2010-07-06 3 views

답변

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대신 데이터베이스를 사용하고 쿼리를 실행하는 것이 좋습니다 (예 : 액세스 포함). 적절한 SQL 쿼리를 사용하면 한 번에 거대한 파일을 처리하지 않고도 필요한 열을 필터링 할 수 있어야합니다. csv 파일의 각 행 (및 향후 csv 파일 변경 사항)을 데이터베이스에 입력하는 스크립트를 작성해야 할 수도 있습니다.

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[CSVFix] (http://code.google.com/p/csvfix/)는 CSV 파일에서 SQL 문을 생성 할 수 있습니다. –

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내가 원하는 것은 아니지만 어쨌든 가장 좋은 대답은 아마도 :) –

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나는 그 응용 프로그램의 최종 사용자가되고 싶지 않습니다. 데이터를 SQL에 저장하십시오. 물론 .csv 파일을 생성하기 전에 쿼리 할 조건을 정의 할 수 있습니다. 적용 할 열 머리글과 필터가있는 온라인 인터페이스를 사용자에게 제공하십시오. 그런 다음 선택한 필터를 기반으로 쿼리를 생성하여 사용자에게 필요한 행만 제공하십시오.

이렇게하면 많은 사람들의 시간, 두통 및 눈 염증을 줄일 수 있습니다.

동일한 문제가 있었으며 다운로드 가능한 csv/Excel 파일을 실제로 생성하기 전에 '보고서 작성 도구'를 사용하여 보고서 기준을 작성했습니다.

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다른 사람들이 제안했듯이 SQL 데이터베이스도 선택했습니다. 대규모 데이터 세트에 대한 쿼리를 수행하기 위해 이미 최적화되어 있습니다. SQLite 또는 FirebirdSQL (embeded)과 같은 내장 데이터베이스가 몇 가지 있습니다.

http://www.sqlite.org/

http://www.firebirdsql.org/manual/ufb-cs-embedded.html

쉽게 코드의 단지 몇 줄의 SQL 데이터베이스로 CSV를 가져온 다음 큰 테이블 형식의 데이터를 필터링하는 데 자신의 솔루션을 작성하는 대신 SQL 쿼리를 구축 할 수 있습니다

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