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クエリ CSVフォルダ SQL を使用 — Excel、Google スプレッドシート、AI、REST

CSVファイルが格納されたフォルダを1つのテーブルとしてクエリします。エージェントは区切り文字、エンコーディング、列を自動的に判別し、その構造を安定的に保持するため、エクスポートエラーによって数値が意図せず変更されることはありません。

無料で始めよう 13の目的地 CSVフォルダガイド

一つの接続、あらゆる表面

CSVフォルダのデータを保存する場所

CSVフォルダ 多数のファイル → ライブテーブル1つずつ
フェデレーションクエリ + その他のコネクタ 1つのSQL 複数のソースから · すべてのプラン
ネットワーク・エージェント
  • 1 発信接続
  • 0 受信ポート
  • 読み取り専用・ファイルはそのまま保持されます

走る

Query Streams は、CSV ファイルのフォルダを、Microsoft Excel、Google Sheets、MCP 経由の AI アシスタント、REST API、Power BI から読み取り可能な 1 つのライブ SQL テーブルに変換します。セルフホスト型のエージェントは、実際のファイルから区切り文字、引用符、ヘッダー行、エンコーディング、日付形式などをサンプリングし、そのスキーマを固定して保持します。後から同じスキーマに一致するファイルが見つかった場合、そのファイルは保留され、files_events に名前が付けられ、サイレントにロードされることはありません。ファイルはマシン上に保持され、クエリ結果のみがネットワークから送信されます。

1 つのフォルダー エンジン上の 9 つのファイル セット ドライバーの 1 つ - インベントリ テーブル、変更履歴、および拒否ルール 機能 家族で共有する CSVフォルダ ファイルシステム 寄木細工のフォルダー Excelフォルダ SQLiteフォルダ JSONLフォルダ 複数レコードのCSV マシンログ ウェブサーバーログ

  1. チーム、ベンダー、パートナーの皆様へ

  2. CSVフォルダをExcelに変換 Microsoft Excel · Excelアドイン

    ライブのCSVフォルダーの結果をワークシートに直接取り込み、必要に応じて更新できます。対応プラットフォームは、デスクトップ版Excel、Excel Online、Microsoft 365です。

    Excelの仕組み

  3. CSVフォルダをGoogleスプレッドシートに変換 Sheetsアドオン

    サイドバーから保存済みのCSVフォルダクエリを実行し、結果をシートにドラッグ＆ドロップします。共有されている共同作業者は、各自でシートを更新できます。

    Googleスプレッドシートの仕組み

  4. ノヴァにCSVフォルダについて聞いてみよう Nova AI · テキストからSQLへ

    平易な英語で質問してください。Novaは既にCSVフォルダのテーブルを把握しており、SQL文を作成して実行し、回答を説明してグラフ化します。クエリを作成する必要も、認証情報を提供する必要もありません。

    Novaの仕組み

  5. CSVフォルダをデータビューアに変換 結果共有 · チーム、ベンダー、パートナー · 電話、タブレット、デスクトップ

    ライブのCSVフォルダの結果を、同僚、ベンダー、パートナーなど、誰とでも共有できます。共有された結果はブックマーク可能なグリッド形式で、スマートフォン、タブレット、デスクトップなど、どのデバイスで開いても常に最新の状態が表示されます。相手には結果のみが表示され、SQL文やファイルの内容は一切表示されません。

    データビューアの仕組み
  6. アプリとシステム向け

  7. CSVフォルダREST API HTTPエンドポイント

    CSVフォルダクエリを、認証済みのJSONエンドポイントとして公開します。このエンドポイントは、OpenAPI 3.1仕様に準拠し、Postman、Insomnia、Hoppscotch用の既製コレクションも用意されているため、どのアプリケーションでも呼び出すことができます。データベースポートは開放されません。

    REST APIの仕組み

  8. CSVフォルダをPower BIに変換 Power Query M

    生成された Power Query M を Power BI アドバンスト エディターに貼り付けると、レポートは HTTPS 経由でライブ CSV フォルダーの結果を読み取ります。ODBC ドライバーもデータベース ポートも開く必要はありません。

