awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Découvrez les meilleurs dépôts open-source grâce à notre recherche par IA.

ExplorerRecherches sélectionnéesAlternatives open sourceLogiciels auto-hébergésBlogPlan du site
ProjetÀ proposNotre méthodologiePresseServeur MCP
Mentions légalesConfidentialitéConditions d'utilisation
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

4 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesCSV Query Engines

Engines that run SQL queries directly against CSV files without requiring a database server.

Distinct from Distributed SQL Querying: Distinct from Distributed SQL Querying: operates on local CSV files in memory, not across a cluster of machines.

Explore 4 awesome GitHub repositories matching data & databases · CSV Query Engines. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome CSV Query Engines GitHub Repositories

Trouvez les meilleurs dépôts grâce à l'IA.Nous recherchons les dépôts les plus pertinents grâce à l'IA.
  • alasql/alasqlA

    AlaSQL/alasql

    7,278Voir sur GitHub↗

    AlaSQL is a JavaScript SQL database engine that allows for the filtering, grouping, and joining of in-memory object arrays and JSON data. It functions as an in-memory SQL database and client-side data processor, enabling the execution of SQL statements against JavaScript arrays and external data sources in both browser and server environments. The project serves as a universal data query tool capable of performing relational joins across diverse sources, such as merging Google Spreadsheets, SQLite files, and remote APIs into a single result set. It also acts as an IndexedDB SQL wrapper, allow

    Fetches and filters data from remote CSV files using SQL syntax.

    JavaScript
    Voir sur GitHub↗7,278
  • wireservice/csvkitAvatar de wireservice

    wireservice/csvkit

    6,390Voir sur GitHub↗

    csvkit is a composable Unix-style command-line toolkit for converting, filtering, and analyzing CSV files directly from the terminal. It provides a suite of focused single-purpose commands that can be combined via pipes to build complex data processing workflows, with a modular architecture that includes a column-type inference engine for automatically detecting data types and a streaming-pipeline design for efficient handling of tabular data. The toolkit distinguishes itself through its SQL-engine abstraction layer, which allows users to run SQL queries directly against CSV files without req

    Runs SQL queries directly against CSV files, treating them as database tables for flexible analysis.

    Python
    Voir sur GitHub↗6,390
  • nalgeon/sqleanAvatar de nalgeon

    nalgeon/sqlean

    4,344Voir sur GitHub↗

    sqlean est une collection de bibliothèques d'extension SQLite implémentées sous forme de bibliothèques partagées basées sur C. Elle fournit une suite de fonctions scalaires et de fonctions renvoyant des tables supplémentaires qui étendent les capacités natives du moteur de base de données SQLite. Le projet fournit des ensembles d'outils spécialisés pour la cryptographie, les mathématiques avancées, le réseau et l'accès au système de fichiers. Ceux-ci incluent le hachage et l'encodage binaire, l'analyse statistique, la validation d'adresses IP et la capacité de mapper des fichiers CSV ou des chemins de système de fichiers en tant que tables virtuelles. La bibliothèque inclut également des outils complets de traitement de texte tels que les expressions régulières, la correspondance floue (fuzzy matching) et la manipulation de chaînes compatible Unicode. Des capacités supplémentaires couvrent la gestion de haute précision des dates et heures et la génération d'identifiants uniques.

    Allows for direct SQL querying of CSV files by treating them as virtual tables.

    C
    Voir sur GitHub↗4,344
  • hvf/franchiseAvatar de HVF

    HVF/franchise

    4,008Voir sur GitHub↗

    Franchise is a database query tool and notebook SQL client that allows users to run queries and analyze datasets. It functions as a local data processor with a browser-based engine for executing SQL commands against CSV, JSON, and XLSX files without uploading data to a remote server. The project uses a cell-based interface to organize queries and results in an interactive, document-like layout. It supports a workflow where users can fork queries into side-by-side layouts to compare different SQL variations and their results without overwriting existing code. The system provides a unified int

    Provides an in-memory engine that executes SQL queries directly against local CSV and JSON files within the browser.

    JavaScriptbigquerydatabasemysql
    Voir sur GitHub↗4,008
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Distributed SQL Querying
  4. CSV Query Engines