Dane magazynowe na DuckDB: tanie, szybkie, lokalne

W stale ewoluującym świecie analizy danych często występuje kompromis między wydajnością, skalowalnością i kosztami. Duże przedsiębiorstwa wlewają miliony hurtowni danych w chmurze, aby obsługiwać petabajty informacji, podczas gdy osoby i małe zespoły pozostają polujące na zwinne, niedrogie alternatywy. Na szczęście potężne rozwiązanie wyłoniło się ze środowiska akademickiego i zwróciło uwagę specjalistów od danych szukających szybkości, wydajności i prostoty. Enter DuckDB -Wbudowany silnik bazy danych SQL OLAP zaprojektowany do lokalnych analizy, popierając wizję taniego, szybkiego i lokalnego magazynu danych .

Co to jest DuckDB?

DuckDB to silnik analityczny bazy danych open source zaprojektowany do działania lokalnie i wydajnie na jednej maszynie. Często opisywany jako „ SQLITE for Analytics ”, DuckDB jest zbudowany z tą samą filozofią prostoty i przenośności. Jednak w przeciwieństwie do SQLITE, który jest zoptymalizowany pod kątem obciążeń transakcyjnych typowych dla aplikacji internetowych i mobilnych, DuckDB jest ukierunkowany na zapytania analityczne obejmujące duże ilości danych - agregacje myśla, połączenia, filtrowanie i obliczenia statystyczne.

Wykonuje zapytania SQL w stosunku do płaskich plików (takich jak CSV lub parkiet), w pamięciach danych lub tabele wewnętrzne, bez konieczności wiązania serwera bazy danych lub pisania obszernych plików konfiguracyjnych. Możesz pomyśleć o tym jak o hurtowni danych osobowych-bardzo, aby zejść na plikach w skali terabyte z minimalną konfiguracją.

Główne korzyści z kaczki

DuckDB wnosi kilka zalet praktykującym dane w wielu różnych kontekstach:

• Szybkość : DuckDB jest niezwykle szybki. Wykorzystuje wektoryzowane wykonywanie i wydajne planowanie zapytania, dobrze obsługując duże zestawy danych, pomimo pracy lokalnie.
• Prostota : Zainstaluj DuckDB za pomocą PITHona pip install duckdb lub dostęp do niego za pośrednictwem CLI. Nie ma potrzeby konfigurowania baz danych, użytkowników ani portów - „po prostu działa”.
• Koszt : będąc open source i lokalnym, DuckDB unika kosztów obliczeń w chmurze i przechowywania. W przypadku wielu przepływów pracy sprawia, że ​​kosztowne platformy chmurowe są niepotrzebne.
• Kompatybilność : DuckDB może czytać bezpośrednio z CSV, JSON, Parquet i Arrow. Integruje się naturalnie z Pythonem (pandy), R i innymi językami danych.
• Przenośność : DuckDB działa w systemach operacyjnych i nie wymaga infrastruktury do zarządzania.

Po co używać DuckdB jako lokalnego hurtowni danych?

Podczas gdy DuckDB nie zastąpi płatków śniegu ani BigQuery w przypadku wielkich, wielozadaniowych przypadków użycia, świeci w scenariuszach na mniejszych środowiskach-takich jak osobiste projekty badawcze, interaktywne eksploracja danych lub przetwarzanie krawędzi. Oto dlaczego DuckDB doskonale nadaje się do lokalnego magazynu danych:

Brak Internetu? Bez problemu

Nie każdy analityk danych ma stały szybki dostęp do Internetu. Czasami jesteś w samolocie, w zdalnej stronie lub wolisz przechowywać wrażliwe dane poza chmurą. DuckDB umożliwia złożone analizy SQL, nawet podczas offline, bezpośrednio na laptopie lub urządzeniu wbudowanym.

Idealny do analizy eksploracyjnej

Jeśli prototypujesz przepływy danych, przeprowadzasz wstępne eksploracje lub wykonujesz raportowanie ad-hoc, DuckDB zastępuje potrzebę uciążliwego eksportu do pandy lub programu Excel. Jest znacznie bardziej wydajny na dużych zestawach danych niż tradycyjne ramy nauki danych.

