duckDB

DuckDB — это высокопроизводительная встраиваемая аналитическая система управления базами данных (СУБД), разработанная для быстрого и эффективного выполнения аналитических запросов (OLAP). Её часто и справедливо называют «SQLite для аналитики». Подобно SQLite, DuckDB не требует установки отдельного серверного процесса; она интегрируется непосредственно в приложение в виде библиотеки. Это кардинально упрощает развертывание и управление. Однако, если SQLite исторически была оптимизирована для транзакционных нагрузок (OLTP), характеризующихся быстрыми, точечными операциями чтения и записи, то DuckDB с самого начала проектировалась для совершенно иного класса задач. Она создана для обработки больших объемов данных, выполнения сложных агрегаций, соединений и оконных функций, что делает ее идеальным инструментом для интерактивного анализа данных, ETL-процессов и встраиваемой бизнес-аналитики. Таким образом, DuckDB заполняет важную нишу в современном стеке данных, предлагая производительность колоночных аналитических СУБД в простом и удобном для разработчика формате.

История и философия DuckDB

Проект DuckDB зародился в стенах Центра математики и информатики (CWI) в Амстердаме, Нидерланды — престижного исследовательского института, известного также как место рождения языка программирования Python. Его основатели, доктор Марк Раасфельдт и профессор Ханнес Мюляйзен, начали работу над проектом, видя явный пробел на рынке инструментов для анализа данных. С одной стороны, существовали мощные, но сложные и громоздкие распределенные аналитические системы (такие как Hadoop, Spark, ClickHouse). С другой — были удобные для одного пользователя инструменты вроде Pandas, которые, однако, сталкивались с ограничениями по объему обрабатываемых данных и производительности на сложных операциях.

Философия DuckDB, официально представленной в 2019 году, строилась на нескольких ключевых принципах.

• Во-первых, простота использования: установка должна быть тривиальной (pip install duckdb), а интеграция — бесшовной.
• Во-вторых, высокая производительность «из коробки» без необходимости сложной настройки.
• В-третьих, функциональная полнота: богатый диалект SQL, поддержка сложных типов данных и расширяемость.
• Наконец, надежность: проект с самого начала уделял огромное внимание тщательному тестированию, чтобы гарантировать корректность результатов запросов, что критически важно для аналитических систем.

Название «Duck» (Утка) было выбрано как символ устойчивости и способности адаптироваться к различным средам, подобно уткам, которые чувствуют себя уверенно на земле, в воде и в воздухе.

Ключевые архитектурные особенности DuckDB

Высочайшая производительность DuckDB является результатом не одного, а синергии нескольких продуманных архитектурных решений. Эти принципы отличают ее от традиционных баз данных и позволяют эффективно утилизировать ресурсы современного оборудования.

Встраиваемая (In-Process) архитектура

DuckDB функционирует как библиотека, а не как отдельный сервер. Это означает полное отсутствие сетевых задержек между приложением и базой данных, так как они работают в одном адресном пространстве. Данные передаются напрямую через вызовы функций, что обеспечивает максимальную скорость взаимодействия.

Колоночное хранение данных

В отличие от строковых СУБД (например, PostgreSQL), которые хранят все значения одной строки последовательно, DuckDB использует колоночный формат. Все значения одной колонки хранятся вместе. Это дает два огромных преимущества для аналитики. Во-первых, для запроса, затрагивающего лишь несколько колонок из широкой таблицы, с диска считываются только необходимые данные. Во-вторых, однородные данные в колонках (например, числа или строки одного типа) гораздо лучше поддаются сжатию с помощью таких алгоритмов, как RLE или словарное кодирование, что дополнительно снижает объем операций ввода-вывода.

Векторизованный движок выполнения запросов

Это, возможно, самая важная особенность DuckDB. Вместо того чтобы обрабатывать данные по одной записи за раз (модель «tuple-за-раз»), движок оперирует «векторами» — пакетами из нескольких тысяч значений одной колонки. Все операции (фильтрация, арифметические действия, агрегации) применяются ко всему вектору целиком. Такой подход позволяет эффективно использовать SIMD (Single Instruction, Multiple Data) инструкции современных процессоров и минимизирует накладные расходы на интерпретацию запроса, обеспечивая производительность, близкую к нативному коду.

Принцип работы DuckDB. Как достигается высокая производительность?

Чтобы понять источник скорости DuckDB, представим жизненный цикл аналитического запроса, например, расчета средней суммы продаж по категориям товаров за последний месяц. Когда такой SQL-запрос поступает в DuckDB, он сначала парсится и преобразуется в логический план выполнения. Затем оптимизатор запросов анализирует этот план и преобразует его в физический план, оптимизированный для колоночной и векторизованной обработки.

