既然我们已经了解了 DuckDB 的基本概念以及它在 2020 年代初期崛起的原因，现在是时候熟悉它的操作方法了。本章将重点介绍 DuckDB 命令行界面 (CLI)。我们将学习如何在不同环境中安装它，然后了解内置的命令。最后，我们将通过它查询一个远程的 CSV 文件。

DuckDB 支持的环境

DuckDB 涵盖了多种编程语言和操作系统（Linux、Windows、macOS），同时支持 Intel/AMD 和 ARM 架构。截至撰写之时，它支持命令行、Python、R、Java、Javascript、Go、Rust、Node.js、Julia、C/C++、ODBC、JDBC、WASM 和 Swift 等环境。本章我们将重点介绍 DuckDB 命令行界面 (CLI)，因为我们认为这是让您快速上手的最简单方法。

DuckDB 命令行界面不需要单独安装服务器，因为 DuckDB 是一个嵌入式数据库，在命令行界面中它也是嵌入式的。

DuckDB 命令行界面 (CLI) 发布在 GitHub 的版本库中，针对不同的操作系统和架构提供各种软件包。您可以在安装页面找到完整列表：duckdb.org/docs/instal...

安装步骤

DuckDB CLI 采用"复制粘贴"的方式安装，无需额外的安装程序或库。它由单个名为 duckdb 的可执行文件组成。下面介绍如何在不同系统上安装 DuckDB CLI：

macOS

官方推荐使用 Homebrew 安装 DuckDB：

bash 复制代码

# 这仅在您没有安装 Homebrew 的情况下需要运行
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew install duckdb

Linux 和 Windows

Linux 和 Windows 有适用于不同架构和版本的软件包。您可以在 GitHub 的版本发布页面找到完整列表。

例如，清单 2.2 展示了如何在具有 AMD64 架构的 Linux 上执行零过程安装：

清单 2.2：在 Linux 上进行零过程安装

bash 复制代码

# 1. 请勿忘记将链接更新到 GitHub releases 页面上最新版本.
wget https://github.com/duckdb/duckdb/releases/download/v0.8.1/duckdb_cli-linux-amd64.zip  # 1
unzip duckdb_cli-linux-amd64.zip
./duckdb -version
duckdb
13

Windows 的安装步骤请参考官方指南：duckdb.org/docs/instal...

使用 DuckDB 命令行界面 (CLI)

启动 DuckDB CLI 非常简单，只需运行以下命令即可：

duckdb

这将启动 DuckDB 和 CLI。您应该会看到类似以下的输出：

vbnet 复制代码

v0.8.1 6536a77232

Enter ".help" for usage hints.

Connected to a transient in-memory database.

Use ".open FILENAME" to reopen on a persistent database.

此时，数据库将处于暂态模式，所有数据都存储在内存中。一旦您退出 CLI，数据将消失。您可以通过键入 .quit 或 .exit 来退出 CLI。

DuckDB 命令行界面的点命令

除了 SQL 语句和命令之外，CLI 还有一些特殊的点命令，这些命令仅在 CLI 中可用。要使用这些命令之一，请在行首加上一个句点 (.)，然后紧跟您想要执行的命令名称。命令的其他参数用空格隔开，放在命令后面。点命令必须单行输入，句点之前不能有空格。与普通 SQL 语句或命令不同，行尾不需要分号。

下面列出了一些最常用的点命令：

.open 关闭当前数据库文件并打开一个新文件。
.read 允许从 CLI 内部读取要执行的 SQL 文件。
.tables 列出当前可用的表和视图。
.timer on/off 开启/关闭 SQL 执行时间的输出。
.mode 控制输出格式。
.maxrows 控制默认显示的行数 (用于 duckbox 格式)。
.excel 将下一个命令的输出显示为电子表格。
.quit 或 ctrl-d 退出 CLI。

可以通过 .help 获取完整概述。

参数

DuckDB CLI 接受一些参数，可用于调整数据库模式、控制输出格式或决定 CLI 是否进入交互模式。语法为：

css 复制代码

duckdb [选项] 文件名 [SQL 语句]

