R2 Data Catalog が管理する Apache Iceberg テーブルを、SQL でクエリします。
R2 SQL は、R2 Data Catalog に格納された Apache Iceberg ↗ テーブルをクエリするための、Cloudflare のサーバーレス分散分析クエリエンジンです。R2 SQL は、ファイルプルーニング、Cloudflare の分散コンピュート、R2 オブジェクトストレージを自動で使い、大量のデータを効率よくクエリできるように設計されています。
❯ 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エンドツーエンドのデータパイプラインを作るには、この手順ガイド に沿って進めてください。イベントを Apache Iceberg テーブルへストリーミングし、R2 SQL でクエリする方法を示します。