支持哪些 SQL 语法？

支持单条 SELECT 查询：DISTINCT、表达式与别名、WHERE（AND/OR/NOT、=、<>、、LIKE、IN、BETWEEN、IS NULL、IS DISTINCT FROM）、GROUP BY（可写别名或列序号）、HAVING、ORDER BY（多列、ASC/DESC、NULLS FIRST/LAST）、LIMIT/OFFSET、INNER/LEFT/CROSS JOIN 与 USING、CASE、CAST 或 x::int、FROM/IN 子查询和标量子查询。暂不支持 RIGHT/FULL JOIN、UNION、WITH 和窗口函数，也不支持修改数据的 INSERT/UPDATE。

列类型是怎么判断的？

一列中所有非空值都是数字时为数字列，都是 true/false 时为布尔列，否则为文本列；空单元格为 NULL。带前导零的值（如邮编 00123、编号 007）会让整列保持文本，避免丢掉前导零。日期按文本保存，ISO 格式（2024-03-01）可以直接比较大小，也可以用 YEAR()、DATE_TRUNC() 等函数处理。JSON 中嵌套的对象会展开成“父键_子键”列，数组存为 JSON 文本。

NULL 和排序是怎么处理的？

遵循标准 SQL 的三值逻辑：NULL 与任何值比较结果都是 NULL，WHERE 只保留结果为真的行，所以 salary <> 4000 不会返回 salary 为空的行；NOT IN 的列表里有 NULL 时不返回任何行。COUNT(列) 不计 NULL，SUM/AVG 忽略 NULL，没有行时 SUM 返回 NULL、COUNT 返回 0。升序时 NULL 排在最前、降序时排在最后（与 SQLite、MySQL 一致），可以用 NULLS FIRST / NULLS LAST 改变。排序是稳定的，值相同的行保持原来的顺序。

能处理多大的文件？

所有数据都加载在浏览器内存里，几十万行、几十 MB 的 CSV 通常没有问题：10 万行做分组统计、关联或排序一般在 0.1 秒以内。等值 JOIN 使用哈希连接，没有等值条件的 JOIN 会逐行比较，结果超过 5000 万组合时会拒绝执行。更大的数据建议先用 WHERE 过滤或拆分文件。

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🪣在线用 SQL 查询 CSV/JSON - 浏览器本地运行，支持 JOIN

手上有几个 CSV 或 JSON 文件，想做筛选、分组汇总或把两张表关联起来，又不想为此装数据库？把文件拖进来，每个文件就是一张表，表名取自文件名，列类型（数字、文本、布尔）自动推断，空单元格视为 NULL，像 00123 这样带前导零的编号保留为文本。然后直接写 SQL：SELECT 表达式和别名、DISTINCT、WHERE 中的 AND/OR/NOT、比较、LIKE、IN、BETWEEN、IS NULL，GROUP BY 配合 COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT(DISTINCT)、GROUP_CONCAT、MEDIAN，HAVING，多列 ORDER BY（可指定 NULLS FIRST/LAST），LIMIT/OFFSET，INNER/LEFT/CROSS JOIN（等值条件用哈希连接），CASE WHEN、CAST，以及字符串、数学和日期函数（YEAR、MONTH、EXTRACT、STRFTIME、DATE_TRUNC、DATEDIFF 等），FROM 和 IN 里也可以写子查询。NULL 按标准 SQL 的三值逻辑处理。查询引擎是为本工具编写的轻量实现，10 万行的分组统计通常在几十毫秒内完成。出错时会指出具体行列并给出“是不是想写某列”的提示。左侧显示每张表的列和类型，点击即可插入；运行过的查询保存在历史记录里；结果表格虚拟滚动，可导出 CSV（带 BOM，Excel 打开不乱码）或 JSON。文件只在浏览器中读取，不会上传。

免费 · 无需注册 · 浏览器本地处理最后更新：2026-10-26

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如何使用CSV SQL 查询

1拖入或选择 CSV、TSV、JSON / NDJSON 文件（可多个），或载入示例数据
2在查询框里写 SQL，按 Ctrl/⌘ + Enter 运行；点击左侧列名可快速插入
3查看结果表格，导出为 CSV 或 JSON，历史记录可随时重新运行

常见问题

支持哪些 SQL 语法？: 支持单条 SELECT 查询：DISTINCT、表达式与别名、WHERE（AND/OR/NOT、=、<>、<、>、LIKE、IN、BETWEEN、IS NULL、IS DISTINCT FROM）、GROUP BY（可写别名或列序号）、HAVING、ORDER BY（多列、ASC/DESC、NULLS FIRST/LAST）、LIMIT/OFFSET、INNER/LEFT/CROSS JOIN 与 USING、CASE、CAST 或 x::int、FROM/IN 子查询和标量子查询。暂不支持 RIGHT/FULL JOIN、UNION、WITH 和窗口函数，也不支持修改数据的 INSERT/UPDATE。
列类型是怎么判断的？: 一列中所有非空值都是数字时为数字列，都是 true/false 时为布尔列，否则为文本列；空单元格为 NULL。带前导零的值（如邮编 00123、编号 007）会让整列保持文本，避免丢掉前导零。日期按文本保存，ISO 格式（2024-03-01）可以直接比较大小，也可以用 YEAR()、DATE_TRUNC() 等函数处理。JSON 中嵌套的对象会展开成“父键_子键”列，数组存为 JSON 文本。
NULL 和排序是怎么处理的？: 遵循标准 SQL 的三值逻辑：NULL 与任何值比较结果都是 NULL，WHERE 只保留结果为真的行，所以 salary <> 4000 不会返回 salary 为空的行；NOT IN 的列表里有 NULL 时不返回任何行。COUNT(列) 不计 NULL，SUM/AVG 忽略 NULL，没有行时 SUM 返回 NULL、COUNT 返回 0。升序时 NULL 排在最前、降序时排在最后（与 SQLite、MySQL 一致），可以用 NULLS FIRST / NULLS LAST 改变。排序是稳定的，值相同的行保持原来的顺序。
能处理多大的文件？: 所有数据都加载在浏览器内存里，几十万行、几十 MB 的 CSV 通常没有问题：10 万行做分组统计、关联或排序一般在 0.1 秒以内。等值 JOIN 使用哈希连接，没有等值条件的 JOIN 会逐行比较，结果超过 5000 万组合时会拒绝执行。更大的数据建议先用 WHERE 过滤或拆分文件。