DuckDB 1.4.0 LTS 版重磅发布, 意在Teradata用户？

DuckDB 1.4.0 LTS 版重磅发布, 想拿下Teradata用户!

DuckDB 1.4.0 正式发布, 根据社区的介绍, 从这个版本开始, 每个偶数版将是长周期支持版(支持1年). 另外这个版本也带来了诸多重磅特性, 例如

• 数据库(包括数据文件和WAL文件甚至临时文件在内)的文件加密特性
• merge语法支持
• iceberg表的写入支持
• 进度条支持剩余时间评估
• FILL 窗口函数, 支持填充缺失值
• Teradata 连接器
• 排序性能增强
• 物化CTE, 提升性能
• 内存表模式支持压缩和检查点vacuum

下面来看看原文详细介绍

• https://duckdb.org/2025/09/16/announcing-duckdb-140.html
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• 精彩剧透！一图概览2025AI生态创新大会，解锁AI赋能的未来可能

原文

简而言之：我们即将发布 DuckDB 1.4.0 版本，代号为“Andium”。这是一个 LTS 版本，提供为期一年的社区支持，并包含多项新功能，包括数据库加密、MERGE 语句和 Iceberg 写入。

我们很荣幸地发布 DuckDB v1.4.0，其名称“Andium”取自安第斯水鸭（Anas andium），这种水鸭生活在哥伦比亚、委内瑞拉和厄瓜多尔的安第斯高原。

在本篇博文中，我们将介绍此版本在支持、功能和扩展方面最重要的更新。DuckDB 的更新速度很快，我们只能介绍此版本中一小部分的变更。完整的发行说明，请参阅GitHub 上的发行页面 。

要安装新版本，请访问安装页面。请注意，由于需要进行额外的更改和审核，某些客户端库（例如 Go、R、Java）可能还需要几天时间才能发布。

长期支持 (LTS) 版

我们很高兴看到 DuckDB 在生产环境中得到广泛应用，并且意识到此类部署通常需要长期维护。过去，每当新版本发布时，我们都会自动弃用旧版本的 DuckDB。但现在，我们将改变这一现状。

从此版本开始，将发布长期支持 (LTS) 版本。对于 LTS DuckDB 版本，社区支持将在发布后持续一年（目前）。 DuckDB Labs也将在旧 LTS 版本的社区支持到期后为其提供支持。

duckdblabs 的社区支持说明: https://duckdblabs.com/community_support_policy/

DuckDB 版本的终止 (EOL) 日期:

新功能

数据库加密

加密 DuckDB 数据库文件一直以来都是一个备受github用户反馈期待的功能请求。从此版本开始，DuckDB 支持对其文件进行加密。加密密钥通过ATTACH时的ENCRYPTION_KEY参数指定，如下所示：

ATTACH 'encrypted.db' AS enc_db (ENCRYPTION_KEY 'quack_quack');

DuckDB 使用行业标准的AES 加密，密钥长度为 256 位，默认使用推荐的GCM模式。

加密涵盖主数据库文件、预写日志 (WAL) 文件，甚至临时文件。DuckDB 可以使用内置mbedtls库或扩展插件httpfs中的 OpenSSL 库来加密数据。请注意，由于硬件加速，OpenSSL 版本的速度更快，因此请确保LOAD httpfs获得良好的加密性能。

DuckDB 中的加密支持由Lotte Felius (@ccfelius)实现。

MERGE 语法

DuckDB 现在支持MERGE INTO作为INSERT INTO ... ON CONFLICT的替代方案。 MERGE INTO不依赖主键，因为它适用于任何自定义合并条件。这在不支持主键但仍希望支持更新插入（即UPDATE plus INSERT）功能的 OLAP 系统中非常常见。

在这个例子中，我们使用一个简单的条件匹配键，并调用RETURNING语句来获取更新和插入的行的摘要。

CREATE TABLE Stock(item_id INTEGER, balance INTEGER);
INSERT INTO Stock VALUES (10, 2200), (20, 1900);

WITH new_stocks(item_id, volume) AS (VALUES (20, 2200), (30, 1900))
    MERGE INTO Stock
        USING new_stocks USING (item_id)
    WHEN MATCHED
        THEN UPDATE SET balance = balance + volume
    WHEN NOT MATCHED
        THEN INSERT VALUES (new_stocks.item_id, new_stocks.volume)
    RETURNING merge_action, *;

┌──────────────┬─────────┬─────────┐
│ merge_action │ item_id │ balance │
│   varchar    │  int32  │  int32  │
├──────────────┼─────────┼─────────┤
│ UPDATE       │      20 │    4100 │
│ INSERT       │      30 │    1900 │
└──────────────┴─────────┴─────────┘

