DuckDB vs SQLite: Welche Datenbank ist am besten für Analytik?

Bei der Wahl einer Datenbank für die Analytik kann die Entscheidung überwältigend sein. Mit einer Vielzahl von Optionen stehen oft zwei Namen im Mittelpunkt - DuckDB und SQLite. Beide sind in ihrer eigenen Art leistungsstark, jedoch dienen sie unterschiedlichen Zwecken und glänzen in verschiedenen Bereichen. In diesem umfassenden Leitfaden werden wir die Unterschiede zwischen DuckDB und SQLite genauer untersuchen und Ihnen helfen zu verstehen, welche Datenbank am besten zu Ihren analytischen Anforderungen passt.

DuckDB, oft als das 'SQLite für Analytik' bezeichnet, ist eine in-Memory-Analyse-Datenbank, die für komplexe analytische Abfragen entwickelt wurde. SQLite hingegen ist eine eigenständige, serverlose und sofort einsatzbereite Datenbank-Engine, die aufgrund ihrer Einfachheit und Kompaktheit häufig verwendet wird. Aber wie schneiden sie im Vergleich zur Analytik ab? Tauchen wir ein und finden es heraus.

DuckDB und SQLite: Erläutert

Was ist DuckDB?

DuckDB ist eine in-Memory-Analyse-Datenbank, die für komplexe analytische Abfragen entwickelt wurde. Es handelt sich um ein Open-Source-Projekt, das im Juli 2018 von der CWI Database Architectures Group gestartet wurde. DuckDB wird oft mit SQLite verglichen, aufgrund seiner einbindbaren Natur, jedoch ist es speziell für Workloads des Online-Analytical Processings (OLAP) konzipiert. Das macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Datenwissenschaftler und Analysten, die komplexe Abfragen und Datenmanipulationen durchführen müssen.

Was ist SQLite?

SQLite ist hingegen eine eigenständige, serverlose und sofort einsatzbereite Datenbank-Engine. Es wird aufgrund seiner Einfachheit, Kompaktheit und der Tatsache, dass es leicht in Anwendungen eingebunden werden kann, häufig verwendet. SQLite ist für Workloads des Online-Transaction Processings (OLTP) konzipiert, wodurch es eine beliebte Wahl für Entwickler ist, die eine leichte Datenbank für ihre Anwendungen benötigen.

Wer hat DuckDB und SQLite erstellt?

DuckDB ist ein Produkt der CWI Database Architectures Group, einem Team, das für seine Beiträge auf dem Gebiet der Datenbanktechnologie bekannt ist. SQLite wurde hingegen im August 2000 von D. Richard Hipp erstellt. Trotz ihrer unterschiedlichen Schöpfer und Zwecke sind beide Datenbanken Open Source und kostenlos zu verwenden, was sie für Entwickler und Datenwissenschaftler weltweit zugänglich macht.

Analyse von SQLite-Datenbanken mit DuckDB

SQLite ist eine weit verbreitete Datenbank-Engine, die für ihre Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit bekannt ist. Wenn es jedoch darum geht, große Datenmengen zu analysieren, ist SQLite möglicherweise nicht die effizienteste Wahl. Hier kommt DuckDB ins Spiel. DuckDB ist eine in-Memory-Analyse-Datenbank, die entwickelt wurde, um komplexe analytische Abfragen zu bewältigen und somit ein großartiges Werkzeug zur Analyse von SQLite-Datenbanken darstellt.

DuckDB vs SQLite: Ein umfassender Vergleich

Einführung

Im Bereich der Datenbankmanagementsysteme werden oft DuckDB und SQLite genannt. Beide sind beliebte Wahlmöglichkeiten unter Entwicklern und Datenwissenschaftlern, erfüllen jedoch unterschiedliche Zwecke und glänzen in verschiedenen Bereichen. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit den Unterschieden zwischen DuckDB und SQLite, ihren Leistungsbewertungen und ihrem Vergleich mit anderen Tools wie PostgreSQL und Pandas befassen.

Vergleich von DuckDB und SQLite

DuckDB und SQLite sind SQL-Datenbank-Engines, die jedoch für verschiedene Zwecke entwickelt wurden und unterschiedliche Stärken aufweisen. Hier ist eine Vergleichstabelle, um ihre Unterschiede zu verdeutlichen:

Tauchen wir tiefer in diese Punkte ein:

Zweck

DuckDB ist für komplexe analytische Abfragen und OLAP- (Online-Analytical Processing) Workloads konzipiert. Dies macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Datenwissenschaftler und Analysten, die komplexe Abfragen in großen Datensätzen durchführen müssen. DuckDB kann beispielsweise problemlos Abfragen verarbeiten, die Aggregationen, Joins und Fensterfunktionen enthalten, die in Datenanalyseaufgaben häufig vorkommen.

