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CSV, Parquet, JSON, Excel, SQLite 등의 표 형식 데이터 파일을 조회하고 쿼리할 수 있는 가벼운 터미널(TUI) 앱입니다.

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3일 전

어떤 프로젝트인가요?

Tabiew는 셸을 벗어나지 않고 표 형식 데이터 파일을 열어 살펴볼 수 있는 터미널 UI입니다. 파일 경로를 하나 이상 지정해 `tw`를 실행하면 파일 확장자를 기준으로 형식을 감지합니다. CSV, TSV, Parquet, JSON, JSONL, Arrow, 고정 너비 파일, SQLite, Excel, Avro, Logfmt, HTML 테이블, Markdown 파이프 테이블을 지원합니다.

파일을 열면 Vim 스타일 키로 탐색하고, 행을 퍼지 검색하고, 데이터에 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 여러 테이블을 동시에 열고 탭 전환기로 오갈 수도 있습니다. 플로팅 기능과 선택 가능한 색상 테마도 제공됩니다. 명령 팔레트(`:`)에는 필터, 정렬, 선택, 형변환, 가져오기, 내보내기 같은 작업이 표시됩니다.

대용량 파일은 `--max-rows` 옵션으로 일부 행만 불러와 전체 데이터셋을 열기 전에 스키마를 확인할 수 있습니다. 셸 스크립트, Homebrew, Cargo, Linux 패키지 형식으로 설치할 수 있습니다.

핵심 기능

  • 01테이블 탐색을 위한 Vim 스타일 키 바인딩
  • 02열린 데이터 파일에 SQL 쿼리 실행
  • 03행 전체를 퍼지 검색
  • 04CSV, Parquet, JSON, Excel, SQLite, Arrow 등 지원
  • 05여러 테이블을 탭으로 열기 및 플로팅
  • 06대용량 파일에서 `--max-rows`로 행 샘플링

활용 사례

  • SSH로 원격 서버에 접속해 CSV 또는 Parquet 파일을 빠르게 확인
  • 데이터베이스를 불러오지 않고 로컬 데이터 파일에 SQL 쿼리 실행
  • 처리 전에 대용량 데이터셋의 스키마와 샘플 행 확인
  • 터미널에서 SQLite 데이터베이스나 Excel 스프레드시트 탐색

빠른 시작

  1. 1

    crates.io에서 Cargo로 설치하기

    cargo install --locked tabiew
  2. 2

    tw 명령으로 데이터 파일 열기

    tw <path_to_file(s)>

사용 전 알아둘 점

  • 소스에서 빌드하려면 Rust 1.95 이상이 필요합니다.
  • Logfmt 파일은 파일 확장자가 없으므로 포맷 플래그를 명시해야 합니다.

토픽

자주 묻는 질문

tabiew은(는) 무엇인가요?
CSV, Parquet, JSON, Excel, SQLite 등의 표 형식 데이터 파일을 조회하고 쿼리할 수 있는 가벼운 터미널(TUI) 앱입니다. Tabiew는 셸을 벗어나지 않고 표 형식 데이터 파일을 열어 살펴볼 수 있는 터미널 UI입니다. 파일 경로를 하나 이상 지정해 `tw`를 실행하면 파일 확장자를 기준으로 형식을 감지합니다. CSV, TSV, Parquet, JSON, JSONL, Arrow, 고정 너비 파일, SQLite, Excel, Avro, Logfmt, HTML 테이블, Markdown 파이프 테이블을 지원합니다.
tabiew은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
tabiew은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
tabiew은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. tabiew의 마지막 커밋은 2026년 10월 18일입니다.
tabiew은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
SSH로 원격 서버에 접속해 CSV 또는 Parquet 파일을 빠르게 확인 데이터베이스를 불러오지 않고 로컬 데이터 파일에 SQL 쿼리 실행 처리 전에 대용량 데이터셋의 스키마와 샘플 행 확인 터미널에서 SQLite 데이터베이스나 Excel 스프레드시트 탐색
tabiew는 어떻게 설치하나요?
crates.io에서 Cargo로 설치하기: cargo install --locked tabiew tw 명령으로 데이터 파일 열기: tw <path_to_file(s)>
tabiew은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/shshemi/tabiew

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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