Parquet Files und DuckDB als OLAP Analysis Database

Einleitung

Parquet Files und DuckDB bieten eine moderne, leichtgewichtige und effiziente Lösung für OLAP-Analysen (Online Analytical Processing). Parquet als Dateiformat ermöglicht schnelle und platzsparende Speicherung, während DuckDB als SQL-Engine ideal für Ad-hoc-Analysen direkt auf Parquet-Daten ausgelegt ist. Diese Kombination eignet sich hervorragend für Data Warehousing, Business Intelligence (BI) und Big-Data-Analysen ohne den Overhead traditioneller OLAP-Systeme.

Vorteile der Kombination

1. Parquet: Effiziente Speicherung

• Spaltenbasiert: Parquet speichert Daten spaltenweise, wodurch die Abfrageleistung bei analytischen Workloads erheblich gesteigert wird.
• Kompakte Datenstruktur: Datenkompression und Codierung reduzieren den Speicherbedarf.
• Portabilität: Parquet-Dateien sind plattformunabhängig und können von zahlreichen Tools wie Pandas, Spark oder Hive gelesen werden.

2. DuckDB: Eingebettete SQL-Engine

• Direkte Parquet-Unterstützung: DuckDB ermöglicht SQL-Abfragen direkt auf Parquet-Dateien, ohne diese vorher in eine Datenbank importieren zu müssen.
• Performance: Optimiert für analytische Abfragen durch spaltenbasierte Verarbeitung und speicheroptimierte Ausführung.
• Flexibilität: Unterstützt JOINs, Aggregationen und OLAP-Operationen.
• Leichtgewichtig: Keine Installation erforderlich, ideal für lokale oder cloudbasierte Workflows.

3. Kombination für OLAP

• Self-Service BI: Analyse direkt aus Parquet-Dateien, ohne komplexe ETL-Prozesse.
• Kostenreduktion: Keine teuren OLAP-Datenbanken notwendig.
• Einfache Integration: Unterstützt gängige Workflows mit Python, R oder Shell-Skripten.

Architektur für OLAP mit Parquet und DuckDB

1. Datenquellen

   • Daten aus APIs, CSV, JSON, oder relationalen Datenbanken extrahieren.
   • Speicherung als Parquet-Dateien.

2. Datenaufbereitung

   • Transformation und Bereinigung der Daten mittels Python oder ETL-Tools.
   • Speicherung vorbereiteter Daten als Parquet-Dateien für jede Dimension und Faktentabelle.

3. DuckDB als SQL-Layer

   • Verbindung zu Parquet-Dateien herstellen.
   • OLAP-Abfragen direkt auf den Dateien ausführen.
   • Erstellung von Views für komplexe Analysen.

4. Integration mit BI-Tools

   • DuckDB kann mit Tools wie Tableau, Power BI oder Jupyter Notebooks integriert werden.
   • Ad-hoc-Analysen durch SQL-Schnittstelle.

Beispiel: Abfrage auf Parquet mit DuckDB

import duckdb

# Verbindung zu DuckDB herstellen
con = duckdb.connect()

# Parquet-Dateien direkt abfragen
query = """
    SELECT 
        product_category, 
        SUM(sales) AS total_sales
    FROM 'data/fact_sales.parquet'
    WHERE year = 2024
    GROUP BY product_category
    ORDER BY total_sales DESC
"""
result = con.execute(query).fetchdf()

print(result)

Optimierungstipps

1. Partitionierung der Parquet-Dateien:

   • Daten basierend auf Datumsfeldern (z. B. year, month) partitionieren, um Abfragen zu beschleunigen.

2. Statistische Dimensionen:

   • Zeit- und Datumsdimensionen statisch halten, um Redundanz und Berechnungsaufwand zu reduzieren.

3. Dynamische Dimensionen:

   • Änderungen in Dimensionen wie Brand oder Station mit SCD Typ 2 verwalten.

4. Indexierung:

   • DuckDB verwendet intern Optimierungen wie spaltenbasierte Verarbeitung. Indexe sind nicht notwendig.

Anwendungsfälle

1. Tankstellen-Monitoring:

   • Preisänderungen und historische Datenanalysen basierend auf Parquet-Dateien mit DuckDB.

2. E-Commerce-Analysen:

   • Auswertung von Verkäufen, Trends und Kundenverhalten direkt aus den Parquet-Daten.

3. IoT-Datenanalyse:

   • Verarbeitung großer Mengen Sensordaten für Ad-hoc-Berichte.

Fazit Die Kombination aus Parquet und DuckDB ist eine leistungsstarke und kostengünstige Alternative zu traditionellen

OLAP-Lösungen. Sie ermöglicht datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit und unterstützt sowohl große Datenmengen als auch skalierbare Architekturen für moderne Datenplattformen.