После шести лет разработки представлен выпуск СУБД DuckDB 1.0, позиционируемой как вариант SQLite для аналитических запросов. DuckDB сочетает такие свойства SQLite, как компактность, возможность подключения в форме встраиваемой библиотеки, хранение БД в одном файле и удобный CLI-интерфейс, со средствами и оптимизациями для выполнения аналитических запросов, охватывающих значительную часть хранимых данных, например, выполняющих агрегирование всего содержимого таблиц или слияние нескольких больших таблиц. Код проекта написан на языке C++ и распространяется под лицензией MIT.
Версия 1.0 отмечена как первый стабильный релиз проекта, при подготовке которого основное внимание было уделено повышению стабильности, а не наращиванию функциональности. В новой версии также закреплена фиксация формата хранения данных, для которого начиная с прошлого выпуска обеспечивается обратная совместимость. В последующих выпусках разработчики намерены более осторожно относиться к добавлению новых возможностей и заботиться о сохранении совместимости между выпусками, а также стабилизации диалекта SQL и C API. Если в будущем потребуется изменение семантики SQL разработчики заранее опубликуют предупреждение о грядущих изменениях и предоставят обходные пути для сохранения работоспособности существующего кода.
DuckDB поддерживает расширенный диалект языка SQL, включающий дополнительные возможности для обработки очень сложных и длительно выполняемых запросов. Например, возможно использование сложных типов (массивы, структуры, объединения), а также выполнение произвольных и вложенных коррелирующих подзапросов. Поддерживается одновременное выполнение нескольких запросов, выполнение запросов напрямую из файлов в формате CSV и Parquet. Доступна поддержка импорта из СУБД PostgreSQL.
Помимо кода оболочки из SQLite проектом используется вынесенный в отдельную библиотеку парсер из PostgreSQL, компонент Date Math из MonetDB, своя реализация оконных функций (на базе алгоритма Segment Tree Aggregation), обработчик регулярных выражений на основе библиотеки RE2, собственные оптимизатор запросов, MVCC-механизм управления одновременным выполнением заданий (Multi-Version Concurrency Control), а также векторизированный движок выполнения запросов на базе алгоритма Hyper-Pipelining Query Execution, позволяющий в одной операции разом обрабатывать большие наборы значений.