DuckDB

釋放數據的潛能：無需安裝伺服器，直接在您的程式裡進行億級運算

• 極致的向量化查詢引擎: 採用列式存儲（Columnar Storage）與向量化執行，專為數據分析場景優化。即便是數億行的 SQL 聚合查詢，也能在毫秒內返回結果。
• 零依賴、無伺服器架構: 就像 SQLite 一樣，它是一個單一的 C++ 二進位檔案。無需配置用戶權限、網路端口或啟動背景服務，直接 import duckdb 即可開始工作。
• 數據生態系統的「萬能膠水」: 原生支援讀取與查詢 Parquet、CSV、JSON 檔案，甚至可以直接對 Pandas DataFrame、Polars Dataframe 或 Arrow 數據進行 SQL 操作，無需數據搬遷。

主要功能、特點

• 介紹: DuckDB 是一個專門為分析型工作負載設計的嵌入式資料庫系統。它採用進程內（In-process）運行模式，消除了解析協議與網路傳輸的開銷，是現代資料工程與邊緣運算的核心引擎。

[Image showing DuckDB running inside a Python script, directly querying multiple Parquet files on disk and returning results to a Jupyter Notebook interface]

• 特色服務:
  • 強大的 SQL 兼容性: 支援完整的 SQL 語法，包括窗口函數（Window Functions）、複雜聯結（Joins）以及對嵌套數據類型（List, Struct, Map）的直觀操作。
  • HTTP/S3 遠端直接查詢: 2026 年版本優化了遠端讀取能力，您可以直接對儲存在 AWS S3、Cloudflare R2 或網址上的 Parquet 檔案發起 SQL 查詢，只抓取需要的數據塊。
  • DuckDB-WASM: 可以在瀏覽器前端直接運行的資料庫。這意味著您可以開發出完全在客戶端運作、且具備強大數據處理能力的分析應用。
  • ACID 事務支援: 雖然是為分析而生，但它依然提供可靠的事務保障，確保在併發讀取或數據寫入時的數據完整性。

資料庫定位對比表

快速使用範例 (Python)

在您的資料分析環境中，DuckDB 的使用極其自然：

import duckdb

# 直接查詢硬碟上的 Parquet 檔案，並計算總和
result = duckdb.query("""
    SELECT category, SUM(sales) 
    FROM 'data/*.parquet' 
    GROUP BY 1 
    ORDER BY 2 DESC 
    LIMIT 5
""").to_df()

print(result)

產品說明

DuckDB 是資料科學界的「手術刀」。在 數據分析 的技術版圖中，它解決了「分析工具過重」與「效能瓶頸」的矛盾。以往我們需要在電腦上安裝笨重的資料庫軟體，或是忍受 Pandas 在處理大數據時的緩慢與記憶體溢位；現在，DuckDB 提供了一種優雅的替代方案：它讓您的程式碼具備了與雲端資料中心同等級的運算能力。其核心價值在於「民主化大數據處理」——它讓每一台筆記型電腦都變成了一個強大的數據倉庫，是 2026 年現代資料架構中不可或缺的加速組件。