Python的`DuckDB`：如何使用`DuckDB`在Python中进行高性能的OLAP查询。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，我们开始今天关于Python和DuckDB的讲座：如何在Python中利用DuckDB进行高性能的OLAP查询。

讲座：Python与DuckDB：高性能OLAP查询

今天我们将深入探讨如何利用DuckDB这个强大的嵌入式分析数据库，在Python环境中进行高性能的OLAP（Online Analytical Processing）查询。DuckDB以其速度、易用性和与Python的无缝集成而闻名，是处理大规模数据集并进行复杂分析的理想选择。

1. DuckDB简介

DuckDB是一个开源的、列式存储的、嵌入式SQL数据库。它专门为OLAP工作负载设计，这意味着它针对读取密集型操作进行了优化。与传统的行式数据库相比，列式存储允许DuckDB仅读取查询所需的列，从而显著提高了查询速度，尤其是在处理包含大量列的数据集时。

DuckDB的特性：

列式存储： 数据按列存储，提高读取效率。
嵌入式： 无需单独的服务器进程，易于部署和管理。
SQL兼容： 支持标准的SQL语法，学习成本低。
高性能： 专门针对OLAP查询优化。
与Python集成： 提供Python API，方便在Python环境中使用。
支持多种数据格式： 可以直接读取CSV、Parquet、JSON等格式的文件。
免费且开源： 无需license费用，社区支持良好。

2. 安装与配置

首先，我们需要安装DuckDB的Python库。可以使用pip进行安装：

pip install duckdb

安装完成后，我们就可以在Python脚本中导入duckdb模块并开始使用了。

3. 基本用法

让我们从一个简单的示例开始，了解如何在Python中使用DuckDB。

import duckdb

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 创建一个表
con.execute("CREATE TABLE items (item VARCHAR, price DECIMAL(5,2))")

# 插入数据
con.execute("INSERT INTO items VALUES ('Laptop', 1200.00), ('Keyboard', 75.50), ('Mouse', 25.00)")

# 执行查询
result = con.execute("SELECT item, price FROM items WHERE price > 50.00").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

这段代码首先连接到一个内存数据库（':memory:'），这意味着数据存储在RAM中，当连接关闭时数据将丢失。然后，它创建了一个名为items的表，插入了一些数据，执行了一个查询，并打印了结果。最后，关闭了连接。

代码解释：

duckdb.connect(':memory:')：创建一个内存数据库连接。
con.execute(sql_query)：执行SQL查询。
fetchall()：获取所有结果行。

4. 从文件读取数据

DuckDB的强大之处在于它可以直接从各种文件格式中读取数据，无需先将数据导入到数据库中。这对于处理大型数据集非常有用，因为它可以节省大量的时间和资源。

4.1 CSV文件

假设我们有一个名为sales.csv的CSV文件，包含以下数据：

order_id,customer_id,product_id,quantity,price
1,101,201,2,10.00
2,102,202,1,25.50
3,101,203,3,5.00
4,103,201,1,10.00
5,102,202,2,25.50

我们可以使用以下代码从CSV文件中读取数据：

import duckdb

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 从CSV文件创建表
con.execute("CREATE TABLE sales AS SELECT * FROM read_csv_auto('sales.csv')")

# 执行查询
result = con.execute("SELECT customer_id, SUM(quantity * price) AS total_spent FROM sales GROUP BY customer_id").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

代码解释：

read_csv_auto('sales.csv')：DuckDB的内置函数，用于自动检测CSV文件的格式并读取数据。
CREATE TABLE sales AS SELECT * FROM ...：创建一个名为sales的表，并将CSV文件中的数据插入到该表中。

4.2 Parquet文件

Parquet是一种列式存储格式，特别适合于大数据分析。DuckDB可以高效地读取Parquet文件。

假设我们有一个名为orders.parquet的Parquet文件，我们可以使用以下代码读取数据：

import duckdb

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 从Parquet文件创建表
con.execute("CREATE TABLE orders AS SELECT * FROM read_parquet('orders.parquet')")

# 执行查询
result = con.execute("SELECT * FROM orders LIMIT 10").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

代码解释：

read_parquet('orders.parquet')：DuckDB的内置函数，用于读取Parquet文件。

4.3 JSON文件

DuckDB也支持读取JSON文件。

假设我们有一个名为products.json的JSON文件，包含以下数据：

[
  {"product_id": 1, "name": "Laptop", "category": "Electronics"},
  {"product_id": 2, "name": "Keyboard", "category": "Electronics"},
  {"product_id": 3, "name": "Mouse", "category": "Electronics"},
  {"product_id": 4, "name": "T-Shirt", "category": "Clothing"}
]

