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O GizmoSQL v1.41.0 introduz o canal de lançamento Edge. Ele é experimental e não é para cargas de trabalho de produção. O Edge compila o GizmoSQL com a próxima versão principal do DuckDB antes do lançamento dela, que hoje é a versão de pré-lançamento do DuckDB 2.0, v2.0.0-alpha43763. Ele existe para que você possa testar suas cargas de trabalho, clientes e dados no DuckDB 2.0 e usar os novos recursos com antecedência, enquanto o Stable continua no DuckDB v1.5.6 e o LTS no v1.4.5. Os três canais compartilham o mesmo código, as mesmas flags, a mesma API e o mesmo protocolo Arrow Flight SQL do GizmoSQL; o Edge muda apenas qual DuckDB é vinculado.

Como o DuckDB não oferece suporte às suas versões de pré-lançamento para uso em produção, nós também não oferecemos: comportamento, formato de armazenamento e extensões podem mudar ou quebrar de um build Edge para o seguinte. Os builds Edge deixam isso claro em todo lugar: informam uma versão -EDGE e registram um aviso na inicialização. Os arquivos de banco de dados criados por um servidor Edge usam o formato de armazenamento do DuckDB 2.0, que os canais Stable e LTS não conseguem abrir; por isso, execute o Edge em cópias dos seus dados ou inicie-o com --storage-version v1.5.0. O DuckDB 2.0 também muda alguns comportamentos de SQL (dividir por zero com // ou % agora gera um erro em vez de retornar NULL, e o operador de regex ~ passa a fazer correspondência parcial). No Edge, colunas VARIANT trafegam pelo Arrow Flight SQL como o tipo de extensão canônico do Arrow, arrow.parquet.variant, em resultados, ingestão em massa e parâmetros de instruções preparadas.

O Edge é instalado lado a lado com o Stable e o LTS: gizmosql_server_edge e gizmosql_client_edge pelo instalador de uma linha (--channel edge), a fórmula gizmosql-edge do Homebrew, a imagem Docker gizmodata/gizmosql-edge, o MSI para Windows "GizmoSQL Edge (experimental)" ou pelo Python com gizmosql.Server(channel="edge") (gizmosql 1.41.0.post1 ou mais recente). Ele também está disponível no GizmoData Cloud: ao criar um cluster, escolha Edge (experimental) como Release Channel e selecione uma imagem GizmoSQL Edge. Clusters Edge podem montar seus catálogos DuckLake existentes sem atualizar o formato deles, então seus clusters Stable continuam podendo anexá-los. Também na v1.41.0, para todos os canais: uma correção de segurança que fecha uma brecha que permitia contornar o modo somente leitura com SQL de várias instruções, senhas que contêm dois-pontos agora conseguem fazer login, uma flag opcional --reject-unknown-sessions e os MSIs para Windows dos três canais agora são instalados como produtos separados. Os builds para macOS agora exigem o macOS 15 (Sequoia) ou posterior.

O GizmoData Cloud está em disponibilidade geral, com cadastro aberto ao público em app.gizmodata.com. É o GizmoSQL totalmente gerenciado: a velocidade do DuckDB pelo Apache Arrow Flight SQL, com máquinas, armazenamento, catálogos, credenciais e escalonamento gerenciados para você. Entre com Google, Microsoft, Apple ou GitHub, crie sua organização, escolha uma região e inicie um cluster. Depois, conecte-se por JDBC, ODBC, Python ADBC, SQLAlchemy, Ibis, PySpark ou um assistente de IA via MCP.

Os clusters usam os recursos de computação Arm mais recentes de cada nuvem (AWS Graviton 5 e Graviton 4, Google Axion e Azure Cobalt 100), com SSD NVMe local. No lançamento, as organizações de autosserviço operam em AWS US East 2, Google Cloud us-east4 e Azure East US. Catálogos DuckLake podem ser compartilhados entre clusters, e os 14 drivers ADBC incluídos permitem usar ATTACH com Snowflake, Oracle, BigQuery, Databricks e outros bancos e fazer junções ao vivo com seu lakehouse. Organizações, projetos e ambientes têm os papéis Admin, Writer e Reader e trilha de auditoria.

