SQL på CSV — Fråga CSV-, JSON- och Parquet-filer med SQL

Fråga kalkylblad och datafiler med riktig SQL

Kalkylbladsformler fungerar utmärkt för små ändringar, men blir besvärliga när du behöver filtrera tusentals rader, gruppera på flera kolumner eller kombinera två exporter som delar ett ID. Med SQL på CSV kan du behandla vanliga datafiler som databastabeller. Släpp en CSV-, TSV-, JSON- eller Parquet-fil så blir den direkt en SQL-vy med filens namn, vilket betyder att sales_2024.csv kan frågas med SELECT * FROM sales_2024. Lägg till fler filer så kan du göra join mellan dem, slå ihop dem med union eller jämföra dem utan att importera något till en databasserver.

Motorn bakom verktyget är DuckDB, en analytisk databas byggd för snabba frågor mot kolumnorienterad data. Dess SQL-dialekt ligger nära PostgreSQL och stöder joins, GROUP BY, fönsterfunktioner, common table expressions (CTE), SUMMARIZE för omedelbar kolumnstatistik och ett stort bibliotek med funktioner för text, datum och matematik. Kolumnnamn och datatyper identifieras automatiskt, och schemapanelen visar exakt vad DuckDB har tolkat fram för varje fil.

Privat från grunden: allt körs i din webbläsare

Många SQL-miljöer på nätet ber dig först ladda upp dina data. Inte den här sidan. DuckDB är kompilerat till WebAssembly och körs i din webbläsare, så filerna du lägger till läses in i webbläsarens minne och frågas lokalt. Ingenting skickas till någon server, vilket gör verktyget lämpligt för kundexporter, finansiella rapporter, loggar och annan data som du inte bör lämna över till tredje part. Vid första besöket laddas motorn (cirka 35 MB) ned från ett CDN; därefter kan webbläsaren cachelagra den.

Tips för snabbare och mer exakta frågor

Börja med exempelknapparna: Preview rows visar ett urval av rader, Column stats kör SUMMARIZE och visar minimum, maximum, andel null-värden och antal unika värden, och join-mallen ger dig en utgångspunkt för att kombinera två filer. Sätt kolumnnamn som innehåller mellanslag eller versaler inom dubbla citattecken, till exempel "Order Date". Om en CSV-kolumn identifieras med fel typ kan du konvertera den uttryckligen med CAST(col AS DOUBLE) eller TRY_CAST. Resultatrutnätet visar upp till 1 000 rader, medan Export result as CSV sparar alla rader som frågan returnerade. Eftersom filerna hålls i minnet beror mycket stora datamängder på hur mycket RAM webbläsaren har tillgång till; Parquet-filer är oftast det mest kompakta alternativet.