[OLAP] DuckDB : 开源免费的、面向嵌入式场景、列式存储的分析型数据库
0 序[*]DuckDB 是近期非常火的一款 AP 数据库，其独特的定位很有趣。甚至有数据库产品考虑将其纳入进来，作为分析能力的扩展。
考虑到项目中一个数据处理场景，就此调研一二。
[*]DuckDB 的爆火，也给所有盲目追逐“大数据”的技术人敲响了警钟：
[*]DuckDB 是一场复古的叛逆，也是一场属于单机的复仇。它告诉我们：在算力爆炸的今天，小，即是快；简，即是强。
[*]我们被云厂商和大数据鼓吹者洗脑太久了，总觉得不搞个集群、不弄个微服务，架构就不够“高大上”。但技术的本质是解决问题，而不是制造复杂度。
[*]重要结论：
[*]DuckDB := 数据分析领域的 SQLLite (列式存储)
适合分析 / 列压缩 / 每一列在磁盘和内存中以分块数组的形式存储
内存局部性优化 / 读取查询速度更快
[*]适用于：单机/嵌入式场景
物联网/移动端/个人PC端/中小企业(TB级以下数据场景，尤其是数百GB级以下)
1 概述：DuckDB
DuckDB 介绍
产品定位与产生背景
[*]DuckDB 是一个诞生于2018年，开源免费的、面向嵌入式场景的、列式存储的、In-Process 的 OLAP 数据库。
[*]产生背景：2019 年， SIGMOD 有一篇 Demo 论文介绍 DuckDB：an embedded analytical database。随着单机内存的变大，大部分 OLTP 数据库都能在内存中放得下，而很多 OLAP 也有在单机就能搞定的趋势。单台服务器的内存很容易达到 TB，加上 SSD，搞个几十甚至上百 TB 很容易。DuckDB 就是为了填补这个空白而生的。
[*]定位：一款单机版/嵌入式分析型数据库 （数据分析领域的 SQLLite，但其底层是列式存储）
[*]Slogan : DuckDB 是一个分析式的 SQL 数据库管理系统
[*]https://github.com/duckdb/duckdb
[*]主要编程语言: C/C++
[*]支持多种数据格式的导入与导出:
[*]csv / excel / json / parquet 等本地文件格式
[*]http(s) / s3 等远程文件格式
开源情况
[*]DuckDB 采用 较为宽松的 MIT 协议开源。
其作为荷兰 CWI 数据库组的一个项目，学术气息比较浓厚，项目的组织很有教科书的感觉，架构很清晰，所以非常适合阅读学习。
从 OSS Insight 拉个一个 Star 数对比，可以看到 DuckDB 发展非常迅速。
https://ossinsight.io/analyze/duckdb/duckdb#overview
DuckDB 主要特点
[*]DuckDB是一个免费的、开源的、面向单机的(嵌入式/非分布式的)数据库管理系统，专为【数据分析】和【在线分析处理】而设计。
这意味着以下几点：
[*]它是免费的开源软件，因此任何人都可以使用和修改代码。
[*]它是面向单机的/嵌入式的。
这意味着DBMS（数据库管理系统）与使用它的应用程序在同一进程中运行。这使得它快速且易于使用。
[*]它针对【数据分析】和【OLAP】（在线分析处理）进行了优化，而不仅仅是像典型数据库那样只针对事务数据。
这意味着数据【按列】而不是【按行】组织以优化聚合和分析。
[*]它支持【标准SQL】，因此可以在数据上运行查询、聚合、连接和其他SQL函数。
[*]它在【进程中运行】，即在应用程序本身内运行，而不是作为单独的进程运行。这消除了进程间通信的开销。
与SQLite一样，它是一个简单的、基于文件的数据库。因此，不需要单独安装服务器。只需将库包含在应用程序中即可。
主要优点
[*]易于安装、部署和使用。没有需要配置的服务器，可在应用程序内部嵌入运行，这使得它易于集成到不同编程语言环境中。
[*]尽管它很简单，但DuckDB具有丰富的功能集。它支持完整的SQL标准、事务、二级索引，并且与流行的数据分析编程语言如 Python 和 R 集成良好。
[*]免费的，任何人都可以使用和修改它，这降低了开发人员和数据分析师采用它的门槛。
[*]兼容性很好，几乎无依赖性，甚至可在浏览器中运行。
[*]具有灵活的扩展机制，这对于直接从 CSV、JSON、Parquet、MySQL 或直接从 S3 读取数据特别重要，能够大大提高开发人员的体验。
[*]可提供数据超出内存限制但小于磁盘容量规模下的工作负载，这样分析工作可通过 "便宜"的硬件来完成。
2 安装部署篇
[*]DuckDB 安装部署过程相当简单，且支持多种部署模式：
CLI / Python / Go / Java / Nodejs / C/C++ / R / Rust / ODBC
简言之，DuckDB 提供了非常简单的安装方法，可从官网 https://duckdb.org/install/ 直接下载安装解压即可使用。此外，DuckDB 还可以内置在多种开发语言中使用。
安装 CLI by Windows(Powershell)
DuckDB 可以通过 PSDuckDB 模块与 PowerShell 无缝集成，从而实现从 PowerShell 环境中高效执行分析性 SQL 查询。
[*]以管理员权限打开 PowerShell ：
PS C:\Windows\system32> Install-Module PSDuckDB 需要使用 NuGet 提供程序来继续操作
PowerShellGet 需要使用 NuGet 提供程序“2.8.5.201”或更高版本来与基于 NuGet 的存储库交互。必须在“C:\Program
Files\PackageManagement\ProviderAssemblies”或“C:\Users\EDY\AppData\Local\PackageManagement\ProviderAssemblies”中提供 NuGet 提供程序。也可以通过运行
'Install-PackageProvider -Name NuGet -MinimumVersion 2.8.5.201 -Force' 安装 NuGet 提供程序。是否要让 PowerShellGet 立即安装并导入 NuGet 提供程序?
