DuckDB简介
DuckDB 是一个开源的嵌入式在线分析处理（OLAP）数据库管理系统，专为快速分析查询而设计。它被称为“SQLite for Analytics”，因为它的设计目标是提供类似于 SQLite 的嵌入式数据库体验，专注于分析工作负载。
DuckDB 允许您处理和连接不同格式的本地或远程文件，包括 CSV、JSON、Parquet 和 Arrow，以及 MySQL、SQLite 和 Postgres 等数据库。您甚至可以在 Python 脚本或 Jupyter 笔记本中查询 pandas 或 Polars 数据框。
与 pandas 和 Polars 库不同，DuckDB 是一个真正用于分析的数据库，它实现了高效的数据处理机制，可以在几秒钟内处理海量数据。借助其 SQL 方言，即使是复杂的查询也可以更简洁地表达。它允许您在数据库内部处理更多操作，避免代价高昂的客户端往返通信。
主要特性
- 嵌入式设计：DuckDB 可以直接嵌入到应用程序中，无需独立的服务器进程。这使得它非常适合在本地环境中进行数据分析。
- 列存储格式：采用列存储的方式进行数据存储，这种方式在执行聚合和扫描操作时性能更佳，特别适合于分析型查询。
- SQL 支持：提供对标准 SQL 的广泛支持，包括复杂查询、窗口函数、子查询和聚合操作，能够满足大多数分析需求。
- 高性能：设计上专注于高性能的分析查询，能够有效利用现代硬件的优势，如多核处理器和大内存。
- 跨平台：支持多种操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux，使其能够在各种开发环境中使用。
- 轻量级：由于其嵌入式的特性，DuckDB 的二进制文件非常小巧，这使得它能够快速部署和集成。
- 易于集成：提供多种语言的 API 接口，如 Python、R 和 C++，方便与数据科学工具和工作流进行集成。
- 并行处理：支持并行查询处理，能够在多核系统上显著提升查询性能。
优势和局限
优势：
- 嵌入式：无需设置和管理独立的数据库服务器，简化了部署和使用。
- 高性能：在单节点环境下提供接近于分布式系统的查询性能。
- 简单易用：提供与 SQLite 类似的使用体验，易于上手。
局限：
- 规模限制：由于是嵌入式数据库，DuckDB 更适合中小规模的数据集，对于超大规模的数据可能不如分布式系统。
- 功能限制：虽然支持丰富的 SQL 功能，但在分布式计算和高可用性等方面不如专门的分布式数据库系统。
应用场景
- 数据科学和机器学习：DuckDB 非常适合嵌入到数据科学和机器学习工作流中，用于快速的数据探索和预处理。
- 嵌入式分析：可以直接集成到应用程序中，提供实时的分析功能，而无需依赖外部数据库服务。
- 数据探索和可视化：与 Jupyter Notebook 等工具结合使用，为数据分析师提供强大的数据查询和分析能力。
不适用场景
虽然 DuckDB 是一个非常强大的工具，特别适合于嵌入式分析和中小规模的数据集，但在某些情况下，它可能不是最佳选择。以下是一些不适合使用 DuckDB 的场景：
- 超大规模数据集：DuckDB 是一个单节点的嵌入式数据库，虽然它在单机环境下性能优越，但对于超大规模的数据集（例如数 TB 或 PB 级别），分布式数据库（如 Apache Hive、Presto 或 Spark）可能更合适，因为它们能够利用集群资源进行并行处理。
- 高并发需求：如果你的应用程序需要处理大量的并发查询或写操作，DuckDB 可能不如专门设计用于高并发环境的数据库（如 PostgreSQL 或 MySQL）来得合适。
- 实时事务处理：DuckDB 是为分析型工作负载（OLAP）设计的，不适合处理高频次的事务型工作负载（OLTP）。对于需要实时事务处理的应用，传统的关系型数据库系统可能更适合。
- 分布式计算需求：如果你的应用需要在多个节点上进行分布式计算，DuckDB 的单节点设计限制了其在分布式环境中的使用。
- 持久化和容错需求：DuckDB 的嵌入式特性意味着它通常与应用程序紧密集成，这可能导致在系统崩溃时数据恢复能力较弱。对于需要强大容错和持久化能力的场景，其他数据库系统可能更合适。
- 复杂权限管理：如果你的应用程序需要复杂的用户权限和安全管理，DuckDB 的内置功能可能无法满足这些需求。在这种情况下，具有丰富权限管理功能的数据库系统可能更适合。
- 生态系统集成：对于需要深度集成到特定企业级生态系统（如使用特定的消息队列、数据流处理框架等）的应用，可能需要选择支持这些集成的数据库系统。
总之，DuckDB 是一个专注于嵌入式和分析型场景的数据库系统，对于那些需要分布式处理、大规模数据管理、高并发处理或复杂事务处理的应用场景，选择其他更合适的数据库系统可能更为明智。
DuckDB使用示例
数据处理流程
