q是一个命令行工具，允许直接执行在csvs / tsvs上的sql样查询（以及任何其他表格文本文件）。 q将普通文件视为数据库表，并支持所有SQL构造，例如Where，Group By，Joins等。它支持自动列名称和列类型检测，并为多个编码提供全面支持。 PS -EF | Q -H＆＃34;选择UID，CNT由-CNT-Group由UID订单CNT DESC限制3＆＃34; 查看以下一些示例，或者只需使用下面的安装中的链接下载该工具并与之播放。 すべての文库エンコーディングを完全にサポート 모든문자인코딩이완벽하게지원됩니다 ВсекодировкисимволовПоддерживаштся
非英语用户：Q完全支持所有类型的编码。使用-e数据编码来设置输入数据编码，-q查询编码以设置查询编码，并使用-e输出编码来设置输出编码。所有三个参数都有明智的默认值。如果您遇到任何问题，请与我联系，我很乐意帮助。
具有BOM的文件：包含BOM（字节顺序标记）的文件未被正确支持Python＆＃39; S CSV模块。 q包含一个解决方法，允许读取包含BOM的UTF8文件 - 使用-eutf-8-sig。我计划将来自编码本身的BOM处理分开，这将允许支持所有编码的BOM。
运行rpm -ivh＆lt; package-filename＆gt;或rpm -u＆lt; package-filename＆gt;如果您已经有较旧版本的Q.
运行安装程序可执行文件并按下一个下一个下一个下一个下一个...... q.exe将添加到路径中，以便您可以到处访问它。
Windows并不更新retroactive for Open Windows的路径，因此您＆＃39; LL在安装完成后需要打开新的CMD窗口。
最新稳定版本的完整源文件树。请注意，Q.Py不能直接使用，因为它需要Python依赖项
最新稳定版本的完整源文件树。请注意，Q.Py不能直接使用，因为它需要Python依赖项
可以在此处下载旧版本。如果您计划使用旧版本，请告诉我，为什么 - 我知道没有理由使用任何一个。
截至2.0.9版本，没有必要对任何外部依赖性。 Python本身（3.7），并且任何所需的库都在安装内自包含，与系统其他部分隔离。
Q＆lt;标志＆gt; ＆＃34;＆lt; query＆gt;＆＃34;最简单的执行是`Q＆＃34;从myfile＆＃34中选择*;哪个打印整个文件。
q允许在表格文本数据上执行类似SQL的语句。其目的是向Linux命令行带来SQL富有表现力的电源，并可以轻松访问文本作为实际数据。
查询应该是一个类似的SQL样查询，其中包含文件名而不是表名（或 - 对于stdin）。查询本身应作为一个参数提供给工具（即在引号中括起来）。通过将它们作为Filename1 + Filename2 +或使用shell通配符（例如my_files * .csv），可以使用多个文件作为一个表。
使用-h表示输入包含标题线。在这种情况下将自动检测列名，可以在查询中使用。如果未提供此选项，则列将列为CX，以1（例如Q＆＃34;选择C3，C8 from ...＆＃34）。
栏目类型由工具检测到，不需要铸造。请注意，在那里＆＃39; s一个标志 - 迫使所有列被视为文本列的文本。
请注意，根据SQLite标准，需要在带有后滴答的查询中使用包含空格的列名。
完全支持查询/输入/输出编码（Q尝试在该区域提供盒子外可用性）。如果需要，请使用-e，-e和-q控制编码。
支持所有SQLite3 SQL构造，包括跨文件的连接（为每个表使用别名）。查看下面的限制部分，对于未完全支持的一些很少使用的使用情况。
Q获取的每个参数都是完整的SQL查询。所有查询都是一个接一个地执行，将结果输出到标准输出。请注意，数据加载仅完成一次，因此在同一命令行上传递多个查询时，只有第一个查询将花费很长时间。其余的将几乎瞬间开始运行，因为所有数据都已已加载。 Remeber要双引用每个查询 - 每个参数都是完整的SQL查询。
允许任何标准SQL表达式，条件（WHERE和HAVE），组逐个，订单等。
支持加入，并且在Where子句中支持子查询，但不幸的是，现在不在FROM子句中。执行连接时使用表别名。
