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Parquet 是一种强大的、基于列的存储格式，适用于实现更快捷和更高效的数据分析。您可以使用 DuckDB 这种内存型分析数据库来处理 Parquet 文件并运行查询以对其进行分析。···
在这篇文章中，我们将逐步介绍如何使用 DuckDB 对存储在 Parquet 文件中的餐厅订单数据集进行分析。

安装 DuckDB 并开始使用

首先，如果您尚未安装 DuckDB，请执行以下操作：

$ curl https://install.duckdb.org | sh

现在，在您的终端中打开并启动 DuckDB。请务必使用您机器上的正确路径，并将 user 替换为您正确的用户名：

$ /home/user/.duckdb/cli/latest/duckdb

在这里插入图片描述

如果需要帮助，请查看安装指南。

▶️获取parquet文件：restaurant_orders.parquet

预览 restaurant_orders.parquet的前5行数据, 执行:

SELECT * FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet') LIMIT 5;

输出结果大致如下：

┌──────────┬───────────────┬───┬─────────────────────┬────────────────┐
│ order_id │ customer_name │ … │     order_time      │ payment_method │
│  int64   │    varchar    │   │       varchar       │    varchar     │
├──────────┼───────────────┼───┼─────────────────────┼────────────────┤
│        1 │ Grace         │ … │ 2024-02-01 18:00:00 │ PayPal         │
│        2 │ David         │ … │ 2024-02-01 18:05:00 │ Credit Card    │
│        3 │ Eve           │ … │ 2024-02-01 18:10:00 │ PayPal         │
│        4 │ Grace         │ … │ 2024-02-01 18:15:00 │ PayPal         │
│        5 │ Charlie       │ … │ 2024-02-01 18:20:00 │ Debit Card     │
├──────────┴───────────────┴───┴─────────────────────┴────────────────┤
│ 5 rows                                          8 columns (4 shown) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

理解数据集结构

为了理解数据集的模式，我们可以运行：

DESCRIBE SELECT * FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet') LIMIT 5;

这将显示每个列的数据类型及其他信息。

┌────────────────┬─────────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│  column_name   │ column_type │  null   │   key   │ default │  extra  │
│    varchar     │   varchar   │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │
├────────────────┼─────────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ order_id       │ BIGINT      │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
│ customer_name  │ VARCHAR     │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
│ table_number   │ BIGINT      │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
│ menu_item      │ VARCHAR     │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
│ price          │ DOUBLE      │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
│ quantity       │ BIGINT      │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
│ order_time     │ VARCHAR     │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
│ payment_method │ VARCHAR     │ YES     │ NULL    │ NULL    │ NULL    │
└────────────────┴─────────────┴─────────┴─────────┴─────────┴─────────┘

执行基本分析

现在让我们开始分析数据。

统计订单总数

让我们来看看数据集中有多少订单：

SELECT COUNT(*) AS total_orders FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet');

输出结果：

┌──────────────┐
│ total_orders │
│    int64     │
├──────────────┤
│      30      │
└──────────────┘

计算总收入

让我们看看这家餐厅产生了多少收入：

SELECT SUM(price * quantity) AS total_revenue FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet');

输出结果：

┌────────────────────┐
│   total_revenue    │
│       double       │
├────────────────────┤
│ 1770.9800000000005 │
└────────────────────┘

查找最受欢迎的菜品
哪些菜品的销量最高呢？让我们按菜品名称（menu_item）进行分组，并汇总数量：

SELECT menu_item, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet')
GROUP BY menu_item
ORDER BY total_quantity DESC
LIMIT 5;

输出结果：

┌───────────┬────────────────┐
│ menu_item │ total_quantity │
│  varchar  │     int128     │
├───────────┼────────────────┤
│ Pizza     │             16 │
│ Sushi     │             15 │
│ Salad     │             14 │
│ Tacos     │             14 │
│ Soup      │              7 │
└───────────┴────────────────┘

按支付方式分析销售额
顾客是通过何种方式支付餐费的呢？让我们来一探究竟：

SELECT payment_method, COUNT(*) AS order_count
FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet')
GROUP BY payment_method
ORDER BY order_count DESC;

输出：

┌────────────────┬─────────────┐
│ payment_method │ order_count │
│    varchar     │    int64    │
├────────────────┼─────────────┤
│ PayPal         │           9 │
│ Credit Card    │           8 │
│ Cash           │           7 │
│ Debit Card     │           6 │
└────────────────┴─────────────┘

高级分析与窗口函数

窗口函数可以帮助计算有趣的信息：

一段时间内的总收益

让我们算一下营业收入：

SELECT order_time, SUM(price * quantity) OVER (ORDER BY order_time) AS running_revenue
FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet');

从 Parquet 文件中读取餐厅订单数据，并计算随时间累积的营业收入。具体逻辑如下：

先对每行计算单笔订单收入：price * quantity。
通过窗口函数 SUM(...) OVER (ORDER BY order_time)，按 order_time 升序排列，累加所有历史订单收入。

结果：running_revenue 表示从第一条订单到当前行的累计总收入。

核心用途:

实时营收监控：观察收入随时间的变化趋势。
业务分析：识别高峰时段或促销活动的收入贡献。
数据验证：检查订单金额与累计值的逻辑一致性。

扩展性：可结合 PARTITION BY（如按门店或服务员分组）实现多维度累积分析。

最昂贵订单排名

现在我们将找出最昂贵的订单：

SELECT order_id, customer_name, price * quantity AS order_value,RANK() OVER (ORDER BY price * quantity DESC) AS rank
FROM read_parquet('restaurant_orders.parquet')
LIMIT 5;

输出：

┌──────────┬───────────────┬────────────────────┬───────┐
│ order_id │ customer_name │    order_value     │ rank  │
│  int64   │    varchar    │       double       │ int64 │
├──────────┼───────────────┼────────────────────┼───────┤
│       24 │ Hannah        │             175.36 │     1 │
│        6 │ Hannah        │             126.87 │     2 │
│       17 │ David         │ 125.10000000000001 │     3 │
│       14 │ Charlie       │             119.25 │     4 │
│       20 │ Charlie       │             119.13 │     5 │
└──────────┴───────────────┴────────────────────┴───────┘

总结：

DuckDB使处理Parquet文件变得高效——允许我们快速分析结构化数据。