Duckdb'de Veri Ambarı: Ucuz, Hızlı, Yerel

Sürekli gelişen veri analizi dünyasında, genellikle performans, ölçeklenebilirlik ve maliyet arasında bir denge vardır. Büyük işletmeler, petabayt bilgileri idare etmek için milyonlarca bulut tabanlı veri ambarlarına akarken, bireyler ve küçük ekipler çevik, uygun fiyatlı alternatifler için avlanıyor. Neyse ki, akademiden güçlü bir çözüm ortaya çıktı ve hız, verimlilik ve sadelik arayan veri profesyonellerinin dikkatini çekti. Ucuz, hızlı ve yerel bir veri ambarı vizyonunu destekleyen yerel bir ilk analitik için tasarlanmış bir gömülebilir SQL OLAP veritabanı motoru- Duckdb girin.

Duckdb nedir?

DuckDB, tek bir makinede yerel ve verimli bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmış açık kaynaklı bir analitik veritabanı motorudur. Genellikle “ analitik için sqlite ” olarak tanımlanan DuckDB, aynı basitlik ve taşınabilirlik felsefesi ile inşa edilmiştir. Bununla birlikte, web ve mobil uygulamalarda tipik işlem iş yükleri için optimize edilen SQLITE'nin aksine, DuckDB büyük miktarlarda veri içeren analitik sorguları hedefler - toplama, birleşir, filtreleme ve istatistiksel hesaplamalar düşünün.

Bir veritabanı sunucusunu döndürmeyi veya kapsamlı yapılandırma dosyaları yazmayı gerektirmeden düz dosyalar (CSV veya parke gibi), bellek içi veri çerçeveleri veya dahili tablolar üzerinde SQL sorguları yürütür. Bunu kişisel bir veri ambarı olarak düşünebilirsiniz-minimal kurulumla terabayt ölçekli dosyalara inmeye hazır.

Duckdb'nin ana avantajları

DuckDB, veri uygulayıcılarına çok çeşitli bağlamlarda çeşitli avantajlar getirir:

• Hız : DuckDB son derece hızlı. Yerel olarak çalışmasına rağmen büyük veri kümelerini iyi idare ederek vektörleştirilmiş yürütme ve verimli sorgu planlamasından yararlanır.
• Basitlik : Duckdb'yi Python'un pip install duckdb üzerinden yükleyin veya CLI üzerinden erişin. Veritabanları, kullanıcılar veya bağlantı noktaları kurmaya gerek yok - “sadece işe yarıyor”.
• Maliyet : Açık kaynaklı ve yerel olarak, DuckDB bulut hesaplama ve depolama maliyetlerinden kaçınır. Birçok iş akışı için pahalı bulut platformlarını gereksiz kılar.
• Uyumluluk : DuckDB doğrudan CSV, JSON, Parke ve Arrow'dan okuyabilir. Doğal olarak Python (pandalar), R ve diğer veri dilleri ile entegre olur.
• Taşınabilirlik : DuckDB işletim sistemlerinde çalışır ve yönetmek için altyapı gerektirmez.

Neden DuckDB'yi yerel veri ambarı olarak kullanıyorsunuz?

DuckDB, büyük ölçekli, çok kiracılı kullanım durumları için kar tanesi veya bigquery'nin yerini almasa da, kişisel araştırma projeleri, etkileşimli veri keşfi veya kenar hesaplama senaryoları gibi daha küçük ölçekli ortamlarda parlar. DuckDB'nin neden yerel veri ambarı olmak için mükemmel bir şekilde uygundur:

İnternet yok mu? Sorun değil

Her veri analistinin sürekli yüksek hızlı internet erişimi yoktur. Bazen, bir uçaktasınız, uzak bir sitede veya hassas verileri buluttan uzak tutmayı tercih ediyorsunuz. DuckDB, çevrimdışı, doğrudan dizüstü bilgisayarınızda veya gömülü cihazda bile karmaşık SQL analizlerini sağlar.

Keşif Analizi için Mükemmel

Veri iş akışlarını prototipleme, ilk keşifler yapıyorsanız veya geçici raporlama yapıyorsanız, DuckDB pandalar veya Excel'e hantal ihracat ihtiyacının yerini alır. Büyük veri kümelerinde geleneksel veri bilimi çerçevelerinden çok daha fazla performans gösteren.

