作者：默思編輯部 發布：2026-05-25
DuckDB 是一款「進程內」（in-process）SQL OLAP（線上分析處理）資料庫——完全在應用程式的進程裡運行，不需要額外的網路通訊、身份驗證或伺服器管理。這代表資料科學家可以直接用一句 SQL 查詢，同時 join 本機的 parquet 檔案與遠端的 Iceberg 資料表、跨 PostgreSQL 資料庫做彙總、甚至做地理空間 join，完全不需要架設額外的資料庫伺服器。
2026 年 4 月釋出的 DuckDB v1.5.2，帶來了效能改善，並讓 DuckLake 擴充套件正式進入生產可用（production-ready）階段。DuckLake 是一種新的資料表格式，把 metadata（中繼資料）儲存在具備事務性的資料庫裡，而不是傳統的檔案型錄（file-based catalog）——這讓 metadata 查詢更快、分割區裁剪（partition pruning）能即時完成、寫入速度更快，並支援跨多資料表的 ACID 事務、schema 演進，以及時光回溯（time travel）查詢功能,而且全部都能透過統一的 SQL 介面操作，資料規模從幾 MB 到幾 PB 都適用。
另一項值得關注的整合是 pg_duckdb 擴充套件在 2026 年正式達到 1.0 版本——這讓開發者可以直接在 PostgreSQL 裡以擴充套件的形式運行 DuckDB 引擎，等於把 DuckDB 的分析效能優勢，直接帶進既有的 PostgreSQL 生產環境，不需要另外搬遷資料或維護獨立的分析資料庫。
2026 年 5 月，DuckDB 團隊正式釋出了 ui 擴充套件——一個輕量的網頁介面，提供 SQL 查詢、資料瀏覽、檔案上傳與查詢結果匯出功能，讓一個原本設計給程式化操作的嵌入式資料庫，也能透過圖形化介面直接使用，降低了非工程背景使用者的操作門檻。
對於用 Python 做資料工程、需要處理跨多來源（本機檔案、雲端資料湖、關聯式資料庫）的分析查詢的開發者而言，DuckDB 提供了一種介於「單機用 pandas／Polars 處理」與「架設完整資料倉儲」之間的中間選項——不需要額外基礎設施，卻能享有接近正式資料倉儲等級的 SQL 分析能力，這正是它近兩年在資料工程社群快速普及的核心原因。