.

Що таке DuckDB і чому це не просто ще одна аналітична база даних?

DuckDB — це embedded / in-process аналітична СУБД, оптимізована для OLAP-навантажень. Її часто називають «SQLite для аналітики»: обидві системи легко вбудовуються в застосунок і не потребують окремого серверного процесу, але DuckDB орієнтована саме на аналітичні запити, колонкову обробку та великі скани даних.

DuckDB як in-process database: без окремого сервера

DuckDB працює прямо всередині процесу застосунку — наприклад Python-скрипта, R-сесії, Java-програми або CLI. Це прибирає мережевий hop між клієнтом і сервером та спрощує обмін даними з локальними датафреймами й файлами.

Окремо DuckDB добре відома здатністю виконувати SQL безпосередньо поверх Parquet, CSV, JSON, Iceberg та даних у object storage на кшталт Amazon S3. Для багатьох аналітичних сценаріїв це дозволяє почати роботу без попереднього завантаження даних у окремий warehouse.

Що таке DuckLabs і яка його роль у розвитку DuckDB?

DuckLabs — комерційна інженерна компанія, яка виросла з команди DuckDB і наймає ключових контриб’юторів проєкту. Вона займається розробкою, підтримкою та комерційною роботою навколо DuckDB і пов’язаних технологій. Сам open-source проєкт при цьому юридично відділений від компанії.

DuckDB Foundation: навіщо проєкту окрема некомерційна структура

DuckDB Foundation — незалежна некомерційна організація, що володіє більшістю інтелектуальної власності DuckDB і захищає довгострокову open-source модель проєкту. Її статути закріплюють збереження DuckDB під MIT-ліцензією. Саме ця структура є ключовою причиною, чому продаж DuckLabs не дорівнює продажу або закриттю DuckDB.

В офіційному оголошенні також підтверджено, що DuckDB, DuckLake, Quack та інші open-source компоненти Duck Stack залишаються безкоштовними й MIT-licensed під stewardship DuckDB Foundation.

Навіщо AWS купує DuckLabs і що це дає хмарному гіганту?

На відміну від припущень, AWS досить прямо описала свою мотивацію. Компанію приваблює модель DuckDB: дуже швидкі everyday analytics для наборів даних, які часто вимірюються гігабайтами або сотнями гігабайтів, in-process виконання і простота роботи напряму з файлами та object storage.

AWS бачить можливість поєднати цю локальну й embedded-аналітику з масштабом S3 та власних сервісів Redshift, Athena, EMR, Glue і SageMaker. Окремо AWS підкреслює, що DuckDB добре підходить для AI-agent workloads: агенти часто виконують багато коротких exploratory queries, пробують різні гіпотези і працюють з даними ітеративно — саме такий режим добре відповідає сильним сторонам DuckDB.

DuckDB уже використовується всередині AWS

Інтерес Amazon не суто теоретичний. AWS повідомила, що вже використовує DuckDB у власній інфраструктурі. Зокрема, інтеграції DuckDB допомогли Amazon Quick зменшити середню latency запитів приблизно на 30%, а з моменту запуску Quick у жовтні 2025 року система обробила понад 2,5 млрд запитів із цими інтеграціями та оптимізаціями.

AWS також прямо заявляє про намір робити DuckDB applications «run best on AWS» і інвестувати в глибшу інтеграцію з власними building-block services. Це не означає, що DuckDB стане AWS-only, але означає, що екосистема AWS, ймовірно, отримає дедалі кращу нативну підтримку DuckDB.

Як змінюється governance DuckDB після угоди?

Основна модель управління не змінюється, але команда оголосила два помітні кроки: DuckDB Foundation створює stakeholder advisory board, який зможе впливати на напрям розвитку проєктів, а community support розширюється завдяки додатковим ресурсам AWS.

Що означає «lifting the limitations of community support»?

Цю фразу не варто трактувати як «тепер community може робити що завгодно без лімітів». Йдеться про інше: раніше невелика команда DuckLabs фізично не могла обробляти весь обсяг issues, pull requests, документації та запитів від спільноти. Ресурси AWS дозволяють розширити саме підтримку community і покриття більшої кількості компонентів.

Чому DuckDB став популярним у стеку дата-інженера?

Станом на 2026 рік DuckDB має понад три мільйони завантажень на день. Популярність пояснюється поєднанням простоти, продуктивності та здатності працювати там, де вже знаходяться дані — локально, у датафреймах або в object storage.

