要在Airflow中从SQL文件推送XCOM，您可以使用PythonOperator和PostgresHook。下面是一个示例解决方法：

首先，您需要安装相关的Python库：

pip install apache-airflow
pip install psycopg2

接下来，创建一个名为push_sql_xcom.py的Airflow DAG文件，并将以下代码复制到文件中：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.hooks.postgres_hook import PostgresHook

def push_sql_xcom():
    # 创建PostgresHook连接到数据库
    pg_hook = PostgresHook(postgres_conn_id='your_postgres_conn_id')
    
    # 读取SQL文件
    with open('/path/to/your/sql_file.sql', 'r') as sql_file:
        sql_query = sql_file.read()
    
    # 执行SQL查询
    pg_hook.run(sql_query)
    
    # 推送查询结果到XCOM
    result = pg_hook.get_first(sql_query)
    return result

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
}

with DAG('push_sql_xcom', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
    push_xcom_task = PythonOperator(
        task_id='push_xcom_task',
        python_callable=push_sql_xcom,
    )

确保将your_postgres_conn_id替换为您的Postgres连接ID，并将/path/to/your/sql_file.sql替换为您的SQL文件的实际路径。

在Airflow中运行此DAG时，它将读取SQL文件并将其作为SQL查询执行。然后，您可以使用XCom功能将查询结果推送到其他任务中。

请注意，这只是一个示例，并且假设您已经在Airflow中正确配置了Postgres连接。根据您的实际需求，您可能需要进行额外的修改和调整。