引言
从2019年阿姆斯特丹CWI的一个研究项目起步，DuckDB发展成为过去十年中应用最广泛的数据库之一。它应用场景众多，包括笔记本、ETL管道、仪表盘、CI测试运行器、SaaS产品内的嵌入式分析，甚至能在iPhone上以100的规模因子运行TPC - H。许多公司围绕它开发出了实际产品，如MotherDuck将其封装成云数据仓库，Hex、Omni和Evidence等将其用作应用内执行引擎和缓存，Fivetran在数据湖写入器中使用它进行合并和压缩，Rill基于它构建开源BI工具，Greybeam也用它处理数百万次查询。
什么是DuckDB？
DuckDB是一个进程内分析型SQL数据库。“分析型”意味着它针对扫描数百万行数据进行过滤、聚合和连接的查询进行了优化，而非通过主键查找单条记录的查询；“进程内”表示它没有服务器，可像加载NumPy或Polars一样，作为库加载到程序中。它以单个小于20 MB的二进制文件形式发布，无需外部依赖，可通过`pip install duckdb`、`brew install duckdb`安装，或在C++项目中链接`libduckdb`。它能直接打开包含Parquet、CSV或JSON文件的目录，将其视为SQL数据库。而且，DuckDB还是目前最快的单节点分析引擎之一，常能与花费数百万美元的集群相抗衡。
查询在进程内运行
将DuckDB指向笔记本电脑上一个6 GB的Parquet文件，不到一秒就能得到结果，无需集群、设置、迁移和`CREATE TABLE`。大多数分析型数据库是服务器，如Snowflake、Postgres、BigQuery和Redshift，需打开连接，通过TCP发送SQL语句，等待结果返回，此过程中结果集记录要序列化、反序列化，对于大型结果集，这项工作耗时可能比查询本身还长。DuckDB是库，无守护进程、端口和集群，只需加载`libduckdb`到程序中调用函数即可。2017年，Mark Raasveldt和Hannes Mühleisen研究发现，客户端协议是查询过程中最慢的一步，主要受带宽限制和每个值处理开销影响。DuckDB与客户端处于同一进程，避开了这两个瓶颈。当Python脚本针对Pandas数据框执行查询时，DuckDB可使用替换扫描功能，理想情况下能直接读取Python进程的底层缓冲区，实现零复制。以Arrow格式返回结果或查询基于Arrow的数据，可避免传统API带来的逐行转换开销。
从SQL到逻辑计划
解析
SQL语句进入DuckDB后，第一步是解析为抽象语法树（AST），DuckDB使用Postgres解析器的一个分支。AST是查询的树形表示，解析过程将扁平字符串转换为引擎能理解的结构化对象。树形结构便于引擎其他部分工作，绑定器、优化器和物理规划器都依赖它处理查询。
绑定
绑定阶段根据目录解析AST中的每个名称，进行类型检查，输出绑定树，暴露未解析列、模糊引用和类型不匹配等错误，将原始SQL文本转换为类型化的树。
优化器
DuckDB的优化器由一系列小型、专注的转换组成，可单独检查和禁用。如过滤下推，将`WHERE`谓词靠近扫描操作；子查询展开，将相关子查询重写为连接操作；动态连接 - 过滤下推，在哈希连接中利用构建侧数据计算边界，推回到探测侧扫描操作；连接顺序优化，使用动态规划算法选择最优连接顺序。整个优化阶段通常在约一毫秒内完成，之后得到逻辑计划。
物理计划
将逻辑步骤映射到物理操作符
优化器输出的逻辑计划说明计算内容，但未指定算法。DuckDB遍历逻辑计划，根据节点输入形状和谓词选择物理操作符，输出物理计划，即由执行器知道如何运行的物理操作符组成的树。物理计划会拆分为多个管道。
管道
管道可想象成装配线，数据从一端进入，经过一系列站点处理后传递给下一个站点。如`WHERE`操作、投影操作、哈希连接的探测侧等可构成管道，管道能并行执行。
管道中断器
有些操作符需看到整个输入数据才能产生输出，如`ORDER BY`、`GROUP BY`、哈希连接的构建侧，这些操作符是管道中断器或接收器，标志着一个管道的结束和下一个管道的开始。物理计划由接收器连接起来的一系列管道组成。
接收器中的操作
接收器的操作分为接收、合并和最终处理三个阶段。接收阶段，每个线程接收数据块并写入本地状态；合并阶段，将各线程本地状态合并到全局状态；最终处理阶段，合并后的全局状态作为下一个管道的输入。
并行性是局部的
管道和接收器通过为线程分配数据块和本地状态实现并行运行，DuckDB一次只对一个管道进行并行处理，这是分块驱动的并行处理和向量化执行能有效工作的原因之一。
存储层
DuckDB数据库
DuckDB数据库是单一文件，通常扩展名为`.duckdb`或`.db`，数据分割成固定大小的块，文件头包含元数据，每个块带有校验和，用于检测数据是否损坏。
列、行组和区域映射
块内部各列分开存储，列存储在分析查询中更具优势。每列分割成行组，行组是并行处理的基本单位。每个行组带有区域映射，包含最小值、最大值和空值计数，可用于跳过不满足谓词的数据。区域映射的有效性取决于列的排序方式。
Parquet
用户常将DuckDB指向Parquet文件进行查询。Parquet是列存的，按列和行组存储最小/最大统计信息，DuckDB可利用这些信息确定满足查询谓词的行组，只读取所需列块。若文件在远程位置，DuckDB可按需获取字节，合理的`WHERE`子句可提高网络性能。
CSV
CSV文件无自我描述性，DuckDB通过CSV嗅探器确定列的分隔符、值是否加引号、引号如何转义、第一行是否包含列名以及每列的类型。嗅探器包括方言检测、列类型检测和标题行检测，基于采样数据工作，可调整采样大小。
执行
查询运行前需进行大量工作，包括解析、绑定、优化和编译成物理计划，存储层也会提前做很多工作。第2部分将从执行阶段开始介绍。