다중 레코드 CSV 로고

태그된 레코드 새로운

쿼리 다중 레코드 CSV SQL을 활용한 Excel, Google Sheets, AI 및 REST 사용

여러 종류의 레코드가 동시에 포함된 CSV 파일의 경우, 각 행에 해당 행의 내용을 나타내는 태그를 추가합니다. 기계 및 교환 내보내기는 일반 CSV 도구에서는 알아볼 수 없는 형식으로 표시되므로, 이 기능을 사용하면 레코드 유형별로 하나의 깔끔한 표로 변환할 수 있습니다.

무료로 시작하세요 13개 목적지 다중 레코드 CSV 가이드

하나의 연결, 모든 표면

여러 레코드가 포함된 CSV 데이터를 저장할 수 있는 위치

다중 레코드 CSV 많은 파일 → 각자 라이브 테이블 하나씩
연합 쿼리 + 기타 커넥터 · SQL 하나 다양한 출처에서 · 모든 계획
네트워크 에이전트
  • 1 발신 연결
  • 0 입국항
  • 읽기 전용 · 파일은 제자리에 유지됩니다

실행 중

Query Streams는 태그가 지정된 여러 레코드가 포함된 CSV 파일 폴더를 Microsoft Excel, Google Sheets, MCP를 통한 AI 비서, REST API 및 Power BI에서 읽을 수 있는 깔끔한 SQL 테이블로 변환합니다. 각 행에는 해당 행의 내용을 나타내는 태그가 있으므로 자체 호스팅 에이전트는 해당 레코드 유형에 맞는 테이블로 파일을 라우팅합니다. 예를 들어 PNLHDR 헤더 행과 PNL1 상세 행이 포함된 파일은 하나의 사용 불가능한 덩어리가 아니라 두 개의 적절한 테이블로 변환됩니다. 파일은 사용자의 컴퓨터에 저장되며, 쿼리 결과만 네트워크를 통해 전송됩니다.

하나의 폴더 엔진에 있는 9개의 파일 세트 드라이버 중 하나 - 인벤토리 테이블, 변경 내역 및 거부 규칙 기능 가족 구성원들이 공유합니다. 다중 레코드 CSV 파일 시스템 CSV 폴더 마루 폴더 엑셀 폴더 SQLite 폴더 JSONL 폴더 기계 로그 웹 서버 로그

  1. 귀사 팀, 협력업체 및 파트너 여러분께

  2. 여러 레코드가 포함된 CSV 파일을 Excel로 변환 마이크로소프트 엑셀 · 엑셀 추가 기능

    여러 레코드가 포함된 CSV 결과를 실시간으로 워크시트로 바로 가져오고 필요에 따라 새로 고칠 수 있습니다. (데스크톱 Excel, Excel Online, Microsoft 365 지원)

    엑셀 작동 방식

  3. 여러 레코드가 포함된 CSV 파일을 Google Sheets로 변환 스프레드시트 추가 기능

    사이드바에서 저장된 다중 레코드 CSV 쿼리를 실행하고 결과를 시트에 드래그 앤 드롭하세요. 공동 작업자는 직접 시트를 새로 고칠 수 있습니다.

    Google Sheets 작동 방식

  4. Nova에게 다중 레코드 CSV에 대해 문의하세요 Nova AI · 텍스트를 SQL로 변환

    쉬운 영어로 질문하세요. Nova는 이미 다중 레코드 CSV 테이블을 알고 있으므로 SQL을 작성하고 실행한 다음 답변을 설명하고 차트로 보여줍니다. 쿼리를 작성할 필요도 없고 계정 정보를 제공할 필요도 없습니다.

    Nova는 어떻게 작동하나요?

  5. 여러 레코드가 포함된 CSV 파일을 데이터 뷰어로 변환 결과 공유 · 팀, 협력업체, 파트너 · 휴대폰, 태블릿, 데스크톱

    동료, 협력업체, 파트너 등 누구와도 실시간으로 여러 레코드가 포함된 CSV 결과를 북마크 가능한 그리드 형식으로 공유할 수 있습니다. 휴대폰, 태블릿, 데스크톱 등 어떤 기기에서든 열 때마다 결과가 새로고침되어 표시됩니다. 상대방은 결과만 볼 뿐 SQL 쿼리나 파일은 볼 필요가 없습니다.

