CSV文件夹徽标

电子表格文件 新

查询 CSV文件夹 在 Excel、Google Sheets、AI 和 REST 中使用 SQL

将一个文件夹中的 CSV 文件作为一个整体表进行查询。代理程序会自动计算分隔符、编码和列，并保持这种格式不变，因此即使导出错误也不会悄悄更改您的数据。

免费开始 13个目的地 CSV文件夹指南

一个连接，每个表面

您的 CSV 文件夹数据可以放在哪里

CSV文件夹 许多文件 → 每桌一张实时桌
联合查询 + 任何其他连接器 · 一条 SQL 跨来源 · 每个计划
网络代理
  • 1 出站连接
  • 0 入境口岸
  • 只读文件保留在原处

运行

Query Streams 将一个包含 CSV 文件的文件夹转换为一个可从 Microsoft Excel、Google Sheets、MCP 上的 AI 助手、REST API 和 Power BI 读取的实时 SQL 表。自托管代理会对真实文件进行采样——包括分隔符、引号字符、标题行、编码和日期格式——并确定该架构，然后将其保留：任何后续出现的不匹配文件都会被保留并在 files_events 中命名，而不会被静默加载。文件始终保留在您的计算机上；只有查询结果才会离开网络。

一个文件夹引擎上的 9 个文件集驱动程序之一——库存表、更改跟踪和拒绝规则 功能 由家人共享 CSV文件夹 文件系统 镶木地板文件夹 Excel文件夹 SQLite文件夹 JSONL文件夹 多记录 CSV 机器日志 Web服务器日志

  1. 为您的团队、供应商和合作伙伴

  2. 将 CSV 文件夹转换为 Excel 微软 Excel · Excel 加载项

    将实时 CSV 文件夹结果直接提取到工作表中，并按需刷新——桌面版 Excel、Excel Online、Microsoft 365。

    Excel 的工作原理

  3. 将 CSV 文件夹导入 Google 表格 表格插件

    从侧边栏运行已保存的 CSV 文件夹查询，并将结果行拖放到工作表中。共享协作者可以自行刷新工作表。

    Google 表格的工作原理

  4. 向 Nova 询问有关 CSV 文件夹的问题 Nova AI · 文本转 SQL

    用简单的英语提问。Nova 已经了解您的 CSV 文件夹表结构，会自动编写并运行 SQL 语句，解释答案并绘制图表——无需编写查询语句，也无需提供任何凭据。

    Nova 的工作原理

  5. 将 CSV 文件夹转换为数据查看器 结果共享 · 团队、供应商、合作伙伴 · 手机、平板电脑、台式机

    您可以与任何人（同事、供应商、合作伙伴）共享实时 CSV 文件夹结果，将其作为可收藏的网格视图，在手机、平板电脑或台式机上打开时，结果都会自动更新。他们看到的是结果，而不是 SQL 语句或文件。

    数据查看器的工作原理
  6. 对于应用程序和系统

  7. CSV文件夹REST API HTTP 端点

    将 CSV 文件夹查询发布为任何应用程序都可以调用的已认证 JSON 端点，符合 OpenAPI 3.1 规范，并预置了 Postman、Insomnia 和 Hoppscotch 集合。无需打开数据库端口。

    REST API 的工作原理

  8. 将 CSV 文件夹导入 Power BI Power Query M

    将生成的 Power Query M 粘贴到 Power BI 高级编辑器中，报表将通过 HTTPS 读取实时 CSV 文件夹结果 - 无需 ODBC 驱动程序，也无需打开数据库端口。

