Data Warehouse on Duckdb: ราคาถูก, เร็ว, ท้องถิ่น

ในโลกที่มีการพัฒนาตลอดเวลาของการวิเคราะห์ข้อมูลมักจะมีการแลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพความสามารถในการปรับขนาดและค่าใช้จ่าย องค์กรขนาดใหญ่เทหลายล้านลงในคลังข้อมูลบนคลาวด์เพื่อจัดการข้อมูล petabytes ในขณะที่บุคคลและทีมเล็ก ๆ ถูกทิ้งให้ล่าสัตว์สำหรับทางเลือกที่คล่องตัวและราคาไม่แพง โชคดีที่โซลูชันที่ทรงพลังเกิดขึ้นจากสถาบันการศึกษาและได้รับความสนใจจากผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มองหาความเร็วประสิทธิภาพและความเรียบง่าย เข้าสู่ Duckdb- เครื่องยนต์ฐานข้อมูล SQL OLAP แบบฝังตัวที่ออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ครั้งแรกในท้องถิ่นซึ่งเป็นวิสัยทัศน์ของ คลังข้อมูลราคาถูกรวดเร็วและท้องถิ่น

Duckdb คืออะไร?

Duckdb เป็นเอ็นจิ้นฐานข้อมูลการวิเคราะห์โอเพนซอร์ซที่ออกแบบมาเพื่อทำงานในเครื่องและมีประสิทธิภาพในเครื่องเดียว มักจะอธิบายว่าเป็น“ SQLite for Analytics ” DuckDB ถูกสร้างขึ้นด้วยปรัชญาเดียวกันของความเรียบง่ายและการพกพา อย่างไรก็ตามแตกต่างจาก SQLite ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับปริมาณงานของการทำธุรกรรมทั่วไปของเว็บและแอพมือถือ DuckDB เป้าหมายการค้นหาการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมาก - การรวมการรวมเข้าด้วยกันการกรองและการคำนวณทางสถิติ

มันดำเนินการสืบค้น SQL ผ่านไฟล์แบน (เช่น CSV หรือ Parquet), dataframes ในหน่วยความจำหรือตารางภายในโดยไม่ต้องหมุนเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลหรือเขียนไฟล์การกำหนดค่าที่กว้างขวาง คุณสามารถคิดว่ามันเป็นคลังข้อมูลส่วนบุคคลพร้อมที่จะลงมาในไฟล์ Terabyte-Scale พร้อมการตั้งค่าน้อยที่สุด

ประโยชน์หลักของ Duckdb

Duckdb นำข้อดีหลายประการมาสู่ผู้ปฏิบัติงานข้อมูลในบริบทที่หลากหลาย:

• ความเร็ว : Duckdb เร็วมาก มันใช้ประโยชน์จากการดำเนินการแบบเวกเตอร์และการวางแผนการสืบค้นที่มีประสิทธิภาพจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ดีแม้จะทำงานในพื้นที่
• Simplicity : ติดตั้ง DuckDB ผ่าน pip install duckdb หรือเข้าถึงผ่าน CLI ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าฐานข้อมูลผู้ใช้หรือพอร์ต - มัน“ ใช้งานได้”
• ค่าใช้จ่าย : การเป็นโอเพนซอร์ซและท้องถิ่นแรก Duckdb หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการคำนวณคลาวด์และค่าจัดเก็บข้อมูล สำหรับเวิร์กโฟลว์จำนวนมากทำให้แพลตฟอร์มคลาวด์มีราคาแพงไม่จำเป็น
• ความเข้ากันได้ : Duckdb สามารถอ่านได้โดยตรงจาก CSV, JSON, Parquet และ Arrow มันรวมตามธรรมชาติกับ Python (pandas), R และภาษาข้อมูลอื่น ๆ
• การพกพา : DuckDB ทำงานในระบบปฏิบัติการและไม่จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานในการจัดการ

ทำไมต้องใช้ Duckdb เป็นคลังข้อมูลท้องถิ่น?

