複数レコードのCSVロゴ

タグ付きレコード 新着

クエリ 複数レコードのCSV SQL を使用 — Excel、Google スプレッドシート、AI、REST

複数の種類のレコードが同時に含まれるCSVファイルの場合、各行にタグが付けられ、その行が何であるかが示されます。マシンエクスポートやインターチェンジエクスポートは、通常のCSVツールでは意味不明なデータとして扱われますが、このツールを使えば、レコードの種類ごとに整理されたテーブルに変換できます。

一つの接続、あらゆる表面

複数レコードのCSVデータを保存できる場所

Query Streams は、タグ付けされた複数レコードの 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クリーンな SQL テーブルに変換します。各行に付けられたタグはその行の内容を示し、セルフホスト型エージェントはそれをレコードタイプのテーブルにルーティングします。例えば、PNLHDR ヘッダー行と PNL1 詳細行を含むファイルは、使用できない 1 つのデータブロックではなく、2 つの適切なテーブルに変換されます。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 複数レコードのCSV ファイルシステム CSVフォルダ 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 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. 複数レコードのCSVファイルをExcelファイルに変換する Microsoft Excel · Excelアドイン

    複数のレコードを含むCSVデータをリアルタイムで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. 複数レコードのCSVファイルを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複数レコードCSV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. NovaにマルチレコードCSVについて問い合わせてみてください Nova AI · テキストからSQLへ

    分かりやすい英語で質問してください。Novaは既にあなたの複数レコードのCSVテーブルを認識しており、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. 複数レコードのCSVファイルをデータビューアに変換する 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

    複数レコードのCSV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。共有されたグリッドはブックマーク可能で、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。相手は結果のみを見ることができ、SQL文やファイルの内容を見ることはありません。

    データビューアの仕組み
  6. アプリとシステム向け
  7. 複数レコードのCSV REST API HTTPエンドポイント

    認証済みのJSONエンドポイントとして、複数レコードのCSVクエリを公開します。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が用意されており、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. 複数レコードのCSVファイルをPower BIに変換する 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 経由でライブのマルチレコード CSV 結果を読み取ります。ODBC ドライバーもデータベース ポートも必要ありません。

    Power BI の仕組み
  9. 複数レコードのCSVファイルをAirtableへ 自動化プラットフォーム

    スケジュールに基づいて複数レコードのCSV行を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. 複数レコードのCSVをBaserowに変換 自動化プラットフォーム

    マルチレコードCSVファイルをRESTエンドポイント経由でBaserowテーブルにフィードします(セルフホスト型またはBaserowクラウド)。

    Baserowの仕組み
  11. 複数レコードのCSVファイルをSeaTableへ 自動化プラットフォーム

    ファイルのエクスポートやデータベースの公開を行わずに、複数レコードのCSVデータを使用してSeaTableデータベースを最新の状態に保つ。

    SeaTableの仕組み
  12. 複数レコードのCSVファイルをSmartsheetに変換 自動化プラットフォーム

    複数レコードのCSV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. 複数レコードのCSVファイルをAnvilに転送 Anvil Works · アプリプラットフォーム

    Anvil Pythonアプリを、データベース認証情報をアプリに埋め込む代わりに、RESTエンドポイント経由で複数レコードのCSVデータでバックアップします。

    Anvilの仕組み
  14. AIツール向け
  15. 複数レコードCSV 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複数レコードCSV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. 複数レコードのCSVアラートとレポート Slack · Discord · メール · Webhook

    複数レコードのCSVクエリをスケジュール設定し、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

パネルソーや機械のエクスポートファイル、EDI形式のドロップファイル、固定フォーマットの交換ファイルなど、タグ付きCSVファイルが格納されているフォルダにネットワークエージェントをインストールしてください。

02

コネクタをその箇所に向けて、レコードタグが格納されている列を指定してください。これらのフォーマットのほとんどでは、それは1列目です。

03

エージェントは各行を読み取り、そのタグを確認し、該当するレコードタイプのテーブルにルーティングします。PNLHDRヘッダー行とPNL1詳細行を含むファイルは、使用できない1つのデータ塊ではなく、2つの適切なテーブルに変換されます。

04

各行には、その_source_fileと、ファイル内でそのレコードタイプをカウントする_seq番号が保持されます。これにより、ヘッダーをそれに属する行に紐付けることができます。

05

各レコードタイプを個別にクエリするか、それらを結合して再度クエリを実行します。

機能の詳細解説

複数レコードCSVが提供するもの

このカードが存在する理由

一般的なCSVツールは、ファイルごとに1つの長方形のレイアウトを想定しています。つまり、ヘッダー行が1つあり、その後に同じ形式の行が続きます。しかし、マシンフォーマットやインターチェンジフォーマットは、意図的にこのルールを破っています。各行は、レコードの種類を示すタグで始まり、レコードの種類ごとにフィールドの数が異なります。このようなフォーマットに通常のCSVインポーターを適用すると、エラーが発生したり、意味不明な列が表示されたりします。