Auf der anderen Seite ist SQLite für leichte, transaktionale Datenbankoperationen konzipiert. Dies macht es zu einer beliebten Wahl für Entwickler, die eine leichte Datenbank für ihre Anwendungen benötigen. SQLite wird häufig in mobilen und Desktop-Anwendungen verwendet, um Benutzerdaten, Konfigurationseinstellungen und andere Anwendungsdaten zu speichern.

Leistung

DuckDB glänzt bei OLAP-Workloads aufgrund seiner spaltenorientierten Speicherung und der vektorisierten Abfrageausführung. Das bedeutet, dass DuckDB Daten spaltenweise anstatt zeilenweise speichert, was es ermöglicht, Operationen auf ganzen Spalten auf einmal durchzuführen. Dies ist besonders vorteilhaft für analytische Abfragen, bei denen oft Operationen auf großen Datenmengen durchgeführt werden. Im Gegensatz dazu ist SQLite für OLTP (Online Transaction Processing)-Workloads optimiert, bei denen kurze, transaktionale Abfragen durchgeführt werden. Der auf der Festplatte basierte Speicher und das zeilenorientierte Design von SQLite machen es effizient für kleine, häufige Lese- und Schreiboperationen, die in transaktionalen Anwendungen üblich sind.

Syntax

DuckDB unterstützt fortschrittliche SQL-Funktionen, die für analytische Abfragen nützlich sind, wie Fensterfunktionen und Common Table Expressions (CTEs). Dies ermöglicht es Benutzern, komplexe Abfragen zu schreiben, die fortgeschrittene analytische Aufgaben durchführen können. Ein Benutzer kann zum Beispiel eine Fensterfunktion in DuckDB verwenden, um eine laufende Summe oder einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, was in der Finanzanalyse oder Zeitreihenanalyse nützlich sein kann.

SQLite hingegen verfügt über eine einfacheren SQL-Syntax, die für die meisten transaktionalen Datenbankoperationen ausreichend ist. Während SQLite nicht alle fortgeschrittenen SQL-Funktionen unterstützt, die DuckDB bietet, unterstützt es die meisten Standard-SQL-Funktionen, die für transaktionale Operationen erforderlich sind, wie Joins, Unterabfragen und grundlegende Aggregationen.

Verwendung in der Datenwissenschaft

DuckDB ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Datenwissenschaftler aufgrund seiner Unterstützung für komplexe SQL-Abfragen und schnelle Abfrageausführung. Mit DuckDB können Datenwissenschaftler komplexe Datenanalyseaufgaben direkt in SQL durchführen, ohne ihre Daten in ein separates Analysetool exportieren zu müssen. Dies kann den Datenanalyse-Workflow erheblich vereinfachen und effizienter machen.

SQLite wird zwar nicht speziell für die analytische Verarbeitung entwickelt, wird aber in der Datenwissenschaft immer noch häufig für leichte Datenmanipulationen und Anwendungen verwendet, bei denen keine vollwertige analytische Datenbank erforderlich ist. SQLite wird zum Beispiel oft bei der Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten eingesetzt, bei denen die Daten klein genug sind, um in den Arbeitsspeicher zu passen, und die Analyseaufgaben relativ einfach sind.

Leistungsvergleich zwischen DuckDB und SQLite

Die Leistung ist ein entscheidender Faktor bei der Wahl eines Datenmanagementsystems. Hier sehen Sie, wie sich DuckDB und SQLite in verschiedenen Leistungsvergleichen schlagen:

Lassen Sie uns genauer auf diese Punkte eingehen:

Analytische Benchmarks (SSB)

Im Star-Schema-Benchmark (SSB), einem gängigen Benchmark zur Überprüfung der Leistung von OLAP-Datenbanken, übertrifft DuckDB SQLite deutlich. Dies liegt an der spaltenorientierten Speicherung und der vektorisierten Abfrageausführung von DuckDB, die es ermöglichen, Operationen an großen Datensätzen effizienter als SQLite durchzuführen.

Schreibtransaktionen

Bei Schreibtransaktionen ist SQLite besser als DuckDB. Dies liegt daran, dass SQLite eine auf der Festplatte basierende Datenbank ist, die für kleine, häufige Schreiboperationen optimiert ist, die in transaktionalen Anwendungen üblich sind. DuckDB hingegen ist eine In-Memory-Datenbank, die für leseintensive Workloads optimiert ist, sodass sie langsamer in schreibintensiven Workloads arbeitet.

Kleine Datensätze und Hardware

Für kleine Datensätze und kleine Hardwarekonfigurationen zeigt DuckDB eine schnellere Leistung im Vergleich zu SQLite. Das liegt daran, dass die in-Memory-Architektur von DuckDB es ermöglicht, Daten viel schneller zu lesen und zu schreiben als SQLite, das eine auf der Festplatte basierende Datenbank ist.