    데이터 뷰어 작동 방식
  6. 앱 및 시스템용

  7. 다중 레코드 CSV REST API HTTP 엔드포인트

    인증된 JSON 엔드포인트로 다중 레코드 CSV 쿼리를 게시하여 모든 애플리케이션에서 호출할 수 있도록 지원합니다. OpenAPI 3.1 사양을 제공하며 Postman, Insomnia, Hoppscotch 컬렉션이 미리 준비되어 있습니다. 데이터베이스 포트는 열지 않습니다.

    REST API 작동 방식

  8. 다중 레코드 CSV 파일을 Power BI로 내보내기 파워 쿼리 M

    생성된 Power Query M을 Power BI 고급 편집기에 붙여넣으면 보고서가 HTTPS를 통해 여러 레코드가 포함된 CSV 결과를 실시간으로 읽어옵니다. ODBC 드라이버나 데이터베이스 포트를 열 필요가 없습니다.

    Power BI 작동 방식

  9. 여러 레코드가 포함된 CSV 파일을 Airtable로 변환 자동화 플랫폼

    여러 레코드가 포함된 CSV 행을 예약된 시간에 Airtable 베이스에 동기화하거나 Airtable 자동화 스크립트 내에서 가져올 수 있습니다.

    Airtable 작동 방식

  10. 다중 레코드 CSV를 Baserow로 변환 자동화 플랫폼

    REST 엔드포인트를 통해 여러 레코드가 포함된 CSV 파일에서 Baserow 테이블로 데이터를 전송합니다. (자체 호스팅 또는 Baserow 클라우드 환경 모두 지원).

    Baserow의 작동 방식

  11. 여러 레코드가 포함된 CSV 파일을 SeaTable로 변환 자동화 플랫폼

    파일을 내보내거나 데이터베이스를 노출하지 않고도 다중 레코드 CSV 데이터를 사용하여 SeaTable 데이터베이스를 최신 상태로 유지하세요.

    SeaTable 작동 방식

  12. 여러 레코드가 포함된 CSV 파일을 스마트시트로 변환 자동화 플랫폼

    여러 레코드가 포함된 CSV 결과를 스마트시트 그리드에 추가하여 계획 및 보고서가 지난주 내보내기 파일이 아닌 원본 시스템의 데이터를 읽도록 합니다.

    Smartsheet 작동 방식

  13. 다중 레코드 CSV 파일을 Anvil로 변환 앤빌 웍스 · 앱 플랫폼

    Anvil Python 앱에서 데이터베이스 자격 증명을 앱에 직접 포함하는 대신 REST 엔드포인트를 통해 다중 레코드 CSV 형식으로 백업하는 방법을 알아보세요.

    Anvil의 작동 방식
  14. AI 도구의 경우

  15. 다중 레코드 CSV MCP 서버 Claude, Cursor 및 MCP 고객

    AI 어시스턴트에게 올바른 SQL 쿼리를 작성하는 데 필요한 스키마가 포함된 멀티 레코드 CSV 파일에 대한 읽기 전용 액세스 권한을 부여하세요. 채팅창에 자격 증명을 입력할 필요는 없습니다.

    MCP 작동 방식
  16. 사람들에게 전달됨

  17. 다중 레코드 CSV 알림 및 보고서 슬랙 · 디스코드 · 이메일 · 웹훅

    여러 레코드가 포함된 CSV 쿼리를 예약 실행하고 결과를 Slack, Discord, 이메일 또는 서명된 웹훅으로 전송하거나, 설정한 행 수, 임계값 또는 백분율 변화 기준치를 초과할 때까지 메시지 전송을 보류할 수 있습니다.

    알림 및 보고서 작동 방식

작동 방식

5단계, 인바운드 방화벽 변경 없음

01

태그가 지정된 CSV 파일(패널쏘 및 기계 수출 파일, EDI 방식 데이터 전송, 고정 형식 교환 파일)이 있는 폴더를 볼 수 있는 위치에 네트워크 에이전트를 설치하십시오.

02

커넥터를 해당 위치에 연결하고 레코드 태그가 있는 열을 지정하세요. 대부분의 형식에서 레코드 태그는 첫 번째 열입니다.

03

에이전트는 각 줄을 읽고 태그를 확인한 후 해당 레코드 유형에 맞는 테이블로 전달합니다. 따라서 PNLHDR 헤더 줄과 PNL1 상세 줄이 포함된 파일은 하나의 사용 불가능한 덩어리가 아니라 두 개의 적절한 테이블로 나뉘게 됩니다.

04

각 행은 해당 소스 파일과 파일 내에서 해당 레코드 유형을 세는 순번(seq)을 유지합니다. 이 순번을 통해 헤더를 해당 헤더에 속하는 행과 연결할 수 있습니다.

