Метод 1: SQLite
SQLite — это легкий, бессерверный и автономный механизм базы данных SQL, который может работать напрямую с плоскими файлами. Он идеально подходит для наборов данных небольшого и среднего размера и обеспечивает отличную производительность. Для начала установите SQLite на свой компьютер с Linux с помощью менеджера пакетов:

$ sudo apt-get install sqlite3

После установки вы можете создать новую базу данных SQLite и импортировать плоский файл:

$ sqlite3 mydata.db
sqlite> .mode csv
sqlite> .import mydata.csv mytable

Теперь вы можете выполнять SQL-запросы к данным вашего плоского файла:

sqlite> SELECT * FROM mytable WHERE column1 = 'value';

Метод 2: CSVKit
CSVKit — это набор инструментов командной строки, специально разработанный для работы с файлами CSV. Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для выполнения SQL-операций над плоскими файлами. Установите CSVKit с помощью менеджера пакетов:

$ sudo apt-get install csvkit

После установки вы можете запросить файл CSV с помощью команды csvsql:

$ csvsql --query "SELECT * FROM mydata.csv WHERE column1 = 'value'" > result.csv

Метод 3: AWK
AWK — это мощный язык обработки текста, который можно использовать для обработки и запроса плоских файлов. Хотя это и не SQL как таковой, он предлагает аналогичную функциональность и может быть отличным выбором для простых запросов. Вот пример:

$ awk -F',' '$1 == "value" { print }' mydata.csv > result.csv

Метод 4: Pandas (Python)
Если вы предпочитаете работать с Python, библиотека Pandas предоставляет надежный набор инструментов для манипулирования и анализа данных. Вы можете использовать Pandas для чтения вашего плоского файла в DataFrame, а затем выполнять над ним операции, подобные SQL. Сначала установите Pandas с помощью pip:

$ pip install pandas

Затем с помощью скрипта Python или Jupyter Notebook вы можете выполнить SQL-запросы к вашему плоскому файлу:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('mydata.csv')
result = df.query("column1 == 'value'")
result.to_csv('result.csv', index=False)

Имея в своем распоряжении эти методы, вы можете использовать возможности SQL для выполнения простых и быстрых запросов к плоским файлам в Linux. Независимо от того, выбираете ли вы SQLite, CSVKit, AWK или Pandas, каждый подход предлагает свои преимущества и гибкость. Так что вперед, опробуйте их и откройте новые возможности для анализа данных!