Os planos de autosserviço são pré-pagos: Starter por US$ 29/mês (até 8 vCPUs em execução simultânea), Team por US$ 99/mês (32 vCPUs) e Business por US$ 499/mês (128 vCPUs). Cada dólar da mensalidade do plano volta como crédito de computação, e o armazenamento gerenciado custa US$ 0,05 por GB-mês. No lançamento, todo cadastro feito por um link “Comece grátis” recebe US$ 25 de crédito de avaliação, aplicado automaticamente, e pode começar sem cartão de crédito.

O GizmoSQL v1.39.0 adiciona métricas Enterprise: um endpoint Prometheus /metrics opcional e uma função de tabela SQL gizmosql_metrics() que leem o mesmo registro. Inclui taxas de consultas, classes de erros e histogramas de duração por tipo de instrução; sessões por estado; profundidade, espera e rejeições da fila; memória e spill do DuckDB; CPU, memória, threads e descritores de arquivo do processo; tamanho do banco e do WAL; vencimento de licença e certificado TLS; e um marcador de encerramento anormal que torna uma falha visível na próxima inicialização. A coleta ocorre em uma thread de segundo plano, fora do caminho das consultas. A versão inclui um painel Grafana, regras de alerta Prometheus e um PodMonitor Kubernetes para ter um painel funcional em minutos. As métricas usam uma autorização específica na licença, incluída em todas as licenças Enterprise e de avaliação emitidas a partir de hoje.

A outra novidade é a correção de execução. No Arrow Flight SQL, uma instrução enviada pelo caminho de consulta só era executada quando o cliente buscava seu resultado. Assim, um driver que nunca lesse o resultado de um INSERT poderia perder a gravação silenciosamente. A v1.39.0 executa toda instrução sem conjunto de resultados (DDL, DML, COPY, ATTACH, controle de transações, SET e outras) quando o cliente solicita a execução, armazena o resultado em cache e o reapresenta na busca. Desse modo, a gravação ocorre exatamente uma vez, seja seu resultado lido ou não. DDL/DML preparados agora anunciam um esquema de resultado vazio, para que drivers JDBC escolham o caminho de atualização e informem corretamente as linhas afetadas. Os dois drivers ADBC e os dois drivers JDBC publicados passam nos testes de compatibilidade sem alterações.

Também nesta versão: a ingestão em massa é registrada no nível INFO, com o chamador, a tabela de destino totalmente qualificada e a contagem de linhas; bloqueios globais do servidor duram apenas durante atualizações de mapas, nunca durante o trabalho do DuckDB; as condições de corrida restantes dentro da sessão (identificador de cancelamento, configurações alteráveis por SET e tags) são resolvidas com operações atômicas sem bloqueio; instruções na fila respeitam o cancelamento do cliente antes de ocupar uma vaga; e o Core rejeita tokens externos com restrições de catálogo que não pode aplicar. Verificações de formatação, lint e clang-tidy agora fazem parte do CI.

Chris Wones se juntou à GizmoData como consultor estratégico. Ao longo de 34 anos, liderou iniciativas de dados e tecnologia na James River, Retek, dunnhumby e Kroger/84.51°, ajudando algumas das maiores organizações de varejo e consumo do mundo a repensar como coletam, gerenciam e usam dados. Em 2014, recebeu da Oracle o título de Data Warehouse & Big Data Leader of the Year para as Américas.

Chris e o fundador Philip Moore se conhecem há anos: ambos passaram boa parte da carreira nas organizações de dados da Kroger, 84.51° e dunnhumby, Chris como executivo de engenharia e Philip como engenheiro de banco de dados. Essa história compartilhada explica a importância da parceria. Chris passou três décadas comprando e operando plataformas corporativas de dados e conhece de perto o que um novo mecanismo precisa para conquistar espaço em produção.

