Duckdb是什么及使用场景

最新推荐文章于 2025-11-13 21:30:00 发布
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最火数据库 DuckDB简介：数据分析的利器
四楼没电梯的专栏
05-28 3188
DuckDB是一款新兴的高性能嵌入式SQL数据库，专为在线分析处理(OLAP)设计，被誉为"分析型的SQLite"。它采用列式存储和向量化查询引擎，显著提升了数据分析查询性能，支持标准SQL语法和多种数据格式导入。与SQLite相比，DuckDB更擅长处理大规模数据集的聚合和复杂计算，但不适合事务密集型场景。DuckDB安装简单，能与Python、R等语言深度集成，是数据分析师、科学家处理交互式分析、边缘计算等任务的理想工具。虽然存在单机运行、非事务型等局限，但其优异的性能和易用性使其成
起飞了 ! 使用 DuckDB 的处理11 亿出租车出行数据
xuejianxinokok的专栏
04-03 6983
如果您想知道为什么我不运行基于 Linux 的桌面作为我的主要工作环境，我仍在使用 Nvidia GTX 1080 GPU，它在 Windows 上有更好的驱动程序支持，并且我时不时地使用 ArcGIS Pro仅原生支持 Windows。SSD 的写入速度为 50-150 MB/s，读取速度通常为 5-10 MB/s，而 CPU 几乎处于空闲状态，为 5-10%。因此，我将在更快的驱动器上运行基准测试，但我将在更便宜的驱动器上构建 Parquet 文件。它不依赖于自己的服务器，而是用作客户端。
【数据分析】DuckDB 是什么及其适用场景？
cc20100608的专栏
06-30 3014
综上所述，DuckDB 作为一款集轻量级、高性能于一体的嵌入式分析型数据库，在实时分析、数据仓库、嵌入式应用和大数据预处理等领域都展现出了其独特的优势。其内存优化特性、低延迟性能和灵活的集成方式使得它成为各类应用系统中的理想选择。随着数据分析和处理需求的不断增长，相信 DuckDB 将在未来继续发挥重要作用，为各行各业提供更高效、更可靠的数据支持。
用 DuckDB 处理百万行数据：比 Excel 快 100 倍的神器
2503_92849275的博客
07-28 877
而 DuckDB 加载同样的数据，通常只需几十秒甚至更短时间，它专注于数据本身的读取，忽略不必要的格式处理，大大提升了加载效率。科研人员在进行实验或调查时，会收集大量的样本数据，如医学研究中的病例数据、社会学研究中的问卷调查数据等，这些数据规模常达到百万行。同时，DuckDB 还支持复杂的 SQL 查询操作，如多表连接、子查询等，能满足多样化的数据处理需求，这一点远超 Excel 的函数功能，让数据处理更加灵活高效。五、DuckDB 的未来发展前景​。二、与 Excel 的性能对比​。
DuckDB 是什么？
最新发布
XiaoCai
11-13 1022
DuckDB是一款嵌入式分析型数据库，专为OLAP场景设计。它无需独立服务，可直接嵌入应用程序运行，性能接近专业分析系统。核心特点包括：列式存储、多文件格式支持(CSV/Parquet/JSON等)、向量化执行引擎、跨语言支持和完整事务功能。适用于数据科学、ETL、本地BI分析等场景，能显著提升Pandas等工具处理大文件的效率。相比传统OLTP数据库，DuckDB在分析查询上更高效；相比分布式系统，它部署更轻量。其易用性、高性能和零运维的特点，使其成为本地数据分析的理想选择。
AI 数据分析革命！DuckDB 让 SQL 查询速度提升 10 倍，这 3 个场景必用
2503_92849134的博客
07-28 704
本文聚焦 DuckDB 的技术特性、优势场景及实践价值，从架构设计、性能优化、适用场景、集成能力和未来潜力五个维度，解析其如何解决传统数据库在大规模数据处理中的瓶颈，以及在实时分析、AI 模型训练、本地数据处理这三大场景中的不可替代性，为数据分析从业者提供提升效率的全新思路。在 AI 模型训练的特征工程阶段，数据科学家需反复执行相同 SQL 查询调试特征，DuckDB 的缓存机制能记住历史结果，当查询语句重复时，直接返回缓存数据，将响应时间压缩至毫秒级，大幅减少等待时间。
推荐使用：Go 语言的 DuckDB 数据库驱动
gitblog_00021的博客
05-24 1395
在数据处理的世界里，高效和便捷往往是我们追求的目标。今天，我们向您推荐一个强大的开源项目——[go-duckdb](https://github.com/marcboeker/go-duckdb)，这是一个专门为 Go 语言设计的 DuckDB 数据库驱动，它无缝集成了 Go 标准库中的 `database/sql` 接口。 ## 项目介绍 go-duckdb 是一款轻量级的数据库驱动，支持在...
duckdb的使用场景
08-06
基于核心特性，DuckDB的适用场景、性能特点及限制总结如下： --- ### **一、核心适用场景** 1. **嵌入式数据分析** - 可直接嵌入应用程序（Python/R/JS等），无需独立数据库服务器 - 典型用例：在Jupyter ...