使用 DuckDB 进行数据处理的一般流程：
- 数据准备
- 确定数据来源：您的数据可以是平面文件（例如 CSV、Parquet 或 JSON），也可以是其他数据库系统（例如 Postgres 或 SQLite）中的数据。
- 选择数据处理方式：您可以临时使用 DuckDB 来转换、过滤数据并将其传递到另一种格式。在大多数情况下，您会创建持久化数据表，以便后续进行高效分析。在此过程中，您还可以转换和纠正列名、数据类型和值。如果您的输入数据是嵌套文档，可以将其展开并扁平化，以使关系数据分析更加轻松高效。
- 数据探索
- 确定分析需求：您需要弄清楚哪些 SQL 功能或 DuckDB 特性可以帮助您进行分析或转换。
- 进行探索性数据分析 (EDA)：快速获取数据分布、范围和关系的概览。
- 数据分析
- 构建 SQL 语句：逐步构建相关的 SQL 语句，并逐个步骤验证生成的样本结果是否符合您的预期。
- 创建辅助表或视图：在此阶段，您可能会创建额外的表或视图，以方便后续使用高级 SQL 功能（例如窗口函数、公共表表达式和透视表）。
- 结果输出
- 确定结果去向：决定如何使用分析结果，例如将它们转换为文件或数据库，通过应用程序或 API 提供给用户，或者在 Jupyter notebook 或仪表板中进行可视化呈现。
数据格式和来源
DuckDB 支持多种数据格式和数据源，让您可以轻松检查和分析数据。与其他数据系统（例如 SQL Server）不同，您无需预先指定架构细节。当读取数据时，数据库会使用合理的默认值和数据中固有的架构信息，您也可以根据需要进行覆盖。
DuckDB 支持多种数据格式，让您可以轻松加载和分析数据：
- CSV 文件: 可以批量并行加载 CSV 文件，并自动映射其列。
- DataFrames 内存: DuckDB 可以直接处理同一个 Python 进程中的 DataFrame 内存，无需复制数据。
- JSON/JSONLines 格式: DuckDB 可以将 JSON 或 JSONLines 格式的数据解构、扁平化并转换为关系型表格。DuckDB 还提供 JSON 数据类型用于存储此类数据。
- Parquet 文件: DuckDB 可以查询 Parquet 文件及其架构元数据。查询中使用的谓词会下推到 Parquet 存储层进行计算，以减少加载的数据量。Parquet 是数据湖泊理想的列式格式，可用于读写数据。
- Apache Arrow 列式数据: DuckDB 可以通过 Arrow 数据库连接 (ADBC) 访问 Apache Arrow 列式数据，无需复制和转换数据。
- 云存储: DuckDB 可以访问云存储桶（例如 S3 或 GCP）中的数据，减少传输和复制基础设施，并允许廉价处理大量数据。
DuckDB 的数据结构
DuckDB 支持各种表格、视图和数据类型。对于表格列、处理过程和结果，DuckDB 提供了比传统数据类型更多的选择，例如字符串 (varchar)、数值 (整数、浮点数、十进制数)、日期、时间戳、间隔、布尔值和 BLOB (大二进制对象)。
DuckDB 还支持结构化数据类型，例如枚举、列表、映射 (字典) 和结构体。
- 枚举 (enum)是集合中经过索引的命名元素，可以高效存储和处理。
- 列表 (list) 或数组 (array)可以容纳多个相同类型的元素，并且提供各种操作列表的函数。
- 映射 (map)是高效的键值对，用于保存键控数据点。它们在 JSON 处理过程中使用，可以通过多种方式构建和访问。
- 结构体 (struct)是一致的键值结构，其中相同的键始终具有相同数据类型的的值。这使得结构体的存储、推理和处理更加高效。
DuckDB 还允许您创建自己的类型，扩展功能也可以提供额外的的数据类型。DuckDB 可以通过表达式创建虚拟列或派生列，这些列由其他数据派生而来。
开发 SQL 查询
在分析数据时，您通常会从理解数据结构开始。然后，您可以从简单的查询逐步创建更复杂的查询。
您可以使用 DESCRIBE 命令来了解数据源、表格和视图的列和数据类型。掌握这些信息后，您可以通过运行计数查询 (count(*)) 在全局范围内或按时间、位置或项目类型等维度进行分组，来获取数据集的基本统计信息和分布。这可以让您初步了解可用数据的一些情况。
DuckDB 甚至还提供了一个 SUMMARIZE 子句，可以为您提供按列的统计信息：
- count
- min,max, avg, std (标准差)
- approx_unique(估计的 distinct 值计数)
- percentiles(百分位数 q25、q50、q75)
- null_percentage(数据中为 null 的部分)
