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我们对DuckDB、SQLite和Pandas在百万行数据上的性能进行了基准测试：结果如何
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文比较了DuckDB、SQLite和Pandas在处理百万行数据集时的速度和内存效率。结果显示，DuckDB在大多数查询中表现最佳，Pandas在某些情况下速度较快但内存占用较高，而SQLite在速度和内存效率上均较差。总体而言，DuckDB是最优选择。
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关键要点
- 本文比较了DuckDB、SQLite和Pandas在处理百万行数据集时的速度和内存效率。
- DuckDB在大多数查询中表现最佳，Pandas在某些情况下速度较快但内存占用较高，SQLite在速度和内存效率上均较差。
- DuckDB是最优选择，适合日常数据分析操作。
- 使用的测试数据集为Kaggle上的银行数据集，包含超过100万行和五个列。
- 所有工具在相同的Jupyter Notebook环境中运行，以确保测试公平。
- 使用四个常见的分析任务进行基准测试：总交易值、按领域分组、按位置过滤、按领域和位置分组。
- 在总交易值查询中，Pandas速度最快，DuckDB稍慢，SQLite最慢且内存占用最高。
- 在按领域分组查询中，DuckDB表现最佳，Pandas稍慢，SQLite最慢且内存占用最高。
- 在按位置过滤查询中，DuckDB速度最快，Pandas较慢，SQLite最慢。
- 在按领域和位置分组查询中，DuckDB处理速度最快，Pandas较慢且内存占用高，SQLite最慢。
- 总体而言，DuckDB在速度和内存使用上表现均衡，是最佳选择。
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