超强外挂让MySQL再次兴盛，国内神秘组织拯救MySQL行动

AustinDatabases 2025-08-25

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在我听到这个信息后，我实际上有点蒙。DuckDB不是应该归PostgreSQL所有吗？MySQL融合了DuckDB,我没听说甲骨文有这个产品呀？

等我看完整个事情，我才明白原来是阿里云 RDS MySQL的产品。Why,How,When,What!!!

1 Why：为什么，MySQL融合了DuckDB,怎么想的，PG怎么办？

2 How: 怎么做的，他们怎么做到的？

3 When: 什么时候，是有产品了，还是在吹牛的阶段？

4 What: 这个词真的是What ! 感叹词，惊叹词，还是有点发蒙的意思？

诚然，最近一段时间MySQL发展的不好，吐槽他，退MySQL的比比皆是，都是往PG群里面扎的。可为什么阿里云弄出了MySQL+DuckDB的东西，不过咱们有人往他们公司一打听，你猜怎么着，我来揭秘一个大瓜。

这个大瓜就是，阿里云RDS团队纠集了一帮MySQL大神，有我前一段文章写的宋利兵宋老师，还有甲骨文颁发了“刺头”称号的陈老师，还有前一段DISS甲骨文MySQL不测试就上线的那个老师，另外小道消息，里面还有几个神秘的扫地僧。他们看不惯MySQL的没落，要在中国建立一个MySQL神秘的复兴组织，MySQL星星帮。

MySQL各种小的优化不断，这次搞出了MySQL+DuckDB的超级蘑菇云，誓死要拯救MySQL的颓势。他们的口号是，MySQL兴盛，星星帮人人有责，他们要在中国凭着一己之力，让MySQL再火起来。

其实我对这个让MySQL火起来的想法存在质疑，不过MySQL星星帮里面大咖的实力不容小视，先看看这次的新产品如何，再看看MySQL有没有可能在火起来。

1 MySQL最大的问题就是不能和MSSQL,ORACLE,PostgreSQL一样进行OLAP的一些轻量级的，多表的数据分析的工作。

2 DuckDB是目前热度最高的分析型数据库，他具有列式和向量化的能力，并且还是开源的产品，谁都可以用，都可以集成。

那么到底MySQL能不能兴盛，在此一举了，如果真的如他们所说MySQL+DUCKDB，那别的数据库还真的掂量掂量了。

但这里我也有一些担心

1 MySQL+DuckDB 对于MySQL的使用者有什么影响，如兼容性，语法差异

2 MySQL+DuckDB 如果我有大事务那么数据的一致性有没有问题

3 有没有基于数据字段的类型的不一致，有数据计算后的精确性的问题等等

所以必须进行一个使用和测试，测试中我们需要说明产品的类型，产品购买需要选择高可用系列,产品类型要选择标准版，方可开启MySQL混合引擎的大阵。

购买一个符合规格的MySQL RDS后，我们打开界面，找到duckdb分析引擎，进行开通。

这里相当于在建立MySQL RDS后，在产生一个通过Binlog数据复制的 DuckDB，作为这个MySQL RDS的附属。这里DuckDB 和 MySQL 二者是独立的，各自有独立的链接地址。

这里我们做一个测试，来看看复杂的SQL在MySQL和DuckDB之间运行的差距。

下面我们把表和灌入数据的脚本展示在下方方便大家也可以进行类似的测试。

DROP TABLE IF EXISTS orders;
DROP TABLE IF EXISTS products;
DROP TABLE IF EXISTS users;

CREATE TABLE users (
    user_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(200),
    country VARCHAR(50),
    create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE products (
    product_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(200),
    category VARCHAR(50),
    price DECIMAL(10,2),
    create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE orders (
    order_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT,
    product_id BIGINT,
    quantity INT,
    order_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    status VARCHAR(20)
   
);

DELIMITER $$

CREATE PROCEDURE load_test_data()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;

    -- 插入 users (10万)
    SET i = 1;
    WHILE i <= 100000 DO
        INSERT INTO users (user_name, email, country)
        VALUES (
            CONCAT('user_', i),
            CONCAT('user_', i, '@test.com'),
            ELT(FLOOR(1 + RAND()*5), 'China','USA','UK','Germany','India')
        );
        SET i = i + 1;
    END WHILE;

