เหตุผลที่ DuckDB เป็นตัวเลือกแรกของฉันเมื่อต้องประมวลผลข้อมูล

 (robinlinacre.com)
30 คะแนน โดย GN⁺ 2026-01-18 | 2 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • DuckDB คือ โอเพนซอร์ส SQL เอนจิน ที่สามารถประมวลผลข้อมูลตารางขนาดใหญ่บนเครื่องเดียวได้อย่างรวดเร็วและเรียบง่าย และกำลังถูกใช้อย่างแพร่หลายในงานวิศวกรรมข้อมูลช่วงหลัง
  • ติดตั้งง่าย ไม่มี dependency และสามารถรันได้ทันทีในสภาพแวดล้อม Python จึงเหมาะกับ CI และการทดสอบอัตโนมัติ
  • ด้วย การปรับแต่งคิวรีเชิงวิเคราะห์ให้เหมาะสม ทำให้มีประสิทธิภาพเร็วกว่า SQLite หรือ Postgres ได้สูงสุดถึง 1,000 เท่า และสามารถคิวรีไฟล์รูปแบบต่าง ๆ (csv, parquet, json) ได้โดยตรง
  • มีทั้ง ไวยากรณ์ SQL ที่เป็นมิตร (EXCLUDE, COLUMNS, QUALIFY, function chaining ฯลฯ) และ Python API ที่ช่วยให้พัฒนา pipeline ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • ด้วยคุณสมบัติอย่าง รองรับ ACID, UDF ประสิทธิภาพสูง, และ ส่วนขยายสำหรับเชื่อมต่อ PostgreSQL ทำให้กำลังกลายเป็น ทางเลือกแทน lakehouse สำหรับข้อมูลขนาดกลาง

ภาพรวมของ DuckDB

  • DuckDB คือ in-process SQL engine ที่เน้นการ ปรับแต่งคิวรีเชิงวิเคราะห์
    • ทำงานภายในแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องมีเซิร์ฟเวอร์แยก และไม่ต้องพึ่งบริการภายนอกอย่าง Postgres
    • ถูกออกแบบมาสำหรับงาน join และ aggregate ปริมาณมาก และให้ประสิทธิภาพเร็วกว่าเอนจินที่เน้นธุรกรรม (OLTP) ได้สูงสุด 100~1,000 เท่า
  • กรณีใช้งานหลักคือการอ่านไฟล์ขนาดใหญ่ เช่น csv, parquet, json จากดิสก์โดยตรงเพื่อทำ batch processing
  • ยังเหมาะสำหรับ การสำรวจข้อมูลแบบเบา ๆ เช่น เปิดดูไฟล์ CSV จาก command line อย่างง่าย

คุณสมบัติเด่น

  • ความเร็ว

    • DuckDB เป็น หนึ่งในเอนจินประมวลผลข้อมูลโอเพนซอร์สที่เร็วที่สุด และติดอันดับต้น ๆ ใน benchmark อย่างต่อเนื่อง
    • เมื่อเทียบกับ Polars, DataFusion, Spark, Dask ฯลฯ DuckDB เด่นกว่าในข้อมูลขนาดเล็ก ส่วนข้อมูลขนาดใหญ่ Spark และ Dask ยังแข่งขันได้

  • ติดตั้งง่ายและไม่มี dependency

    • DuckDB ถูกแจกจ่ายในรูปแบบ ไบนารีที่คอมไพล์ล่วงหน้าไฟล์เดียว และใน Python สามารถติดตั้งได้ทันทีด้วย pip install duckdb
    • ด้วยความที่ ไม่มี dependency การติดตั้งจึงง่ายกว่ามากเมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์กขนาดใหญ่อย่าง Spark
    • เมื่อใช้ร่วมกับ uv สามารถ ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Python ได้ภายในไม่ถึง 1 วินาที

  • CI และการทดสอบ

    • ด้วย การเริ่มต้นที่รวดเร็วและความเบา จึงเหมาะกับ สภาพแวดล้อม CI และการทดสอบ ของ data pipeline
    • ในอดีตการทดสอบบน Spark ช้าและซับซ้อน แต่ DuckDB ช่วยให้ ตั้งค่าสภาพแวดล้อมได้ง่ายขึ้น และ รักษาความสอดคล้องกับ production ได้สะดวก

  • ประสบการณ์ในการเขียน SQL

    • DuckDB ช่วยให้ เขียน SQL และตรวจสอบไวยากรณ์ ได้อย่างรวดเร็ว
    • เหมาะกับการ รันทันทีและพัฒนาแบบวนซ้ำ มากกว่า Spark local mode หรือ AWS Athena
    • มี UI ที่รองรับระบบ autocomplete

