DuckDB: O Novo Favorito para Análise de Dados
DuckDB é um mecanismo de análise SQL que está ganhando notoriedade rapidamente, evidenciado por suas estatísticas impressionantes:
DuckDB x Postgres — Classificação por estrelas do GitHub
Em um período comparável de dois anos, o DuckDB experimentou o mesmo crescimento em popularidade que o Snowflake, conforme relatado pelas tendências do DB-Engines. Parece bem posicionado para se tornar popular nos próximos anos e substituir pelo menos algumas das cargas atualmente processadas em data warehouses tradicionais.
Principais Benefícios do DuckDB
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Facilidade de instalação: executar o DuckDB é tão simples quanto
brew install duckdb(que instala o DuckDB CLI). - Baixa complexidade: a ausência de um servidor (DuckDB é apenas um binário) significa que não há necessidade de lidar com credenciais, listas de controle de acesso, configurações de firewall, etc.
- Compatibilidade universal: com pouquíssimas dependências, o DuckDB é o epítome da portabilidade — ele pode até ser executado no seu navegador!
- Integração com DataFrame: a biblioteca Python do DuckDB tem a capacidade de consultar DataFrames do Pandas — isso é uma virada de jogo! Ele atua como uma camada unificadora ou "cola" entre ele e quaisquer sistemas que não possa consultar diretamente, facilitando a etapa de transformação no processamento de dados.
- Extensões: DuckDB possui um mecanismo de extensão flexível, que permite maior flexibilidade, principalmente quando se trata de leitura de dados diretamente do JSON e Parquet ou diretamente do S3. Esse recurso melhora muito a experiência dos desenvolvedores.
- Estabilidade e eficiência: DuckDB foi projetado para lidar com cargas de trabalho além dos limites de memória (embora com algumas limitações). Isto é particularmente relevante em cenários onde os conjuntos de dados analisados são significativamente maiores do que a RAM disponível, mas pequenos o suficiente para caber no disco — permitindo que as análises sejam concluídas usando hardware "barato" e prontamente disponível (como o seu laptop).
DuckDB em Pipelines de Dados do Mundo Real
Comparado aos sistemas baseados em nuvem, o DuckDB se destaca por seus requisitos mínimos e custo-benefício. Elimina a necessidade de contas na nuvem, cotas ou despesas adicionais. A consistência do DuckDB em todos os ambientes, desde o laptop de um desenvolvedor até as configurações de produção, contrasta fortemente com as soluções baseadas em nuvem que muitas vezes sofrem desvios à medida que o tempo passa e os dados ficam obsoletos ou inválidos.
A simplicidade de executar o DuckDB em qualquer lugar contorna desafios comuns vistos em sistemas distribuídos, como movimentação de dados para nós de computação, orquestração de VM/trabalho e tratamento de falhas. A capacidade das máquinas modernas, baseadas em nuvem ou como aquelas alimentadas pelos SoCs M1 da Apple, aprimora ainda mais a utilidade do DuckDB, permitindo cenários de processamento de máquina única para conjuntos de dados significativamente grandes. A realidade é que muito poucos clientes precisarão processar TB de dados diariamente, necessitando genuinamente de mais capacidade de CPU do que a disponível em todas as nuvens públicas.
Integração com DataFrames Pandas
Uma vantagem significativa do DuckDB, especialmente no ecossistema Python, é sua integração perfeita com DataFrames do Pandas. Esse recurso simplifica o processo de mesclagem de diversos conjuntos de dados de diversas fontes, agilizando a análise de dados e as tarefas de transformação.
Para ilustrar a facilidade, criei um repositório onde faço um leve tratamento de um dataset qualquer relacionado a algo de plano econômico (https://data.world/mkalish/great-streets) e dele crio um DataFrame Pandas, faço atribuição ao DuckDB e faço queries junto com um PostgreSQL (você pode ver os outros bancos compatíveis aqui).
