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Record contrassegnati Nuovo

Interrogare una File CSV multi-record con SQL — in Excel, Fogli Google, IA e REST

Per i file CSV che contengono diversi tipi di record contemporaneamente, un tag su ogni riga indica di cosa si tratta. Le esportazioni automatiche e di interscambio appaiono illeggibili ai normali strumenti CSV; questo sistema le trasforma in una tabella chiara per ogni tipo di record.

Inizia gratis 13 destinazioni Guida ai file CSV multi-record

Un collegamento, ogni superficie

Dove possono essere archiviati i tuoi dati CSV multi-record

File CSV multi-record molti file → un tavolo live ciascuno
Query federate + qualsiasi altro connettore · un SQL da tutte le fonti · ogni piano
Agente di rete
  • 1 connessioni in uscita
  • 0 porti in entrata
  • sola lettura · i file rimangono al loro posto

funziona

Query Streams trasforma una cartella di file CSV multi-record con tag in tabelle SQL pulite, leggibili da Microsoft Excel, Fogli Google, assistenti AI tramite MCP, API REST e Power BI. Un tag su ogni riga ne indica il contenuto, in modo che l'agente self-hosted la instradi alla tabella corrispondente al tipo di record: un file contenente righe di intestazione PNLHDR e righe di dettaglio PNL1 diventa due tabelle distinte anziché un unico blocco di dati inutilizzabile. I file rimangono sul computer dell'utente; solo i risultati delle query lasciano la rete.

Uno dei 9 driver del set di file su un motore di cartelle: le tabelle di inventario, la traccia delle modifiche e le regole di rifiuto sotto Funzionalità sono condivisi dalla famiglia File CSV multi-record Sistema di file Cartella CSV Cartella Parquet Cartella Excel Cartella SQLite Cartella JSONL Registri delle macchine Registri del server web

  1. Per il tuo team, i fornitori e i partner

  2. Conversione da file CSV multi-record a Excel Microsoft Excel · Componente aggiuntivo di Excel

    Importa i risultati CSV multi-record in tempo reale direttamente in un foglio di lavoro e aggiornali su richiesta: in Excel per desktop, Excel Online e Microsoft 365.

    Come funziona Excel

  3. Conversione di più record da CSV a Fogli Google Componente aggiuntivo Fogli

    Esegui una query CSV multi-record salvata dalla barra laterale e trascina le righe nel foglio. I collaboratori che condividono il foglio possono aggiornarlo autonomamente.

    Come funziona Google Sheets

  4. Chiedi a Nova informazioni sul file CSV multi-record Nova AI · conversione da testo a SQL

    Poni una domanda in un linguaggio semplice. Nova conosce già le tue tabelle CSV multi-record, scrive ed esegue la query SQL, spiega la risposta e la rappresenta graficamente: non è necessario scrivere alcuna query né fornire credenziali.

    Come funziona la rosa

  5. Visualizzatore di dati da CSV a record multipli Condivisione dei risultati · team, fornitori, partner · telefono, tablet, computer fisso

    Condividi in tempo reale i risultati di un'analisi CSV multi-record con chiunque: un collega, un fornitore, un partner, sotto forma di griglia con segnalibri che si aggiorna automaticamente all'apertura, su smartphone, tablet o computer. L'interlocutore visualizzerà i risultati, senza mai dover consultare il codice SQL o i file.

    Come funziona il visualizzatore di dati
  6. Per app e sistemi

  7. API REST CSV multi-record Endpoint dell'HT

    Pubblica una query CSV multi-record come endpoint JSON autenticato, accessibile a qualsiasi applicazione, con specifiche OpenAPI 3.1 e raccolte predefinite per Postman, Insomnia e Hoppscotch. Non viene aperta alcuna porta del database.

    Come funziona un'API REST

  8. Conversione da file CSV multi-record a Power BI Power Query M

    Incolla la query Power Query M generata nell'editor avanzato di Power BI e il report visualizzerà in tempo reale i risultati CSV multi-record tramite HTTPS, senza driver ODBC né porte di database aperte.

    Come funziona Power BI

  9. Conversione di più record da CSV ad Airtable Piattaforma di automazione

    Sincronizza le righe di un file CSV con più record in una base Airtable secondo una pianificazione, oppure recuperale tramite uno script di automazione di Airtable.

    Come funziona Airtable

  10. Da CSV multi-record a Baserow Piattaforma di automazione

    Alimenta una tabella Baserow da un file CSV multi-record tramite l'endpoint REST, sia in locale che nel cloud di Baserow.

