DuckDB 与 Elasticsearch 对比

DuckDB 概述

DuckDB 是一个进程内 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 构建于矢量化引擎之上，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。

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索功能和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。

DuckDB 用于时序数据

DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，这些数据集可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。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、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意，DuckDB 并非专门为时序数据管理而设计，并且可能没有针对时序分析的专门功能，例如某些专用时序数据库。

Elasticsearch 用于时序数据

Elasticsearch 可以用于时序数据存储和分析，这归功于其分布式架构、近实时搜索功能和对聚合的支持。但是，它可能不像专用时序数据库那样针对时序数据进行优化。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，这可以被视为时序数据。

DuckDB 关键概念

• 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程中运行，而无需单独的服务器。
• OLAP：DuckDB 是一个 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 利用矢量化引擎，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

Elasticsearch 关键概念

• 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
• 集群：一组 Elasticsearch 节点，它们协同工作以分配数据和处理任务。
• 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。

DuckDB 架构

DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程中运行。它是一个关系型、面向表格的数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。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。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一个分布式 RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，这使得能够进行快速高效的全文搜索。