05

각 레코드 유형을 개별적으로 조회하거나, 다시 하나로 결합할 수 있습니다.

기능 심층 분석

다중 레코드 CSV가 제공하는 기능

이 카드가 존재하는 이유

일반적인 CSV 도구는 파일당 하나의 직사각형 레이아웃, 즉 헤더 행 하나와 그에 일치하는 모든 행으로 구성된다고 가정합니다. 하지만 기계 및 교환 형식은 의도적으로 이 규칙을 어깁니다. 모든 행은 레코드 유형을 나타내는 태그로 시작하며, 각 유형은 필드 수가 다릅니다. 일반 CSV 가져오기 도구로 이러한 형식을 가져오면 오류가 발생하거나 의미 없는 열이 생성됩니다.

테이블이 어떻게 나오는지

  • 태그당 테이블 하나씩 — 태그 자체에서 이름을 따왔기 때문에 PNLHDR과 PNL1은 각각 별도의 테이블이 됩니다.
  • 필드는 태그 열을 제외하고 나타나는 순서대로 field_1, field_2 등으로 표시됩니다.
  • _seq 번호는 파일 내에서 특정 유형의 각 레코드에 부여되므로 헤더와 그 아래의 상세 행을 서로 연결할 수 있습니다.
  • 데이터 유형은 필드별, 태그별로 정리되고, 파일 간 일관성을 확인한 후에야 고정됩니다.
-- 내보내기 파일별로 잘라낸 패널 수 SELECT _source_file, COUNT(*) AS panels FROM data_pnl1 GROUP BY _source_file

오류는 반드시 명시되어야 하며, 결코 묵과되어서는 안 됩니다.

만약 행에 태그에 맞는 필드 수가 잘못되었거나, 인식할 수 없는 태그이거나, 값이 맞지 않으면 전체 파일이 로드되지 않고 보고서에 파일 이름, 행 번호, 태그(최대 20개)가 표시되고 나머지 행의 개수가 표시됩니다. 파일이 부분적으로 로드되는 경우는 없으므로, 세 행 정도 부족한 총계를 찾느라 시간을 낭비할 필요가 없습니다.

어떤 카드가 필요한지 잘 모르겠어요

파일의 모든 행이 동일한 형식을 가지고 있고 헤더 행이 하나만 있는 경우 CSV 폴더 카드가 적합합니다. 각 행의 의미를 태그 열로 결정하는 경우에만 이 카드를 사용하십시오.

파일 세트 제품군 전체에서 공유됩니다.

모든 폴더 커넥터는 또한 다음을 제공합니다.

  • 파일_현재 — 실시간 인벤토리: 커넥터가 현재 볼 수 있는 모든 파일의 경로, 크기 및 수정 날짜가 표시됩니다.
  • 파일_이벤트 — 감사 추적: 무엇이 나타났고, 무엇이 변경되었고, 무엇이 사라졌으며, 보류된 모든 항목과 파일 이름 및 사유가 기록됩니다.
  • 디렉터리 및 볼륨 — 폴더별 총 용량, 일별 증가 내역, 드라이브에 남은 공간 등을 확인할 수 있습니다.
  • 동기화할 때마다 실제로 변경된 파일만 다시 읽히므로, 새 내보내기 파일 하나가 추가되었다고 해서 5만 개의 파일이 있는 폴더가 다시 분석되지는 않습니다.

알아두면 좋겠네요.

  • 읽기 전용, 강제 적용됨 — 한 번에 하나의 명령문만 실행 가능하며, SELECT 및 관련 명령만 사용할 수 있습니다. 파일은 절대 기록되거나 이동되거나 이름이 변경되지 않습니다.
  • 아무것도 업로드되지 않았습니다 — 데이터는 에이전트 옆에 있는 사용자 컴퓨터에 암호화되어 캐시됩니다. 쿼리 결과만 네트워크를 벗어납니다.
  • 합리적인 기본 설정 최대 25만 개의 파일, 16개 폴더 깊이, 파일당 512MB 크기까지 저장 가능하며, 모든 설정은 조정 가능합니다. 휴지통, .git 및 node_modules 폴더는 항상 건너뜁니다.
  • SQL 방언은 DuckDB입니다. — 다른 커넥터에 대해 작성하는 것과 동일한 SQL 문을 사용합니다.

크로스 소스 SQL

여러 레코드가 포함된 CSV 파일을 나머지 데이터와 결합합니다.

