Tanggal artikel: 28 Desember 2025
📝 Deskripsi Ringkas
Artikel ini adalah pengakuan dari seorang praktisi data yang beralih dari penggemar berat Polars menjadi pendukung DuckDB. Penulis menyoroti ketidakmampuan Polars menangani dataset raksasa (1TB) pada perangkat keras standar karena masalah memori (Out of Memory), sementara DuckDB berhasil menanganinya dengan mulus berkat arsitektur streaming dan fitur spill-to-disk yang superior.
1. ⚠️ Problem Statement
Kegagalan Memori Polars (OOM): Meskipun memiliki fitur Lazy Execution, Polars gagal memproses dataset 1TB pada mesin Linux 64GB, terus-menerus mengalami crash karena kehabisan memori (Out of Memory).
Respon Pengembang: Penulis mengkritik tim Polars yang cenderung menutup isu terkait memori di GitHub dengan menyalahkan sistem operasi (OS), alih-alih memperbaiki akar masalahnya.
Kualitas Produk Cloud: Polars Cloud dikritik sebagai produk setengah matang yang mengurangi fokus tim pada perbaikan core library.
Kebutuhan Produksi: Di dunia "Lake House" saat ini, kemampuan memproses data yang lebih besar dari RAM (out-of-core) adalah kebutuhan mutlak, bukan opsional.
2. 🛠️ Solusi / Approach
Penulis menemukan solusi melalui pendekatan teknis dan filosofis yang ditawarkan DuckDB:
Streaming Execution Engine: DuckDB dirancang sejak awal untuk memproses data secara streaming, bukan memuat semuanya ke memori.
Fitur Spill-to-Disk: Kemampuan bawaan untuk menulis data sementara ke disk (swap) ketika RAM penuh, mencegah crash.
Manajemen Memori Eksplisit: Fitur untuk membatasi penggunaan RAM secara ketat, misalnya dengan perintah SET memory_limit = '4GB';, yang sangat krusial untuk lingkungan produksi.
Obsesi pada Developer: Fokus tim DuckDB (dan MotherDuck) untuk menyediakan integrasi luas dan menangani isu pengguna dengan serius.
3. 📊 Findings / Results / Impact
Sukses Memproses 1TB: DuckDB berhasil menyelesaikan agregasi data 1TB (file Parquet di S3) dalam 19 menit menggunakan instance 64GB dengan limit memori diset ke 54GB.
Polars Gagal Total: Dalam skenario yang sama, Polars mode Lazy tidak dapat menyelesaikan tugas dan selalu mati karena OOM.
Pergeseran Kepercayaan: Penulis yang dulunya "Polars Bro" kini beralih karena keandalan DuckDB dalam menangani beban kerja berat tanpa "meledakkan" memori di produksi.
4. ⚙️ How to Implement (General Pattern)
Berdasarkan pengalaman penulis, berikut cara menangani dataset masif (larger-than-memory):
Gunakan DuckDB untuk Data Besar: Jika data Anda melebihi kapasitas RAM (misal: >100GB pada laptop standar), pertimbangkan DuckDB sebagai engine utama.
Set Limit Memori: Selalu konfigurasi batas memori eksplisit di kode produksi Anda untuk mencegah gangguan pada sistem lain:
SQL
SET memory_limit = '54GB'; -- Sesuaikan dengan hardware
Manfaatkan Integrasi S3: Gunakan kemampuan DuckDB untuk membaca langsung file Parquet dari object storage (S3) tanpa mengunduh semuanya terlebih dahulu.
5. 💡 Key Takeaways
Foresight Arsitektur: Keputusan DuckDB merancang engine berbasis streaming dan spill-to-disk adalah langkah visioner yang kini terbayar lunas.
Sikap Maintainer itu Vital: Cara tim pengembang merespons isu (memperbaiki vs. menyalahkan user/OS) sangat menentukan adopsi jangka panjang di level enterprise.
Polars = New Pandas?: Penulis khawatir Polars mulai mengulangi kesalahan Pandas, yaitu manajemen memori yang buruk untuk data skala besar, yang akan diingat oleh para engineer saat terjadi insiden produksi.
🗣️ Apakah Anda pernah mengalami masalah Out of Memory (OOM) saat menggunakan Polars di production? Apakah menurut Anda fitur spill-to-disk adalah fitur wajib untuk data processing tool modern, ataukah menambah RAM adalah solusi yang lebih murah?
Sumber:
https://www.confessionsofadataguy.com/duckdb-beats-polars-for-1tb-of-data/
🏷️ #DataEngineering #DuckDB #Polars #BigData #Python #SQL #Rust #DataProcessing #PerformanceBenchmark
