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如何打造超级技术栈

发布时间:2021-02-23 10:59:58 所属栏目:动态 来源:互联网
导读:2.2 SQL 分析:DuckDB 本周 star 增长数:650+ DuckDB 是一款嵌入式关系型分析数据库,主要用于嵌入其他程序执行快速的 SQL 分析查询,官方称其为分析型数据库中的 SQLite,使用 C 或 C++ 可将数据库服务器直接嵌入到应用程序中。特性: 语法解析:使用 Post

2.2 SQL 分析:DuckDB

本周 star 增长数:650+

DuckDB 是一款嵌入式关系型分析数据库,主要用于嵌入其他程序执行快速的 SQL 分析查询,官方称其为“分析型数据库中的 SQLite”,使用 C 或 C++ 可将数据库服务器直接嵌入到应用程序中。特性:

  • 语法解析:使用 PostgreSQL 解析器,该解析器被重新打包为独立库
  • shell:对 SQLite shell 进行了调整,以使用 DuckDB
  • 测试:使用 SQLite 中的 SQL 逻辑测试来测试 DuckDB
  • 模糊查询:使用 SQLsmith 生成随机查询以进行额外的测试
  • Date Math:使用 MonetDB 中的 Date Math 组件
  • SQL 窗口函数:DuckDB 的窗口函数实现使用分段树聚合,如 Viktor Leis、KanKundhikanjana、Alfons Kemper 和 Thomas Neumann
  • 执行引擎:矢量化执行引擎的灵感来源于 PeterBoncz、Marcin Zukowski 和 Niels nes 的论文 “MonetDB/X 100:超级流水线查询执行”
  • 优化器:DuckDB 的优化器从 Guido Moerkotte 和 Thomas Neumman 的论文 “动态规划回击” 以及 Thomas Neumann 和 Alfons Kemper 的“取消任意查询嵌套”中获得灵感
  • 并发控制:我们的 MVCC 实现灵感来自于 Thomas Neumann,Tobias Mühlbauer 和 Alfons Kemper 的论文“用于主存数据库系统的快速序列化多版本并发控制”
  • 存储:DuckDB 使用 DataBlock 作为持久存储,如 Harald lang、Tobias Mühlbauer、Florian Funke、Peter Boncz、Thomas Neumann 和 Alfons Kemper 在“数据块:利用矢量化和编译的压缩存储上的混合 OLTP和OLAP” 中描述的那样
  • 正则表达式:DuckDB 使用 Google 的 RE2 正则表达式引擎

(编辑:长春站长网)

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