tools: sql on csv

[raffaele messuti]

segnalo due tools simili:

q - Text as a Database.
https://github.com/harelba/q

textql - Execute SQL against structured text like CSV or TSV
https://github.com/dinedal/textql

textql e' di gran lunga piu' veloce per csv grandi
(e' in piu' e' scritto in golang, che sara' un linguaggio su
cui scommettere per il futuro)


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raffaele

[Alessio 'Blaster' Biancalana]

Grande, grazie!

Ale

2014-02-04 raffaele messuti <raffaele...@gmail.com>:

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[Maurizio Napolitano]

Personalmente preferisco spatialite (estensione geo di sqlite)
Alessandro Furieri, l'autore di spatialite, ha esteso le funzioni
di virtualizzazione di sqlite per poter interrogare sia file .xls
che file .csv (ed altri tipici del mondo gis)
http://www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite-cookbook/html/impexp.html

Il vantaggio quindi è di avere poi sql diretto su xls, csv ed altro
SQL tra l'altro potenziato dalla parte spatial, quindi, se il file
contengono coordinate, allora è possibile fare tantissime cose
(da qui il motivo per cui esiste il virtualizzatore anche per i
file in formato .mdb!)

per capire cosa si può fare consiglio la lettura del cookbook
http://www.gaia-gis.it/spatialite-3.0.0-BETA/SpatiaLite-Cookbook_ITA.pdf

... che diventa anche un ottimo esempio per imparare l'sql
(anche non spatial)

Ciao

2014-02-04 raffaele messuti <raffaele...@gmail.com>:

Maurizio "Napo" Napolitano
http://de.straba.us

[eccoilmoro]

Tutti strumenti molto utili! Grazie!

[Alfredo Serafini]

grazie @raffaele e @napo! :-)

mi avrebbero fatto comodo poco tempo fa, ma insomma intanto li metto da parte... qualcosa di analogo per la cronaca c'è anche in ambito SPARQL: https://github.com/cygri/tarql (scritto dallo stesso autore di D2RQ)

ed è proprio uno dei tool che suggerirei per la parte di tutorial sui Linked Data.

Non sarebbe male prendere dei CSV e farci delle cose direttamente sopra, con SQL o anche SPARQL, anche per l'hackathon...

[Andrea Zedda]

ops! me l'ero perso e l'ho ripubblicato.... :(

[Irene Celino]

e per gli amanti di r c'è il package sqldf che permette di estrarre dati da file csv via sql e di interrogare dataframe sempre con sql:
https://code.google.com/p/sqldf/

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