Como consultor, Chris ajudará a definir a estratégia de dados corporativos da GizmoData e a levar GizmoSQL e GizmoData Cloud às organizações cujos problemas ele passou a carreira resolvendo por dentro. Fora do trabalho com dados, ele completou um triatlo Ironman, o que também diz algo sobre sua forma de enfrentar desafios longos e difíceis.

gizmosql-mcp é um servidor Model Context Protocol (MCP) e uma extensão Claude Desktop para o GizmoSQL, servidor Apache Arrow Flight SQL baseado em DuckDB. Instale-o e aponte para um servidor GizmoSQL acessível pela sua máquina, inclusive em redes privadas por VPN. Claude Desktop, Claude Code ou qualquer cliente MCP poderá listar catálogos, esquemas e tabelas, descrever uma tabela, explicar planos e executar SQL parametrizado, retornando uma tabela Markdown e JSON estruturado.

Ele foi projetado para conectar um LLM a dados reais com segurança. Por padrão, é somente para leitura: uma proteção SQL só permite leituras, a menos que você habilite gravações explicitamente. Limites de linhas e tempos por consulta são impostos pelo próprio GizmoSQL; credenciais nunca aparecem em saídas ou erros (o Claude Desktop as mantém no chaveiro do sistema operacional), e o servidor não acessa o sistema de arquivos nem endpoints de rede além do host GizmoSQL configurado. Para uma fronteira rígida, conecte-se com um JWT GizmoSQL com papel readonly ou permissões por catálogo no GizmoSQL Enterprise.

A extensão Claude Desktop permite configurar até três servidores; por variáveis de ambiente, não há limite. Toda ferramenta aceita um argumento opcional connection, então "compare a contagem de pedidos em produção e desenvolvimento" cabe em um prompt. O servidor também atende por Streamable HTTP com token bearer para conectores remotos, como Claude.ai. O pacote Claude Desktop (.mcpb) inclui o driver ADBC nativo do GizmoSQL para macOS, Linux e Windows x64, dispensando a instalação de Node.js. Gratuito e de código aberto sob Apache-2.0.

O driver ADBC do GizmoSQL foi refeito como um driver nativo em Go, com o conhecido pacote Python agora como uma camada fina sobre ele. A versão 2.0 está em um novo repositório, github.com/gizmodata/gizmosql-adbc, que substitui o repositório 1.x exclusivo de Python, agora arquivado. O nome no PyPI permanece adbc-driver-gizmosql, e a API 2.x é compatível byte a byte com a 1.x. A atualização exige um único comando pip.

Como o driver é compilado em uma biblioteca compartilhada nativa carregada pelo gerenciador ADBC, todas as linguagens compatíveis recebem a experiência completa do GizmoSQL: OAuth/SSO (pelo navegador ou sem interface), detecção automática de DDL/DML encaminhada por DoPut, suporte a INSERT/UPDATE/DELETE ... RETURNING, esquema de URI gizmosql:// com TLS por padrão, perfis de conexão ADBC, ingestão em massa e observabilidade OpenTelemetry, em Python, Go, R, Rust, C#, C/C++ e JavaScript.

Todo o ecossistema de clientes acompanhou a mudança: dbt-gizmosql, sqlmesh-gizmosql, o plugin QGIS qgizmosql, sqlframe-gizmosql, o cliente Node.js @gizmodata/gizmosql-client (usado pelo GizmoSQL UI) e outros foram atualizados para o driver 2.0. Leia a história completa no blog.

O GizmoSQL v1.34.0 atualiza suas bibliotecas Apache Arrow incorporadas da versão 23.0.1 para 25.0.0, um salto de duas versões completas. Arrow é todo o formato de comunicação do GizmoSQL: cada resultado viaja em lotes de registros Arrow pelo Arrow Flight SQL. Portanto, essa atualização melhora de uma vez a rede, o caminho dos dados e a segurança de cada implantação.

Principais mudanças: bases no protocolo Flight SQL para o servidor declarar, na preparação, se uma instrução retorna resultados (primeiro passo para os drivers deixarem de distinguir consulta e atualização por inspeção de texto); validação Arrow IPC mais rígida, que rejeita fluxos malformados e reforça um servidor exposto à rede; modelo formal de segurança Arrow publicado para tratar dados não confiáveis; gRPC/protobuf incluídos com correções atuais de segurança; e despacho SVE em tempo de execução no ARM64, que acelera as rotinas vetorizadas Arrow em CPUs como AWS Graviton 3 e 4.

