Le moteur de stockage de DuckDB est une raison clé de ses hautes performances dans les charges de travail analytiques. Cet article décompose l'ensemble du flux de données : à partir d'une table logique, les données sont organisées en Row Groups, chacun contenant des structures Column Data. Ceux-ci sont ensuite divisés en Column Segments, qui sont les unités de compression et de stockage. Les segments sont écrits sur des blocs disque, gérés par le Buffer Manager, qui gère la mise en cache et les E/S. Comprendre cette hiérarchie aide les développeurs à optimiser les requêtes, choisir la compression appropriée et déboguer les problèmes de performance. L'article aborde également comment les vecteurs et DataChunks sont utilisés dans l'exécution des requêtes. Pour quiconque construit des applications intensives en données avec DuckDB, cette connaissance architecturale est essentielle pour le réglage et la mise à l'échelle.
Une analyse approfondie de l'architecture de stockage de DuckDB, des tables logiques aux blocs disque physiques, expliquant les Row Groups, Column Segments et le Buffer Manager.