DuckDB是一款备受欢迎的简单易用的嵌入式数据库管理系统。
DuckDB是一款开源的免费嵌入式数据库管理系统，专为数据分析和在线分析处理(OLAP)服务而设计。其特性如下：DuckDB是免费的开源软件，所有人都可以使用和修改其代码。
DuckDB是一款嵌入式的数据库管理系统，与使用它的应用程序在同一进程中运行，速度快，使用方便。它主要服务于数据分析和在线分析处理(OLAP)。DuckDB支持标准SQL，可在数据上运行查询、汇总连接和其他SQL函数，在应用程序内部运行，不需要单独的进程，这消除了进程间通信的开销。DuckDB是一个简单的基于文件的数据库，不需要单独安装服务器，只需将库包含在应用程序中即可。
总之，DuckDB是一款易用的嵌入式分析数据库，适用于需要快速和简单的数据分析功能的应用程序。它填补了分析处理领域的空白，而完整的数据库服务器则过于复杂。
DuckDB变得越来越受欢迎的原因有很多。这款数据库是为了快速的分析查询而设计的，因此它针对大型数据集上的聚合、连接和复杂查询进行了优化，这些类型的查询通常在分析和报告中使用。
除此之外：DuckDB易于安装部署和使用，不需要单独的服务器。DuckDB在应用程序内部嵌入运行，这使得它易于集成到不同的编程语言和环境中。
尽管它非常简单，DuckDB仍然具有丰富的功能集，支持完整的SQL标准事务二级索引，并且与流行的数据分析编程语言集成良好。
DuckDB经过充分的测试和稳定性验证，它有一个广泛的测试套件，并在各种平台上进行持续集成和测试，以确保稳定性。DuckDB提供与专门的OLAP数据库相当的性能，同时更易于部署，这使得它既适用于中小型数据集的分析查询，也适用于大型企业数据集。
总的来说，DuckDB将SQLite的简单易用性与专业列存储数据库的分析性能相结合。所有这些因素-一性能、简单性、功能和开源许可-促使DuckDB在开发人员和数据分析师中越来越受欢迎。使用DuckDB Python示例测试其特性，安装方法为pip install uckdb。其他编程语言请参考DuckDB的安装指南。在本例中，将使用Kaggle的Data Science Salaries 2023 CSV数据集，并测试DuckDB的各种功能，包括Relation AP。
DuckDB提供了一个关系API，允许用户将查询操作连接在一起。这些查询是懒惰评估的，这使得DuckDB能够优化它们的执行。已经加载了数据科学工资数据集，并显示了别名。
可以像Pandas一样将一个CSV文件加载到一个关系中。DuckDB提供了一个关系API.，允许用户将查询操作连接在一起。在本视频中，对数据集进行了排序和限制，只显示了基于薪资的排名后五位的职位。
通过指南了解有关关系API的更多信息，你还可以使用关系API来连接两个数据集。在本例中，通过更改“job_title”的别名名称，我们连接了同一个数据集，并使用SQL方法进行了分析。
DuckDB默认运行在内存数据库中，这意味着创建的任何表都存储在内存中，而不是持久化到磁盘上。通过使用connect(方法)，可以连接到磁盘上的持久化数据库文件，并将任何写入该数据库连接的数据保存到磁盘文件中。
创建新表，并执行完成所有任务后必须关闭与数据库的连接。
DuckDB为数据科学提供了比其他数据库解决方案更具吸引力的选择。
随着越来越多的数据专业人士发现DuckDB的用户友好性，DuckDB将在未来几年吸引更多用户。为您推荐《SQL数据分析实战(第2版)》一书，该书详细介绍了与SQL数据分析相关的基本解决方案，包括SQL数据分析导论、SQL和数据准备、聚合和窗口函数、导入和导出数据、使用复合数据类型进行分析、高性能SQL科学方法和应用问题求解等内容。此外，本书还提供了相应的示例代码，帮助读者更好地理解相关方案的实现过程。
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