适合分析师的 SQL on file 工具
SQL 是常用的数据查询语言，但只能在数据库中使用，常见的的文件数据就要先入库后才能使用 SQL，这很麻烦。有一类工具能够直接针对文件执行 SQL，这会带来很大的方便性，但这些工具在使用环境、易用性、SQL 能力、文件格式方面差异巨大。本文认真分析各类工具，最后找到适合数据分析师的 SQL on file 工具集算器，点击适合分析师的 SQL on file 工具了解详情。
无论程序员，还是数据分析师或科研工作者，有很多人都会编写SQL。无论单机上的access，还是局域网中的mysql 或云环境中的Hadoop，也有很多平台都支持SQL。经过半个多世纪的演化，SQL已是应用广、成熟度高、使用方便的数据查询语言。
但有时候数据在CSV/TSV/XLS之类的文件里，为了能继续使用熟悉的SQL，我们不得不先把文件导入数据库。这个过程很麻烦，要建立表结构、设定字段名和数据类型、分配权限，再等待加载。如果涉及多个文件导入，这个过程就会变成更为耗时耗力的重复劳动。文件越多体积越大，还要应对表空间不足的问题。有些文件经常更新变化，就不得不反复导入，这都令人难以忍受。
更麻烦的是，还有些文件就不能导入数据库，或者勉强导入也没法用，还不如用Python或JAVA等开发语言直接计算。常见的情况有：开头或结尾的数据无用、分隔符不规范（不可见字符、双字符）、文本格式不规范。比如一行对应多条记录的情况：
name,state,trips Smith,Colorado,2020-01-02 2020-01-05 2010-02-03 Jeff,Connecticut,2020-01-09 Smith,Indiana,2020-01-21 2020-02-10 |
此外，大部分数据库都不支持导入xlsx，需要安装Excel或第三方工具。安装Excel的话，需要将xlsx转为csv再导入数据库，烦；用第三方工具直接导入的话，环境配置复杂，有的只支持xls，有的只支持低版本的xlsx，更烦。
总之，文件入库是个麻烦不断的过程。
那么，有没有能直接针对文件执行SQL的工具？
可以想象，如果能在文件上直接执行SQL，就能避开入库带来的一切麻烦，大大提高工作效率。由此还能带来更大的好处：再也不必为了计算文件，而专门部署和维护一套数据库系统。
优点如此显著，工具自然不缺。
但先别高兴太早。号称能直接针对文件执行SQL的工具，或多或少都会存在一些缺陷，有些缺陷还很致命。下面，让我们先从最轻便的命令行工具开始，深挖一下各类工具的真实能力。
csvsql
既然是命令行工具，csvsql必然具备短小快捷的优点，比如带列名的sales.csv文件，按client列分组，对每组的amount列求和，只需在命令行简单写一句：
D:\csvkit\csvsql\bin> csvsql --query "select client, sum(amount) from'sales'group by client" salse.csv |
遗憾的是，csvsql除了体积小、编写SQL快捷之外，就只剩缺点了，其中最大的缺点是安装配置复杂。csvsql本质上不是独立程序，而是个Python脚本，所以必须事先配置好Python环境，又因为许多功能依赖第三方，所以还要下载合适版本的函数库。这些对程序员来说还算容易，但对数据分析师来说，就有点太为难了。
csvsql的第二大缺点是没有自己的计算引擎。csvsql内置了一个SQLite数据库，当我们敲完SQL后，csvsql先以IN-MEMORY模式启动SQLite，然后默默建表，并将文件全部加载到SQLite，接着把针对文件的SQL翻译成针对数据库表的SQL，再执行翻译后的SQL。
没有自己的计算引擎，首先会导致SQL能力不足。csvsql必须根据SQLite的语法设计一套自己的SQL，还要将针对文件的SQL翻译成针对库表的SQL，没有强大的技术实力，自己设计的SQL就会趋于保守，翻译的过程也很难面面俱到，所以csvsql丢失了很多基本功能，比如模糊查询和日期函数，而这些功能SQLite原本是支持的。
没有自己的计算引擎，还导致计算性能不足、文件体积受限。每次执行SQL时，csvsql并非直接对文件计算，而是多了一步导入内存的过程，加上类型转换，耗费的时间会相当可观，因此计算性能较差。文件从硬盘到内存后，体积会变大很多，如果文件较大而机器内存较小，不仅加载时间漫长，还可能发生内存溢出，所以文件不能太大。
归根到底，上面两大缺点是因为技术实力不行，所以，下面更多的缺点就不难理解了。
第三点：只支持文本文件，不支持日常工作中很常见的Excel。
第四点：对文本格式要求太严。csvsql只能读取最基本的CSV格式，如果要实现定义分隔符、跳过无用行、区分首行列名等常用功能，就只能借助其它文本编辑工具进行预处理。如果开头或结尾的数据无用、分隔符不规范（不可见字符、双字符）、文本格式不规范，则须借助Python、JAVA等开发语言进行预处理。
类似csvsql的命令行工具还有不少，比如textql、querycsv.py、q，这些工具虽然略有差异，但因为基本原理类似，所以上面的缺点一个都不少。
虽然命令行工具都没有自己的计算引擎，但有一类工具一定有，那就是数据库系统。下面让我们看看HSQLDB，一款相当常见、且能直接针对文件执行SQL的数据库系统。
HSQLDB
数据库本身就是技术实力的表现，所以HSQLDB不仅有自己的计算引擎，还提供了强大的SQL语法，无论关联查询、子查询，还是模糊查询、日期函数，HSQLDB一个都不少，这一点是命令行工具无法比拟的。
但安装、管理、维护数据库是一件很麻烦的事，尤其是维护，我们不仅要分配权限、硬盘、内存、缓存，还要配置各种各样的复杂参数，这些工作对数据分析师来说相当困难。事实上，我们之所以希望在文件上直接执行SQL，很重要的一个原因就是为了避开数据库的维护。