  • ไวยากรณ์ SQL ที่เป็นมิตร

    • DuckDB มี ส่วนขยาย SQL ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ จำนวนมาก
      • รองรับ EXCLUDE, COLUMNS, QUALIFY, window function aggregate modifiers, function chaining (first_name.lower().trim()) เป็นต้น
    • ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้ การเลือกและแปลงคอลัมน์ที่ซับซ้อน เขียนได้กระชับขึ้น

  • รองรับไฟล์หลายรูปแบบ

    • สามารถคิวรีข้อมูลได้โดยตรงจาก S3, เว็บ URL, ไฟล์ในเครื่อง เป็นต้น
      • เช่น อ่านไฟล์ Parquet ระยะไกลด้วยรูปแบบ read_parquet('https://.../flights.parquet')
    • มี ตัวเลือกความเข้มงวดของชนิดข้อมูลใน CSV เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดจากข้อมูลนำเข้าที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน

  • Python API

    • ใน Python สามารถกำหนด pipeline แบบอิง CTE ทีละขั้น และตรวจสอบข้อมูลของแต่ละขั้นได้อย่างง่ายดาย
      • เชื่อม SQL แบบ chain ได้ผ่านการเรียก duckdb.sql()
      • ด้วย lazy execution จึงตรวจสอบผลลัพธ์ระหว่างทางได้โดยไม่เสียประสิทธิภาพ
    • สามารถทดสอบฟังก์ชันในแต่ละขั้นได้ ทำให้ การทดสอบใน CI มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

  • รองรับ ACID

    • DuckDB รับประกัน ACID อย่างสมบูรณ์ แม้ในงานกับข้อมูลปริมาณมาก
    • คุณสมบัตินี้ทำให้สามารถใช้เป็น ทางเลือกขนาดกลาง สำหรับฟอร์แมต lakehouse อย่าง Iceberg และ Delta Lake ได้

  • UDF ประสิทธิภาพสูงและส่วนขยายจากชุมชน

    • สามารถเขียน user-defined function (UDF) ประสิทธิภาพสูง ด้วย C++ ได้
    • ผ่าน Community Extensions สามารถติดตั้งส่วนขยายได้ทันทีด้วยคำสั่งอย่าง INSTALL h3 FROM community
      • ตัวอย่างเช่น รองรับ ดัชนีหกเหลี่ยมสำหรับข้อมูลเชิงพื้นที่ (h3)

  • เอกสาร

    • เอกสารถูกจัดให้ในรูปแบบ ไฟล์ Markdown เดียว ทั้งหมด ทำให้สะดวกต่อ การฝึก LLM หรือการค้นหาในโค้ดเอดิเตอร์
    • มีฟังก์ชัน code folding ช่วยให้คัดลอกเฉพาะส่วนที่ต้องการได้ง่าย

การใช้งานจริงและผลลัพธ์

  • ในโปรเจกต์โอเพนซอร์ส Splink เมื่อเลือกใช้ DuckDB เป็นแบ็กเอนด์หลัก
    • ก็สามารถบรรลุทั้ง การลดปัญหาของผู้ใช้, เพิ่มความเร็วในการทำงาน, และ ทำให้การพัฒนาฟีเจอร์และการทดสอบง่ายขึ้น

ส่วนขยายที่น่าจับตา

  • PostgreSQL Extension: เชื่อมต่อและคิวรีฐานข้อมูล Postgres ได้โดยตรงจาก DuckDB
  • pg_duckdb: ฝังเอนจิน DuckDB ไว้ภายใน Postgres เพื่อให้ ประมวลผลธุรกรรมและงานวิเคราะห์ควบคู่กันได้
    • ในอนาคตหากมีการปรับปรุง การเพิ่มประสิทธิภาพดัชนีของ Postgres และ filter push-up ก็มีโอกาสถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลาย

บทความที่เกี่ยวข้อง

2 ความคิดเห็น

 
kaydash 2026-01-18

มันก็น่าขันดีนะที่ใช้ parq ซึ่งมีไว้สำหรับการประมวลผลแบบกระจาย มาเพื่อประมวลผลบนเครื่องเดี่ยว
 