ในขณะที่ Duckdb จะไม่แทนที่เกล็ดหิมะหรือ BigQuery สำหรับกรณีการใช้งานขนาดใหญ่ผู้เช่าหลายราย แต่มันส่องแสงในสภาพแวดล้อมขนาดเล็กเช่นโครงการวิจัยส่วนบุคคลการสำรวจข้อมูลแบบโต้ตอบหรือสถานการณ์การคำนวณขอบ นี่คือเหตุผลที่ Duckdb เหมาะอย่างยิ่งที่จะเป็นคลังข้อมูลในพื้นที่ของคุณ:

ไม่มีอินเทอร์เน็ต? ไม่มีปัญหา

ไม่ใช่นักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนที่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงอย่างต่อเนื่อง บางครั้งคุณอยู่บนเครื่องบินที่ไซต์ระยะไกลหรือต้องการเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนออกจากคลาวด์ DuckDB เปิดใช้งานการวิเคราะห์ SQL ที่ซับซ้อนแม้ในขณะที่ออฟไลน์โดยตรงบนแล็ปท็อปหรืออุปกรณ์ฝังตัวของคุณ

เหมาะสำหรับการวิเคราะห์เชิงสำรวจ

หากคุณกำลังสร้างต้นแบบข้อมูลเวิร์กโฟลว์การสำรวจเบื้องต้นหรือดำเนินการรายงานเฉพาะกิจ Duckdb แทนที่ความจำเป็นในการส่งออกที่ยุ่งยากไปยังแพนด้าหรือ Excel มันมีประสิทธิภาพมากกว่าในชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากกว่ากรอบวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบดั้งเดิม

คุณสามารถโหลดไฟล์ Parquet ที่มีระเบียนนับล้านและเรียกใช้ฟังก์ชั่นหน้าต่าง - ทั้งหมดภายในไม่กี่วินาทีบนเครื่องท้องถิ่นของคุณ:

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

วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องรอ

แพลตฟอร์มคลาวด์มักจะแนะนำเวลาแฝงเวลาคิวยาวและการตั้งเวลาพื้นหลัง ด้วย Duckdb ไม่มีคิวงานและไม่มีการกำหนดราคาที่แปรผัน-มันใช้งานได้แบบเรียลไทม์ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ใน Notebook ในขณะที่สร้างแบบจำลองข้อมูลใน Jupyter หรือ Rstudio

Duckdb กับคลังสินค้าดั้งเดิม

นี่คือการเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วระหว่าง Duckdb และโซลูชั่นคลังข้อมูลทั่วไปบางส่วน:

สำหรับเวิร์กโฟลว์ ML ซ้ำ ๆ หรืองาน ETL ที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่น DuckDB มักจะมีประสิทธิภาพสูงกว่าโซลูชันคลาวด์ทั้งในด้านประสิทธิภาพและประสบการณ์ของผู้ใช้เนื่องจากค่าใช้จ่ายน้อยกว่า

Duckdb ในทางปฏิบัติ: แอปพลิเคชันจริง

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล: รวม Duckdb กับแพนด้าเพื่อเร่งเวิร์กโฟลว์ของคุณ ด้วยระบบส่วนขยายดั้งเดิมและการรวมลูกศรทำให้คุณสามารถดำเนินการ Hybrid Python-SQL ได้โดยไม่มีศูนย์

 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()

Embedded Analytics: Duckdb ถูกรวบรวมเป็นห้องสมุดไบนารีหรือไดนามิกเดียวและสามารถใช้งานได้พร้อมกับแอปพลิเคชันอื่น ๆ สิ่งนี้มีประโยชน์ในรูปแบบการปรับใช้ขอบ-แดชบอร์ดสมาร์ท, เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลท้องถิ่นและแม้แต่สมุดบันทึกที่ใช้เบราว์เซอร์

