DuckDB: OLAP에 특화된 초고속 컬럼형 데이터베이스, SQLite를 대체할 차세대 솔루션

 

 

대부분의 개발자들은 SQLite를 소형 데이터베이스로 사용해 본 경험이 있을 것이다. 하지만 OLAP(Online Analytical Processing) 작업을 수행할 때는 SQLite가 제약이 많다. 대용량 데이터를 다룰 때 빠르고 효율적인 분석을 원한다면, DuckDB가 최고의 선택이 될 수 있다.

 

DuckDB는 “In-process OLAP Database”, 즉 프로세스 내에서 실행되는 OLAP 전용 컬럼형 데이터베이스다. 이는 기존의 SQLite가 OLTP(Online Transaction Processing)에 최적화된 것과 정반대의 철학을 가진다. 특히 대용량 데이터 분석, 머신러닝 전처리, 로그 분석, BI(Business Intelligence) 애플리케이션 등에 적합하다.

왜 DuckDB인가?

 

DuckDB는 기존의 OLAP 데이터베이스와 비교했을 때 몇 가지 강력한 장점을 가진다.

1. 컬럼 저장 방식(Columnar Storage)

• SQLite와 같은 행 기반(Row-based) DB와 달리, DuckDB는 컬럼 기반(Columnar)으로 데이터를 저장한다.

• 분석 쿼리는 특정 열(컬럼)만을 대상으로 수행되므로, 불필요한 데이터 로딩을 최소화하고 속도를 극대화한다.

2. 고성능 벡터 연산(Vectorized Execution)

• 데이터 처리를 벡터 연산(Vectorized Execution) 방식으로 수행하여 CPU 캐시 효율성을 극대화하고, 불필요한 연산을 최소화한다.

3. 단일 파일, 설치 필요 없음 (Zero-Dependency)

• SQLite처럼 단일 파일로 동작하며, 별도의 서버가 필요 없다.

• Python, R, C++, JavaScript 등 다양한 언어에서 로컬 프로세스 내에서 바로 실행할 수 있다.

4. Parquet 및 CSV와 원활한 호환

• Pandas, Arrow, Parquet, CSV 등을 직접 로드하여 분석할 수 있다. 즉, 대규모 데이터를 복사하지 않고 바로 쿼리 가능하다.

5. 멀티코어 병렬 처리 지원

• SQLite는 기본적으로 싱글 스레드지만, DuckDB는 멀티코어를 활용한 병렬 쿼리 실행을 지원한다.

DuckDB 활용 예제

 

1. Python에서 DuckDB 활용하기

 

DuckDB는 Pandas, Parquet, CSV와 자연스럽게 연동되므로 기존 데이터 분석 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있다.

import duckdb
import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'value': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# DuckDB 메모리 내에서 SQL 실행
result = duckdb.query("SELECT id, value * 2 AS double_value FROM df").df()

print(result)

결과:

 

메모리 내에서 바로 SQL을 실행할 수 있다는 점에서 DuckDB는 Pandas보다 더 SQL 친화적인 데이터 분석을 가능하게 한다.

2. CSV 파일을 직접 쿼리하기

 

DuckDB는 CSV 파일을 로드하지 않고 그대로 SQL 쿼리를 실행할 수 있다.

import duckdb

query = """
SELECT category, AVG(price) as avg_price
FROM read_csv_auto('products.csv')
GROUP BY category
ORDER BY avg_price DESC
"""

result = duckdb.query(query).df()
print(result)

이 방식의 장점은 대용량 CSV 파일도 빠르게 처리할 수 있다는 점이다.

Pandas에서 CSV를 읽고 나서 분석하는 것보다 훨씬 빠르고 메모리 사용량이 적다.

3. Parquet 파일을 직접 분석하기

 

Parquet은 대규모 데이터 저장 및 분석에 많이 사용되는데, DuckDB는 Parquet 파일을 바로 쿼리할 수 있다.

import duckdb

query = """
SELECT user_id, COUNT(*) as event_count
FROM 'events.parquet'
GROUP BY user_id
ORDER BY event_count DESC
"""

result = duckdb.query(query).df()
print(result)

Pandas와 비교하면 Parquet 파일을 불러오는 속도가 훨씬 빠르며, 데이터 크기가 클수록 메모리 절약 효과가 극대화된다.

DuckDB vs SQLite vs Pandas 성능 비교

기능DuckDBSQLitePandas

저장 방식	컬럼 기반	행 기반	데이터프레임 (메모리)
주요 용도	OLAP 분석	OLTP 트랜잭션	데이터 분석
병렬 처리	O (멀티코어 지원)	X (싱글 스레드)	X (GIL 제한)
SQL 지원	O	O	제한적 (Pandas API)
CSV/Parquet 직접 분석	O	X	X (로드 필요)
메모리 사용 효율	높음	낮음	높음 (메모리 한계)

SQLite는 OLTP(트랜잭션)에 최적화되어 있어 OLAP 분석에서는 성능이 떨어지고, Pandas는 데이터가 커지면 메모리 이슈가 발생한다. DuckDB는 OLAP 분석에 최적화된 설계 덕분에, 둘의 단점을 보완하는 대안이 될 수 있다.

실전 활용 사례

 

✅ 1. 데이터 엔지니어링

• 대량의 로그 데이터 분석, ETL 처리, 데이터 정제에 활용 가능

• CSV, Parquet 데이터를 직접 분석하여 사전 변환 없이 쿼리 실행 가능

 

✅ 2. 머신러닝 및 데이터 과학

• Pandas보다 메모리 효율적이므로 대용량 데이터 프레임을 효율적으로 처리할 수 있음

• 데이터 분석, 피처 엔지니어링, 모델 학습 전처리에 유용

 

✅ 3. BI(비즈니스 인텔리전스) 및 대시보드

• Parquet/CSV 데이터 소스를 실시간으로 쿼리하여 대시보드에 반영 가능

• OLAP 분석에 최적화되어 있어 BI 분석 속도를 획기적으로 개선 가능

결론: DuckDB를 언제 사용해야 할까?

• OLAP 분석을 빠르게 실행하고 싶을 때 (대량 데이터 요약, 그룹핑 등)

• 대용량 CSV 또는 Parquet 파일을 직접 쿼리하고 싶을 때

• Pandas보다 더 SQL 친화적인 데이터 분석 환경이 필요할 때

• SQLite보다 OLAP에 최적화된 경량 DB를 찾을 때