DuckDB 与 Kdb 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。它被设计为简单、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。它提供丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及 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。它被设计为易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。

Kdb 概述

kdb+ 是由 Kx Systems 开发的高性能列式时序数据库。kdb+ 于 2003 年发布，旨在高效管理大量数据，主要关注金融数据，例如股票市场交易和报价。它建立在 q 编程语言的原则之上，q 编程语言是 APL 和 K 的后代。该数据库以其速度、可扩展性以及处理实时和历史数据的能力而闻名。

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用功能，例如某些专用时序数据库。

Kdb 用于时序数据

kdb+ 旨在存储时序数据，使其自然适合需要高速查询和分析大量数据的应用程序。其列式存储格式允许对时序数据进行高效压缩和检索，而其 q 语言提供了强大而富有表现力的方式来操作和分析数据。kdb+ 在金融数据方面尤其强大，尽管它也可以用于其他类型的时序数据。

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内运行，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 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 提供丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构等复杂类型的支持

Kdb 关键概念

• q 语言：一种高级的、特定领域的编程语言，用于在 kdb+ 中查询和操作数据。它将类似 SQL 的语法与函数式编程风格相结合。
• 列式存储：kdb+ 将数据存储在列中，而不是行中，这样可以更快地查询和分析时序数据。
• 表：kdb+ 将数据存储在表中，这些表类似于关系表，但侧重于列式存储和时序数据。
• 分散表：一种表存储格式，其中每列都存储在单独的文件中，从而进一步提高查询性能。

DuckDB 架构

DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程内运行。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，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，易于安装和集成到应用程序中。

Kdb 架构

kdb+ 是一个列式时序数据库，它采用自定义数据模型，专为高效存储和查询时序数据而定制。它不使用传统的 SQL，而是依赖 q 语言进行查询和数据操作。kdb+ 的架构设计用于内存和磁盘存储，并能够跨多台机器水平扩展。kdb+ 的主要组件是数据库引擎、q 语言解释器和内置 Web 服务器。