DuckDB 与 MySQL 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 使用矢量化引擎构建，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。

MySQL 概述

MySQL 是一个开源关系数据库管理系统，于 1995 年首次发布。由于其易用性、可靠性和性能，它是全球最受欢迎的数据库之一。MySQL 广泛用于 Web 应用程序、在线事务处理和数据仓库。Oracle Corporation 于 2010 年收购了 MySQL，但它仍然是具有活跃贡献者社区的开源软件。

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，如某些专用时序数据库。

MySQL 用于时序数据

MySQL 可以用于存储和分析时序数据，但它不如专用时序数据库高效。MySQL 的灵活性和对各种索引技术的支持使其成为中小型时序数据集的合适选择。对于大规模时序数据工作负载，具有高写入吞吐量或需要低延迟查询的用例，除非经过高度定制，否则 MySQL 往往会遇到困难。

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，该引擎对批处理数据进行操作，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

MySQL 关键概念

• 表：相关数据的集合，以行和列组织，这是在 MySQL 中存储数据的主要结构。
• 主键：表中每行的唯一标识符，用于强制数据完整性并实现高效查询。
• 外键：表中一列或一组列，引用另一个表中的主键，用于建立表之间的关系。

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，使其易于安装和集成到应用程序中。

MySQL 架构

MySQL 是一个关系数据库管理系统，它使用 SQL 来定义和操作数据。它遵循客户端-服务器模型，其中 MySQL 服务器接受来自多个客户端的连接并处理他们的查询。MySQL 的架构包括一个存储引擎框架，允许用户从不同的存储引擎（例如 InnoDB、MyISAM 或 Memory）中进行选择，以针对特定用例优化数据库。