下面列出了一些最常用的 CLI 参数：

-readonly 以只读模式打开数据库。
-json 将输出模式设置为 json 格式。
-line 将输出模式设置为行格式。
-unsigned 允许加载无符号扩展。
-s 命令 或 -c 命令 指定要运行的命令，然后退出 CLI。这在与 .read 点命令结合使用时特别有用，.read 命令可以从指定的文件读取 SQL 语句。

要获取可用 CLI 参数的列表，请运行以下命令：

duckdb -h

或

bash 复制代码

duckdb --help

DuckDB 的扩展系统

DuckDB 拥有一个扩展系统，用于存放一些非核心数据库功能。您可以将扩展视为可以与 DuckDB 一起安装的软件包。

DuckDB 预装了几个扩展，具体取决于您使用的发行版。您可以通过调用 duckdb_extensions 函数获取所有可用扩展的列表，无论是否已安装。

sql 复制代码

DESCRIBE

SELECT *

FROM duckdb_extensions();

输出的截断视图显示在清单2.3中：

sql 复制代码

┌────────────────┬─────────────┐
│ column_name    │ column_type │
│ varchar        │ varchar     │
├────────────────┼─────────────┤
│ extension_name │ VARCHAR     │
│ loaded         │ BOOLEAN     │
│ installed      │ BOOLEAN     │
│ install_path   │ VARCHAR     │
│ description    │ VARCHAR     │
│ aliases        │ VARCHAR[]   │
└────────────────┴─────────────┘

让我们检查一下我们的机器上安装了哪些扩展：

sql 复制代码

SELECT extension_name, loaded, installed

from duckdb_extensions()

ORDER BY installed DESC, loaded DESC;

运行查询的结果显示在清单2.4中：

sql 复制代码

┌──────────────────┬─────────┬───────────┐
│ extension_name   │ loaded  │ installed │
│ varchar          │ boolean │ boolean   │
├──────────────────┼─────────┼───────────┤
│ autocomplete     │ true    │ true      │
│ fts              │ true    │ true      │
│ icu              │ true    │ true      │
│ json             │ true    │ true      │
│ parquet          │ true    │ true      │
│ tpch             │ true    │ true      │
│ httpfs           │ false   │ false     │
│ inet             │ false   │ false     │
│ jemalloc         │ false   │ false     │
│ motherduck       │ false   │ false     │
│ postgres_scanner │ false   │ false     │
│ spatial          │ false   │ false     │
│ sqlite_scanner   │ false   │ false     │
│ tpcds            │ false   │ false     │
│ excel            │ true    │           │
├──────────────────┴─────────┴───────────┤
│ 15 rows 3 columns                      │
└────────────────────────────────────────┘

您可以通过输入INSTALL命令，后跟扩展名，安装任何扩展。然后，扩展将安装在您的数据库中，但不会加载。要加载扩展，请输入LOAD，后跟相同的名称。扩展机制是幂等的，这意味着您可以多次发出这两个命令而不会遇到错误。

注意：自DuckDB版本0.8以来，如果可以确定需要，数据库将自动加载安装的扩展，因此您可能不需要LOAD命令。

默认情况下，DuckDB无法查询位于互联网上其他位置的文件，但是通过官方的httpfs扩展可以实现此功能。如果该扩展尚未包含在您的发行版中，您可以安装并加载httpfs扩展。该扩展允许我们直接查询托管在HTTP(S)服务器上的文件，而无需将文件下载到本地，它还支持S3和其他一些云存储提供商。

ini 复制代码

INSTALL httpfs;

LOAD httpfs;

然后，我们可以通过输入以下命令来检查它被安装在哪里：

ini 复制代码

FROM duckdb_extensions()

SELECT loaded, installed, install_path

WHERE extension_name = 'httpfs';

您应该看到以下输出：

sql 复制代码

┌─────────┬───────────┬────────────────────────────────────────────┐
│ loaded  │ installed │ install_path                               │
│ boolean │ boolean   │ varchar                                    │
├─────────┼───────────┼────────────────────────────────────────────┤
│ true    │ true      │ /path/to/httpfs.duckdb_extension           │
└─────────┴───────────┴────────────────────────────────────────────┘