テーブルがどのように出てくるか

  • タグごとにテーブル1つ — タグ自体から名前が付けられるため、PNLHDR と PNL1 はそれぞれ独立したテーブルになります。
  • フィールドは、タグ列を除いた状態で、field_1、field_2などのように出現順に配置されます。
  • _seq は、ファイル内の特定のタイプの各レコードに番号を付与するため、ヘッダーとその下の詳細行を照合することができます。
  • 型はフィールドごと、タグごとに決定され、固定する前にファイル間で一致しているかどうかが確認されます。
-- エクスポートファイルごとにカットされたパネル SELECT _source_file, COUNT(*) AS panels FROM data_pnl1 GROUP BY _source_file

エラーは名前が付けられ、決して無視されることはない。

行のタグに対してフィールド数が間違っている場合、認識されないタグが含まれている場合、または値が合わない場合は、ファイル全体が保留され、レポートにはファイル名、行番号、タグ名が表示されます(最大20件まで)。その後、残りの行数が表示されます。部分的な読み込みは行われないため、合計行数が3行不足しているといった事態は発生しません。

どのカードが必要かわかりません

ファイル内のすべての行が同じ形式で、ヘッダー行が1つしかない場合は、「CSVフォルダ」カードが最適です。このカードは、タグ列によって各行の意味が決まる場合にのみ使用してください。

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

複数レコードのCSVファイル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

複数レコードのCSV タグ付きレコード
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     マシン_csv.fileset.data_pnlhdr1 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

複数レコードCSVに必要なもの

フォルダ
タグ付きCSVエクスポートを格納する1つ以上のルート(サブフォルダを含む)—パネルソーおよび機械出力、EDIスタイルのドロップ、固定フォーマットの交換ファイル
タグ列
レコードタグを保持する列 ― デフォルトでは列 1 であり、これらのフォーマットではほぼ必ずそこに配置される。
表
タグごとに1つずつ作成され、タグ自体から名前が付けられます。PNLHDRヘッダー行とPNL1詳細行のファイルは、data_pnlhdrとdata_pnl1になります。
コラム
field_1、field_2など、出現順に並べられ、タグ列は除外されます。型はフィールドごと、タグごとに決定され、固定する前にファイル間で一致しているかどうかがチェックされます。
行キー
_source_file はエクスポートの名前を示し、_seq はそのファイル内のそのタイプのレコードをカウントします。これにより、ヘッダーをその下の詳細行に一致させることができます。
エラー
フィールド数の間違い、認識されないタグ、または適合しない値によってファイル全体が処理されなくなります。レポートには、ファイル名、行番号、タグ名(最大20個)、そして残りのフィールド数が示されます。
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SQL、フォーマット固有の学習は不要

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、ファイルが既に存在する場所で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、今朝データがアップロードされたからといって、1年分のマシンエクスポートが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。

一般的なCSVツールは、ファイルごとに1つの長方形のレイアウト(ヘッダー行とその行が連続する)を想定しています。マシンフォーマットやインターチェンジフォーマットは、このルールを意図的に破っています。各行は、レコードの種類を示すタグで始まり、レコードの種類ごとにフィールド数が異なります。このようなフォーマットに通常のインポーターを適用すると、エラーが発生したり、不要な列が生成されたりします。ファイル内のすべての行が同じ形状で、ヘッダー行が1つしかない場合は、「CSVフォルダ」カードを使用してください。このカードは、タグ列によって各行の意味が決まる場合にのみ使用してください。

よくある質問

複数レコードのCSVに関する質問

クエリ ストリームを介して複数レコードの CSV 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 ストリームが複数レコードの CSV に接続するために必要なものは何ですか?

エージェント マシンが認識できるフォルダー パス - サーバーも、認証情報も、インストールするドライバーもありません。フォルダー: 1 つ以上のルートにタグ付き CSV エクスポートが格納され、サブフォルダーも含まれます - パネル ソーとマシンの出力、EDI スタイルのドロップ、固定形式の交換ファイル。タグ列: レコード タグを保持する列 - デフォルトでは列 1 であり、これらの形式ではほとんどの場合そこに配置されます。テーブル: タグごとに 1 つ、タグ自体から命名されます - PNLHDR ヘッダー行と PNL1 詳細行のファイルは、data_pnlhdr と data_pnl1 になります。列: field_1、field_2 など、タグ列を除いて、出現順に表示されます。型はフィールドごと、タグごとに計算され、固定する前にファイル間で一致がチェックされます。

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、マルチレコードCSV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複数レコードのCSV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。

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