DuckDB 作为一款被广泛使用的嵌入式分析数据库，其扩展系统一直是支撑多数据源接入的核心基础设施。Vortex 格式作为一种新兴的列式存储格式，于 2026 年 1 月正式以核心扩展的形式集成到 DuckDB 中。这一集成并非简单的文件读取功能叠加，而是涉及表函数注册、替换扫描适配以及查询计划层深度改造的复杂工程过程。理解这一架构设计，对于工程团队评估生产环境部署策略、优化查询性能以及定制化扩展开发都具有重要的参考价值。
DuckDB 的扩展系统采用动态加载机制，允许在运行时注入新的功能模块。Vortex 扩展的安装与加载仅需两条简单的 SQL 语句：首先是 INSTALL vortex 从扩展仓库下载并安装扩展包，随后 LOAD vortex 将扩展动态加载到当前数据库会话中。这一机制使得 Vortex 支持成为 DuckDB 的一等公民，而非需要单独编译的第三方插件。从架构角度看，扩展加载过程会触发扩展初始化例程，将扩展内部的表函数实现注册到 DuckDB 的函数管理器中，同时初始化替换扫描适配器以便处理特定的文件路径模式。
表函数注册是 Vortex 扩展与 DuckDB 查询引擎交互的第一层接口。read_vortex 函数作为主要的表函数入口，其实现遵循 DuckDB 表函数的标准接口规范。该函数负责解析传入的文件路径，验证 Vortex 文件的元数据信息，包括模式定义、编码器配置以及统计信息等。随后，表函数会创建一个自定义的表描述符对象，该对象携带了访问 Vortex 文件所需的全部上下文信息。与 Parquet 扩展类似，Vortex 表函数也支持 glob 模式匹配，允许通过单个函数调用读取分布在多个文件中的分区数据。这一设计使得用户在迁移现有 Parquet 工作负载时，只需将 read_parquet 替换为 read_vortex 即可完成格式切换，极大降低了迁移成本。
替换扫描适配器是 DuckDB 扩展系统中另一核心机制，它允许扩展在不修改用户 SQL 语句的前提下拦截特定的表引用并提供自定义的扫描实现。对于 Vortex 扩展而言，当查询中引用了一个 .vortex 后缀的文件路径时，替换扫描适配器会自动介入，将原本的简单文件扫描逻辑替换为 Vortex 专用的扫描实现。这一机制的实现依赖于 DuckDB 的查询重写框架，适配器会检查每个表引用的路径信息，识别 Vortex 文件格式，并返回对应的扫描函数指针。适配器的注册在扩展加载时完成，通过调用 DuckDBRegisterReplacementScan 注册回调函数，该函数接受原始表引用信息并返回替换后的扫描描述符或空值以表示不进行替换。
查询计划适配层负责将 Vortex 的物理存储模型映射到 DuckDB 的向量化执行模型。Vortex 格式的核心特性之一是延迟物化策略，即在数据解码之前执行过滤和投影操作以减少需要处理的数据量。这一特性要求扩展实现能够与 DuckDB 的表达式下推机制深度协作。具体而言，Vortex 扫描器在构建数据块时，会检查查询中包含的过滤条件，并将这些条件下发给 Vortex 格式层进行处理。Vortex 格式的编码器（如 ALP 用于浮点数、FSST 用于字符串）支持在压缩数据上直接执行表达式计算，这使得扫描器可以在不解压整个数据块的情况下完成谓词过滤。过滤后的结果再通过 DuckDB 的向量接口返回给上层执行引擎，完成后续的聚合和连接操作。
向量化执行引擎的集成是整个扩展架构中最具工程挑战性的部分。DuckDB 的向量化执行模型以列式向量为基本处理单元，每个向量包含固定数量的值以及对应的有效位图。Vortex 扩展需要实现从 Vortex 存储块到 DuckDB 向量的转换逻辑，这一转换过程涉及编码解码、类型映射以及内存布局调整等多个环节。Vortex 格式的数据块采用与 Apache Arrow 兼容的内存布局，这为向量转换提供了便利条件。扩展内部的向量工厂会根据目标列的类型和编码方式选择合适的解码器，将压缩数据流解码为原始数值序列，再填充到 DuckDB 向量的数据缓冲区中。为了最大化性能，扩展还实现了批量解码策略，一次性处理多个数据块以提高缓存利用率。
生产环境部署 Vortex 扩展需要关注几个关键的技术要点。首先是版本兼容性要求，Vortex 核心扩展要求 DuckDB 版本至少为 1.4.2，早期版本的用户在升级扩展前需要先完成数据库引擎的升级。其次是平台支持范围，当前版本仅提供 Linux（amd64 与 arm64 架构）以及 macOS（amd64 与 arm64 架构）的预编译包，其他平台的部署需要从源码编译扩展。此外，写入 Vortex 文件时必须显式指定 FORMAT vortex 选项，否则 DuckDB 会默认将输出识别为 CSV 格式导致数据损坏。在性能调优层面，由于 Vortex 采用轻量级编码策略而非通用压缩算法，其文件体积通常略大于采用 Snappy 压缩的 Parquet 文件，但在扫描性能上具有优势，特别是在涉及大量过滤操作的查询场景中。
从工程实践的角度看，Vortex 扩展的架构设计体现了 DuckDB 扩展系统的成熟度与灵活性。通过标准化的表函数接口、替换扫描机制以及表达式下推框架，扩展开发者可以在不修改核心引擎代码的前提下实现复杂的存储格式集成。这一设计范式为后续其他格式的接入提供了可复用的架构模板。对于正在评估列式存储格式选型的团队而言，Vortex 与 DuckDB 的深度集成提供了一个值得考虑的技术选项，其延迟物化特性和压缩数据上计算能力在特定工作负载下可能带来显著的性能收益。
资料来源：DuckDB 官方博客《Announcing Vortex Support in DuckDB》（2026 年 1 月 23 日）以及 DuckDB 文档《Vortex Extension》。