파일 폴더는 다른 SQL 테이블과 마찬가지로 SQL 테이블 집합이므로 하나의 명령으로 데이터베이스와 API에 동시에 연결할 수 있습니다. 각 소스는 자신이 처리할 수 있는 부분만 실행하고 결과를 스트리밍 방식으로 반환하며, 조인은 중앙에서 이루어집니다. 소스들은 서로 통신하지 않으며 어떤 데이터도 복사되지 않습니다.

3개의 연결 · 3명의 에이전트

다중 레코드 CSV 태그된 레코드
PostgreSQL 관계형 엔진
스트라이프 결제 및 청구

한 가지 진술

-- 아무것도 복사되지 않았고, 아무것도 병합되지 않았으며, 아무것도 예약되지 않았습니다.
선택   c.region, COUNT(*) AS orders, SUM(i.amount_due) AS invoiced
FROM     머신_csv.fileset.data_pnlhdr1 f
JOIN     pg_crm.공개.고객2         c ON c.id = f.customer_id
JOIN     청구.stripe.invoices3         i ON i.customer = c.stripe_id
그룹 기준 c.지역
주문 기준 청구서 발행 DESC;

세 가지 요소는 연결, 스키마, 테이블이며, 연결 이름은 사용자가 지정한 대로 지정할 수 있습니다. 열은 예시일 뿐이며, 테이블은 실제 테이블이어야 합니다. 모든 부분은 읽기 전용으로 적용됩니다. SELECT, WITH, EXPLAIN만 사용할 수 있으며, 단일 쿼리에 대해 특정 소스에서 제공할 수 있는 데이터의 양에는 제한이 있습니다. 연합 쿼리의 작동 방식

연결 정보

다중 레코드 CSV에 필요한 사항

접는 사람
태그가 지정된 CSV 내보내기 파일(하위 폴더 포함)을 담고 있는 하나 이상의 루트 폴더 - 패널 톱 및 기계 출력물, EDI 스타일 드롭, 고정 형식 교환 파일
태그 열
레코드 태그가 포함된 열(기본적으로 첫 번째 열이며, 이러한 형식에서는 거의 항상 여기에 배치됩니다)
테이블
태그별로 하나씩, 태그 이름에서 따온 파일이 생성됩니다. 예를 들어 PNLHDR 헤더 라인 파일과 PNL1 상세 라인 파일은 각각 data_pnlhdr과 data_pnl1이 됩니다.
컬럼
field_1, field_2 등은 태그 열을 제외하고 나타나는 순서대로 나열됩니다. 유형은 필드별, 태그별로 결정되며, 파일 간 일관성을 확인한 후에 고정됩니다.
행 키
`_source_file`은 내보내기 파일의 이름을 지정하고, `_seq`는 파일 전체에서 해당 유형의 각 레코드 수를 세어 헤더를 그 아래의 상세 행과 연결할 수 있도록 합니다.
오류
잘못된 필드 개수, 인식되지 않는 태그 또는 맞지 않는 값 때문에 전체 파일이 처리되지 못할 수 있습니다. 보고서에는 파일 이름, 줄 번호 및 태그(최대 20개)가 표시되고 나머지 항목의 개수가 표시됩니다.
제한
최대 25만 개의 파일, 16단계 폴더 구조, 파일당 512MB 용량 지원 - 모든 설정은 조정 가능합니다.
자격 증명
없음 — 서버가 없습니다. 에이전트가 파일을 제자리에서 읽습니다.
SQL 방언
DuckDB는 표준 SQL을 사용하므로 특정 형식을 배울 필요가 없습니다.

이 그림에는 데이터베이스 서버가 없습니다. 에이전트는 파일이 이미 있는 위치에서 파일을 읽고, 동일한 머신의 암호화된 DuckDB 저장소에 행을 캐시한 다음, 실제로 변경된 파일만 다시 읽습니다. 즉, 오늘 아침에 전송된 파일이 있다고 해서 1년 치 머신 내보내기 데이터를 다시 분석하지 않습니다. 쿼리 스트림에는 아무것도 업로드되지 않습니다. 네트워크를 벗어나는 유일한 데이터는 쿼리 결과뿐입니다.

