大规模数据处理和可扩展性限制
DuckDB虽然可以实现高速数据处理，但是并不适合大规模分布式处理。由于处理基于单个节点，因此与 BigQuery 和 Spark 等分布式数据库相比，一个缺点是难以扩展。但与云环境的整合正在不断进步，并且根据未来的发展，有望应用于大规模数据处理。
相比同为轻量级数据库的SQLite，DuckDB针对数据分析进行了优化，在聚合查询的性能上有所提升。另外，与PostgreSQL和MySQL相比，它的特点是专注于OLAP（联机分析处理）。与BigQuery、Snowflake等基于云的数据仓库相比，它在规模上较差，但具有能够在本地环境中进行快速分析的优势。
与其他数据库进行比较！分析 DuckDB 的优点和缺点
DuckDB 经常被与其他 RDBMS（关系数据库管理系统）进行比较，作为一种用于数据分析的轻量级、快速数据库。特别是，与 SQLite、PostgreSQL 和 BigQuery 等数据库相比，很明显每个数据库 中国海外欧洲数据 都针对不同的目的进行了优化。在本章中，我们将研究 DuckDB 与其他主要数据库之间的差异，并解释 DuckDB 有效的案例。
DuckDB 与 PostgreSQL：何时使用它们？
PostgreSQL 是一个通用关系数据库，在 OLTP（在线事务处理）方面具有优势。另一方面，DuckDB针对OLAP（在线分析处理）进行了优化，具有数据聚合和分析查询处理速度快的特点。 PostgreSQL 在复杂事务管理和同时连接处理方面具有很强的实力，常用于企业系统。 DuckDB专注于单节点的分析处理，适合快速处理大量数据。
DuckDB 与 SQLite：有什么区别？
DuckDB 和 SQLite 都是轻量级数据库，但用途不同。 SQLite 专为涉及事务处理的小型数据库而设计，是管理应用程序数据的理想选择。另一方面，DuckDB使用列式存储，专为数据分析而设计。因此，DuckDB在聚合和分析大量数据时表现更佳。