在大数据分析和实时查询日益重要的今天，传统 OLTP（联机事务处理）数据库已经难以满足日益增长的分析需求。与此同时，一款轻量级但功能强大的嵌入式 OLAP（联机分析处理）数据库——DuckDB，正迅速获得开发者和数据工程师的青睐。它常被称为“分析型 SQLite”，不仅因为其嵌入式的特性，更因为其在分析型场景中的高效性能和易用性。
DuckDB 官网：https://duckdb.org/
什么是 DuckDB？
DuckDB 是一个开源、高性能的嵌入式列式数据库，专为 OLAP 查询优化。与传统的行式数据库不同，DuckDB 使用列式存储引擎，这使其在执行聚合、扫描和联结等分析型任务时效率极高。
DuckDB 由荷兰莱顿大学的研究人员主导开发，目标是将数据库分析的强大能力带入桌面应用、数据科学脚本甚至 Web 环境中。它不需要独立的服务进程，像 SQLite 一样可以被嵌入进任何应用程序。
DuckDB 的主要特点
嵌入式设计：无需部署数据库服务，直接在本地代码中调用。 列式存储：更适合扫描大量数据和执行复杂聚合分析。 高兼容性：支持标准 SQL，易于上手。 强大的查询优化器：支持多线程、矢量化执行计划。 本地分析友好：可直接读取 Parquet、CSV 等数据格式，尤其适合数据科学和 ETL 工作流。DuckDB 的使用场景
DuckDB 特别适用于以下场景：
本地数据分析：在 Python、R 等数据科学脚本中嵌入数据库查询功能。 数据工程和 ETL：快速读取、转换和分析结构化数据文件（如 CSV、Parquet）。 Web 前端分析：通过 WASM 构建前端分析工具（例如 Observable、Jupyter Notebook 插件）。 替代 SQLite 的分析型场景：当需要更强的聚合能力和数据处理能力时，DuckDB 是 SQLite 的理想替代品。DuckDB 安装与快速入门
DuckDB 提供多种语言绑定，包括 Python、R、JavaScript、C++ 等。以下以 Python 为例：
安装 DuckDB
pip install duckdb
DuckDB 的基本使用方法
import duckdb
# 在内存中创建数据库
con = duckdb.connect()
# 创建表并插入数据
con.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR)")
con.execute("INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob')")
# 查询数据
result = con.execute("SELECT * FROM users").fetchall()
print(result)
读取 Parquet 文件
# 直接查询 Parquet 文件，无需导入数据库
result = con.execute("SELECT COUNT(*) FROM 'data.parquet'").fetchall()
print(result)
与其他数据库对比
DuckDB 是一款嵌入式列式数据库，专为分析型查询（OLAP）设计，性能优异，使用简单。与行式的 SQLite 相比，DuckDB 更适合执行复杂的聚合和大数据量的扫描查询，适合数据分析和本地 ETL 场景；而 SQLite 更适合轻量级事务处理（OLTP），比如移动应用和小型嵌入式设备。
与服务器型数据库如 PostgreSQL 和 ClickHouse 相比，DuckDB 无需部署服务，可嵌入到 Python、R 或桌面程序中使用，部署门槛极低。虽然 PostgreSQL 功能强大且兼顾 OLTP 与 OLAP，但对系统资源和配置要求更高；ClickHouse 是一款极致优化的分布式列式数据库，适合超大规模数据分析，而 DuckDB 则更轻量、适合单机本地数据分析任务。
DuckDB 是一个将轻量级部署与强大分析能力相结合的现代数据库。它填补了 SQLite 在 OLAP 场景中的不足，也为数据分析师和工程师提供了高效、便捷的工具。无论你是构建 ETL 管道、开发桌面分析工具，还是进行本地数据实验，DuckDB 都是一个值得尝试的新选择。
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