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集成DuckDB＆Python：分析指南
了解如何轻松在本地文件上运行闪电般的SQL查询。
来源:KDnuggetsduckDB是一个旨在现代数据分析的快速，进程分析数据库。它直接从您的Python脚本运行，这意味着不需要单独的服务器，并且由于其柱状存储和矢量化执行，它在复杂的查询中出色。
duckdb随着了解如何处理数据变得越来越重要，今天我想向您展示如何使用DuckDB构建Python工作流程并探索其关键功能。
让我们潜入！
什么是DuckDB？
duckDB是专为快速，本地分析构建的免费的开源，过程中的OLAP数据库。与传统数据库作为外部服务运行不同，DuckDB在您的应用程序内运行，而无需服务器。作为OLAP系统，DuckDB将数据存储在列中（不是OLTP系统之类的行），使其对于分析查询（例如连接，聚合和分组）的效率高度有效。
将DuckDB视为SQLite的轻巧，分析优化的版本，将本地数据库的简单性与现代数据仓库的力量一起。这使我们提出了以下自然问题...
什么是DuckDB的主要功能？
燃烧的分析查询
DuckDB为OLAP工作负载提供了令人印象深刻的性能，通常使熟悉PostgreSQL（例如PostgreSQL）的用户感到惊讶。与传统的OLAP系统不同，由于处理大量数据可能会变慢，DuckDB利用了柱子，矢量执行引擎。该设计优化了CPU缓存的使用情况，并显着加速了分析查询性能。
本机SQL支持 +无缝语言集成
DuckDB提供了对复杂SQL查询的全面支持，并以多种语言（包括Java，C和C ++）展示API。它与Python和R的紧密集成使其非常适合交互式数据分析。您可以在首选的环境中直接编写查询，并具有额外的SQL语法增强功能（例如，排除，替换和所有）以简化查询写作。
免费和开源
开始使用DuckDB
sql（）