不同DuckDB插件对不同工具生成的xlsx文件读取速度的比较
上文提到的SharedString格式对读取性能的影响如何，下面用实验来说明。
1.生成两种格式文件
DuckDB的excel插件生成不带SharedString格式的xlsx文件，如下所示
load excel
copy (from read_csv('NYC_311_SR_2010-2020-sample-1M.csv'))to 'ducknyc.xlsx' WITH (FORMAT xlsx, HEADER true);
Run Time (s): real 62.449 user 59.112000 sys 0.852000
writexlsx库生成带SharedString格式的xlsx文件，我让DeepSeek分别用c和python编写了把csv文件转换为xlsx的程序，如下所示：
#include "xlsxwriter.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>#define MAX_LINE_LENGTH 1024
#define MAX_FIELD_LENGTH 256int main(int argc, char *argv[]) {if (argc != 3) {printf("Usage: %s <input.csv> <output.xlsx>\n", argv[0]);return 1;}const char *input_csv = argv[1];const char *output_xlsx = argv[2];// 打开 CSV 文件FILE *csv_file = fopen(input_csv, "r");if (!csv_file) {printf("Error: Could not open CSV file '%s'\n", input_csv);return 1;}// 创建工作簿和工作表lxw_workbook *workbook = workbook_new(output_xlsx);lxw_worksheet *worksheet = workbook_add_worksheet(workbook, NULL);char line[MAX_LINE_LENGTH];int row = 0;// 逐行读取 CSV 文件while (fgets(line, sizeof(line), csv_file)) {// 移除换行符line[strcspn(line, "\n")] = '\0';char *token;int col = 0;// 使用逗号分隔字段token = strtok(line, ",");while (token != NULL) {// 尝试将字段转换为数字char *endptr;double number = strtod(token, &endptr);if (*endptr == '\0') {// 如果是数字，写入数字worksheet_write_number(worksheet, row, col, number, NULL);} else {// 否则写入字符串worksheet_write_string(worksheet, row, col, token, NULL);}token = strtok(NULL, ",");col++;}row++;}// 关闭文件fclose(csv_file);// 保存并关闭工作簿lxw_error error = workbook_close(workbook);if (error) {printf("Error: Failed to create XLSX file: %s\n", lxw_strerror(error));return 1;}printf("Successfully converted '%s' to '%s'\n", input_csv, output_xlsx);return 0;
}
编译执行如下
git clone --depth=1 https://github.com/jmcnamara/libxlsxwriter
cd libxlsxwriter
make
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/par/libxlsxwriter/lib
gcc c2xx.c -o c2xx -lxlsxwriter -I /par/libxlsxwriter/include -L /par/libxlsxwriter/lib -O3time ./c2xx nyc1m.csv cnyc.xlsx
Successfully converted 'nyc1m.csv' to 'cnyc.xlsx'real 0m29.910s
user 0m28.432s
sys 0m1.420sls -la cnyc.xlsx
-rw-r--r-- 1 root root 188461713 Aug 15 09:10 cnyc.xlsx
c程序没有考虑转义字符的问题，转成的xlsx文件有点问题，但稀奇的是，sheetreader插件居然能识别。
import csv
import xlsxwriter
import sysdef csv_to_xlsx(input_csv, output_xlsx):"""将 CSV 文件转换为 XLSX 文件参数:input_csv (str): 输入的 CSV 文件路径output_xlsx (str): 输出的 Excel 文件路径"""try:# 创建工作簿和工作表workbook = xlsxwriter.Workbook(output_xlsx)worksheet = workbook.add_worksheet()# 设置格式 - 可选bold_format = workbook.add_format({'bold': True})date_format = workbook.add_format({'num_format': 'yyyy-mm-dd'})# 打开 CSV 文件with open(input_csv, 'r', encoding='utf-8') as csv_file:csv_reader = csv.reader(csv_file)for row_idx, row in enumerate(csv_reader):for col_idx, value in enumerate(row):try:# 尝试转换为浮点数num_value = float(value)if num_value.is_integer():# 如果是整数，写入整数worksheet.write_number(row_idx, col_idx, int(num_value))else:# 如果是浮点数，写入浮点数worksheet.write_number(row_idx, col_idx, num_value)except ValueError:# 如果不能转换为数字，写入字符串worksheet.write_string(row_idx, col_idx, value)# 关闭工作簿workbook.close()print(f"成功将 '{input_csv}' 转换为 '{output_xlsx}'")except FileNotFoundError:print(f"错误: 找不到输入文件 '{input_csv}'")sys.exit(1)except Exception as e:print(f"发生错误: {str(e)}")sys.exit(1)if __name__ == "__main__":if len(sys.argv) != 3:print("用法: python csv_to_xlsx.py <input.csv> <output.xlsx>")sys.exit(1)input_csv = sys.argv[1]output_xlsx = sys.argv[2]csv_to_xlsx(input_csv, output_xlsx)
执行如下
python3 pip.pyz install xlsxwriter
time python3 c2xx.py "NYC_311_SR_2010-2020-sample-1M.csv" pynyc.xlsx
成功将 'NYC_311_SR_2010-2020-sample-1M.csv' 转换为 'pynyc.xlsx'real 6m13.559s
user 6m4.476s
sys 0m5.680s
因为python有内置的csv读取函数，所以它正确地处理了转义，得到的xlsx文件格式正确。
xlsx文件及其中SharedString和sheet1.xml大小如下表所示：
| 转换工具 | xlsx | SharedString | sheet1 |
|---|---|---|---|
| duckdb excel | 249MB | 0 | 1.7GB |
| c | 188MB | 120MB | 1.1GB |
| python | 220MB | 107MB | 1.5GB |
