DuckDB vs SQLite: Quelle est la meilleure base de données pour l'analyse ?

Lorsqu'il s'agit de choisir une base de données pour l'analyse, la décision peut être écrasante. Avec une pléthore d'options disponibles, deux noms se démarquent souvent - DuckDB et SQLite. Les deux sont puissants à leur manière, mais ils servent des objectifs différents et excellent dans des domaines différents. Dans ce guide complet, nous allons disséquer les différences entre DuckDB et SQLite, vous aidant à comprendre quelle base de données convient le mieux à vos besoins en matière d'analyse.

DuckDB, souvent appelé le "SQLite pour l'analyse", est une base de données analytique en mémoire conçue pour prendre en charge des requêtes analytiques complexes. D'autre part, SQLite est un moteur de base de données autonome, sans serveur et sans configuration. Il est largement utilisé pour sa simplicité et sa compacité. Mais comment se comparent-ils en termes d'analyse ? Plongeons-y et découvrons-le.

DuckDB et SQLite : Expliqués

Qu'est-ce que DuckDB ?

DuckDB est une base de données analytique en mémoire conçue pour prendre en charge des requêtes analytiques complexes. C'est un projet open source qui a été lancé en juillet 2018 par le groupe d'architectures de bases de données CWI. DuckDB est souvent comparé à SQLite en raison de sa nature intégrable, mais il est spécifiquement conçu pour les charges de travail de traitement analytique en ligne (OLAP). Cela en fait un outil puissant pour les scientifiques des données et les analystes qui ont besoin d'effectuer des requêtes complexes et des manipulations de données.

Qu'est-ce que SQLite ?

SQLite, quant à lui, est un moteur de base de données autonome, sans serveur et sans configuration. Il est largement utilisé en raison de sa simplicité, de sa compacité et du fait qu'il peut être facilement intégré dans les applications. SQLite est conçu pour les charges de travail de traitement transactionnel en ligne (OLTP), ce qui en fait un choix populaire pour les développeurs ayant besoin d'une base de données légère pour leurs applications.

Qui a créé DuckDB et SQLite ?

DuckDB est un produit du groupe d'architectures de bases de données CWI, une équipe connue pour ses contributions dans le domaine de la technologie des bases de données. SQLite, quant à lui, a été créé par D. Richard Hipp en août 2000. Malgré leurs créateurs et objectifs différents, les deux bases de données sont open source et gratuites, ce qui les rend accessibles aux développeurs et aux scientifiques des données du monde entier.

Analyse des bases de données SQLite avec DuckDB

SQLite est un moteur de base de données largement utilisé, connu pour sa simplicité et sa facilité d'utilisation. Cependant, lorsqu'il s'agit d'analyser de grandes quantités de données, SQLite peut ne pas être le choix le plus efficace. C'est là qu'intervient DuckDB. DuckDB est une base de données analytique en mémoire conçue pour gérer des requêtes analytiques complexes, ce qui en fait un excellent outil pour analyser les bases de données SQLite.

DuckDB vs SQLite : Une comparaison complète

Introduction

Dans le domaine des systèmes de gestion de bases de données, deux noms qui reviennent souvent sont DuckDB et SQLite. Les deux sont des choix populaires parmi les développeurs et les scientifiques des données, mais ils servent des objectifs différents et excellent dans des domaines différents. Dans cet article, nous plongerons profondément dans les différences entre DuckDB et SQLite, leurs performances, et comment ils se comparent à d'autres outils tels que PostgreSQL et Pandas.

Comparaison de DuckDB et SQLite

DuckDB et SQLite, bien qu'étant tous deux des moteurs de bases de données SQL, sont conçus pour des objectifs différents et ont des forces différentes. Voici un tableau de comparaison pour illustrer leurs différences :

Plongeons plus en détail dans ces points :

Objectif

DuckDB est conçu pour des requêtes analytiques complexes et des charges de travail OLAP (traitement analytique en ligne). Cela en fait un outil puissant pour les scientifiques des données et les analystes qui ont besoin d'effectuer des requêtes complexes sur de grands ensembles de données. Par exemple, DuckDB peut facilement gérer des requêtes impliquant des agrégations, des jointures et des fonctions de fenêtre, qui sont courantes dans les tâches d'analyse de données.

En revanche, SQLite est conçu pour des opérations légères et transactionnelles de bases de données. Cela en fait un choix populaire pour les développeurs ayant besoin d'une base de données légère pour leurs applications. SQLite est souvent utilisé dans les applications mobiles et de bureau pour stocker les données utilisateur, les paramètres de configuration et autres données d'application.