    Come funziona Baserow

  11. Conversione da CSV a record multipli in SeaTable Piattaforma di automazione

    Mantieni aggiornato il database di SeaTable con dati CSV multi-record senza esportare un file o esporre il database stesso.

    Come funziona SeaTable

  12. Conversione da file CSV multi-record a Smartsheet Piattaforma di automazione

    Inserisci i risultati di file CSV multi-record in una griglia di Smartsheet in modo che piani e report leggano i dati dal sistema di origine e non dall'esportazione della settimana precedente.

    Come funziona Smartsheet

  13. Conversione da file CSV multi-record ad Anvil Anvil Works · Piattaforma per app

    Esegui il backup di un'app Anvil Python con file CSV multi-record tramite l'endpoint REST anziché incorporare le credenziali del database nell'app.

    Come funziona Anvil
  14. Per gli strumenti di intelligenza artificiale

  15. Server MCP CSV multi-record Clienti di Claude, Cursor e MCP

    Concedi a un assistente IA l'accesso in sola lettura a un file CSV multi-record con lo schema necessario per scrivere codice SQL corretto, senza dover fornire le credenziali nella chat.

    Come funziona MCP
  16. Consegnato alle persone

  17. Avvisi e report CSV multi-record Slack · Discord · Email · Webhook

    Imposta una query CSV multi-record su una pianificazione e fai in modo che le righe vengano inviate a Slack, Discord, via e-mail o tramite un webhook firmato, oppure trattieni il messaggio finché il numero di righe, una soglia o una variazione percentuale non superano il valore da te impostato.

    Come funzionano gli avvisi e i report

Come funziona

5 passaggi, nessuna modifica al firewall in entrata

01

Installa l'agente di rete in una posizione accessibile alla cartella contenente i file CSV con tag, ovvero esportazioni da seghe a pannello e macchine, file di scambio in stile EDI e file di interscambio a formato fisso.

02

Punta il connettore verso di esso e indica quale colonna contiene il tag del record. Nella maggior parte di questi formati è la colonna 1.

03

L'agente legge ogni riga, ne esamina il tag e la instrada alla tabella corrispondente a quel tipo di record. Un file contenente le righe di intestazione PNLHDR e le righe di dettaglio PNL1 si trasforma in due tabelle distinte anziché in un unico blocco di dati inutilizzabile.

04

Ogni riga conserva il suo _source_file, più un numero _seq che numera quel tipo di record all'interno del file, ed è questo che permette di collegare un'intestazione alle righe che la compongono.

05

È possibile interrogare ciascun tipo di record singolarmente oppure combinarli.

Analisi approfondita delle funzionalità

Cosa ti offre il formato CSV multi-record

Perché esiste questa carta

I normali strumenti di importazione CSV presuppongono un layout rettangolare per file: una riga di intestazione, seguita da righe che corrispondono tutte ad essa. I formati di interscambio e di elaborazione automatica (machine format) infrangono volutamente questa regola. Ogni riga inizia con un tag che indica il tipo di record, e ogni tipo ha un numero diverso di campi. Se si utilizza un normale importatore CSV con uno di questi formati, si otterrà un errore o colonne illeggibili.

Come vengono fuori le tabelle

  • Una tabella per tag — denominati in base al tag stesso, quindi PNLHDR e PNL1 diventano tabelle separate.
  • I campi vengono visualizzati come field_1, field_2 e così via, nell'ordine in cui appaiono, escludendo la colonna del tag.
  • Il numeratore _seq assegna un numero a ciascun record di un determinato tipo all'interno del file, consentendo così di associare un'intestazione alle righe di dettaglio sottostanti.
  • I tipi vengono definiti campo per campo, tag per tag, e la coerenza tra i file viene verificata prima che qualsiasi elemento venga bloccato.
-- Pannelli tagliati, per file di esportazione SELECT _source_file, COUNT(*) AS panels FROM data_pnl1 GROUP BY _source_file

Gli errori vengono identificati, non inghiottiti.

Se una riga contiene un numero errato di campi per il suo tag, un tag non riconosciuto o un valore non valido, l'intero file viene bloccato e il report indica il nome del file, il numero di riga e il tag (fino a venti), quindi il conteggio dei rimanenti. Non viene caricato nulla parzialmente, quindi non ci si ritrova mai a dover correggere un totale che risulta incompleto di tre righe.

Non sai di quale carta hai bisogno?

