Comparación DuckDB, SQLite y Pandas

🚀 Probando tecnologías para análisis de datos a gran escala
#

Hoy estuve leyendo un benchmark muy interesante que compara DuckDB, SQLite y Pandas trabajando con más de 1 millón de filas.
El foco: velocidad, uso de memoria y eficiencia en tareas típicas de análisis (sumas, filtros, group-by).

🔍 ¿Qué destaca?
#

🦆 DuckDB: rápido, consistente y muy equilibrado en memoria.
🐼 Pandas: a veces el más veloz, pero puede consumir mucha RAM.
🧱 SQLite: simple y estable, aunque el más lento del grupo.

🧩 Explicación en pocas palabras
#

Si recién empezás en análisis de datos:

Pandas es como una calculadora súper flexible dentro de Python. Ideal para explorar datos.
DuckDB funciona como un motor SQL dentro de tu laptop, optimizado para consultas rápidas sin necesidad de un servidor.
SQLite es una base de datos liviana que guarda datos en un archivo y permite consultas SQL, pero no está tan optimizada para análisis pesados.

En resumen:
👉 Para análisis rápido y local, DuckDB está ganando terreno.
👉 Pandas sigue siendo el estándar para manipular datos en Python.
👉 SQLite es útil, pero no el más eficiente para grandes volúmenes.

Más información en el link 👇