Golang：使用DuckDB查询Parquet文件数据

本文介绍DuckDB查询Parquet文件的典型应用场景，掌握DuckDB会让你的产品分析能力更强，相反系统运营成本相对较低。为了示例完整，我也提供了如何使用Python导出MongoDB数据。

Apache Parquet文件格式在存储和传输大型数据集方面变得非常流行。最近遇到一个典型应用场景，在MongoDB中存储大量结构化数据的成本过高。相反，我们将这些数据以Parquet格式存储在S3中。为了提供偶尔的查询，我们下载S3文件并使用DuckDB加载/查询。

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导出MongoDB数据

将 MongoDB 中的数据导入为 Parquet 格式的步骤及相应的代码示例（使用 Python），主要包括三个步骤：

从 MongoDB 中读取数据。
将读取的数据存储为 DataFrame 格式（使用 pandas）。
使用 pyarrow 将 DataFrame 转换为 Parquet 格式。

import pymongo
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq# 连接 MongoDB
def connect_to_mongodb(host='localhost', port=27017, db_name='your_db_name', collection_name='your_collection_name'):client = pymongo.MongoClient(host, port)db = client[db_name]collection = db[collection_name]return collection# 从 MongoDB 读取数据
def read_from_mongodb(collection):data = list(collection.find())df = pd.DataFrame(data)return df# 将 DataFrame 转换为 Parquet 并保存
def convert_to_parquet(df, output_path='output.parquet'):table = pa.Table.from_pandas(df)pq.write_table(table, output_path)if __name__ == "__main__":# 连接 MongoDBcollection = connect_to_mongodb(db_name='test_db', collection_name='test_collection')# 从 MongoDB 读取数据df = read_from_mongodb(collection)# 将数据存储为 Parquet 格式convert_to_parquet(df, output_path='mongodb_data.parquet')

注意：

首先，确保已经安装所需的 Python 库：
```
pip install pymongo pandas pyarrow
```
替换代码中的 db_name 和 collection_name 为你实际的 MongoDB 数据库和集合名称。
运行代码，将从 MongoDB 中读取数据，并将其存储为 Parquet 格式的文件，文件名为 mongodb_data.parquet。

Go 查询parquet文件

Parquet 是一种列式存储格式，专为高效存储和处理大规模数据而设计。它支持多种数据类型，能对数据进行压缩和编码，以减少存储空间并提高读写性能。Parquet 具有良好的可扩展性和兼容性，可与 Hadoop、Spark 等大数据处理框架无缝集成，广泛应用于数据仓库、数据分析等领域，能有效提升数据处理的效率和灵活性。
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下面是用Golang编写的代码。

package mainimport ("database/sql""fmt""log"_ "github.com/marcboeker/go-duckdb"
)func main() {db := OpenDuckDB()rows, err := db.Query("SELECT id, first_name, family_name from read_parquet('employee.parquet');")if err != nil {panic(fmt.Sprintf("failed to run select query against parquet file %v", err))}type Employee struct {Id         string `db:"id"`FirstName  string `db:"first_name"`FamilyName string `db:"family_name"`}var row Employeedefer rows.Close()for rows.Next() {err := rows.Scan(&row.Id, &row.FirstName, &row.FamilyName)if err != nil {log.Fatal(err)}log.Printf("%v", row)}err = rows.Err()if err != nil {log.Fatal(err)}
}func OpenDuckDB() (db *sql.DB) {db, err := sql.Open("duckdb", "")if err != nil {panic(fmt.Sprintf("failed to open parquet file using duckdb %v", err))}_, err = db.Exec("INSTALL parquet;")if err != nil {panic(fmt.Sprintf("failed to INSTALL parquet extension. %v", err))}_, err = db.Exec("LOAD parquet;")if err != nil {panic(fmt.Sprintf("failed to LOAD parquet extension. %v", err))}return
}