DuckDB Quack：基于 HTTP 的客户端 / 服务器协议，面向多用户分析

在保持 DuckDB 轻量级工作流和 SQL 兼容性的同时，Quack 能让数据集共享、并发用户支持、远程运行分析，以及在不切换到更传统、更重量级数据库系统的情况下构建生产级数据服务变得更加容易。与现有方案相比，Quack 被设计得更易用，同时显著提升性能。

来源：DuckDB 博客

Quack 允许多个应用通过标准 HTTP 连接同时访问同一个 DuckDB 数据库，并使用 DuckDB 的原生数据格式。DuckDB 表示，这种方式在传输大规模数据集时，比 Arrow Flight 快约 3.5 倍，并且显著快于 PostgreSQL。

DuckDB 是在宽松 MIT 许可证下发布的流行开源分析型数据库，专为在本地文件、应用或笔记本环境中对大规模数据进行高速 SQL 查询而设计。它类似 SQLite，是一种进程内数据库，可以直接嵌入应用中运行，而无需单独的数据库服务器。在介绍 Quack 时，团队写道：

有了 Quack，DuckDB 现在可以应用于更广泛的新场景，其中“集中状态管理”比“极致化的本地查询”更为重要。随着数据湖的兴起，我们也已经认识到数据并不总是本地存在。说到数据湖，Quack 还将集成进 DuckLake，使 DuckDB 本身成为一个可远程访问的 Catalog 服务器。

DuckDB 选择不采用 Arrow Flight SQL（一种使用 Arrow 内存格式与 Flight RPC 框架与 SQL 数据库交互的协议），原因在于他们希望完全掌控数据传输方式以及协议演进方向。他们同时声称 Quack 在小查询场景下更高效，因为它可以通过一次网络往返完成查询发送与结果返回。团队补充道：

我们认为，为了持续在数据系统领域进行创新，我们不能让自己受制于由外部控制的数据格式。

Hacker News 社区的反应整体较为积极，开发者普遍认为这是在保持 DuckDB 轻量和易部署的同时，迈向共享、多用户分析工作流的重要一步。Lattice Engineering 的管理负责人 Ryan Glover 表示：

这太棒了。我一直在考虑在公司内部应用框架中使用 DuckDB，这次更新直接解决了“但如何进行横向扩展”的问题。向 DuckDB 团队致敬。我也很喜欢协议名称“Quack”。

Reddit 用户 kvlonge 补充道：

能够在服务器上启动 DuckDB，并让用户像使用“普通数据库”一样远程访问它，这将是一个巨大的能力提升。

DuckDB 计划将 Quack 与 DuckLake 集成，进一步提升性能，并在 2026 年晚些时候随 DuckDB 2.0 发布生产级版本。团队也在开发对远程数据库的更好支持、更高的事务吞吐能力、可定制协议扩展以及复制功能。

在《从 DeepSeek 到 Quack：当分布式 DuckDB 的梦想开始变得真实》一文中，Amir Sefati 强调了 DuckDB 实例之间互相通信的优势：

当你将这一点与对象存储、DuckLake、Parquet 和向量数据库结合起来时，就形成了一种面向现代 AI 与数据工程的非常务实的架构。这不是因为它时髦，而是因为它减少了不必要的复杂性。

在讨论更多使用场景时，例如浏览器标签页直接与 DuckDB 服务器通信，或在 notebook 之间进行查询转发，MotherDuck（一家基于开源 DuckDB 查询引擎构建的云数据仓库公司）的数据工程师与开发者倡导者 Mehdi Ouazza 总结道：

我们是不是终于不再提“DuckDB 不支持多写入”的说法了？现在已经有很多方案了，只取决于你如何拆解和组合。

目前，该新协议需要在 DuckDB 实例中启用 Quack 扩展才能使用。最近发布的 DuckDB v1.5.3 已支持 Quack 作为可自动加载的核心扩展，并作为 DuckLake catalog 使用。

DuckDB 数据库的创建者、DuckDB Labs 的 CEO Hannes Mühleisen 此前在 QCon 上分享过关于基于进程内分析数据管理（in-process analytical data management with DuckDB）的演讲。

查看英文原文：DuckDB Quack: Client/Server Protocol over HTTP for Multi-User Analytics - InfoQ