Python数据仓库：DuckDB与Polars构建高性能OLAP查询 大家好，今天我们来聊聊如何利用Python构建高性能的数据仓库，重点在于使用 DuckDB 和 Polars 这两个强大的库进行 OLAP (Online Analytical Processing) 查询。 传统的Python在数据分析方面，由于其解释型语言的特性，在处理大规模数据时经常显得力不从心。Pandas虽然功能强大，但在内存限制和速度方面也存在瓶颈。DuckDB 和 Polars 的出现，为Python数据分析带来了新的可能，它们专注于高性能和易用性，使得我们可以在Python环境中高效地进行数据仓库级别的分析。 什么是OLAP？ 在深入代码之前，我们先简单回顾一下OLAP的概念。OLAP 旨在快速响应多维数据分析请求。与 OLTP (Online Transaction Processing) 强调事务处理和数据更新不同，OLAP 侧重于数据的查询和分析，常用于决策支持系统。OLAP 操作通常包括： 切片 (Slice): 从一个维度中选择一个特定的值，从而减少数据的维度。 切块 (Dice): 从多 …
Python的`DuckDB`：如何使用`DuckDB`在Python中进行高性能的OLAP查询。
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Pytho …