Skip to content
Cloudflare Docs

R2 SQL

Query Apache Iceberg tables managed by R2 Data Catalog using SQL.

R2 SQL is Cloudflare's serverless, distributed, analytics query engine for querying Apache Iceberg tables stored in R2 Data Catalog. R2 SQL is designed to efficiently query large amounts of data by automatically utilizing file pruning, Cloudflare's distributed compute, and R2 object storage.

Terminal window
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

Create an end-to-end data pipeline by following this step by step guide, which shows you how to stream events into an Apache Iceberg table and query it with R2 SQL.