На этапе выполнения происходит следующее: DuckDB обращается к файлу данных и благодаря колоночному формату считывает только три необходимые колонки: «дата продажи», «категория товара» и «сумма продажи». Эти данные загружаются в память не по одной строке, а крупными блоками (векторами). Далее, оператор фильтрации по дате применяется ко всему вектору дат за одну операцию. Отфильтрованные векторы категорий и сумм передаются оператору агрегации. Он также работает в векторизованном режиме, эффективно вычисляя средние значения для каждой группы. Весь этот конвейер минимизирует перемещение данных, избегает условных переходов в циклах и максимально загружает вычислительные ядра и кэш-память процессора.

Сценарии использования и отличительные черты DuckDB

DuckDB превосходно себя показывает в сценариях, где требуется мощная аналитика без издержек на администрирование сложных систем.

• Интерактивный анализ данных. Для специалиста по данным, работающего в Jupyter Notebook, DuckDB является идеальной заменой или дополнением Pandas. Она позволяет выполнять сложные SQL-запросы к датафреймам или файлам Parquet/CSV, которые могут быть слишком велики для оперативной памяти, получая результаты за считанные секунды.
• Локальные ETL-процессы. Разработка и отладка логики преобразования данных становится гораздо проще. Можно написать Python-скрипт, который извлекает данные из различных источников (API, файлы), обрабатывает их с помощью мощного SQL-диалекта DuckDB и сохраняет результат в оптимизированный формат, например, Parquet, для последующего использования.
• Встраиваемая аналитика в приложениях. DuckDB можно встроить в десктопное или веб-приложение для обеспечения быстрой и отзывчивой аналитической отчетности. Например, приложение для финансового анализа может использовать DuckDB для мгновенного расчета метрик по портфелю пользователя прямо на его устройстве.

Развертывание и интеграция DuckDB — от локальной машины до облака

Гибкость DuckDB проявляется в разнообразии сценариев ее развертывания. Ключевая идея заключается в том, что вы развертываете не саму базу данных, а ваше приложение, которое ее использует.

Локальное использование

• Это базовый и самый распространенный сценарий. DuckDB устанавливается командой pip install duckdb и используется для высокоскоростного анализа локальных данных.

Работа с облачными хранилищами

• DuckDB нативно поддерживает чтение данных напрямую из S3-совместимых хранилищ, таких как Yandex Object Storage. С помощью расширения httpfs можно выполнять SQL-запросы к файлам Parquet или CSV, как если бы они лежали на локальном диске, избегая необходимости предварительно их скачивать.

Масштабирование обработки данных с Yandex Serverless Containers

• Для более сложных, ресурсоемких и длительных задач обработки данных, которые необходимо выполнять по расписанию или по событию, идеальным решением является упаковка приложения с DuckDB в Docker-контейнер и его запуск в Yandex Serverless Containers. Этот подход сочетает мощь DuckDB с эластичностью и управляемостью облака.

Почему контейнеры? Контейнеризация решает несколько задач: она инкапсулирует приложение и все его зависимости (конкретную версию Python, DuckDB, необходимые библиотеки) в один переносимый артефакт. Это гарантирует, что код будет работать одинаково в любой среде.

Пошаговый пример рабочего процесса

1. Задача. Представим ночной ETL-процесс. Он должен прочитать несколько больших Parquet-файлов с данными о транзакциях и пользователями из бакета в Yandex Object Storage. Затем необходимо соединить эти данные, рассчитать сложные метрики (например, LTV с помощью оконных функций) и сохранить итоговый агрегированный отчет в другой бакет.
2. Код приложения (process_data.py)

   import duckdb
   import os
   
   # Получаем учетные данные из переменных окружения
   s3_key_id = os.environ.get('S3_KEY_ID')
   s3_secret_key = os.environ.get('S3_SECRET_KEY')
   
