从日志到表格，不用导入数据库就能用 SQL 查询
1. 项目概述
6. 优点与缺点
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。
(1) 支持多种数据格式
dsq 支持多种常见数据格式，例如：
CSV 和 TSVJSON 和换行分隔的 JSON（newline-delimited JSON）Excel（xlsx、xls，仅限单表）ParquetODS（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。(2) 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：
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dsq users.csv ages.json "SELECT {0}.name, {1}.age FROM {0} JOIN {1} ON {0}.id = {1}.id"1.
这条命令将 CSV 和 JSON 文件连接起来查询。
(3) 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。(4) 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。3. 技术实现(1) 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。
(2) 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。(3) 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。4. 使用场景(1) 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：
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dsq taxi.csv "SELECT passenger_count, COUNT(*), AVG(total_amount) FROM {} GROUP BY passenger_count"1.
(2) 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。
5. 部署指南(1) 多平台安装步骤
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# Linux/macOS 快速安装
curl -L https://dsq.io/install.sh | bash
# Windows PowerShell
iwr https://dsq.io/win-install.ps1 -UseBasicParsing | iex1.2.3.4.5.
(2) 容器化部署方案
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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"]1.2.3.
(1) 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。(2) 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。7. 截图
https://github.com/multiprocessio/dsq
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THE END
