DuckDB 是一款令人兴奋的内嵌式分析型数据库 (OLAP)，它为本地数据分析和处理带来了前所未有的便捷与高效 🚀。它无需外部服务器，可以直接在应用程序进程中运行，并提供了强大的 SQL 支持和列式存储带来的高性能。

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什么是 DuckDB？ 🦆

DuckDB 被誉为“数据科学领域的 SQLite”，是一个开源的、专为分析查询设计的嵌入式数据库管理系统。它与传统的行式数据库（如 SQLite，主要用于事务处理 OLTP）不同，DuckDB 采用列式存储和向量化查询执行引擎，这使得它在处理聚合、扫描和复杂分析查询时速度极快。

核心特性：

• • 内嵌式 (In-Process): 无需单独的服务器进程，直接作为库链接到宿主应用程序中。

• • 分析型 (OLAP): 专为分析查询优化，而非高并发事务处理。

• • SQL 友好: 提供丰富且标准的 SQL 接口，支持复杂查询、窗口函数等。

• • 列式存储: 数据按列存储，分析查询通常只涉及部分列，大大减少 I/O。

• • 向量化执行: CPU 一次处理一批数据（向量），而不是一条一条处理，效率更高。

• • 快速数据导入/导出: 能高效读写常见数据格式，如 CSV, Parquet, JSON。

• • 事务支持 (ACID): 保证数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。

• • 易于安装和使用: 通常是一个单一的文件或库，依赖少。

• • 丰富的 API: 提供 C/C++, Python, Java (JDBC), R, Node.js, Go, Rust 等语言的接口。

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为什么要选择 DuckDB？

在以下场景中，DuckDB 表现出色：

• • 本地数据分析与探索: 直接在本地机器上对 CSV, Parquet 等文件进行快速 SQL 查询和分析，无需导入到大型数据库。

• • 嵌入式分析: 将分析能力直接嵌入到应用程序中，例如在 Web 应用中提供报表或数据可视化功能。

• • ETL 替代方案: 对于中小型数据集，可以用 DuckDB 替代复杂的 ETL 工具，进行数据转换和清洗。

• • 教学与原型验证: 学习 SQL 和数据库概念的绝佳工具，也适合快速验证数据处理逻辑。

• • 交互式数据应用: 例如，构建一个允许用户通过 SQL 查询本地数据集的桌面应用。

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Spring Boot + MyBatis 集成 DuckDB 教程 ☕

将 DuckDB 与流行的 Java Web 框架 Spring Boot 和持久层框架 MyBatis 集成起来非常简单，可以让你在 Java 应用中方便地利用 DuckDB 的强大功能。

1. 添加依赖 (Maven)

在你的 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>3.0.3</version> </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.duckdb</groupId>
        <artifactId>duckdb_jdbc</artifactId>
        <version>0.10.2</version> </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

注意：请务必检查 DuckDB JDBC 驱动和 MyBatis Spring Boot Starter 的最新版本。

2. 配置数据源

在 src/main/resources/application.properties (或 .yml) 文件中配置数据源：

# DuckDB DataSource Configuration
# 使用文件持久化:
spring.datasource.url=jdbc:duckdb:mydatabase.duckdb
# 或者使用内存模式 (每次重启数据丢失):
# spring.datasource.url=jdbc:duckdb:
spring.datasource.driver-class-name=org.duckdb.DuckDBDriver
# DuckDB 本地文件或内存模式通常不需要用户名和密码
# spring.datasource.username=
# spring.datasource.password=

# MyBatis Configuration
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true

• • jdbc:duckdb:mydatabase.duckdb 会在项目根目录下（或指定路径）创建/使用一个名为 mydatabase.duckdb 的数据库文件。

• • jdbc:duckdb: (或 jdbc:duckdb::memory:) 会使用纯内存数据库，速度最快，但数据不会持久化。

3. 创建实体类 (可选，但推荐)

package com.example.duckdbdemo.model;

public class Product {
    private Integer id;
    private String name;
    private Double price;

    // Getters and Setters
    public Integer getId() { return id; }
    public void setId(Integer id) { this.id = id; }
    public String getName() { return name; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public Double getPrice() { return price; }
    public void setPrice(Double price) { this.price = price; }

    @Override
    public String toString() {
        return "Product{" +
               "id=" + id +
               ", name='" + name + '\'' +
               ", price=" + price +
               '}';
    }
}