为了编写分析查询，您可以先使用 LIMIT 子句处理数据子集，或者只查看单个输入文件。首先概述您需要的结果列（这些列有时可能会进行转换，例如使用 strftime 格式化日期）。这些是您需要按其分组的列。然后根据需要对数据应用聚合和过滤器。DuckDB 提供了许多不同的聚合函数，从传统的 min, avg, sum 到更高级的函数，例如 histogram, bitstring_agg, list 或近似值函数（例如 approx_count_distinct）。还有一些高级聚合函数，包括百分位数、熵或回归计算以及偏度。对于运行总计以及与前后行的比较，您可以使用窗口函数聚合 OVER (PARTITION BY column ORDER BY column2 [RANGE … ])。分析语句中重复使用的一部分可以提取成命名的公共表表达式 (CTE) 或视图。为了提高可读性，还可以将计算的一部分移动到子查询中，并使用其结果来检查是否存在或进行一些嵌套数据准备。
在构建分析语句时，您可以随时检查结果以确保它们仍然正确，并且您没有走错路。这将引导我们进入有关使用查询结果的下一个也是最后一个部分。
使用或处理结果
您已经编写了语句并从 DuckDB 快速获得了分析结果。现在该做什么呢？
编写完语句并从 DuckDB 快速获得分析结果后，您可能会想知道如何利用这些结果。这里提供了一些常用的方法：
保存结果
将结果保留以便日后使用或与其他数据进行比较会非常有用。DuckDB 提供了多种方式保存结果：
- 创建表格: 使用CREATE TABLE <名称> AS SELECT … 语句可以轻松地将结果创建为一个永久表格。
- 导出文件: DuckDB 支持将结果导出为多种格式的文件，例如 CSV、JSON、Parquet、Excel 和 Arrow。
- 其他数据库格式: 通过自定义扩展，DuckDB 还支持将结果导出为 SQLite、Postgres 等其他数据库格式。
- DuckDB 命令行界面 (CLI): 对于较小的结果集，您可以使用 DuckDB CLI 将数据直接输出为 CSV 或 JSON 格式。
数据可视化
俗话说“百闻不如一见”，可视化的图表通常比阅读原始数据更直观易懂。DuckDB 提供了一些数据可视化选项：
- 内置 bar 函数: 使用此函数可以在终端直接生成数据的条形图。
- 命令行绘图工具: 您可以使用一些命令行绘图工具（例如 youplot）快速生成结果的图表。
高级可视化:
对于更复杂的可视化需求，您可以借助庞大的 Python 和 Javascript 生态系统。具体步骤如下：
- 转换结果为 DataFrame: 将 DuckDB 的查询结果转换为 DataFrame 格式。
- 绘图工具: 使用 Python 的 matplotlib 或 ggplot、R 的 ggplot2 或 Javascript 的 d3、nivo、observable 等库将 DataFrame 转换为各种类型的图表。
得益于 DuckDB 的高效运行，您可以直接将查询结果提供给 API 端点，供您或其他人以后使用，或者将其集成到 Streamlit 等应用程序中进行处理。
Python使用DuckDB示例
安装 DuckDB
首先，你需要安装 DuckDB。可以通过多种方式安装，比如在 Python 环境中：pip install duckdb
在 Python 中使用
import duckdb
# 创建一个内存数据库连接
con = duckdb.connect(database=':memory:')
# 创建一个表
con.execute('CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR, age INTEGER)')
# 插入数据
con.execute("INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 30), (2, 'Bob', 25), (3, 'Charlie', 35)")
# 查询数据
result = con.execute('SELECT * FROM users WHERE age > 30').fetchall()
print(result) # 输出: [(3, 'Charlie', 35)]
# 关闭连接
con.close()
其他特性
DuckDB 支持读取和写入多种数据格式，例如 CSV、Parquet 和 JSON。以下是一个读取 CSV 文件的示例：
# 假设你有一个 CSV 文件名为 'data.csv'
con.execute("CREATE TABLE data AS SELECT * FROM 'data.csv'")
result = con.execute("SELECT * FROM data").fetchall()
print(result)
参考链接：