我们可以使用以下代码读取JSON文件：

import duckdb

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 从JSON文件创建表
con.execute("CREATE TABLE products AS SELECT * FROM read_json_auto('products.json')")

# 执行查询
result = con.execute("SELECT category, COUNT(*) AS num_products FROM products GROUP BY category").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

代码解释：

read_json_auto('products.json')：DuckDB的内置函数，用于自动检测JSON文件的格式并读取数据。

5. OLAP查询示例

现在我们来看一些更复杂的OLAP查询示例，演示DuckDB在处理大规模数据时的强大能力。

假设我们有三个表：sales、customers和products。

sales表包含销售数据，包括订单ID、客户ID、产品ID、数量和价格。
customers表包含客户信息，包括客户ID和姓名。
products表包含产品信息，包括产品ID和名称。

我们可以使用以下代码创建这些表并插入一些数据：

import duckdb

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 创建sales表
con.execute("""
CREATE TABLE sales (
    order_id INTEGER,
    customer_id INTEGER,
    product_id INTEGER,
    quantity INTEGER,
    price DECIMAL(10, 2)
)
""")

# 插入sales数据
con.execute("""
INSERT INTO sales VALUES
(1, 101, 201, 2, 10.00),
(2, 102, 202, 1, 25.50),
(3, 101, 203, 3, 5.00),
(4, 103, 201, 1, 10.00),
(5, 102, 202, 2, 25.50)
""")

# 创建customers表
con.execute("""
CREATE TABLE customers (
    customer_id INTEGER,
    name VARCHAR
)
""")

# 插入customers数据
con.execute("""
INSERT INTO customers VALUES
(101, 'Alice'),
(102, 'Bob'),
(103, 'Charlie')
""")

# 创建products表
con.execute("""
CREATE TABLE products (
    product_id INTEGER,
    name VARCHAR
)
""")

# 插入products数据
con.execute("""
INSERT INTO products VALUES
(201, 'Laptop'),
(202, 'Keyboard'),
(203, 'Mouse')
""")

现在我们可以执行一些OLAP查询。

5.1 计算每个客户的总消费金额

result = con.execute("""
SELECT
    c.name AS customer_name,
    SUM(s.quantity * s.price) AS total_spent
FROM
    sales s
JOIN
    customers c ON s.customer_id = c.customer_id
GROUP BY
    c.name
ORDER BY
    total_spent DESC
""").fetchall()

print(result)

5.2 计算每个产品的总销售数量

result = con.execute("""
SELECT
    p.name AS product_name,
    SUM(s.quantity) AS total_quantity
FROM
    sales s
JOIN
    products p ON s.product_id = p.product_id
GROUP BY
    p.name
ORDER BY
    total_quantity DESC
""").fetchall()

print(result)

5.3 计算每个客户购买的不同产品的数量

result = con.execute("""
SELECT
    c.name AS customer_name,
    COUNT(DISTINCT s.product_id) AS num_distinct_products
FROM
    sales s
JOIN
    customers c ON s.customer_id = c.customer_id
GROUP BY
    c.name
ORDER BY
    num_distinct_products DESC
""").fetchall()

print(result)

这些示例展示了如何使用DuckDB进行常见的OLAP查询，例如聚合、连接和排序。DuckDB的查询优化器会自动选择最佳的执行计划，以确保查询以最快的速度完成。

6. 与Pandas集成

DuckDB可以与Pandas无缝集成，允许我们在Pandas DataFrame和DuckDB之间轻松地传输数据。

6.1 从Pandas DataFrame创建表

import duckdb
import pandas as pd

# 创建一个Pandas DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 从DataFrame创建表
con.register('my_table', df)

# 执行查询
result = con.execute("SELECT * FROM my_table WHERE col1 > 1").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

代码解释：

con.register('my_table', df)：将Pandas DataFrame注册为DuckDB中的一个表，名为my_table。

6.2 将查询结果转换为Pandas DataFrame

import duckdb
import pandas as pd

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 创建一个表
con.execute("CREATE TABLE items (item VARCHAR, price DECIMAL(5,2))")

# 插入数据
con.execute("INSERT INTO items VALUES ('Laptop', 1200.00), ('Keyboard', 75.50), ('Mouse', 25.00)")

# 执行查询
result = con.execute("SELECT item, price FROM items WHERE price > 50.00").df()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