    Power BI の仕組み

  9. CSVフォルダをAirtableへ 自動化プラットフォーム

    CSVフォルダの行をスケジュールに基づいてAirtableベースに同期したり、Airtable自動化スクリプト内で取得したりできます。

    Airtableの仕組み

  10. CSVフォルダをBaserowへ 自動化プラットフォーム

    RESTエンドポイント経由でCSVフォルダからBaserowテーブルにデータを供給します（セルフホスト型またはBaserowクラウド）。

    Baserowの仕組み

  11. CSVフォルダをSeaTableへ 自動化プラットフォーム

    ファイルをエクスポートしたりデータベースを公開したりすることなく、CSVフォルダのデータを使用してSeaTableのベースを最新の状態に保ちます。

    SeaTableの仕組み

  12. CSVフォルダをSmartsheetに変換 自動化プラットフォーム

    CSVフォルダの結果をSmartsheetグリッドにプッシュすることで、計画やレポートが先週のエクスポートではなく、ソースシステムから読み込まれるようにします。

    Smartsheetの仕組み

  13. CSVフォルダをAnvilへ Anvil Works · アプリプラットフォーム

    Anvil PythonアプリをCSVフォルダでバックアップするには、アプリ内にデータベース認証情報を埋め込むのではなく、RESTエンドポイントを使用します。

    Anvilの仕組み
  14. AIツール向け

  15. CSVフォルダMCPサーバー Claude、Cursor、およびMCPクライアント

    AIアシスタントに、正しいSQLを作成するために必要なスキーマを含むCSVフォルダへの読み取り専用アクセス権を与えます。チャットには認証情報は含めません。

    MCPの仕組み
  16. 人々に届けられる

  17. CSVフォルダのアラートとレポート Slack · Discord · メール · Webhook

    CSVフォルダクエリをスケジュール設定して、行をSlack、Discord、メール、または署名付きWebhookに送信するか、行数、しきい値、またはパーセンテージの変化が設定した値を超えるまでメッセージを保留することができます。

    アラートとレポートの仕組み

仕組み

5つのステップ、受信ファイアウォールの変更は不要

01

ネットワークエージェントを、フォルダにアクセスできる場所にインストールしてください。共有ドライブ、夜間ドロップフォルダ、部門共有フォルダなどが該当します。

02

コネクタをそのファイルに向けてください。サブフォルダを含め、すべての.csvファイルが照合され、パターンを使用して絞り込むことができます。

03

最初の同期時に、エージェントは実際のファイルをサンプリングし、区切り文字、引用符、ヘッダー行、テキストエンコーディング、日付形式といった方言自体を解析します。その結果が、テーブルの固定スキーマとなります。

04

各CSVファイルは、そのスキーマに基づいて1つのテーブルに読み込まれ、各行には、そのファイルが保存された元ファイルの名前を示す_source_file列が含まれます。

05

クエリを実行しましょう。フォルダを1つのテーブルとして扱い、ファイルごとにグループ化してドロップを比較したり、単一のファイルに絞り込んだりできます。すべて通常のSQLで可能です。

機能の詳細解説

CSVフォルダには何が入っていますか？

コラムの出典元

  • サンプリングされたものであり、仮定されたものではない エージェントは、最初のファイルの最初の行を信頼するのではなく、実際のファイルを検査します。
  • 処理されるエンコーディング — UTF-8、UTF-16、Windows-1252、Latin-1に対応しているため、アクセント付きの名前やヨーロッパからのエクスポートデータが文字化けすることはありません。
  • お金はお金のまま 常に小数点を含む列は、浮動小数点数ではなく正確な小数として保存されるため、合計値が1セント単位でずれることはありません。
  • 一部のファイルにのみ存在する列は、他のファイルでは空の列となるため、エラーの原因とはならない。
-- フォルダ全体を 1 つのテーブルとして、次にファイルごとに SELECT _source_file, COUNT(*) AS rows, SUM(total) AS revenue FROM data GROUP BY _source_file ORDER BY revenue DESC

