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3.5k star!一款万能的 SQL 分析工具,厉害了!

2024-03-18码农

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3.5k star!一款万能的 SQL 分析工具,厉害了!

大家好,我是开源君!

众所周知,SQL是数据分析领域的利器,但它通常只能用于分析数据库中的数据。而现实生活中,我们经常会遇到各种各样的本地文件,比如Excel、JSON、CSV等。如果要分析这些文件,就需要借助专门的工具。

DSQ的出现,正是为了解决这一痛点。它是一款支持本地文件的SQL分析工具,可以让你用熟悉的SQL语法,轻松分析各种本地文件。

今天开源君介绍一个超级棒的开源项目 - dsq

简介

dsq 它是一个命令行工具,可以对数据文件进行 SQL 查询,让你轻松对各种文件进行查询、分析和处理。

支持多种数据格式,包括 JSON、CSV、Excel、Parquet 等,

市面上类似的工具其实也有不少,作者也做了很细致的研究和分析,得出比较结论: dsq 目前是功能最为全面的,性能最极致的。

下面这张图是市面上各种数据处理工具的对比,相比较而言, dsq 还是很有优势的。

目前项目在 github 上面获得了接近 3.5k 的 star。

性能特色

  • 支持多种文件格式,包括 Excel、JSON、CSV、XML、YAML、Markdown 和 Text

  • 使用标准的 SQL 语句进行操作,无需学习新的语法

  • 支持多种高级功能,包括正则表达式、缓存、函数和脚本

  • 性能优异,采用高效的底层库,分析速度快

  • 开源免费,代码开源,可自由使用和修改

  • 安装

    项目安装很简单,win系统的话,直接到项目 releases 页面下载,然后解压即可使用。

    macOS的话,执行下面的安装命令

    brew install dsq

    Linux系统则可以用下面的安装:

    VERSION="v0.23.0"
    FILE="dsq-$(uname -s | awk '{ print tolower($0) }')-x64-$VERSION.zip"
    curl -LO "https://github.com/multiprocessio/dsq/releases/download/$VERSION/$FILE"
    unzip $FILE
    sudo mv ./dsq /usr/local/bin/dsq

    使用方法

    最基本的使用就是, dsq filename 或者 dsq filename "SELECT * FROM {}

    比如:

    dsq testdata.json "SELECT * FROM {} WHERE x > 10"

    有时候直接读取的话,样式会比较难看。

    可以用 -p 或者 --pretty 参数,对内容进行美化。

    如果要读取多个文件,可以用如下的方法:

    dsq a.csv b.json "select {0}.name, {1}.age from {0} join {1} on {0}.id = {1}.id"

    a.csv b.json 代表要查询的两个文件,在上述 select 语句中分别用 {0}、{1}代表。

    另外, dsq 还支持读取excel所有sheets的内容的。

    比如说 c.xlsx 这个文件有两个 sheets,可以使用如下的方法来查询 sheet2 里面的内容。

    dsq c.xlsx "SELECT COUNT() FROM {'Sheet2'} where Country='China'"

    关于管道传递数据,直接使用管道符 | 来传递数据,要加 -s 参数来指明传递的文件类型。如:

    cat testdata.csv | dsq -s csv "SELECT * FROM {} LIMIT 1"

    以上只是 dsq 的一些基本功能实用,另外还有更加高级复杂的操作,如正则、缓存等等,详细可以去官方页面进行查看。

    关于项目的更多细节、功能,感兴趣的小伙伴可以去项目地址探索~~~

    项目地址:
    https://github.com/multiprocessio/dsq