Segue repositório: GitHub - duckdb_postgresql
Exemplo de Código em Python
# Instalando dependências
%pip install --quiet wget
%pip install --quiet duckdb
%pip install --quiet jupysql
%pip install --quiet duckdb-engine
%pip install --quiet pandas
%pip install --quiet matplotlib
%pip install --quiet psycopg2-binary
%pip install --quiet dash
%pip install --quiet plotly
# Importações
import wget
import duckdb
import pandas as pd
# DC Mayor's office of Planning and Economic Development - Dataset
df = pd.read_csv('dataset.csv', delimiter=";", encoding='ISO-8859-1')
# Substituindo espaços por underlines nos nomes das colunas
df.columns = df.columns.str.replace(' ', '_').str.lower()
# Removendo o '$' e ';' e convertendo para float
df['official_amount'] = df['official_amount'].str.replace('[$;]', '', regex=True).astype(float)
df.tail()
# Carregando e configurando o Jupyter Notebook para trabalhar com o DuckDB
%load_ext sql
%config SqlMagic.autopandas = True
%config SqlMagic.feedback = False
%config SqlMagic.displaycon = False
%config SqlMagic.named_parameters=True
# Conectando ao DuckDB local
%sql duckdb:///
# Conectando ao DuckDB
con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=False)
# Registrando o DataFrame do Pandas como uma tabela no DuckDB
con.register('my_table', df)
# Agora você pode executar consultas SQL na tabela registrada
result = con.execute("SELECT * FROM my_table").fetchdf()
print(result)
import random
import psycopg2
# Conexão com o banco de dados PostgreSQL
conn = psycopg2.connect(
dbname='postgres',
user='admin',
password='admin',
host='localhost',
port='5432'
)
from psycopg2 import sql
cur = conn.cursor()
# Criando a tabela dataset
cur.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dataset (
id SERIAL PRIMARY KEY,
city VARCHAR(255),
official_amount FLOAT
)
""")
# Lista de cidades americanas para inserir na tabela
cities = ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston", "Phoenix",
"Philadelphia", "San Antonio", "San Diego", "Dallas", "San Jose",
"Austin", "Jacksonville", "Fort Worth", "Columbus", "Charlotte",
"San Francisco", "Indianapolis", "Seattle", "Denver", "Washington"]
# Inserindo 50 registros na tabela
for _ in range(50):
city = random.choice(cities)
official_amount = round(random.uniform(1000, 5000), 2)
cur.execute(
sql.SQL("INSERT INTO dataset (city, official_amount) VALUES (%s, %s)"),
[city, official_amount]
)
# Commitando a transação
conn.commit()
# Fechando a conexão
cur.close()
conn.close()
%%sql
select * from postgres.public.dataset
limit 5;
%%sql
# Caso já exista conexão com postgresql
DETACH DATABASE pg;
# Conectando com postgresql
ATTACH 'dbname=postgres user=admin host=localhost password=admin connect_timeout=10' AS pg (TYPE postgres, READ_ONLY);
# Executando a consulta de junção no DuckDB
SELECT
A.city,
SUM(A.official_amount) AS total_official_amount
FROM postgres.public.dataset AS A
INNER JOIN my_table AS B USING (city)
GROUP BY A.city
Conclusão
O DuckDB é um sistema de gerenciamento de banco de dados embutido e orientado a colunas, projetado para análise de dados e processamento de consultas OLAP (Online Analytical Processing). Sua arquitetura é otimizada para cenários de análise de dados, onde a capacidade de executar consultas complexas e agregações em grandes conjuntos de dados é crucial. Um dos aspectos notáveis do DuckDB é sua facilidade de integração em aplicações existentes, pois não requer configuração de servidor ou gerenciamento separado, podendo ser executado diretamente dentro do processo de uma aplicação.
A principal vantagem do DuckDB reside em sua eficiência e velocidade no processamento de consultas em grandes volumes de dados, graças à sua arquitetura orientada a colunas e técnicas de execução de consultas avançadas, como a vectorização. Isso o torna uma escolha atraente para cientistas de dados, analistas e desenvolvedores que precisam realizar análises rápidas e interativas em seus conjuntos de dados.
Repositório: GitHub - duckdb_postgresql
Top comments (1)
O DuckDB parece promissor! A facilidade de integração com Pandas e a capacidade de trabalhar diretamente com DataFrames é um grande atrativo para quem trabalha com análise de dados em Python.