DuckDB 与 SQLite：2024年最新对比

DuckDB vs. SQLite：2024年最新深度对比

在数据处理领域，选择合适的数据库管理系统 (DBMS) 至关重要。对于轻量级、嵌入式应用，SQLite 一直是广受欢迎的选择。然而，近年来，一个名为 DuckDB 的新秀异军突起，以其卓越的分析性能和易用性，迅速成为 SQLite 的有力竞争者。本文将深入对比 DuckDB 与 SQLite，分析它们在2024年的最新发展、特性、性能、使用场景，以及各自的优缺点，帮助您做出明智的选择。

一、概述：嵌入式数据库的两种哲学

1. SQLite：久经考验的事务处理王者

SQLite 是一款自包含、无服务器、零配置、事务性的 SQL 数据库引擎。它以其轻量级、易于集成和广泛的平台支持而闻名。SQLite 的核心理念是简单性和可靠性，它将整个数据库存储在单个跨平台文件中，无需单独的服务器进程或复杂的配置。这使得 SQLite 成为嵌入式设备、移动应用、桌面软件以及小型网站的理想选择。

关键特性：

• 单文件数据库： 整个数据库存储在单个文件中，便于部署和迁移。
• 零配置： 无需安装、配置或管理单独的数据库服务器。
• ACID 事务： 支持原子性、一致性、隔离性和持久性，确保数据完整性。
• 广泛的平台支持： 几乎可以在所有主流操作系统和编程语言中使用。
• 标准 SQL 支持： 符合 SQL 标准，易于学习和使用。

2. DuckDB：为分析而生的列式新星

DuckDB 是一个进程内 (in-process) SQL OLAP 数据库管理系统。它专为在线分析处理 (OLAP) 工作负载而设计，强调快速查询大量数据。DuckDB 采用列式存储格式，并利用向量化查询执行引擎，在复杂分析查询中实现卓越的性能。与 SQLite 不同，DuckDB 更侧重于分析而不是事务处理。

关键特性：

• 列式存储： 数据按列存储，优化分析查询性能。
• 向量化执行： 利用现代 CPU 的 SIMD 指令，并行处理大量数据。
• 进程内运行： 与应用程序运行在同一进程中，减少通信开销。
• 支持多种数据源： 可以直接查询 CSV、Parquet、JSON 等文件，无需导入。
• SQL:2011 标准支持： 支持更完整的SQL标准，包括窗口函数、通用表表达式 (CTE) 等高级特性。

二、核心技术对比：架构与设计理念的差异

1. 存储引擎：行式 vs. 列式

• SQLite：行式存储
  SQLite 采用传统的行式存储，即将每一行的数据连续存储在一起。这种方式对于事务处理 (OLTP) 非常有效，因为通常需要读取或修改整行数据。然而，对于分析查询 (OLAP)，行式存储效率较低，因为分析查询通常只涉及少数几列，而行式存储需要读取所有列的数据。

• DuckDB：列式存储
  DuckDB 采用列式存储，即将每一列的数据连续存储在一起。这种方式对于分析查询非常有效，因为只需读取查询所需的列，大大减少了 I/O 操作。此外，列式存储更易于压缩，可以节省存储空间。

2. 查询执行：解释执行 vs. 向量化执行

• SQLite：解释执行
  SQLite 采用传统的解释执行模型，逐条解释和执行 SQL 语句。这种方式简单灵活，但对于复杂查询效率较低。

• DuckDB：向量化执行
  DuckDB 采用向量化查询执行引擎。它将数据分成批次 (batches)，每个批次包含多个值，然后利用现代 CPU 的 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令，并行处理整个批次的数据。这种方式可以显著提高查询速度，尤其是在处理大量数据时。

3. 事务处理：ACID vs. 有限的事务支持

• SQLite：完整的 ACID 事务支持
  SQLite 提供了完整的 ACID 事务支持，确保数据的原子性、一致性、隔离性和持久性。这使得 SQLite 成为需要可靠事务处理的应用的理想选择。

• DuckDB：有限的事务支持
  DuckDB 主要面向分析场景，对事务的支持相对有限。它支持单个连接内的事务，但不支持跨连接的事务或并发事务。DuckDB 的事务主要用于保证数据导入的原子性，而不是用于复杂的业务逻辑。

4. 并发处理：单连接 vs. 多连接

• SQLite：单连接（默认）
  SQLite 默认情况下，建议每个数据库文件使用单个连接，特别是在写入操作时，以避免潜在的锁定问题。虽然可以通过 WAL (Write-Ahead Logging) 模式实现有限的并发读写，但其并发性能仍然受限。

• DuckDB：多连接（有限制）
  DuckDB 支持多个连接同时读取数据。然而，在写入操作方面，DuckDB 仍然建议使用单个连接，以避免并发写入导致的冲突。DuckDB 的并发模型更适合于读多写少的分析场景。

5. 数据类型和 SQL 支持：标准 vs. 扩展

• SQLite：标准 SQL，数据类型有限
  SQLite 支持标准的 SQL 语法，但其数据类型相对有限，主要包括 NULL、INTEGER、REAL、TEXT 和 BLOB。SQLite 采用动态类型系统，即列的数据类型可以根据存储的值而变化。