Se tutte le righe del file hanno la stessa forma e contengono una sola riga di intestazione, la scheda "Cartella CSV" è quella giusta. Utilizzala solo quando una colonna di tag determina il significato di ciascuna riga.

Condiviso da tutta la famiglia del set di file

Ogni connettore di cartella ti dà anche

  • file_correnti — un inventario in tempo reale: ogni file che il connettore può visualizzare in questo momento, con il relativo percorso, dimensione e data di modifica.
  • file_eventi — la traccia di controllo: cosa è apparso, cosa è cambiato, cosa è scomparso e qualsiasi elemento omesso, con il nome del file e la motivazione.
  • elenchi e volumi — totali per cartella, cronologia della crescita giornaliera e spazio rimanente sul disco.
  • Ad ogni sincronizzazione vengono riletti solo i file effettivamente modificati, quindi una cartella contenente 50.000 file non viene rianalizzata solo perché è stata aggiunta una nuova esportazione.

Buono a sapersi

  • Sola lettura, forzata — un'istruzione alla volta, solo SELECT e simili. I tuoi file non vengono mai scritti, spostati o rinominati.
  • Non è stato caricato nulla. — i dati vengono memorizzati nella cache, crittografati, sul tuo computer, accanto all'agente. Solo il risultato di una query esce dalla tua rete.
  • Impostazioni predefinite sensate — fino a 250.000 file, 16 cartelle di profondità, 512 MB per file, tutto personalizzabile. Cestino, .git e node_modules vengono sempre ignorati.
  • Il dialetto SQL è DuckDB — lo stesso codice SQL che scriveresti per qualsiasi altro connettore.

SQL tra sorgenti diverse

Unisci il file CSV multi-record al resto dei tuoi dati

Una cartella di file è un insieme di tabelle SQL come qualsiasi altra, quindi una singola istruzione può unirla contemporaneamente a un database e a un'API. Ogni sorgente esegue solo la parte di cui è capace, restituisce il risultato e l'unione avviene centralmente: le sorgenti non comunicano mai tra loro e nulla viene copiato da nessuna parte.

3 connessioni · 3 agenti

File CSV multi-record Record contrassegnati
PostgreSQL Motore relazionale
Striscia Pagamenti e fatturazione

Una dichiarazione

-- niente copiato, niente unito, niente programmato
SELEZIONARE   c.region, COUNT(*) AS ordini, SUM(i.amount_due) AS fatturati
DA     file csv della macchina.fileset.data_pnlhdr1 f
CONGIUNGERE     pg_crm.clienti pubblici2         c ON c.id = f.customer_id
CONGIUNGERE     fatturazione.stripe.invoices3         i ON i.customer = c.stripe_id
GRUPPO PER c.regione
ORDINATO DA fatturata DESCRIZIONE;

Le tre parti sono connessione, schema e tabella, e il nome della connessione è quello che le hai assegnato. Le colonne sono a scopo illustrativo; le tue tabelle saranno le tue tabelle. La modalità di sola lettura si applica a ogni elemento: solo SELECT, WITH ed EXPLAIN, con un limite massimo alla quantità di dati che una singola fonte può fornire per una singola query. Come funzionano le query federate

Dettagli di connessione

Cosa serve a un file CSV multi-record

Cartella
Una o più cartelle radice contenenti esportazioni CSV con tag, incluse le sottocartelle: output di seghe a pannello e macchine, dati in stile EDI, file di interscambio a formato fisso.
Colonna dei tag
La colonna che contiene il tag del record — colonna 1 per impostazione predefinita, che è dove questi formati lo mettono quasi sempre
Tavoli
Uno per ogni tag, denominato dal tag stesso: un file contenente le righe di intestazione PNLHDR e le righe di dettaglio PNL1 diventa data_pnlhdr e data_pnl1.
Colonne
campo_1, campo_2 e così via nell'ordine in cui appaiono, con la colonna del tag omessa; i tipi vengono elaborati per campo, per tag, e controllati per concordanza tra i file prima che qualsiasi cosa venga bloccata.
tasti di riga
_source_file specifica il nome del file di esportazione e _seq conta ogni record di quel tipo all'interno del file, il che permette di associare un'intestazione alle righe di dettaglio sottostanti.
Errori
Un conteggio errato dei campi, un tag non riconosciuto o un valore non valido blocca l'intero file; il report elenca il file, il numero di riga e il tag, fino a un massimo di venti, quindi un conteggio dei rimanenti
Limiti
Fino a 250.000 file, 16 livelli di cartelle, 512 MB per file: tutto regolabile.
Credenziali
Nessuno: non c'è alcun server; l'agente legge i file direttamente sul posto.
dialetto SQL
DuckDB: SQL standard, non c'è bisogno di imparare formati specifici.