일반적인 CSV 도구는 파일당 하나의 직사각형 레이아웃, 즉 헤더 행과 그와 동일한 형태의 행들로 구성되어 있다고 가정합니다. 하지만 기계 및 교환 형식은 의도적으로 이 규칙을 어깁니다. 각 행은 레코드 유형을 나타내는 태그로 시작하며, 각 유형은 서로 다른 수의 필드를 가집니다. 일반적인 가져오기 도구로 이러한 파일을 가져오면 오류가 발생하거나 의미 없는 열이 생성됩니다. 파일의 모든 행이 동일한 형태를 가지고 있고 헤더 행이 하나만 있는 경우에는 CSV Folder 카드를 사용하는 것이 좋습니다. 하지만 태그 열이 각 행의 의미를 결정하는 경우에는 CSV Folder 카드를 사용하는 것이 좋습니다.

자주 묻는 질문

다중 레코드 CSV에 대한 질문

쿼리 스트림을 통해 여러 레코드가 포함된 CSV 데이터를 읽을 수 있는 도구는 무엇입니까?

Excel, Google Sheets, MCP, REST API, Airtable, Baserow, SeaTable, Smartsheet, Anvil, Power BI, 예약 알림 및 보고서 등 모든 것을 하나의 연결로 이용할 수 있습니다. 폴더를 한 번만 연결하면 모든 플랫폼에서 동일한 읽기 전용 연결을 사용하므로 도구별 설정이나 데이터 복사본 생성이 필요 없습니다.

내 파일이 쿼리 스트림에 업로드되나요?

아니요. 네트워크 에이전트는 파일을 제자리에서 읽어 동일한 시스템의 암호화된 저장소에 행을 캐시합니다. 파일 자체는 네트워크를 벗어나지 않으며, 쿼리 결과 행만 방화벽 포트를 통한 인바운드 연결 없이 단일 아웃바운드 암호화 연결을 통해 전송됩니다.

Query Streams는 내 파일을 변경, 이동 또는 이름 변경할 수 있습니까?

아니요. 파일은 엄격하게 읽기 전용으로 열리며 쓰기, 이동 또는 이름 변경은 절대 이루어지지 않습니다. 쿼리는 실행 시점에 읽기 전용으로만 실행되며, 한 번에 하나의 문장만 실행되고 SELECT 및 그 유사 문만 사용됩니다.

Query Streams가 다중 레코드 CSV에 연결하려면 무엇이 필요합니까?

에이전트 머신이 볼 수 있는 폴더 경로입니다. 서버, 자격 증명, 드라이버 설치가 필요하지 않습니다. 폴더: 태그가 지정된 CSV 내보내기 파일(하위 폴더 포함)을 저장하는 하나 이상의 루트 폴더입니다. 패널쏘 및 기계 출력, EDI 스타일 드롭, 고정 형식 교환 파일 등이 포함됩니다. 태그 열: 레코드 태그를 저장하는 열입니다. 기본적으로 첫 번째 열이며, 이러한 형식에서는 거의 항상 이 위치에 태그가 저장됩니다. 테이블: 태그당 하나씩 있으며, 태그 자체에서 이름을 따옵니다. 예를 들어 PNLHDR 헤더 라인과 PNL1 상세 라인 파일은 data_pnlhdr 및 data_pnl1이 됩니다. 열: field_1, field_2 등 태그 열을 제외하고 나타나는 순서대로 나열됩니다. 데이터 유형은 필드별, 태그별로 계산되며, 파일 간 일치 여부를 확인한 후 고정됩니다.

하나의 쿼리로 파일이 담긴 폴더를 데이터베이스에 연결할 수 있나요?

네, 맞습니다. 연합 쿼리입니다. 하나의 문장으로 멀티 레코드 CSV와 다른 연결들을 동시에 참조할 수 있으며, 연결.스키마.테이블 형식으로 작성됩니다. 각 소스는 자신이 처리할 수 있는 부분만 실행하고 결과를 다시 스트리밍합니다. 조인은 중앙에서 이루어지므로 소스들이 서로 연결되지 않고, 데이터 복사나 예약 실행도 없습니다. 읽기 전용은 모든 부분(SELECT, WITH, EXPLAIN)에 적용되며, 단일 쿼리에 대해 각 소스가 제공할 수 있는 데이터 양에는 제한이 있습니다. 연합 쿼리는 실행 계획 기능이며, 연합 쿼리 페이지에서 현재 소스와 크기 제한을 확인할 수 있습니다.

다중 레코드 CSV 파일을 작업이 이루어지는 곳에 배치하세요.

에이전트를 설치하고, 폴더를 지정한 다음, 설치 위치를 선택하세요.

무료로 시작하세요 모든 커넥터

읽기 전용 출국 전용 자격 증명은 에이전트에 저장됩니다.