是(Y) 否(N) 暂停(S)[?] 帮助 (默认值为“Y”): Y
不受信任的存储库
你正在从不受信任的存储库安装模块。如果你信任该存储库，请通过运行 Set-PSRepository cmdlet 更改其 InstallationPolicy 值。是否确实要从“PSGallery”安装模块?
是(Y) 全是(A) 否(N) 全否(L) 暂停(S)[?] 帮助 (默认值为“N”): Y
PS C:\Windows\system32>
[*]安装完成后，输入 psduckdb 即可使用
PS C:\Windows\system32> psduckdb
Welcome to PSDuckDB! 01/02/2026 09:02:51
Connected to an in-memory database
PSDuckDB: show databases;
database_name
-------------
memory
PSDuckDB: show tables
PSDuckDB: select 1 as tmp_a
tmp_a
-----
1
PSDuckDB:
PSDuckDB: exit
PS C:\Windows\system32>安装 CLI by Windows(解压即安装)
[*]下载后解压 zip 安装包，双击打开 duckdb.exe 即可使用
https://duckdb.org/install/?platform=windows&environment=cli
[*]duckdb_cli-windows-amd64.zip
[*]duckdb_cli-windows-arm64.zip
D:\Program\DuckDB-CLI\duckdb.exe
3 工作原理与架构篇
数据库架构
[*]DuckDB 数据库可分为多个组件：Parser、Logical Planner、Optimizer、Physical Planner、Execution Engine、Transaction and Storage Managers
Parser
[*]DuckDB SQL Parser 源自 Postgres SQL Parser。
Logical Planner
[*]其包含了两个过程 binder、plan generator。前者是解析所有引用的 schema 中的对象（如 table 或 view）的表达式，将其与列名和类型匹配。后者将 binder 生成的 AST 转换为由基本 logical query 查询运算符组成的树，就得到了一颗 type-resolved logical query plan。
Optimizer
优化器部分，会采用多种优化手段对 logical query plan 进行优化，最终生成 physical plan。例如，其内置一组 rewrite rules 来简化 expression tree，例如执行公共子表达式消除和常量折叠。针对表关联，会使用动态规划进行 join order 的优化，针对复杂的 join graph 会 fallback 到贪心算法会消除所有的 subquery。
Execution Engine
DuckDB 最开始采用了基于 Pull-based 的 Vector Volcano 的执行引擎，后来切换到了 Push-based 的 pipelines 执行方法。DuckDB 采用了向量化计算来来加速计算，具有内部实现的多种类型的 vector 以及向量化的 operator。另外出于可移植性原因，没有采用 JIT，因为 JIT引擎依赖于大型编译器库（例如LLVM），具有额外的传递依赖。
Transactions
DuckDB 通过 MVCC 提供了 ACID 的特性，实现了HyPer专门针对混合OLAP OLTP系统定制的可串行化MVCC 变种 。该变种立即 in-place 更新数据，并将先前状态存储在单独的 undo buffer 中，以供并发事务和 abort 使用。
Persistent Storage
DuckDB 使用面向读取优化的 DataBlocks 存储布局（单个文件）。逻辑表被水平分区为 chunks of columns，并使用轻量级压缩方法压缩成 physical block 。每个块都带有每列的min/max 索引，以便快速确定它们是否与查询相关。此外，每个块还带有每列的轻量级索引，可以进一步限制扫描的值数量。
4 使用指南篇
（本地）数据导入和导出
[*]推荐文献
[*]数据导入概述 - DuckDB 【推荐】
[*]支持的数据导入与导出场景
[*]CSV 导入
SELECT * FROM read_csv('input.csv');
[*]CSV 导出
COPY tbl TO 'output.csv' (HEADER, DELIMITER ',');
[*]直接读取文件
SELECT
size, parse_path(filename), content
FROM read_text('test/sql/table_function/files/*.txt');
[*]Excel 导入
SELECT * FROM read_xlsx('test_excel.xlsx');
[*]Excel 导出
COPY tbl TO 'output.xlsx' WITH (FORMAT xlsx);
[*]JSON 导入
SELECT * FROM read_json_auto('input.json');
[*]JSON 导出
# COPY (SELECT * FROM range(3) tbl(n)) TO 'output.json';
{"n":0}
{"n":1}
{"n":2}
# COPY (SELECT * FROM range(3) tbl(n)) TO 'output.json' (ARRAY);
[
{"n":0},
{"n":1},
{"n":2}
]
[*]Parquet 导入
https://duckdb.org/docs/stable/guides/network_cloud_storage/http_import
SELECT * FROM read_parquet('input.parquet');
SELECT * FROM read_parquet('https://domain/path/to/file.parquet');
SELECT * FROM read_parquet('s3://{bucketName}/path/to/file.parquet');
[*]Parquet 导出
COPY (SELECT * FROM tbl) TO 'output.parquet' (FORMAT parquet);
[*]查询Parquet文件
SELECT * FROM read_parquet('input.parquet');
[*]文件访问：协议
DuckDB 支持使用该协议。目前支持以下格式：file:
[*]file:/some/path（host完全省略）
[*]file:///some/path（空主）
[*]file://localhost/some/path (localhost作为host）
请注意，以下格式不被支持，因为它们是非标准的：
[*]file:some/relative/path（相对路径）
[*]file://some/path（双斩路径）
此外，该协议目前不支持远程（非本地主机）主机。
Parquet 专章
[*]查看 parquet 文件的数据
