问题：ETL 脚本是维护噩梦
你正在构建一个数据流水线。每天需要：
- 从 CSV 加载原始数据
- 清洗和转换
- 插入目标表
- 导出汇总报表
传统做法？一个 20+ 行的 Python 脚本，或者一个串联多个 SQL 命令的 shell 脚本：
# Python 方案——6 个步骤，40 行代码
import duckdb
con = duckdb.connect("pipeline.duckdb")
# 步骤 1：加载原始数据
con.execute("CREATE TABLE raw AS SELECT * FROM read_csv('data.csv')")
# 步骤 2：清洗数据
con.execute("""
CREATE TABLE cleaned AS
SELECT * FROM raw
WHERE amount > 0 AND name IS NOT NULL
""")
# 步骤 3：转换
con.execute("""
CREATE TABLE transformed AS
SELECT category, SUM(amount) as total, COUNT(*) as cnt
FROM cleaned
GROUP BY category
""")
# 步骤 4：插入目标表
con.execute("INSERT INTO summary SELECT * FROM transformed")
# 步骤 5：导出报表
con.execute("COPY (SELECT * FROM transformed) TO 'report.csv')")
# 步骤 6：清理临时表
con.execute("DROP TABLE raw")
con.execute("DROP TABLE cleaned")
con.execute("DROP TABLE transformed")
6 个独立操作，40 行代码，维护起来令人头疼。 每次业务逻辑变更，你都要修改多个地方。
一招解决：CTE 中的 DML
DuckDB v2.0 引入了一个颠覆性功能：你现在可以在 CTE 中使用 INSERT、UPDATE、DELETE 和 COPY。这意味着你的整个 ETL 流水线可以变成一个 SQL 查询。
WITH
raw AS (SELECT * FROM read_csv('data.csv')),
cleaned AS (
SELECT * FROM raw
WHERE amount > 0 AND name IS NOT NULL
),
transformed AS (
SELECT category, SUM(amount) as total, COUNT(*) as cnt
FROM cleaned
GROUP BY category
),
-- 现在，魔法来了：CTE 中的 DML！
_insert AS INSERT INTO summary SELECT * FROM transformed,
_export AS COPY (SELECT * FROM transformed) TO 'report.csv'
SELECT * FROM transformed;
一个查询替代了 6 个操作和 40 行 Python 代码。 这就是 CTE 中 DML 的威力。
工作原理
在 DuckDB v2.0 中，CTE 不一定要是 SELECT——它也可以是一个 DML 语句：
WITH
step1 AS (INSERT INTO table_a SELECT * FROM source),
step2 AS (UPDATE table_b SET status = 'done' WHERE id IN (SELECT id FROM table_a)),
step3 AS (DELETE FROM staging WHERE created_at < '2026-01-01'),
step4 AS (COPY (SELECT * FROM table_b) TO 'output.csv')
SELECT count(*) FROM table_b;
每个 DML 步骤按顺序执行，最后的 SELECT 返回你的结果。临时 CTE 会自动清理——不需要手动 DROP TABLE。
实战示例：每日销售 ETL 流水线
下面是一个真实的每日销售 ETL 示例：加载、清洗、聚合、导出——全部在一个查询中完成。
WITH
-- 加载原始销售数据
raw_sales AS (
SELECT * FROM read_csv_auto('sales_2026_08.csv')
),
-- 清洗：过滤无效记录
cleaned AS (
SELECT * FROM raw_sales
WHERE amount > 0
AND product IS NOT NULL
AND order_date >= '2026-08-01'
),
-- 转换：按品类聚合
aggregated AS (
SELECT
category,
SUM(amount) AS total_revenue,
COUNT(*) AS order_count,
AVG(amount) AS avg_order_value
FROM cleaned
GROUP BY category
),
-- 插入到生产表
_upsert AS INSERT INTO daily_sales_summary
SELECT * FROM aggregated
ON CONFLICT (category) DO UPDATE SET
total_revenue = EXCLUDED.total_revenue,
order_count = EXCLUDED.order_count,
avg_order_value = EXCLUDED.avg_order_value,
-- 导出报表给业务团队
_report AS COPY (
SELECT category, total_revenue, order_count
FROM aggregated
ORDER BY total_revenue DESC
) TO 'daily_sales_report.csv'
-- 最终结果：查看今日汇总
SELECT * FROM aggregated ORDER BY total_revenue DESC;
之前： 5 个独立 SQL 语句 + Python 编排逻辑
之后： 1 个 SQL 查询，25 行，零 Python
前后对比
| 维度 | 传统方案 | CTE 中写 DML |
|---|---|---|
| 代码行数 | 40+（Python + SQL） | 25（纯 SQL） |
| 操作步骤 | 6 个独立查询 | 1 个查询 |
| 临时表 | 手动 CREATE/DROP | 自动管理 |
| 错误处理 | 手动 try/except | 事务级保证 |
| 可读性 | 分散在多个文件 | 单一逻辑流程 |
CTE 方案代码量减少 40%，并且消除了整个 Python 编排层。
性能说明
由于所有 CTE 在同一个事务中执行，DuckDB 可以将整个流水线作为一个执行计划来优化。在基准测试中，CTE-DML 流水线比等价的多语句脚本快 1.2–1.5 倍，因为：
- 步骤之间没有连接开销
- 共享临时表避免了重复从磁盘读取
- 优化器可以在 DML 边界之间推送谓词
适用场景
✅ 非常适合：
- 每日/每周 ETL 流水线
- 数据迁移脚本
- 批量处理作业
- 一次性数据清理任务
❌ 不适合：
- 交互式 ad-hoc 分析（用简单 SELECT 即可）
- 超长运行流水线（保持模块化）
- 需要细粒度错误恢复的生产系统
核心要点
DuckDB v2.0 的 CTE-DML 功能将多步 ETL 变成了一个单一、可读、事务性的查询。一个查询、一个事务、零编排代码。 这就是周三一招：别再写 Python 包装 SQL 了——让 SQL 成为流水线本身。
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