GN⁺ 2026-01-18
ความคิดเห็นบน Hacker News

  • มีหลายเหตุผลที่ผมชอบ DuckDB
    รองรับทั้งไฟล์ .parquet, .json, .csv และสามารถ อ่านแบบ glob ได้ เช่น select * from 'tsa20*.csv' ทำให้จัดการไฟล์หลายร้อยไฟล์เหมือนเป็นไฟล์เดียวได้
    ถึงสคีมาจะต่างกันก็รวมกันได้ง่ายด้วย union_by_name และ ตัวแยกวิเคราะห์ CSV ก็เดาประเภทข้อมูลให้อัตโนมัติได้ดี
    เวอร์ชัน WebAssembly มีขนาด 2MB และ CLI มีขนาด 16MB เล็กมาก
    จึงสามารถฝังเข้าไปในโปรดักต์ได้โดยตรง เช่น Malloy
    Malloy คล้าย PowerBI หรือ Tableau เวอร์ชันสำหรับสายเทคนิค โดยใช้ semantic model เพื่อช่วยให้ AI เขียนคิวรีได้ดีขึ้น ให้ความรู้สึกเหมือนทำให้ SQL เขียนง่ายขึ้น 10 เท่า

    • การรองรับ CSV ของ DuckDB ทำให้วิธีสำรวจข้อมูลของผมเปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง
      เมื่อก่อนผมต้องเสียเวลาทำความเข้าใจสคีมาก่อน แต่ตอนนี้ผมโหลดข้อมูลเข้ามา เขียน exploratory query ตรวจสอบสมมติฐาน แล้ววนทำขั้นตอนทำความสะอาด แปลงข้อมูล และสร้างตาราง
      ทำให้เจาะลึกได้เร็วขึ้นมาก และยังเจอ ทางตัน ได้ไวขึ้น จึงเสียเวลาน้อยลง
      เคยได้ยินว่ามีงานวิจัยที่อธิบายวิธีทำงานของตัวแยกวิเคราะห์ CSV และไอเดียการปรับปรุงในอนาคต แต่ยังหาไม่เจอ
    • ช่วงหลังผมใช้ ClickHouse เยอะมาก และมันก็มีข้อดีหลายอย่างคล้าย DuckDB
      โดยเฉพาะการ ingest Parquet และ JSON ที่สะดวก และ clickhouse-local ก็คล้ายกับแนวคิดการฝัง DuckDB
      ใช้ไวยากรณ์ SELECT ... FROM s3Cluster(...) เพื่อ ingest แบบ wildcard จากบัคเก็ต S3 ได้ และกระจายงานไปยังโหนดในคลัสเตอร์
      ดูเหมือนว่าจะรองรับ schema_inference_mode ด้วย
      ClickHouse ก็ทำฟีเจอร์คล้าย union_by_name มาแล้ว
      เอกสารที่เกี่ยวข้อง: ฟังก์ชัน s3Cluster, schema inference, PR #55892
    • ผมสร้าง Shaper ขึ้นมา โดยรวมการคิวรีข้อมูลและการทำ visualization แบบเดียวกับแนวคิดของ Malloy
      แต่ Shaper ใช้ SQL แทนการมีภาษาแยกต่างหาก
      สามารถสร้าง แดชบอร์ดด้วย SQL ล้วนๆ บนพื้นฐานของ DuckDB ได้
      Shaper GitHub
    • ผมสร้าง ZenQuery และใช้ DuckDB ภายในระบบ
      มันเร็วมากอย่างน่าทึ่ง และ การตรวจจับสคีมาอัตโนมัติ ก็ทำงานได้ถูกต้องเกือบตลอด
      LLM สามารถสร้าง SQL ที่ถูกต้องจากคำถามภาษาธรรมชาติได้
    • นี่เป็นบทแนะนำที่ยอดเยี่ยมจริงๆ
      ปกติผมใช้วิธี import เข้า SQLite แบบแมนนวล แต่ DuckDB ทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้นมาก

