DuckDB: 起動して実行中

第9章. MotherDuckを使ってクラウドでDuckDBを使う

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

これまで、ローカルに保存されているデータであれ、リモートサーバに保存されているデータであれ、マシンにインストールしたDuckDBを使ってデータを操作する方法を学んできた。マシン上でDuckDBを使用するには、DuckDBをインストールし、Anacondaなどの開発環境をセットアップする必要がある。しかし、マシンをセットアップする手間をかけずに、データを高速に分析したい場合はどうすればいいのだろうか？MotherDuckの登場だ。

MotherDuckは、DuckDB上に構築されたサーバーレスのクラウド分析プラットフォームである。クラウドベースの管理性、拡張性、高度な分析機能を提供することで、DuckDBを強化している。要するに、自分のマシンをセットアップしなくても、MotherDuckを使って本書で学んだすべての演算子を実行できるのだ。エキサイティングだろう？

この章では、MotherDuckを使い始め、分析タスクに活用する方法を説明する。具体的には、以下のことを学ぶ：

• データベースのアップロードと作成

• データベースを他者と共有する

• 共有データベースをアタッチする

• データベースへのクエリ

• SDL文の作成にAIを活用する

• ローカルのDuckDBデータベースとMotherDuckを接続する

• ローカルとリモートのDuckDBデータベースを操作するハイブリッドクエリを実行する。

まずはマザーダックについての基本的なことから始めよう。

マザーダックについて

多くのデータ分析ユーザにとって、複雑なデータインフラは必ずしも必要ではない。必要なのは、データを簡単にホストし共有できるサーバーレス・データウェアハウスであることが多い。この、MotherDuckの出番だ。MotherDuckを使えば、簡単にデータをクラウドにアップロードし、クエリを開始することができる。MotherDuckは、Parquet、CSV、JSON、Iceberg、Delta Lakeといった様々なデータ形式をサポートしている。さらに、デュアル実行と呼ばれる機能により、クエリの一部をローカルで実行し、他の一部をクラウドで実行することができる。

さらに、MotherDuckは各ユーザに個別の独立したコンピュートインスタンスを代入することで、管理を効率化し、コストを削減する。これらのインスタンスは、数テラバイトに及ぶワークロードを管理するために、個別に拡張することができる。

これからのセクションでは、MotherDuckを使い始め、クラウド上でデータベースを作成する方法を紹介する。

マザーダックに登録する

MotherDuckを使い始めるには、まず、30日間の無料トライアルを開始する。トライアル期間終了後、無料アカウントを継続するか、有料プランにアップグレードするかを選択できる。始め方はこちら：

1. https://motherduck.com。

2. 30DAY TRIALボタンをクリックする（図9-1参照）。

注

MotherDuckの本番インフラはAmazon Web Servicesでホストされており、サービスは主にKubernetes制御のコンテナとして稼働している。

この試用期間中にMotherDuckの機能を試してみてから、アカウントの好みを決めることができる。

図9-1. ...