- 安装
- 文档
- 入门
- 连接
- 数据导入
- 客户端 API
- 概览
- ADBC
- C
- C++
- CLI
- Dart
- Go
- Java (JDBC)
- Julia
- Node.js (已弃用)
- Node.js (Neo)
- ODBC
- PHP
- Python
- R
- Rust
- Swift
- Wasm
- SQL
- 介绍
- 语句
- 概览
- ANALYZE
- ALTER TABLE
- ALTER VIEW
- ATTACH 和 DETACH
- CALL
- CHECKPOINT
- COMMENT ON
- COPY
- CREATE INDEX
- CREATE MACRO
- CREATE SCHEMA
- CREATE SECRET
- CREATE SEQUENCE
- CREATE TABLE
- CREATE VIEW
- CREATE TYPE
- DELETE
- DESCRIBE
- DROP
- EXPORT 和 IMPORT DATABASE
- INSERT
- LOAD / INSTALL
- PIVOT
- 性能分析
- SELECT
- SET / RESET
- SET VARIABLE
- SUMMARIZE
- 事务管理
- UNPIVOT
- UPDATE
- USE
- VACUUM
- 查询语法
- SELECT
- FROM 和 JOIN
- WHERE
- GROUP BY
- GROUPING SETS
- HAVING
- ORDER BY
- LIMIT 和 OFFSET
- SAMPLE
- 展开嵌套
- WITH
- WINDOW
- QUALIFY
- VALUES
- FILTER
- 集合操作
- 预处理语句
- 数据类型
- 表达式
- 函数
- 概览
- 聚合函数
- 数组函数
- 位字符串函数
- Blob 函数
- 日期格式化函数
- 日期函数
- 日期部分函数
- 枚举函数
- 间隔函数
- Lambda 函数
- 列表函数
- 映射函数
- 嵌套函数
- 数值函数
- 模式匹配
- 正则表达式
- 结构体函数
- 文本函数
- 时间函数
- 时间戳函数
- 带时区时间戳函数
- 联合函数
- 实用函数
- 窗口函数
- 约束
- 索引
- 元查询
- DuckDB 的 SQL 方言
- 示例
- 配置
- 扩展
- 核心扩展
- 概览
- 自动补全
- Avro
- AWS
- Azure
- Delta
- DuckLake
- 编码
- Excel
- 全文搜索
- httpfs (HTTP 和 S3)
- Iceberg
- ICU
- inet
- jemalloc
- MySQL
- PostgreSQL
- 空间
- SQLite
- TPC-DS
- TPC-H
- UI
- VSS
- 指南
- 概览
- 数据查看器
- 数据库集成
- 文件格式
- 概览
- CSV 导入
- CSV 导出
- 直接读取文件
- Excel 导入
- Excel 导出
- JSON 导入
- JSON 导出
- Parquet 导入
- Parquet 导出
- 查询 Parquet 文件
- 使用 file: 协议访问文件
- 网络和云存储
- 概览
- HTTP Parquet 导入
- S3 Parquet 导入
- S3 Parquet 导出
- S3 Iceberg 导入
- S3 Express One
- GCS 导入
- Cloudflare R2 导入
- 通过 HTTPS / S3 使用 DuckDB
- Fastly 对象存储导入
- 元查询
- ODBC
- 性能
- Python
- 安装
- 执行 SQL
- Jupyter Notebooks
- marimo Notebooks
- Pandas 上的 SQL
- 从 Pandas 导入
- 导出到 Pandas
- 从 Numpy 导入
- 导出到 Numpy
- Arrow 上的 SQL
- 从 Arrow 导入
- 导出到 Arrow
- Pandas 上的关系型 API
- 多个 Python 线程
- 与 Ibis 集成
- 与 Polars 集成
- 使用 fsspec 文件系统
- SQL 编辑器
- SQL 功能
- 代码片段
- 故障排除
- 术语表
- 离线浏览
- 操作手册
- 开发
- 内部结构
- 为什么选择 DuckDB
- 行为准则
- 发布日历
- 路线图
- 站点地图
- 在线演示
构建类型
DuckDB 可以在多种不同的设置下构建,其中大多数直接对应 CMake,但并非全部。
release
此构建已剥离所有断言、调试符号和代码,并针对性能进行了优化。
debug
此构建包含所有调试信息,包括符号、断言和 #ifdef DEBUG
代码块。因此,此构建的二进制文件预计会较慢。注意:此构建不会自动设置特殊的调试定义。
relassert
此构建不会触发 #ifdef DEBUG
代码块,但仍包含调试符号,可以逐行执行并提供行号信息,并且在此构建中仍会检查 D_ASSERT
行。此构建模式的二进制文件比 debug
模式的二进制文件快得多。
reldebug
此构建在许多方面与 relassert
类似,只是此构建中也剥离了断言。
benchmark
此构建是 release
模式的简写,其中设置了 BUILD_BENCHMARK=1
。
tidy-check
这会创建一个构建,然后运行 Clang-Tidy 通过静态分析检查问题或样式违规。CI 也会运行此检查,如果此检查失败,则会导致 CI 失败。
format-fix
| format-changes
| format-main
这实际上不会创建构建,而是使用以下格式检查器来检查样式问题
- 使用 clang-format 修复代码中的格式问题。
- 使用 cmake-format 修复
CMakeLists.txt
文件中的格式问题。
CI 也会运行此检查,如果此检查失败,则会导致 CI 失败。
扩展选择
DuckDB 核心扩展 由 DuckDB 团队维护。它们托管在 duckdb
GitHub 组织中,并由 core
扩展存储库提供服务。
核心扩展可以通过 CORE_EXTENSIONS
标志作为 DuckDB 的一部分进行构建,然后列出要构建的扩展名称。
CORE_EXTENSIONS='tpch;httpfs;fts;json;parquet' make
有关此主题的更多信息,请参阅构建 DuckDB 扩展。
包标志
对于每个由 DuckDB 核心维护的包,Makefile 中都有一个标志来启用该包的构建。可以通过在当前 env
中设置它们,通过 bashrc
或 zshrc
等设置文件,或在调用 make
之前设置它们来启用这些标志,例如:
BUILD_PYTHON=1 make debug
BUILD_PYTHON
设置此标志后,将构建 Python 包。
BUILD_SHELL
设置此标志后,将构建 CLI,此选项通常默认启用。
BUILD_BENCHMARK
设置此标志后,将构建 DuckDB 内部的基准测试套件。有关此功能的更多信息,请参阅README 文件。
BUILD_JDBC
设置此标志后,将构建 Java 包。
BUILD_ODBC
设置此标志后,将构建 ODBC 包。
杂项标志
DISABLE_UNITY
为了缩短编译时间,我们使用 Unity Build 来组合翻译单元。然而,这可能会隐藏 include 错误,此标志会禁用 Unity Build,以便可以检测到这些错误。
DISABLE_SANITIZER
在某些情况下,运行已启用 Sanitizer 构建的可执行文件不受支持或可能导致问题。Julia 就是一个例子。启用此标志后,构建将禁用 Sanitizer。
覆盖 Git 哈希和版本
从源代码构建时,可以使用 OVERRIDE_GIT_DESCRIBE
环境变量来覆盖 Git 哈希和版本。这在从不属于完整 Git 仓库的源代码(例如,不包含提交哈希和标签信息的存档文件)构建时非常有用。例如:
OVERRIDE_GIT_DESCRIBE=v0.10.0-843-g09ea97d0a9 GEN=ninja make
运行 ./build/release/duckdb
时将产生以下输出:
v0.10.1-dev843 09ea97d0a9
...