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使用Python、Parquet和DuckDB构建现代数据分析架构
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原文英文，约2600词，阅读约需10分钟。
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内容提要
现代数据分析可以通过使用Parquet文件和DuckDB简化，直接查询数据，避免传统数据库的复杂性。这种方法提高了分析效率，适合批量处理结构化数据。
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关键要点
- 现代数据分析不必复杂，使用Parquet文件和DuckDB可以简化流程。
- Parquet是一种列式存储格式，适合分析工作，能提高查询效率。
- DuckDB是嵌入式分析数据库，专为分析查询设计，支持直接查询Parquet文件。
- 使用DuckDB时，无需先导入数据，直接编写SQL查询即可。
- 示例数据集为电子商务数据，包含客户、订单和产品信息。
- Parquet文件的存储效率高，通常比CSV文件节省空间。
- DuckDB支持直接查询Parquet文件，避免了传统数据库的复杂性。
- DuckDB在执行复杂分析时表现出色，能够快速处理大数据集。
- 通过SQL查询可以轻松进行多表连接，DuckDB优化了查询性能。
- DuckDB在处理大数据集时比pandas快17倍，适合批量分析。
- 构建可重用的分析查询函数可以提高工作效率，适应不同的分析需求。
- 该分析栈适合处理结构化数据的分析工作，尤其是批量更新的数据。
- 不适合实时更新或需要快速响应的应用场景，传统数据库更为合适。
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