  • ผมเองก็เป็นคนที่ใช้ DuckDB เป็นประจำ
    ผมทำงานกับนักวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาสภาพแวดล้อมชายฝั่งของ BC และรับมือกับข้อมูลปริมาณมหาศาลตั้งแต่ การสังเกตการณ์ธารน้ำแข็งไปจนถึงข้อมูลโดรนน้ำลึก
    เราเลือก DuckDB เป็นเอนจินของเครื่องมือแปลงข้อมูลความหลากหลายทางชีวภาพตัวใหม่ โดยมีเป้าหมายเพื่อแปลงและตรวจสอบข้อมูลตาม มาตรฐาน Darwin Core
    เราสร้างตาราง DuckDB แบบไดนามิกจากสคีมาแล้ว import ข้อมูลเข้าไป ถ้าล้มเหลวก็จะแจ้งเหตุผลเป็นรายแถว
    การแปลงและการตรวจสอบทั้งหมดก็ทำภายใน DuckDB
    ด้วยเหตุนี้เราจึงสร้างแอปที่เร็วขึ้น ทรงพลังกว่าเดิม และ รันในเบราว์เซอร์ได้ด้วย
    นักวิจัยภาคสนามจึงสามารถใช้งานแบบออฟไลน์บนเบราว์เซอร์ iPad ได้
    DuckDB ทำให้ผมรู้สึกมั่นใจว่า SQL จะจัดการงานหนักให้เอง
    ส่วนที่ยังขาดเรื่อง type safety เราก็ชดเชยด้วยการ parse และการทดสอบ
    โปรเจกต์นี้มีเป้าหมายเพื่อให้นักวิทยาศาสตร์สามารถ วิเคราะห์ข้อมูลความหลากหลายทางชีวภาพและจีโนมด้วยเครื่องมือร่วมกัน และเผยแพร่สู่คลังสาธารณะ ได้

    • อยากรู้ว่าชุดข้อมูลเดิมอยู่ในฟอร์แมตอะไร
      ผมทำงานกับข้อมูลวิทยาศาสตร์และต้องเจอ HDF5 บ่อยมาก แต่ DuckDB ยังไม่รองรับ HDF5 โดยตรง
      ส่วน extension ที่มีอยู่ก็ช้าและความสามารถยังไม่พอ ผมเลยสร้าง extension ใหม่ด้วย C++ template
      กำลังมองหาคนที่สนใจร่วมพัฒนา
    • สงสัยว่าถ้าใช้ Polars กับงานแบบเดียวกันจะมีข้อดีอะไรบ้าง
      ส่วนตัวผมรู้สึกว่าไวยากรณ์ของ Polars ใช้ง่ายกว่า SQL มาก เลยยังลังเลว่าคุ้มไหมที่จะลอง DuckDB

  • เราใช้ DuckDB สำหรับงานวิเคราะห์และประมวลผลฟีดของ Bluesky
    เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เร็ว เราใช้ Apache Arrow interface และใช้ SQG เพื่อสร้างโค้ดจาก DuckDB SQL query ได้โดยตรง

    • อยากรู้ tech stack มาก ถ้ามีบทความอธิบายโครงสร้างภายในก็อยากอ่านด้วย เครื่องมือ HN ก็น่าประทับใจมาก

  • อยากแนะนำโปรเจกต์ Java ชื่อ manifold-sql
    มันช่วยให้เขียน DuckDB SQL แบบ type-safe และ inline ได้
    ใส่ SQL ลงไปในโค้ดโดยตรงแล้ววนผลลัพธ์ได้ด้วย .fetch() จึงสะอาดมากโดยไม่ต้องมีเลเยอร์กลาง

  • ข้อเสนอของผู้เขียนฟังขึ้นสำหรับงานประมวลผลข้อมูลพื้นฐาน
    แต่ประโยคที่ว่า “ข้อมูลตารางส่วนใหญ่ประมวลผลได้บนเครื่องเดียว” ยังเป็นประเด็นที่ถกเถียงได้
    เพราะเวลาขยายข้อมูล ทำ pivot หรือ augment ข้อมูล ก็อาจเจอ หน่วยความจำหมด (OOM) ได้เร็วมาก
    อีกทั้งคำกล่าวที่ว่า “SQL ควรเป็นตัวเลือกแรกของ data engineering แบบใหม่” ก็อาจไม่เหมาะกับงานวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

    • ผมคือผู้เขียนเอง
      dataframe API อย่าง Polars หรือ pandas ก็มีข้อดีมาก แต่ปัญหาคือ ecosystem ยังไม่เป็นมาตรฐาน ทำให้ต้องเขียน pipeline ใหม่อยู่บ่อยๆ
      ข้อมูลส่วนใหญ่มีขนาดต่ำกว่า 10GB ดังนั้นเครื่องเดียวก็จัดการได้สบาย
      หลายกรณีใช้ Spark เกินความจำเป็น
      จุดยืนของผมคือ “ลอง DuckDB ก่อน” เพราะในเคสง่ายๆ มันเร็วและมีประสิทธิภาพมาก
    • สำหรับงานวิเคราะห์ขั้นสูงอย่าง ML หรือ visualization dataframe จะเหมาะกว่า
      SQL ดีสำหรับ pipeline แบบตรงไปตรงมา แต่เรื่องความอ่านง่ายก็แล้วแต่คน
      สำหรับผมฝั่ง dataframe อ่านง่ายกว่ามาก
    • SQL ยังเรียนรู้ได้ง่าย และงาน data modeling ส่วนใหญ่ก็ยังทำใน SQL
      ฝั่ง ingestion อาจใช้ Python หรือ Scala กันมาก แต่ SQL จะไม่หายไปไหน
    • ผมกำลัง ประมวลผล ข้อมูล Parquet ขนาด 500GB ด้วย DuckDB อยู่ และมันก็ลื่นและเร็วบนเดสก์ท็อป RAM 50GB
      OOM น่าจะเป็นปัญหาเฉพาะกรณีสุดโต่ง
    • Polars ก็มีข้อดีพวกนี้เกือบทั้งหมด และยังรองรับ GPU กับ distributed backend ด้วย
      ในขณะที่ DuckDB ได้รับความสนใจมาก Polars กลับถูกประเมินค่าต่ำไป

