DuckDB vs MariaDB

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 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。

MariaDB 概述

MariaDB 是一个开源关系数据库管理系统 (RDBMS)，由 MySQL 的原始开发人员在 2009 年创建为 MySQL 的一个分支，由 Michael Widenius 领导。MariaDB 的主要目标是提供 MySQL 的开源和社区驱动的替代方案，MySQL 于 2008 年被 Oracle 公司收购。MariaDB 与 MySQL 兼容，并具有增强的功能、更好的性能和更高的安全性。它被全球组织广泛使用，并由 MariaDB 基金会支持，该基金会确保其持续的开源开发。

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，其中可以包括存储在 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，如某些专用时序数据库。

MariaDB 用于时序数据

虽然 MariaDB 并非专门为时序数据而设计，但由于其灵活且可扩展的架构，它可以用于存储、处理和分析时序数据。SQL 支持以及像 ColumnStore 这样的分析优化存储引擎使其适用于处理较小数据量级的时序数据。

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 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

MariaDB 关键概念

• 存储引擎：MariaDB 支持多种存储引擎，每种引擎都针对特定类型的工作负载或数据存储需求进行了优化。示例包括 InnoDB、MyISAM、Aria 和 ColumnStore。
• Galera 集群：一种用于 MariaDB 的同步、多主复制解决方案，可实现高可用性、容错和负载均衡。
• MaxScale：MariaDB 的数据库代理，提供高级功能，例如查询路由、负载均衡和安全性。
• 连接器：MariaDB 提供了各种连接器，允许应用程序使用各种编程语言和 API 与数据库进行交互。

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。它是一个面向关系的表数据库管理系统，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，使其易于安装和集成到应用程序中。

MariaDB 架构

MariaDB 是一个关系数据库，使用 SQL 语言进行查询和数据操作。其架构基于客户端-服务器模型，客户端通过各种连接器和 API 与服务器交互。MariaDB 支持多种存储引擎，允许用户为特定用例选择最合适的引擎。该数据库还提供复制和集群选项，以实现高可用性和负载均衡。