我们可以看到这个扩展现在已经被加载和安装了，并且还可以看到它被安装的位置。

使用DuckDB CLI分析CSV文件

我们将从演示CLI开始，这是任何数据工程师的常见任务 ------ 理解CSV文件中的数据！我们的数据存储在何处并不重要，无论是在远程HTTP服务器上还是云存储（S3、GCP、HDFS），DuckDB现在都可以直接处理它，而无需手动下载和导入过程。由于许多支持的文件格式（如CSV和Parquet）的摄取默认是并行的，因此将数据导入DuckDB应该非常快速。

我们在GitHub上搜寻了CSV文件，并找到了一个包含各国人口数量的数据集。我们可以编写以下查询来计算记录的数量：

sql 复制代码

SELECT count(*)

FROM 'https://github.com/bnokoro/Data-Science/raw/master/

➥countries%20of%20the%20world.csv';

如果我们运行这个查询，我们应该会看到以下输出，表明我们已经获得了200多个国家的人口数据：

scss 复制代码

┌──────────────┐
│ count_star() │
│ int64        │
├──────────────┤
│ 227          │
└──────────────┘

在这种情况下，如果我们的URL或文件名以特定扩展名结尾（例如.csv），DuckDB将自动处理它。但如果我们尝试自动处理同一个CSV文件的短链接呢？

sql 复制代码

SELECT count(*)

FROM 'https://bit.ly/3KoiZR0';

运行此查询会导致以下错误：

javascript 复制代码

Error: Catalog Error: Table with name https://bit.ly/3KoiZR0 does not exist!

Did you mean "Player"?

LINE 1: select count(*) from 'https://bit.ly/3KoiZR0';

虽然它是一个CSV文件，但DuckDB并不知道，因为它没有.csv后缀。我们可以通过使用read_csv_auto函数来解决这个问题，该函数会处理提供的URI，就像它是一个CSV文件一样，尽管它缺少.csv后缀。更新后的查询如清单2.5所示：

scss 复制代码

SELECT count(*)

FROM read_csv_auto("https://bit.ly/3KoiZR0");

这个查询将返回与使用可以推断格式的规范链接的查询相同的结果。

结果模式

要显示结果，您可以使用.mode <name>选择不同的模式。您可以通过输入.help mode来查看可用模式的列表。

在本章中，我们一直使用'duckbox'模式，它返回灵活的表结构。DuckDB提供了一系列不同的模式，它们大致分为几个类别：

基于表的模式，适用于少量列 --- duckbox、box、csv、ascii、table、list、column.
基于行的模式，适用于更多列 --- json、jsonline、line

然后还有一些其他的模式不属于这些类别，包括html、insert和trash（无输出）。

我们的第一个查询统计了CSV文件中的记录数量，但了解它有哪些列会更有趣。如果我们使用默认模式，会有很多列被截断，因此在运行查询之前，我们将切换到行模式：

sql 复制代码

.mode line -- #1

SELECT *

FROM read_csv_auto("https://bit.ly/3KoiZR0")

LIMIT 1;

运行此查询的结果显示在清单2.6中。

ini 复制代码

Country = Afghanistan

Region = ASIA (EX. NEAR EAST)

Population = 31056997

Area (sq. mi.) = 647500

Pop. Density (per sq. mi.) = 48,0

Coastline (coast/area ratio) = 0,00

Net migration = 23,06

Infant mortality (per 1000 births) = 163,07

GDP ($ per capita) = 700

Literacy (%) = 36,0

Phones (per 1000) = 3,2

Arable (%) = 12,13

Crops (%) = 0,22

Other (%) = 87,65

Climate = 1

Birthrate = 46,6

Deathrate = 20,34

Agriculture = 0,38

Industry = 0,24

Service = 0,38

如您从输出中所见，与duckbox模式相比，行模式占用了更多的空间，但我们发现它是探索具有大量列的数据集的最佳模式。一旦您决定了要使用的列子集，您可以随时切换回其他模式。

