DuckDB 介绍

等等，我还在回想昨天那个小场景。
那天我在一家咖啡店，在计算机上调试一些代码，一位用户报告说数据集运行速度非常慢。
数据量不大，几百MB，但是非常阻塞。
我用Pandas跑了一下，内存直接爆炸，导致溢出。
尝试切换到 DuckDB，它运行得非常快。
数据直接从 Parquet 文件读取。
SQL语句写起来很简单，只需一个JOIN，几秒钟就可以得到结果。
这种真实与非理论的比较让我印象特别深刻。

DuckDB 的内置功能确实避免了问题。
与传统数据库不同，您需要搭建环境并管理服务。
我在 MacBook Pro 上安装了 DuckDB，并直接在 Python 中使用它来执行数据透视表分析，而无需重新启动计算机。
上次我处理公司的销售日志时，这些 CSV 文件的大小有数十 GB。
熊猫们读到一半就卡住了，不得不分段处理。
使用DuckDB将整个文件直接挂载到上面，运行SQL脚本，聚合各个区域的销售统计，比喝咖啡还快。

而且支持窗口功能，对我来说特别方便。
我记得上次做报告时，我必须计算移动平均线。
使用 Pandas，我必须编写自己的函数和嵌套循环，这令人难以承受。
DuckDB中的一条SQL，WHERE、GROUP BY、OVER，也可以计算移动平均，代码省了。
还有流数据处理。
虽然我没有直接使用过它，但是阅读文档还是很有趣的。
数据来自Kafka，实时存储在DuckDB中，然后直接运行SQL查看趋势。
这个过程想想就很有趣。

我最近在看他的Spark集成解决方案，突然想到一件事。
如果我在Spark中运行了一半的作业，并且由于内存不足而中断，我可以将中间状态直接导出到Parquet，然后使用DuckDB恢复它并在重新启动时继续计算吗？这会节省很多时间吗？经过检查，看来DuckDB是连接到ArrowFlight的，理论上是可以的。
只是具体的操作细节还得再尝试一下才能知道。
这就要打一个大大的问号了。

云存储支持真的很方便。
上次我使用AWS S3 数据时，不需要下载。
DuckDB直接挂载了一个路径，和本地文件没有什么区别。
这对于远程协作特别友好，因为不需要重复传输文件。
我只是不知道，如果我在云端运行Spark并使用DuckDB作为本地引擎，会不会有延迟问题？集群之间的数据交换会影响实时性能吗？你需要找个机会来测试一下。

最终，DuckDB 在我看来就像添加到咖啡中的速溶粉。
不需要想太多，只要倒出来，搅拌一下，立刻就有现成的饮料了。
别担心，关键是效率。
不过可以代替吗所有数据库？例如，在需要大量并发写入操作或分布式事务依赖严重的场景中，这会变得有点难以承受。
这个问题必须辩证地考虑。

Derby文件数据库的基本使用方法

哇，这个德比小家伙非常容易使用，就像搭积木一样。
首先，您必须从 Apache Derby 官方网站获取最新版本，下载并解压。
有一个 bin 文件夹，其中包含工具、示例程序、文档和数据库 jar 文件。
这是安装包。

要使用它，您必须首先启动 ij 工具。
这个东西就是Derby的交互式SQL工具。
在命令行上运行 ij 脚本来启动它。
然后，如果要连接数据库，则使用connect命令，比如写：connect'jdbc:derby:memory:sampleDB;create=true';，这样就会在内存中创建一个名为sampleDB的数据库。

接下来，如果想直接在ij中输入SQL命令，可以建表、插入数据或者查看数据。
如果要使用网络模式，必须首先启动网络服务器，使用Derby的NetworkServer启动脚本，启动它，然后通过JDBC连接数据库。
写清楚地址、端口、数据库名。

连接后，使用 JDBC 或其他数据库访问工具继续执行 SQL 操作。
德比将保留一些日志。
关键操作和错误都包含在日志文件中。
您可以通过查看安装文件夹中的具体位置来查找。

使用Derby时，请注意这是一个小型数据库，适合小型应用程序、大数据量或复杂的事务处理。
您可能必须考虑其他更强大的数据库。

简而言之，Derby 是轻量级的、易于使用的，并且对 Java 开发人员友好。
使用小应用程序非常方便。
简单的安装和灵活的操作模式，让开发者能够快速构建和管理本地数据库。
是的，就是这样。

SQL数据库是谁发明的

SQL 是由博伊斯和张伯伦发明的。
1 9 8 6 年 1 0 月，ANSI 指定 SQL 作为关系数据库的标准语言。
SQL 是一种交互式查询语言。
SQL是一种不完整的编程语言，需要嵌入到其他语言中。

在使用SQL之前，首先确定数据库类型。