DuckDB: различия между версиями
| Строка 10: | Строка 10: | ||
DuckDB была разработана для обеспечения высокой производительности при сложных запросах к большим базам данных во встроенной конфигурации<ref>Т.е. в составе других приложений.</ref>, таких как объединение таблиц с сотнями столбцов и миллиардами строк. В отличие от других встроенных баз данных (например, [[SQLite]]), DuckDB не фокусируется на транзакционных ([[OLTP]]) приложениях, а ориентирована на задачи онлайн-аналитической обработки ([[OLAP]]). | DuckDB была разработана для обеспечения высокой производительности при сложных запросах к большим базам данных во встроенной конфигурации<ref>Т.е. в составе других приложений.</ref>, таких как объединение таблиц с сотнями столбцов и миллиардами строк. В отличие от других встроенных баз данных (например, [[SQLite]]), DuckDB не фокусируется на транзакционных ([[OLTP]]) приложениях, а ориентирована на задачи онлайн-аналитической обработки ([[OLAP]]). | ||
| − | DuckDB в своей нише OLAP не конкурирует с традиционными СУБД, такими как [[MSSQL]], [[PostgreSQL]] и [[Oracle Database]]. Используя [[SQL]] для запросов, DuckDB нацелена на бессерверные приложения и обеспечивает чрезвычайно быстрые ответы, используя файлы [[Apache Parquet]] для хранения. Эти атрибуты делают его популярным выбором для анализа больших наборов данных в интерактивном режиме, но плохо соответствуют требованиям корпоративного хранилища данных. DuckDB использует векторизованный механизм обработки запросов. DuckDB выделяется среди систем управления базами данных, поскольку не имеет внешних зависимостей и может быть собрана только с использованием компилятора [[C++11]]. | + | DuckDB в своей нише OLAP не конкурирует с традиционными СУБД, такими как [[MSSQL]], [[PostgreSQL]] и [[Oracle Database]]. Используя [[SQL]] для запросов, DuckDB нацелена на бессерверные приложения и обеспечивает чрезвычайно быстрые ответы, используя файлы [[Apache Parquet]] для хранения. Эти атрибуты делают его популярным выбором для анализа больших наборов данных в интерактивном режиме, но плохо соответствуют требованиям корпоративного хранилища данных. DuckDB использует [[векторизованный механизм обработки запросов.]] DuckDB выделяется среди систем управления базами данных, поскольку не имеет внешних зависимостей и может быть собрана только с использованием компилятора [[C++11]]. |
DuckDB также отклоняется от характерной для СУБД модели [[клиент-сервер]], работая внутри хост-процесса (например, у него есть [[Биндинг|биндинги]] для интерпретатора Python с возможностью непосредственного размещения данных в массивах [[NumPy]]). | DuckDB также отклоняется от характерной для СУБД модели [[клиент-сервер]], работая внутри хост-процесса (например, у него есть [[Биндинг|биндинги]] для интерпретатора Python с возможностью непосредственного размещения данных в массивах [[NumPy]]). | ||
| + | |||
| + | == Коммерческое использование == | ||
| + | DuckDB используется в [[Facebook,]] [[Google]] и [[Airbnb.]] | ||
| + | |||
| + | Соавтор DuckDB Мюлейзен также руководит фирмой поддержки и консалтинга для программного обеспечения [[DuckDB Labs.]] Его компания решила не привлекать венчурное финансирование, заявив: «Мы считаем, что инвестиции заставят проект двигаться в сторону монетизации, и мы бы предпочли сохранить DuckDB открытым и доступным для как можно большего числа людей». | ||
| + | |||
| + | Другая компания, связанная с проектом, [[MotherDuck]], получила финансирование в размере 100 млн долларов США для своей платформы данных на основе DuckDB от инвесторов, включая [[Andreessen Horowitz.]] | ||
== Примечания == | == Примечания == | ||
Версия от 10:50, 21 сентября 2024
|
Это незавершённая статья. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её. |
DuckDB — это реляционная система управления данных (СУБД) с открытым исходным кодом, ориентированная на хранение данных в колонках.
Блыа разработана Марком Раасвельдтом и Ханнесом Мюлейзеном в Центре математики и информатики (Centrum Wiskunde & Informatica CWI) в Нидерландах.
Первая версия была выпущенна в 2019 году.
По состоянию на 2024 год проект достиг более 6 миллионов загрузок в месяц.
DuckDB была разработана для обеспечения высокой производительности при сложных запросах к большим базам данных во встроенной конфигурации[1], таких как объединение таблиц с сотнями столбцов и миллиардами строк. В отличие от других встроенных баз данных (например, SQLite), DuckDB не фокусируется на транзакционных (OLTP) приложениях, а ориентирована на задачи онлайн-аналитической обработки (OLAP).
DuckDB в своей нише OLAP не конкурирует с традиционными СУБД, такими как MSSQL, PostgreSQL и Oracle Database. Используя SQL для запросов, DuckDB нацелена на бессерверные приложения и обеспечивает чрезвычайно быстрые ответы, используя файлы Apache Parquet для хранения. Эти атрибуты делают его популярным выбором для анализа больших наборов данных в интерактивном режиме, но плохо соответствуют требованиям корпоративного хранилища данных. DuckDB использует векторизованный механизм обработки запросов. DuckDB выделяется среди систем управления базами данных, поскольку не имеет внешних зависимостей и может быть собрана только с использованием компилятора C++11.
DuckDB также отклоняется от характерной для СУБД модели клиент-сервер, работая внутри хост-процесса (например, у него есть биндинги для интерпретатора Python с возможностью непосредственного размещения данных в массивах NumPy).
Коммерческое использование
DuckDB используется в Facebook, Google и Airbnb.
Соавтор DuckDB Мюлейзен также руководит фирмой поддержки и консалтинга для программного обеспечения DuckDB Labs. Его компания решила не привлекать венчурное финансирование, заявив: «Мы считаем, что инвестиции заставят проект двигаться в сторону монетизации, и мы бы предпочли сохранить DuckDB открытым и доступным для как можно большего числа людей».
Другая компания, связанная с проектом, MotherDuck, получила финансирование в размере 100 млн долларов США для своей платформы данных на основе DuckDB от инвесторов, включая Andreessen Horowitz.
Примечания
- ↑ Т.е. в составе других приложений.