DuckDB、Snowflake和Databricks大比拼

现代数据处理：一场全面的对比

近年来数据的指数增长正在改变企业的运营和决策方式。从初创企业到大型企业，各行各业的组织都在利用数据来赢得竞争优势，以优化运营并驱动创新。随着数据激增，高效地存储、处理和检索海量信息成为一项挑战性任务。

虽然如SQLite和MySQL这样的传统数据库有其一，现代的数据处理平台如DuckDB、Snowflake和Databricks正在改变数据处理的格局。

• DuckDB 🪶💻: DuckDB 成为轻量级、进程内分析数据库的佼佼者，非常适合使用 SQL 查询快速分析本地数据集。
• Snowflake ☁️📈: Snowflake 彻底改变了数据仓库格局，以其原生云架构和可扩展性提供了全面的数据存储、处理能力及与 AI 的无缝集成。
• Databricks 🌐⚙️🔥: Databricks 提供了一个统一的大数据处理和机器学习平台，基于 Apache Spark 的强大功能，打造了一个完整的大数据处理和高级分析生态系统。

当我们开始比较这些数据分析平台时，需要注意的是，每个平台都有自己的强项，并且都是为特定应用场景设计的。理解这些区别对于选择适合您数据处理需求的合适工具非常重要。

主要架构

要真正理解DuckDB、Snowflake和Databricks的能力和局限性，我们需要了解它们的底层架构。

DuckDB：强大的内存分析工具

DuckDB以其独特的架构而著称，作为一个嵌入式SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。与传统的客户端-服务器数据库系统不同的是，DuckDB完全运行在宿主应用程序的进程中。

DuckDB的几个关键架构特点包括：

1. 自托管执行：DuckDB在宿主应用程序或用户环境的同一进程中运行，消除了网络的开销，从而实现了极快的查询执行。
2. 列式存储：数据以列式格式存储，优化了涉及大量数据扫描但仅限少数几列的分析查询。DuckDB的架构与SQLite有相似之处，但它针对的是分析工作负载，在OLAP场景中通常优于SQLite。
3. 向量化查询执行：DuckDB以小批量（通常每次处理1024个值）处理数据，使得CPU缓存和SIMD指令的使用更加高效。虽然这种方法优化了本地单节点操作的性能，但在高数据量场景中可能会成为瓶颈。MotherDuck商用化了DuckDB，并且能够处理磁盘溢出的情况。
4. 自适应压缩：系统根据需要自动选择适合各列的压缩方案，以平衡存储效率和查询性能。

雪flake：云原生的数据平台

雪flake采用了与众不同的方式，其云原生、完全托管的数据仓库服务架构将计算与存储分离，使计算和存储可以独立扩展。

Snowflake架构的关键组成部分有：

1. 多集群、共享数据资源：Snowflake 使用多个计算集群，这些集群可以访问同一集中化的数据存储，从而支持并发查询而不复制数据。
2. 带有专有层的云存储：虽然数据存储在云服务中（例如 Amazon S3、Azure Blob Storage 或 Google Cloud Storage），Snowflake 实现了一个专有层来优化数据访问和管理。这使平台能够跨云提供商提供统一的接口，实现高级数据管理功能（例如时间旅行），并根据工作负载优化数据格式和压缩方式。
3. 虚拟仓库：计算资源被组织成“虚拟仓库”，这些仓库可以根据工作负载需求独立扩展或缩减。
4. 微分区和数据聚类：数据会被自动组织成微分区和聚类，以实现最佳查询性能。
5. Snowpark ：通过提供原生非结构化数据处理能力，扩展 Snowflake 超出 SQL 数据处理的范围。

雪flake的架构专注于提供一个完全托管的数据云服务，尤其注重存储和计算分离的设计，以达到最优的性能和成本管理。

Databricks: 智能数据平台

Databricks提供了一个全面的平台，结合了Apache Spark的强大功能和其他专有技术，创建了一个统一的数据环境，用于数据工程、数据分析和机器学习。

Databricks 架构的关键方面有：

1. Apache Spark：虽然Snowflake也支持Spark作业，但Databricks选择深度集成和优化Spark作为其核心引擎技术。
2. Delta Lake 和 Apache Iceberg：Databricks推出了Delta Lake，这是一个开源存储层，为数据湖带来了ACID事务和更高的数据可靠性。
3. 支持多种使用场景：Databricks提供几个主要的产品，如工作流/作业（用于ETL管道）、SQL仓库、通用计算（用于临时工作负载）和笔记本（支持Python、PySpark和SQL，用于临时数据分析）。
4. MLflow集成：内置的MLflow支持使机器学习工作流从实验到部署更加便捷。