    Power BI 的工作原理

  9. 将 CSV 文件夹导入 Airtable 自动化平台

    按计划将 CSV 文件夹行同步到 Airtable，或者在 Airtable 自动化脚本中获取它们。

    Airtable 的工作原理

  10. CSV 文件夹到 Baserow 自动化平台

    通过 REST 端点从 CSV 文件夹向 Baserow 表提供数据——无论是自托管还是 Baserow 云。

    Baserow 的工作原理

  11. 将 CSV 文件夹导入 SeaTable 自动化平台

    使用 CSV 文件夹数据保持 SeaTable 数据库的最新状态，而无需导出文件或公开数据库。

    SeaTable 的工作原理

  12. CSV 文件夹到 Smartsheet 自动化平台

    将 CSV 文件夹结果推送到 Smartsheet 网格中，以便计划和报告从源系统读取数据，而不是从上周的导出数据读取数据。

    Smartsheet 的工作原理

  13. 将 CSV 文件夹导入 Anvil Anvil Works · 应用平台

    通过 REST 端点向 Anvil Python 应用程序提供 CSV 文件夹，而不是将数据库凭据嵌入到应用程序中。

    Anvil 的工作原理
  14. 人工智能工具

  15. CSV文件夹MCP服务器 Claude、Cursor 和 MCP 客户端

    赋予 AI 助手对 CSV 文件夹的只读权限，并指定其编写正确 SQL 所需的架构——聊天中无需提供凭据。

    MCP 的工作原理
  16. 已送达

  17. CSV文件夹警报和报告 Slack · Discord · 电子邮件 · Webhook

    将 CSV 文件夹查询设置为定时执行，并将查询结果发送到 Slack、Discord、电子邮件或签名 webhook，或者等到行数、阈值或百分比变化超过您设定的阈值时才发送消息。

    警报和报告的工作原理

工作原理

5 个步骤，无需更改入站防火墙规则

01

将网络代理安装在它可以访问文件夹的位置——共享驱动器、夜间暂存文件夹、部门共享文件夹。

02

将连接器指向它。系统会匹配所有 .csv 文件，包括子文件夹，您还可以使用模式缩小匹配范围。

03

首次同步时，代理程序会对实际文件进行采样，并确定其方言：分隔符、引号字符、标题行、文本编码和日期格式。该结果将成为表的固定模式。

04

然后，每个 CSV 文件都会根据该模式读取到一个表中，每一行都包含一个 _source_file 列，用于指定它来自的文件。

05

查询该文件夹。将文件夹视为一个表，按文件分组以比较删除操作，或筛选单个文件——所有这些都可以使用普通的 SQL 语句完成。

专题深度解析

CSV 文件夹能给你带来什么？

这些列的来源

  • 抽样，而非假设 — 代理会检查真实文件，而不是信任第一个文件的第一行。
  • 编码处理 — 支持 UTF-8、UTF-16、Windows-1252 和 Latin-1 编码，因此带重音符号的名称和欧洲出口内容不会显示为乱码。
  • 钱还是钱 — 始终包含小数的列以精确的小数形式存储，而不是浮点数，因此总数不会出现一分钱的偏差。
  • 某些文件中存在的列在其他文件中会变成空列，而不是导致程序运行失败的原因。
-- 将整个文件夹作为一个表，然后按文件执行以下查询：SELECT _source_file, COUNT(*) AS rows, SUM(total) AS revenue FROM data GROUP BY _source_file ORDER BY revenue DESC

当文件不一致时

如果最初几个文件相互矛盾——例如使用不同的分隔符，或者一个文件中的列是日期，而另一个文件中的列是自由文本——连接器会拒绝进行任何固定操作，并会告知您哪些文件和哪些列存在差异。它不会悄悄地选出一个“正确”的列，然后让您等到月底才发现。

  • 之后，会保留一个错误文件，而不是破坏表格：例如更改的标题、额外的列、不合适的值或截断的最后一行。
  • 它的行会保留下来，files_events 会准确记录是哪个文件和哪个列导致了这种情况。
  • 文件夹中的其他文件仍然可以正常加载。即使导出失败，也不会导致整个报告下架。

每个布局一张桌子

同一报告的多次导出应放在同一个表中，这是默认设置。如果文件夹确实包含不同的 CSV 文件（例如客户列表和订单导出文件），则切换到按布局模式，每个不同的布局将拥有自己的表，最多可创建 25 个表。

由整个文件集系列共享

每个文件夹连接器还会给你提供

  • files_current — 实时清单：连接器当前可以看到的每个文件，包括其路径、大小和修改日期。
  • 文件事件 — 审计跟踪：出现了什么，改变了什么，消失了什么，以及任何被保留的内容，包括文件名和原因。
  • 目录和卷 — 每个文件夹的总数、每日增长历史记录以及驱动器上剩余的空间。
  • 每次同步时只会重新读取实际更改的文件，因此不会因为新增了一个导出文件就重新解析包含 50,000 个文件的文件夹。

知道这个很有用

  • 只读，强制执行 每次只执行一条语句，仅限 SELECT 及其相关语句。您的文件绝不会被写入、移动或重命名。
  • 未上传任何内容。 — 数据会缓存并加密存储在您自己的机器上，与代理程序并存。只有查询结果才会离开您的网络。
  • 合理的默认值 最多可存储 25 万个文件，16 层文件夹，每个文件 512 MB，所有设置均可调整。回收站、.git 和 node_modules 目录始终会被跳过。
  • SQL 方言是 DuckDB — 与针对任何其他连接器编写的 SQL 语句相同。