代码解释：

con.execute(...).df()：将查询结果转换为Pandas DataFrame。

7. 高级特性

DuckDB还提供了一些高级特性，可以进一步提高查询性能和灵活性。

7.1 窗口函数

窗口函数允许我们在查询结果的“窗口”上执行计算，例如计算移动平均值或排名。

import duckdb

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 创建一个表
con.execute("""
CREATE TABLE sales (
    date DATE,
    product_id INTEGER,
    quantity INTEGER
)
""")

# 插入数据
con.execute("""
INSERT INTO sales VALUES
('2023-01-01', 1, 10),
('2023-01-02', 1, 15),
('2023-01-03', 1, 20),
('2023-01-04', 1, 25),
('2023-01-05', 1, 30)
""")

# 计算3天移动平均值
result = con.execute("""
SELECT
    date,
    quantity,
    AVG(quantity) OVER (ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    sales
""").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

7.2 UDF（用户自定义函数）

DuckDB允许我们定义自己的函数，并在SQL查询中使用。这使得我们可以扩展DuckDB的功能，以满足特定的需求。

import duckdb

# 定义一个UDF
def square(x):
    return x * x

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 注册UDF
con.create_function('square', square, [duckdb.INTEGER], duckdb.INTEGER)

# 执行查询
result = con.execute("SELECT square(5)").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

代码解释：

con.create_function('square', square, [duckdb.INTEGER], duckdb.INTEGER)：注册一个名为square的UDF，该函数接受一个整数参数并返回一个整数。

7.3 扩展

DuckDB支持使用扩展来增加额外的功能。例如，spatial 扩展增加了对地理空间数据的支持。

import duckdb

# 连接到内存数据库
con = duckdb.connect(':memory:')

# 加载spatial扩展
con.execute("INSTALL spatial;")
con.execute("LOAD spatial;")

# 创建一个geometry
result = con.execute("SELECT ST_Point(1, 2)").fetchall()

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
con.close()

8. 性能优化技巧

以下是一些可以提高DuckDB查询性能的技巧：

使用列式存储格式： 尽可能使用Parquet等列式存储格式，而不是CSV等行式存储格式。
合理使用索引： 虽然DuckDB会自动创建索引，但在某些情况下，手动创建索引可以提高查询性能。
避免SELECT *： 只选择查询所需的列，避免读取不必要的数据。
使用过滤条件： 尽可能使用过滤条件来减少需要处理的数据量。
调整内存设置： 可以通过PRAGMA threads和PRAGMA memory_limit来调整DuckDB的线程数和内存限制。

9. DuckDB与其他数据库的比较

DuckDB通常与以下数据库进行比较：

数据库	类型	存储	特点
DuckDB	嵌入式分析型	列式存储	快速、易用、与Python集成、适用于OLAP查询
SQLite	嵌入式关系型	行式存储	简单、易用、适用于小型应用
PostgreSQL	关系型	行式存储	功能强大、可扩展、适用于大型应用
ClickHouse	列式数据库	列式存储	高性能、适用于大规模数据分析
Apache Arrow	内存数据格式	列式内存存储	高性能、支持多种编程语言、适用于数据交换和内存计算

选择哪个数据库取决于具体的应用场景和需求。DuckDB非常适合于需要在Python环境中进行快速OLAP查询的场景。

总结

DuckDB是一个强大的嵌入式分析数据库，可以与Python无缝集成，用于进行高性能的OLAP查询。它具有列式存储、易用性和高性能等优点，是处理大规模数据集并进行复杂分析的理想选择。通过合理利用DuckDB的各种特性和优化技巧，可以显著提高查询性能，从而更快地获得有价值的 insights。

展望

DuckDB正在迅速发展，未来将会有更多的功能和优化。学习和掌握DuckDB，将使您能够更高效地处理和分析数据，为业务决策提供有力支持。

讲座：Python与DuckDB：高性能OLAP查询

1. DuckDB简介

2. 安装与配置

3. 基本用法

4. 从文件读取数据

4.1 CSV文件

4.2 Parquet文件

4.3 JSON文件

5. OLAP查询示例

5.1 计算每个客户的总消费金额

5.2 计算每个产品的总销售数量

5.3 计算每个客户购买的不同产品的数量

6. 与Pandas集成

6.1 从Pandas DataFrame创建表

6.2 将查询结果转换为Pandas DataFrame

7. 高级特性

7.1 窗口函数

7.2 UDF（用户自定义函数）

7.3 扩展

8. 性能优化技巧

9. DuckDB与其他数据库的比较

总结

展望

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