DuckDB 与 TimescaleDB

DuckDB 概览

DuckDB 是一种进程内 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 构建于向量化引擎之上，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。

TimescaleDB 概览

TimescaleDB 是构建于 PostgreSQL 之上的开源时序数据库。它的创建是为了解决管理时序数据（如可扩展性、查询性能和数据保留策略）的挑战。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时序数据的流行选择。

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量身定制的专门功能，如某些专用时序数据库。

TimescaleDB 用于时序数据

TimescaleDB 专为时序数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时序数据管理提供了几个优势，如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时序用例的最佳选择。一个例子是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专用时序数据库（如 InfluxDB）可能更合适。

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 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，该引擎对数据批次进行操作，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体等复杂类型的支持

TimescaleDB 关键概念

• 超表：超表是分布式表，按时间和可能的其他维度（如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时序数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• 块：块是超表的分区，包含超表数据的子集。块由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式超表：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式超表，这些超表跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

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的数据库管理系统，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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时序数据的优化（如超表和块）扩展了 PostgreSQL。