CSV-Textdateien wie SQL-Tabellen abfragen

Eine CSV-Textverbindung lässt Sie Textdateien auflisten, ansehen und analysieren, als wären sie SQL-Tabellen. Erstellen Sie eine über File → Create CSV Text connection, und die Dateien erscheinen im Server Navigator, bereit, wie einfache Tabellen abgefragt zu werden.

Wie es funktioniert und was es nicht kann

Die Verbindung verwendet den CsvJdbc-Treiber. Das SQL wird lokal von diesem Treiber ausgeführt, und seine Syntax ist eingeschränkt — Sie können hier kein IRIS- oder Caché-SQL verwenden, weil kein IRIS beteiligt ist. Die Details, die es wert sind, vor dem Start zu wissen:

• CsvJdbc akzeptiert alle Arten von CSV-Dateien, die durch RFC 4180 definiert sind.
• Nur SELECT-Abfragen gegen eine einzelne Tabelle werden unterstützt. Es gibt kein INSERT, UPDATE, DELETE oder CREATE.
• Unter-Abfragen sind erlaubt; Joins zwischen Tabellen in einem SELECT nicht.
• Eine Abfrage muss dieser Form folgen:

SELECT [DISTINCT] [table-alias.]column [[AS] alias], ...
 FROM table [[AS] table-alias]
 WHERE [NOT] condition [AND | OR condition] ...
 GROUP BY column ... [HAVING condition ...]
 ORDER BY column [ASC | DESC] ...
 LIMIT n [OFFSET n]

Wenn Sie Joins, reicheres SQL oder Typ-Inferenz über eine große Datei benötigen, verwenden Sie stattdessen die gebündelte DuckDB-Verbindung — siehe Integrierte Unterstützung für DuckDB. Die CSV-Textverbindung bleibt die einfachste Option, wenn Sie möchten, dass sich ein Ordner von Dateien wie ein Satz von Tabellen im Navigator verhält.

Ein ZIP-Archiv lesen

Sie können eine CSV-Verbindung auf eine ZIP-Datei zeigen, die mehrere CSV-Dateien enthält. Im Beispiel unten wird die Verbindung für IDS_CSV.zip erstellt, die mehrere Dateien enthält, eine davon heißt IDS_DATA.csv. Öffnen Sie einen Abfrage-Editor und führen Sie SELECT * FROM IDS_Data aus, um diese Datei anzusehen und zu analysieren — der Archiv-Mitgliedsname wird zum Tabellennamen, ohne die Erweiterung.

Es ist nicht nötig, vorher etwas auszupacken, was dies zu einem schnellen Weg macht, in einen archivierten Export oder ein Log-Bundle zu schauen.

Einen Ordner von Dateien lesen

Sie können auch einen Ordner für eine CSV-Verbindung auswählen und jede *.csv-Datei darin über SQL abfragen. Im Beispiel unten wird die Verbindung für einen Ordner namens testdata erstellt, der eine Datei population.csv enthält. Das Ausführen von select * from population LIMIT 100 gibt die ersten 100 Zeilen dieser Datei zurück.

Jede Datei im Ordner ist eine Tabelle, sodass das Hinzufügen einer Datei zum Ordner eine Tabelle zur Verbindung hinzufügt. Nichts wird importiert und nichts wird kopiert: Die Dateien werden dort gelesen, wo sie sind.

Dateien mit Datenbankdaten kombinieren

Eine CSV-Textverbindung allein kann nicht joinen. Wenn Sie eine Textdatei gegen eine Tabelle in IRIS joinen müssen — der übliche Fall, eine gelieferte Datei gegen Stammdaten abzugleichen — ist dafür die Query Cloud da: eine Anweisung über mehrere Verbindungen hinweg, clientseitig ausgewertet. Siehe auch Beyond IRIS für die anderen Engines, die im selben Fenster verfügbar sind.

Der aktuelle Build ist auf der Download-Seite.