搜索快捷键 cmd + k | ctrl + k
- 安装
- 文档
- 入门
- 连接
- 数据导入与导出
- 湖仓格式
- 客户端 API
- 概览
- 第三方客户端
- ADBC
- C
- C++
- CLI
- Dart
- Go
- Java (JDBC)
- Julia
- Node.js (已弃用)
- Node.js (Neo)
- ODBC
- PHP
- Python
- R
- Rust
- Swift
- Wasm
- SQL
- 介绍
- 语句
- 概览
- ANALYZE
- ALTER TABLE
- ALTER VIEW
- ATTACH 和 DETACH
- CALL
- CHECKPOINT
- COMMENT ON
- COPY
- CREATE INDEX
- CREATE MACRO
- CREATE SCHEMA
- CREATE SECRET
- CREATE SEQUENCE
- CREATE TABLE
- CREATE VIEW
- CREATE TYPE
- DELETE
- DESCRIBE
- DROP
- EXPORT 和 IMPORT DATABASE
- INSERT
- LOAD / INSTALL
- MERGE INTO
- PIVOT
- 性能分析
- SELECT
- SET / RESET
- SET VARIABLE
- SHOW 与 SHOW DATABASES
- SUMMARIZE
- 事务管理
- UNPIVOT
- UPDATE
- USE
- VACUUM
- 查询语法
- SELECT
- FROM 和 JOIN
- WHERE
- GROUP BY
- GROUPING SETS
- HAVING
- ORDER BY
- LIMIT 和 OFFSET
- SAMPLE
- 展开嵌套
- WITH
- WINDOW
- QUALIFY
- VALUES
- FILTER
- 集合操作
- 预处理语句
- 数据类型
- 表达式
- 函数
- 概览
- 聚合函数
- 数组函数
- 位字符串函数
- Blob 函数
- 日期格式化函数
- 日期函数
- 日期部分函数
- 枚举函数
- 间隔函数
- Lambda 函数
- 列表函数
- 映射函数
- 嵌套函数
- 数值函数
- 模式匹配
- 正则表达式
- 结构体函数
- 文本函数
- 时间函数
- 时间戳函数
- 带时区时间戳函数
- 联合函数
- 实用函数
- 窗口函数
- 约束
- 索引
- 元查询
- DuckDB 的 SQL 方言
- 示例
- 配置
- 扩展
- 核心扩展
- 概览
- 自动补全
- Avro
- AWS
- Azure
- Delta
- DuckLake
- 编码
- Excel
- 全文搜索
- httpfs (HTTP 和 S3)
- Iceberg
- ICU
- inet
- jemalloc
- Lance
- MySQL
- PostgreSQL
- 空间
- SQLite
- TPC-DS
- TPC-H
- UI
- Unity Catalog
- Vortex
- VSS
- 指南
- 概览
- 数据查看器
- 数据库集成
- 文件格式
- 概览
- CSV 导入
- CSV 导出
- 直接读取文件
- Excel 导入
- Excel 导出
- JSON 导入
- JSON 导出
- Parquet 导入
- Parquet 导出
- 查询 Parquet 文件
- 使用 file: 协议访问文件
- 网络和云存储
- 概览
- HTTP Parquet 导入
- S3 Parquet 导入
- S3 Parquet 导出
- S3 Iceberg 导入
- S3 Express One
- GCS 导入
- Cloudflare R2 导入
- 通过 HTTPS / S3 使用 DuckDB
- Fastly 对象存储导入
- 元查询
- ODBC
- 性能
- Python
- 安装
- 执行 SQL
- Jupyter Notebooks
- marimo Notebooks
- Pandas 上的 SQL
- 从 Pandas 导入
- 导出到 Pandas
- 从 Numpy 导入
- 导出到 Numpy
- Arrow 上的 SQL
- 从 Arrow 导入
- 导出到 Arrow
- Pandas 上的关系型 API
- 多个 Python 线程
- 与 Ibis 集成
- 与 Polars 集成
- 使用 fsspec 文件系统
- SQL 编辑器
- SQL 功能
- 代码片段
- 故障排除
- 术语表
- 离线浏览
- 操作手册
- 概览
- DuckDB 的占用空间
- 安装 DuckDB
- 日志
- 保护 DuckDB 安全
- 非确定性行为
- 限制
- DuckDB Docker 容器
- 开发
- 内部结构
- 站点地图
- 在线演示
文档 / 客户端 API
Dart 客户端
DuckDB Dart 客户端的最新稳定版本是 1.4.4。
DuckDB.Dart 是 DuckDB 的原生 Dart API。
安装
可以通过 pub.dev 安装 DuckDB.Dart。请参阅 API 参考文档以获取详细信息。
将此包作为库使用
添加依赖
使用 Flutter 添加依赖
flutter pub add dart_duckdb
这将在您项目的 pubspec.yaml 中添加如下一行(并隐式运行 flutter pub get)
dependencies:
dart_duckdb: ^
或者,您的编辑器可能支持 flutter pub get。请查看您的编辑器文档以了解更多信息。
导入库
现在,您可以在 Dart 代码中导入它
import 'package:dart_duckdb/dart_duckdb.dart';
使用示例
请参阅 duckdb-dart 仓库中的示例项目