2.用不同插件读取
2.1用excel插件
D load excel;
--不带all_varchar=1选项读取python生成的文件失败
D select count(*) from 'pynyc.xlsx';0% ▕ ▏ Run Time (s): real 3.805 user 7.372000 sys 0.132000
Invalid Input Error:
read_xlsx: Failed to parse cell 'I4018': Could not convert string '' to DOUBLE
--带all_varchar=1选项读取成功
D select count(*) from read_xlsx('pynyc.xlsx',all_varchar=1);
┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000000 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 48.707 user 95.948000 sys 0.272000
header=1相当于自动判断格式，header=0相当于all_varchar,因为列标题都是字符串。Run Time (s): real 0.111 user 0.176000 sys 0.016000
D select count(*) from read_xlsx('pynyc.xlsx',header=1);0% ▕ ▏ Run Time (s): real 3.539 user 6.880000 sys 0.092000
Invalid Input Error:
read_xlsx: Failed to parse cell 'I4018': Could not convert string '' to DOUBLE
D select count(*) from read_xlsx('ducknyc.xlsx',header=1);
Run Time (s): real 3.411 user 5.300000 sys 0.312000
Invalid Input Error:
read_xlsx: Failed to parse cell 'N4': Could not convert string 'WILLOUGHBY AVENUE' to DOUBLE
D select count(*) from read_xlsx('cnyc.xlsx',header=1);0% ▕ ▏ Run Time (s): real 3.804 user 7.516000 sys 0.084000
Invalid Input Error:
read_xlsx: Failed to parse cell 'I10': Could not convert string '1305 EAST 19 STREET' to DOUBLE
D
D select count(*) from read_xlsx('pynyc.xlsx',header=0);┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000001 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 48.054 user 51.680000 sys 0.192000
D select count(*) from read_xlsx('ducknyc.xlsx',header=0);┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000001 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 44.848 user 87.600000 sys 0.444000
D select count(*) from read_xlsx('cnyc.xlsx',header=0);┌──────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├──────────────┤
│ 296663 │
└──────────────┘
Run Time (s): real 13.064 user 25.484000 sys 0.100000
D 2.2用rusty_sheet插件
D select count(*) from read_sheet('pynyc.xlsx',header=1);┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000000 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 76.280 user 71.944000 sys 4.160000
D select count(*) from read_sheet('ducknyc.xlsx',header=1);┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000000 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 46.921 user 57.200000 sys 0.640000
D select count(*) from read_sheet('cnyc.xlsx',header=1);
Run Time (s): real 38.976 user 38.220000 sys 0.656000
Binder Error:
Read spreadsheet failed: Missing column name at 'AP1'
D
D select count(*) from read_sheet('pynyc.xlsx',header=0);┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000001 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 77.455 user 93.204000 sys 4.148000
D select count(*) from read_sheet('ducknyc.xlsx',header=0);┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000001 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 49.145 user 61.764000 sys 0.704000
D select count(*) from read_sheet('cnyc.xlsx',header=0);┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000217 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 56.306 user 72.896000 sys 0.6440002.3用sheetreader插件，因最高只支持Duckdb 1.2.2，故采用该版本测试。
./duckdb122
v1.2.2 7c039464e4
D .timer on
D load sheetreader;D select count(*) from sheetreader('pynyc.xlsx',has_header=1);
┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000000 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 17.722 user 46.544000 sys 0.368000
D select count(*) from sheetreader('ducknyc.xlsx',has_header=1);
Run Time (s): real 10.142 user 45.000000 sys 0.544000
Invalid Error:
Failed to retrieve shared strings file
D select count(*) from sheetreader('cnyc.xlsx',has_header=1);
Run Time (s): real 6.426 user 28.680000 sys 0.136000
Binder Error:
First row must contain only strings when has_header is set to true
D
D select count(*) from sheetreader('pynyc.xlsx',has_header=0);
┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000000 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 17.470 user 55.900000 sys 0.160000
D select count(*) from sheetreader('ducknyc.xlsx',has_header=0);
Run Time (s): real 10.124 user 44.872000 sys 0.536000
Invalid Error:
Failed to retrieve shared strings file
D select count(*) from sheetreader('cnyc.xlsx',has_header=0);
┌────────────────┐
│ count_star() │
│ int64 │
├────────────────┤
│ 1000217 │
│ (1.00 million) │
└────────────────┘
Run Time (s): real 13.244 user 42.060000 sys 0.184000
简单地数方框就知道rusty_sheet插件兼容性最好，sheetreader处理shared strings格式效率最高，它也处理不了别的格式。并行度大约是4。
DuckDB官方excel插件在全字符选项下兼容两种格式，奇怪的是带标题判断，它连自己生成的文件格式都判断错误。
对于识别的结果，我们用summarize命令来查看.
作为基准的duckdb识别原始csv文件
D create table t as from read_csv('NYC_311_SR_2010-2020-sample-1M.csv.mp3');
Run Time (s): real 11.214 user 19.248000 sys 1.760000
D summarize t;
┌──────────────────────┬─────────────┬──────────────────────┬──────────────────────┬───────────────┬───┬──────────────────────┬──────────────────────┬─────────┬─────────────────┐
│ column_name │ column_type │ min │ max │ approx_unique │ … │ q50 │ q75 │ count │ null_percentage │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ int64 │ │ varchar │ varchar │ int64 │ decimal(9,2) │
├──────────────────────┼─────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼───────────────┼───┼──────────────────────┼──────────────────────┼─────────┼─────────────────┤
│ Unique Key │ BIGINT │ 11465364 │ 48478173 │ 1022792 │ … │ 32855651 │ 40201435 │ 1000000 │ 0.00 │
│ Created Date │ TIMESTAMP │ 2010-01-01 00:00:00 │ 2020-12-23 01:25:51 │ 717832 │ … │ 2016-02-11 14:40:2… │ 2018-07-31 08:55:5… │ 1000000 │ 0.00 │
│ Closed Date │ TIMESTAMP │ 1900-01-01 00:00:00 │ 2100-01-01 00:00:00 │ 619261 │ … │ 2016-02-26 00:08:4… │ 2018-08-02 13:09:5… │ 1000000 │ 2.86 │
│ Agency │ VARCHAR │ 3-1-1 │ TLC │ 29 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Agency Name │ VARCHAR │ 3-1-1 │ Valuation Policy │ 686 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Complaint Type │ VARCHAR │ ../../WEB-INF/web.… │ ZTESTINT │ 281 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Descriptor │ VARCHAR │ 1 Missed Collection │ unknown odor/taste… │ 1553 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.30 │
...
然后用不同插件读取大家都识别正确的pynyc.xlsx。
duckdb官方excel插件全识别为varchar
D create table t as from read_xlsx('pynyc.xlsx',header=0);
D summarize t;
┌─────────────┬─────────────┬──────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────┬───────────────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┬─────────┬─────────────────┐
│ column_name │ column_type │ min │ max │ approx_unique │ avg │ std │ q25 │ q50 │ q75 │ count │ null_percentage │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ int64 │ int32 │ int32 │ int32 │ int32 │ int32 │ int64 │ decimal(9,2) │
├─────────────┼─────────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┼───────────────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┼─────────┼─────────────────┤
│ A1 │ VARCHAR │ 11465364 │ Unique Key │ 857267 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ B1 │ VARCHAR │ 01/01/2010 01:05:5… │ Created Date │ 920156 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ C1 │ VARCHAR │ │ Closed Date │ 667996 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ D1 │ VARCHAR │ 3-1-1 │ TLC │ 29 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ E1 │ VARCHAR │ 3-1-1 │ Valuation Policy │ 686 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ F1 │ VARCHAR │ ../../WEB-INF/web.… │ ZTESTINT │ 281 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ G1 │ VARCHAR │ │ unknown odor/taste in drinking water (QA6) │ 1553 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ H1 │ VARCHAR │ │ Wooded Area │ 149 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
│ I1 │ VARCHAR │ │ XXXXX │ 560 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000001 │ 0.00 │
...