SQL语法本身是SQLite＆＃39; s语法。有关详细信息，请查看http://www.sqlite.org/lang.html或搜索网络以进行示例。
Warning: Can only detect less than 5000 characters
查询是针对清楚起见使用大写的，但实际的查询关键字，如选择，并且在其中没有真正区分大小写。
请注意，Q了解列是根据其数值的数字和过滤器（实数值比较，而不是字符串比较）。
q -h -t＆＃34;选择request_id，score from ./clicks.csv的得分＆gt; 0.7订单按得分DESC限制5＆＃34;
sudo查找/ tmp -ls | Q＆＃34;选择C5，C6，SUM（C7）/1024.0/1024总共C5，C6订单总计总额和＃34;
使用最大数量的所有流程计算前3名用户ID，按降序排序。
PS -EF | Q -H＆＃34;选择UID，CNT由-CNT-Group由UID订单CNT DESC限制3＆＃34;
以下命令加入LS输出（excepledatafile）和包含组的文件，电子邮件（组电子邮件 - 示例），并为组的每个电子邮件提供一行文件名。对于输出的简洁，还有一个用于PPP的特定文件名的过滤器，该文件使用WHERE子句实现。
Q＆＃34;选择myfiles.c8，来自exampledatafile myfiles的电子邮件。
您可以看到PPP文件名出现两次，每次都匹配到它所属的组DIP的一封电子邮件。看看文件exampledatafile和组电子邮件 - 数据示例。
支持方案支持列名称检测。只需在命令行中指定-h“，并确保源文件包含标头行。
目前的实现是使用内存数据库的Python写入Python，以防止对外部依赖性的需求。实现本身支持SELECT语句，包括连接（仅在WHERE子句中支持子查询）。如果要对数据进行进一步进行进一步进行分析，则可以使用--SAVE-DB到磁盘选项将生成的表写入SQLite数据库文件，然后使用SEQLite3以便单独执行数据上的查询q本身。
请注意，目前没有检查和绑定数据大小 - 它＆＃39;＆＃39;请确保事情不＆＃39; t得太大。
该代码包括通过测试/测试的测试套件。如果您＆＃39;重新计划发送拉请求，如果您可以确保它没有失败，请欣赏，I＆＃39; D＆＃39;
这里＆＃39;是已知限制的列表。如果您有任何缺少的功能，请与我联系。
不支持文件名中的空格。使用stdin将数据管道管制到q中，或重命名文件
你有没有盯着屏幕上的文本文件，希望它是一个数据库，所以你可以问你想要的任何东西吗？我有那种感觉很多次，我终于明白它并非我想要的数据库＆＃39;它和＃39;语言 - SQL。
SQL是一种陈述语言的数据，因此它允许我在不关心它的情况下定义我想要的内容。这是SQL是如此强大的原因，因为它将数据视为数据而不是位数和字节（和字符）。
此工具的目标是提供文本文件和SQL的世界之间的桥梁。
标准的Linux工具是惊人的，我一直在使用它们，但整个Linux的想法正在混合和匹配每个作业部分的最佳工具。该工具将SQL的声明性功率添加到Linux工具集，而不会丢失任何其他工具＆＃39;好处。事实上，我经常使用q与其他Linux工具一起使用，同样的方式我总是一直在一起的awk / sed和grep。
还有一个要注意的是，许多Linux工具将文本视为文本而不是作为数据。从这个意义上讲，您可以将q视为元工具，它提供对SQL提供的所有数据相关工具的访问（例如，表达式，排序，分组，聚合等）。
此工具专为Linux / UNIX设计原则而设计。如果你＆＃39;对这些一般设计原则感兴趣，请阅读这本惊人的书，特别是这一部分。如果您认为，此工具工作的方式强烈反对任何原则，我很想听到您的看法。
我创建了一个初步基准，将Q与Python2，Q上的Q进行比较，TextQL和OctOSQL。 目前的结果在这里。 我＆＃39; d欣赏基准本身的任何评论，并更重要的是，更重要的是，在机器上运行基准本身以验证结果。 如果有人有兴趣，则在同一基准测试结果页面上提供说明。 将Python视为Python模块 - 主要实现。 在公开之前，需要一些内部API在处理STDIN后更改。