DuckDB 与 AWS DynamoDB

DuckDB 概述

DuckDB 是一种进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它旨在简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供了丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及对 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 采用矢量化引擎构建，该引擎针对分析进行了优化，并支持并行查询处理。它旨在易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。

AWS DynamoDB 概述

Amazon DynamoDB 是由 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 基于亚马逊工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则构建，旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。

DuckDB 用于时间序列数据

DuckDB 可以有效地用于时间序列数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时间序列数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时间序列分析操作。但是，重要的是要注意，DuckDB 并非专门为时间序列数据管理而设计，并且可能没有像某些专用时间序列数据库那样针对时间序列分析的专业功能。

AWS DynamoDB 用于时间序列数据

DynamoDB 可以与时间序列数据一起使用，尽管与专门的时间序列数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时间序列数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。但是，DynamoDB 在处理时间序列数据时的主要缺点是缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而数据聚合和降采样是时间序列分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或者使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。

DuckDB 关键概念

• 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它与使用它的应用程序在同一进程中运行，而无需单独的服务器。
• OLAP：DuckDB 是一种 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
• 矢量化引擎：DuckDB 使用矢量化引擎，该引擎对批量数据进行操作，从而提高查询性能。
• 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
• SQL 方言：DuckDB 提供了丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套的相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构等复杂类型的支持

AWS DynamoDB 关键概念

DynamoDB 特有的一些关键术语和概念包括

• 表：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项。
• 项：项是 DynamoDB 表中的单个记录，由一个或多个属性组成。
• 属性：属性是构成表中项的键值对。DynamoDB 支持属性的标量、文档和集合数据类型。
• 主键：主键唯一标识表中的每个项，它可以是单属性分区键，也可以是复合分区排序键。

DuckDB 架构

DuckDB 遵循进程内架构，与应用程序在同一进程中运行。它是一个关系型、面向表的数据库管理系统，支持用于生成分析结果的 SQL 查询。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在不具有外部依赖项。它可以编译为单个文件，从而易于安装和集成到应用程序中。

AWS DynamoDB 架构

DynamoDB 是一种 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过在多台服务器上自动分区数据并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括

• 分区：DynamoDB 根据分区键自动分区数据，这确保数据均匀分布在多个存储节点上。
• 复制：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
• 一致性：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为应用程序选择适当的一致性级别。