Milyonlarca kayıt içeren bir parke dosyası yükleyebilir ve üzerinde bir pencere işlevi çalıştırabilirsiniz - hepsi yerel makinenizde saniyeler içinde:

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

Beklemeden veri bilimi

Bulut platformları genellikle gecikme, uzun kuyruk süreleri ve arka plan zamanlama sunar. DuckDB ile iş kuyruğu ve değişken fiyatlandırma yoktur-gerçek zamanlı olarak çalışır, bu da Jupyter veya RStudio'da veri modelleri oluştururken Notebook analitikleri için idealdir.

Duckdb ve geleneksel depolar

İşte DuckDB ve bazı tipik veri ambarı çözümleri arasında hızlı bir karşılaştırma:

Hızlı, yinelemeli ML iş akışları veya yerelleştirilmiş ETL görevleri için DuckDB, daha az ek yük nedeniyle hem performans hem de kullanıcı deneyiminde bulut çözümlerinden daha iyi performans gösterebilir.

Uygulamada Duckdb: Gerçek Uygulamalar

Veri Bilimcileri: İş akışlarınızı hızlandırmak için DuckDB'yi pandalarla entegre edin. Yerel uzatma sistemi ve ok tabanlı entegrasyonlar sayesinde, sıfır yaygara ile hibrid python-sql işlemlerini yürütebilirsiniz.

 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()

Gömülü Analytics: DuckDB, tek bir ikili veya dinamik kütüphane olarak derlenir ve diğer uygulamaların yanında gömülü çalışabilir. Bu, kenar dağıtım modellerinde yararlıdır-SMART panoları, yerel veri bilimi araçları ve hatta tarayıcı tabanlı dizüstü bilgisayarlar.

Veri Mühendisleri: Ham düz dosyaları üretim sistemlerine yüklemeden önce dönüştürmek için Duckdb'yi evreleme motoru olarak kullanın. Basit ELT işlemleri için yeterince hızlı ve sıfır altyapı ile çalışır.

Genişletilebilirlik ve ekosistem

DuckDB'nin genişletilebilirliği süper güçlerinden biridir. Destekler:

• Python/R API'leri: Veri Bilimi Yığınları ile Kolay Entegrasyon.
• Paralel yürütme: Performans için çok çekirdekli paralellik.
• Eklentiler ve uzantılar: Coğrafi, ML veya özel formatlar için temel işlevleri genişletin.
• Akış Okumaları: Uzantılar yoluyla doğrudan S3 ve diğer uzak kaynaklarda sorgular yapın.

Aktif bir topluluk ve hızlı serbest bırakma kadansı sayesinde yeni özellikler sıklıkla eklenir. Geliştirilmiş JDBC desteği, karmaşık analitik SQL işlevleri veya daha iyi veri türü işleme arıyor olun, DuckDB hızlı bir şekilde gelişir.

Duckdb kullanmaya ne zaman

Güçlü yönlerine rağmen, DuckDB'nin sınırlamaları var:

• Eşzamanlılık: Karmaşık sorgular yazan birçok eşzamanlı kullanıcı için oluşturulmamıştır.
• Dağıtılmış yürütme: tek bir makinede çalışır; Küme veya dağıtılmış mod yok (henüz).
• Veri Kalıcılık: DuckDB verileri dahili olarak depolayabilirken, uzun süreli barındırılan depolama için amaçlı bir işlemsel veritabanı değildir.

Yüksek eşzamanlılık, yüksek kullanılabilirlik veya çok kullanıcı veri yönetişine ihtiyaç duyduğunuzda PostgreSQL, Presto veya kar tanesi gibi daha sağlam sistemlere güvenmelisiniz.

Sonuç: Parmaklarınızın ucunda SQL gücü

DuckDB, veri ambarı için yeni bir yaklaşımı temsil eder: yerel birinci analitiği kucaklayan, bireysel kullanıcıları güçlendiren ve bulut altyapısına kilitleme bağımlılığını bozan. Dizüstü bilgisayarınızdan verilerin gigabaytlarına, hatta terabaytlara karşı analitik SQL çalıştırmanıza olanak tanır.

Hızlı bilgilere ihtiyaç duyan bir veri analisti, ister büyük deney günlüklerini kıran bir bilim adamı, ister akıllı uygulamalar oluşturan bir mühendis oluşturun, DuckDB, veri ambarı olmadan veri ambarı ihtiyaçlarınızı yönetmek için sadece mümkün değil, ancak hoş değil.

Hızlı, ucuz ve yerel - DuckDB, veri analitiğinin geleceğinde nişini oyuyor.