Harlequin - Terminal-SQL-IDE Kurzreferenz

Harlequin - Terminal-SQL-IDE Kurzreferenz

Eine vollwertige SQL-IDE, die vollständig in Ihrem Terminal läuft. Bietet Syntaxhervorhebung, Autovervollständigung, eine Datenkatalog-Seitenleiste, mehrere Datenbank-Adapter und Ergebnisexport — keine GUI erforderlich.

Installation

Methode	Befehl
uv (Empfohlen)	uv tool install harlequin
pip	pip install harlequin
pipx	pipx install harlequin
Homebrew	brew install harlequin
Poetry	poetry add harlequin

Installation mit Datenbank-Adaptern

# DuckDB (eingebaut, keine zusätzliche Installation erforderlich)
uv tool install harlequin

# SQLite-Adapter
uv tool install 'harlequin[sqlite]'

# PostgreSQL-Adapter
uv tool install 'harlequin[postgres]'

# MySQL-Adapter
uv tool install 'harlequin[mysql]'

# Mehrere Adapter gleichzeitig
uv tool install 'harlequin[postgres,mysql,sqlite,s3]'

Voraussetzungen: Python 3.9+

Harlequin starten

Befehl	Beschreibung
harlequin	Mit In-Memory-DuckDB-Datenbank öffnen
harlequin mydb.duckdb	DuckDB-Datenbankdatei öffnen
harlequin -a sqlite mydb.db	SQLite-Datenbank öffnen
harlequin -a sqlite	In-Memory-SQLite-Datenbank öffnen
harlequin -a postgres -h localhost -p 5432 -U user -d mydb	Zu PostgreSQL verbinden
harlequin -a mysql -h localhost -u root mydb	Zu MySQL verbinden
harlequin --theme monokai	Bestimmtes Farbthema verwenden
harlequin --locale en_US	Zahlenformatierungs-Locale setzen
harlequin --help	Alle CLI-Optionen anzeigen

In-App-Tastenkürzel

Abfrage-Editor

Taste	Beschreibung
Ctrl+Enter	Aktuelle Abfrage ausführen
Ctrl+j	Aktuelle Abfrage ausführen (Alternative)
Ctrl+o	SQL-Datei öffnen
Ctrl+s	Aktuelle Abfrage in Datei speichern
Ctrl+n	Neuen Abfrage-Tab
Ctrl+w	Aktuellen Abfrage-Tab schließen
Ctrl+k	Zum nächsten Abfrage-Tab wechseln
Tab	Autovervollständigungsvorschlag akzeptieren
Escape	Autovervollständigungsmenü schließen
F1	Hilfe / kontextuelle Dokumentation anzeigen

Ergebnisbereich

Taste	Beschreibung
Ctrl+r	Fokus zu Ergebnisbereich wechseln
Ctrl+e	Fokus zu Abfrage-Editor wechseln
Pfeiltasten	In Ergebnistabelle navigieren
Ctrl+c	Ausgewählte Zelle(n) kopieren

Allgemein

Taste	Beschreibung
Ctrl+q	Harlequin beenden
Ctrl+b	Datenkatalog-Seitenleiste umschalten
F1	Hilfe

DuckDB-spezifische Funktionen

DuckDB ist der Standard-Adapter und unterstützt leistungsstarke Funktionen:

-- CSV-Dateien direkt lesen
SELECT * FROM read_csv_auto('data.csv');

-- Parquet-Dateien lesen
SELECT * FROM read_parquet('data.parquet');

-- JSON-Dateien lesen
SELECT * FROM read_json_auto('data.json');

-- Remote-Dateien abfragen
SELECT * FROM read_csv_auto('https://example.com/data.csv');

-- S3-Dateien abfragen (mit s3-Adapter)
SELECT * FROM read_parquet('s3://bucket/data.parquet');

-- Daten aus mehreren Dateien aggregieren
SELECT * FROM read_csv_auto('logs/*.csv');

Konfigurationsdatei

Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei, um häufig verwendete Verbindungsprofile zu speichern:

Profil-Konfiguration

# ~/.config/harlequin/config.toml
# (oder verwenden Sie --config-Flag, um Pfad anzugeben)

[profiles.local-pg]
adapter = "postgres"
host = "localhost"
port = 5432
user = "myuser"
database = "mydb"

[profiles.prod-readonly]
adapter = "postgres"
host = "prod-db.example.com"
port = 5432
user = "readonly"
database = "production"
theme = "monokai"

[profiles.duckdb-analytics]
adapter = "duckdb"
conn_str = ["analytics.duckdb"]

Profile verwenden mit:

harlequin --profile local-pg

Verfügbare Adapter

Adapter	Install Extra	Verbindungsbeispiel
DuckDB	(eingebaut)	harlequin data.duckdb
SQLite	sqlite	harlequin -a sqlite data.db
PostgreSQL	postgres	harlequin -a postgres -h host -U user -d db
MySQL	mysql	harlequin -a mysql -h host -u user db
S3 / GCS	s3	Parquet/CSV auf Cloud-Speicher
ODBC	odbc	Generische ODBC-Verbindungen
Trino	trino	Trino/Presto-Cluster
BigQuery	bigquery	Google BigQuery
Cassandra	cassandra	Apache Cassandra
ClickHouse	clickhouse	ClickHouse-Datenbanken
MotherDuck	(via DuckDB)	Cloud DuckDB

Häufige Arbeitsabläufe

# Schnelle Datenexploration — CSV als Datenbank öffnen
harlequin
# Dann im Abfrage-Editor: SELECT * FROM read_csv_auto('data.csv') LIMIT 100;

# SQLite-Datenbank erkunden (z.B. eine Mobile-App-DB)
harlequin -a sqlite app.db

# Zu lokalem Postgres für Entwicklung verbinden
harlequin -a postgres -h localhost -p 5432 -U dev -d myapp_dev

# Parquet-Dateien analysieren ohne in Datenbank zu laden
harlequin
# Dann: SELECT * FROM read_parquet('output/*.parquet');

Django-Integration

# django-harlequin installieren
pip install django-harlequin

# Harlequin verbunden mit Ihrer Django-DB starten
./manage.py harlequin

Fehlerbehebung

Problem	Lösung
Adapter nicht gefunden	Mit Extras installieren: uv tool install 'harlequin[postgres]'
Verbindung verweigert	Host, Port prüfen und dass Datenbankserver läuft
Anzeigeprobleme	Anderes Terminal versuchen (Kitty, WezTerm, iTerm2 empfohlen)
Langsam bei großen Tabellen	LIMIT in Abfragen verwenden; SELECT * bei riesigen Tabellen vermeiden
Fehlende Autovervollständigung	Sicherstellen, dass Sie mit einer Datenbank mit Schema verbunden sind

Vergleich mit anderen SQL-Tools

Funktion	Harlequin	DBeaver	pgcli	usql
Läuft im Terminal	Ja	Nein (GUI)	Ja	Ja
Multi-Datenbank	Ja	Ja	Nur Postgres	Ja
Autovervollständigung	Ja	Ja	Ja	Nein
Visuelle Ergebnistabelle	Ja	Ja	Einfach	Einfach
Dateiabfragen (CSV, Parquet)	Ja (DuckDB)	Begrenzt	Nein	Nein
Konfigurationsprofile	Ja	Ja	Ja	Nein

Ressourcen

• Offizielle Dokumentation
• GitHub Repository
• Adapter-Verzeichnis