วิศวกรข้อมูล: ใช้ DuckDB เป็นเครื่องมือในการจัดเตรียมเพื่อแปลงไฟล์แบนดิบก่อนที่จะโหลดลงในระบบการผลิต มันเร็วพอสำหรับการดำเนินงาน ELT อย่างง่ายและทำงานด้วยโครงสร้างพื้นฐานเป็นศูนย์

การขยายและระบบนิเวศ

การขยายความสามารถของ Duckdb เป็นหนึ่งในมหาอำนาจ รองรับ:

• Python/R APIs: การรวมเข้ากับสแต็ควิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ง่าย
• การดำเนินการแบบขนาน: Multi-core Parallelism สำหรับประสิทธิภาพ
• ปลั๊กอินและส่วนขยาย: ขยายฟังก์ชันการทำงานหลักสำหรับรูปแบบ Geospatial, ML หรือแบบกำหนดเอง
• สตรีมมิ่งอ่าน: ดำเนินการสืบค้นโดยตรงบน S3 และแหล่งข้อมูลระยะไกลอื่น ๆ ผ่านส่วนขยาย

ต้องขอบคุณชุมชนที่ใช้งานอยู่และจังหวะการเปิดตัวอย่างรวดเร็วคุณสมบัติใหม่จะถูกเพิ่มเข้ามาบ่อยครั้ง ไม่ว่าคุณจะกำลังมองหาการสนับสนุน JDBC ที่ได้รับการปรับปรุงฟังก์ชั่น SQL เชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อนหรือการจัดการประเภทข้อมูลที่ดีขึ้น Duckdb วิวัฒนาการอย่างรวดเร็ว

เมื่อไม่ใช้ Duckdb

แม้จะมีจุดแข็ง แต่ Duckdb ก็มีข้อ จำกัด :

• พร้อมกัน: มันไม่ได้ถูกสร้างขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่เกิดขึ้นพร้อมกันหลายคนที่เขียนแบบสอบถามที่ซับซ้อน
• การดำเนินการแบบกระจาย: มันทำงานบนเครื่องเดียว ไม่มีคลัสเตอร์หรือโหมดกระจาย (ยัง)
• การคงอยู่ของข้อมูล: ในขณะที่ DuckDB สามารถจัดเก็บข้อมูลภายในได้ แต่ไม่ใช่ฐานข้อมูลธุรกรรมที่มีความหมายสำหรับการจัดเก็บโฮสต์ระยะยาว

คุณควรพึ่งพาระบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่น PostgreSQL, Presto หรือ Snowflake เมื่อคุณต้องการการพร้อมกันสูงความพร้อมใช้งานสูงหรือการกำกับดูแลข้อมูลผู้ใช้หลายคน

สรุป: SQL Power ที่ปลายนิ้วของคุณ

Duckdb แสดงถึงวิธีการใหม่ในการจัดคลังข้อมูล: วิธีหนึ่งที่รวบรวมการวิเคราะห์ครั้งแรกในท้องถิ่นให้อำนาจแก่ผู้ใช้รายบุคคลและแบ่งการพึ่งพาล็อคในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ มันช่วยให้คุณเรียกใช้ SQL วิเคราะห์กับกิกะไบต์ - หรือแม้แต่ terabytes - ข้อมูลจากแล็ปท็อปของคุณ

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วนักวิทยาศาสตร์ก็ทำการทดสอบการทดลองขนาดใหญ่หรือการสร้างแอพพลิเคชั่นอัจฉริยะของวิศวกร Duckdb ทำให้ไม่เพียง แต่เป็นไปได้ - แต่น่าพอใจ - เพื่อจัดการความต้องการคลังข้อมูลของคุณโดยไม่ต้องใช้คลาวด์

เร็วราคาถูกและท้องถิ่น - DuckDB กำลังแกะสลักช่องในอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูล