В работе проводится сравнительный анализ производительности строчно-ориентированной СУБД PostgreSQL и колоночной системы DuckDB при хранении и обработке «широких» финансовых отчётов маркетплейса Wildberries. Исследование охватывает типовые аналитические запросы (агрегации, группировки, оконные функции) и включает замер времени выполнения, нагрузки на CPU и RAM, а также эффективности дискового хранения. На основе Python-скрипта реализован автоматизированный прогон идентичных SQL-запросов и мониторинг вычислительных ресурсов, что позволяет объективно оценить преимущества и ограничения строчно- и колоночно-ориентированных архитектур в задачах бизнес-аналитики. Полученные результаты показывают существенное преимущество DuckDB по скорости обработки и компактности хранения по сравнению с PostgreSQL при работе с табличными данными отчётности Wildberries.
