技能介绍

它解决什么问题

report.csv、metrics.json、config.yaml 这类文件就躺在磁盘上，数据是完整的，但要真正用起来得先过一道关卡：要么写一段 Python 脚本读进来再处理，要么把它们导入数据库建临时表。文件格式各不相同，处理逻辑也就各写各的，join 两个文件往往意味着两套不同的解析代码，最终结果还得再想办法导出。

trdsql 把这道关卡去掉了。它把数据文件直接当作关系表来查询，你写的是普通 SQL，作用对象却是本地文件。

核心能力与工作方式

它的核心是一条 CLI 查询管线：

多格式输入：CSV、LTSV、JSON、YAML、TBLN 都可以作为数据源，不必先做格式转换。
标准 SQL 语法：兼容 PostgreSQL 与 MySQL 两套写法，熟悉其中一方的人基本没有迁移成本。
跨源 join：可以把多个文件连起来查，也能把文件和已有数据库放在同一条查询里做连接。
多种输出：结果可以渲染成 JSON、Markdown，或竖向（vertical）展示，方便直接贴进文档、issue 或日志。

除了命令行调用，它也可以作为库嵌入到 Go 程序里，具体用法参考 godoc 与提供的示例。

适用边界与注意点

有几件事需要提前想清楚。文件在这里是扁平记录集，遇到深度嵌套的 JSON，通常得先在查询里展开成行再处理。类型推断依赖文件内容本身，混着文本和数字的列可能被整体当作字符串，做数值比较和聚合之前最好先确认类型。数据会被载入内存，超大文件要么拆分要么换方案。语法虽然贴近 PostgreSQL / MySQL 方言，但它不是完整的数据库实现，复杂函数与窗口特性未必可用；遇到报错时回退到简单的 SELECT / JOIN 通常能更快定位问题。