Как DuckDB используется для обработки больших объемов данных?

DuckDB используется для обработки больших объёмов данных благодаря своей оптимизации для аналитических запросов. 15

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

• Обработка в памяти. 12 DuckDB выполняет вычисления в памяти, что значительно ускоряет обработку данных. 1
• Параллельная обработка. 1 DuckDB использует многопоточность для параллельного выполнения запросов, что повышает её производительность. 1
• Поддержка различных форматов данных. 2 DuckDB поддерживает CSV, Parquet и JSON, что делает её универсальной для приёма данных. 2
• Динамическое управление памятью и диском. 4 DuckDB автоматически переключается между режимами работы в зависимости от объёма нагрузки: режим в памяти, режим вне ядра, гибридное выполнение. 4
• Колоночное хранение. 45 Данные хранятся по столбцам, а не строками, что позволяет запросам сканировать только необходимые данные. 4
• Векторизированная обработка. 45 DuckDB обрабатывает данные партиями (около 1000 строк за раз), что использует кэширование CPU и SIMD-инструкции, снижая затраты на обработку. 4

DuckDB демонстрирует высокую производительность и эффективность при обработке больших наборов данных. 5 Например, в одном из тестов DuckDB вычислил скользящие средние на наборе данных с более чем 100 миллионами строк за 55 секунд. 5