Hat év fejlesztés után megjelent a DuckDB 1.0 adatbázis-kezelő rendszer, amelyet az SQLite analitikai lekérdezések alternatívájaként pozicionálnak. A DuckDB ötvözi az SQLite olyan jellemzőit, mint a szűk méret, a beágyazható könyvtár formájában történő csatlakoztatás lehetősége, az adatbázis egyetlen fájlban történő tárolása, valamint a felhasználóbarát CLI felület, az analitikai lekérdezések végrehajtásához szükséges eszközökkel és optimalizálásokkal, amelyek jelentős részt ölelnek fel a tárolt adatokból, például aggregálva a táblák teljes tartalmát vagy több nagy tábla egyesítésével. A projekt kódja C++ nyelven íródott és MIT licenc alatt terjesztik.
Az 1.0-ás verzió a projekt első stabil kiadásaként van megjelölve, amelynek előkészítése során a stabilitás növelésére helyezték a hangsúlyt, nem a funkcionalitás bővítésére. Az új verzióban rögzítették az adatmentési formátum, amely a legutóbbi kiadás óta visszafelé kompatibilitást biztosít. A következő kiadások során a fejlesztők óvatosabban kívánják bővíteni az új funkciókat és figyelembe kívánják venni a verziók közötti kompatibilitás fenntartását, valamint az SQL és C API stabilizálását. Ha a jövőben SQL szemantikai változásokra lesz szükség, a fejlesztők előre meg fogják jelenteni a közelgő változásokról szóló figyelmeztetést és megoldásokat kínálnak a meglévő kód működőképességének megőrzésére.
A DuckDB kiterjesztett SQL nyelvjárást támogat, amely további lehetőségeket biztosít rendkívül bonyolult és hosszan tartó lekérdezések végrehajtására. Például lehetséges összetett típusok (tömbök, struktúrák, egyesítések) használata, valamint tetszőleges és egymásba ágyazott korreláló allekérdezések végrehajtása. Támogatja több lekérdezés párhuzamos végrehajtását, lekérdezések közvetlen végrehajtását CSV és Parquet formátumú fájlokból. Lehetséges a PostgreSQL adatbázis-kezelőből történő importálás is.
A projekt az SQLite-ból származó shell kód mellett egy külön könyvtárba helyezett PostgreSQL parser-t, a MonetDB-ből származó Date Math komponenst, saját megvalósítású ablakos funkciókat (a Segment Tree Aggregation algoritmus alapján), az RE2 könyvtáron alapuló reguláris kifejezések feldolgozóját, egyedi lekérdezés-optimalizálót, egy MVCC mechanizmust a párhuzamos végrehajtás irányítására (Multi-Version Concurrency Control), valamint egy hyper-pipelining lekérdezés-végrehajtó algoritmusra épülő vektorizált végrehajtó motort alkalmaz, amely lehetővé teszi, hogy egy művelet során nagyméretű értékhalmazokat egyszerre kezeljen.
Forrás: opennet.ru
