Хранилище данных на DuckDB: дешевый, быстрый, местный

В постоянно развивающемся мире аналитики данных часто происходит компромисс между производительностью, масштабируемостью и стоимостью. Крупные предприятия вкладывают миллионы в облачные хранилища данных для обработки петабайт информации, в то время как отдельные лица и небольшие команды оставляют охоту за гибкими, доступными альтернативами. К счастью, из научных кругов появилось мощное решение и привлекла внимание специалистов в области данных, ищущих скорость, эффективность и простоту. Введите DuckDB -встраиваемый двигатель базы данных SQL OLAP, разработанный для местной первой аналитики, отстаивая видение дешевого, быстрого и местного хранилища данных .

Что такое DuckDB?

DuckDB-это аналитический двигатель с открытым исходным кодом, предназначенный для локальной и эффективной работы на одной машине. DuckDB, часто называемый « SQLite для аналитики », построен с той же философией простоты и портативности. Однако, в отличие от SQLite, который оптимизирован для транзакционных рабочих нагрузок, типичных для веб -приложений и мобильных приложений, DuckDB нацелены на аналитические запросы, включающие большие объемы данных - бродячих агрегаций, соединений, фильтрации и статистических вычислений.

Он выполняет SQL-запросы по плоским файлам (например, CSV или Parquet), в памяти данных или внутренних таблицах, не требуя вращения сервера базы данных или написания обширных файлов конфигурации. Вы можете думать об этом как о личном хранилище данных, готовом спуститься на файлы масштаба Terabyte с минимальной настройкой.

Основные преимущества DuckDB

DuckDB приносит несколько преимуществ для практикующих данных в самых разных контекстах:

• Скорость : DuckDB очень быстрая. Он использует векторизованное выполнение и эффективное планирование запросов, хорошо обрабатывая большие наборы данных, несмотря на то, что работает локально.
• Простота : Установите DuckDB через Pyphon's pip install duckdb или получить доступ к нему через его CLI. Нет необходимости настраивать базы данных, пользователей или порты - это «просто работает».
• Стоимость : DuckDB, будучи открытым исходным кодом и местным Для многих рабочих процессов это делает дорогие облачные платформы ненужными.
• Совместимость : DuckDB может читать непосредственно из CSV, JSON, Parquet и Arrow. Он естественным образом интегрируется с Python (Pandas), R и другими языками данных.
• Портативность : DuckDB работает через операционные системы и не требует инфраструктуры для управления.

Зачем использовать DuckDB в качестве местного хранилища данных?

В то время как DuckDB не заменит Snowflake или Bigquery для крупномасштабных, многоятных вариантов использования, он светит в меньших масштабах-таких как личные исследовательские проекты, интерактивное исследование данных или сценарии по краям. Вот почему DuckDB идеально подходит для вашего местного хранилища данных:

Нет интернета? Без проблем

Не каждый аналитик данных имеет постоянный высокоскоростный доступ в Интернет. Иногда вы находитесь на самолете, на удаленном месте или предпочитаете держать конфиденциальные данные от облака. DuckDB обеспечивает сложную аналитику SQL даже в автономном режиме, непосредственно на вашем ноутбуке или встроенного устройства.

Идеально подходит для предварительного анализа

Если вы прототипируете рабочие процессы данных, выполняете первоначальные исследования или выполняете специальную отчетность, DuckDB заменяет необходимость громоздкого экспорта в Pandas или Excel. Это гораздо более эффективно для больших наборов данных, чем традиционные фреймворки науки о данных.

Вы можете загрузить паркетный файл с миллионами записей и запустить функцию окна на нем - все в течение нескольких секунд на вашей локальной машине:

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

Наука данных без ожидания

Облачные платформы часто вводят задержку, продолжительное время очереди и планирование фоновых. С DuckDB нет никаких очередей за вакансиями и никаких переменных цен-он работает в режиме реального времени, что делает его идеальным для аналитики в ноте-книге при создании моделей данных в Jupyter или Rstudio.

DuckDB против традиционных складов

Вот быстрое сравнение между DuckDB и некоторыми из типичных решений по хранилищам данных:

Для быстрых итерационных рабочих процессов ML или локализованных задач ETL, DuckDB часто может превзойти облачные решения как в производительности, так и в пользовательском опыте из -за меньших накладных расходов.

DuckDB на практике: реальные приложения

Ученые по данным: интегрируйте DuckDB с пандами, чтобы ускорить ваши рабочие процессы. Благодаря своей нативной системе расширения и интеграциям на основе стрел, вы можете выполнить гибридные операции Python-SQL с нулевой суетой.

 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()

Внедренная аналитика: DuckDB составлен в виде одной двоичной или динамичной библиотеки и может запускать встроенные вместе с другими приложениями. Это полезно в моделях развертывания Edge-мониторингах SMART, локальных инструментах по науке о данных и даже на основе браузеров.

Инженеры по данным: используйте DuckDB в качестве подходного двигателя для преобразования необработанных плоских файлов, прежде чем загружать их в производственные системы. Это достаточно быстро для простых операций ELT и работает с нулевой инфраструктурой.

Расширенность и экосистема

Расширенность DuckDB является одним из его суперспособности. Он поддерживает:

• Python/R API: легкая интеграция со стеками Data Science.
• Параллельное исполнение: многоядерный параллелизм для производительности.
• Плагины и расширения: расширить основные функции для геопространственных, ML или пользовательских форматов.
• Потоковые чтения: выполняйте запросы непосредственно на S3 и других удаленных источниках с помощью расширений.

Благодаря активному сообществу и быстрому выпуску Cadence часто добавляются новые функции. Ищете ли вы улучшенную поддержку JDBC, сложные аналитические функции SQL или лучшую обработку типа данных, DuckDB развивается быстро.

Когда не использовать уток

Несмотря на свои сильные стороны, у DuckDB есть ограничения:

• Параллелизм: он не создан для многих одновременных пользователей, пишущих сложные запросы.
• Распределенное выполнение: он работает на одной машине; Там нет кластера или распределенного режима (пока).
• Постоянство данных: в то время как DuckDB может хранить данные внутри, это не транзакционная база данных, предназначенная для долгосрочного хранилища.

Вы все равно должны полагаться на более надежные системы, такие как PostgreSQL, Presto или Snowflake, когда вам нужна высокая параллельная, высокая доступность или многопользовательское управление данными.

Вывод: SQL Power у вас кончики пальцев

DuckDB представляет собой новый подход к хранилищу данных: тот, который охватывает местную первую аналитику, расширяет индивидуальные пользователи и нарушает зависимость блокировки от инфраструктуры облачной. Это позволяет вам запускать аналитический SQL против гигабайтов - или даже терабайтов - данных, прямо с вашего ноутбука.

Независимо от того, являетесь ли вы аналитиком данных, нуждающимся в быстром понимании, ученый, который хрустят большие журналы экспериментов или инженер -создание интеллектуальных приложений, DuckDB делает это не только возможным - но и приятным - для управления потребностями ваших хранилищ данных без облака.

Быстрый, дешевый и местный - Duckdb выпускает свою нишу в будущем аналитики данных.