DuckDB의 데이터웨어 하우스 : 저렴하고 빠르며 현지

끊임없이 진화하는 데이터 분석 세계에서는 종종 성능, 확장 성 및 비용 사이에 트레이드 오프가 있습니다. 대기업은 수백만 명이 클라우드 기반 데이터웨어 하우스에 젖소에 붓기 정보를 처리하는 반면, 개인과 소규모 팀은 민첩하고 저렴한 대안을 사냥하고 있습니다. 다행스럽게도 학계에서 강력한 솔루션이 등장하여 속도, 효율성 및 단순성을 찾는 데이터 전문가의 관심을 끌었습니다. DuckDB를 입력하십시오-현지 우선 분석을 위해 설계된 임베드 가능한 SQL OLAP 데이터베이스 엔진으로 저렴하고 빠르며 로컬 데이터웨어 하우스 의 비전을 옹호합니다.

DuckDB 란 무엇입니까?

DUPDB는 단일 시스템에서 로컬 및 효율적으로 실행되도록 설계된 오픈 소스 분석 데이터베이스 엔진입니다. 종종 " 분석을위한 SQLITE "로 묘사 된 DUPTBB는 단순성과 이식성의 동일한 철학으로 구축됩니다. 그러나 웹 및 모바일 앱의 전형적인 트랜잭션 워크로드에 최적화 된 SQLITE와 달리 DuckDB는 대량의 데이터와 관련된 분석 쿼리를 대상으로 집계, 조인, 필터링 및 통계 계산을 대상으로합니다.

데이터베이스 서버를 회전 시키거나 광범위한 구성 파일을 작성하지 않고도 평평한 파일 (CSV 또는 Parquet), 메모리 내 데이터 프레임 또는 내부 테이블을 통해 SQL 쿼리를 실행합니다. 최소한의 설정으로 Terabyte 스케일 파일에 내려갈 준비가 된 개인 데이터웨어 하우스로 생각할 수 있습니다.

DuckDB의 주요 이점

DuckDB는 다양한 상황에서 데이터 실무자에게 몇 가지 장점을 제공합니다.

• 속도 : DuckDB는 매우 빠릅니다. 벡터화 된 실행 및 효율적인 쿼리 계획을 활용하여 로컬에서 실행 되더라도 대형 데이터 세트를 잘 처리합니다.
• 단순성 : Python의 pip install duckdb 통해 DuckDB를 설치하거나 CLI를 통해 액세스하십시오. 데이터베이스, 사용자 또는 포트를 설정할 필요가 없습니다.
• 비용 : 오픈 소스 및 로컬 우선이기 때문에 DuckDB는 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 피합니다. 많은 워크 플로우의 경우 고가의 클라우드 플랫폼을 불필요하게 만듭니다.
• 호환성 : DUCKDB는 CSV, JSON, Parquet 및 Arrow에서 직접 읽을 수 있습니다. 자연스럽게 Python (Pandas), R 및 기타 데이터 언어와 통합됩니다.
• 휴대 성 : DUPDB는 운영 체제에서 작동하며 관리 할 인프라가 필요하지 않습니다.

DuckDB를 로컬 데이터웨어 하우스로 사용하는 이유는 무엇입니까?

DuckDB는 대규모의 다중 테넌트 사용 사례를 위해 눈송이 또는 BigQuery를 대체하지는 않지만 개인 연구 프로젝트, 대화식 데이터 탐색 또는 에지 컴퓨팅 시나리오와 같은 소규모 환경에서는 비늘이 있습니다. DuckDB가 지역 데이터웨어 하우스가되는 데 완벽하게 적합한 이유는 다음과 같습니다.

인터넷이 없습니까? 괜찮아요

모든 데이터 분석가가 지속적으로 고속 인터넷 액세스를하는 것은 아닙니다. 때로는 비행기에, 원격 사이트에 있거나 민감한 데이터를 클라우드에서 유지하는 것을 선호합니다. DuckDB는 오프라인 상태에서도 랩톱 또는 내장 장치에서 직접 복잡한 SQL 분석을 활성화합니다.

탐색 적 분석에 적합합니다

데이터 워크 플로를 프로토 타이핑, 초기 탐색 또는 임시보고를 수행하는 경우 DuckDB는 번거로운 수출이 팬더 또는 엑셀에 대한 필요성을 대체합니다. 전통적인 데이터 과학 프레임 워크보다 큰 데이터 세트에서 훨씬 더 성능이 있습니다.

