DuckDB 与 PostgreSQL

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。

PostgreSQL 概述

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一个开源关系数据库管理系统，于 1996 年首次发布。它在作为稳健、可靠且功能丰富的数据库系统方面拥有悠久的历史，广泛用于各种行业和应用程序。PostgreSQL 以其对 SQL 标准的遵守和可扩展性而闻名，这允许用户定义自己的数据类型、运算符和函数。它由一个由贡献者组成的专门社区开发和维护，并且可在多个平台上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

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，并且可能没有像某些专用时序数据库那样针对时序分析量身定制的专门功能。

PostgreSQL 用于时序数据

PostgreSQL 可用于时序数据存储和分析，尽管它并非专门为此用例而设计。凭借其丰富的数据类型、索引选项和窗口函数支持，PostgreSQL 可以处理时序数据。但是，在数据压缩、写入吞吐量和查询速度等方面，Postgres 不会像专用时序数据库那样针对时序数据进行优化。PostgreSQL 还缺少许多对处理时序数据有用的功能，例如降采样、保留策略以及用于时序数据分析的自定义 SQL 函数。

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，从而提高了查询性能。
• 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

PostgreSQL 关键概念

• MVCC：多版本并发控制是 PostgreSQL 使用的一种技术，允许同时执行多个事务，而不会发生冲突或锁定。
• WAL：预写日志是一种用于通过在将更改写入主数据文件之前将其记录到日志来确保数据持久性的方法。
• TOAST：超大属性存储技术是一种用于将大型数据值存储在单独的表中以减少主表的磁盘空间消耗的机制。

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，从而易于安装和集成到应用程序中。

PostgreSQL 架构

PostgreSQL 是一个客户端-服务器关系数据库系统，使用 SQL 语言进行查询和操作。它采用基于进程的架构，与数据库的每个连接都由一个单独的服务器进程处理。此架构在不同用户和会话之间提供隔离。PostgreSQL 支持 ACID 事务，并使用 MVCC、WAL 和其他技术的组合来确保数据一致性、持久性和性能。它还支持各种扩展和外部模块以增强其功能。