{"id":143994,"date":"2025-09-22T17:11:59","date_gmt":"2025-09-22T15:11:59","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/reliz-subd-duckdb-1-4-0-s-podderzhkoj-shifrovaniya-bd"},"modified":"2025-09-22T17:11:59","modified_gmt":"2025-09-22T15:11:59","slug":"reliz-subd-duckdb-1-4-0-s-podderzhkoj-shifrovaniya-bd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/news\/reliz-subd-duckdb-1-4-0-s-podderzhkoj-shifrovaniya-bd","title":{"rendered":"Release del DBMS DuckDB 1.4.0 con supporto per la crittografia del DB.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
\u00c8 stato pubblicato il rilascio del DBMS DuckDB 1.4.0, orientato all'esecuzione di query analitiche e concettualmente simile a SQLite. DuckDB combina propriet\u00e0 di SQLite come compattezza, integrazione come libreria embedded, archiviazione del database in un singolo file e interfaccia CLI, con funzionalit\u00e0 e ottimizzazioni per l'esecuzione di query analitiche che coprono una parte significativa dei dati memorizzati, ad esempio, eseguendo aggregazioni su tutto il contenuto delle tabelle o unendo pi\u00f9 tabelle di grandi dimensioni. Il codice del progetto \u00e8 scritto in C++ e distribuito con licenza MIT. <\/p>\n
DuckDB offre un dialetto SQL esteso, inclusi ulteriori funzionalit\u00e0 per gestire query molto complesse e a lungo termine. \u00c8 possibile utilizzare tipi complessi (array, strutture, unioni), oltre a eseguire sottoquery correlate arbitrari e nidificati. Viene supportata l'esecuzione simultanea di pi\u00f9 query, con la possibilit\u00e0 di eseguire query direttamente da file nei formati CSV e Parquet. \u00c8 disponibile il supporto per l'importazione da DBMS PostgreSQL. <\/p>\n
Il progetto utilizza un'interfaccia di SQLite, un parser di PostgreSQL, il componente Date Math di MonetDB, una propria implementazione delle funzioni di finestra (basata sull'algoritmo Segment Tree Aggregation), un gestore di espressioni regolari basato sulla libreria RE2, un ottimizzatore di query personalizzato, un meccanismo MVCC per la gestione della concorrenza (Multi-Version Concurrency Control), oltre a un motore di esecuzione delle query vettorializzato basato sull'algoritmo Hyper-Pipelining Query Execution, che consente di elaborare grandi set di valori in un'unica operazione. <\/p>\n
Nella nuova versione: <\/p>\n
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\u00c8 stata aggiunta la supporto per la memorizzazione dei file del database in forma crittografata. Per la crittografia viene utilizzato l'algoritmo AES-256 in modalit\u00e0 GCM. Vengono crittografati non solo il file principale con i dati, ma anche i log WAL e i file temporanei. Le chiavi per la crittografia del database vengono impostate tramite il comando ATTACH attraverso il parametro ENCRYPTION_KEY. ATTACH 'encrypted.db' AS enc_db (ENCRYPTION_KEY 'quack_quack');\n
\u00c8 stata aggiunta la supporto per il comando 'MERGE INTO', che pu\u00f2 essere utilizzato come alternativa all'espressione 'INSERT \u2026 ON CONFLICT', non richiedendo una chiave primaria e funzionando con condizioni di unione arbitrarie. Il comando 'MERGE INTO' consente di creare espressioni SQL condizionali, combinando in un'unica espressione le operazioni INSERT, UPDATE e DELETE. Ad esempio, tramite MERGE \u00e8 possibile organizzare la fusione di due tabelle, inserendo le registrazioni mancanti e aggiornando quelle esistenti. WITH deletes(item_id, delete_threshold) AS (VALUES (10, 3000)) MERGE INTO Stock USING deletes USING (item_id) WHEN MATCHED AND balance < delete_threshold THEN DELETE RETURNING merge_action, *; < delete_threshold THEN DELETE RETURNING merge_action, *; \n\n
In aggiunta, \u00e8 stata aggiunta la supporto per l'operativit\u00e0 con tabelle in formato Apache Iceberg, consentendo operazioni di scrittura (in precedenza era supportata solo la lettura), permettendo di trasferire dati da Iceberg a DuckDB e viceversa.\n
Nella client command line \u00e8 stato aggiunto un indicatore di progresso per l'esecuzione dell'operazione con previsione del tempo rimanente fino al completamento.\n
\u00c8 stata aggiunta la funzione finestra 'FILL', che pu\u00f2 essere utilizzata per interpolare valori mancanti in finestre ordinate. FROM (VALUES (1, 1), (2, NULL), (3, 42)) t(c1, c2) SELECT fill(c2) OVER (ORDER BY c1) f; 1 21 42\n
\u00c8 stato implementato il componente aggiuntivo Teradata Connector per la connessione ai database Teradata. Il componente aggiuntivo consente di manipolare tabelle, eseguire query e lanciare comandi SQL direttamente in Teradata, utilizzando DuckDB.\n
\u00c8 stata aggiunta la supporto per il checkpoint delle tabelle memorizzate in memoria, ci\u00f2 ha consentito di implementare la compressione. Inoltre, durante il checkpoint viene effettuata la pulizia delle righe eliminate e il recupero dello spazio dopo le operazioni di cancellazione. ATTACH ':memory:' AS memory_compressed (COMPRESS);\n
Sono state proposte diverse ottimizzazioni delle prestazioni: L'implementazione della ordinamento \u00e8 stata trasferita all'uso dell'algoritmo di fusione multi-vie (k-way merge sort), che riduce il movimento dei dati. Le espressioni tabellari comuni (Common Table Expression, CTE) ora vengono materializzate per impostazione predefinita. <\/ul>\n