Entdecken Sie DuckDB, die schnelle, benutzerfreundliche Analysedatenbank für Python und R. Lernen Sie ihre wichtigsten Funktionen und Anwendungsfälle kennen und erfahren Sie, wie sie Datenanalyseaufgaben optimiert.
Im Bereich Datenwissenschaft und -analyse umfasst das Extrahieren von Erkenntnissen aus Daten oft eine Reihe von Schritten, die normalerweise in Python mithilfe von Bibliotheken wie Pandas durchgeführt werden. Pandas ist zwar leistungsstark, kann jedoch bei großen Datensätzen und ressourcenintensiven Vorgängen Leistungsprobleme haben.
DuckDB strebt ein Gleichgewicht zwischen robuster Funktionalität und Effizienz an und stellt eine hervorragende Alternative dar. Als schnelle, benutzerfreundliche Analysedatenbank verändert DuckDB die Datenverarbeitung in Python und R.
In diesem Artikel werden folgende Themen behandelt:
- Die einzigartigen Funktionen und Fähigkeiten von DuckDB
- Vorteile von DuckDB gegenüber herkömmlichen Datenmanipulationstools
- Praktische Anwendungsfälle demonstrieren das Potenzial von DuckDB
- Richtlinien für die Arbeit mit DuckDB in Python und R
Am Ende dieses Artikels werden Sie verstehen, warum DuckDB ein lohnendes Tool für Ihre Datenanalyseaufgaben ist, unabhängig von der Datengröße und der Komplexität der beteiligten Vorgänge.
Was ist DuckDB?
DuckDB ist ein kostenloses, quelloffenes, eingebettetes, relationales, OnLine Analytical Processing (OLAP) Datenbankmanagementsystem (DBMS). Das sind eine Menge Wörter und Abkürzungen, also lassen Sie es uns aufschlüsseln:
- Mit In-Process meinen wir, dass die DBMS-Funktionen innerhalb der Anwendung ausgeführt werden, von der aus Sie darauf zugreifen möchten, und nicht in einem externen Prozess, mit dem Ihre Anwendung eine Verbindung herstellt.
- OLAP bedeutet, dass die Datenbank für die Datenanalyse konzipiert ist . Es gibt auch OnLine Transaction Processing (OLTP)-Datenbanken, die für die Verarbeitung großer Transaktionsdaten konzipiert sind.
Der Hauptunterschied zwischen OLAP und OLTP besteht in der Art und Weise, wie Daten gespeichert werden. OLTP-Datenbanken speichern Daten üblicherweise datensatzweise und stellen dabei sicher, dass alle mit einem Datensatz verknüpften Daten nah beieinander im Speicher abgelegt werden. Sie sind außerdem für das effiziente Lesen und Schreiben von Zeilen optimiert.
Im Gegensatz dazu sind OLAP-Datenbanken üblicherweise spaltenorientiert, was bedeutet, dass die Daten nach Spalten organisiert sind. Alle einer Spalte zugeordneten Daten werden im Speicher nahe beieinander abgelegt und die Datenbank ist für das effiziente Lesen und Berechnen der Spalten optimiert.
Da DuckDB eine OLAP-Datenbank ist, werden alle gespeicherten Daten nach Spalten organisiert. Darüber hinaus ist DuckDB für die Durchführung komplexer Datenabfragen (z. B. Verknüpfungen , Aggregationen , Gruppierungen usw.) optimiert. Weitere Informationen finden Sie im Skill Track „ SQL-Grundlagen“ .
Wenn Sie mit SQLite vertraut sind , können Sie sich DuckDB am einfachsten als dessen auf Analysen ausgerichtete Replik vorstellen. Dies ist auch der Grund, warum DuckDB so beliebt ist – es nutzt die Einfachheit von SQLite und die Funktionen von Snowflake auf Ihrem lokalen Computer. DuckDB erfüllt den Bedarf an einer eingebetteten Datenbanklösung für die analytische Verarbeitung.
Hauptfunktionen von DuckDB
Werfen wir einen Blick auf einige der Hauptfunktionen von DuckDB.
Schnelle analytische Abfragen
DuckDB ist unglaublich schnell. Das überrascht vielleicht jeden, der mit Datenbanken wie PostgreSQL vertraut ist, die OLAP-Workloads verarbeiten. Traditionell haben OLAP-Datenbanken tendenziell langsame Reaktionszeiten, da sie normalerweise mehr Daten verarbeiten.
DuckDB läuft jedoch auf einer spaltenvektorisierten Abfrage-Engine, die dabei hilft, den CPU-Cache effizient zu nutzen und die Antwortzeiten für analytische Abfrage-Workloads zu beschleunigen.
Unterstützt SQL und die Integration mit anderen Programmiersprachen
DuckDB ermöglicht Benutzern die Ausführung komplexer SQL-Abfragen und bietet APIs für Java, C, C++ und mehr. Es ist außerdem tief in Python und R integriert, sodass Benutzer effiziente interaktive Datenanalysen durchführen können. Sie können also mit DuckDB von Ihrer bevorzugten Programmiersprache aus interagieren. Außerdem besteht Zugriff auf zusätzliche SQL-Schlüsselwörter, die das Schreiben von SQL-Abfragen erleichtern, wie z. B. EXCLUDE, REPLACE und ALL.
