可以使用http://harelba.github.io/q/
示例（来自their README）：

q "SELECT COUNT(*) FROM ./my_file.csv WHERE c3 > 32.3"

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还有一个Python模块和程序：https://pythonhosted.org/querycsv/
Go语言：https://github.com/dinedal/textql
您也可以使用此PowerShell脚本：Invoke-CsvSqlcmd
许多其他工具可以在here中找到。

看看http://harelba.github.io/q/，你可以执行以下命令：

q"SELECT COUNT(*) FROM ./clicks_file.csv WHERE c3 > 32.3"

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Oracle的外部表功能。
您可以使用Oracle的本地安装-

Oracle Database Express Edition 11 g第2版（Download）

这可能需要比其他工具更多的工作，但数据处理的可能性是无限的。

create directory c_temp as 'c:\Temp';

create table myfile (c1 int,c2 int,c3 int) 
organization external (type oracle_loader default directory c_temp location ('myfile.csv'));

select * from myfile;

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DuckDB是自动查询CSV文件（以及更多文件）的最强大的SQL OLAP工具之一
您可以通过使用automatic type/dialect recognition处理CSV/TSV文件来发出一些复杂的SQL请求，甚至可以在小型桌面计算机上创建内存表
例如

CREATE TABLE temp_table AS SELECT * from read_csv_auto('/tmp/sample_*.csv');

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我将在一个表中导入许多CSV文件，自动检测每个列的标题、分隔符和类型，以便您以后可以运行复杂的SQL查询
它从单个二进制文件运行在Windows/Linux/macOS上