在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最大的优势和最小的缺点是一项重要的决定。下面您将找到 DuckDB 和 AWS Redshift 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较情况。
本文的主要目的是比较 DuckDB 和 AWS Redshift 在涉及 时序数据 的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于大量数据被写入以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
DuckDB 与 AWS Redshift 对比分解
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| 数据库模型 | 列式数据库 |
数据仓库 |
| 架构 | DuckDB 旨在用作嵌入式数据库，主要关注单节点性能。 |
AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、无共享架构，其中数据跨多个计算节点进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
| 许可证 | MIT |
闭源 |
| 用例 | 嵌入式分析、数据科学、数据处理、ETL 管道 |
商业分析、大规模数据处理、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
| 可扩展性 | 嵌入式和单节点重点，对并行性的支持有限 |
支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
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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 查询以及直接查询 Parquet 和 CSV 文件。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。
AWS Redshift 概述
Amazon Redshift 是云中完全托管的 PB 级数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。
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，例如某些专用时序数据库。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和时间函数来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许根据固定的保留期将数据存储在表中。
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
AWS Redshift 关键概念
- 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
- 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
- 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式以列而不是行的方式存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
- 节点切片：计算节点被划分为切片。每个切片都分配了节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理一部分加载的数据。
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。它是一个面向关系表的数据库管理系统，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，使其易于安装和集成到应用程序中。
AWS Redshift 架构
Redshift 的架构基于分布式和无共享架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。
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DuckDB 功能
事务和持久性
DuckDB 支持事务操作，确保数据完整性和持久性。它允许在会话之间持久存储数据。
广泛的 SQL 支持
DuckDB 提供丰富的 SQL 方言，支持高级查询功能，包括相关子查询、窗口函数和复杂数据类型。
直接 Parquet 和 CSV 查询
DuckDB 允许直接查询 Parquet 和 CSV 文件，从而可以高效地分析以这些格式存储的数据。
快速分析查询
DuckDB 旨在高效运行分析查询，这归功于其矢量化引擎和针对分析工作负载的优化。
并行查询处理
DuckDB 可以并行处理查询，从而利用多核处理器来提高查询性能。
AWS Redshift 功能
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，从而使您可以根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能的查询执行。
安全性
Redshift 提供一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 的网络隔离以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 的集成以进行访问控制。
DuckDB 用例
处理和存储表格数据集
DuckDB 非常适合需要处理和存储表格数据集的场景，例如从 CSV 或 Parquet 文件导入的数据。它为处理结构化数据提供了高效的存储和检索机制。
交互式数据分析
DuckDB 非常适合交互式数据分析任务，尤其是在处理大型表时。它使您可以高效地执行连接和聚合多个大型表等复杂操作，从而可以快速探索和从数据中提取见解。
将大型结果集传输到客户端
当您需要将大型结果集从数据库传输到客户端应用程序时，DuckDB 可能是一个合适的选择。其优化的查询处理和高效的数据传输机制可实现快速无缝地检索大量数据。
AWS Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供可扩展且高性能的解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得见解并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载和提取、转换以及加载 (ETL) 过程，允许您集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
DuckDB 定价模型
DuckDB 是一个免费的开源数据库管理系统，根据宽松的 MIT 许可证发布。它可以免费使用、修改和分发，无需任何许可费用。
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模型：按需实例和预留实例。使用按需定价，您只需按小时为使用的容量付费，无需长期承诺。预留实例提供选择预留一年或三年期限容量的选项，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模型外，您还可以选择不同的节点类型，这些节点类型提供不同数量的存储、内存和计算资源。
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