DuckDB 与 Snowflake 对比

DuckDB 概览

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。它提供了丰富的 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 使用针对分析优化的向量化引擎构建，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。

Snowflake 概览

Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式发布。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立扩展和优化每个组件。

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，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。

Snowflake 用于时序数据

虽然 Snowflake 并非专门为时序数据而设计，但由于其可扩展且灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，加上其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时序数据分析的合适选择。

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。
• 向量化引擎：DuckDB 使用向量化引擎，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 提供了丰富的 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

Snowflake 关键概念

• 虚拟仓库：Snowflake 中的计算资源，用于处理查询以及执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立向上或向下扩展。
• 微分区：Snowflake 中的存储单元，其中包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
• 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
• 数据共享：在 Snowflake 帐户之间安全共享数据的功能，无需复制或传输数据。

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。它是一个关系型表导向数据库管理系统，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，从而易于安装和集成到应用程序中。

Snowflake 架构

Snowflake 的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式，并支持 ANSI SQL 进行查询和数据操作。Snowflake 构建在 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。