sheetreader只有double和varchar两种格式
D create table t as from sheetreader('pynyc.xlsx');
Run Time (s): real 22.319 user 62.448000 sys 2.436000
D summarize t;
┌──────────────────────┬─────────────┬──────────────────────┬──────────────────────┬───────────────┬───┬────────────────────┬────────────────────┬─────────┬─────────────────┐
│ column_name │ column_type │ min │ max │ approx_unique │ … │ q50 │ q75 │ count │ null_percentage │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ int64 │ │ varchar │ varchar │ int64 │ decimal(9,2) │
├──────────────────────┼─────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼───────────────┼───┼────────────────────┼────────────────────┼─────────┼─────────────────┤
│ Unique Key │ DOUBLE │ 11465364.0 │ 48478173.0 │ 972278 │ … │ 32847889.45051274 │ 40204486.57822673 │ 1000000 │ 0.00 │
│ Created Date │ VARCHAR │ 01/01/2010 01:05:5… │ 12/31/2019 12:58:5… │ 815306 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Closed Date │ VARCHAR │ │ 12/31/2019 12:59:0… │ 736431 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Agency │ VARCHAR │ 3-1-1 │ TLC │ 27 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Agency Name │ VARCHAR │ 3-1-1 │ Valuation Policy │ 476 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Complaint Type │ VARCHAR │ ../../WEB-INF/web.… │ ZTESTINT │ 247 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Descriptor │ VARCHAR │ │ unknown odor/taste… │ 1296 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Location Type │ VARCHAR │ │ Wooded Area │ 147 │ … │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Incident Zip │ DOUBLE │ 0.0 │ 900836.0 │ 438 │ … │ 11204.51877831457 │ 11234.278294563806 │ 1000000 │ 5.51 │
...
rusty_sheet基本还原了整数类型，但日期型识别为字符串。
D load rusty_sheet;
D create table t2 as from read_sheet('pynyc.xlsx',header=1);
D summarize t2;
┌──────────────────────┬─────────────┬──────────────────────┬──────────────────────┬───────────────┬────────────────────┬───┬──────────┬──────────┬──────────┬─────────┬─────────────────┐
│ column_name │ column_type │ min │ max │ approx_unique │ avg │ … │ q25 │ q50 │ q75 │ count │ null_percentage │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ int64 │ varchar │ │ varchar │ varchar │ varchar │ int64 │ decimal(9,2) │
├──────────────────────┼─────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼───────────────┼────────────────────┼───┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────────────────┤
│ Unique Key │ BIGINT │ 11465364 │ 48478173 │ 1022792 │ 32687965.858032 │ … │ 25252380 │ 32849287 │ 40204842 │ 1000000 │ 0.00 │
│ Created Date │ VARCHAR │ 01/01/2010 01:05:5… │ 12/31/2019 12:58:5… │ 920156 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Closed Date │ VARCHAR │ │ 12/31/2019 12:59:0… │ 667996 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Agency │ VARCHAR │ 3-1-1 │ TLC │ 29 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Agency Name │ VARCHAR │ 3-1-1 │ Valuation Policy │ 686 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Complaint Type │ VARCHAR │ ../../WEB-INF/web.… │ ZTESTINT │ 281 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Descriptor │ VARCHAR │ │ unknown odor/taste… │ 1553 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Location Type │ VARCHAR │ │ Wooded Area │ 149 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
│ Incident Zip │ BIGINT │ 0 │ 900836 │ 548 │ 10825.273804119031 │ … │ 10337 │ 11204 │ 11234 │ 1000000 │ 5.51 │
│ Incident Address │ VARCHAR │ │ west 155 street an… │ 333521 │ NULL │ … │ NULL │ NULL │ NULL │ 1000000 │ 0.00 │
...
以上仅是对一个文件的测试，不代表其他文件的情况。各种插件都有指定列类型的功能，加上后应该能取得更好的效果。