Vektorisierte Abfrageausführung

DuckDB ist darauf ausgelegt, analytische Abfragen (OLAP) zu unterstützen und verwendet dabei vektorisierte Abfrageausführung. Das bedeutet, dass DuckDB Operationen auf ganzen Spalten von Daten auf einmal durchführen kann, was zu schnelleren Abfrageausführungszeiten für OLAP-Abfragen führt. SQLite verarbeitet hingegen jede Zeile der Daten sequenziell, was bei OLAP-Abfragen langsamer sein kann.

Wie analysiert man SQLite-Datenbanken mit DuckDB?

Die Analyse von SQLite-Datenbanken mit DuckDB ist ein einfacher Vorgang, der einige einfache Schritte umfasst. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung dazu:

1. DuckDB installieren: Der erste Schritt besteht darin, DuckDB zu installieren. Wenn Sie Python verwenden, können Sie DuckDB einfach mit pip installieren, einem Paketinstaller für Python. Öffnen Sie Ihre Befehlszeile und führen Sie den folgenden Befehl aus:

pip install duckdb

2. Mit der SQLite-Datenbank verbinden: Sobald DuckDB installiert ist, können Sie eine Verbindung zu Ihrer SQLite-Datenbank mit der Funktion duckdb.connect() herstellen. Angenommen, Ihre SQLite-Datenbank heißt 'my_database.db'. So würden Sie sich damit verbinden:

import duckdb
 
con = duckdb.connect(database='my_database.db', read_only=False)

In diesem Code ist 'my_database.db' der Pfad zu Ihrer SQLite-Datenbankdatei. Das Argument read_only=False bedeutet, dass Sie sowohl auf die Datenbank schreibend als auch lesend zugreifen können.

3. Abfragen ausführen: Nachdem Sie eine Verbindung zu Ihrer SQLite-Datenbank hergestellt haben, können Sie SQL-Abfragen mit der Funktion con.execute() ausführen. Zum Beispiel, um alle Datensätze aus einer Tabelle mit dem Namen 'my_table' auszuwählen, würden Sie das tun:

result = con.execute('SELECT * FROM my_table')

Die Funktion con.execute() gibt ein DuckDBPyResult-Objekt zurück. Sie können die Methode fetchall() dieses Objekts verwenden, um das Ergebnis der Abfrage als Liste von Tupeln zu erhalten:

rows = result.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

Warum DuckDB für die Analyse von SQLite-Datenbanken verwenden?

Es gibt mehrere Gründe, warum Sie DuckDB für die Analyse von SQLite-Datenbanken verwenden möchten:

• Leistung: DuckDB ist für analytische Abfragen konzipiert, die in der Regel leseintensiv sind und große Datenmengen umfassen. DuckDBs In-Memory-Architektur ermöglicht es ihm, diese Arten von Abfragen viel effizienter zu verarbeiten als SQLite. Wenn Sie beispielsweise eine komplexe Abfrage ausführen, bei der Daten aus mehreren Tabellen aggregiert werden, kann DuckDB diese Operation oft schneller als SQLite durchführen.

• Benutzerfreundlichkeit: DuckDB unterstützt die Standard-SQL-Syntax, sodass Sie DuckDB sofort verwenden können, wenn Sie bereits mit SQL vertraut sind. Darüber hinaus kann DuckDB mit nur einem einzigen Befehl installiert werden, was den Einstieg sehr einfach macht. Die Python-API von DuckDB ist ebenfalls sehr intuitiv und einfach zu bedienen, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Datenanalyseaufgaben macht.

• Kompatibilität: DuckDB kann als Ersatz für viele andere SQL-Datenbanken verwendet werden. Das bedeutet, dass Sie zu DuckDB wechseln können, ohne Ihre vorhandenen SQL-Abfragen umschreiben zu müssen. Wenn Sie eine SQLite-Datenbank haben und die Leistungsvorteile von DuckDB nutzen möchten, können Sie ganz einfach eine Verbindung zu Ihrer SQLite-Datenbank mit DuckDB herstellen und Ihre Abfragen ausführen.

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Fazit

Die Wahl des richtigen Datenbankmanagementsystems hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen ab. Während SQLite eine gute Wahl für leichte, transaktionale Datenbankoperationen ist, glänzt DuckDB bei komplexen analytischen Abfragen und OLAP-Workloads. Durch das Verständnis der Stärken und Schwächen jedes Systems können Sie eine informierte Entscheidung treffen, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Häufig gestellte Fragen

F: Kann DuckDB SQLite ersetzen?

A: DuckDB ist nicht dazu gedacht, SQLite zu ersetzen. Während DuckDB bei komplexen analytischen Abfragen hervorragende Leistungen erbringt, ist SQLite immer noch eine gute Wahl für einfache, transaktionale Abfragen. In vielen Fällen macht es Sinn, sowohl SQLite als auch DuckDB zu verwenden, abhängig von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung.

F: Wie verbessert DuckDB die Abfrageleistung?

A: DuckDB verbessert die Abfrageleistung durch seine In-Memory-Architektur. Dadurch kann DuckDB Daten viel schneller lesen und schreiben.