4. 创建 MyBatis Mapper 接口

package com.example.duckdbdemo.mapper;

import com.example.duckdbdemo.model.Product;
import org.apache.ibatis.annotations.*;

import java.util.List;

@Mapper
public interface ProductMapper {

    @Update("CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (id INTEGER PRIMARY KEY, name VARCHAR, price DECIMAL(10, 2))")
    void createTable();

    @Insert("INSERT INTO products (id, name, price) VALUES (#{id}, #{name}, #{price})")
    void insert(Product product);

    @Select("SELECT id, name, price FROM products WHERE id = #{id}")
    Product findById(Integer id);

    @Select("SELECT id, name, price FROM products")
    List<Product> findAll();

    @Select("SELECT COUNT(*) FROM products")
    int count();
}

• • @Mapper 注解使其能被 Spring Boot 自动扫描到。

• • 我们在这里添加了一个 createTable 方法，用于在应用启动时（如果表不存在）创建表。

5. 创建服务和示例用法

package com.example.duckdbdemo.service;

import com.example.duckdbdemo.mapper.ProductMapper;
import com.example.duckdbdemo.model.Product;
import jakarta.annotation.PostConstruct;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class ProductService {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ProductService.class);

    private final ProductMapper productMapper;

    @Autowired
    public ProductService(ProductMapper productMapper) {
        this.productMapper = productMapper;
    }

    @PostConstruct // 在依赖注入完成后执行
    public void init() {
        log.info("Initializing ProductService...");
        productMapper.createTable(); // 创建表（如果不存在）
        log.info("Products table checked/created.");

        if (productMapper.count() == 0) {
            log.info("No products found, inserting sample data...");
            Product p1 = new Product();
            p1.setId(1);
            p1.setName("DuckDB Super Book");
            p1.setPrice(29.99);
            productMapper.insert(p1);

            Product p2 = new Product();
            p2.setId(2);
            p2.setName("Quacky IDE Extension");
            p2.setPrice(15.50);
            productMapper.insert(p2);
            log.info("Sample data inserted.");
        }
    }

    public Product getProductById(Integer id) {
        return productMapper.findById(id);
    }

    public List<Product> getAllProducts() {
        return productMapper.findAll();
    }
}

6. 运行和测试

创建一个 Spring Boot 主应用类：

package com.example.duckdbdemo;

import com.example.duckdbdemo.model.Product;
import com.example.duckdbdemo.service.ProductService;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
public class DuckdbDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DuckdbDemoApplication.class, args);
    }

    @Bean
    CommandLineRunner runner(ProductService productService) {
        return args -> {
            System.out.println("Fetching product with ID 1:");
            Product product1 = productService.getProductById(1);
            System.out.println(product1);

            System.out.println("\nFetching all products:");
            productService.getAllProducts().forEach(System.out::println);
        };
    }
}

运行 DuckdbDemoApplication，你将在控制台看到 DuckDB 被初始化，表被创建，数据被插入和查询的结果。

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DuckDB 使用注意事项

• • 并发性: DuckDB 对于单个持久化数据库文件是单写入者/多读取者模型。这意味着多个连接可以同时读取数据，但只有一个连接可以在特定时间点写入数据。对于内存数据库 (:memory:)，每个连接默认获得一个独立的私有数据库。这使其非常适合分析查询和嵌入式场景，但不适合需要高并发写入的传统 OLTP 应用。

• • 驱动版本: 确保 DuckDB JDBC 驱动版本与你的需求和 DuckDB 的特性兼容。

• • 内存使用: 虽然 DuckDB 很高效，但复杂的分析查询仍然可能消耗大量内存，尤其是在处理大数据集时。

• • 文件路径: 当使用文件持久化的 DuckDB 时，确保 JDBC URL 中的路径对于应用程序是可写可读的。

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总结 🌟

DuckDB 以其高性能、易用性和内嵌式的特点，为数据分析领域带来了新的活力。通过与 Spring Boot 和 MyBatis 的简单集成，Java 开发者可以轻松地将 DuckDB 的强大分析能力引入到自己的应用程序中，无论是用于本地数据处理、嵌入式分析报表，还是快速原型开发，DuckDB 都是一个值得尝试的优秀工具。它使得在应用程序中直接运行复杂的 SQL 分析查询变得前所未有地简单和高效。