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處理幾百萬行數(shù)據(jù)時(shí)，Pandas 慢得讓人抓狂；SQLite 遇到復(fù)雜分析查詢就卡頓；搭建傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫又太重了。

僅僅為了本地?cái)?shù)據(jù)分析顯得殺雞用牛刀，這些痛點(diǎn)讓我們在數(shù)據(jù)分析的路上總是磕磕絆絆。

無獨(dú)有偶，在 GitHub 上發(fā)現(xiàn)了一個(gè)完美的解決方案：DuckDB。

這款被譽(yù)為 “分析型數(shù)據(jù)庫中的 SQLite” 的開源神器，專門為解決單機(jī)數(shù)據(jù)分析的性能瓶頸而生。

它以嵌入式設(shè)計(jì)為核心，將極致性能與簡單易用完美結(jié)合，讓我們能夠在本地環(huán)境中享受到前所未有的數(shù)據(jù)處理速度，徹底告別等待的焦慮。

主要功能

極致性能表現(xiàn)：基于列式存儲(chǔ)和向量化執(zhí)行引擎，處理超過 1 億條記錄的數(shù)據(jù)集僅需 2 秒，比 Pandas 快 350 倍以上。

零配置嵌入式設(shè)計(jì)：無需啟動(dòng)服務(wù)器進(jìn)程，直接嵌入到 Python、R、Java 等應(yīng)用程序中，使用體驗(yàn)如同 SQLite 般簡單。

豐富的數(shù)據(jù)格式支持：原生支持 CSV、Parquet、JSON 等多種格式，還能直接查詢 Pandas、Polars 數(shù)據(jù)框，真正做到"拿來即用"。

強(qiáng)大的 SQL 方言：支持復(fù)雜的嵌套子查詢、窗口函數(shù)、復(fù)雜類型 (數(shù)組、結(jié)構(gòu)體) 等高級(jí) SQL 特性，語法比傳統(tǒng)嵌入式數(shù)據(jù)庫更加豐富。

多語言生態(tài)支持：提供 Python、R、Java、C++ 等多種語言的 API，甚至還能編譯成 WebAssembly 在瀏覽器中運(yùn)行。

高效的跨數(shù)據(jù)源查詢：支持直接查詢遠(yuǎn)程文件 (S3、Azure Blob、Google Cloud Storage)，實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢。

安裝指南

安裝 DuckDB 非常簡單，幾乎不需要任何復(fù)雜的配置過程，這也是它最大的優(yōu)勢之一。

對(duì)于 Python 用戶，只需要一行命令就能完成安裝：

?pip install duckdb

如果使用 conda 或 mamba 環(huán)境管理工具，也可以直接安裝：

conda install python-duckdb# 或者mamba install python-duckdb

對(duì)于 R 用戶，安裝同樣簡單：

install.packages("duckdb")

DuckDB 的另一個(gè)優(yōu)勢是它完全沒有外部依賴，整個(gè)數(shù)據(jù)庫引擎都是用 C++ 編寫的單文件實(shí)現(xiàn)。

這意味著安裝過程不會(huì)出現(xiàn)各種依賴沖突的問題，真正做到了開箱即用。

使用指南

DuckDB 的使用方式非常靈活，既可以作為獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫使用，也可以與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)科學(xué)工具無縫集成。

基礎(chǔ)查詢操作：

importduckdb# 直接執(zhí)行 SQL 查詢result=duckdb.sql('SELECT 42 as answer').fetchall()print(result)  # [(42,)]# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接conn=duckdb.connect(':memory:')  # 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫# 或者conn=duckdb.connect('mydata.duckdb')  # 持久化數(shù)據(jù)庫

文件操作：

# 直接查詢 CSV 文件duckdb.sql("SELECT * FROM 'data.csv' LIMIT 10").show()# 查詢 Parquet 文件duckdb.sql("SELECT * FROM 'data.parquet' WHERE amount > 1000").show()# 批量讀取多個(gè)文件duckdb.sql("SELECT * FROM 'data/*.parquet'").show()

與 Pandas 集成：

importpandasaspd# 從 Pandas DataFrame 創(chuàng)建關(guān)系df=pd.read_csv('data.csv')result=duckdb.sql("SELECT * FROM df WHERE price > 100").df()

寫在最后

DuckDB 作為新一代的嵌入式分析數(shù)據(jù)庫，真正解決了我們在單機(jī)數(shù)據(jù)分析中遇到的性能瓶頸問題。

無論是處理企業(yè)報(bào)表生成、數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)驗(yàn)，還是構(gòu)建輕量級(jí)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，DuckDB 都能提供更便捷、高效的解決方案。

它不僅讓我們告別了等待 Pandas 處理大數(shù)據(jù)的痛苦，更為我們打開了在本地環(huán)境進(jìn)行高性能數(shù)據(jù)分析的全新可能性！

GitHub 項(xiàng)目地址：https://github.com/duckdb/duckdb

閱讀原文：https://mp.weixin.qq.com/s/EkVKytDY6IJKQK2ktW7o3g