D select * from read_parquet("D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet") limit 10
col_0|col_1|col_2|col_3|
-----+-----+-----+-----+
1| 2| 3| 4|
5| 6| 7| 8|
9| 10| 11| 12|
13| 14| 15| 16|
[*]查询多个parquet文件的数据 (当数据结构(定义)一致时, 支持多个文件读.)
-- read 3 parquet files and treat them as a single table
SELECT * FROM read_parquet(['file1.parquet', 'file2.parquet', 'file3.parquet']);WildcardDescription*matches any number of any characters (including none)?matches any single charactermatches one character given in the bracketmatches one character from the range given in the bracket-- read all files that match the glob pattern
SELECT * FROM read_parquet('test/*.parquet');
-- Read all parquet files from 2 specific folders
SELECT * FROM read_parquet(['folder1/*.parquet','folder2/*.parquet']);
[*]查看 parquet 文件的元数据
文件路径 / 列名 / 列序 / 列类型 / 压缩算法(zstd / snappy / ...) / ...
D SELECT * FROM parquet_metadata("D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet")
file_name |row_group_id|row_group_num_rows|row_group_num_columns|row_group_bytes|column_id|file_offset|num_values|path_in_schema|type |stats_min|stats_max|stats_null_count|stats_distinct_count|stats_min_value|stats_max_value|compression|encodings |index_page_offset|dictionary_page_offset|data_page_offset|total_compressed_size|total_uncompressed_size|key_value_metadata|bloom_filter_offset|bloom_filter_length|min_is_exact|max_is_exact|row_group_compressed_bytes|geo_bbox|geo_types|
--------------------------------------------------+------------+------------------+---------------------+---------------+---------+-----------+----------+--------------+-----+---------+---------+----------------+--------------------+---------------+---------------+-----------+--------------------------+-----------------+----------------------+----------------+---------------------+-----------------------+------------------+-------------------+-------------------+------------+------------+--------------------------+--------+---------+
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet| 0| 4| 4| 476| 0| 0| 4|col_0 |INT64|1 |13 | 0| |1 |13 |SNAPPY |PLAIN, RLE, RLE_DICTIONARY| | 4| 46| 117| 119|{} | | |true |true | 1| |NULL |
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet| 0| 4| 4| 476| 1| 0| 4|col_1 |INT64|2 |14 | 0| |2 |14 |SNAPPY |PLAIN, RLE, RLE_DICTIONARY| | 121| 163| 117| 119|{} | | |true |true | 1| |NULL |
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet| 0| 4| 4| 476| 2| 0| 4|col_2 |INT64|3 |15 | 0| |3 |15 |SNAPPY |PLAIN, RLE, RLE_DICTIONARY| | 238| 280| 117| 119|{} | | |true |true | 1| |NULL |
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet| 0| 4| 4| 476| 3| 0| 4|col_3 |INT64|4 |16 | 0| |4 |16 |SNAPPY |PLAIN, RLE, RLE_DICTIONARY| | 355| 397| 117| 119|{} | | |true |true | 1| |NULL |
[*]查询 parquet 文件的数据结构(定义)
-- fetch the column names and column types
D DESCRIBE SELECT * FROM "D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet";
column_name|column_type|null|key|default|extra|
-----------+-----------+----+---+-------+-----+
col_0 |BIGINT |YES | | | |
col_1 |BIGINT |YES | | | |
col_2 |BIGINT |YES | | | |
col_3 |BIGINT |YES | | | |
-- fetch the internal schema of a parquet file
D SELECT * FROM parquet_schema("D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet");