수백만 개의 레코드가있는 파크 파일을로드하고 로컬 컴퓨터에서 몇 초 안에 창 함수를 실행할 수 있습니다.

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

기다리지 않고 데이터 과학

클라우드 플랫폼은 종종 대기 시간, 긴 대기열 시간 및 배경 스케줄링을 도입합니다. DuckDB를 사용하면 작업 대기열과 가변 가격이 없습니다. 실시간으로 작동하여 Jupyter 또는 Rstudio에서 데이터 모델을 구축하는 동안 노트 내 분석에 이상적입니다.

DuckDB 대 전통 창고

다음은 DuckDB와 일부 일반적인 데이터웨어 하우징 솔루션을 빠르게 비교할 수 있습니다.

빠르고 반복적 인 ML 워크 플로 또는 현지화 된 ETL 작업을 위해 DUPDB는 종종 오버 헤드가 적기 때문에 성능 및 사용자 경험 모두에서 클라우드 솔루션을 능가 할 수 있습니다.

실제로 DuckDB : 실제 응용 프로그램

데이터 과학자 : DuckDB를 팬더와 통합하여 워크 플로를 가속화합니다. 기본 확장 시스템과 화살표 기반 통합 덕분에 혼란스럽게 하이브리드 파이썬 -SQL 작업을 실행할 수 있습니다.

 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()

임베디드 분석 : DUPDB는 단일 바이너리 또는 동적 라이브러리로 컴파일되며 다른 응용 프로그램과 함께 임베디드를 실행할 수 있습니다. 이는 Edge Deployment 모델 (Smart 대시 보드, 로컬 데이터 과학 도구 및 브라우저 기반 노트북에 유용합니다.

데이터 엔지니어 : DuckDB를 준비 엔진으로 사용하여 생산 시스템에로드하기 전에 원시 플랫 파일을 변환합니다. 간단한 ELT 운영에 충분히 빠르며 제로 인프라로 작동합니다.

확장 성 및 생태계

DuckDB의 확장 성은 초강대국 중 하나입니다. 지원합니다 :

• Python/R API : 데이터 과학 스택과의 쉬운 통합.
• 병렬 실행 : 성능을위한 멀티 코어 병렬 처리.
• 플러그인 및 확장 : 지리 공간, ML 또는 사용자 정의 형식의 핵심 기능을 확장합니다.
• 스트리밍 읽기 : 확장을 통해 S3 및 기타 원격 소스에서 직접 쿼리를 수행합니다.

활발한 커뮤니티와 빠른 릴리스 케이던스 덕분에 새로운 기능이 자주 추가됩니다. 개선 된 JDBC 지원, 복잡한 분석 SQL 기능 또는 더 나은 데이터 유형 처리를 원하든 DuckDB는 빠르게 발전합니다.

DuckDB를 사용하지 않을 때

강점에도 불구하고 DuckDB는 다음과 같습니다.

• 동시성 : 복잡한 쿼리를 작성하는 많은 동시 사용자를 위해 구축되지 않았습니다.
• 분산 실행 : 단일 시스템에서 실행됩니다. 클러스터 또는 분산 모드가 없습니다 (아직).
• 데이터 지속성 : DUPDB는 내부적으로 데이터를 저장할 수 있지만 장기 호스팅 스토리지를위한 트랜잭션 데이터베이스가 아닙니다.

높은 동시성, 고 가용성 또는 다중 사용자 데이터 거버넌스가 필요할 때 PostgresQL, Presto 또는 Snowflake와 같은보다 강력한 시스템에 의존해야합니다.

결론 : 손끝에서 SQL 전원

DUPDB는 데이터웨어 하우징에 대한 새로운 접근 방식을 나타냅니다. 지역 최초의 분석을 수용하고 개별 사용자에게 권한을 부여하며 클라우드 인프라에 대한 Lockstep 의존성을 중단하는 것입니다. 랩톱에서 Gigabytes 또는 Terabytes의 데이터에 대해 분석 SQL을 실행할 수 있습니다.

빠른 통찰력이 필요한 데이터 분석가이든, 큰 실험 로그를 구축하는 과학자 또는 스마트 애플리케이션을 구축하는 엔지니어이든 DuckDB는 클라우드없이 데이터웨어 하우스 요구를 관리 할 수있을뿐만 아니라 즐겁습니다.

빠르고 저렴하며 지역 - Duckdb는 미래의 데이터 분석에 틈새 시장을 조각하고 있습니다.