Databricks 实现了湖仓一体（Lakehouse）架构，结合了数据仓库和数据湖的最佳特性。数据云实际上是第一个提出这种混合概念的公司。这种架构提供更灵活的数据存储和处理选项，非常适合那些需要处理多种类型数据并进行高级分析的组织。

应用场景

了解每个平台的典型使用场景对于确定哪个解决方案最契合组织的需求至关重要。让我们探讨一下DuckDB、Snowflake和Databricks各自表现突出的场景。

DuckDB 的应用场景

DuckDB 在需要快速高效分析小型至中型数据集的场景中表现优异。以下是一些 DuckDB 的应用场景：

1. 数据科学和探索性数据分析：数据科学家和分析师可以利用DuckDB进行快速原型设计和数据集探索，而无需复杂的设置。
2. 嵌入式分析：需要内置分析能力的应用程序可以嵌入DuckDB，以提供快速查询性能而无需外部依赖。
3. 本地数据处理：对于处理本地文件或中等规模数据集的任务，DuckDB提供了一种轻量级的解决方案，无需搭建完整的数据库服务器。
4. ETL过程：DuckDB可以高效地处理本地数据的提取、转换和加载（ETL）操作，非常适合处理数据准备任务。

pandas是一个基于Python的开源数据分析项目，也是一个流行的数据操作工具。当数据集超过内存限制时，DuckDB作为一个有吸引力的替代方案显得非常出色。虽然pandas处理小型内存数据集非常得心应手，但DuckDB则在扩展性方面更为出色，让您能够处理更大的数据集，而不会因为内存限制而导致性能下降。

雪花用例场景

雪flake的云原生架构设计设计用于处理大规模的企业级数据流。它在以下方面特别是表现出色：

1. 集中式数据仓库：组织可以将Snowflake用作其数据的单一数据源，供多个团队和应用程序访问。
2. 商业智能和报告：Snowflake的性能和可扩展性使其成为驱动BI工具和生成大型数据集的复杂报告的理想选择。
3. 数据共享和数据市场：Snowflake独特的数据共享功能使组织能够轻松地共享和货币化数据。
4. AI与机器学习：Snowflake的架构支持AI/ML工作流，与AI平台集成，使其成为用于预测分析、实时决策和大规模模型训练的理想选择。虽然该平台在支持AI和机器学习工作流方面正在变得越来越好，但相对于Databricks来说，这仍然是一个相对较新的功能。

Databricks 使用场景

Databricks 提供了一个全方位的平台，涵盖各种大数据和机器学习的应用场景。

1. 统一治理： 使用 Unity Catalog 和 Workspaces 来集中管理对数据的访问、创建表的管道以及由该数据构建的模型。
2. 高级分析和机器学习： Databricks 提供了集成环境，用于大规模开发和部署机器学习模型。
3. 实时数据处理： 基于其 Spark 架构，Databricks 在实时分析和应用中处理流数据方面表现出色。
4. 大规模 ETL 和数据工程： 在处理大规模数据集的复杂数据转换和集成任务时，Databricks 提供了强大的工具和优化。

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我们也还整理了一份关于Databricks vs. Snowflake的全面指南。可以看看，以获取这两个数据云更深入的对比分析。

性能和扩展性方面

随着数据量和需求的增加，数据处理平台的性能和可扩展性变得至关重要。让我们看看DuckDB、Snowflake和Databricks如何应对不断增加的工作负载，并比较它们在这方面的表现。

DuckDB（鸭鸭数据库）:

DuckDB的内嵌架构在处理某些类型的工作负载时，特别是在处理本地中等大小的数据集时，提供了显著的性能优势。

表现强项:

• 极快的内存数据集查询
• 有效利用CPU缓存和向量处理
• 由于没有客户端-服务器通信，延迟非常低

可扩展性方面的问题:

• 受到单节点资源限制。（MotherDuck 在其商业版本中解决了该限制。）
• 并未设计用于分布式计算或处理非常大的数据集，
• 随着数据量接近或超出可用内存，性能可能下降，

Snowflake:

雪flake的云原生架构设计旨在实现弹性可扩展，能够轻松处理日益增长的工作负载。

表现强项:

• 自动查询优化与缓存
• 独立扩展计算和存储资源
• 在多个虚拟仓库中的并发查询

可扩展性特点:

• 几乎无限的存储空间
• 可以瞬间增减计算资源
• 支持高并发的多集群架构

Databricks:

Databricks 利用 Apache Spark 的分布式计算能力，并结合专有的优化技术，为大数据工作负载提供高性能和高可扩展性。

表现优势:

• 用于处理大规模数据集的分布式处理
• 强力支持Python用户在ETL、ML和AI领域中的应用
• 既适合批处理也适合流式数据处理

可扩展性：

• 计算资源的弹性伸缩
• 支持多节点集群
• 处理拍字节级数据的能力

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易用和集成的便捷性

数据处理平台的易用性和集成能力可以显著影响其在组织中的采用和效果。让我们看看DuckDB、Snowflake和Databricks在易用性和与现有工具和工作流程集成能力方面的比较。

DuckDB：简洁和简单的设置

DuckDB因其简洁性和易用性而受到欢迎，特别是对于熟悉SQL的用户来说。

易用性方面:

• 几乎不需要设置——既可以作为Python库使用，也可以作为独立的可执行文件运行
• 提供熟悉的SQL接口来进行查询和操作数据
• 与诸如pandas和Arrow等数据科学工具无缝集成

集成能力：

• 可直接查询 Parquet 文件以及其他数据格式
• 易于嵌入应用程序或用于数据科学工作流中
• 支持与多种编程语言（例如 Python、R、Java 等）集成。还适用于云环境，包括与 AWS 服务集成的支持正在不断增长，包括在 AWS Lambda 函数中的运行能力。

DuckDB的简单性使其成为数据科学家的理想选择。这些数据科学家需要快速访问SQL功能，而无需安装数据库服务器。它具有直接处理文件的能力，并且可以与流行的数据科学工具集成，从而增强其在分析流程中的实用性。

Snowflake：云原生管理和无缝扩展性

Snowflake 提供了一个易于用户操作的界面，并结合了强大的管理特性，旨在简化数据仓库的管理。

易于使用:

• 网页版用户界面，用于执行查询、数据加载和管理任务
• 自动优化并建立数据索引
• 内置的数据共享与协作功能

整合能力:，

• 提供多种商务智能工具和数据集成平台的连接器
• 支持多种编程语言和框架工具
• 与云服务和数据编排工具无缝集成

Databricks: 高级功能的综合性平台

Databricks提供了一个统一的平台，既易于使用，又具备高级功能，适用于数据工程、数据分析和机器学习模型的开发。

易用性方面:

• 用于交互式数据探索和分析的协作笔记本工具
• 自动扩展能力以及无服务器计算，但计算管理对服务器服务来说仍是一项复杂任务。
• 集成的工作流，涵盖数据工程和机器学习任务

集成能力 ：

• 与主要云提供商（如AWS、Azure和Google Cloud）的无缝集成
• 支持多种数据源和格式
• 数据科学和机器学习领域丰富的工具和库生态系统

选择这些平台往往取决于您的团队的技术专长、数据工作负载的复杂程度、以及它们与现有系统和工具集成的深度等因素。

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如何在性能和预算之间找到平衡：成本与定价模型

理解DuckDB、Snowflake和Databricks的成本结构和定价模型对于做出符合您组织预算和数据处理需求的明智决策至关重要。让我们拆解每个平台的定价策略，并评估它们在不同场景下的性价比。

DuckDB：免费且开源

因此，DuckDB因此因其开源且免费而在这一对比中独树一帜，这也就意味着它没有正式的费用体系。

定价模式:

• 完全免费且开源软件
• 无需支付许可费或使用成本

成本方面的考虑，

尽管软件本身是免费的，但可能会有一些间接成本，例如：

• 使用DuckDB开发和维护的应用程序
• 运行DuckDB所需的硬件资源（例如，用于更大数据集的强大本地机器）
• 由于缺乏支持而占用的工程师时间，或支持计划的费用

Snowflake：按需计费的云计算经济学

Snowflake采用了按使用量计费模式，成本与实际使用量挂钩。

定价模式:

• 计算和存储费用分别计费
• 计算费用按使用秒数（精确到秒）计费，不同虚拟仓库大小有不同的费率
• 存储费用根据存储的数据量和存储时间计费

成本考虑:

• 无服务器的简洁
• 因为这是一个无服务器服务，你无法控制配置（如集群、工作进程、节点等）。
• 虽然简化了管理，但这可能导致过度配置，从而增加成本。
• Snowflake 正在开发多种成本管理工具，帮助用户优化成本。

Databricks：统一分析平台的价格

在 Databricks 上运行作业的定价也是根据使用量来计算的。但是平台对某些功能（例如 SQL 仓库）的定价结构相对而言更复杂。要详细了解您的成本，请参阅有关 Databricks 定价 的详尽文章以及如何优化您的费用。

定价模式:

• 按消耗的数据砖单元（DBU）计费，费用会根据不同计算实例类型而变化
• 基于工作区的定价，一些功能根据层级（标准、高级、企业）定价

费用考量:

• 提供比Snowflake更多的计算资源控制，包括服务器和无服务器产品。
• 用户可以手动选择和配置资源，但这个过程可能复杂且耗时，这要求一定的技术知识和耐心。
• 当正确使用Photon, Graviton和Spot实例时，可以节省成本。
• 自动扩展可以帮助管理某些作业的成本，但已被发现比Gradient效果差得多。
• Lakehouse架构可能降低整体数据管理成本。

做个比较分析

在评估这些平台的性价比时：

• DuckDB在零直接成本上表现突出，非常适合小型或预算有限的项目。然而，它仅限于本地处理，没有内置的可扩展性或高级AI功能。由于缺乏支持，团队需要自己动手，投入时间来定制项目以满足需求。了解更多功能，可以去看看MotherDuck，该公司正在商业化DuckDB。
• Snowflake为正在迁移到云端数据仓库的组织提供了在性能和成本上取得良好平衡的选择，尤其是那些工作负载变化不定的组织。它支持更大规模的运营，并通过集成提供一些AI功能，这使它对于需要这些功能的企业来说更具有成本效益。
• Databricks对于完全利用其统一平台的组织可以提供价值，这可能会降低管理和使用多个独立工具的成本。其优势在于支持非常大规模的数据集处理和高级AI/ML工作流，适合需要复杂、数据密集型需求的组织。

不仅要考虑直接费用，还要考虑可能节省的开发时间、管理成本，以及快速从数据中获得价值的能力。看起来更贵的平台，如果能显著提升生产力或带来新的收入增长机会，最终可能会证明其成本效益。

要点：如何挑选合适的数据分析工具？

在选择DuckDB、Snowflake和Databricks之间时，请考虑以下几点：

数据量：

• DuckDB：小型到中型的本地数据
• Snowflake：大规模的数据仓库
• Databricks：大数据及多样化的工作负载

应用场景：

• DuckDB：SQL 查询，支持快速原型开发和嵌入式分析的数据仓库
• Snowflake：企业数据仓库，支持数据处理管道、机器学习任务和 BI 报告
• Databricks：数据湖仓，支持高级机器学习和 AI 应用的数据处理

使用起来很方便

• DuckDB: 最简单的配置，最少的维护
• Snowflake: 用户友好的界面，云服务
• Databricks: 功能全面却更复杂

成本构成：

• DuckDB：免费、开源
• Snowflake：按用量付费
• Databricks：按DBU计费

扩展性 ：

• DuckDB：受限于单机资源的使用
• Snowflake：弹性云扩展性更强
• Databricks：分布式计算，可扩展性强

根据你的数据量、分析复杂度、团队技能、预算和增长预期来选择。记住，这些平台可以相互补充，经常一起使用来满足各种数据处理需求。

比较表格

这张表格提供了每个平台的关键特征的快速概要，便于在重要功能上进行比较。

结论部分：

DuckDB、Snowflake和Databricks各自提供了应对现代数据处理挑战的独特方案。这些平台迅速发展的背后，反映了现代商业环境中数据处理需求的日益复杂和增长规模。

虽然选择合适的平台很重要，但更重要的是在你的组织中培养一种以数据驱动的文化。投资培训和教育，鼓励实验和创新，并准备好随着需求的变化和新技术的出现来调整你的方法。

无论你是在云端数据分析领域选择DuckDB、Databricks和Snowflake，还是考虑将DuckDB作为处理本地数据的pandas替代工具，理解这些平台的优势对于制定合适的数据策略至关重要。通过明智选择并利用这些平台的优势，你可以让你的组织在日益数据化的世界中保持领先地位。