DuckDB Python 本地分析資料庫教學：取代 SQLite Pandas 2026

為什麼你需要認識 DuckDB？

如果你曾經用 Pandas 處理幾百萬行的 CSV 檔案，應該很熟悉那種痛苦：記憶體爆炸、速度緩慢。SQLite 雖然輕量，但它是針對交易型 OLTP 場景設計的，遇到分析型查詢同樣力不從心。

DuckDB 就是為了解決這個問題而生的。它是一個嵌入式的 OLAP 資料庫，可以直接在 Python 裡執行，不需要伺服器，卻能以驚人的速度處理大量資料。

DuckDB 是什麼？它和 SQLite、Pandas 有什麼不同？

SQLite：OLTP，適合少量資料讀寫，例如 App 本地儲存
Pandas：記憶體內 DataFrame 操作，大資料集容易 OOM
DuckDB：OLAP，針對大量資料掃描和聚合最佳化，支援列式儲存、向量化執行

DuckDB 最大的優勢是可以直接查詢 CSV、Parquet、JSON 甚至 Pandas DataFrame，完全不需要先載入資料庫。

安裝與快速入門

pip install duckdb

如果你使用 uv 套件管理工具，速度更快：uv add duckdb

import duckdb
con = duckdb.connect()  # 記憶體內
result = con.execute("SELECT 42 AS answer").fetchall()
print(result)  # [(42,)]

直接查詢 CSV 和 Parquet 檔案

import duckdb
result = duckdb.sql("""
    SELECT category, COUNT(*) as count, AVG(price) as avg_price
    FROM 'sales_data.csv'
    GROUP BY category
    ORDER BY avg_price DESC
""").df()  # .df() 回傳 Pandas DataFrame

支援 glob pattern 一次查詢多個 Parquet 檔案。DuckDB 會智慧地只讀取需要的欄位（column pruning）和資料列（predicate pushdown）。

與 Pandas 無縫整合

import duckdb, pandas as pd
df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
result = duckdb.sql("""
    SELECT user_id, COUNT(*) as order_count, SUM(amount) as total
    FROM df WHERE created_at >= '2025-01-01'
    GROUP BY user_id HAVING total > 1000
""").df()

相較於用 Pandas 做複雜分析，DuckDB 的 SQL 更直覺，速度通常快 5-10 倍以上。

DuckDB vs Polars：該如何選擇？

Polars 也是熱門替代方案。DuckDB 更適合 SQL 工作流程和查詢外部檔案；Polars 更適合 Python/DataFrame API 鏈式轉換。實務上兩者可以混用。

實戰範例：分析電商銷售資料

import duckdb
con = duckdb.connect()

# 月銷售趨勢
monthly = con.sql("""
    SELECT strftime(order_date, '%Y-%m') AS month, category,
        COUNT(DISTINCT order_id) AS orders, SUM(quantity * unit_price) AS revenue
    FROM 'ecommerce_2025.csv'
    WHERE order_status = 'completed'
    GROUP BY month, category ORDER BY month, revenue DESC
""").df()

# 每月 TOP 3
top = con.sql("""
    WITH stats AS (
        SELECT strftime(order_date, '%Y-%m') AS month, category,
            SUM(quantity * unit_price) AS revenue,
            ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY strftime(order_date, '%Y-%m') ORDER BY SUM(quantity * unit_price) DESC) AS rank
        FROM 'ecommerce_2025.csv' WHERE order_status = 'completed'
        GROUP BY month, category
    ) SELECT * FROM stats WHERE rank <= 3
""").df()

即使 2GB CSV 也能在幾秒內完成。

建立持久化分析資料庫

con = duckdb.connect('my_analytics.db')
con.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales AS SELECT * FROM 'ecommerce_2025.csv'")
con.execute("CREATE INDEX idx_date ON sales(order_date)")

實用技巧與最佳實踐

優先使用 Parquet：列式儲存，讀取更快、檔案更小
用 COPY TO 匯出：COPY (SELECT ...) TO 'result.parquet'
善用 .df() 和 .pl()：無縫接軌 Pandas 或 Polars
多執行緒自動開啟：DuckDB 預設利用所有 CPU 核心

結語：什麼時候該用 DuckDB？

最適合場景：本地快速分析 GB 級 CSV/Parquet、習慣 SQL 語法、不想架設重型資料庫但需要 OLAP 能力。現在就試試 pip install duckdb 開始你的第一個查詢吧！

DuckDB Python 本地分析資料庫教學：取代 SQLite 與 Pandas 的最佳選擇（2026）