Możesz załadować plik parkietu z milionami rekordów i uruchomić na nim funkcję okna - wszystko w ciągu kilku sekund na komputerze lokalnym:

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

Nauka danych bez oczekiwania

Platformy chmurowe często wprowadzają opóźnienie, długie czasy kolejki i planowanie tła. W przypadku DuckDB nie ma kolejki pracy ani zmiennych cen-działa w czasie rzeczywistym, co czyni ją idealną do analizy w notebookach podczas budowania modeli danych w Jupyter lub RStudio.

Duckdb vs tradycyjne magazyny

Oto szybkie porównanie DuckDB i niektórych typowych rozwiązań magazynowania danych:

W przypadku szybkich, iteracyjnych przepływów pracy ML lub zlokalizowanych zadań ETL DuckDB często przewyższa rozwiązania w chmurze zarówno pod względem wydajności, jak i obsługi z powodu mniejszego kosztu.

DuckDB w praktyce: prawdziwe aplikacje

Naukowcy danych: Zintegruj DuckDB z panami, aby przyspieszyć przepływy pracy. Dzięki natywnemu systemowi rozszerzenia i integracji opartym na strzałach możesz wykonać hybrydowe operacje Python-SQL z zerowym zamieszaniem.

 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()

Analityka wbudowana: DuckDB jest kompilowany jako pojedyncza biblioteka binarna lub dynamiczna i może działać wbudowane wraz z innymi aplikacjami. Jest to przydatne w modelach wdrażania krawędzi-pulpity nawigacyjnych, lokalnych narzędzi do nauki danych, a nawet notebooków opartych na przeglądarce.

Inżynierowie danych: Użyj DuckDB jako silnika inscenizacyjnego do przekształcania surowych płaskich plików przed załadowaniem ich do systemów produkcyjnych. Jest wystarczająco szybki dla prostych operacji ELT i działa z zerową infrastrukturą.

Rozszerzalność i ekosystem

Rozszerzalność DuckDB jest jedną z jego supermocarstw. Obsługuje:

• API Python/R: Łatwa integracja ze stosami danych.
• Wykonanie równoległe: wielordzeniowa równoległość dla wydajności.
• Wtyczki i rozszerzenia: Rozszerz podstawowe funkcje dla formatów geoprzestrzennych, ML lub niestandardowych.
• Odczyty przesyłania strumieniowego: Wykonaj zapytania bezpośrednio na S3 i innych zdalnych źródłach poprzez rozszerzenia.

Dzięki aktywnej społeczności i szybkiego wydania kadencji często dodawane są nowe funkcje. Niezależnie od tego, czy szukasz ulepszonej obsługi JDBC, złożonych funkcji SQL, czy lepszego obsługi typu danych, DuckDB szybko ewoluuje.

Kiedy nie używać DuckdB

Pomimo swoich mocnych stron DuckDB ma ograniczenia:

• Współbieżność: nie jest zbudowana dla wielu współbieżnych użytkowników piszących złożone zapytania.
• Wykonanie rozproszone: działa na jednym komputerze; Nie ma klastra ani trybu rozproszonego (jeszcze).
• Trwałość danych: Chociaż DuckDB może przechowywać dane wewnętrznie, nie jest to transakcyjna baza danych przeznaczona do długoterminowej pamięci hostowanej.

Nadal powinieneś polegać na bardziej solidnych systemach, takich jak PostgreSQL, Presto lub Snowflake, gdy potrzebujesz wysokiej współbieżności, wysokiej dostępności lub zarządzania danymi wielu użytkowników.

Wniosek: SQL Power na wyciągnięcie ręki

DuckDB reprezentuje nowe podejście do magazynowania danych: takie, które obejmuje lokalne analityki, umożliwia poszczególnym użytkownikom i przełamuje zależność blokady od infrastruktury chmurowej. Pozwala uruchamiać analityczne SQL przeciwko Gigabytes - a nawet terabajtes - danych, bezpośrednio z laptopa.

Niezależnie od tego, czy jesteś analitykiem danych, który potrzebuje szybkich informacji, naukowca chrupiącego duże dzienniki eksperymentów, czy inżynier budujący inteligentne aplikacje, DuckDB sprawia, że ​​jest to nie tylko możliwe - ale przyjemne - zarządzanie potrzebami hurtowni danych bez chmury.

Szybki, tani i lokalny - DuckdB wyrywa swoją niszę w przyszłości analizy danych.