file_name |name|type |type_length|repetition_type|num_children|converted_type|scale|precision|field_id|logical_type|duckdb_type|
--------------------------------------------------+------+-----+-----------+---------------+------------+--------------+-----+---------+--------+------------+-----------+
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet|schema| | |REQUIRED | 4| | | | | | |
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet|col_0 |INT64| |OPTIONAL | | | | | | |BIGINT |
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet|col_1 |INT64| |OPTIONAL | | | | | | |BIGINT |
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet|col_2 |INT64| |OPTIONAL | | | | | | |BIGINT |
D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_demo.parquet|col_3 |INT64| |OPTIONAL | | | | | | |BIGINT |
[*]将 parquet 文件的数据插入本地表
-- insert the data from the parquet file in the table
INSERT INTO people SELECT * FROM read_parquet('test.parquet');
-- create a table directly from a parquet file
CREATE TABLE people AS SELECT * FROM read_parquet('test.parquet');
-- or
COPY tbl FROM 'input.parquet' (FORMAT PARQUET);
[*]创建parquet文件视图
-- create a view over the parquet file
CREATE VIEW people AS SELECT * FROM read_parquet('test.parquet');
-- query the parquet file
SELECT * FROM people;（远程）网络与云存储
S3 Parquet Import
[*]推荐文献
[*]S3 Parquet 导入 - DuckDB
[*]前提条件
[*]要从 S3 加载 Parquet 文件，需要 httpfs 扩展名。这可以通过SQL命令安装。这个程序只需要运行一次 INSTALL 命令:
INSTALL httpfs;
[*]要加载扩展以供使用，请使用SQL命令：
LOAD httpfs;
[*]凭据与配置
加载扩展后，设置凭证和S3区域读取数据：httpfs
-- 创建 SECRET
CREATE OR REPLACE SECRET s3_secret_qiniu ( -- or 持久化存储密钥: CREATE PERSISTENT SECRET s3_secret_qiniu (
TYPE s3
-- , PROVIDER config -- (可选配置项) 作用: 当遇到 s3: 协议的 http 文件时，默认使用此 secret
, ENDPOINT 's3.cn-south-1.qiniucs.com' -- 's3.oss-cn-beijing.aliyuncs.com' (阿里云为例)
, KEY_ID 'R534353545DrQp0ipYngKsey' -- 'AKIAIO3535355AMPLE'
, SECRET '02xSD945454545gl4543535sD' -- 'wJalrXUtnF353535DENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY'
-- , REGION 'cn-south-1' -- 如 'us-east-1' (可选配置项)
-- , SCOPE 's3://{bucketName}' -- (可选配置项)
);
-- 查看 secret
SELECT * FROM duckdb_secrets();
-- 删除 secret
-- DROP SECRET s3_secret_qiniu; -- 或 删除持久化的密钥: DROP PERSISTENT SECRET s3_secret_qiniu;:注：默认情况下，会将持久化的密码信息（未加密）写入 ~/.duckdb/stored_secrets 目录。要更改秘密目录，请执行
SET secret_directory = 'path/to/my_secrets_dir';
[*]查询远程对象存储中指定 parquet 文件的数据
-- 从s3查询 parquet 文件的数据
select * from read_parquet('s3://{bucketName}/dataset/tb_demo.parquet')
/**
col_0|col_1|col_2|col_3|
-----+-----+-----+-----+
1| 2| 3| 4|
5| 6| 7| 8|
9| 10| 11| 12|
13| 14| 15| 16|
**/
参数管理
[*]查看参数
D select name,value from duckdb_settings();
name |value
-------------------------------------------+-----
Calendar |grego
TimeZone |Asia/
access_mode |autom
allocator_background_threads |false
allocator_bulk_deallocation_flush_threshold|512.0
allocator_flush_threshold |128.0
allow_community_extensions |true
allow_extensions_metadata_mismatch |false
allow_persistent_secrets |true
allow_unredacted_secrets |false
allow_unsigned_extensions |false
allowed_directories |[]
allowed_paths |[]
arrow_large_buffer_size |false
arrow_lossless_conversion |false
arrow_output_list_view |false
...
disabled_optimizers |
duckdb_api |jdbc
dynamic_or_filter_threshold |50
enable_curl_server_cert_verification |true
...
