EasyDB

一个简约强大的 SQL 桌面客户端，支持多种文件格式查询

📖 简介

EasyDB 是一个简约强大的 SQL 桌面客户端，基于 Rust 构建，具备高性能的文件查询能力，轻松处理数百兆乃至数 GB 的大型文本文件，仅需极少的硬件资源。支持 CSV、NdJson、JSON、Excel 和 Parquet 文件格式，无需进行文件转换，开箱即用。

🎯 设计理念

EasyDB 旨在简化文本文件查询过程，让您能够将多个文本文件视为一个数据库，并使用熟悉的 SQL 语法进行查询。无论是数据分析师、开发者还是普通用户，都能轻松上手。

✨ 核心特性

• 🚀 高性能: 基于 Rust 和 Polars 引擎，处理大型文件游刃有余
• 💾 低内存占用: 流式计算能力，仅需极少的硬件资源
• 📁 多格式支持: CSV、NdJson、JSON、Excel、Parquet 文件格式
• 🔧 开箱即用: 无需文件转换，直接查询
• 🖥️ 跨平台: 支持 macOS 和 Windows 平台
• 🎨 现代界面: 基于 Tauri 构建的现代化桌面应用

🛠️ 技术架构

核心技术栈

• 前端: React + TypeScript + Vite
• 后端: Rust + Tauri
• 查询引擎: pola-rs/polars
• UI 框架: HeroUI + Tailwind CSS

查询引擎选择

当前使用: Polars

与 DataFusion 相比，Polars 具备更高的轻量性和流式计算能力，显著降低了内存占用，更加适合个人电脑使用。

技术考虑: 在深入使用 Polars 后发现其技术短板也很明显，无法支持复杂 SQL 查询，并且社区的开发资源主要集中在 Python 上，很多功能需要自己开发或兼容。因此正在考虑换回 DataFusion 以获得更完整的 SQL 支持。

📚 使用指南

基本语法

-- 查询 CSV 文件
SELECT *
FROM read_csv('/path/to/file.csv', infer_schema => false)
WHERE age > 30
LIMIT 10;

-- 查询 Excel 文件
SELECT *
FROM read_excel('/path/to/file.xlsx', sheet_name => 'Sheet2')
WHERE age > 30
LIMIT 10;

-- 查询 JSON 文件
SELECT *
FROM read_json('/path/to/file.json')
WHERE status = 'active';

支持的文件格式

🚀 快速开始

系统要求

• macOS: 10.15+ (Catalina 或更高版本)
• Windows: Windows 10 或更高版本
• 内存: 建议 4GB 以上
• 存储: 至少 100MB 可用空间

安装方式

1. 下载安装包

   • 访问 Releases 页面
   • 下载适合您系统的安装包

2. 安装应用

   • macOS: 下载 .dmg 文件，拖拽到应用程序文件夹
   • Windows: 下载 .exe 文件，运行安装程序

3. 启动应用

   • 双击应用图标启动 EasyDB
   • 开始您的数据查询之旅！

❓ 常见问题

JOIN 查询错误

问题: 在执行 JOIN 查询时出现 unsupported SQL join constraint 异常

解决方案: 去掉 ON 表达式的括号。这是因为 Polars 的限制：它目前的 join constraint 只支持最简单的等值连接。

-- ❌ 错误写法
SELECT *
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON (t1.id = t2.id);

-- ✅ 正确写法
SELECT *
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;

📖 项目背景

从 Server 到 App

EasyDB Server 主要部署于 Linux 服务器，作为 Web 服务支持大规模文本文件的高效查询。尽管已提供 Docker 部署方案，但在 macOS 上的使用仍不够便捷。

为此，我开发了 EasyDB App 客户端，专门为 macOS 和 Windows 平台优化，改善个人用户的本地使用体验。