• DuckDB：更完整的 SQL:2011 支持，丰富的数据类型
  DuckDB 支持更完整的 SQL:2011 标准，包括窗口函数、通用表表达式 (CTE)、更丰富的数据类型（如日期、时间、UUID、数组、结构体等）。这使得 DuckDB 可以处理更复杂的分析查询。

三、性能对比：实测数据见真章

理论分析固然重要，但实际性能才是检验真理的标准。以下是针对 DuckDB 和 SQLite 在常见场景下的性能对比测试（测试环境、数据规模、查询语句等会影响结果，此处仅供参考）：

测试场景：

1. 简单查询： 从单个表中选择所有列，无过滤条件。
2. 聚合查询： 计算单个列的总和、平均值、最大值和最小值。
3. 连接查询： 将两个表连接起来，并进行聚合计算。
4. 复杂查询： 包含多个连接、子查询和窗口函数的复杂查询。
5. 数据导入导出.

测试结果（大致趋势）：

分析：

• 在简单查询方面，SQLite 和 DuckDB 的性能差距不大，SQLite 甚至可能略快，因为 SQLite 的开销更小。
• 在聚合查询、连接查询和复杂查询方面，DuckDB 的性能远远优于 SQLite，这主要得益于 DuckDB 的列式存储、向量化执行引擎和对 OLAP 查询的优化。
• DuckDB 在数据导入方面，对Parquet文件有巨大优势，对CSV,JSON等格式也有优化.

四、使用场景：各有所长，按需选择

SQLite 的适用场景：

• 嵌入式应用： 移动应用、桌面软件、物联网设备等，需要轻量级、易于集成的数据库。
• 小型网站和应用： 数据量不大，并发访问量较低，需要简单可靠的数据库。
• 原型开发和测试： 快速搭建原型，进行功能测试，无需复杂的数据库配置。
• 数据缓存： 将数据缓存在本地，减少网络请求，提高应用性能。
• 替代电子表格： 需要对结构化数据进行简单查询和分析，但不想使用复杂的数据库。

DuckDB 的适用场景：

• 数据分析和探索： 需要对大量数据进行快速的交互式查询和分析。
• 数据科学和机器学习： 作为数据预处理和特征工程的工具，快速处理和转换数据。
• BI 工具和仪表盘： 作为数据源，为 BI 工具和仪表盘提供快速的查询响应。
• 本地数据处理： 在本地处理 CSV、Parquet、JSON 等文件，无需导入到数据库。
• 替代 Pandas： 对于大型数据集，DuckDB 可以提供比 Pandas 更高的性能和更低的内存占用。

选择建议：

• 如果您的应用需要事务处理、高并发写入或嵌入式部署，SQLite 仍然是更好的选择。
• 如果您的应用需要处理大量数据、进行复杂的分析查询或需要与其他分析工具集成，DuckDB 更具优势。
• 对于一些场景，您可以考虑将 SQLite 和 DuckDB 结合使用。例如，使用 SQLite 存储应用配置和用户数据，使用 DuckDB 进行数据分析。

五、2024年最新发展：持续进化，前景广阔

SQLite 的最新发展：

• JSONB 支持（SQLite 3.38+）： 引入了对 JSONB (Binary JSON) 的支持，提高了 JSON 数据的存储和查询效率。
• 性能改进： 不断优化查询优化器和存储引擎，提高查询性能。
• 社区活跃： SQLite 拥有庞大而活跃的社区，提供丰富的文档、工具和支持。

DuckDB 的最新发展：

• 多线程支持：增强了对写入操作的多线程支持.
• 持久化存储的优化: 写入时自动创建中间临时文件，避免单文件过大导致的性能问题.
• 更广泛的数据源支持： 增加了对更多数据源的支持，如数据库连接（PostgreSQL、MySQL 等）、云存储（S3、Azure Blob Storage 等）。
• 更丰富的功能： 不断添加新的 SQL 函数、数据类型和特性。
• 生态系统扩展： 与更多的数据分析工具和框架集成，如 Apache Arrow、Jupyter Notebook 等。
• WASM支持: 可以在浏览器中直接运行DuckDB，这大大扩展了其使用场景.

六、总结与展望

SQLite 和 DuckDB 是两款优秀的嵌入式数据库，它们各自的设计理念和适用场景不同。SQLite 以其简单性、可靠性和广泛的平台支持，在嵌入式应用和事务处理领域占据主导地位。DuckDB 则以其卓越的分析性能和对现代数据处理技术的支持，在数据分析和探索领域崭露头角。

在2024年，这两款数据库都在持续发展和完善。SQLite 不断优化性能和功能，保持其在嵌入式领域的优势。DuckDB 则在扩展功能、完善生态系统和提高易用性方面不断努力，力求成为数据分析领域的首选工具。

未来，我们可以期待 SQLite 和 DuckDB 在各自的领域继续发展，并可能在某些方面进行融合。例如，SQLite 可以借鉴 DuckDB 的列式存储和向量化执行技术，提高其分析查询性能；DuckDB 可以增强其事务处理能力，扩大其应用范围。

最终，选择哪款数据库取决于您的具体需求。通过本文的详细对比，希望您能够对 SQLite 和 DuckDB 有更深入的了解，并做出最适合您的选择。