MERGE INTO还支持更复杂的条件和 DELETE 语句。

WITH deletes(item_id, delete_threshold) AS (VALUES (10, 3000))
    MERGE INTO Stock
        USING deletes USING (item_id)
    WHEN MATCHED AND balance < delete_threshold
        THEN DELETE
    RETURNING merge_action, *;

┌──────────────┬─────────┬─────────┐
│ merge_action │ item_id │ balance │
│   varchar    │  int32  │  int32  │
├──────────────┼─────────┼─────────┤
│ DELETE       │   10    │  2200   │
└──────────────┴─────────┴─────────┘

iceberg writes

duckdb-iceberg 扩展插件现在支持写入 Iceberg。

-- Having setup an Iceberg REST catalog using
-- https://github.com/duckdb/duckdb-iceberg/blob/main/scripts/start-rest-catalog.sh
INSTALL iceberg;
LOAD iceberg;
ATTACH '' AS iceberg_datalake (
    TYPE iceberg,
    CLIENT_ID 'admin',
    CLIENT_SECRET 'password',
    ENDPOINT 'http://127.0.0.1:8181'
);
CREATE SECRET (
    TYPE S3,
    KEY_ID 'admin',
    SECRET 'password',
    ENDPOINT '127.0.0.1:9000',
    URL_STYLE 'path',
    USE_SSL false
);
USE iceberg_datalake.default;
ATTACH 'duckdb.db' AS duckdb_db;
CREATE TABLE duckdb_db.t AS SELECT range a FROM range(4);
CREATE TABLE t AS SELECT * FROM duckdb_db.t;
FROM iceberg_datalake.default.t;

这意味着现在可以将数据从 DuckDB 或 DuckLake 复制到 Iceberg。

还支持通过以下COPY语句从 Iceberg 复制到 DuckDB/DuckLake：

COPY FROM DATABASE iceberg_datalake TO duckdb_db;

从 DuckLake/DuckDB 复制到 Iceberg需要在 Iceberg 端手动创建schema ：

CREATE SCHEMA iceberg_datalake.main;
COPY FROM DATABASE duckdb_db TO iceberg_datalake;

最后提一下, 如果你想结合企业内部oltp数据库、流计算等组建实时湖仓, 可考虑如下架构 :

• 《Mooncake-Labs 架构进化, 核心是 moonlink》
• 《DuckDB 读 iceberg 实时数据湖表 by duckdb_mooncake + moonlink》

CLI 进度条 剩余时间评估

社区成员Rusty Conover (@rustyconover)为 DuckDB 命令行客户端 贡献了ETA（预计到达时间）功能。由于进度测量值会受到噪声的影响而出现很大差异，因此估算剩余时间是一个难题。为了解决这个问题，ETA 功能首先会收集一些初始性能数据，然后使用卡尔曼滤波器不断优化其估算值。以下视频是其实际工作时的效果：

FILL 窗口函数

Richard (@hawkfish)构建了一个新的窗口函数: FILL，可用于在有序窗口中插入缺失值。以下是示例，您可以看到 1 到 42 之间的缺失值在结果中被插值成 21。

FROM (VALUES (1, 1), (2, NULL), (3, 42)) t(c1, c2)
SELECT fill(c2) OVER (ORDER BY c1) f;

结果如下：

f
1
21
42

Teradata 连接器

DuckDB 现已支持 Teradata 连接器 。后续将另行发布博客文章。

这是要向 Teradata 用户招手了吗?

性能和优化

sort 重写, 性能持续进步

Laurens (@lnkuiper) 重写了 DuckDB 的排序实现（ 再次重写 ）。新的实现使用 k 路合并排序 来减少数据移动。它还能够自适应预排序数据，并使用新的 API，使得新的排序代码可以在 DuckDB 的其他部分使用，例如在窗口函数中。我们发现此实现的线程扩展性能显著提升。我们将发布一篇单独的博客文章，提供更详细的性能测量结果。

物化CTE

通用表表达式 (CTE) 现在默认采用物化（替代inline模式）。这既提升了性能，也解决了一些因inline模式导致的正确性错误。此功能由Denis Hirn (kryonix)实现，他早在 2020 年就贡献了对递归 CTE 的支持。

内存表支持checkpoint

内存表现在支持检查点(checkpoint) 。这有两个主要好处：

内存表现在支持压缩。此功能默认处于禁用状态，您可以使用以下方法启用它：

ATTACH ':memory:' AS memory_compressed (COMPRESS);

检查点触发清理已删除的行，从而允许在delete/truncate后回收空间。

最后的想法

以上只是一些亮点，但此版本中还有更多功能和改进。自我们发布 v1.3.2 以来，已有超过 90 位贡献者提交了超过 3,500 次提交。完整的发行说明可在 GitHub 上找到 。我们要感谢社区提供的详细问题报告和反馈。我们还要特别感谢外部贡献者，他们直接促成了此版本的功能！