[*]修改参数
D set threads=10;
[*]查看单个参数
D SELECT current_setting('threads') AS threads;
+---------+
| threads |
+---------+
| 10 |
+---------+Pragma 扩展
[*]PRAGMA 语句是DuckDB从SQLite中采用的SQL扩展。
[*]PRAGMA语句可以以与常规SQL语句类似的方式发出。
[*]PRAGMA命令可能会改变数据库引擎的内部状态，并可能影响引擎的后续执行或行为。
数据库信息
[*]数据库信息
-- 数据库信息
D PRAGMA database_list;
+------+------+---------------------------------------+
| seq| name | file |
+------+------+---------------------------------------+
| 1080 | file | ...file.db |
+------+------+---------------------------------------+
或：
seq|name|file|
---+------+----+
592|memory| |
[*]查看数据库信息（大小）
-- 数据库信息（大小）
D CALL pragma_database_size();
+---------------+---------------+------------+--------------+-------------+-------------+----------+--------------+--------------+
| database_name | database_size | block_size | total_blocks | used_blocks | free_blocks | wal_size | memory_usage | memory_limit |
+---------------+---------------+------------+--------------+-------------+-------------+----------+--------------+--------------+
| file | 512.0 KiB | 262144 | 2 | 2 | 0 | 0 bytes| 256.0 KiB | 25.0 GiB |
+---------------+---------------+------------+--------------+-------------+-------------+----------+--------------+--------------+查看表信息
[*]查看所有表信息
-- 所有表信息
D PRAGMA show_tables;
+------+
| name |
+------+
| t1 |
| t2 |
| test |
+------+
[*]查看表详细信息
-- 表详细信息
D PRAGMA show_tables_expanded;
+----------+--------+------+--------------+--------------------+-----------+
| database | schema | name | column_names | column_types | temporary |
+----------+--------+------+--------------+--------------------+-----------+
| file | main | t1 | | | false |
| file | main | t2 | | | false |
| file | main | test | | | false |
+----------+--------+------+--------------+--------------------+-----------+
[*]表结构
-- 表结构
D PRAGMA table_info('t1');
+-----+------+---------+---------+------------+-------+
| cid | name |type | notnull | dflt_value |pk |
+-----+------+---------+---------+------------+-------+
| 0 | a | INTEGER | false | | false |
| 1 | b | INTEGER | false | | false |
+-----+------+---------+---------+------------+-------+查看函数信息
[*]查看函数信息
-- 函数信息
D PRAGMA functions;
D PRAGMA functions;
┌────────────┬─────────┬────────────────────────┬─────────┬─────────────┬──────────────┐
│ name │type │ parameters │ varargs │ return_type │ side_effects │
│varchar │ varchar │ varchar[] │ varchar │ varchar │ boolean │
├────────────┼─────────┼────────────────────────┼─────────┼─────────────┼──────────────┤
│ !__postfix │ SCALAR│ │ │ HUGEINT │ false │
│ !~~ │ SCALAR│ │ │ BOOLEAN │ false │
│ !~~* │ SCALAR│ │ │ BOOLEAN │ false │
│ % │ SCALAR│ │ │ SMALLINT │ false │
│ % │ SCALAR│ │ │ UBIGINT │ false │
│ % │ SCALAR│ │ │ UINTEGER │ false │版本与平台
-- 版本与平台
D PRAGMA version;
+-----------------+------------+
| library_version | source_id|
+-----------------+------------+
| v0.10.1 | 4a89d97db8 |
+-----------------+------------+
D PRAGMA platform;
+---------------+
| platform |
+---------------+
| windows_amd64 |
+---------------+其他（Profiling/Optimizer/StorageInfo）
-- Profiling
PRAGMA enable_profiling;
SET profiling_mode = 'detailed';
SET enable_profiling = 'query_tree'; logical query plan:
SET enable_profiling = 'query_tree_optimizer'; physical query plan:
PRAGMA disable_profiling;
