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

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/iong0RRAe6SHmbMk0Upuig