【亲测免费】 DuckDB 教程

2026-01-17 08:58:56作者：裘晴惠Vivianne

**DuckDB：数据分析新引擎，轻量级而强力** 体验未来数据处理的革新——DuckDB，一款高性能分析数据库，专为速度、稳定与易用性打造。它超越传统SQL，支持复杂查询、窗口函数、多层类型及众多便捷扩展，让数据探索变得无比灵活。集成Python、R等主流语言，无缝对接pandas、dplyr，强大如斯，却轻巧入驻CLI和WebAssembly。导入CSV、Parquet文件，简单至一句SQL。开发者，欢迎挑战，C++11起，配合CMake与Python3，编译即启。优化或调试，基准测试确保每一步稳健，性能评测一触即发。加入我们，共创数据处理新篇章！寻求支持？多样选项满足你的需求。开始你的高效数据之旅吧！

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/duc/duckdb

1. 项目介绍

DuckDB 是一个高性能的分析型数据库管理系统，设计目的是快速、可靠、可移植并且易于使用。它支持丰富的SQL方言，包括高级特性如嵌套相关子查询、窗口函数、排序规则、复杂类型（数组、结构、映射）以及一系列让SQL更易用的扩展。DuckDB 可以作为独立的命令行应用程序运行，并且有Python、R、Java、Wasm等语言的客户端，能够无缝集成到如pandas和dplyr等包中。

2. 项目快速启动

要安装DuckDB，请遵循以下步骤：

首先确保你的系统上已经安装了C++编译器。然后，克隆仓库并构建项目：

git clone https://github.com/cwida/duckdb.git
cd duckdb
make release

完成构建后，你可以通过以下命令启动DuckDB CLI：

./build/release/bin/duckdb

现在你已经成功启动了DuckDB，并可以通过SQL命令进行交互。

例如，创建一个表和插入数据：

CREATE TABLE test (id INT, name VARCHAR);
INSERT INTO test VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob');
SELECT * FROM test;

3. 应用案例和最佳实践

示例1：数据分析集成

如果你使用Python的pandas库，可以方便地将DuckDB用于大规模数据集的处理：

import duckdb
import pandas as pd

conn = duckdb.connect(database=':memory:')
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'name': ['Alice', 'Bob']})
conn.register('test', df)

result = conn.execute('SELECT * FROM test')
print(result.fetchall())

最佳实践

利用DuckDB的多线程功能提高性能。
使用内存优化技术，比如设置适当的缓冲区大小，减少磁盘I/O。
在处理大量数据时，考虑使用持久化存储而不是内存数据库。

4. 典型生态项目

DuckDB在多个生态环境中有相关项目：

dbt-duckdb：这是连接dbt（一款数据转换工具）和DuckDB的适配器，允许你在dbt工作流中使用DuckDB进行数据处理。(Repository)
duckdb-r：DuckDB 的R语言包装器，使得R用户可以直接在R环境中操作DuckDB数据库。(Repository)
duckdb_aws：这个项目实现了Amazon AWS的接口，使DuckDB能在AWS生态系统中与其他服务集成。(Repository)
duckdb-web：DuckDB的官方网站和文档平台，基于JavaScript构建，提供在线的DuckDB查询工具。(Repository)

通过这些项目，你可以更好地利用DuckDB与其他工具和服务协同工作。

duckdb