不仅日常的维护和管理麻烦，在文件上执行SQL时，操作步骤仍然复杂。
启动HSQLDB的服务器和客户端（也可用第三方客户端工具比如SQuirreL SQL）的命令格式就很复杂
D:\jre1.8\bin>java –Xms128m –Xmx2403m -cp d:\hsql\hsqldb.jar org.hsqldb.server.Server -database.0 file: d:\hsql\database\demo -dbname.0 demo D:\jre1.8\bin>java -Xms128m -Xmx2403m -cp d:\hsql\hsqldb.jar org.hsqldb.util.DatabaseManager |
这东西，不熟悉java的非专业程序员都会望而生畏。
客户端连接服务器的参数配置也很复杂：
还要执行多条预处理语句，包括删除可能存在的表名、新建表结构、将文件对应到表，才能真正执行SQL。其中，将文件对应到数据库表时，需配置大量参数，如下：
SET TABLE sales SOURCE "sales.csv;fs=,;encoding=UTF-8;quoted=false;ignore_first=true; cache_scale=100"; |
除了操作过程复杂，HSQLDB还有很多不合理之处。HSQL不支持自动解析数据类型，把这个麻烦扔给了用户，让用户自己建表结构。为了方便使用，很多文件的首行都是字段名，尤其是csv，但HSQLDB要求用户建表结构并指定字段名，这就导致文件首行的字段名完全无用。我们的启动方式明明是server而不是in-memory，但HSQLDB却会把文件事先缓存到内存，这就会影响整体性能，尤其是文件较大时。
可以看到，HSQLDB虽然有自己的计算引擎，但底层核心仍然是数据库表，并非真正的文件计算引擎，所以才会出现诸多不合理之处。由于缺乏真正的文件计算引擎，所以HSQLDB不支持Excel，不支持常见的文本格式，更不支持不规范的文本格式等等。
与HSQLDB类似，H2 database和PostgreSQL也可以针对文件执行SQL，操作过程虽然迥异，但基本原理没大区别，所以优点缺点如出一辙，这里不再赘述。
数据库缺乏真正的文件计算引擎，而且从安装管理到配置执行都很复杂，那有没有既有文件计算引擎，还有友好的交互界面，可大幅降低使用难度的桌面工具呢？还真有，下面会讲到。
OpenOffice Base
作为桌面工具，OpenOffice Base的易用性令人印象深刻：一键安装，即安即用无须配置；界面友好，操作快捷交互流畅。
不仅外表易用，OpenOffice Base的内核也很强大，因为它有真正的文件计算引擎，可以对文件直接计算，而不必将文件加载到其他数据库，也不必用数据库引擎计算文件。这就带来了三个明显的改进：自动识别文件中的数据类型，可计算超过内存的大文件，整体性能大幅提高。
可惜的是，这个文件计算引擎并不完善。
第一，OpenOffice Base只支持文本文件，不支持日常工作中很常用的Excel，这就大大限制了使用场景。
第二，OpenOffice Base的SQL能力极为有限，很多基本功能无法实现，比如下面的关联查询：
select employee.name, sales.orderdate, sales.amount from sales left join employee on sales.sellerid= employee.eid |
第三，对文本格式限制过多。
除了默认格式，不支持任何其他格式的数据类型，比如下面特殊格式的日期：
orderid,client,sellerid,amount,orderdate 1,UJRNP,17,392.0,01-01-2012 2,SJCH,6,4802.0,31-01-2012 |
不支持特殊分隔符，比如下面的格式：
orderid||client||sellerid||amount||orderdate 1||UJRNP||17||392.0||2012-01-01 2||SJCH||6||4802.0||2012-01-31 |
复杂情况就更不能处理了，比如下面的格式：
producer: allen date:2013-11-01 //前两行无用 26 //以下为多行记录 TAS 1 2142.4 2009-08-05 33 DSGC 1 613.2 2009-08-14 |
如果对格式标准的文本文件进行最基本的查询，OpenOffice Base是首选工具，但实际工作和理想环境不同。在实际工作中，我们会经常遇到Excel，文本格式总是各式各样，SQL算法也应自由灵活。如何才能在实际工作中对文件执行SQL呢？那当然是文件计算引擎较为完善的工具了，准确地说，是下面要讲到的编程语言集成组件。
Microsoft text/xls driver
作为实力大厂出品的编程语言集成组件，Microsoft text/xls driver几乎无所不能。在SQL语法方面，该组件不仅支持模糊查询、日期函数，也支持子查询和关联查询，基本覆盖实际工作所能遇到的各种算法。比如关联两个csv文件：
select client.clientname, sales.orderdate, sales.amount from [sales.csv] as sales left join [client.csv] as client on sales.clientid=client.clientid |
文件类型方面，该组件不仅支持TXT/CVS/TVS，也支持XLS/XLSX，而且没有版本限制，这一点在实际工作中非常便利。
