# Capability: duckdb Operar bases de datos DuckDB desde el registry: abrir/crear bases, consultas read-only seguras, conversion CSV -> Parquet, deduplicacion por hash y carga de series temporales. DuckDB es el motor analitico embebido del ecosistema (OLAP local, archivos `.duckdb`, lectura directa de CSV/Parquet/JSON). Pieza central del patron **BD como fuente de verdad + Obsidian como vista** (project `osint`): la app `osint_db` posee la DuckDB maestra y este grupo aporta las primitivas de acceso. ## Funciones | ID | Firma | Que hace | |---|---|---| | `duckdb_open_go_infra` | `DuckDBOpen(path string) (*sql.DB, error)` | Abre (o crea) una base DuckDB desde Go. Path vacio o `:memory:` abre en memoria. | | `duckdb_query_readonly_py_infra` | `duckdb_query_readonly(db_path, sql, params=None, max_rows=10000) -> dict` | Consulta read-only segura: conexion `read_only=True`, params posicionales `?`, filas como `list[dict]` con tipos normalizados a JSON (date/datetime -> isoformat, Decimal -> float, bytes -> base64). Devuelve `{status, columns, rows, row_count, truncated}` sin lanzar. | | `duckdb_execute_py_infra` | `duckdb_execute(db_path, sql, params=None) -> dict` | Ejecuta UNA sentencia de escritura (INSERT/UPDATE/DELETE/DDL) en conexion read-write, commit, devuelve `{status, rowcount}` sin lanzar. Primitivo de escritura del grupo (complementa a `duckdb_query_readonly`). | | `duckdb_upsert_py_infra` | `duckdb_upsert(db_path, table, rows, key_cols, update_cols=None) -> dict` | UPSERT idempotente `INSERT ... ON CONFLICT (key_cols) DO UPDATE SET ...` actualizando SOLO `update_cols`. Excluir columnas de `update_cols` permite que un re-upsert NO las pise (ownership selectivo: la DB es la verdad). Devuelve `{status, inserted, updated}`. | | `csv_to_parquet_duckdb_py_core` | `csv_to_parquet_duckdb(csv_path, parquet_path, column_casts=None, overwrite=False) -> bool` | Convierte CSV -> Parquet con `read_csv_auto`. `column_casts` fuerza tipos por columna. No reescribe si el parquet existe y `overwrite=False`. | | `dedup_duckdb_table_by_hash_py_pipelines` | `dedup_duckdb_table_by_hash(duckdb_path, table, exclude_cols=None) -> dict` | Pipeline: anade columna `row_hash` (md5 de columnas de datos) idempotentemente y borra filas duplicadas conservando la primera insercion. | | `load_ohlcv_from_duckdb_go_finance` | `LoadOHLCVFromDuckDB(dbPath, query string) ([][]float64, error)` | Carga datos OHLCV ejecutando una query SQL sobre una base DuckDB (consumo desde apps Go de finanzas). | ## Ejemplo canonico Consulta read-only desde cualquier sesion (la conexion se abre `read_only=True` y se cierra siempre): ```bash cd /home/enmanuel/fn_registry python/.venv/bin/python3 - <<'PYEOF' import sys sys.path.insert(0, "python/functions") from infra import duckdb_query_readonly res = duckdb_query_readonly( "projects/osint/apps/osint_db/data/osint.duckdb", "SELECT contexto, COUNT(*) AS n FROM persons GROUP BY contexto ORDER BY n DESC", max_rows=50, ) print(res["status"], res["row_count"]) for row in res["rows"]: print(row) PYEOF ``` Conversion CSV -> Parquet en una linea: ```bash ./fn run csv_to_parquet_duckdb datos.csv datos.parquet ``` ## Gotchas del grupo - **Single-writer**: DuckDB permite UN solo proceso escritor por archivo. Si un service (ej. `osint_db`) posee la base, el resto de procesos deben leer con `read_only=True` (`duckdb_query_readonly` ya lo hace) o pasar por la API HTTP del service. Las funciones de escritura (`duckdb_execute`, `duckdb_upsert`) abren en read-write y SOLO debe usarlas el proceso dueño de la base (dentro de su write lock), nunca un cliente concurrente. - **Version del motor**: el formato de archivo puede cambiar entre versiones mayores de DuckDB. El venv del registry lleva `duckdb` 1.5.x; no mezclar con CLIs/WASM antiguos sobre el mismo archivo. - `read_only=True` exige que el archivo exista — no crea bases nuevas. ## Fronteras - NO cubre SQLite (`sqlite_open_go_infra` y el grupo de operations.db van aparte). - NO cubre el render de resultados a Markdown/notas — eso es `render_markdown_table_py_core` + `upsert_sentinel_block_py_core` (grupo `obsidian`). - El analisis exploratorio pesado (notebooks) vive en `analysis/` con sus propios venvs.