cli:命令行应用程序duckdbexplorer:支持构建桌面操作系统以及 Android 和 iOS 平台的 GUI 应用程序。
以下是一些 DuckDB.Dart 的常用代码片段
查询内存数据库
import 'package:dart_duckdb/dart_duckdb.dart';
void main() async {
final db = await duckdb.open(":memory:");
final connection = await duckdb.connect(db);
await connection.execute('''
CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR, age INTEGER);
INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 30), (2, 'Bob', 25);
''');
final result = (await connection.query("SELECT * FROM users WHERE age > 28")).fetchAll();
for (final row in result) {
print(row);
}
connection.dispose();
db.dispose();
}
使用多个连接
DuckDB.Dart 会自动为每个连接管理专用的后台隔离区(Isolate),从而实现高效的非阻塞 I/O 以进行并发查询。每个连接在内部都有自己的隔离区,因此您可以简单地创建多个连接来进行并行操作。
import 'package:dart_duckdb/dart_duckdb.dart';
void main() async {
final db = await duckdb.open(":memory:");
// Create a table
final con1 = await duckdb.connect(db);
await con1.execute('''
CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR);
INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob');
''');
// Query from multiple connections concurrently
final con2 = await duckdb.connect(db);
final con3 = await duckdb.connect(db);
final future1 = con2.query("SELECT * FROM users WHERE id = 1");
final future2 = con3.query("SELECT * FROM users WHERE id = 2");
final result1 = (await future1).fetchAll();
final result2 = (await future2).fetchAll();
print(result1);
print(result2);
con1.dispose();
con2.dispose();
con3.dispose();
db.dispose();
}
Web 支持
DuckDB.Dart 通过 DuckDB WASM 支持 Web 平台。对于 Flutter Web 构建,您需要配置必要的 JavaScript 依赖项。
Flutter Web 设置
将以下内容添加到 web/index.html 的 <head> 部分,以加载 DuckDB WASM 和 Apache Arrow
<script type="importmap">
{
"imports": {
"apache-arrow": "https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/[email protected]/+esm"
}
}
</script>
<script type="module">
import * as duckdb from "https://cdn.jsdelivr.net.cn/npm/@duckdb/[email protected]/+esm";
import * as arrow from "apache-arrow";
window.duckdbWasmReady = new Promise((resolve) => {
window.duckdbduckdbWasm = duckdb;
window.ArrowTable = arrow.Table;
resolve();
});
</script>
在 Flutter Web 中使用
配置完成后,您可以像在其他平台上一样使用 DuckDB
import 'package:dart_duckdb/dart_duckdb.dart';
void main() async {
final db = await duckdb.open(":memory:");
final connection = await duckdb.connect(db);
await connection.execute('''
CREATE TABLE data (id INTEGER, value VARCHAR);
INSERT INTO data VALUES (1, 'hello'), (2, 'world');
''');
final result = (await connection.query("SELECT * FROM data")).fetchAll();
for (final row in result) {
print(row);
}
connection.dispose();
db.dispose();
}
有关更多特定于平台的详细信息,请参阅构建说明。