Performances

DuckDB se distingue dans les charges de travail OLAP grâce à son stockage orienté colonnes et à l'exécution de requêtes vectorisées. Cela signifie que DuckDB stocke les données par colonne plutôt que par ligne, ce qui lui permet d'effectuer des opérations sur des colonnes entières en une seule fois. Cela est particulièrement bénéfique pour les requêtes analytiques, qui impliquent souvent des opérations sur de grands ensembles de données. En revanche, SQLite est optimisé pour les charges de travail OLTP (traitement de transaction en ligne) impliquant des requêtes courtes et transactionnelles. Le stockage basé sur disque et la conception orientée ligne de SQLite le rendent efficace pour les opérations de lecture et d'écriture petites et fréquentes, qui sont courantes dans les applications transactionnelles.

Syntaxe

DuckDB prend en charge des fonctionnalités SQL avancées utiles pour les requêtes analytiques, telles que les fonctions de fenêtre et les expressions de table communes (CTE). Cela permet aux utilisateurs d'écrire des requêtes complexes qui peuvent effectuer des tâches analytiques avancées. Par exemple, un utilisateur peut utiliser une fonction de fenêtre dans DuckDB pour calculer un total cumulé ou une moyenne mobile, ce qui peut être utile dans l'analyse financière ou l'analyse de séries chronologiques.

SQLite, en revanche, a une syntaxe SQL plus simple qui est suffisante pour la plupart des opérations de base de données transactionnelles. Bien que SQLite ne prenne pas en charge certaines des fonctionnalités SQL avancées prises en charge par DuckDB, il prend en charge la plupart des fonctionnalités SQL standard nécessaires aux opérations transactionnelles, telles que les jointures, les sous-requêtes et les agrégations de base.

Utilisation en science des données

DuckDB est un outil puissant pour les scientifiques des données en raison de sa prise en charge des requêtes SQL complexes et de l'exécution rapide des requêtes. Avec DuckDB, les scientifiques des données peuvent effectuer des tâches d'analyse de données complexes directement en SQL, sans avoir à exporter leurs données vers un outil d'analyse séparé. Cela peut grandement simplifier le flux de travail d'analyse de données et le rendre plus efficace.

SQLite, bien qu'il ne soit pas spécifiquement conçu pour le traitement analytique, est encore largement utilisé en science des données pour des tâches de manipulation de données légères et des applications où une base de données analytique complète n'est pas nécessaire. Par exemple, SQLite est souvent utilisé dans des tâches de nettoyage et de prétraitement des données, où les données sont suffisamment petites pour tenir en mémoire et les tâches d'analyse sont relativement simples.

Comparaison des performances DuckDB vs SQLite

Les performances sont un facteur clé dans le choix d'un système de gestion de base de données. Voici comment DuckDB et SQLite se comparent dans différentes évaluations de performances :

Creusons davantage ces points :

Évaluations analytiques (SSB)

Dans le benchmark Star Schema (SSB), qui est un benchmark courant pour tester les performances des bases de données OLAP, DuckDB surpasse SQLite de manière significative. Cela est dû au stockage orienté colonne et à l'exécution de requêtes vectorisées de DuckDB, qui lui permettent d'effectuer des opérations sur de grands ensembles de données de manière plus efficace que SQLite.

Transactions d'écriture

En ce qui concerne les transactions d'écriture, SQLite performe mieux que DuckDB. Cela s'explique par le fait que SQLite est une base de données basée sur disque optimisée pour les petites opérations d'écriture fréquentes, qui sont courantes dans les applications transactionnelles. En revanche, DuckDB est une base de données en mémoire optimisée pour les charges de travail axées sur la lecture, donc elle performe plus lentement dans les charges de travail axées sur l'écriture.

Petits ensembles de données et petit matériel

Pour les petits ensembles de données et les configurations matérielles modestes, DuckDB montre des performances plus rapides par rapport à SQLite. Cela est dû à l'architecture en mémoire de DuckDB, qui lui permet de lire et d'écrire des données beaucoup plus rapidement que SQLite, qui est une base de données basée sur disque.

Exécution de requêtes vectorisées

DuckDB est conçu pour prendre en charge des charges de travail analytiques (OLAP) et utilise l'exécution de requêtes vectorisées. Cela signifie que DuckDB peut effectuer des opérations sur des colonnes de données entières en une seule fois, ce qui conduit à des temps d'exécution de requête plus rapides pour les requêtes OLAP. En revanche, SQLite traite chaque ligne de données de manière séquentielle, ce qui peut être plus lent pour les requêtes OLAP.

Comment analyser les bases de données SQLite avec DuckDB ?

