DeepSeek总结DuckPL：为DuckDB引入过程式编程语言-深圳市維司達科技有限公司

DuckPL：为DuckDB引入过程式编程语言

原文地址：https://blobs.duckdb.org/events/duckdb-developer-meeting-1/duckpl-a-procedural-language-in-duckdb-denis-hirn.pdf

在2026年1月30日的DuckDB开发者会议#1上，来自蒂宾根大学的Denis Hirn（长期DuckDB贡献者）介绍了DuckPL——一种为DuckDB打造的原生过程式编程语言，旨在填补DuckDB在用户定义函数（UDF）功能上的关键空白。

当前DuckDB UDF的局限性

DuckDB目前支持简单的宏（MACRO）功能：

CREATEMACROadd(a,b)ASa+b;

但不支持完整的过程式编程：

CREATEMACRO sequence(n)ASIFn<0THENdosomestuffELSEdoother stuffENDIF;

现有解决方案如Python、R等外部语言UDF虽然可用，但：

需要外部运行时环境
破坏了DuckDB“单文件、零依赖数据库”的核心承诺

DuckPL的核心特性

DuckPL为DuckDB带来了完整的PL/pgSQL兼容性过程式编程能力：

简单直观的编程模型

CREATEFUNCTIONcollatz(yBIGINT)RETURNSBIGINTAS$$DECLAREstepsBIGINT:=0;xBIGINT:=y;BEGINWHILEx>1LOOPIFx%2=0THENx :=x/2;ELSEx :=3*x+1;ENDIF;steps :=steps+1;ENDLOOP;RETURNsteps;END;$$;

对比纯SQL实现（需要复杂的递归CTE）：

WITHRECURSIVE collatz_cte(x,steps)AS(...)

DuckPL让过程式逻辑编写变得直观简单，无需掌握高级SQL技巧。

技术架构解析

双重解析机制

DuckPL采用两层解析架构：

CREATE FUNCTION语句解析：扩展DuckDB原有SQL解析器
PL/pgSQL函数体解析：重用libpg_query库的PL/pgSQL解析器

CREATE FUNCTION语句 → libpg_query解析 → AST转换 → DuckPL AST

这与DuckDB 2018年构建SQL解析器的方式完全一致，保证了技术一致性。

统一的内部表示（DuckPL AST）

DuckPL设计了简洁、语法无关的中间表示（IR），将所有复杂结构简化为基本构建块：

FOR/WHILE循环 → LOOP + IF + BREAK组合
CASE语句 → IF语句链
游标循环 → 基本循环结构

示例转换：

WHILE counter < 10 LOOP counter := counter + 1; END LOOP; RETURN counter;

转换为DuckPL IR：

loop { if (counter >= 10) { break; } let counter = counter + 1; } emit counter; stop;

这种设计带来三大优势：

简化解释器：减少控制流处理复杂度
支持多语言前端：未来可轻松添加PL/Python、PL/Duck等
便于编译优化：更容易将DuckPL AST编译为SQL

持久化存储

DuckPL函数通过专用表duckpl_functions持久化存储：

CREATETABLEduckpl_functions(function_idBIGINTPRIMARYKEY,function_uuid UUID,function_num_argsINT,function_arg_namesTEXT[],function_arg_typesTEXT[],function_return_typesTEXT[],function_returns_setBOOLEAN,function_nameTEXTNOTNULL,function_srcTEXT,function_bodyBLOB-- 序列化的AST);

启动时加载反序列化，立即注册到目录中，无需重新解析。

堆栈驱动的解释器

DuckPL采用显式堆栈帧管理而非递归调用：

状态管理：执行可在任意点暂停和恢复
无C++递归：避免栈深度限制和溢出风险
完全流式处理：结果逐块输出，不缓冲全部数据

这种设计特别适合流式场景：

CREATEFUNCTIONinfinite()RETURNSSETOFBIGINTAS$$DECLAREiBIGINT:=0;BEGINLOOPi :=(i+1)%1000;RETURNNEXTi;-- 流式输出ENDLOOP;END$$;

对比PostgreSQL（会缓冲所有结果导致内存膨胀），DuckPL的流式处理能高效配合LIMIT等操作。

表达式执行优化

通过ExpressionExecutor缓存机制，避免每次表达式计算都触发完整SQL管道：

准备虚拟SELECT语句提取表达式
缓存对应的ExpressionExecutor实例
针对包含局部变量的DataChunk执行

实测带来30倍以上的性能提升。

功能支持现状

已实现功能：

标量/表值UDF
变量和赋值
所有数据类型（包括复合类型）
控制流（IF、LOOP、WHILE、FOR、BREAK、CONTINUE、RETURN、RETURN NEXT）
游标（FETCH INTO）
调试支持（RAISE INFO）

规划中功能：

聚合/窗口UDF
异常处理
事务支持（COMMIT、ROLLBACK）
UDF优化器
编译为纯SQL：利用递归CTE等技术大幅提升性能

暂不支持：

动态SQL（可使用query(…)替代）
高级游标功能（SCROLL、MOVE）
触发器

未来愿景与发展路线

混合执行架构

未来DuckPL将发展为解释与编译混合执行系统：

PL/SQL输入 → 解析 → AST转换 → 分发器 → [解释器 | SQL编译]

交互式编程环境

计划提供REPL式CLI体验：

❯ duckdb D LET y=0:: BIGINT;D FOR i IN1..10: LET x=(SELECTRANDOM());IF x>0.5: LET y=y +1;D PRINT y;5

技术演进方向

现代化语法：添加友好型PL语法
下一代解析器：转向PEG-based PL/pegSQL
向量化解释：实现向量化执行
生产就绪：改进错误信息和调试支持

总结：DuckPL的核心价值

兼容性优先

为现有PL/pgSQL代码库提供迁移路径
Postgres用户几乎无需学习成本
与现有工具链立即兼容

智能执行引擎

基于堆栈的流式解释，避免内存膨胀
无需外部运行时，保持"零依赖"承诺
随数据库一起分发，无额外依赖

前瞻性设计

为自动UDF编译和内联优化奠定基础
支持混合执行策略
为未来性能飞跃预留空间

DuckPL即将开源，这将为DuckDB生态系统带来真正的过程式编程能力，让用户能在保持DuckDB核心优势的同时，享受完整的过程式编程体验。

作者：Denis Hirn（蒂宾根大学）
GitHub：@kryonix

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