对于常见的文本格式，该组件支持得非常好，比如定义分隔符、区分首行列名、设置固定宽度的列、自动识别数据类型。对于复杂的文本格式，该组件虽然不能直接处理，但能通过编程间接计算。理论上来说，程序员可用该组件读取任何文本格式，可实现任意业务算法。
Microsoft text/xls driver的文件计算引擎较为完善，从能力上来说缺陷很少，但它是程序员的专业工具，并不适合数据分析师。
第一，该组件的技术门槛很高，要想正常使用，必须掌握一门编程语言，比如C#或VB。在熟悉编程语言的基础上，还需要学会ODBC、OLEDB、ADO这三种具体的编程接口之一。
第二，该组件需要编写大量难懂的代码，才能真正执行上面的提到的SQL语句。简化后代码如下：
string path= string.Empty; path="d:/data"; if (string.IsNullOrWhiteSpace(path)) return null; string connstring = string.Empty; connstring = "Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=" + path + ";Extended Properties='text;HDR=YES;FMT=Delimited';"; DataSet ds = null; OleDbConnection conn = null; try { conn = new OleDbConnection(connstring); conn.Open(); OleDbDataAdapter myCommand = null; myCommand = new OleDbDataAdapter(strSql, connstring);//在这里执行SQL ds = new DataSet(); myCommand.Fill(ds, "table1"); } catch (Exception e) { throw e; } finally { conn.Close(); } return ds; |
第三，该组件扩展困难。上面的代码只能适用于最规范的文本文件，如果要定义字符串格式或数据类型，还需使用schema.ini配置文件。如果要解析复杂的文本格式，还需额外编写大量代码。
除此之外， Microsoft text/xls driver还存在一个问题：text driver和xls drvier虽然用法类似，却是两个独立的组件。换句话说，文本文件和Excel之间不能进行关联计算，除非额外编写大量代码。
与Microsoft text/xls driver类似，CSVJDBC/ExcelJDBC、SpatiaLite也是支持在文件上直接执行SQL的编程语言集成组件，虽然语言环境不同，但基本原理类似，所以使用难度都很高。而。且这两种组件不是实力大厂的产品，比起Microsoft text/xls driver要差上不少。
Microsoft text/xls driver的文件计算引擎虽然完善，但使用难度很高。OpenOffice Base易用，但文件计算引擎不够完善。那有没有兼具二者优点，适合数据分析师使用的工具呢？要求苛刻，中者寥寥，目前只发现下面这么一款产品。
集算器 SPL
集算器 SPL是开源的计算引擎。与OpenOffice Base类似，它同时也是个易用的桌面型工具，一键安装无需配置。比OpenOffice更易用的是，集算器 SPL可以在单元格直接编写多条SQL，计算结果和SQL直接呈现在同一界面，点击SQL所在的单元格可切换观察计算结果。
与Microsoft text/xls driver类似，SPL具有完善的计算引擎，可支持实际工作所能遇到的各种SQL语法（见上图），这是OpenOffice Base做不到的。
文件类型方面，SPL支持TXT/CVS/TVS，也支持不同版本的XLS/XLSX。比Microsoft text/xls driver更强大的是，SPL可以直接对文本文件和Excel进行关联计算（见上图）。
除了规范的文件格式外，SPL还可以利用扩展函数应用更复杂的情况。比如分隔符为"||"的文件，OpenOffice Base无法解析，Microsoft text/xls driver要编写大量代码，而集算器只需在SPL中使用扩展函数：
$select * from {file("sep.txt").import@t(;,"||")} |
SPL可自动识别数据类型，对于非默认格式的数据，比如前面提到的特殊日期，OpenOffice Base无法解析，Microsoft text/xls driver需用schema.ini配合代码实现，而SPL只要使用简单的扩展函数就能轻松应对：
$select * from {file("style.csv").import@ct(orderid,client,sellerid,amount,orderdate:date:"dd-MM-yyyy")} |
格式复杂的文本，比如前面提到的一行文本对应多条记录的情况，OpenOffice Base无法解析，Microsoft text/xls driver需资深程序员编写大量复杂代码，而使用扩展函数后SPL也不难处理：
$select * from {file("trip.csv").import@tc().news(trips.array(" ");name,state,~:trip)} |
分析过十几种工具之后，我们可以得出最终结论：号称支持文件上直接执行SQL的工具中，绝大多数只是徒有其表，真正可用的其实只有Microsoft text/xls driver和集算器 SPL，前者只适合程序员，后者才适合数据分析师。
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