在一项挺有意思的对比测试中，DuckDB 团队的 Gábor Szárnyas 把搭载 512GB 存储的 MacBook Neo 和几款云服务器放在一起跑，看看苹果这款入门级新笔记本在重度数据库任务上到底能打到什么程度。结果有点出乎意料。
MacBook Neo 对阵内存多出几倍的云服务器
他在题为《最便宜的 MacBook 也能玩大数据》的博客里（经 Boing Boing 报道），详细讲了用 ClickBench 和 TPC-DS 两个基准来测 MacBook Neo 的过程：
ClickBench 包含 43 个查询，主要考察聚合和过滤操作，数据来自一张拥有 1 亿行的宽表，Parquet 格式压缩后约 14GB，CSV 格式则要占 75GB 左右。
TPC-DS 有 24 张表和 99 个查询，很多查询逻辑更复杂，还会用到窗口函数之类。虽然 TPC-H 已经被优化到极致，但 TPC-DS 的结果还是有一定参考价值的。
所有测试里，MacBook Neo 都跟两台云实例正面刚：
- c6a.4xlarge：16 个 AMD EPYC 虚拟核心 + 32GB 内存
- c8g.metal-48xl：192 个 Graviton4 核心 + 384GB 内存
ClickBench 跑了两轮：冷启动（缓存为空）和热启动（缓存命中后）。
冷启动时，MacBook Neo 完胜两台云服务器，所有查询不到一分钟跑完，最快比对手快了 2.8 倍。
虽然很亮眼，但 DuckDB 也解释了原因：
其实深挖配置就能明白为什么。云服务器用的是网络挂载盘，第一次读数据时 I/O 成了主要瓶颈。而 MacBook Neo 用的是本地 NVMe SSD，虽然不算顶级，但初次读取速度还是明显占优。
到了热启动，形势反转：c8g.metal-48xl 只用了 4.35 秒，c6a.4xlarge 花了 47.86 秒，MacBook Neo 则以 54.27 秒垫底，不过比冷启动快了大约 10%。
但值得一提的是，在中位查询时间上，MacBook Neo 依然能小胜 c6a.4xlarge 这款中端云实例。总耗时也只慢了 13% 左右，而对方 CPU 线程数多 10 个，内存更是它的 4 倍。
TPC-DS 的对比数据相对少一些，但也能看出 MacBook Neo 的表现相当可以：
SF100 规模下，笔记本大多数查询跑得飞快，中位查询时间 1.63 秒，总耗时 15.5 分钟。
SF300 时内存压力开始显现，中位查询时间 6.90 秒还算不错，但 DuckDB 偶尔会 spill 到磁盘，用掉高达 80GB 空间，有些查询明显拖得很长。比如 query 67 足足跑了 51 分钟。不过软硬件配合硬扛，最终还是全过了，总耗时 79 分钟。
有趣的是，这不是 A19 Pro 芯片第一次被 DuckDB 测。iPhone 16 Pro 刚发布时，他们就把手机塞进零下 50℃ 的干冰桶里跑 TPC-H，结果 478.2 秒完事。
想看 DuckDB 关于 MacBook Neo 更详细的测试数据，可以点这里。
