在日常数据分析工作中，我们经常会遇到过这样的问题：
- CSV、Excel、JSON 等文件在本地，数据库使用远程连接，来回折腾数据的导入导出；
- BI 工具必须先创建数据仓库、执行 ETL 任务获取数据，成本高、链路长；
- 数据探索阶段编写脚本过于复杂，门槛过高。
那么，有没有一种方式能够避免以上问题，直接使用 SQL 实现跨本地文件和远程数据库的一站式数据分析？
今天给大家介绍一个为了解决这些痛点的开源项目：DuckQuery。
DuckQuery是一款免费开源、基于 DuckDB 引擎的 AI 可视化 SQL 工作台,提供本地文件与远程数据库库一站式跨源分析。
DuckQuery 主要采用 TypeScript/JavaScript + Python 语言开发，遵循 MIT 开源协议，代码托管在 GitHub：
https://github.com/Chenkeliang/duckdb-query
功能特性
- 本地文件导入：直接拖拽 CSV、Excel、Parquet、JSON 到浏览器，转化为 DuckDB 原生表，不需要上传服务器，查询速度极快。
- 外部数据库：支持连接 MySQL、 PostgreSQL 外部数据库，并且基于 DuckDB 的统一查询引擎实现跨数据源（包括文件和数据库）分析。
- 查询工作台：SQL 编辑器提供代码补全、语法高亮、格式化等辅助功能，同时还提供可视化的 JOIN 查询、集合运算以及透视表配置，方便快速数据分析。
- 可视化图表：可以基于查询结果一键转换为柱状图、折线图、面积图、饼图、环形图、大数字等可视化结果。
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数据导出：查询结果可以导出为 CSV、JSON、Excel 格式文件。
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AI 助手：配置模型之后，可以提供问数对话、报错医生、AI 图表推荐等功能。
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本地优先：DuckQuery 支持自托管，通过本地引擎（例如 DuckDB-Wasm）直接执行查询，数据不上传、计算不依赖云端服务，让用户对数据拥有完全控制权。
在线体验
DuckQuery 提供了一个在线体验环境，网址如下：
https://chenkeliang.github.io/duckdb-query/
在线环境不支持连接远程数据库、读取 Excel 文件以及 AI 助手功能，这些功能需要安装本地版本。
下载安装
DuckQuery 提供了 Windows、macOS 桌面版，下载地址如下：
https://github.com/Chenkeliang/duckdb-query/releases
另外，DuckQuery 还提供了基于 Docker 和 Docker Compose 自托管版本，安装命令如下：
bash
$ git clone https://github.com/Chenkeliang/duckdb-query.git
$ cd duckdb-query && ./quick-start.sh启动容器服务之后，通过以下地址进行访问：