DuckDB教程：构建AI项目

duckdb：数据科学和AI

>的高性能数据库 最近以稳定版本发行的DuckDB duckDB是一种现代的内存分析数据库管理系统（DBMS），可提供高性能和易用性。 这是支持SQL的关系DBMS，将​​SQLite的简单性与复杂数据任务所需的分析能力相结合。

密钥功能：

简单性：

无服务器，无依赖项且可嵌入，使安装和部署直接。 构建只需要C 11编译器。
1. 丰富的功能：全面的SQL支持和深度Python/r集成，非常适合数据科学和交互式分析。
2. 高性能：优化了用于分析的柱状查询执行引擎，启用并行处理和有效的大型数据集处理。>
开源：
3. 根据允许的MIT许可证许可。
可移植性：
4. 在各种操作系统（Linux，MacOS，Windows）和体系结构（X86，ARM）上运行，包括通过DuckDB-Wasm。 可扩展性：
支持自定义数据类型，功能，文件格式和SQL语法的扩展
5. 强大的测试：通过连续集成与综合测试套件进行严格测试。
7. >开始 本节涵盖设置DuckDB，加载CSV数据，执行分析以及了解关系和查询功能。
首先，安装python软件包：

创建duckdb数据库

>使用

>函数创建一个持久数据库：

>

pip install duckdb --upgrade

这将在本地创建一个数据库文件。

connect>让我们加载一个CSV文件（例如，“ dataLab”的“银行 - 市场”）到“银行”表：>

import duckdb
con = duckdb.connect("datacamp.duckdb")

一个简单的查询示例：

con.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS bank AS 
    SELECT * FROM read_csv('bank-marketing.csv')
""")
con.execute("SHOW ALL TABLES").fetchdf()

在 可以使用关系API查询

DuckDB关系（表），将Python函数链接用于数据分析。 例如：

pip install duckdb --upgrade

query函数直接执行SQL查询：>

import duckdb
con = duckdb.connect("datacamp.duckdb")

记住关闭连接：

con.close()

（其余部分详细详细介绍了RAG应用程序和AI查询引擎集成将遵循类似的释义和重组模式，从而维护原始内容的含义和图像放置。）

以上是DuckDB教程：构建AI项目的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！