    -- 插入 products (1万)
    SET i = 1;
    WHILE i <= 10000 DO
        INSERT INTO products (product_name, category, price)
        VALUES (
            CONCAT('product_', i),
            ELT(FLOOR(1 + RAND()*5), 'Electronics','Clothes','Food','Books','Sports'),
            ROUND(RAND()*1000, 2)
        );
        SET i = i + 1;
    END WHILE;

    -- 插入 orders (100万)
    SET i = 1;
    WHILE i <= 1000000 DO
        INSERT INTO orders (user_id, product_id, quantity, order_date, status)
        VALUES (
            FLOOR(1 + RAND()*100000),    -- 有效 user_id
            FLOOR(1 + RAND()*10000),     -- 有效 product_id
            FLOOR(1 + RAND()*5 + 1),     -- 数量 1~5
            NOW() - INTERVAL FLOOR(RAND()*365) DAY,
            ELT(FLOOR(1 + RAND()*3), 'PAID','SHIPPED','CANCELLED')
        );
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
END $$

DELIMITER ;

CALL load_test_data();

把以上脚本在MySQL上运行即可，数据会通过Binlog 直接复制到DuckDB中。

然后我们链接到MySQL 和 DuckDB,来运行同样的SQL看看之间的差距。

目标：统计最近 90 天各国家、各品类的销售额/订单数/客单价，并计算在国家内的 排名 与 贡献占比。
特点：WITH CTE、三表 JOIN、窗口函数 RANK()、分区内占比、条件过滤。
WITH o90 AS (
  SELECT 
    o.order_id,
    o.user_id,
    o.product_id,
    o.quantity,
    o.order_date,
    o.status
  FROM orders o
  WHERE o.status = 'PAID'
    AND o.order_date >= NOW() - INTERVAL 90 DAY
),
base AS (
  SELECT
    u.country,
    p.category,
    o.order_id,
    (o.quantity * p.price) AS amount
  FROM o90 o
  JOIN users u     ON u.user_id = o.user_id
  JOIN products p  ON p.product_id = o.product_id
),
agg AS (
  SELECT
    country,
    category,
    COUNT(DISTINCT order_id) AS order_cnt,
    SUM(amount)              AS revenue,
    AVG(amount)              AS avg_order_value
  FROM base
  GROUP BY country, category
)
SELECT
  a.country,
  a.category,
  a.order_cnt,
  ROUND(a.revenue, 2) AS revenue,
  ROUND(a.avg_order_value, 2) AS avg_order_value,

  RANK() OVER (PARTITION BY a.country ORDER BY a.revenue DESC) AS rev_rank_in_country,

  ROUND(
    a.revenue  NULLIF(SUM(a.revenue) OVER (PARTITION BY a.country), 0) * 100, 2
  ) AS revenue_share_in_country_pct
FROM agg a
ORDER BY a.country, rev_rank_in_country, a.revenue DESC;

此语句在MySQL中运行，需要0.672秒，这是我运行5次后的一个数据装入内存后的查询速度。同样的语句在DuckDB的从节点上运行，时间只要0.063秒。

在测试中虽然DuckDB比MySQL要快10倍，但MySQL的查询速度也在1秒内，下面我们在来一个更复杂和数据量较大的语句。

目标：先在每个国家内按 用户近 180 天总消费 做十分位分层（NTILE(10)），把 Top10% 作为高价值用户，与“其余用户”对比，按 国家 × 品类 汇总对比贡献。