跨源 SQL

将 CSV 文件夹与您的其余数据合并

文件夹里的文件和其他 SQL 表一样，都是 SQL 表，因此一条语句就可以同时将其连接到数据库和 API。每个数据源只运行它能够处理的部分，并将结果流式传输回来，连接操作则在中心位置集中完成——各个数据源之间互不通信，也不会复制任何数据。

3 个连接 · 3 个代理

CSV文件夹 电子表格文件
PostgreSQL 关系引擎
条纹 付款与账单

一份声明

——没有任何复制、合并或安排操作。
选择   c.region，COUNT(*) AS orders，SUM(i.amount_due) AS invoiced
从     csv_drops.fileset.data1  f
连接     pg_crm.public.customers2 c ON c.id = f.customer_id
连接     计费.stripe.invoices3 i ON i.customer = c.stripe_id
GROUP BY c.区域
ORDER BY 发票上的描述；

这三个部分分别是连接、模式和表——连接名称就是你给它起的任何名字。这里用列举例说明；你的表就是你自己的表。所有部分都采用只读模式：仅支持 SELECT、WITH 和 EXPLAIN 语句，并且对单个查询中每个数据源可以传输的数据量有限制。 联合查询的工作原理

连接详情

CSV文件夹需要什么

文件夹
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
模式
首次同步时从真实文件中采样——分隔符、引号字符、标题行、编码、日期格式——然后固定
编码
每个文件检测 UTF-8、UTF-16、Windows-1252 和 Latin-1 编码格式
财经专栏
始终包含小数的列以精确的 DECIMAL 格式存储，绝不以浮点数格式存储。
限制
最多可存储 25 万个文件，16 层文件夹深度，每个文件 512 MB——所有设置均可调节
凭据
无——没有服务器；代理程序直接读取文件。
SQL方言
DuckDB——使用标准的 SQL，无需学习任何特定于文件夹的内容。

此方案中没有数据库服务器。代理程序直接读取 .csv 文件，将数据行缓存到同一台机器上的加密 DuckDB 存储中，并且只重新读取实际发生更改的文件——即使新增了一个导出文件，也不会重新解析包含 50,000 个文件的文件夹。任何数据都不会上传到查询流；唯一离开您网络的内容是查询结果。

同一报告的多次导出应放在同一个表中，这是默认设置。如果文件夹确实包含不同的 CSV 文件（例如客户列表和订单导出文件），则按布局模式会为每个不同的布局创建单独的表，最多可创建 25 个表。

常问问题

关于 CSV 文件夹的问题

哪些工具可以通过查询流读取 CSV 文件夹数据？

只需一次连接，即可访问所有工具：Excel、Google Sheets、MCP、REST API、Airtable、Baserow、SeaTable、Smartsheet、Anvil、Power BI、定时提醒和报表。只需连接一次文件夹，所有平台即可读取同一个只读连接——无需为每个工具单独设置，也无需创建数据副本。

我的文件会上传到查询流吗？

不。网络代理会直接读取文件，并将结果行缓存到同一台机器上的加密存储中。文件本身永远不会离开您的网络——只有查询结果行会通过单个出站加密连接传输，无需任何入站防火墙端口。

查询流可以更改、移动或重命名我的文件吗？

不。文件以只读方式打开，绝不会写入、移动或重命名。查询语句在执行时也强制执行只读模式——一次只执行一条语句，仅限 SELECT 及其相关语句。

查询流需要连接到 CSV 文件夹吗？

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.

我可以在同一个查询中将一个包含多个文件的文件夹连接到数据库吗？

是的——这就是联合查询。一条语句可以同时引用 CSV 文件夹和其他连接，格式为 connection.schema.table。每个数据源只运行它能够处理的部分，并将结果流式传输回来；连接操作在中心进行，因此数据源之间不会相互连接，也不会进行任何复制或调度。所有部分（SELECT、WITH 和 EXPLAIN）都采用只读模式，并且单个数据源在单次查询中可以传输的数据量有限制。联合查询是一项计划功能；联合查询页面会显示当前的数据源和大小限制。

将 CSV 文件夹放在工作区域。

安装代理程序，将其指向您的文件夹，然后选择目标位置。

免费开始 所有连接器

只读 仅限出站 凭证保留在代理人身上。