Whoisbug的博客

SQLite的巨大成功表明，人们需要一种不引人注目的进程内数据管理解决方案。然而，目前还没有针对分析型工作负载的此类系统。我们展示了DuckDB，这是一个新型的数据管理系统，旨在嵌入到其他进程中执行分析型SQL查询。在我们的演示中，我们将DuckDB与其他数据管理解决方案进行对比，以展示其在嵌入式分析场景中的性能。DuckDB作为开源软件，采用许可性许可证发布。

数据库系统出于多种目的使用排序，最明显的是当用户在查询中添加ORDER BY子句时。排序还用于操作符内部，例如窗口函数。DuckDB 最近改进了其排序实现，现在能够并行排序，并且可以排序比内存中更多的数据。在这篇文章中，我们将看看 DuckDB 是如何排序的，以及这与其他数据管理系统相比如何。

DuckDB 的 Catalog、Schema 和 Table 提供了一种强大的数据组织和管理机制。通过合理使用 Catalog 和 Schema，可以有效地隔离和管理数据，提高数据的可维护性和可访问性。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用 DuckDB 的 Catalog、Schema 和 Table。如果你有更多问题，可以参考 DuckDB 的官方文档或加入 DuckDB 的社区获取更多帮助。

DuckDB 拥有一个灵活的扩展机制，允许动态加载扩展。这些扩展。扩展可以在所有客户端（例如 Python 和 R）上加载。通过核心和社区仓库分发的扩展在 macOS、Windows 和 Linux 上构建和测试。所有操作系统均支持 AMD64 和 ARM64 架构。

TableRef 及其子类的设计体现了 DuckDB 对灵活性、扩展性和模块化的追求。通过抽象基类和多种子类的实现，DuckDB 能够高效地处理各种复杂的查询场景，支持多种数据源和查询逻辑。这种设计不仅提升了系统的可维护性，也为开发者提供了强大的功能扩展能力。

TL;DR：尽管 DuckDB 核心代码没有外部依赖，但构建带有依赖的扩展现在变得非常简单，内置支持 vcpkg，这是一个支持超过 2000 个 C/C++包的开源包管理器。有兴趣自己构建扩展吗？请查看扩展模板。

用户可以通过动态启用或禁用特定的性能指标。QueryProfiler 是 DuckDB 中用于查询性能分析的强大工具。它通过和多种性能指标，帮助用户深入理解查询的执行过程和性能瓶颈。通过灵活的配置和多种输出格式，用户可以轻松地分析和优化查询性能。如果你需要更深入地了解的实现细节，可以参考 DuckDB 的源码文件：••这些文件中包含了的具体实现和使用方式。//!

CMake（Cross-Platform Make）是一种跨平台的构建系统生成器，用于管理和自动化软件的构建过程。它通过编写配置文件（通常是 CMakeLists.txt）来定义项目的构建规则，支持多种编译器和操作系统，能够生成本地化的构建文件（如 Makefile、Visual Studio 解决方案等）。跨平台项目：需要在多种操作系统上构建和部署的项目。大型项目：包含多个模块和依赖的复杂项目。团队开发：需要统一构建流程和配置的团队开发环境。

函数，它根据参数中列出的值（字符串、整数、浮点数等）格式化给定的字符串。不在大括号中的内容被视为普通文本，并原样复制到输出中。假设字符串包含有效的 UTF-8 编码文本。按照 Python 中类似的格式化方式，使用参数列表中的值（字符串、整数等）格式化。和后续格式说明符之间的内容都被视为普通文本，并原样复制到输出中。一般字符串操作函数和用于字符串搜索的函数，可参考：。同时请注意，字符串字面量需要额外的转义。中要被替换的片段的长度。中要被替换的片段的长度。：用于替换的字符串。：用于替换的字符串。

涵盖了字符串的检查、转换、编码、解码、相似度计算、格式化以及提取等功能。这些函数不仅适用于 ASCII 字符串，还支持 UTF-8 编码的 Unicode 字符串，能够满足多种复杂的字符串处理需求

详细介绍了 ClickHouse 中用于字符串搜索的函数，包括基本搜索、正则表达式匹配、不区分大小写和 UTF-8 编码的支持，以及计算字符串相似度和子序列匹配等功能。

DuckDB可以查询多种不同类型的Apache Arrow对象。

在本教程中，我们查看了如何使用DuckDB进行Python数据分析。我们使用了CSV文件。但你可以以相同的方式使用parquet和JSON文件以及关系数据库。所以，是的，DuckDB是分析Python中大型数据集的有用工具，也是你的Python数据分析工具箱中相当有用的补充。我建议在你的下一个数据分析项目中使用DuckDB。编码愉快！

市面上有许多数据库管理系统（DBMS）。但没有一种通用的数据库系统。所有系统都通过不同的权衡来更好地适应特定用例。DuckDB也不例外。在这里，我们尝试解释DuckDB的目标以及我们如何通过技术手段实现这些目标。首先，DuckDB是一个关系型（面向表格的）DBMS，支持结构化查询语言（SQL）。

在传统的 Pull-Based Execution 中，数据是由下至上从数据源逐级拉取的，每个操作符等待其下一级操作符提供数据，而在 Push-Based Execution 中，数据是由上至下主动推送的，操作符在准备好数据后将其向下推送至下一级操作符。如果你对 Push-Based Execution 的某个具体方面，如操作符的具体实现、流水线的详细构建过程，或者与其他技术的结合使用感兴趣，可以继续向我提供更详细的信息，我会为你提供更深入的解释和帮助。