-- Optimizer
PRAGMA disable_optimizer;
PRAGMA enable_optimizer;
-- Storage Info
D PRAGMA storage_info('t1');
+--------------+-------------+-----------+-------------+------------+--------------+-------+-------+--------------+------------------------------------------------------+-------------+------------+----------+--------------+--------------+
| row_group_id | column_name | column_id | column_path | segment_id | segment_type | start | count | compression|stats | has_updates | persistent | block_id | block_offset | segment_info |
+--------------+-------------+-----------+-------------+------------+--------------+-------+-------+--------------+------------------------------------------------------+-------------+------------+----------+--------------+--------------+
| 0 | a | 0 | | 0 | INTEGER | 0 | 3 | Uncompressed | | false | true | 1 | 0 | |
| 0 | a | 0 | | 0 | VALIDITY | 0 | 3 | Constant | | false | true | -1 | 0 | |
| 0 | b | 1 | | 0 | INTEGER | 0 | 3 | Uncompressed | | false | true | 1 | 16 | |
| 0 | b | 1 | | 0 | VALIDITY | 0 | 3 | Constant | | false | true | -1 | 0 | |
+--------------+-------------+-----------+-------------+------------+--------------+-------+-------+--------------+------------------------------------------------------+-------------+------------+----------+--------------+--------------+性能调优
[*]DuckDB 性能调优主要涉及到参数、执行计划等。
尤其是观察 filter 和 projections 下推。
这里简单说明下使用 Explain 命令查看执行计划
查看执行计划
-- 查看执行计划
D explain select deptno,count(*) from big_emp group by deptno;
┌─────────────────────────────┐
│┌───────────────────────────┐│
││ Physical Plan ││
│└───────────────────────────┘│
└─────────────────────────────┘
┌───────────────────────────┐
│ PROJECTION │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│__internal_decompress_integ │
│ ral_integer(#0, 1) │
│ #1 │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ PERFECT_HASH_GROUP_BY │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ #0 │
│ count_star() │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ PROJECTION │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ deptno │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ PROJECTION │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│__internal_compress_integra │
│ l_usmallint(#0, 1) │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ SEQ_SCAN │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ big_emp │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ deptno │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ EC: 1000000 │
└───────────────────────────┘
-- 关闭优化器后，再观察看下
D PRAGMA disable_optimizer;
D explain select deptno,count(*) from big_emp group by deptno;
┌─────────────────────────────┐
│┌───────────────────────────┐│
││ Physical Plan ││
│└───────────────────────────┘│
└─────────────────────────────┘
┌───────────────────────────┐
│ HASH_GROUP_BY │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ #0 │
│ count_star() │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ PROJECTION │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ deptno │
└─────────────┬─────────────┘
┌─────────────┴─────────────┐
│ SEQ_SCAN │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ big_emp │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ │
│ EC: 1000000 │
