2025年05月最新！DuckDB开源项目在树莓派的实践指南

引言

DuckDB是一个轻量级的嵌入式分析型数据库管理系统，特别适合在资源有限的设备上运行。本文将详细介绍如何在树莓派上安装、配置和使用DuckDB，包括完整的示例代码和常见问题解决方案。

准备工作

硬件要求

树莓派4B或更新型号（推荐4GB内存或以上）
16GB以上存储卡
稳定的网络连接

软件要求

Raspberry Pi OS（64位版本）
Python 3.9+（推荐3.10+）

安装DuckDB

1. 更新系统

首先确保系统是最新的：

代码片段

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安装依赖项

代码片段

sudo apt install -y build-essential cmake python3-pip python3-dev

3. 安装DuckDB Python包（推荐方式）

代码片段

pip3 install duckdb --user

注意：如果遇到权限问题，可以添加--user参数或使用虚拟环境。

4. 验证安装

代码片段

import duckdb
print(duckdb.__version__)

预期输出应显示类似1.0.0的版本号。

DuckDB基础使用示例

1. 创建数据库和表

代码片段

import duckdb

# 创建内存数据库（或指定文件路径创建持久化数据库）
con = duckdb.connect(database=':memory:')

# 创建表并插入数据
con.execute("""
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name VARCHAR,
    age INTEGER,
    city VARCHAR
)
""")

# 批量插入数据
con.execute("""
INSERT INTO users VALUES 
    (1, 'Alice', 30, 'New York'),
    (2, 'Bob',  25, 'Chicago'),
    (3, 'Carol',35, 'Los Angeles')
""")

2. 查询数据

代码片段

# 简单查询
result = con.execute("SELECT * FROM users WHERE age > 25").fetchall()
print("Users older than 25:")
for row in result:
    print(row)

# DataFrame风格查询（需要pandas）
df = con.execute("SELECT name, city FROM users").df()
print("\nDataFrame output:")
print(df)

3. CSV文件导入导出

代码片段

# CSV导出示例（先确保有写入权限）
con.execute("COPY users TO '/home/pi/users.csv' (HEADER, DELIMITER ',')")

# CSV导入示例（假设有users_backup.csv文件）
con.execute("CREATE TABLE users_backup AS SELECT * FROM read_csv_auto('/home/pi/users_backup.csv')")

DuckDB高级功能实践

Parquet文件支持

代码片段

# Parquet导出（需要pyarrow包）
con.execute("COPY users TO '/home/pi/users.parquet' (FORMAT PARQUET)")

# Parquet导入查询（无需完整导入即可查询）
result = con.execute("""
SELECT * FROM read_parquet('/home/pi/users.parquet') 
WHERE city LIKE '%York%'
""").fetchall()
print("\nParquet query results:")
print(result)

性能优化技巧

内存管理：

代码片段

# DuckDB默认使用系统可用内存的80%
# 可以手动设置内存限制（单位：MB）
con.execute("SET memory_limit='512MB'")

批量插入优化：

代码片段

# Prepare语句+批量插入比单条插入快10倍以上
con.execute("PREPARE insert_user AS INSERT INTO users VALUES ($1, $2, $3, $4)")

# Batch insert example with prepared statement
users_data = [
    (4, 'Dave',  28, 'Boston'),
    (5, 'Eve',   22, 'Seattle')
]

for user in users_data:
    con.execute("EXECUTE insert_user(?, ?, ?, ?)", user)

常见问题解决

安装时编译错误：
- sudo apt install -y libssl-dev
内存不足错误：
- SET memory_limit='256MB'减少内存使用量

Python包冲突：
建议使用虚拟环境：

代码片段

python3 -m venv duckdb_env
source duckdb_env/bin/activate
pip install duckdb pandas pyarrow numpy

Docker方式运行（可选）

如果你的树莓派已经安装了Docker：

代码片段

docker pull duckdb/duckdb:latest-arm64v8-v1.x.x #替换为最新版本号 
docker run -it --rm -v $(pwd):/data duckdb/duckdb:latest-arm64v8-v1.x.x

注意：ARM64版本的镜像名称可能随版本变化，请查看官方文档获取最新信息。

DuckDB CLI使用示例

除了Python接口，还可以直接使用DuckDB命令行工具：

代码片段

wget https://github.com/duckdb/duckdb/releases/download/v1.x.x/duckdb_cli-linux-arm64.zip #替换为最新版本号 
unzip duckdb_cli-linux-arm64.zip 
./duckdb mydatabase.db 