Типові сценарії використання

• локальна аналітика CSV, Parquet, JSON та інших форматів без окремого warehouse;
• ETL/ELT-трансформації всередині Python або інших застосунків;
• прототипування аналітичних моделей і data pipelines;
• обробка даних безпосередньо в Amazon S3 та іншому object storage;
• embedded analytics у застосунках і serverless-функціях;
• робота з lakehouse-форматами через DuckLake та пов’язану екосистему.

Які SQL-запити зручно виконувати в DuckDB?

DuckDB підтримує сучасний аналітичний SQL, включно з CTE, window functions, агрегатами та прямими запитами до файлів. Наприклад, накопичувальну суму продажів по регіонах можна порахувати так:

WITH sales_data AS (
    SELECT region, sale_date, amount
    FROM sales
)
SELECT
    region,
    sale_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (
        PARTITION BY region
        ORDER BY sale_date
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS running_total
FROM sales_data
ORDER BY region, sale_date;

WITH sales_data AS (
    SELECT region, sale_date, amount
    FROM sales
)
SELECT
    region,
    sale_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (
        PARTITION BY region
        ORDER BY sale_date
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS running_total
FROM sales_data
ORDER BY region, sale_date;

Приклад синтаксично коректний і показує типову аналітичну задачу. На практиці джерелом таблиці sales може бути не лише внутрішня таблиця DuckDB, а й файл Parquet/CSV або зовнішнє сховище.

FAQ: питання про DuckLabs, AWS та DuckDB

Питання: Що саме купила Amazon?

Відповідь: Amazon придбала DuckLabs — комерційну компанію, де працює основна інженерна команда DuckDB. Незалежна DuckDB Foundation і сам open-source проєкт не стали власністю AWS.

Питання: Чи залишиться DuckDB безкоштовним?

Відповідь: Так. DuckDB залишається free and open source під MIT-ліцензією. Те саме офіційно підтверджено для DuckLake, Quack та інших open-source компонентів Duck Stack.

Питання: Хто тепер визначає розвиток DuckDB?

Відповідь: Технічну роботу продовжує команда DuckLabs разом зі спільнотою, а stewardship і open-source гарантії залишаються за DuckDB Foundation. Додатково Foundation створює stakeholder advisory board.

Питання: Навіщо DuckDB потрібен AWS?

Відповідь: AWS бачить DuckDB як швидкий in-process engine для everyday analytics, локальної роботи з даними, S3 та agentic workloads. Компанія планує глибші інтеграції з S3, Redshift, Athena, EMR, Glue та іншими сервісами.

Питання: Які обмеження DuckDB варто пам’ятати?

Відповідь: DuckDB не позиціонується як високонавантажена багатокористувацька OLTP-СУБД. Особливо важливо враховувати модель конкурентного запису кількома процесами та правильно вибирати архітектуру для shared production workloads.

Висновок

Приєднання DuckLabs до AWS — важлива зміна для компанії, але не зміна ліцензії DuckDB. Угода завершилася 31 серпня 2026 року, команда DuckLabs стала частиною AWS і отримала більше ресурсів, тоді як DuckDB, DuckLake, Quack та інші open-source компоненти Duck Stack залишаються MIT-licensed під stewardship незалежної DuckDB Foundation.

Для AWS цінність DuckDB зрозуміла: це швидкий embedded-аналітичний engine, який добре працює з локальними даними, S3 і сучасними agentic workflows. Для користувачів головний сигнал поки позитивний — roadmap і open-source модель зберігаються, а community support має розширитися. Водночас реальний ефект угоди варто оцінювати за тим, як розвиватимуться інтеграції та governance у наступні роки.

Для дата-інженерів ця історія також показує ширший тренд: межа між локальною аналітикою, lakehouse, object storage і хмарними сервісами стає дедалі менш чіткою, а DuckDB опинився саме в центрі цього переходу.

А, якщо DuckDB і сучасний data-стек вас зацікавили і ви хочете дізнатись більше — саме таким інструментам ми приділяємо увагу на курсі Analytics & Data Engineer від Data Lab. Там розбираємо не лише DuckDB, а й суміжні технології і показуємо, як усе це складається в реальний production-пайплайн. Якщо хочете не просто читати про тренди, а й вміти будувати такі системи самостійно — це хороша точка входу.