使用DuckDB作为向量存储的实战指南
shuoac的博客
02-28 482
在向量检索和文档相似度搜索中，选择合适的向量存储技术至关重要。DuckDB作为一种有效的嵌入式分析数据库，具备高性能和便捷性，已在数据处理任务中取得了广泛应用。本文将介绍如何使用DuckDB结合OpenAI的向量嵌入服务，构建一个高效的文档相似度搜索系统。
duckdb是什么，怎么用
06-26
DuckDB是一款轻量级的、无服务器的、零配置的嵌入式SQL数据库，特别适合在大数据处理和实时分析场景中使用。它基于现代列式存储系统，提供了快速的查询性能，同时支持SQL标准，可以在内存中运行，无需复杂的安装或...
DuckDB - 小记
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-20 3638
关于 DuckDB 特点 使用场景 DuckDB与SQLite对比 SQL 示例 LangChain + DuckDB
推荐：DuckDB - 高性能的分析型数据库系统
gitblog_00016的博客
05-10 925
推荐：DuckDB - 高性能的分析型数据库系统 【免费下载链接】duckdb DuckDB is an in-process SQL OLAP Database Management System 项目地址: https://gitcode.com/GitHub...
使用DuckDB进行高效数据分析
weixin_43212959的博客
06-30 407
DuckDB是专门为数据科学和分析任务设计的数据库，支持复杂的SQL查询，是处理大型数据集的理想选择。它以其高性能、低资源占用和简单的安装过程而闻名，可以直接在应用程序中运行而无需单独的数据库服务。
嵌入式分析利器：DuckDB与SqlSugar实战
weixin_45649283的博客
06-04 1141
DuckDB是一款嵌入式OLAP数据库，具有列式存储、轻量级部署（单文件约8MB）和兼容多种数据格式的特点，适用于本地数据分析场景。通过SqlSugar集成步骤包括：安装NuGet包、初始化连接、CodeFirst创建表结构（支持实体类映射）以及实现CRUD操作。常见问题涉及DLL加载失败和表结构同步异常，可通过工具修复或手动验证解决。最佳实践建议选择合适场景、启用列式压缩优化性能，并利用MotherDuck扩展云端能力。
探索数据的灵活伙伴：DuckDB
gitblog_00750的博客
08-12 508
在当今数据驱动的时代，高效处理海量信息变得至关重要。**DuckDB**——一只轻巧而强大的数据库新星，正以其卓越的性能和易用性，为数据分析领域带来变革。本文旨在详细介绍DuckDB的特点、技术分析、应用场景以及它如何成为你的下一个理想选择。 ## 项目介绍 **DuckDB** 是一个高性能的嵌入式分析数据库系统，它的设计兼顾速度、可靠性和便携性，尤其适合现代数据分析的需求。DuckDB不仅...
轻量级高性能数据库duckdb
xuweilin的博客
08-28 2004
类型：DuckDB是一个轻量级、高性能的嵌入式数据库，不需要单独的服务器进程，可以直接在应用程序中嵌入。设计目标：提供高效的SQL查询能力，支持数据分析和处理。特点：支持多种数据格式（如CSV、Parquet等），可以与Pandas、NumPy等数据科学工具无缝集成。
Python DuckDB 详解：轻量级分析型数据库的革新实践
得塔云的博客
06-25 1946
DuckDB作为新兴嵌入式分析型数据库，正在革新Python数据分析生态。其采用列式存储和向量化执行引擎，可实现比SQLite快3个数量级的查询速度，并支持零拷贝集成Pandas数据。文章详细解析了DuckDB的架构优势，包括内存管理优化、并行查询加速和机器学习集成，展示了其在处理TB级数据时的突破性表现。通过实践案例证明了DuckDB在云原生场景和特征工程中的高效应用，并提供了性能调优指南。作为2024年增速最快的数据库项目，DuckDB正引领分析型数据库的范式迁移，为开发者提供处理超大规模数据集的新能力
盘点新生代数据库选手之 DuckDB
2301_77194443的博客
04-18 1199
说实话 4 亿美金的估值已经不低了，按照现在资本对 SaaS 类产品的要求，至少要营收达到 2、3 千万美金才能匹配现在现有的估值，这个营收如果是在国内，已经是数据库创业公司们的天花板了，在海外可能还有希望。三是非常简单的安装方式和可移植性，得益于历史包袱少，第三方依赖少，对接 Python 非常方便，使用简单的 pip 命令就可以安装并且使用。四是 SQL 支持好，每家数据库都有自己的 SQL 方言，也就 PostgreSQL 的 SQL 是最标准的，其他的要么加了很多私货，要么是很多函数、语法不支持。
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