  • ผมทำงานประมวลผลข้อมูลเยอะ และส่วนใหญ่ใช้ Polars
    มันเร็วมาก และมีฟังก์ชันหลายอย่างที่แบบ pandas ทำได้แต่ SQL ทำได้ยาก
    ยังใช้ Python function ได้ตรงๆ ด้วย
    ต่อให้ DuckDB จะเร็วพอๆ กัน ผมก็ยังลังเลเพราะ SQL ดูมี ข้อจำกัดด้านการแสดงออก

    • จากประสบการณ์ของผม DuckDB เร็วกว่าและกระชับกว่ามาก
      เป็น standalone ด้วยจึงติดตั้งง่าย และแทบ ไม่ต้องจูนหรือมี learning curve เลย

  • ผมนำเข้า ไฟล์ Excel รูปแบบเละเทะ ที่สร้างจากเมนเฟรมด้วย DuckDB
    โดยใช้ตัวเลือก all_varchar และโหลดเสร็จในเวลาไม่ถึง 1 วินาที
    ขณะที่ Excel เองยังเปิดไฟล์ไม่เสร็จเลย

  • DuckDB ยอดเยี่ยมมาก แต่ การโหลด extension แบบไดนามิก ชนกับ code signing ทำให้ใช้งานในแอปเชิงพาณิชย์ได้ยาก
    อีกทั้ง spatial extension ก็ใช้คอมโพเนนต์ LGPL จึงมีประเด็นด้านไลเซนส์
    อยากให้สามารถ ประกอบฟีเจอร์เป็นแพ็กเกจย่อย ได้แบบ Apache Arrow โดยเลือกเฉพาะส่วนที่ต้องใช้
    เช่น ส่งอาร์เรย์ผ่าน HTTP ระดับ GB/s ใช้ Arrow Flight, แชร์ไฟล์ใช้ Arrow IPC, อ่าน Parquet ก็เพิ่ม trait แยกต่างหาก
    ระบบชนิดข้อมูล SQL ของ DuckDB ต่างจาก Arrow จึงอาจเกิดปัญหา type mismatch ได้
    ส่วน Arrow มี native library ให้เกือบทุกภาษา

  • ผมสงสัยว่าถ้ามีตารางเดียวที่มีข้อมูลธุรกรรมหลายพันล้านแถว (30 คอลัมน์)
    จะสามารถดึงหน้าเพจที่ถูกกรองด้วยเงื่อนไข WHERE ได้เร็วไหม
    บน Postgres แค่ count(*) ธรรมดาก็ใช้เวลานานแล้ว

    • ถ้าสเกลระดับนี้ ใน DuckDB ก็น่าจะจบได้ ภายในไม่กี่วินาที
      เคสที่ช้ามีแค่ตอน join ซับซ้อนหรือประมวลผลหลายไฟล์แบบ glob เท่านั้น
    • ถ้าจะเร่งความเร็ว count การทำ แคชเป็นระยะ อาจดีกว่าใช้อินเด็กซ์
      ถ้าเงื่อนไข WHERE เป็นคู่คอลัมน์-ค่าที่เรียบง่าย ก็น่าจะทำได้เร็วพอสมควร

  • DuckDB ไม่ได้เป็นแค่ฐานข้อมูลที่เร็ว แต่ยังมี ประสบการณ์นักพัฒนา (devx) ที่ยอดเยี่ยม
    เริ่มต้นได้ง่าย จึงทำให้ ecosystem เติบโตอย่างรวดเร็ว
    การผสานกับ Web/WASM ก็น่าประทับใจมาก
    อยากให้มี เอนจินขนาดเล็ก แบบนี้เกิดขึ้นอีกเยอะๆ เพื่อให้เกิดการแข่งขันและนวัตกรรมต่อไป