テキストをデータベースとして扱うための Python ツールである https://github.com/harelba/q をご覧ください。デフォルトではスペースを使用してフィールドを区切りますが、-d , パラメータにより、CSV ファイルの処理が可能になります。
または、CSV ファイルを SQLite にインポートしてから、それに対して SQL コマンドを実行することもできます。これは少し努力すればスクリプト可能です。
csvsql (csvkit の一部) もあります!
指定された csv で sql を実行する (舞台裏で sqlite に変換する) だけでなく、サポートされている多くの sql データベースの 1 つに変換して挿入することもできます!
ここにコマンドの例があります (csvsql_CDs_join.sh にもあります):
csvsql --query 'SELECT CDTitle,Location,Artist FROM CDs JOIN Artists ON CDs.ArtistID=Artists.ArtistID JOIN Locations ON CDs.LocID = Locations.LocID' "[email protected]"
3 つのテーブルを結合する方法を示します (csv_dbs_examples の csv_inputs で利用可能)。
(csvlook によるフォーマットも csvkit の一部です)
インプット
$ csvlook csv_inputs/CDs.csv
| CDTitle | ArtistID | LocID |
| -------- | -------- | ----- |
| CDTitle1 | A1 | L1 |
| CDTitle2 | A1 | L2 |
| CDTitle3 | A2 | L1 |
| CDTitle4 | A2 | L2 |
$ csvlook csv_inputs/Artists.csv
| ArtistID | Artist |
| -------- | ------- |
| A1 | Artist1 |
| A2 | Artist2 |
$ csvlook csv_inputs/Locations.csv
| LocID | Location |
| ----- | --------- |
| L1 | Location1 |
| L2 | Location2 |
csvsql
$ csvsql --query 'SELECT CDTitle,Location,Artist FROM CDs JOIN Artists ON CDs.ArtistID=Artists.ArtistID JOIN Locations ON CDs.LocID = Locations.LocID' "[email protected]" | csvlook
プロデュース:
| CDTitle | Location | Artist |
| -------- | --------- | ------- |
| CDTitle1 | Location1 | Artist1 |
| CDTitle2 | Location2 | Artist1 |
| CDTitle3 | Location1 | Artist2 |
| CDTitle4 | Location2 | Artist2 |