ファイルが一致しない場合

最初のファイル同士に矛盾がある場合（区切り文字が異なっていたり、あるファイルでは日付、別のファイルでは自由形式のテキストになっている列があったりする場合）、コネクタは何も固定せず、どのファイルとどの列に矛盾があるかを通知します。末日まで結果を待たせるようなことはしません。

  • その後、テーブルを破損させる代わりに、1つの不良ファイル（変更されたヘッダー、余分な列、収まらない値、または切り捨てられた最終行など）が保留されます。
  • その行は除外されたままになり、files_eventsにはどのファイルとどの列が原因だったかが正確に記録されます。
  • フォルダ内の他のファイルはすべて正常に読み込まれます。エクスポートが1つ失敗しただけで、レポートがダウンすることはありません。

テーブル1つ、またはレイアウトごとに1つ

同じレポートを繰り返しエクスポートする場合は、単一のテーブルにまとめるのがデフォルト設定です。フォルダ内に顧客リストと注文データなど、異なるCSVファイルが含まれている場合は、レイアウトごとのモードに切り替えると、それぞれのレイアウトごとに最大25個のテーブルが作成されます。

ファイルセットファミリー全体で共有されています

すべてのフォルダーコネクタには、

  • files_current — リアルタイムのインベントリ：コネクタが現在認識できるすべてのファイルとそのパス、サイズ、更新日時。
  • ファイルイベント —監査証跡：何が出現し、何が変更され、何が消失し、何が保留されたか、ファイル名と理由とともに記録される。
  • ディレクトリとボリューム フォルダごとの合計、日々の増加履歴、およびドライブの空き容量。
  • 同期のたびに再読み込みされるのは実際に変更されたファイルのみであるため、50,000個のファイルを含むフォルダは、新しいエクスポートが1つ追加されたからといって再解析されることはありません。

知っておくと良い

  • 読み取り専用、強制 一度に1つのステートメントのみを実行します。SELECT文とその関連コマンドのみを使用します。ファイルは書き込まれたり、移動されたり、名前が変更されたりすることはありません。
  • 何もアップロードされていません データはエージェントと並行して、お客様自身のマシン上にキャッシュされ、暗号化されます。お客様のネットワークから外部に送信されるのは、クエリの結果のみです。
  • 賢明なデフォルト設定 最大25万ファイル、階層16階層、ファイルサイズ512MBまで対応。すべて調整可能です。ごみ箱、.gitフォルダ、node_modulesフォルダは常にスキップされます。
  • SQL方言はDuckDBです — 他のコネクタに対して記述するのと同じSQL文です。

クロスソースSQL

CSVフォルダを他のデータと結合する

ファイルフォルダは他のSQLテーブルと同様にSQLテーブルの集合体であるため、1つのステートメントでデータベースとAPIに同時に結合できます。各ソースは実行可能な部分のみを実行し、結果をストリームで返送します。結合は中央で行われるため、ソース同士が直接通信したり、データがどこかにコピーされたりすることはありません。

接続数3件・エージェント数3名

CSVフォルダ スプレッドシートファイル
PostgreSQL 関係エンジン
ストライプ 支払いと請求

一つの声明

-- コピーなし、マージなし、スケジュールなし
セレクト   c.region、COUNT(*) AS orders、SUM(i.amount_due) AS invoiced
フロム     csv_drops.fileset.data1  f
ジョイン     pg_crm.一般顧客2 c ON c.id = f.customer_id
ジョイン     請求する.stripe.invoices3 i ON i.customer = c.stripe_id
GROUP BY c.領域
ORDER BY 請求書記載のDESC;

接続、スキーマ、テーブルの3つの部分から構成され、接続名はユーザーが自由に設定できます。これは例示用の列であり、テーブルはユーザー自身が設定します。読み取り専用はすべての要素に適用され、SELECT、WITH、EXPLAINのみが使用可能で、1つのクエリで1つのソースが渡せるデータ量には上限があります。 フェデレーションクエリの仕組み

