Các kỹ sư dữ liệu đang xôn xao về một phương pháp quản lý dữ liệu mới có tên Frozen DuckLake, hứa hẹn mang lại khả năng truy cập dữ liệu đa người dùng không máy chủ mà không có sự phức tạp của các cụm cơ sở dữ liệu truyền thống. Phương pháp sáng tạo này tận dụng khả năng của DuckDB để tạo ra các môi trường dữ liệu chỉ đọc có thể dễ dàng chia sẻ và được nhiều người dùng truy cập đồng thời.
Cốt lõi Đổi mới: Sự Đơn giản Thông qua Tính Bất biến
Khái niệm Frozen DuckLake tập trung vào việc tạo ra các môi trường dữ liệu bất biến, chỉ đọc, loại bỏ các vấn đề về đồng thời và chi phí quản lý máy chủ. Bằng cách đóng băng dữ liệu thành một tệp cơ sở dữ liệu DuckDB được lưu trữ trong bộ nhớ đám mây, người dùng có thể truy cập các tập dữ liệu phức tạp mà không cần một máy chủ cơ sở dữ liệu đang chạy. Cách tiếp cận này đặc biệt có lợi cho các tổ chức muốn chia sẻ tập dữ liệu lớn giữa các nhóm hoặc với các đối tác bên ngoài mà không cần duy trì cơ sở hạ tầng.
Phần đóng băng là điều mà iceberg đã hứa hẹn từ ban đầu, thoát khỏi kho lưu trữ siêu dữ liệu có thể thay đổi của Hive. Chỉ cần trỏ đến một tệp kê khai + parquet/orc & tất cả những gì bạn cần để truy vấn nó là các lệnh gọi S3 API (không có máy chủ siêu dữ liệu/máy chủ bảng, máy chủ chính là máy khách).
Thông tin chi tiết từ cộng đồng này làm nổi bật cách Frozen DuckLakes thực hiện lời hứa ban đầu của các định dạng hồ dữ liệu như Iceberg—cung cấp quyền truy cập dữ liệu có cấu trúc mà không cần máy chủ siêu dữ liệu tập trung. Máy khách trở thành máy chủ, đơn giản hóa kiến trúc một cách đáng kể.
Những Lợi Thế Chính:
- Không cần máy chủ cơ sở dữ liệu
- Quyền truy cập chỉ đọc loại bỏ các vấn đề về đồng thời
- Hỗ trợ nhiều hệ thống lưu trữ đám mây ( S3 , GCS )
- Cho phép chia sẻ và quản lý phiên bản dữ liệu dễ dàng
- Tương thích với quy trình làm việc file Parquet hiện có
Ứng dụng Thực tế và Cải tiến Quy trình Làm việc
Các thảo luận trong cộng đồng tiết lộ một số ứng dụng thực tế cho công nghệ này. Một bình luận viên lưu ý đến khả năng cập nhật ảo các tệp Parquet mà không cần sửa đổi dữ liệu gốc—một lợi thế đáng kể cho việc quản lý phiên bản dữ liệu và lưu vết kiểm tra. Người dùng có thể chạy các thao tác SQL tiêu chuẩn như DELETE, UPDATE và MERGE, sau đó sử dụng các chức năng quản lý tệp của DuckDB để tạo các phiên bản mới trong khi vẫn giữ nguyên các tệp gốc.
Quy trình làm việc bao gồm việc thu thập các tệp Parquet, tạo tập lệnh tạo dựng, xây dựng tệp DuckDB cục bộ và xuất bản nó lên bộ nhớ đám mây. Quá trình này tạo ra một gói dữ liệu tự chứa mà nhiều người dùng có thể truy cập độc lập. Các số liệu hiệu suất từ thử nghiệm thực tế cho thấy kết quả ấn tượng—xử lý hàng tỷ hàng trên hàng nghìn tệp Parquet trong vòng chưa đầy 30 phút.
Chỉ số Hiệu suất:
- 110.000 dòng trong 466 tệp Parquet: thời gian xử lý ~5,2 phút
- 11 tỷ hàng trong 4.030 tệp Parquet trên S3: thời gian xử lý ~22 phút
- Môi trường thử nghiệm: MacBook với kết nối WiFi
Sự Đón nhận từ Cộng đồng và Tiềm năng Tương lai
Những người áp dụng sớm đánh giá cao cách tiếp cận này phù hợp với triết lý đơn giản của DuckDB trong khi vẫn giải quyết được các thách thức chia sẻ dữ liệu trong thực tế. Công nghệ này đã thúc đẩy các cuộc thảo luận về mối quan hệ của nó với các định dạng hồ dữ liệu hiện có và tiềm năng đơn giản hóa kiến trúc dữ liệu. Một số thành viên cộng đồng bày tỏ sự ngạc nhiên rằng đây không phải là cách mà tất cả các hồ dữ liệu đã hoạt động, làm nổi bật bản chất trực quan của giải pháp.
Khi các tổ chức tiếp tục vật lộn với những thách thức về chia sẻ dữ liệu, Frozen DuckLakes mang đến một giải pháp thay thế hấp dẫn cho cơ sở hạ tầng dữ liệu phức tạp. Cách tiếp cận này chứng minh rằng việc tập trung vào sự đơn giản và tính bất biến có thể mang lại kết quả mạnh mẽ trong kỹ thuật dữ liệu. Mặc dù quản lý lược đồ vẫn là một chủ đề cho sự phát triển trong tương lai, nhưng việc triển khai hiện tại cung cấp một nền tảng vững chắc cho sự cộng tác dữ liệu không máy chủ.
Công nghệ này đại diện cho một bước tiến quan trọng hướng tới các kiến trúc dữ liệu thực sự không máy chủ, nơi sự phức tạp của quản lý cơ sở dữ liệu nhường chỗ cho việc chia sẻ dữ liệu đơn giản, dựa trên tệp. Như một thành viên cộng đồng đã nhận xét, sự đổi mới này tiếp nối truyền thống của DuckDB trong việc làm cho các khả năng dữ liệu mạnh mẽ trở nên dễ tiếp cận với tất cả mọi người.
Tham khảo: Frozen DuckLakes for Multi-User, Serverless Data Access