└───────────────────────────┘密钥管理
[*]推荐文献
[*]密钥管理 - DuckDB
[*]支持管理的密钥类型
密钥类型服务 / 协议扩展azureAzure Blob 存储azureducklakeDuckLakeducklakegcsGoogle Cloud StoragehttpfshttpHTTP 和 HTTPShttpfshuggingfaceHugging FacehttpfsmysqlMySQLmysqlpostgresPostgreSQLpostgresr2Cloudflare R2httpfss3AWS S3httpfs插件管理
别名：扩展管理
[*]推荐文献
[*]插件管理 - DuckDB
查看插件
[*]获取扩展列表，请使用 duckdb_extensions 函数
SELECT
extension_name, installed, description
FROM duckdb_extensions();扩展名称已安装描述arrow否Apache Arrow 和 DuckDB 之间的零拷贝数据集成autocomplete否在 Shell 中添加自动补全支持………此列表将显示哪些扩展可用、哪些扩展已安装、版本以及安装位置等信息。
此列表包含大多数（但并非所有）可用的核心扩展。有关完整列表，请参阅我们维护的核心扩展列表。
内置扩展
[*]DuckDB 的二进制分发版标准包含一些内置扩展。它们静态链接到二进制文件中，可以直接使用。
例如，要使用内置的 json 扩展来读取 JSON 文件
SELECT * FROM 'test.json';
[*]为了使 DuckDB 分发包轻量化，只有少数必需的扩展是内置的，具体取决于不同的分发版本。
哪个扩展在哪个平台上是内置的，已在核心扩展列表中说明。
安装更多扩展
[*]可以通过SQL命令安装DuckDB的扩展插件，这类插件程序一般只需要运行一次。
[*]要使非内置扩展在 DuckDB 中可用，需要执行两个步骤
[*]扩展安装是下载扩展二进制文件并验证其元数据的过程。
在安装过程中，DuckDB 会将下载的扩展和一些元数据存储在本地目录中。DuckDB 随后可以从该目录中按需加载扩展。这意味着安装只需进行一次。
[*]扩展加载是将二进制文件动态加载到 DuckDB 实例中的过程。
DuckDB 会在本地扩展目录中搜索已安装的扩展，然后加载它以使其功能可用。这意味着每次重新启动 DuckDB 时，所有已使用的扩展都需要（重新）加载。
[*]使 DuckDB 执行可安装扩展的安装和加载步骤有两种主要方法：显式方式和通过自动加载。
显式 INSTALL 和 LOAD
[*]在 DuckDB 中，扩展也可以显式安装和加载。非自动加载和可自动加载的扩展都可以通过这种方式安装。要显式安装和加载扩展，DuckDB 提供了专用的 SQL 语句 LOAD 和 INSTALL。例如，要安装和加载 spatial 扩展，请运行
INSTALL spatial;
LOAD spatial;使用这些语句，DuckDB 将确保 spatial 扩展已安装（如果已安装则忽略 INSTALL 语句），然后继续 LOAD spatial 扩展（如果已加载则再次忽略该语句）。
扩展存储库
[*]可以选定要安装扩展的存储库，方法是将 FROM repository 附加到 INSTALL / FORCE INSTALL 命令。此存储库可以是别名，例如 community，也可以是作为单引号字符串提供的直接 URL。
[*]安装/加载扩展后，可以使用 duckdb_extensions 函数获取更多信息。
自动加载扩展
[*]对于许多 DuckDB 的核心扩展，不需要显式加载和安装。DuckDB 包含一个自动加载机制，可以在核心扩展在查询中使用时立即安装和加载它们。例如，当运行
SELECT
*
FROM 'https://raw.githubusercontent.com/duckdb/duckdb-web/main/data/weather.csv';
[*]DuckDB 将自动安装并加载 httpfs 扩展。无需显式的 INSTALL 或 LOAD 语句。
[*]并非所有扩展都可以自动加载。
这可能有多种原因：一些扩展会对正在运行的 DuckDB 实例进行多项更改，使得自动加载在技术上尚不可能。对于其他扩展，由于它们修改 DuckDB 行为的方式，更倾向于用户在使用前显式选择加入该扩展。
要查看哪些扩展可以自动加载，请查看核心扩展列表。
社区扩展
[*]DuckDB 支持安装第三方社区扩展。
[*]例如，您可以通过以下方式安装 avro 社区扩展：
INSTALL avro FROM community;
[*]社区扩展由社区成员贡献，但它们在集中式存储库中构建、签名和分发。
更新扩展
[*]内置扩展由于其内置于 DuckDB 二进制文件的性质而与 DuckDB 版本绑定，而可安装的扩展可以且确实会接收更新。为确保所有当前安装的扩展都处于最新版本，请调用
UPDATE EXTENSIONS;
[*]有关扩展版本的更多详细信息，请参阅扩展版本控制页面。
开发扩展
[*]核心扩展使用的相同 API 也可用于开发扩展。这允许用户扩展 DuckDB 的功能，使其最适合其领域。用于创建扩展的模板可在 extension-template 存储库中找到。此模板还包含有关如何开始构建自己的扩展的一些文档。
使用扩展
[*]请参阅安装说明和高级安装方法页面。
Z FAQ for DuckDB
Q: DBeaver 连接 DuckDB
[*]数据库 - 新建数据库连接- DuckDB - 下一步
[*]路径(输入: :memory:) - 下一步
当然，也可输入持久化的duckdb数据库文件路径。
[*]下载 duckdb 驱动包
即安装完成:
[*]尝试使用
select version();
-- v1.4.3
select * from read_csv("D:\Program-Data\DuckDB\datasources\tb_student.csv")
tb_student.csv
id,name,birthdate,comment
1,jack,2005-07-01,""
2,jane,2004-09-28,""Q: 使用 DuckLake 和 DuckDB 构建轻量级的 S3 数据湖？
此方案，未亲测。
[*]推荐文献
[*]使用 DuckLake 和 DuckDB 构建 S3 数据湖实战指南 - CSDN
由 DuckDB 和 DuckLake 组成的轻量级数据湖方案，旨在解决传统数据湖（如Hadoop+Hive）元数据管理复杂、查询性能低及厂商锁定等问题。
该方案为中小规模数据湖场景提供了简单、高性能且无厂商锁定的替代选择。
什么是 DuckLake 和 DuckDB？
[*]在现代数据架构中，数据湖（Data Lake） 和 湖仓一体（Lakehouse） 已成为存储和管理大规模结构化与非结构化数据的核心方案。然而，传统的数据湖（如 Hadoop + Hive）往往存在元数据管理复杂、查询性能低、依赖特定厂商等问题。
[*]DuckDB 是一个高性能的嵌入式分析数据库，支持 SQL 查询和向量化执行，特别适合本地和云环境下的数据分析。而 DuckLake 是一个基于 DuckDB 的轻量级表格式，它将元数据存储在 SQL 数据库（如 DuckDB）中，而实际数据则存储在开放格式（如 Parquet）的云存储（如 S3、GCS、Azure Blob Storage）上。
[*]DuckLake 的核心优势：
[*]✅ 简单易用：所有元数据管理通过 SQL 完成，无需复杂配置。