接続の詳細

CSVフォルダに必要なもの

フォルダ
One or more roots — local disk or a network share typed as \\server\share (never a mapped drive letter; on Linux or a Mac, mounted first); subfolders included, include and exclude patterns supported
スキーマ
最初の同期時に実際のファイルからサンプリングされたデータ（区切り文字、引用符、ヘッダー行、エンコーディング、日付形式）をピン留めします。
エンコーディング
ファイルごとに検出されたUTF-8、UTF-16、Windows-1252、およびLatin-1
マネーコラム
常に小数点数を保持する列は、浮動小数点数ではなく、正確な DECIMAL として格納されます。
制限
最大25万ファイル、16階層のフォルダ、1ファイルあたり512MB ― すべて調整可能
資格証明書
サーバーは存在しないため、エージェントがファイルをその場で読み取ります。
SQL方言
DuckDB — 標準的なSQLなので、フォルダ固有の知識は不要です

この構成にはデータベースサーバーは存在しません。エージェントは既に存在する.csvファイルを読み込み、同じマシン上の暗号化されたDuckDBストアに行をキャッシュし、実際に変更されたファイルのみを再読み込みします。つまり、50,000個のファイルを含むフォルダは、新しいエクスポートが1つ追加されたからといって再解析されることはありません。クエリストリームには何もアップロードされず、ネットワークから送信されるのはクエリの結果のみです。

同じレポートを繰り返しエクスポートする場合は、1つのテーブルにまとめるのがデフォルト設定です。フォルダ内に複数の異なるCSVファイル（顧客リストと注文ダンプなど）が含まれている場合は、レイアウトごとのモードを使用することで、それぞれのレイアウトに最大25個のテーブルを作成できます。

よくある質問

CSVフォルダに関する質問

クエリ ストリームを介して CSV フォルダー データを読み取ることができるツールはどれですか？

Excel、Google Sheets、MCP、REST API、Airtable、Baserow、SeaTable、Smartsheet、Anvil、Power BI、スケジュールされたアラートやレポートなど、すべてを1つの接続で利用できます。フォルダを一度接続するだけで、すべてのツールが同じ読み取り専用接続を読み取ることができます。ツールごとの設定やデータの複製は不要です。

私のファイルはクエリストリームにアップロードされますか？

いいえ。ネットワークエージェントはファイルをその場で読み込み、同じマシン上の暗号化されたストアに行をキャッシュします。ファイル自体はネットワークから外部に送信されることはありません。クエリの結果行のみが、受信ファイアウォールポートのない単一の送信暗号化接続を介してネットワークから送信されます。

クエリ ストリームは、私のファイルを変更、移動、または名前変更できますか？

いいえ。ファイルは厳密に読み取り専用で開かれ、書き込み、移動、名前変更は一切行われません。クエリは実行時に読み取り専用となり、一度に1つのステートメント（SELECT文など）のみが実行されます。

クエリ ストリームが CSV フォルダーに接続するために必要なものは何ですか？

A folder path the agent machine can see — no server, no credentials, no drivers to install. Folder: One or more roots — local disk or a network share typed as \\server\share (never a mapped drive letter; on Linux or a Mac, mounted first); subfolders included, include and exclude patterns supported. Schema: Sampled from the real files on first sync — delimiter, quote character, header row, encoding, date formats — then pinned. Encodings: UTF-8, UTF-16, Windows-1252 and Latin-1, detected per file. Money columns: A column that always holds decimals is stored as exact DECIMAL, never floating point.

同じクエリ内で、ファイルフォルダをデータベースに結合することはできますか？

はい、それはフェデレーションクエリです。1つのステートメントで、CSVフォルダと他の接続を同時に参照でき、connection.schema.table の形式で記述されます。各ソースは実行可能な部分のみを実行し、結果をストリームで返します。結合は中央で行われるため、ソース同士が接続されることはなく、何もコピーまたはスケジュールされません。読み取り専用はすべての部分（SELECT、WITH、EXPLAINのみ）に適用され、1つのソースが単一のクエリで渡せるデータ量には上限があります。フェデレーションクエリはプラン機能であり、フェデレーションクエリページには現在のソースとサイズの制限が表示されます。

作業が行われる場所にCSVフォルダを配置してください。

エージェントをインストールし、フォルダを指定して、保存先を選択してください。

無料で始めよう すべてのコネクタ

読み取り専用 発信専用 認証情報はエージェントに保持されます