你的数据管道里，是不是也躺着几段"不敢动"的 Python 脚本？
DolphinDB 跑实时计算，DuckDB 做本地探索——两个引擎各自强大，但中间的格式转换、类型对齐、内存溢出，总让人头疼。
现在，这段"胶水代码"可以彻底删掉了。
DuckDB 插件现已正式上线 DolphinDB Marketplace！
该插件由独立开发者 Boye 开发，将 DuckDB 嵌入式分析引擎与 DolphinDB 原生打通，支持双向高性能数据交互、Parquet/CSV 文件直读入库、以及复杂 SQL 外置计算。
两大引擎互通，数据自由流动。
原生双向通道，无需 Python 中转：query / load / append 三个接口覆盖完整交互链路，DolphinDB 脚本直接操作 DuckDB 数据库，类型自动对齐，包括纳秒级时间戳（TIMESTAMP_NS ↔ NANOTIMESTAMP）的精准映射。
多格式文件直读，简化数据管道：依托 DuckDB 的文件读取生态，SQL 直接查询本地或远程文件（Parquet、CSV、JSON 等），一行代码写入 DolphinDB 分布式表，省去格式转换和中间环节。
SQL 方言互补，零成本复用现有脚本：DolphinDB 专注高性能时序计算（实时聚合、窗口连接、向量化执行），DuckDB 补充 ANSI SQL 完整方言支持（嵌套窗口函数、递归 CTE、复杂子查询）。团队已有的 DuckDB/PostgreSQL 分析脚本无需改写，直接执行并联动 DolphinDB 数据。
流式批量写入，大文件不内存溢出：load 接口自动分批读取，单文件超出内存仍可稳定处理；append 接口使用 DuckDB 专有 Appender，绕过 SQL 解析层，大数据量导出性能远超传统 INSERT语句。
轻量嵌入，零侵入主系统：以动态库形式加载，不修改 DolphinDB 内核，插件升级与主系统完全独立，兼容性有保障。
// 场景：将本地 Parquet 行情文件写入 DolphinDB 分布式表 conn = duckdb::connect(":memory:") // 直接查询 Parquet，结果流式写入 DolphinDB duckdb::load(conn, "SELECT * FROM read_parquet('2024/trades/*.parquet')", "dfs://tradesDB", "trades") // 在 DolphinDB 中完成聚合计算 select sum(volume) from loadTable("dfs://tradesDB", "trades") group by date
通过上述三步，即可完成本地 DuckDB 与 DolphinDB 分布式数据的双向交互。Parquet 文件直读场景，可在 query 中使用 DuckDB 的 read_parquet() 函数，结合 load 接口写入 DolphinDB 分布式表。
目标用户：量化研究员、数据工程师、数据分析师、系统架构师、物联网开发者
典型场景：
量化研究员将本地 Parquet 行情文件快速入库，在 DolphinDB 中完成回测，或将计算结果导出至 DuckDB 做进一步探索
物联网开发者用 DolphinDB 接收设备实时数据流，再通过插件将历史数据导出至 DuckDB 做离线分析与报表
数据工程师统一接入异构数据源（S3 / 本地 Parquet），构建 DolphinDB 数仓的数据摄入管道
分析师将 DolphinDB 大规模计算结果高效导出至本地 Jupyter 环境进行深度分析
架构师构建 DolphinDB + DuckDB 混合架构，实现冷热数据分层处理
"大胆尝试，从实际需求出发。每一个小插件都能为生态添砖加瓦，也能让自己在开发过程中提升技术能力、实现自我价值。"
Boye 是一名深耕数据处理领域的独立开发者，技术栈覆盖 C++ 与 Python，专注于 DuckDB 与 DolphinDB 两大引擎的高效应用。他使用 DolphinDB 已有 5 年，长期支撑行情数据的实时采集、清洗、聚合与分析场景。
促使他开发这款插件的，是实际业务中高频遇到的跨引擎数据交互瓶颈——两大引擎之间缺少高效通道，数据流转只能依赖 Python 中转，操作链路长、类型对齐频繁出错。开发过程中，最棘手的挑战是纳秒级时间戳的精准映射（TIMESTAMP_NS ↔ NANOTIMESTAMP），经过多次调试与优化，最终实现了全数据类型的自动对齐。
未来他计划持续迭代这款插件，重点完善更多数据格式的直读支持与 SQL 兼容性，并探索 DolphinDB 与其他常用数据工具的互通方向。
定价说明：付费订阅制，支持按季度 / 半年 / 年度订阅。
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