SQL su CSV — Interroga file CSV, JSON e Parquet con SQL

Interroga fogli di calcolo e file di dati con vero SQL

Le formule dei fogli di calcolo sono ottime per piccole modifiche, ma diventano scomode quando devi filtrare migliaia di righe, raggruppare per più colonne o combinare due export che condividono un ID. SQL su CSV ti permette di trattare normali file di dati come tabelle di un database. Trascina un file CSV, TSV, JSON o Parquet e diventa subito una vista SQL con il nome del file, così sales_2024.csv può essere interrogato con SELECT * FROM sales_2024. Aggiungi altri file e potrai unirli con join, combinarli con union o confrontarli senza importare nulla in un server di database.

Il motore dello strumento è DuckDB, un database analitico progettato per query veloci su dati colonnari. Il suo dialetto SQL è molto simile a PostgreSQL e supporta join, GROUP BY, funzioni finestra, espressioni di tabella comuni (CTE), SUMMARIZE per statistiche istantanee sulle colonne e un'ampia libreria di funzioni per stringhe, date e calcoli matematici. I nomi e i tipi delle colonne vengono rilevati automaticamente e il pannello dello schema mostra esattamente ciò che DuckDB ha dedotto per ciascun file.

Privato per progettazione: tutto avviene nel browser

Molti ambienti SQL online ti chiedono prima di caricare i tuoi dati. Questa pagina no. DuckDB è compilato in WebAssembly e viene eseguito nel tuo browser, quindi i file che aggiungi vengono letti nella memoria del browser e interrogati in locale. Nulla viene inviato a un server, il che rende lo strumento adatto a export di clienti, report finanziari, log e altri dati che non dovresti consegnare a terze parti. Alla prima visita il motore (circa 35 MB) viene scaricato da una CDN; in seguito il browser può conservarlo nella cache.

Consigli per query più veloci e precise

Inizia dai pulsanti di esempio: Preview rows mostra un campione di righe, Column stats esegue SUMMARIZE per rivelare minimi, massimi, percentuali di valori nulli e conteggi dei valori distinti, e il modello di join ti offre un punto di partenza per combinare due file. Racchiudi tra virgolette doppie i nomi delle colonne che contengono spazi o lettere maiuscole, ad esempio "Order Date". Se una colonna CSV viene rilevata con il tipo sbagliato, convertila esplicitamente con CAST(col AS DOUBLE) o TRY_CAST. La griglia dei risultati mostra fino a 1.000 righe, mentre Export result as CSV salva ogni riga restituita dalla query. Poiché i file sono mantenuti in memoria, i dataset molto grandi dipendono dalla RAM disponibile per il browser; i file Parquet sono di solito l'opzione più compatta.