> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://blog.themarfa.name/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Как легко выполнить SQL-запрос к локальному датасету
- URL: https://blog.themarfa.name/kak-lieghko-vypolnit-sql-zapros-k-lokalnomu-data-sietu/
- Published: 2022-01-29T12:38:00.000Z
- Updated: 2022-01-29T12:37:59.000Z
- Description: dsq поможет выполнять SQL-запросы к датасетам в форматах JSON, CSV, Excel, Parquet и многих других.
- Author: Константин Докучаев
- Tags: Windows, macOS, dsq

Мне как тестировщику часто приходится работать с данными в различных форматах вроде .json или .csv. Когда данные лежат не в файлах, а в базе данных выбрать необходимую информацию легко с помощью SQL-запросов. А как же быть с данными в локальных файлах?

Здесь на выручку придёт утилита [**dsq**,](https://github.com/multiprocessio/dsq) которая поможет выполнять SQL-запросы к датасетам в форматах JSON, CSV, Excel, Parquet и многих других.

Для пользователей macOS и Linux на GitHub есть подробная инструкция по установке и работе с ней. Я же покажу на примере Windows, как это работает.

Первым делом нужно скачать бинарный файл [со страницы релизов](https://github.com/multiprocessio/dsq/releases) и распаковать его на компьютере. При этом нужно не забыть указать путь к `dsq` в `$PATH` вашего ПК.

Затем нужно просто выполнить SQL-запрос в командной строке к нужному вам файлу. Например, так `dsq C:\Temp\dsq-win32-x64-0.2.0\123.csv "SELECT * FROM {} WHERE ID_EMIAS = '23621134';"` и вы сразу получите результат.

![](https://storage.ghost.io/c/71/cf/71cf070c-b8aa-467e-9efd-cf18f7dcf253/content/images/2022/01/-----------1.png)

И вот эта же строка, но при работе с Dbeaver.

![](https://storage.ghost.io/c/71/cf/71cf070c-b8aa-467e-9efd-cf18f7dcf253/content/images/2022/01/image-118.png)

[Попробовать dsq](https://github.com/multiprocessio/dsq)