随着数据集的使用量急剧增加，HuggingFace社区已经变成了众多数据集默认存放的仓库。每月，海量数据集被上传到社区，这些数据集亟需有效的查询、过滤和发现。每个月在HuggingFaceHub创建的数据集我们现在非常激动地宣布，您可以直接在HuggingFace社区中对您的数据集进行SQL

DuckDB简介DockDB官网DuckDB是一款开源免费类似Sqlite的嵌入式数据库，支持直接使用内存或单个文件作为数据库。DuckDB着重于数据处理和分析，是一个款OLAP（联机分析处理）类型的数据库，主要特点如下：开源免费，MIT协议功能完善，支持标准SQL、事务、二级索引等高性能，低消耗（内存/文件占用小）灵

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duckdb练习学习sql的新选择-用duckdb代替mysql个人最佳分析数据库01.duckdb和依赖的parquet、httpfs插件02.测试duckdb是否能正常使用OSS,03.在postgresql中使用pg_duckdb访问oss内的parquet文件duckdb扩展duckdb_mysql.DuckDBtodirectlyreadandwri

数据库数据库上托应用，下连基础设施，是整个IT系统中，承上启下最为关键的一环PostgresqlPG以C语言写成，因此其内部公开的接口（无论是FDW的回调函数接口还是供FDW使用的内部接口）都是面向C语言设计的，时空地理分布式，时序文档超融合PostgreSQL把锁分为三类,table-leve

安装duckdbhttps://duckdb.org/docs/installation/index加载mysql扩展https://duckdb.org/docs/extensions/mysql.html离线安装的话，可以等INSTALLmysql;超时后，根据它提示的URL到有网环境下载，再传到服务器挂载Nginx，修改/etc/hosts指向，再重新执行INSTALL。Demo代码如下：import

duckdbCatalog（目录）：表示整个数据库或数据库管理系统。一个数据库服务器可以包含多个数据库，每个数据库都有自己的Catalog1.database--catalogcatalog_namedatabase：In‑Memoryvs.PersistentDatabasedatabase--database_listnew_db.my_schema:system

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我在2021年底开始使用Polars和DuckDB。我立刻意识到这些库很快就会成为数据科学生态系统的核心。自那时起，这些库的受欢迎程度呈指数级增长。在这篇文章中，我做出了一些关于未来几年数据科学领域的发展方向和原因的预测。这篇文章旨在检验我的预测能力。但我也写这篇文章是为

duckdbDuckDB0.10.0引入了新的数据类型ArrayArray不同于Postgres的数组类型（Postgres的是可变长度的），DuckDB的Array列存储固定大小的数组目前相似度计算支持单精度浮点数（4字节）DuckDB的FLOAT4=numpy.float3目前vss功能还有待丰富--持续关注Vector向

使用DuckDB访问Minio以对象存储为中心的世界的数据库数据库一直是基于SAN的块存储和基于NAS的文件存储的主要工作负载，OLAP数据库领域将在未来几年内转向对象存储优先的定位在DuckDB实例的生命周期内存储在内存中。持久密码以未加密的二进制格式存储在~/.duc

Crunchy最近发布了一个CrunchyBridge的服务，通过duckdb扩展了pg对于数据分析的能力，官方发布的内容值得学习下参考玩法说明实际上目前社区也有一个pg的duckdb_fdw，也值得体验下，CrunchyBridge不是一个fdw扩展，反而是使用了类似citus的postgreshooks参考资料https://g

什么是duckdbDuckDB是一个开源的嵌入式SQL数据库管理系统。与传统的SQL数据库不同，DuckDB不需要一个服务器进程，也不需要在系统上安装数据库软件。它被设计为轻量级和高性能，可以轻松嵌入到应用程序中，提供完整的SQL数据库功能。以下是DuckDB的一些关键特性：1.**轻量级**：DuckDB的

大家好，今天给大家分享的是一个开源的面向列的关系数据库管理系统(RDBMS)。DuckDB是一个嵌入式的分析型数据库，它提供了高性能的数据分析和数据处理能力。DuckDB的设计目标是为数据科学家、分析师和数据工程师提供一个快速、灵活且易于使用的数据分析工具。它支持SQL查询语言，并提

创建数据库1.会有一个或者两个文件.duckbd.wal 2.用户的数据库名称--databasename-database_oid数据库对象表的全限定名可表示为：Catalog名.Schema名.表名01.DuckDB'stwointernaldatabaseschemanames,systemandtemp.有两个内部的数据schema_nameT

本文完整代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1简介大家好我是费老师，就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现，功能丰

DuckDB源码配置源码编译sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstall-ygitg++cmakeninja-buildlibssl-devgitclonegit@github.com:duckdb/duckdb.gitcdduckdbmakedebug/releaseissue当我们编译debug版本的时候可能会出现如下图所示的问题：调试配置{/

直接使用以下脚本：importpsycopg2importduckdbimportpandasaspd#ConnecttoPostgreSQLconn_postgres=psycopg2.connect(dbname="pg_test_db",user="your_username",#Replacewithyourusernamepassword="your_password&qu

产品经理的春天-DuckDB数据库http://duckdb.org/-无需安装，再也不用大数据那边的平台了。-零基础，会SQL就能玩。映射MySQL数据库，直接在本地查询MySQL数据支持跨库Join跟DBA要个账号就完了。#启动DUCKDB./duckdbme.duckdb映射MySQL数据库：ATTACH'host=127.0.0.1user=adminpass

通用的问题数据库存储的位置在那里;数据库的所有者是谁；其它用户如何来访问这个数据库；duckdbDuckDB是阿姆斯特丹CentrumWiskunde&Informatica(CWI)数学和理论计算研究中心的学者们的创意，它嵌入在一个主机进程中。无需安装、更新或维护DBMS服务器软件程序DuckDB

#%%importpandasaspdimportglobimporttimeimportduckdb#%%conn=duckdb.connect()#%%cur_time=time.time()df=conn.execute("""select*fromread_csv_auto('*.csv',header=True)limit10

数据处理数据处理的本质是：针对不同需求，读取并标准化数据集后，施加不同的变换组合shell-Unix管道也有缺点——只能进行线性的流水线排布SQL-关系型数据库是数据处理系统的集大成者。spark数据集和算子一层层细化数据库基本组件对于一个数据库来说，解析器

使用duckdb来了解数据usingself-drivingcardatafromthenuScenesdataset,andwritingPythoncodetovisualizeitsroute,IMUacceleration,andperceivedobjects.传统方法：nuScenes官方提供了一个数据集开发工具nuscenes-devkit，封装了数据读取、索引、

dbt-duckdb是一个dbt扩展，功能很强大，同时社区也有相关的文章，使用duckdb替换spark处理一些数据的pipeline因为duckdb具有很不错的olap性能，同时支持不少外部数据集成（比如s3，http，parquet，pg。。。。）dbt-duckdb扩展使用起来很方便，而且对于dbt的兼容是很不错的，以下是老外的一个实践

数据库大致类型C/S关系型数据库引擎高并发数据量超大网络与应用程序分离 MariaDBMySQL,Oracle,PostgreSQL,或者SQLServer mysql:多线程SQL服务器组成的服务器/客户端体系结构-可伸缩性，安全性 PostgreSQL使用称为多版本并发控制或MVCC的技术来维护数据