这个数据集包含许多关于各个国家的有趣信息。让我们编写一个查询来计算国家的数量，并找出所有国家中平均面积最大的人口。这个查询只返回了少量列，所以在运行查询之前，我们将切换回duckbox模式：

scss 复制代码

.mode duckbox

SELECT count(*) AS countries,

max(Population) AS max_population,

round(avg(cast("Area (sq. mi.)" AS decimal))) AS avgArea

FROM read_csv_auto("https://bit.ly/3KoiZR0");

go 复制代码

┌───────────┬────────────────┬──────────┐
│ countries │ max_population │ avgArea  │
│ int64     │ int64          │ double   │
├───────────┼────────────────┼──────────┤
│ 227       │ 1313973713     │ 598227.0 │
└───────────┴────────────────┴──────────┘

到目前为止，在这个过程中没有创建任何表，我们只是浅尝了DuckDB的实际功能。虽然上面的示例都是在交互模式下运行的，但DuckDB CLI也可以以非交互方式运行。它可以从标准输入读取，并将结果写入标准输出。这使得可以构建各种各样的管道。

让我们以一个脚本来结束，该脚本提取西欧国家的人口、出生率和死亡率，并创建一个新的本地CSV文件来存储这些数据。在运行下面的命令之前，我们可以要么从DuckDB CLI中退出，要么在运行命令之前打开另一个标签页：

scss 复制代码

duckdb -csv \

-s "SELECT Country, Population, Birthrate, Deathrate

FROM read_csv_auto('https://bit.ly/3KoiZR0')

WHERE trim(region) = 'WESTERN EUROPE'" \

> western_europe.csv

可以使用命令行工具或文本编辑器查看western_europe.csv的前几行。如果我们使用head工具，可以像这样找到前5行：

bash 复制代码

head -n5 western_europe.csv

输出将看起来像表2.1：

Country	Population	Birthrate	Deathrate
Andorra	71201	8.71	6.25
Austria	8192880	8.74	9.76
Belgium	10379067	10.38	10.27
Denmark	5450661	11.13	10.36

我们也可以创建Parquet文件，但我们不能直接将输出导入具有Parquet扩展名的文件中。相反，我们可以使用COPY ... TO子句，并将stdout作为目标：

less 复制代码

duckdb \

-s "COPY (

SELECT Country, Population, Birthrate, Deathrate

FROM read_csv_auto('https://bit.ly/3KoiZR0')

WHERE trim(region) = 'WESTERN EUROPE'

) TO '/dev/stdout' (FORMAT PARQUET)" \

> western_europe.parquet

您可以使用任何Parquet阅读器查看Parquet文件的内容，甚至可能使用DuckDB本身！

arduino 复制代码

duckdb -s "FROM 'western_europe.parquet' LIMIT 5"

结果将与表2.1中所见相同。

提示：可以将重复的配置和使用存储在位于$HOME/.duckdbrc的配置文件中。此文件在启动期间被读取，并且其中的所有命令 - 包括点命令和SQL命令 - 都通过一个.read命令执行。这使您可以存储CLI的配置状态以及您可能想要使用SQL命令初始化的任何内容。

一个可能放在duckdbrc文件中的示例是，在启动DuckDB时自定义提示符和欢迎消息：

lua 复制代码

-- Duck head prompt

.prompt '⚫◗ '

-- Example SQL statement

select 'Begin quacking!' as "Ready, Set, ...";

总结

DuckDB数据库带有命令行界面（CLI），可以在Windows、Linux和OSX上作为CLI安装。
DuckDB可作为Python、R、Java、Javascript、Julia、C/C++、ODBC、WASM和Swift的库使用。
CLI支持额外的点命令，用于控制输出、读取文件、内置帮助等等。
通过 .mode，您可以使用多种显示模式，包括 duckbox、line 和 ascii。
您可以通过安装https扩展，直接从HTTP服务器查询CSV文件。
您可以将CLI用作任何数据流水线中的一步，无需创建表，通过查询外部数据集并将结果写入标准输出或其他文件。

DuckDB快速入门

DuckDB 支持的环境

安装步骤

macOS

Linux 和 Windows

使用 DuckDB 命令行界面 (CLI)

DuckDB 命令行界面的点命令

参数

DuckDB 的扩展系统

使用DuckDB CLI分析CSV文件

结果模式

总结