   # Подключаемся к in-memory базе DuckDB
   con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=False)
   
   # Устанавливаем и настраиваем доступ к Yandex Object Storage
   con.execute("INSTALL httpfs; LOAD httpfs;")
   con.execute(f"SET s3_endpoint='storage.yandexcloud.net';")
   con.execute(f"SET s3_access_key_id='{s3_key_id}';")
   con.execute(f"SET s3_secret_access_key='{s3_secret_key}';")
   
   print("Начало обработки данных...")
   # Выполняем сложный ETL-запрос
   con.execute("""
       COPY (
           WITH transactions AS (
               SELECT * FROM 's3://your-source-bucket/transactions/*.parquet'
           ),
           users AS (
               SELECT * FROM 's3://your-source-bucket/users.parquet'
           ),
           final_report AS (
               SELECT 
                   u.user_id,
                   u.registration_date,
                   count(t.transaction_id) as total_transactions,
                   sum(t.amount) as total_revenue,
                   -- Пример оконной функции для расчета LTV
                   sum(t.amount) OVER (PARTITION BY u.user_id ORDER BY t.transaction_date) as ltv
               FROM users u
               JOIN transactions t ON u.user_id = t.user_id
               WHERE t.transaction_date >= '2025-01-01'
               GROUP BY ALL
           )
           SELECT * FROM final_report
       ) TO 's3://your-destination-bucket/final_report.parquet' (FORMAT 'PARQUET');
   """)
   print("Обработка данных успешно завершена.")

    

3. Dockerfile

   # Используем официальный образ Python
   FROM python:3.10-slim
   
   # Устанавливаем рабочую директорию
   WORKDIR /app
   
   # Копируем файл зависимостей
   COPY requirements.txt .
   
   # Устанавливаем зависимости
   RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
   
   # Копируем скрипт приложения
   COPY process_data.py .
   
   # Команда для запуска скрипта
   CMD ["python", "process_data.py"]

    

4. Сборка и загрузка образа  Образ собирается командой docker build -t cr.yandex/your-registry-id/duckdb-etl:v1 . и загружается в Yandex Container Registry.
5. Настройка Yandex Serverless Containers.

 В облачной консоли создается контейнер, где указывается созданный образ. Задаются необходимые ресурсы (например, 4 ГБ ОЗУ и 2 vCPU), а учетные данные для доступа к Object Storage безопасно передаются через переменные окружения. Для запуска по расписанию настраивается триггер-таймер. Этот подход позволяет создавать мощные, но экономичные аналитические конвейеры, которые не требуют управления инфраструктурой и масштабируются по требованию.

Требования к ресурсам и ограничения

Для эффективной работы DuckDB важно понимать, как её архитектура соотносится с аппаратными ресурсами. Будучи встраиваемой аналитической СУБД, она спроектирована для максимальной утилизации ресурсов современного персонального компьютера или облачного инстанса.

Производительность DuckDB напрямую зависит от процессора. Система работает в одном процессе, но её векторизованный движок активно использует многопоточность для распараллеливания таких операций, как сканирование таблиц, соединения и агрегации. Для комфортной работы и раскрытия полного потенциала рекомендуется использовать процессоры, имеющие от 4 до 8 и более ядер, что позволяет обрабатывать миллионы строк в секунду.

Ключевую роль играет оперативная память (RAM). DuckDB стремится выполнять все промежуточные вычисления в ОЗУ для достижения максимальной скорости. Если объём временных данных превышает доступную память, система применяет механизм сброса на диск (spilling to disk), что предотвращает сбой, но снижает производительность. При работе с наборами данных до нескольких гигабайт DuckDB, как правило, полностью обходится оперативной памятью. Для комфортной обработки датасетов объёмом в десятки гигабайт, например до 50–100 ГБ, рекомендуется иметь от 8 ГБ ОЗУ, что позволит системе эффективно управлять временными данными.

Когда данные не помещаются в кэш операционной системы, узким местом становится скорость диска. Для достижения высокой производительности при работе с большими файлами настоятельно рекомендуется использовать быстрые твердотельные накопители (NVMe SSD), способные обеспечивать скорость чтения в несколько гигабайт в секунду. Эффективность дисковых операций значительно повышается при использовании колоночных форматов, таких как Parquet. В этом случае DuckDB считывает только необходимые для запроса колонки, что может ускорить обработку в десятки раз по сравнению с чтением полных строк из CSV-файлов.

Заключение

DuckDB — это не просто еще одна база данных, а фундаментальный сдвиг в подходе к локальной и встраиваемой аналитике. Она успешно демократизирует высокопроизводительную обработку данных, делая ее доступной для любого разработчика или аналитика. Сочетание простоты, скорости и богатого функционала SQL делает ее уникальным инструментом. Гибкость развертывания, от локального анализа в Jupyter до масштабируемых бессерверных конвейеров в Yandex Cloud, позволяет интегрировать DuckDB в широкий спектр современных архитектур данных. По мере роста объемов информации и потребности в быстрой, итеративной аналитике, роль DuckDB как ключевого компонента в стеке инструментов для работы с данными будет только усиливаться.

Референсные ссылки

1. Официальный веб-сайт проекта https://duckdb.org/
2. Обзор сервиса MotherDuck https://motherduck.com/