ということなので入門してみる。
目次
DuckDBとは
DuckDBは、オープンソースの列指向データベース管理システム（DBMS）であり、特にデータ分析やインメモリ処理に特化しています。設計の核心には、シンプルさと高性能を両立させることがあり、データアナリストやデータサイエンティストにとって非常に便利なツールとなっています。DuckDBはMITライセンスのもとで公開されています。実装はC++のようです。
特徴
列指向ストレージ
DuckDBは列指向ストレージを採用しており、これはデータ分析クエリに対して最適なパフォーマンスを提供します。列指向ストレージの利点には、以下のようなものがあります：
- データ圧縮の向上: 同一列のデータは似通っていることが多いため、高効率な圧縮が可能です。
- 高速なスキャン: 必要な列だけをメモリに読み込むことで、ディスクI/Oの負荷を減らし、クエリ実行速度を向上させます。
インメモリ処理
DuckDBはインメモリ処理をサポートし、データをメモリ内で操作することで高速なクエリ実行を実現します。これにより、大規模なデータセットでも迅速に処理が可能です。インメモリ処理の利点には以下のようなものがあります：
- 低レイテンシ: データがメモリ内に存在するため、ディスクアクセスのオーバーヘッドがありません。
- リアルタイム分析: 即座にクエリ結果を取得でき、インタラクティブなデータ探索が可能です。
シンプルなインターフェース
DuckDBはSQLインターフェースを提供しており、既存のSQL知識を活かして簡単に利用できます。Python、R、C++など複数の言語バインディングをサポートしているため、さまざまな環境で利用可能です。このシンプルさにより、学習曲線が緩やかで、既存のツールやワークフローに容易に統合できます。
組み込みデータベース
DuckDBは他のプログラムに組み込んで使用できるライブラリとして設計されています。これにより、アプリケーション内で直接データベース機能を利用できます。例えば、データ分析ツールやスクリプトに直接DuckDBを組み込むことで、外部データベースへの依存を減らし、パフォーマンスを向上させることができます。
利用例とか
データ分析
DuckDBは、ローカル環境での大規模データセットのクエリと分析に最適です。PythonやRの環境で直接データを読み込み、高速なクエリ実行が可能です。これにより、データサイエンティストやデータアナリストは、複雑な分析を迅速に行うことができます。
ETL処理
DuckDBはデータの抽出、変換、ロード（ETL）プロセスの一部として利用できます。高速なデータ処理能力により、ETLジョブの実行時間を短縮できます。また、データクレンジングやデータ変換のステップを効率的に実行できます。
研究開発
DuckDBはデータベースの研究や新しいアルゴリズムのプロトタイピングに適しています。インメモリ処理と高速なクエリ実行により、実験やテストを迅速に行うことができます。
アプリケーション組み込み
データベース機能をアプリケーション内に組み込むことで、データ操作の高速化と効率化が図れます。例えば、データ分析ツールやビジネスインテリジェンス（BI）ツールに組み込むことで、エンドユーザーに対してリアルタイムのデータ分析機能を提供できます。
SQLiteとの比較？
個人的にも気になるところのやつ。以下の記事が比較内容ごとの内容がまとまっていてよかったです。
SQLiteは軽量でトランザクションベースのデータベース操作には優れた選択肢ですが、DuckDBは複雑な分析クエリとOLAPワークロードにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。
感想
話題のやつで調べてみてSQLiteとの棲み分けとかをしれてよかった。Dockerを使って手元にあったCSVを食わせて遊んでみたのですがデータ量が少ないのもあってパフォーマンス面での違いはあまりわからなかったなという感じでした。
複雑な分析クエリとOLAPワークロードに対応する設計とあるので大量データを取り込み分析する機会があれば考えてみようかなと思います。
読み込みが多く大量のデータが関与する分析クエリに強いならユーザーの行動ログとかあたりを食わせてなんかやるみたいな感じなんだろうか。ただ結局永続化したいとかなったら〜みたいなのを考えるといまいちユースケースが思い浮かばなかった...
あとはこういうのか。
