从日志到表格，不用导入数据库就能用sql查询

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项目概述

dsq 是一个命令行工具，全称 "DataStation SQL Query"，旨在让用户通过 SQL 查询来处理多种格式的结构化数据文件，包括 JSON、CSV、Excel、Parquet 等。项目的核心理念是简化数据处理流程，让用户无需将数据导入数据库即可直接对其执行 SQL 查询。dsq 是 DataStation（一个图形界面工具）的命令行伴侣，二者共享底层技术栈，但 dsq 专注于命令行用户，提供轻量、快速的数据分析能力。

主要功能

支持多种数据格式

• dsq 支持多种常见数据格式，例如：
• CSV 和 TSV
• JSON 和换行分隔的 JSON（newline-delimited JSON）
• Excel（xlsx、xls，仅限单表）
• Parquet
• ODS（OpenOffice Calc，仅限单表）
• 日志文件（如 Apache 错误日志）
• 用户可以通过文件扩展名或 MIME 类型指定输入格式。

SQL 查询支持

• 使用 SQLite 的 SQL 方言，用户可以对数据执行选择、过滤、分组、连接等操作。
• 支持多文件查询，文件被视为表，通过 {N}（N 为文件的 0 基索引）引用。例如：

dsq users.csv ages.json "SELECT {0}.name, {1}.age FROM {0} JOIN {1} ON {0}.id = {1}.id"

• 灵活的输入方式
  • 支持通过管道输入数据（在 Windows 上除外）。
  • 支持直接指定文件路径。
  • 可选缓存功能，通过 --cache 标志将数据存储到磁盘以加速后续查询。
• 输出格式
  • 默认输出为 JSON（非格式化的“丑陋”JSON）。
  • 通过 --pretty 标志可以生成格式化的 JSON 输出。

技术实现

• 底层引擎 dsq 使用 DataStation 作为核心库，而 DataStation 依赖 SQLite 来处理 SQL 查询。SQLite 是一个轻量级嵌入式数据库，适合处理结构化数据，同时保持较低的资源占用。
• 性能优化
  • 在最新版本中（例如 v0.23.0），dsq 通过跳过中间 JSON 写入，直接将文件数据导入 SQLite，显著提高了处理大型文件的速度（据官方称提升约 2 倍）。
  • 提供 --no-sqlite-writer 标志，允许用户回退到旧的处理路径，以兼容特殊场景。
• 局限性
  • 对于嵌套对象（nested objects）的支持有限，尽管在 v0.2.0 版本后有所改进。
  • Excel 和 ODS 文件仅支持单表处理。
  • Windows 上不支持管道输入，可能限制部分使用场景。

使用场景

数据分析师

• 对于需要快速探索 CSV 或 JSON 数据的人员，dsq 提供了一个无需复杂配置的工具。例如，分析 NYC Yellow Taxi 数据集：

dsq taxi.csv "SELECT passenger_count, COUNT(*), AVG(total_amount) FROM {} GROUP BY passenger_count"

开发者和系统管理员

• 处理日志文件或混合格式数据时，dsq 可以快速提取关键信息。例如，分析 Apache 日志中的错误模式。

部署指南

多平台安装步骤# Linux/macOS 快速安装 curl -L https://dsq.io/install.sh | bash # Windows PowerShell iwr https://dsq.io/win-install.ps1 -UseBasicParsing | iex

容器化部署方案FROM alpine:3.16 RUN wget https://github.com/multiprocessio/dsq/releases/download/v0.24.0/dsq-linux-amd64 -O /usr/bin/dsq ENTRYPOINT ["dsq"]

优点与缺点

优点

• 轻量便捷：无需外部数据库，直接在本地运行。
• 格式广泛：支持多种数据格式，覆盖常见需求。
• 社区活跃：GitHub 上有定期更新和问题响应。
• 易于集成：命令行设计适合脚本自动化。

缺点

• 功能限制：嵌套数据支持不够完善，复杂查询可能受限。
• 性能瓶颈：尽管有优化，对于超大数据集仍可能不如专用数据库。
• 平台限制：Windows 上管道输入不可用，降低部分灵活性。

截图

dsq

地址

https://github.com/multiprocessio/dsq