DuckDB与MySQL大数据查询性能对比测试与分析

1. 项目概述

在当今数据驱动的时代，数据库查询性能对于企业应用至关重要。作为一名长期从事数据架构优化的工程师，我经常需要评估不同数据库系统在大数据场景下的表现。最近，我针对DuckDB和MySQL这两个流行的数据库系统进行了一系列基准测试，特别关注它们在超大规模数据集下的查询性能差异。

DuckDB是一个新兴的分析型数据库管理系统，专为OLAP（在线分析处理）工作负载设计。而MySQL作为传统的关系型数据库，在OLTP（在线事务处理）领域有着广泛的应用。本次测试的目的是帮助开发者理解这两种数据库在不同场景下的适用性，为技术选型提供数据支持。

2. 测试环境准备

2.1 硬件配置

为了确保测试结果的可靠性，我们使用了统一的硬件环境：

• 服务器：AWS EC2 r5.2xlarge实例
• CPU：8 vCPUs (Intel Xeon Platinum 8000系列)
• 内存：64GB
• 存储：500GB SSD (gp3卷，3000 IOPS基准性能)
• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS

2.2 软件版本

测试使用的数据库版本均为当前稳定版：

• DuckDB: v0.9.2
• MySQL: 8.0.34 Community Edition

所有测试均在干净的环境中执行，确保没有其他进程干扰测试结果。

2.3 数据集准备

我们生成了一个包含1亿条记录的模拟数据集，表结构如下：

sql复制CREATE TABLE user_behavior (
    user_id BIGINT,
    item_id BIGINT,
    category_id INT,
    behavior_type VARCHAR(10),
    timestamp TIMESTAMP,
    province VARCHAR(20),
    city VARCHAR(20),
    device VARCHAR(20)
);

数据集特征：

• 总数据量：约25GB
• 用户数：1000万
• 商品数：500万
• 时间范围：2022年1月1日至2023年12月31日
• 行为类型：浏览、收藏、加购、购买

3. 测试方法与查询设计

3.1 基准测试方法论

我们采用了