Запрос файла CSV

Я думаю OpenOffice.org База Данных может делать то, что вы хотите. Как это работает.

1. открыть Office.org база данных, она показывает "Мастер Баз Данных"

2. выбираем "подключение к существующей базе данных: Text"

   

3. укажите путь к текстовым файлам, а также детали, такие как символ-разделитель п.

   

4. создание и выполнение запросов

   

Если вы когда-либо работали с Microsoft Access вы найдете графический интерфейс знакомый.

если можно обойтись без GUI есть всегда традиционные команды Unix. Я использую их много, чтобы делать простые запросы к (маленьким) CSV-файлам. Вот как это работает:

clause      operation   command
-------------------------------
from             join     `join`
where     restriction     `grep`
order by           --     `sort`
group by  restriction      `awk`
having    restriction     `grep`
select     projection      `cut`
distinct  restriction     `uniq`
limit     restriction     `head`
offset    restriction     `tail`

вы можете использовать ODBC для запроса текстовых файлов:

доступ к текстовым файлам с помощью поставщика данных ODBC

Примечание что вам не нужен MS Access для этой работы, учебник в приведенной выше ссылке просто использует MS Access для создания текстового файла, но, как у вас уже есть текстовый файл, прокрутите вниз на полпути, и начать учебник, где вы видите название доступ к текстовому файлу.

обновление: Я создал DSN на сервере .csv файл сам, чтобы иметь возможность создать этот шаг за шагом учебник... вот он:

• убедитесь, что ваш .CSV-файл в отдельный каталог, без всего остального.
• откройте "администратор источников данных ODBC" (Пуск - Панель управления - Администрирование - источники данных (ODBC)).
• перейдите на вкладку Файл DSN и нажмите "Добавить"...".
• Выберите " Microsoft Text Driver (*.формат txt.* ,csv) из списка и нажмите " Далее >".
• дать имя для источника данных файла (например, "test") и нажмите "Next>".
• Нажмите кнопку " Готово "(после этого появится диалоговое окно, где поля" имя источника данных "и" описание " действительно серым цветом. Это нормально. Не беспокоиться.
• снимите флажок" Использовать текущий каталог". Кнопка "выбрать каталог" будет включена.
• нажмите "выбрать каталог" кнопки и откройте папку, в которой вы разместили .csv-файл в первом шаг.
• Нажмите кнопку" Параметры>>".
• нажмите на кнопку "определить формат..." кнопка.
• в левом списке "таблицы", выберите ваш .CSV-файл и нажмите на кнопку "гадать". (Это позволит проанализировать ваш файл csv и создать соответствующее поле для каждого столбца в вашем .CSV-файл.)
• пройти через сгенерированные столбцы (F1, F2,...) в правом списке дайте им осмысленные имена и установите соответствующий тип данных (иногда угадывание не всегда право.)
• после того, как все настроено правильно, нажмите "OK" (2 раза).

на этом этапе вы должны иметь файл DSN, с которым вы можете получить доступ к вашему .csv-файл через ODBC. Если вы проверите вашу папку где то .csv файл размещен, вы увидите схему.ini-файл, содержащий только что созданную конфигурацию. Когда у вас есть несколько .csv-файлы, каждый из которых соответствует таблице, и каждая таблица будет иметь [именем.csv] блок в схеме.ini-файл в какие определены различные столбцы... Вы также можете создать/изменить эту схему.ini-файл непосредственно в текстовом редакторе вместо описанного выше GUI.

Что касается вашего дополнительного вопроса "Как подключиться к этому провайдеру ODBC с помощью инструмента запроса":

У меня есть инструмент, который я написал сам давно, который не имеет права на публикацию. Но быстрый поиск Google придумал odbc-view, бесплатный инструмент, который делает то, что вы хотите.

Я скачал и установил инструмент.

После запуска инструмента:

• нажмите на "источник данных...".
• выберите источник данных файла, который вы создали ранее (например, "тест").
• в области запросов введите " select * from [именем.csv]".
• Нажмите Кнопку "Выполнить".

вы должны увидеть содержимое .csv-файл в нижней панели.

Надеюсь, это поможет... Дайте мне знать, как вы делаете или если вам нужна дополнительная помощь.

Мне нравится использовать R для быстрого доступа к csv-файлам. Хотя язык не является непосредственно SQL вы можете сделать все эти вещи с помощью простых команд в R. R также предоставляет вам возможность создавать красивые графики и много других возможностей.

вы всегда можете прочитать файл в Excel и использовать Excel в качестве источника данных через ODBC и выполнять запросы к нему.

Я нашел небольшое, неграфическое приложение, которое делает это:csvsql.

документация здесь.

инструмент, который я нашел, что, я думаю, может сделать это проще в будущем Решатель One.

Это электронная таблица, которая генерирует код Python, который легко модифицируется. Для тех, кто является разработчиками, и иногда нужно "уйти в отставку", чтобы решить проблемы в электронных таблицах, это кажется интуитивным способом решения проблем электронных таблиц на языке, с которым они знакомы.