In questa immagine non è presente alcun server di database. L'agente legge i file nella posizione in cui si trovano già, memorizza nella cache le righe in un archivio DuckDB crittografato sulla stessa macchina e rilegge solo i file effettivamente modificati: un anno di esportazioni di macchine non viene rianalizzato solo perché è arrivato quello di stamattina. Nulla viene caricato su Query Streams; l'unica cosa che esce dalla rete è il risultato di una query.

I normali strumenti CSV presuppongono un layout rettangolare per file: una riga di intestazione, seguita da righe che corrispondono tutte ad essa. I formati di interscambio e di macchina infrangono volutamente questa regola: ogni riga inizia con un tag che ne indica il tipo di record, e ogni tipo contiene un numero diverso di campi. Se si utilizza un normale strumento di importazione con uno di questi formati, si otterrà un errore o colonne illeggibili. Se tutte le righe del file hanno la stessa forma e c'è una sola riga di intestazione, la scheda "Cartella CSV" è quella che fa al caso vostro; utilizzatela solo quando una colonna di tag determina il significato di ciascuna riga.

FAQ

Domande sui file CSV multi-record

Quali strumenti sono in grado di leggere dati CSV multi-record tramite Query Streams?

Tutto questo, da un'unica connessione: Excel, Fogli Google, MCP, API REST, Airtable, Baserow, SeaTable, Smartsheet, Anvil, Power BI, avvisi e report programmati. Collega la cartella una sola volta e ogni strumento leggerà la stessa connessione di sola lettura: non è necessaria alcuna configurazione per ogni strumento e non ci sono seconde copie dei dati.

I miei file vengono caricati su Query Streams?

No. L'agente di rete legge i file direttamente nella posizione corrente e memorizza le righe nella cache in un archivio crittografato sulla stessa macchina. I file stessi non lasciano mai la rete: solo le righe risultanti da una query lo fanno, tramite un'unica connessione crittografata in uscita, senza porte firewall in entrata.

Query Streams può modificare, spostare o rinominare i miei file?

No. I file vengono aperti rigorosamente in sola lettura e non vengono mai scritti, spostati o rinominati. Le query sono forzatamente in sola lettura al momento dell'esecuzione: un'istruzione alla volta, solo SELECT e simili.

Di cosa ha bisogno Query Streams per connettersi a file CSV multi-record?

Percorso di cartella visibile alla macchina agente: nessun server, nessuna credenziale, nessun driver da installare. Cartella: una o più cartelle radice contenenti esportazioni CSV con tag, incluse le sottocartelle: output di seghe a pannello e macchine, file in stile EDI, file di interscambio a formato fisso. Colonna tag: la colonna che contiene il tag del record: colonna 1 per impostazione predefinita, che è dove questi formati lo inseriscono quasi sempre. Tabelle: una per ogni tag, denominata in base al tag stesso: un file di righe di intestazione PNLHDR e righe di dettaglio PNL1 diventa data_pnlhdr e data_pnl1. Colonne: field_1, field_2 e così via nell'ordine in cui appaiono, escludendo la colonna tag; i tipi vengono elaborati per campo, per tag, e la loro concordanza viene verificata tra i file prima che qualsiasi elemento venga bloccato.

È possibile unire una cartella di file a un database nella stessa query?

Sì, si tratta di una query federata. Un'unica istruzione può fare riferimento contemporaneamente a un file CSV multi-record e alle altre connessioni, come indicato in `connection.schema.table`. Ogni origine esegue solo la parte che può gestire e restituisce il risultato; l'unione avviene centralmente, quindi le origini non si connettono mai tra loro e nulla viene copiato o pianificato. La modalità di sola lettura si applica a ogni parte (solo SELECT, WITH ed EXPLAIN) e esiste un limite massimo alla quantità di dati che una singola origine può cedere per una singola query. Le query federate sono una funzionalità del piano; la pagina delle query federate riporta i limiti attuali relativi alle origini e alle dimensioni.

Inserisci il file CSV multi-record dove avviene il lavoro

Installa l'agente, configuralo in modo che punti alla cartella desiderata e seleziona una destinazione.

Inizia gratis Tutti i connettori

Sola lettura Solo in uscita Le credenziali rimangono sull'agente