Comparaison cas d'usage arrow et duckdb

03_Fiches_thematiques/Fiche_duckdb.qmd

@@ -72,6 +72,22 @@ Du point de vue d'un statisticien utilisant `R`, le *package* `duckdb` permet de
 -   __*Traduction en SQL*__: `duckdb` traduit automatiquement les instructions `dplyr` en requêtes SQL (de la même façon qu'`arrow` traduit ces instructions en code C++). Il arrive toutefois que certaines fonctions de `dplyr` n'aient pas d'équivalent direct en `duckdb` et ne puissent être traduites automatiquement. Dans ce cas (qui est heureusement moins fréquent qu'avec `arrow`), il faut parfois utiliser une fonction SQL directement ou trouver une solution pour contourner le problème. La @sec-sql donne quelques trucs et astuces dans ce cas.
 -   __Interopérabilité__: `duckdb` est conçu pour être interopérable entre plusieurs langages de programmation tels que `R`, Python, Java, C++, etc. Cela signifie que les données peuvent être échangées entre ces langages sans avoir besoin de convertir les données, d'où des gains importants de temps et de performance.
 
+### Quand utiliser `duckdb` plutôt que `arrow` ?
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+Les **packages** `duckdb` et `arrow` ont des cas d'usage très similaires (voir la fiche [Manipuler des données avec `arrow`](#arrow)), mais on peut préférer l'un à l'autre selon les cas. On peut également les utiliser ensemble pour profiter de chacun de leurs avantages. Le tableau ci-dessous compare quelques cas d'usage de ces deux **packages** :
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+| Je souhaite...                                                            | arrow | duckdb |
+| ------------------------------------------------------------------------- | ----- | ------ |
+| Optimiser mes traitements pour des données volumineuses                   | ✔️     | ✔️     |
+| Travailler sur un fichier .parquet sans le charger entièrement en mémoire | ✔️     | ✔️     |
+| Travailler sur un fichier .csv️ sans le charger entièrement en mémoire     | ❌     | ✔️     |
+| Utiliser la syntaxe `dplyr` pour traiter mes données                      | ✔️     | ✔️     |
+| Utiliser du langage SQL pour traiter mes données                          | ❌     | ✔️     |
+| Utiliser des fonctions statistiques qui n'existent pas dans arrow         | ❌     | ✔️     |
+| Écrire un fichier .parquet                                                | ✔️     | ❌     |
+| Modifier des valeurs dans ma table sans la réécrire en entier             | ❌     | ✔️     |
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 ## Installation de `duckdb`
 
 Il suffit d'installer le _package_ `duckdb`, qui contient à la fois `DuckDB` et une interface pour que `R` puisse s'y connecter.