ในโลกของรูปแบบการแลกเปลี่ยนข้อมูล มีไม่กี่รูปแบบที่แสดงให้เห็นถึงความทนทานเหมือนกับรูปแบบ CSV (Comma-Separated Values) อันเรียบง่าย แม้จะมีการประกาศอย่างสม่ำเสมอว่ากำลังจะถูกแทนที่ด้วยทางเลือกที่ทันสมัยกว่าอย่าง Parquet, JSON หรือ MessagePack แต่ CSV ก็ยังคงถูกใช้อย่างแพร่หลายในหลากหลายอุตสาหกรรม บทความล่าสุดที่ปกป้อง CSV ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างเข้มข้นในหมู่นักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนของรูปแบบนี้ในระบบนิเวศข้อมูลปัจจุบัน
ความเรียบง่ายที่ยั่งยืนของ CSV
จุดแข็งหลักของ CSV อยู่ที่ความเรียบง่ายที่น่าทึ่ง ข้อกำหนดนั้นตรงไปตรงมา: เครื่องหมายจุลภาคคั่นค่า ขึ้นบรรทัดใหม่คั่นแถว และใช้เครื่องหมายคำพูดสำหรับกรณีพิเศษ ความเรียบง่ายนี้ทำให้ CSV เข้าถึงได้ทันทีทั้งสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญ อย่างไรก็ตาม ความเรียบง่ายที่ปรากฏนี้เป็นดาบสองคม ตามที่ผู้แสดงความคิดเห็นหลายคนชี้ให้เห็นว่า ข้อกำหนดที่หลวมของ CSV นำไปสู่การแพร่กระจายของการใช้งานและภาษาย่อยที่แตกต่างกันเล็กน้อย สร้างปัญหาด้านความเข้ากันได้
CSV ไม่ใช่ข้อกำหนดมาตรฐาน แต่เป็นกลุ่มของรูปแบบที่เกี่ยวข้องกันอย่างหลวมๆ ซึ่งดูคล้ายกันเมื่อมองผ่านๆ มีเหตุผลว่าทำไมตัวแยกวิเคราะห์ CSV ที่สมบูรณ์มักจะมีตัวปรับจำนวนมากเพื่อรับมือกับภาษาย่อยทั้งหมดที่มีอยู่
การขาดมาตรฐานที่ใช้ตามกันอย่างเป็นสากลหมายความว่านักพัฒนามักประสบปัญหากับการเข้ารหัสอักขระ การขึ้นบรรทัดใหม่ (CR, LF หรือ CRLF) และกลไกการใส่เครื่องหมายคำพูด แม้ว่า RFC 4180 พยายามกำหนดมาตรฐาน CSV ในปี 2005 แต่ก็มาหลังจากที่มีการใช้งานที่หลากหลายมาหลายทศวรรษแล้ว และไม่ได้จัดการกับ Unicode อย่างเพียงพอ
จุดแข็งและจุดอ่อนของรูปแบบ CSV
จุดแข็ง:
- ข้อกำหนดที่เรียบง่ายและเข้าใจได้ง่าย
- รูปแบบข้อความธรรมดาที่มนุษย์อ่านได้และเปิดได้ด้วยโปรแกรมแก้ไขข้อความทั่วไป
- สามารถสตรีมได้ (สามารถอ่านทีละแถวโดยใช้หน่วยความจำน้อย)
- ง่ายต่อการเพิ่มข้อมูลใหม่
- รองรับทั่วไปในทุกภาษาโปรแกรมและเครื่องมือ
- มีการพิมพ์แบบไดนามิก (มีความยืดหยุ่นในการแยกวิเคราะห์)
- การแสดงผลที่กระชับด้วยโอเวอร์เฮดต่ำ
- สามารถอ่านย้อนกลับได้ (สามารถอ่านแถวสุดท้ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ)
จุดอ่อน:
- ขาดการทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งนำไปสู่ปัญหาความเข้ากันได้
