Почему разработчики говорят о DuckDB

Если вы в последнее время находились где-то рядом с кругами data engineering, вы наверняка слышали шум вокруг DuckDB. Описываемая как “SQLite для аналитики”, эта встраиваемая OLAP-база данных набирает серьёзную популярность среди разработчиков, которым нужны быстрые локальные аналитические возможности без накладных расходов традиционных хранилищ данных. Но что делает DuckDB отличной от десятков других вариантов баз данных?

SQLite для аналитики: что это действительно означает

DuckDB берёт выигрышную формулу SQLite — нулевая конфигурация, встраиваемая работа, не требуется сервер — и применяет её к аналитическим нагрузкам. В то время как SQLite превосходен в транзакционных операциях (OLTP), DuckDB специально создан для аналитики (OLAP).

Технические отличия впечатляют. DuckDB использует векторизованный колоночный движок выполнения, который обрабатывает пакеты данных параллельно, а не построчно, как традиционные базы данных. Это означает, что сложные аналитические запросы, которые ползли бы в PostgreSQL или SQLite, выполняются с впечатляющей скоростью — бенчмарки показывают значительное ускорение, в некоторых случаях до 80 раз быстрее на аналитических запросах по сравнению с PostgreSQL.

Что действительно выделяет DuckDB — это её лёгкий след. Вся база данных компилируется всего в два файла — заголовочный файл и файл реализации. Никаких зависимостей, никаких серверных процессов, никаких головных болей с конфигурацией. Просто pip install duckdb, и вы готовы анализировать данные.

Практические сценарии использования, важные для разработчиков

Запрос файлов напрямую без загрузки

Одна из убийственных функций DuckDB — это её способность запрашивать данные прямо там, где они находятся. Нужно проанализировать CSV-файл? Parquet-файл на S3? JSON-логи? DuckDB обрабатывает их все стандартным SQL:

SELECT * FROM 'data.csv' WHERE amount > 1000;
SELECT * FROM 's3://bucket/data.parquet' WHERE date > '2024-01-01';

Никакого ETL-пайплайна. Никакой загрузки данных. Просто немедленный анализ.

DuckDB vs Pandas: взаимодополняющие отношения

Хотя сравнения DuckDB vs Pandas распространены, реальность в том, что они прекрасно работают вместе. DuckDB может запрашивать Pandas DataFrames напрямую без копирования данных, и вы можете бесшовно переключаться между SQL и Python:

import duckdb
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3]})
result = duckdb.sql("SELECT * FROM df WHERE x > 1").df()

Для разработчиков, комфортно работающих с SQL, DuckDB часто устраняет необходимость изучать сложные операции Pandas. Зачем писать вложенные цепочки groupby, когда простой SQL-запрос выполняет работу?

Кросс-базовые соединения и интеграция

DuckDB может подключаться к базам данных PostgreSQL, MySQL и SQLite одновременно, обеспечивая кросс-базовые запросы, которые обычно требуют сложного ETL:

ATTACH 'postgresql://localhost/prod' AS pg_db;
ATTACH 'mysql://localhost/analytics' AS mysql_db;

SELECT * FROM pg_db.users 
JOIN mysql_db.events ON users.id = events.user_id;

Работа везде

Портативность DuckDB замечательна. Она работает в Python, R, Node.js и даже в браузере через WebAssembly. Это означает, что вы можете создавать аналитические приложения, которые работают полностью на стороне клиента, устраняя серверные обращения для обработки данных.

Реальное внедрение за пределами хайпа

Крупные технологические компании и open-source проекты интегрируют DuckDB в свои стеки. Сообщество dbt использует её для локальной разработки и тестирования. Apache Superset поддерживает её как источник данных. Команды data engineering используют её для прототипирования пайплайнов перед масштабированием до продакшн-хранилищ.

Появление MotherDuck, управляемого облачного сервиса, построенного на DuckDB, сигнализирует о рыночной уверенности. Основанная бывшими лидерами Google BigQuery и поддержанная финансированием в $47,5 млн, MotherDuck расширяет возможности DuckDB в облако, сохраняя при этом её простоту.

Где DuckDB блистает (и где нет)

DuckDB превосходна в:

• Аналитических запросах на наборах данных до сотен гигабайт
• Прототипировании и ad-hoc анализе
• Встраивании аналитики в приложения
• Локальной обработке данных без инфраструктуры
• Анализе логов, проверке качества данных и feature engineering

Она не идеальна для:

• Высоконагруженных транзакционных рабочих нагрузок (используйте PostgreSQL)
• Сценариев с несколькими писателями, требующих сложного параллелизма
• Корпоративных хранилищ данных петабайтного масштаба (используйте Snowflake или BigQuery)

Экосистема расширений

Система расширений DuckDB добавляет мощные возможности, сохраняя при этом лёгкое ядро. Расширения обеспечивают всё — от геопространственных запросов до операций машинного обучения, доступа HTTP/S3 и поддержки специализированных форматов файлов. Сообщественные расширения ещё больше расширяют функциональность, делая DuckDB адаптируемой к специфическим доменным потребностям.

Почему это важно сейчас

Сдвиг в сторону DuckDB отражает более широкие тренды в инструментах для работы с данными. Не каждая аналитическая нагрузка нуждается в облачном хранилище. Не каждый запрос оправдывает сетевую задержку. Поскольку современные ноутбуки оснащаются всё более мощными процессорами и памятью, аргумент в пользу локальной аналитики становится сильнее.

DuckDB представляет собой возвращение к простоте в всё более сложном ландшафте данных. Она не пытается заменить ваше хранилище данных или стать единственной базой данных для всего. Вместо этого она заполняет специфическую нишу — быструю встраиваемую аналитику — исключительно хорошо.

Заключение

Для разработчиков, которым нужно анализировать данные как часть их обычного рабочего процесса, DuckDB предлагает освежающе простое решение. Никакой инфраструктуры для управления, никаких серверов для развёртывания, просто чистая аналитическая мощь у вас под рукой. По мере того как экосистема данных продолжает развиваться, подход DuckDB делать одну вещь исключительно хорошо — встраиваемую аналитику — позиционирует её как незаменимый инструмент в наборе современного разработчика.

Часто задаваемые вопросы

Understand every bug

Uncover frustrations, understand bugs and fix slowdowns like never before with OpenReplay — the open-source session replay tool for developers. Self-host it in minutes, and have complete control over your customer data. Check our GitHub repo and join the thousands of developers in our community.