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https://x.com/soragoto/status/2098983783085318491

面试官：我看你简历上写熟悉 Linux，大概有多熟悉？看过源码吗？

我：看过一些。

面试官：那说说有什么优秀设计，或者让你印象比较深的地方。

我：那就要说到华硕的 HID 驱动了。

面试官：？

我：华硕有些键盘会在某些特定情况下往 host 发送电源相关的键值，导致 host 关机，所以内核驱动里专门把那个键值屏蔽了。

面试官：nmd，现在也是我印象最深的地方了。

https://github.com/torvalds/linux/blob/master/drivers/hid/hid-asus.c

Pandas Should Go Extinct

Polars

官方原生支援 Python、Rust、Node.js、R,另外也有 SQL 介面可用。

比較特別的是,Python 綁定所使用的 Rust crate 叫做 py-polars,但無論是 Python 套件還是模組本身都叫做 polars,所以還是 pip install polars 再 import polars 就好。另外也支援 GPU 加速(NVIDIA GPU)。

DuckDB

支援的語言更多,官方主要維護的 client API 包括:

C、CLI(命令列)、Java (JDBC)、Go、Node.js、ODBC、Python、R、Rust,還有 C++、Julia、WebAssembly (Wasm)、ADBC API、Swift。

除此之外還有社群維護的「第三方」綁定:C#、Common Lisp、Crystal、Elixir、Ruby、Zig。

比較值得一提的:

• Wasm 版本:可以直接在瀏覽器裡跑 DuckDB,不需要伺服器
• R 有兩種介面:標準 install.packages("duckdb"),或是 dplyr 相容的 duckplyr 套件,寫法更貼近 tidyverse
• DuckDB 支援 PostgreSQL 相容的 SQL 語言,所有 client 都用同一套 SQL
• DuckDB 最大的賣點之一——不需要先把資料匯入(import)進 DuckDB,就可以直接查詢。以 R 為例,主要有兩種情境:

1. 直接查詢外部檔案(CSV、Parquet、JSON)

不需要 read.csv() 讀進記憶體、也不需要先建表,DuckDB 會自動偵測 schema,只讀取查詢需要的欄位跟資料列, no read.csv, no temporary table, no RAM spike, and it reads only the columns and rows the query needs:

library(DBI)
library(duckdb)
con <- dbConnect(duckdb())

# 直接對 CSV / Parquet 檔案下 SQL,檔案從沒真的「匯入」過
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM 'sales.csv' LIMIT 10")
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM read_parquet('data/*.parquet')")

甚至可以直接查詢遠端的 Parquet(例如放在 S3 或網址上),完全不用下載。

2. 直接查詢 R 記憶體裡已經存在的 data frame

這點更特別——DuckDB 可以把 R 的 data frame「註冊」成一個零複製(zero-copy)的視圖,資料仍然留在 R 的記憶體裡,DuckDB 只是直接讀取它,不會另外複製一份DuckDB keeps a reference to the R data frame after registration, which prevents the data frame from being garbage-collected, and the reference is cleared when the connection closes or via duckdb_unregister():

duckdb_register(con, "flights", nycflights13::flights)

dbGetQuery(con, "SELECT dest, AVG(dep_delay) FROM flights GROUP BY dest")

也可以搭配 dbplyr/dplyr 語法,一樣是直接對 data frame 或檔案操作using dbplyr, CSV and Parquet files can also be read directly through dplyr::tbl。

簡單來說:DuckDB 比較像是一個「查詢引擎」而不是傳統要先 ETL 匯入的資料庫,「資料放哪就查哪」是它的核心設計理念,這也是為什麼它常被拿來取代「先用 pandas/R 把整個檔案讀進記憶體再處理」的傳統做法。