Как DuckDB используется для обработки больших объемов данных?

DuckDB используется для обработки больших объёмов данных благодаря своей оптимизации для аналитических запросов. www.analyticsvidhya.com habr.com

Некоторые особенности, которые позволяют DuckDB эффективно работать с большими наборами данных:

• Обработка в памяти. www.analyticsvidhya.com bytegoblin.io DuckDB выполняет вычисления в памяти, что значительно ускоряет обработку данных. www.analyticsvidhya.com
• Параллельная обработка. www.analyticsvidhya.com DuckDB использует многопоточность для параллельного выполнения запросов, что повышает её производительность. www.analyticsvidhya.com
• Поддержка различных форматов данных. bytegoblin.io DuckDB поддерживает CSV, Parquet и JSON, что делает её универсальной для приёма данных. bytegoblin.io
• Динамическое управление памятью и диском. dev.to DuckDB автоматически переключается между режимами работы в зависимости от объёма нагрузки: режим в памяти, режим вне ядра, гибридное выполнение. dev.to
• Колоночное хранение. dev.to habr.com Данные хранятся по столбцам, а не строками, что позволяет запросам сканировать только необходимые данные. dev.to
• Векторизированная обработка. dev.to habr.com DuckDB обрабатывает данные партиями (около 1000 строк за раз), что использует кэширование CPU и SIMD-инструкции, снижая затраты на обработку. dev.to

DuckDB демонстрирует высокую производительность и эффективность при обработке больших наборов данных. habr.com Например, в одном из тестов DuckDB вычислил скользящие средние на наборе данных с более чем 100 миллионами строк за 55 секунд. habr.com