Analyser les bases de données SQLite avec DuckDB est un processus simple qui implique quelques étapes simples. Voici un guide étape par étape sur la façon de le faire :

1. Installer DuckDB : La première étape consiste à installer DuckDB. Si vous utilisez Python, vous pouvez facilement installer DuckDB à l'aide de pip, qui est un gestionnaire de packages pour Python. Ouvrez votre ligne de commande et exécutez la commande suivante :

pip install duckdb

2. Se connecter à la base de données SQLite : Une fois DuckDB installé, vous pouvez vous connecter à votre base de données SQLite en utilisant la fonction duckdb.connect(). Supposons que votre base de données SQLite s'appelle 'my_database.db'. Voici comment vous pouvez vous y connecter :

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

Dans ce code, 'my_database.db' est le chemin vers votre fichier de base de données SQLite. L'argument read_only=False signifie que vous pourrez écrire dans la base de données ainsi que la lire.

3. Exécuter des requêtes : Après vous être connecté à votre base de données SQLite, vous pouvez exécuter des requêtes SQL en utilisant la fonction con.execute(). Par exemple, pour sélectionner tous les enregistrements d'une table nommée 'my_table', vous feriez ceci :

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

La fonction con.execute() renvoie un objet DuckDBPyResult. Vous pouvez utiliser la méthode fetchall() de cet objet pour obtenir le résultat de la requête sous la forme d'une liste de tuples :

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

Pourquoi utiliser DuckDB pour l'analyse de bases de données SQLite ?

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles vous pourriez vouloir utiliser DuckDB pour l'analyse de bases de données SQLite:

• Performance: DuckDB est conçu pour les requêtes analytiques, qui sont généralement axées sur la lecture et impliquent de grandes quantités de données. Son architecture en mémoire lui permet de traiter ces types de requêtes de manière beaucoup plus efficace que SQLite. Par exemple, si vous exécutez une requête complexe impliquant l'agrégation de données provenant de plusieurs tables, DuckDB peut souvent effectuer cette opération beaucoup plus rapidement que SQLite.

• Facilité d'utilisation: DuckDB prend en charge la syntaxe SQL standard, donc si vous êtes déjà familiarisé avec SQL, vous pouvez commencer à utiliser DuckDB immédiatement. De plus, DuckDB peut être installé d'un simple commande, ce qui le rend très facile à utiliser. L'API Python de DuckDB est également très intuitive et facile à utiliser, ce qui en fait un excellent choix pour les tâches d'analyse de données.

• Compatibilité: DuckDB peut être utilisé comme une solution de remplacement pour de nombreuses autres bases de données SQL. Cela signifie que vous pouvez passer à DuckDB sans avoir à réécrire vos requêtes SQL existantes. Si vous disposez d'une base de données SQLite et que vous souhaitez profiter des avantages de performance de DuckDB, vous pouvez simplement vous connecter à votre base de données SQLite avec DuckDB et commencer à exécuter vos requêtes.

Vous êtes intéressé par l'outil de visualisation de données de nouvelle génération alimenté par l'IA qui est open source ? Vous voudrez peut-être jeter un coup d'œil à RATH (opens in a new tab) !

Lien GitHub de RATH : https://github.com/Kanaries/Rath (opens in a new tab)

Imaginez que vous pouvez facilement nettoyer et importer vos données (qu'il s'agisse de fichiers Excel, CSV ou stockés dans des bases de données en ligne), et générer rapidement et efficacement des informations basées sur les données, et effectuer une analyse exploratoire des données sans programmation compliquée. C'est exactement à quoi RATH est conçu.

Regardez la démonstration suivante de RATH identifiant rapidement les anomalies dans les données avec la fonction Data Painter :

Intéressé ? RATH dispose de fonctionnalités avancées exceptionnelles ! Consultez le site web de RATH (opens in a new tab) dès maintenant pour plus de détails !

(opens in a new tab)

Conclusion

Le choix du bon système de gestion de base de données dépend de vos besoins spécifiques et de votre cas d'utilisation. Alors que SQLite est un excellent choix pour des opérations de base de données légères et transactionnelles, DuckDB brille lorsqu'il s'agit de requêtes analytiques complexes et de charges de travail OLAP. En comprenant les forces et les faiblesses de chaque système, vous pouvez prendre une décision éclairée qui correspond le mieux à vos besoins.

Questions fréquemment posées

Q: DuckDB peut-il remplacer SQLite ?

R: DuckDB n'est pas conçu pour remplacer SQLite. Alors que DuckDB excelle dans les requêtes analytiques complexes, SQLite reste un excellent choix pour les requêtes simples et transactionnelles. Dans de nombreux cas, il est judicieux d'utiliser à la fois SQLite et DuckDB, en fonction des besoins spécifiques de votre application.

Q: Comment DuckDB améliore-t-il les performances des requêtes ?

R: DuckDB améliore les performances des requêtes grâce à son architecture en mémoire. Cela permet à DuckDB de lire et d'écrire des données beaucoup plus rapidement.