Anleitung für DuckDB (DuckDB Python + Jupyter Lab)

 (zzsza.github.io)
24 Punkte von zzsza 2024-10-27 | 2 Kommentare | Auf WhatsApp teilen

Dies ist ein Artikel, der die Nutzung von DuckDB zusammenfasst, das unter den aktuellen Open-Source-OLAP-Lösungen viel Aufmerksamkeit erhält.

Er enthält auch Inhalte dazu, wie man DuckDB in Jupyter Lab einsetzen kann, und ich habe zusätzlich einige besonders beeindruckende Extensions aufgenommen.

Man kann Parquet-Dateien auf S3 direkt abfragen und dadurch sehr einfach nutzen; Athena lässt sich damit meiner Meinung nach definitiv ersetzen. Auch die Einsatzbereiche von Pandas dürften sich vollständig ersetzen lassen.

Inhaltsverzeichnis

  • Einführung in DuckDB, Was ist DuckDB?
    • BIG DATA IS DEAD
  • Ziele von DuckDB & Vorteile von DuckDB
      1. Simple
      1. Portable
      1. Feature Rich
      1. Fast
      1. Extensible
      1. Free
      1. Thorough Testing
    • DuckDB-Performance-Benchmark
    • DuckDB-Installation
  • DuckDB ausführen
    • Einfache Ausführung (DuckDB Python)
    • Data Load
    • Mit jupysql komfortabler ausführen
    • SQL-Syntax
    • Secrets Manager
  • DuckDB-Extension
    • bigquery
    • h3
    • pg_duckdb
    • vss(Vector Similarity Search)
  • Einsatzmöglichkeiten von DuckDB
    • Verwendungsbeispiel in BigQuery
    • Nutzung wie ein lokales Data Warehouse (Ersatz für Pandas)
    • Als leichtgewichtige Analyse-Engine für den Bedarfseinsatz
    • Einsatz in ETL- und ELT-Pipelines in der Transform-Phase
    • Parquet auf GCS abfragen
  • Fazit
  • Referenzmaterialien

Verwandte Beiträge

2 Kommentare

 
nottiger 2024-10-28

Vielen Dank für das gute Material.
 
zzsza 2024-10-31

Vielen Dank fürs Lesen!!