Да, у них OLAP БД, а не OLTP. Те заточены на аналитические запросы по всей таблице (avg(price)), а не "where id = ...". И они её для Data Science создавали, как альтернативу Pandas. Те когда запросы минуты и десятки минут работают (пробегая всю терабайтную базу, условно говоря), те сидишь локально и вертишь её не торопясь на своём MacBook, исследуешь распределения, закономерности и т.п.

Там один раз можно и подождать создание индексов. Но они планируют сделать эти индексы персистентными, просто руки не дошли.

Но если она на таком сценарии работает хорошо, то и на простых запросах будет прилично работать.

Они туда впихнули все самые крутые инновации в БД. Это ART индексы, максимальное распараллеливание запросов, SSE регистры для векторной обработки и т.п.

В целом получает универсальная единая БД под любые типы запросов.

Очень жду когда допилят, хочу попробовать вместо SQLite в своём мобильном приложении.