Hinweis : DuckDB hat keine externen Abhängigkeiten, Sie müssen sich daher keine Gedanken über Abhängigkeitsprobleme machen.
Kostenlos und Open Source
DuckDB ist Open Source und hat mehrere aktive Mitwirkende, was bedeutet, dass Entwicklungen und Verbesserungen schnell umgesetzt werden können. Es ist außerdem kostenlos, auch wenn es möglicherweise nicht für immer kostenlos bleibt.
DuckDB Anwendungsfälle
Die beiden häufigsten Anwendungsfälle für DuckDB sind interaktive Datenanalyse und Edge Computing.
Lassen Sie uns der Reihe nach mehr über jeden einzelnen erfahren.
Interaktive Datenanalyse
Die Datenanalyse beschreibt die Abfolge von Schritten, die mit der Verarbeitung und Modellierung von Daten verbunden sind. Der Zweck der Datenanalyse besteht darin, nützliche Informationen zu ermitteln, die zu Schlussfolgerungen und datengesteuerten Entscheidungen führen.
Heutzutage beschäftigen Unternehmen Datenwissenschaftler und -analysten, die diese Verantwortung übernehmen und für ihre Analysen Technologien wie die Programmiersprachen Python und R verwenden.
DuckDB bietet für diejenigen, die SQL lieber für ihre lokale Entwicklung verwenden, eine bessere Alternative als SQLite, das aufgrund fehlender Funktionen für die Datenanalyse Schwierigkeiten bei der Verwaltung von OLAP-Workloads hat.
Edge-Computing
Einbettbare Datenbanken wie DuckDB ermöglichen es Benutzern, Daten am Rand zu analysieren. Edge Computing ist ein aufkommendes Paradigma des verteilten Computings, bei dem eine Reihe von Netzwerken und Geräten an den Ort gebracht werden, an dem sie benötigt werden, oder näher dorthin.
Durch die Verarbeitung der Daten näher am Bedarfsort können Reaktionszeiten verbessert und die Bandbreite gespart werden.
Erste Schritte mit DuckDB
Ihre Umgebung bestimmt die zur Installation von DuckDB erforderlichen Schritte, die vollständige Installationsanleitung finden Sie jedoch in der DuckDB-Dokumentation .
Im Großen und Ganzen ist es ziemlich unkompliziert. Sie benötigen nur ein paar Zeilen Code, da DuckDB eine eingebettete Lösung ist. Es erfordert auch keinen Server und hat keine externen Abhängigkeiten.
Hier ist ein Beispiel, wie wir DuckDB mit Python installieren würden:
Und in R:
Sehen wir uns jetzt einige Codebeispiele an.
Arbeiten mit DuckDBs in Python
Sobald Sie DuckDB installiert haben, ist der Einstieg ganz einfach. Sie müssen sich nur import duckdbin Ihrer Umgebung anmelden und dann eine Verbindung zu einer vorhandenen Datenbank herstellen oder bei Bedarf eine neue erstellen.
Zum Beispiel:
Da der Methode keine Datenbankdatei als Parameter übergeben wurde connect(), wird eine neue Datenbank erstellt.
Der einfachste Weg, mit der Ausführung von SQL-Abfragen mit DuckDBs zu beginnen, ist jedoch die Verwendung der sql()Methode.
Durch Ausführen dieses Befehls wird eine global im Python-Modul gespeicherte In-Memory-Datenbank ausgeführt und eine Relation zurückgegeben, die im Wesentlichen eine symbolische Darstellung der Abfrage ist llamaindex.
Beachten Sie, dass die Abfrage erst ausgeführt wird, wenn das Ergebnis explizit wie folgt angefordert wird:
Wir können die df()Methode auch verwenden, um die Daten in einen Pandas DataFrame zu konvertieren:
Oder Sie können eine der vielen Datenerfassungsmethoden verwenden, um Daten in den Speicher zu lesen:
Haftungsausschluss : Wenn Sie die Methode verwenden, sql() ohne sich vorher mit einer bestehenden Datenbank zu verbinden, gehen alle in den Dateien gespeicherten Daten nach dem Beenden des Programms verloren. Sie können dies verhindern, indem Sie eine Verbindung mit der connect() Methode herstellen, die wir am Anfang des Abschnitts beschrieben haben.
Fazit und weitere Ressourcen
DuckDBs ist eine OLAP-Datenbank, die von Datenexperten wie Datenwissenschaftlern und Analysten verwendet wird, um Daten schnell und effizient zu analysieren. Sie nutzt eine SQL-Abfrageausführungs-Engine, die komplexe Abfragen auf großen Datensätzen ausführen kann.
DuckDBs verfügt auch über Integrationen mit vielen anderen Programmiersprachen, sodass Sie von Ihrer bevorzugten Sprache aus darauf zugreifen können.
Um Ihren Lernprozess fortzusetzen, sehen Sie sich das Spickzettel zu den SQL-Grundlagen an und erfahren Sie, wie DuckDBs SQL zu einem erstklassigen Bürger in DataLab gemacht hat .