跳转到内容
搜索文档

R2 SQL

最后更新 查看 MarkdownAgent 设置

使用 SQL 查询由 R2 Data Catalog 管理的 Apache Iceberg 表。

R2 SQL 是 Cloudflare 的无服务器分布式分析查询引擎,用于查询存储在 R2 Data Catalog 中的 Apache Iceberg 表。R2 SQL 旨在通过自动利用文件修剪、Cloudflare 的分布式计算和 R2 对象存储来高效地查询海量数据。

 npx wrangler r2 sql query "3373912de3f5202317188ae01300bd6_data-catalog" \
"SELECT * FROM default.transactions LIMIT 10"

 ⛅️ wrangler 4.38.0
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 [WARNING] 🚧 `wrangler r2 sql query` is an open-beta command. Please report any issues to https://github.com/cloudflare/workers-sdk/issues/new/choose


┌─────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┬─────────┬──────────┬──────────────────────────────────┬───────────────┬───────────────────┬──────────┐
 __ingest_ts transaction_id user_id amount transaction_timestamp location merchant_category is_fraud
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.872554Z fdc1beed-157c-4d2d-90cf-630fdea58051 1679 13241.59 2025-09-20T02:23:04.269988+00:00 NEW_YORK RESTAURANT false
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.724378Z ea7ef106-8284-4d08-9348-ad33989b6381 1279 17615.79 2025-09-20T02:23:04.271090+00:00 MIAMI GAS_STATION true
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.724330Z afcdee4d-5c71-42be-97ec-e282b6937a8c 1843 7311.65 2025-09-20T06:23:04.267890+00:00 SEATTLE GROCERY true
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.657007Z b99d14e0-dbe0-49bc-a417-0ee57f8bed99 1976 15228.21 2025-09-16T23:23:04.269426+00:00 NEW_YORK RETAIL false
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.656992Z 712cd094-ad4c-4d24-819a-0d3daaaceea1 1184 7570.89 2025-09-20T00:23:04.269163+00:00 LOS_ANGELES RESTAURANT true
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.656912Z b5a1aab3-676d-4492-92b8-aabcde6db261 1196 46611.25 2025-09-20T16:23:04.268693+00:00 NEW_YORK RETAIL true
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.613740Z 432d3976-8d89-4813-9099-ea2afa2c0e70 1720 21547.9 2025-09-20T05:23:04.273681+00:00 SAN FRANCISCO GROCERY true
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.532068Z 25e0b851-3092-4ade-842f-e3189e07d4ee 1562 29311.54 2025-09-20T05:23:04.277405+00:00 NEW_YORK RETAIL false
├─────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┼─────────┼──────────┼──────────────────────────────────┼───────────────┼───────────────────┼──────────┤
 2025-09-20T22:30:11.526037Z 8001746d-05fe-42fe-a189-40caf81d7aa2 1817 15976.5 2025-09-15T16:23:04.266632+00:00 SEATTLE RESTAURANT true
└─────────────────────────────┴──────────────────────────────────────┴─────────┴──────────┴──────────────────────────────────┴───────────────┴───────────────────┴──────────┘
Read 11.3 kB across 4 files from R2
On average, 3.36 kB / s

通过按照这份循序渐进的指南,创建端到端数据管道,该指南将向您展示如何将事件流式传输到 Apache Iceberg 表并使用 R2 SQL 进行查询。

这篇文档对您有帮助吗?