在构建任何软件应用程序时，选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，决定哪种数据库对于您的特定用例和数据模型来说，优势最大、缺点最小，是一项重要的决策。下面您将找到 DuckDB 和 StarRocks 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。
本文的主要目的是比较 DuckDB 和 StarRocks 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，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了独特的挑战。这是由于大量的数据写入和访问该数据的查询模式造成的。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 StarRocks 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。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | MIT |
Apache 2.0 |
| 用例 | 嵌入式分析、数据科学、数据处理、ETL 管道 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 嵌入式和单节点聚焦，对并行性的支持有限 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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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。它提供了丰富的 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 构建于矢量化引擎之上，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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一个开源高性能分析数据仓库，可实现实时、多维和高并发数据分析。它具有 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全矢量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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，可能没有针对时序分析的专门功能，例如某些专门的时序数据库。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要关注数据仓库工作负载，但也可用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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，该引擎对成批数据进行操作，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
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 采用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 矢量化执行引擎：StarRocks 采用完全矢量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令分批处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全定制的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，这些物化视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
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 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，易于安装和集成到应用程序中。
StarRocks 架构
StarRock 的架构包括完全矢量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还结合了基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并支持直接分析数据湖中存储的数据，而无需数据迁移
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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 提供了丰富的 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，从而能够高效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，这要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，利用多核处理器来提高查询性能。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发性，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，这些视图提供数据的预计算摘要，以实现更快的查询性能。
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。它使您能够高效地执行复杂的操作，例如连接和聚合多个大型表，从而可以快速探索数据并从中提取见解。
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实现了快速无缝地检索大量数据。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，用户需要在数据到达时对其进行分析，从而使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发数据分析能力，StarRocks 非常适合即席查询，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为组织利用数据湖进行存储和分析的宝贵工具。
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。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云端运行 StarRocks。
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