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クエリ 寄木細工のフォルダー SQL を使用 — Excel、Google スプレッドシート、AI、REST

Parquet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。Parquetは独自の列型を持つため、ここでは何も推測する必要はありません。つまり、小数値は小数値のまま、タイムスタンプはタイムスタンプのままです。

無料で始めよう 13の目的地 パーケットフォルダーガイド

一つの接続、あらゆる表面

Parquet Folder のデータが保存できる場所

寄木細工のフォルダー 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、Parquet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。Parquetは独自の列型を持つため、セルフホスト型エージェントは行をサンプリングするのではなく、各ファイルのフッターからスキーマを読み取ります。そのため、小数値は小数値のまま、タイムスタンプはタイムスタンプのままとなり、サンプリングエラーは発生しません。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 寄木細工のフォルダー ファイルシステム CSVフォルダ 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. ParquetフォルダをExcelに変換 Microsoft Excel · Excelアドイン

    Parquet Folder のリアルタイム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。対応環境は、デスクトップ版 Excel、Excel Online、Microsoft 365 です。

    Excelの仕組み

  3. Parquet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Parquet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. ノヴァにパーケットフォルダーについて聞いてみてください 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Parquetフォルダのテーブル構造を把握しており、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. Parquet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

    Parquet Folderのリアルタイム結果を、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に戻ります。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. ParquetフォルダREST API HTTPエンドポイント

    Parquet Folder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かれません。

    REST APIの仕組み

  8. ParquetフォルダをPower BIに変換する Power Query M

    生成された Power Query M を Power BI の詳細エディターに貼り付けると、レポートは HTTPS 経由でリアルタイムの Parquet 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 ポートも必要ありません。

    Power BI の仕組み

  9. Parquet Folder を Airtable へ 自動化プラットフォーム

    Parquet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. パーケットフォルダーからベースロウへ 自動化プラットフォーム

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

    Baserowの仕組み

  11. パーケットフォルダーからシーテーブルへ 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、SeaTableベースをParquetフォルダデータで最新の状態に保つ。

    SeaTableの仕組み

  12. Parquet Folder を Smartsheet に変換 自動化プラットフォーム

    Parquet Folderの結果をSmartsheetグリッドにプッシュすることで、計画書やレポートが先週のエクスポートデータではなく、元のシステムから読み込まれるようにします。

    Smartsheetの仕組み

  13. パーケットフォルダーからアンビルへ Anvil Works · アプリプラットフォーム

    Anvil PythonアプリをParquet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. Parquet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Parquetフォルダへの読み取り専用アクセス権を与えます。チャットに認証情報を含めないでください。

    MCPの仕組み
  16. 人々に届けられる

  17. Parquet Folderのアラートとレポート Slack · Discord · メール · Webhook

    Parquet Folderクエリをスケジュール設定して、結果を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、フォルダが見える場所にインストールしてください。エクスポートディレクトリ、小規模なデータレイク、ベンダードロップなどが該当します。

02

コネクタをフォルダまたはツリー全体に指定すると、すべての.parquetファイルが照合されます。

03

Parquetはスキーマを各ファイル内に格納するため、エージェントは行をサンプリングするのではなく、その記述を読み取ります。テキストから型が推論されることはなく、サンプリングエラーが発生することもありません。

04

ファイルは1つのテーブルに積み重ねて読み込まれ、各行にはファイル名を示す_source_file列が追加されます。

05

データベースと同じSQL文でクエリを実行し、同じステートメント内でデータベースと結合してください。

機能の詳細解説

Parquet Folder が提供するもの

これがまさに

  • 型はファイル自体から取得されます — 小数点、タイムスタンプ、整数は、それぞれそのままの形で届きます。
  • 列結合 — 一部のファイルに他のファイルにはない列がある場合、そのファイルについては単に空として読み取られ、セットが壊れることはありません。
  • 2つのファイルで列の型が明らかに異なる場合、コネクタは両方のファイルをテキスト型にフラット化するのではなく、固定することを拒否します。その場合、どのファイルと列が該当するかが通知されます。
-- エクスポートファイルごとの行数と収益 SELECT _source_file, COUNT(*) AS rows, SUM(amount) AS total FROM data GROUP BY _source_file

最初の同期後

後から追加された列の追加、固定列の削除、または型の変更を行うファイルは保留され、ファイル名で files_events に記録されます。フォルダの残りの部分は引き続き読み込まれるため、形式が正しくないエクスポートが1つあってもテーブルがオフラインになることはありません。読み込みは低コストで、実際に変更されたファイルのみが再読み込みされます。

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

Parquet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

寄木細工のフォルダー 列ファイル
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     パルケット湖.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

パーケットフォルダーに必要なもの

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); every .parquet file is matched, subfolders included
スキーマ
各ファイルのParquetフッターから読み込む。サンプリングも推論も行わず、テキストから型を計算することもしない。
列結合
一部のファイルにのみ存在する列は、セットを分割するのではなく、他のファイルでは空として読み取られます。
型の競合
2つのファイル間で列の型が本当に異なる場合、コネクタはピン留めを拒否し、両方をテキストにフラット化する代わりに、ファイルと列に名前を付けます。
表
1つのテーブルにすべてのファイルが格納され、各行にはファイル名を示す_source_file列が含まれる。
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、.parquet 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、新しいエクスポートが 1 つ追加されたからといって、50,000 個のファイルを含むフォルダ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。

Parquetは、このファミリーの中で唯一、何も推測する必要のないフォーマットです。他のフォルダコネクタはすべて、値を見て列が何であるかを判断しますが、Parquetは既にそれを知っているため、エージェントはデータではなく説明を読み取ります。これにより、非常に大きなフォルダでもセットアップが簡単になり（フッターのみが検査されます）、最初の1000行では数値に見える列が、その後数値ではないことが判明するといった問題が解消されます。

ベンダー資料： parquet.apache.org

よくある質問

パーケットフォルダーに関する質問

クエリ ストリームを介して Parquet 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 Parquet 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); every .parquet file is matched, subfolders included. Schema: Read from each file's own Parquet footer — no sampling, no inference, no type worked out from text. Column union: A column only some files carry reads as empty in the others rather than breaking the set. Type conflicts: If two files genuinely disagree on a column's type the connector refuses to pin and names the file and the column, instead of flattening both to text.

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、Parquet Folderと他の接続を同時に参照できます。これは、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、SELECT、WITH、EXPLAIN の各部分のみに適用され、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のページには、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パーケットフォルダーを置いてください

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