Изменения

DuckDB была разработана для обеспечения высокой производительности при сложных запросах к большим базам данных во встроенной конфигурации<ref>Т.е. в составе других приложений.</ref><ref name="Kamphuis 2020 pp. 608–612"/>, таких как объединение таблиц с сотнями столбцов и миллиардами строк. В отличие от других встроенных баз данных (например, [[SQLite]]), DuckDB не фокусируется на транзакционных ([[OLTP]]) приложениях, а ориентирована на задачи онлайн-аналитической обработки ([[OLAP]])<ref name="Raasveldt Mühleisen 2019 pp. 1981–1984">{{cite conference | last=Raasveldt | first=Mark | last2=Mühleisen | first2=Hannes | title=DuckDB: an Embeddable Analytical Database | publisher=ACM | date=2019-06-25 | isbn=978-1-4503-5643-5 | doi=10.1145/3299869.3320212 | pages=1981–1984}}</ref>.

DuckDB была разработана для обеспечения высокой производительности при сложных запросах к большим базам данных во встроенной конфигурации<ref>Т.е. в составе других приложений.</ref><ref name="Kamphuis 2020 pp. 608–612"/>, таких как объединение таблиц с сотнями столбцов и миллиардами строк. В отличие от других встроенных баз данных (например, [[SQLite]]), DuckDB не фокусируется на транзакционных ([[OLTP]]) приложениях, а ориентирована на задачи онлайн-аналитической обработки ([[OLAP]])<ref name="Raasveldt Mühleisen 2019 pp. 1981–1984">{{cite conference | last=Raasveldt | first=Mark | last2=Mühleisen | first2=Hannes | title=DuckDB: an Embeddable Analytical Database | publisher=ACM | date=2019-06-25 | isbn=978-1-4503-5643-5 | doi=10.1145/3299869.3320212 | pages=1981–1984}}</ref>.

DuckDB в своей нише OLAP не конкурирует с традиционными СУБД, такими как [[MSSQL]], [[PostgreSQL]] и [[Oracle Database]]. Используя [[SQL]] для запросов, DuckDB нацелена на бессерверные приложения и обеспечивает чрезвычайно быстрые ответы, используя файлы [[Apache Parquet]] для хранения. Эти атрибуты делают его популярным выбором для анализа больших наборов данных в интерактивном режиме, но плохо соответствуют требованиям корпоративного хранилища данных. DuckDB использует [[векторизованный механизм обработки запросов]]<ref>{{cite book | last=Bannert | first=M. | title=Research Software Engineering: A Guide to the Open Source Ecosystem | publisher=CRC Press | series=Chapman & Hall/CRC Data Science Series | year=2024 | isbn=978-1-04-000513-2 | url=https://books.google.com/books?id=yWL7EAAAQBAJ&pg=PT25 | access-date=2024-03-23 | page=25 | archive-date=2024-03-23 | archive-url=https://web.archive.org/web/20240323010627/https://books.google.com/books?id=yWL7EAAAQBAJ&pg=PT25 | url-status=live }}</ref>

DuckDB в своей нише OLAP не конкурирует с традиционными СУБД, такими как [[MSSQL]], [[PostgreSQL]] и [[Oracle Database]]. Используя [[SQL]] для запросов, DuckDB нацелена на бессерверные приложения и обеспечивает чрезвычайно быстрые ответы, используя файлы [[Apache Parquet]] для хранения. Эти атрибуты делают его популярным выбором для анализа больших наборов данных в интерактивном режиме, но плохо соответствуют требованиям корпоративного хранилища данных. DuckDB использует [[векторизованный механизм обработки запросов]]<ref>{{cite book | last=Bannert | first=M. | title=Research Software Engineering: A Guide to the Open Source Ecosystem | publisher=CRC Press | series=Chapman & Hall/CRC Data Science Series | year=2024 | isbn=978-1-04-000513-2 | url=https://books.google.com/books?id=yWL7EAAAQBAJ&pg=PT25 | access-date=2024-03-23 | page=25 | archive-date=2024-03-23 | archive-url=https://web.archive.org/web/20240323010627/https://books.google.com/books?id=yWL7EAAAQBAJ&pg=PT25 | url-status=live }}</ref>. DuckDB выделяется среди систем управления базами данных, поскольку не имеет внешних зависимостей и может быть собрана только с использованием компилятора [[C++11]]<ref>{{Cite web |title=DuckDB Building Instructions |url=https://duckdb.org/docs/dev/building/build_instructions |access-date=2024-08-16 }}</ref>.  

. DuckDB выделяется среди систем управления базами данных, поскольку не имеет внешних зависимостей и может быть собрана только с использованием компилятора [[C++11]]<ref>{{Cite web |title=DuckDB Building Instructions |url=https://duckdb.org/docs/dev/building/build_instructions |access-date=2024-08-16 }}</ref>.  

DuckDB также отклоняется от характерной для СУБД модели [[клиент-сервер]], работая внутри хост-процесса (например, у него есть [[Биндинг|биндинги]] для интерпретатора Python с возможностью непосредственного размещения данных в массивах [[NumPy]])<ref name="Kamphuis 2020 pp. 608–612"/>).

DuckDB также отклоняется от характерной для СУБД модели [[клиент-сервер]], работая внутри хост-процесса (например, у него есть [[Биндинг|биндинги]] для интерпретатора Python с возможностью непосредственного размещения данных в массивах [[NumPy]])<ref name="Kamphuis 2020 pp. 608–612"/>).

== Коммерческое использование ==

== Коммерческое использование ==