и это дает мне повод использовать Python. Питон заставляет меня счастливый.

драйвер JDBC H2 обеспечивает очень полезную функцию csvread, что позволяет делать такие вещи, как :

select * from csvread(test1.csv) test1 
inner join csvread(test2.csv2) test2
on test1.id = test2.foreignkey

существуют различные способы, чтобы использовать этот драйвер, без необходимости вникать в написание кода, чтобы использовать его.

лично я предпочитаю Squirrel SQL Client что дает вам хороший графический интерфейс для запуска запросов. Использовать его все, что вам нужно сделать, это указать уже перечислены H2 In-Memory классов водителю водитель Н2 у вас загружаемый. После того, как вы настроили подходящий псевдоним с помощью драйвера, вы можете запустить любой случайный SQL, который вы хотите. Результаты отображаются в удобной таблице и всякие другие функции для импорта, экспорта и т. д.

альтернативно, вы можете использовать Groovy, чтобы написать быстрый скрипт для загрузки и использования драйвера по мере необходимости. См.этот пример blogpost чтобы выяснить, как.

похоже, кто-то продлил выше скрипт на Groovy и сделал это в командной строке инструмент для выполнения запросов см. В разделе gcsvsql. С помощью этого вы можете запускать команды следующим образом:

gcsvsql "select * from people.csv where age > 40"

вы можете взглянуть на бесплатный инструмент q-Text как база данных, что позволяет выполнять SQL непосредственно в csv-файлах, включая соединения, группировки и любые другие конструкции SQL. Также включает автоматическое определение имен столбцов и типов столбцов.

Это инструмент командной строки, который соответствует способу работы Linux (например, трубопроводы из stdin, если это необходимо, специальные флаги для настройки поведения и т. д.).

использует sqlite за кулисами, так что очень легкий вес и простой в использовании.

полное раскрытие - это мой собственный инструмент с открытым исходным кодом. Надеюсь, вы найдете его полезным

Harel Ben-Attia

я обнаружил, что самый простой способ достичь этого-просто использовать встроенную функциональность импорта CSV SQLite:

1. sqlite3 mydatabase.sqlite
2. sqlite> .mode csv
3. sqlite> .import mydata.csv <tablename>

Теперь у вас есть рабочая база данных, которую вы можете запросить, как вам нравится. Я также обнаружил, что производительность выше, чтобы быть хорошим, я просто импортировал три миллиона строк в 10-15 секунд.

Я написал программу командной строки для выполнения произвольного SQL в csv-файлах, включая многофайловые соединения, называемые gcsvsql. Вы можете прочитать об этом здесь:

http://bayesianconspiracy.blogspot.com/2010/03/gcsvsql.html

есть проект код Google здесь: http://code.google.com/p/gcsvsql/

Он написан на Java / Groovy и будет работать везде, где доступна Java.

Edit: активный проект перемещен на гитхаб. https://github.com/jdurbin/durbinlib

вы можете попробовать Q tool. Это очень легкий, требует только Python 2.5 или новее.

еще два варианта этой задачи:querycsv и fsql. Querycsv является Python и использует sqlite3. Fsql является Perl и использует DBD:: CSV.

пока не бесплатно, лучшая программа, которую я нашел для этого Файл Запроса. В отличие от других решений, которые либо основаны на командной строке, либо требуют импорта/настройки файла перед доступом к нему, File Query позволяет открыть файл (даже GBs inup, как обычный текстовый редактор, и автоматически анализирует макет для вас, и вы можете делать почти все ваши запросы из простых диалогов.

Это немного дорого, но если вам нужно сделать что-то только один раз, вы всегда можете просто использовать 30-дневную пробную версию бесплатно. Они также имеют большой руководств и даже видео чтобы вы начали.

вы можете использовать WHS. Например, у меня 4 файла в каталоге 'C:\Users\user837\Desktop\t4": 1.txt

id;sex_ref;sale
1;1;10
2;2;30
3;1;20

2.txt

sex_id;name
1;male
2;female

схемы.ini

[1.txt]
Format=Delimited(;)
ColNameHeader=True
MaxScanRows=50
DecimalSymbol=,
[2.txt]
Format=Delimited(;)
ColNameHeader=True
MaxScanRows=50
DecimalSymbol=,

и привет.js

WScript.Echo("Hello World!");
var cn = new ActiveXObject("ADODB.Connection");
cn.Open("Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=\"C:\Users\user837\Desktop\t4\";Extended Properties=\"text;HDR=NO;FMT=Delimited\"");

var rs = cn.Execute("select * from 1.txt as t1 left join 2.txt as t2 on t1.sex_ref = t2.sex_id");

while (!rs.EOF) 
{
    WScript.Echo(           rs.Fields("id").Value
                  + "###" + rs.Fields("sex_ref").Value
                  + "###" + rs.Fields("name").Value
                );
    rs.moveNext();
}

теперь просто дважды щелкните на Hello.js и вы увидите sql reqult построчно. Все результаты запросов см. В документации WHS.