WITH o180 AS (
  SELECT 
    o.order_id, o.user_id, o.product_id, o.quantity, o.order_date
  FROM orders o
  WHERE o.status = 'PAID'
    AND o.order_date >= NOW() - INTERVAL 180 DAY
),
user_rev AS (
  -- 每位用户在 180 天内的总消费（用于分层）
  SELECT 
    u.user_id,
    u.country,
    SUM(o.quantity * p.price) AS user_revenue_180d
  FROM o180 o
  JOIN users u    ON u.user_id = o.user_id
  JOIN products p ON p.product_id = o.product_id
  GROUP BY u.user_id, u.country
),
user_seg AS (
  -- 在各国家内按用户总消费分十分位，1=最高
  SELECT
    user_id,
    country,
    user_revenue_180d,
    NTILE(10) OVER (PARTITION BY country ORDER BY user_revenue_180d DESC) AS decile_in_country
  FROM user_rev
),
base AS (
  -- 还原到订单明细，打上用户的分层标签
  SELECT
    us.country,
    us.decile_in_country,
    p.category,
    (o.quantity * p.price) AS amount
  FROM o180 o
  JOIN user_seg us ON us.user_id = o.user_id
  JOIN products p  ON p.product_id = o.product_id
)
SELECT
  country,
  category,
  -- 高价值用户（Top10%，decile=1）
  ROUND(SUM(CASE WHEN decile_in_country = 1 THEN amount END), 2) AS top10_revenue,
  COUNT(CASE WHEN decile_in_country = 1 THEN 1 END)              AS top10_lines,
  -- 其余用户
  ROUND(SUM(CASE WHEN decile_in_country <> 1 THEN amount END), 2) AS others_revenue,
  COUNT(CASE WHEN decile_in_country <> 1 THEN 1 END)              AS others_lines,
  -- Top10% 在该国家×品类中的贡献占比
  ROUND(
    SUM(CASE WHEN decile_in_country = 1 THEN amount END)
     NULLIF(SUM(amount), 0) * 100, 2
  ) AS top10_share_pct
FROM base
GROUP BY country, category
ORDER BY country, top10_share_pct DESC, category;

我们在看结果DuckDB 运行这条语句需要0.125秒，而MySQL需要3.094秒。

MySQL

目标：构建 国家 × 品类 × 月 的月度指标（收入、订单数、客单价），计算 同比 YoY，并给出 国家内占比。最后使用 WITH ROLLUP 输出 国家小计。

WITH o12 AS (
  SELECT 
    o.order_id, o.user_id, o.product_id, o.quantity, o.order_date
  FROM orders o
  WHERE o.status = 'PAID'
    AND o.order_date >= DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 12 MONTH), '%Y-%m-01')
),
mth AS (
  -- 基础月度聚合：国家 × 品类 × 月
  SELECT
    u.country,
    p.category,
    DATE_FORMAT(o.order_date, '%Y-%m-01') AS month_start,
    COUNT(DISTINCT o.order_id)            AS order_cnt,
    SUM(o.quantity * p.price)             AS revenue,
    AVG(o.quantity * p.price)             AS avg_order_value
  FROM o12 o
  JOIN users u    ON u.user_id = o.user_id
  JOIN products p ON p.product_id = o.product_id
  GROUP BY u.country, p.category, DATE_FORMAT(o.order_date, '%Y-%m-01')
),
mth_y AS (
  -- 为计算同比，准备去年的同月指标
  SELECT
    country,
    category,
    DATE_FORMAT(DATE_ADD(STR_TO_DATE(month_start, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 12 MONTH), '%Y-%m-01') AS month_start, -- 映射到“今年同月”
    revenue AS revenue_last_year
  FROM mth
)
SELECT
  x.country,
  x.category,
  x.month_start,
  ROUND(x.revenue, 2) AS revenue,
  x.order_cnt,
  ROUND(x.avg_order_value, 2) AS avg_order_value,
  -- 同比（与去年同月比）
  ROUND(
    (x.revenue - y.revenue_last_year)  NULLIF(y.revenue_last_year, 0) * 100, 2
  ) AS yoy_revenue_pct,
  -- 国家内当月占比
  ROUND(
    x.revenue  NULLIF(
      SUM(x.revenue) OVER (PARTITION BY x.country, x.month_start), 0
    ) * 100, 2
  ) AS share_in_country_month_pct
FROM mth x
LEFT JOIN mth_y y
  ON y.country = x.country
 AND y.category = x.category
 AND y.month_start = x.month_start
-- 输出国家小计（ROLLUP）
ORDER BY x.country, x.month_start, x.revenue DESC;