DuckDBのデータウェアハウス：安価、高速、ローカル

データ分析の進化し続ける世界では、パフォーマンス、スケーラビリティ、コストの間にトレードオフがしばしばあります。大企業は、数百万をクラウドベースのデータウェアハウスに注ぎ込んで、ペタバイトの情報を処理しますが、個人や小さなチームは機敏で手頃な価格の代替品を求めて狩りをしています。幸いなことに、学界から強力なソリューションが生まれ、速度、効率性、シンプルさを探しているデータ専門家の注目を集めました。 duckdbを入力します。これは、安価で高速でローカルのデータウェアハウスのビジョンを擁護するローカルファースト分析用に設計された埋め込み可能なSQL OLAPデータベースエンジンです。

duckdbとは何ですか？

DuckDBは、単一のマシンでローカルかつ効率的に実行するように設計されたオープンソース分析データベースエンジンです。多くの場合、「分析のためのsqlite 」と呼ばれると、duckdbは同じシンプルさと携帯性の哲学で構築されています。ただし、Webおよびモバイルアプリに典型的なトランザクションワークロードに最適化されたSQLiteとは異なり、DuckDBは大量のデータを含む分析クエリをターゲットにします。

データベースサーバーをスピンアップしたり、広範な構成ファイルを書き込んだりすることなく、フラットファイル（CSVや寄木細工など）、メモリ内のデータフレーム、または内部テーブルを介したSQLクエリを実行します。それを個人データウェアハウスと考えることができます。これは、最小限のセットアップでテラバイトスケールのファイルに降りる準備ができています。

DuckDBの主な利点

DuckDBは、さまざまなコンテキストでデータ実践者にいくつかの利点をもたらします。

• 速度：DuckDBは非常に高速です。ベクトル化された実行と効率的なクエリ計画を活用し、ローカルで実行されているにもかかわらず、大きなデータセットをうまく処理します。
• シンプルさ：Pythonのpip install duckdbをインストールするか、CLIを介してアクセスします。データベース、ユーザー、またはポートをセットアップする必要はありません。「機能するだけ」です。
• コスト：オープンソースとローカルファーストであるDuckDBは、クラウドの計算コストとストレージコストを回避します。多くのワークフローでは、高価なクラウドプラットフォームが不要になります。
• 互換性：DuckDBは、CSV、JSON、Parquet、およびArrowから直接読み取ることができます。自然にPython（Pandas）、R、およびその他のデータ言語と統合します。
• 移植性：DuckDBはオペレーティングシステム全体で動作し、管理するためにインフラストラクチャを必要としません。

なぜDuckDBをローカルデータウェアハウスとして使用するのですか？

DuckDBは、大規模なマルチテナントユースケースのためにスノーフレークや大物に取って代わりませんが、個人の研究プロジェクト、インタラクティブなデータ探索、またはエッジコンピューティングシナリオなど、小規模な環境で輝いています。 DuckDBがローカルデータウェアハウスに最適な理由は次のとおりです。

インターネットはありませんか？問題ない

すべてのデータアナリストが一定の高速インターネットアクセスを持っているわけではありません。時々、あなたは飛行機に乗っている、リモートサイトで、またはクラウドから機密データを維持することを好むことがあります。 DuckDBは、オフラインで、ラップトップまたは埋め込まれたデバイスに直接オフラインであっても、複雑なSQL分析を有効にします。

探索的分析に最適です

データワークフロー、最初の調査の実行、またはアドホックレポートの実行のプロトタイプの場合、DuckDBはパンダまたはExcelへの面倒な輸出の必要性を置き換えます。従来のデータサイエンスフレームワークよりも、大規模なデータセットではるかにパフォーマンスがあります。

数百万のレコードを寄付ファイルにロードして、その上にウィンドウ関数を実行できます。

 SELECT user_id, AVG(purchase_amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS avg_purchase FROM 'transactions.parquet';

待つことなくデータサイエンス

クラウドプラットフォームは、多くの場合、遅延、長いキュー時間、およびバックグラウンドスケジューリングを導入します。 DuckDBを使用すると、ジョブキューも変動価格もありません。リアルタイムで動作するため、Jupyterまたはrstudioのデータモデルを構築しながら、ノートブック分析に最適です。

duckdb vs従来の倉庫

DuckDBといくつかの典型的なデータ倉庫ソリューションのいくつかの簡単な比較を次に示します。

高速で反復的なMLワークフローまたはローカライズされたETLタスクの場合、DuckDBは、オーバーヘッドが少ないため、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスの両方でクラウドソリューションを上回ることがよくあります。

実際にはduckdb：実際のアプリケーション

データサイエンティスト： DuckDBをPANDASと統合して、ワークフローを加速します。ネイティブエクステンションシステムと矢印ベースの統合のおかげで、ゼロファスでハイブリッドPython-SQL操作を実行できます。

 import duckdb import pandas as pd df = pd.read_csv("large_dataset.csv") result = duckdb.query("SELECT category, COUNT(*) FROM df GROUP BY category").to_df()

組み込み分析： DuckDBは単一のバイナリまたは動的ライブラリとしてコンパイルされ、他のアプリケーションと一緒に埋め込まれて実行できます。これは、エッジの展開モデル（SMARTダッシュボード、ローカルデータサイエンスツール、さらにはブラウザベースのノートブック）に役立ちます。

データエンジニア： duckdbをステージングエンジンとして使用して、生産システムにロードする前に生のフラットファイルを変換します。簡単なELTオペレーションに十分な速さで、ゼロインフラストラクチャで動作します。

拡張性とエコシステム

DuckDBの拡張性は、その超大国の1つです。それはサポートしています：

• Python/R API：データサイエンススタックとの簡単な統合。
• 並列実行：パフォーマンスのためのマルチコア並列性。
• プラグインと拡張機能：地理空間、ML、またはカスタム形式のコア機能を拡張します。
• ストリーミング読み取り：拡張機能を介してS3およびその他のリモートソースでクエリを直接実行します。

アクティブなコミュニティと迅速なリリースケイデンスのおかげで、新機能が頻繁に追加されます。 JDBCサポートの改善、複雑な分析SQL関数、またはより良いデータ型処理を探している場合でも、DuckDBは高速に進化します。

duckdbを使用しない場合

その強みにもかかわらず、DuckDBには制限があります。

• 並行性：複雑なクエリを書いている多くの同時ユーザー向けに構築されていません。
• 分散実行：単一のマシンで実行されます。クラスターまたは分散モードはありません（まだ）。
• データの持続性： DuckDBはデータを内部的に保存できますが、長期ホストストレージを対象としたトランザクションデータベースではありません。

高い並行性、高可用性、マルチユーザーデータガバナンスが必要な場合は、PostgreSQL、Presto、Snowflakeなどのより堅牢なシステムに依存する必要があります。

結論：SQL電源で指先で電源を入れます

DuckDBは、データウェアハウジングへの新しいアプローチを表します。ローカルファースト分析を採用し、個々のユーザーに力を与え、クラウドインフラストラクチャへのロックステップ依存関係を破ります。ギガバイトに対して分析SQL、またはテラバイトをラップトップから直接実行できます。

迅速な洞察を必要とするデータアナリスト、科学者が大きな実験ログを締めくくるか、エンジニアのスマートアプリケーションを構築するかどうかにかかわらず、DuckDBは、クラウドなしであなたのデータウェアハウスのニーズを管理することを可能にします。

高速で安価で、ローカルであるDuckDBは、データ分析の将来にニッチを切り開いています。