[*]✅ 高性能：元数据操作极快，查询性能优异。
[*]✅ 开放标准：数据存储在 Parquet 格式，元数据可移植。
[*]✅ ACID 事务支持：支持 schema 演进、时间旅行（Time Travel）等高级功能。
环境准备：安装 DuckDB 并加载扩展
[*]确保已安装 DuckDB（官方下载地址）。然后，在 DuckDB 中加载必要的扩展以支持云存储和 DuckLake：
-- 安装并加载 AWS S3 支持
INSTALL aws;
LOAD aws;
-- 安装 HTTP 文件系统支持（可选，用于远程数据访问）
INSTALL httpfs;
LOAD httpfs;
-- 安装 Parquet 支持（用于读取/写入 Parquet 文件）
INSTALL parquet;
LOAD parquet;
-- 安装 DuckLake 扩展
INSTALL ducklake;
LOAD ducklake;
[*]配置 AWS 凭证
DuckDB 支持从环境变量或直接加载 AWS 凭证。推荐使用环境变量方式（更安全）：
# 在终端设置 AWS 凭证（Linux/macOS）
export AWS_ACCESS_KEY_ID="your-access-key"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret-key"
export AWS_REGION="us-east-1"# 替换为你的 S3 区域或者在 DuckDB 中直接加载凭证：
-- 直接加载 AWS 凭证（不推荐生产环境使用）
CALL load_aws_credentials();创建 DuckLake 目录并连接 S3
[*]DuckLake 使用 目录（Catalog） 管理表元数据。
我们可以在 S3 上创建一个 DuckLake 目录：
-- 在 S3 上创建 DuckLake 目录
ATTACH 'ducklake:metadata.ducklake' (
DATA_PATH 's3://your-bucket/your-prefix/'-- 替换为你的 S3 路径
);
[*]metadata.ducklake 是元数据文件名（DuckDB 会自动管理）。
[*]DATA_PATH 指定 S3 存储路径，所有 Parquet 数据将存储在此目录下。
创建表、插入数据、更新和删除
(1) 创建表
-- 在 DuckLake 目录中创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS metadata.customers (
customer_id INTEGER,
first_name STRING,
last_name STRING,
email STRING,
city STRING,
created_at TIMESTAMP
);(2) 插入数据
-- 插入示例数据
INSERT INTO metadata.customers VALUES
(1, 'Alice', 'Smith', 'alice@example.com', 'New York', CURRENT_TIMESTAMP),
(2, 'Bob', 'Johnson', 'bob@example.com', 'San Francisco', CURRENT_TIMESTAMP);(3) 更新数据
-- 更新 Bob 的城市
UPDATE metadata.customers
SET city = 'Los Angeles'
WHERE customer_id = 2;(4) 删除数据
-- 删除 Alice 的记录
DELETE FROM metadata.customers WHERE customer_id = 1;(5) 查询数据
-- 查询所有客户
SELECT * FROM metadata.customers;高级功能：ACID 事务 & 时间旅行
[*]DuckLake 支持 ACID 事务，确保数据一致性。例如：
-- 开启事务
BEGIN TRANSACTION;
-- 插入新数据
INSERT INTO metadata.customers VALUES
(3, 'Charlie', 'Brown', 'charlie@example.com', 'Chicago', CURRENT_TIMESTAMP);
-- 更新数据
UPDATE metadata.customers
SET city = 'Seattle'
WHERE customer_id = 2;
-- 提交事务
COMMIT;
[*]时间旅行（Time Travel） 允许查询历史数据版本：
-- 查询 1 小时前的数据（假设 DuckLake 支持时间旅行）
SELECT * FROM metadata.customers AT TIMESTAMP '2025-05-28 12:00:00';注意：时间旅行功能可能需要额外配置，具体取决于 DuckLake 版本。
小结：为什么选择 DuckLake + DuckDB？
特性DuckLake + DuckDB传统数据湖 (Hive/Hadoop)元数据管理SQL 管理，简单高效依赖 Hive Metastore, 复杂查询性能向量执行，极快依赖 MapReduce/Spark, 较慢数据格式Parquet（开放标准）Parquet/ORC（但依赖特定工具）ACID 支持完整支持部分支持（如 Delta Lake）厂商锁定无锁定，纯开源可能依赖 Hadoop/Spark 生态
[*]DuckLake + DuckDB 提供了一种 轻量级、高性能、开源 的数据湖解决方案，特别适合：
[*]本地开发（嵌入式 DuckDB）
[*]云原生分析（S3/GCS 存储）
[*]需要 ACID 事务的场景
Y 推荐文献
[*]DuckDB
[*]安装包 https://duckdb.org/install/
[*]Guide https://duckdb.org/docs/stable/guides/overview
[*]SQL 介绍 https://duckdb.org/docs/stable/sql/introduction
[*]Github https://github.com/duckdb/duckdb
[*]Apache Parquet
[*][文件格式/数据存储] Apache Parquet：开源、高效的列式存储文件格式协议 - 博客园/千千寰宇
CASE : DuckDB 数据库 On Parquet
CASE : 二维数组保存为 parquet
[*]Apache Doris
[*]Aliyun OSS - Doris
[*]其他文献
[*]别再被“大数据”忽悠了：DuckDB，一场属于单机的复仇 - Weixin 2025.12
[*]数据Infra：基于 DuckDB 设计的分布式数据平台 - Weixin/DuckNest
注：这是一次思想实验，是与 DuckLake 数据仓库相反的创新路径
[*]【R数据库】duckdb/duckplyr包：整洁操作数据库 - Weixin
X 参考文献
[*]1 分钟安装 DuckDB - 腾讯云 2024.11.21
[*]嵌入式分析型数据库DuckDB - Zhihu 2025.1.27
[*]DuckDB 读写远程s3, oss, http Parquet 文件 - modb.pro 2024.1.25
本文作者： 千千寰宇
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