Lokale CSV-, JSON- und Parquet-Datensätze mit DuckDB-WASM abfragen, verknüpfen und analysieren.
Die Analyse analytischer Datensätze (Transaktions-CSV, hierarchische JSON-Dateien oder spaltenorientierte Apache Parquet-Archive) erfordert häufig das Hochladen vertraulicher Unternehmensdaten auf Cloud-Server. Die Lokale SQL-Datenwerkstatt führt die moderne analytische SQL-Engine DuckDB-WASM direkt im Arbeitsspeicher Ihres Browsers aus. Ihre Dateien verlassen zu keinem Zeitpunkt Ihr lokales Gerät.
Praktisches Anwendungsszenario: Ein Datenanalyst oder Entwickler erhält einen 120-MB-Export mit vertraulichen Kundendaten im Parquet- oder CSV-Format. Nach dem Ablegen der Datei im Browser liest der integrierte WebAssembly-Worker das Schema automatisch ein und registriert eine temporäre virtuelle Tabelle. Mittels ANSI-konformem SQL (inklusive Fensterfunktionen, Aggregationen, CTEs und JOINs) können Ad-hoc-Abfragen in Millisekunden ausgeführt werden. Das Abfrageergebnis kann direkt als saubere CSV-, JSON- oder Parquet-Datei exportiert oder als interaktives Diagramm visualisiert werden.
Die Ausführung unterliegt den Speicherobergrenzen des Browser-Tabs (in der Regel 1–2 GB adressierbarer RAM) und gewährleistet 100%ige Datensouveränität ohne externe Netzwerkanfragen.
DuckDB-WASM-Pipeline = Datei-Registrierung(VirtualFS) → Spaltenweises Streaming(Apache Arrow) → Vektorisierte Ausführung(ANSI SQL) → In-Memory Tabellenansicht / Parquet-Export
Lokale Tabellenspeicherung im virtuellen Browserdateisystem, Zero-Copy-Datenübertragung via Arrow-Vektoren und In-Memory-Verarbeitung mit nativer C++-Kompilierungsgeschwindigkeit.
LIMIT oder filtern Sie vorab mit WHERE, um DOM-Überlastung zu vermeiden.WITH-Klauseln (Common Table Expressions) für komplexe mehrstufige Datenbereinigungen.