A versão também aprimora a instrumentação Enterprise: sql_executions registra uma linha do tempo completa por consulta, com cinco timestamps e duas durações. Assim, espera na fila, tempo no mecanismo, tempo até a primeira linha, fase de busca e tempo de cursor aberto ocioso podem ser calculados por subtração. As views expõem cluster_id para filtrar por cluster em implantações com múltiplas instâncias, e uma correção mantém execution_end_time sempre consistente com duration_ms.

adbc-driver-gizmosql v1.2.0 adiciona perfis de conexão ADBC: arquivos TOML reutilizáveis que reúnem a URI do servidor e as opções de conexão, mantendo o código da aplicação limpo e sem credenciais.

Referencie um perfil pelo nome, connect(profile="gizmosql_dev") ou connect("profile://gizmosql_dev"), ou pelo caminho absoluto. Os segredos ficam fora do arquivo com substituição {{ env_var(...) }} na conexão. Parâmetros explícitos sempre prevalecem sobre o perfil, permitindo ajustes pontuais sem editá-lo.

Perfis de conexão são um padrão ADBC para várias linguagens (exigem adbc-driver-manager 1.11.0+). O mesmo arquivo TOML usado no Python funciona em qualquer ambiente compatível com ADBC. Veja o tutorial prático da Columnar com GizmoSQL no link abaixo.

quack-jdbc é um novo driver JDBC experimental para o protocolo remoto Quack do DuckDB, o protocolo cliente-servidor nativo lançado pela DuckDB Labs em maio de 2026, com estabilização no DuckDB v2.0 em setembro de 2026.

Aponte qualquer ferramenta JDBC (DBeaver, IntelliJ DataGrip, dbt, Spark) para uma URL jdbc:quack://host:9494. O driver implementa toda a interface DatabaseMetaData e decodifica os vetores DataChunk do DuckDB (FLAT, CONSTANT, DICTIONARY, SEQUENCE).

O estado é alfa; espere mudanças incompatíveis antes da v2.0. Decodificação FSST, encapsulamento de java.sql.Array/Struct aninhados e vinculação nativa de parâmetros no servidor estão planejados.

adbc-driver-quack é um novo driver Apache Arrow ADBC experimental para o protocolo remoto Quack do DuckDB, com RecordBatches Arrow sem cópia do mecanismo colunar do servidor até o ambiente nativo Arrow do cliente.

Execute consultas ADBC padrão e obtenha resultados como tabelas Arrow, ou transmita resultados grandes com uso limitado de memória via fetch_record_batch(). A ingestão em massa usa Statement.BindStream → APPEND_REQUEST.

É a opção recomendada para Arrow sem cópia de ponta a ponta ou um cliente Quack fora da JVM, como Python, Go, Rust ou R. Exige um servidor Quack (DuckDB v1.5.2+ com a extensão Quack). Está em alfa (v0.1.0-alpha.1).

Em 24 de outubro de 2025, o GizmoEdge chegou ao primeiro lugar do Hacker News. A publicação, "A sharded DuckDB on 63 nodes runs 1T row aggregation challenge in 5 sec", foi enviada por Tanel Poder, um dos nomes mais respeitados em engenharia de desempenho de bancos, com link para nosso artigo sobre o desafio de um trilhão de linhas.

O resultado que chegou à página inicial: o GizmoEdge dividiu um conjunto de um trilhão de linhas entre 63 nós de workers DuckDB e executou o desafio completo de agregação em cerca de cinco segundos, de ponta a ponta. A discussão recebeu 224 pontos e 136 comentários técnicos sobre DuckDB distribuído, estratégias de fragmentação e a capacidade de hardware comum.

Chegar ao primeiro lugar do Hacker News, cuja página inicial é lida diariamente por milhões de engenheiros, representa a validação de um público exigente. Sem gasto com anúncios nem lançamento coordenado: apenas um resultado de benchmark interessante o suficiente para receber os votos de um dos públicos técnicos mais céticos da internet.