-- CLI内执行SQL命令示例：
CREATE TABLE test(id INTEGER);
INSERT INTO test VALUES (42);
SELECT * FROM test;
.exit #退出CLI

SQL与Python混合编程示例

代码片段

import duckdb

def analyze_data():
    con = duckdb.connect('sales.db')

    # Python变量传递到SQL中(安全的方式)
    min_sales = 1000

    result = con.execute(f"""
        SELECT product_id, SUM(amount) as total_sales 
        FROM sales 
        GROUP BY product_id 
        HAVING total_sales > ?
        ORDER BY total_sales DESC LIMIT 10""", [min_sales]).fetchall()

    return result

if __name__ == '__main__':
    top_products = analyze_data()
    print("Top selling products:", top_products)

DuckDB扩展功能安装

DuckDB支持通过扩展增强功能：

代码片段

-- CLI或Python中执行：
INSTALL spatial; -- GIS地理空间扩展 
LOAD spatial;
INSTALL httpfs; -- HTTP/S3访问扩展 
LOAD httpfs;

-- HTTPFS扩展示例(可直接查询远程CSV)
SELECT * FROM read_csv_auto('https://example.com/data.csv');

Python集成开发完整示例

以下是一个完整的分析脚本示例：

代码片段

import duckdb 

def analyze_temperature_data():
    """从CSV读取温度数据并进行分析"""

    conn = duckdb.connect(database=':memory:')

    # SQL直接读取CSV文件(无需预先导入)
    query = """
        SELECT station_id,
               AVG(temperature) as avg_temp,
               MAX(temperature) as max_temp,
               MIN(temperature) as min_temp,
               COUNT(*) as readings_count

        FROM read_csv_auto('/home/pi/temperature_data/*.csv',
                          header=true,
                          columns={'timestamp': 'TIMESTAMP',
                                  'station_id': 'VARCHAR',
                                  'temperature': 'FLOAT',
                                  'humidity': 'FLOAT'})

        WHERE temperature BETWEEN -40 AND –50 AND humidity IS NOT NULL

        GROUP BY station_id

        HAVING COUNT(*) >–100

        ORDER BY avg_temp DESC"""

    results_df = conn.execute(query).df()

    # Pandas集成分析(可选)
    if not results_df.empty:
        hottest_station –= results_df.iloc[0]['station_id']
        print(f"Hottest station is {hottest_station}")

        # Matplotlib可视化(需要额外安装matplotlib)
        try:
            import matplotlib.pyplot as plt

            plt.figure(figsize=(10,6))
            results_df.plot.bar(x='station_id', y='avg_temp')
            plt.title('Average Temperature by Station')
            plt.ylabel('Temperature (°C)')
            plt.tight_layout()
            plt.savefig('/home/pi/temp_report.png')
            print("Report image saved to temp_report.png")

        except ImportError:
            print("Matplotlib not available for visualization")

if __name__ == '__main__':
    analyze_temperature_data()

Docker Compose部署方案（高级）

对于更复杂的应用场景，可以使用docker-compose.yml：

代码片段

version: '3'
services:
  duckdbserver:
    image: duckdb/duckdb:latest-arm64v8-v1.x.x  
    volumes:
      –./data:/data  
    ports:
      –"8080:8080"  
    command: 
      –standalone  
      –persistent  
      –database=/data/mydb.db  
      –http_port=8080  

volumes:
  data:

networks:
 default:
   name: duckdbserver_network

启动服务：

代码片段

docker-compose up –d

然后可以通过HTTP API访问数据库服务。

HTTP API访问示例

当以standalone模式运行时，可以使用HTTP API进行交互：

代码片段

curl –X POST http://localhost:8080 \
       –H "Content-Type: application/json" \
       –d '{ "query": "SELECT version()" }'

响应将是JSON格式的查询结果。

对于生产环境部署，建议配置认证和HTTPS加密。

Web界面管理工具

虽然DuckDB本身没有官方GUI工具，但可以结合Jupyter Notebook实现可视化操作：

代码片段

pip install jupyterlab  
jupyter lab –ip=0.0.0.0 –port=8888 –no-browser &

然后在浏览器中访问树莓派的IP地址和8888端口即可开始交互式数据分析。

在Notebook中可以直接运行前面提到的所有Python代码片段。