求助：如何将多份CSV文件导入单个BigQuery表？（谷歌数据分析Capstone）

一、BigQuery免费沙箱内的合并方案 #

免费沙箱限制DML操作，但可通过创建视图实现逻辑合并，无需生成物理合并表：

1. 确保所有月度Excel已上传为BigQuery独立表（命名如divvy_2023_01、divvy_2023_02等）
2. 执行以下SQL创建视图，该视图会实时关联所有月度数据：

CREATE VIEW `your-project.your-dataset.divvy_yearly_combined` AS
SELECT * FROM `your-project.your-dataset.divvy_2023_01`
UNION ALL
SELECT * FROM `your-project.your-dataset.divvy_2023_02`
-- 依次追加剩余月度表的SELECT语句

3. 后续分析直接查询该视图即可，语法与查询物理表完全一致，且视图不占用额外存储额度。

二、替代免费SQL平台 #

若需要物理合并的单表，可选择以下工具：

• SQLite：轻量级本地数据库，完全免费，支持标准SQL，轻松处理500万行数据：
  • 将所有Excel转成CSV格式（可通过批量转换工具或极简Python脚本完成，无需复杂编程基础）
  • 用DB Browser for SQLite等可视化工具创建数据库，批量导入CSV至同一表
  • 直接在SQLite中执行分析查询
• PostgreSQL本地版：开源免费，支持大规模数据处理，本地安装后可导入CSV生成单表，适配复杂SQL分析场景
• MySQL社区版：开源免费，本地部署后支持批量CSV导入，满足500万行数据的分析需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sean Francis