DuckDB适合做什么工作？

✅ DuckDB适合做什么工作？

✅ ✅ 1）本地数据分析 / ETL / 不依赖服务器的数据仓库

你无需部署 MySQL/Postgres，也不用安装 Spark 或 Hive。

直接：

• 读 CSV、Parquet、Excel、JSON、Arrow

• 执行 SQL 分析

• 结果导出 parquet/csv/table

示例：

SELECT category, SUM(amount) 
FROM 'sales/*.parquet'
GROUP BY category;

⚡ 比 pandas 快、比 MySQL 部署简单。

👉 适合数据分析师、数据科学家、BI开发、做报表、跑统计脚本。

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✅ ✅ 2）替代 Pandas，处理大文件分析

pandas 加载大文件会：

• 吃光内存

• 速度慢

• 不适合多GB甚至几十GB数据

DuckDB可以直接用 SQL 处理磁盘文件，不全读内存：

import duckdb
duckdb.query("SELECT COUNT(*) FROM 'big.csv'")

⚡ 1GB、10GB、几十GB自己照样跑
⚡ 无需Spark、无需集群

👉 适合本地轻量大数据处理

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✅ ✅ 3）数据清洗 + 格式转换（CSV ⇋ Parquet）

ETL最典型需求：CSV 转 Parquet

COPY (SELECT * FROM 'raw/*.csv') 
TO 'clean/*.parquet' (FORMAT 'parquet');

批量字段过滤、类型转换、聚合、去重……都能在 SQL 中完成。

👉 适合数据接入、数据仓库建模前处理
👉 大量团队已经用 DuckDB 替代 Python 脚本+Pandas

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✅ ✅ 4）内嵌到系统中，作为分析引擎

比如：

• BI系统

• 客户端软件

• 桌面端数据分析工具

• 离线报表系统

• 数据库产品内置查询引擎

因为它像 SQLite：

✔ 一个动态库就能用
✔ 没有服务端
✔ 不需要安装/运维

👉 适合嵌入式分析、客户端分析功能

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✅ ✅ 5）读取数据湖 / Lakehouse

DuckDB 能直接分析 parquet 分区，速度极快：

SELECT year, SUM(price)
FROM 'oss/data/sales/year=*/month=*/*.parquet'
GROUP BY year;

支持：

• S3
• MinIO
• AliOSS
• HDFS
• Parquet + Iceberg（官方支持越来越完善）

👉 小型数据湖 + 本地数据仓库最佳组合

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✅ ✅ 6）Excel 超大数据的增强处理

Excel 表太大（几十万~百万行）会崩溃。

DuckDB可以直接当“Excel 的加速器”：

• 读取 .xlsx

• 做分组、连接、分析

• 输出 Excel/CSV/Parquet

Excel 里甚至可以直接用 DuckDB 插件执行 SQL。

👉 适合业务分析人员、财务、报表处理

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✅✅ 7）跨库查询（SQLite、Postgres、Arrow、Parquet混查）

比如用 DuckDB 从 PostgreSQL 拉数据，再和本地 parquet 做 join：

SELECT *
FROM postgres_table p
JOIN 'local.parquet' l
ON p.id = l.id;

👉 轻量级数据集成工具

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✅ 总结一句话

✅ 不适合：高并发写入、在线事务、OLTP
✅ 最适合：单机分析、离线统计、数据清洗、报表、ETL、大文件分析

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✅ 用业务语言总结

你要做的事	DuckDB适合吗？	替代方案对比
做报表、生成统计分析	✅ 非常适合	比 MySQL 更快，比 pandas 更稳定
处理大文件（CSV/Parquet/JSON）	✅ 强项	比 pandas 更快、占内存少
做数据仓库前的清洗与入湖	✅ 很适合	比 Python 脚本更快、更简单
嵌入软件当数据库	✅ 很适合	和 SQLite 类似但分析能力更强
大量机器实时写入、秒级响应	❌ 不适合	用 MySQL、PostgreSQL、TiDB、ClickHouse
分布式数据平台	❌ 不适合	Spark、Presto、Flink

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✅ 一句话定位

DuckDB = 单机版的小型数据仓库 + Pandas加速器 + CSV/Parquet分析利器 + 嵌入式SQL引擎

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