- กลไกการใส่เครื่องหมายคำพูดสร้าง "ผลกระทบที่ไม่เฉพาะที่" (ความเสี่ยงต่อการเสียหายของข้อมูล)
- ไม่มีการรองรับโดยตรงสำหรับข้อมูลแบบลำดับชั้น/ซ้อนกัน
- ไม่มีระบบประเภทข้อมูลในตัว
- ปัญหาการเข้ารหัสอักขระ (โดยเฉพาะกับ Excel)
- ความแตกต่างเฉพาะตามภูมิภาค (ตัวคั่นแบบจุลภาคหรืออัฒภาค)
- ยากต่อการประมวลผลแบบขนาน
- ความท้าทายกับการขึ้นบรรทัดใหม่แบบฝังหรืออักขระตัวคั่น
ลักษณะการสตรีมและการเพิ่มข้อมูลที่เป็นมิตร
หนึ่งในคุณลักษณะที่ได้รับการชื่นชมมากที่สุดของ CSV ในการสนทนาของชุมชนคือความสามารถในการสตรีม ต่างจากรูปแบบที่เน้นคอลัมน์อย่าง Parquet, CSV สามารถอ่านทีละแถวด้วยความต้องการหน่วยความจำน้อยมาก ซึ่งทำให้มีคุณค่าเป็นพิเศษสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่บนระบบที่มีทรัพยากรจำกัด นอกจากนี้ การเพิ่มข้อมูลใหม่ก็ง่ายเพียงแค่เพิ่มบรรทัดที่ท้ายไฟล์ ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ถูกเน้นย้ำทั้งในบทความต้นฉบับและผู้แสดงความคิดเห็นจำนวนมาก
คุณลักษณะนี้ทำให้ CSV มีคุณค่าเป็นพิเศษในสถานการณ์เช่น IoT และระบบฝังตัว ซึ่งนักพัฒนาชื่นชมความสามารถในการทำงานกับข้อมูลแบบเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่ต้องโหลดชุดข้อมูลทั้งหมดเข้าหน่วยความจำ ผู้แสดงความคิดเห็นคนหนึ่งแบ่งปันประสบการณ์ของพวกเขากับระบบการวัดระยะไกลที่ใช้ Raspberry Pi โดยสังเกตว่าหลังจากลอง SQLite (ซึ่งเกิดความเสียหายระหว่างวงจรไฟฟ้า) และ Parquet (ซึ่งพิสูจน์ว่ายากสำหรับการดำเนินการเพิ่มข้อมูล) พวกเขาได้กลับมาใช้ CSV เพื่อความน่าเชื่อถือและความเรียบง่ายในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด
ปัจจัยเรื่อง Excel
ความสัมพันธ์ระหว่าง CSV และแอปพลิเคชันสเปรดชีต โดยเฉพาะ Microsoft Excel ปรากฏเป็นจุดปวดหัวที่สำคัญในการสนทนาของชุมชน ผู้ใช้หลายคนรายงานความหงุดหงิดกับการจัดการไฟล์ CSV ของ Excel รวมถึงปัญหาเกี่ยวกับการเข้ารหัสอักขระ ตัวคั่นทศนิยมเฉพาะตามภูมิภาค และการแปลงประเภทข้อมูลอัตโนมัติ
ตัวอย่างเช่น ในภูมิภาคที่ไม่ใช่สหรัฐอเมริกา Excel อาจใช้เครื่องหมายอัฒภาค (semicolons) แทนเครื่องหมายจุลภาค (commas) เป็นตัวคั่น เนื่องจากเครื่องหมายจุลภาคถูกใช้เป็นตัวคั่นทศนิยม นอกจากนี้ Excel ยังเป็นที่รู้จักในการแปลงข้อมูลโดยไม่แจ้งให้ทราบเมื่อนำเข้า เช่น การแปลงสิ่งที่ดูเหมือนวันที่หรือการลบคอลัมน์โดยไม่มีการเตือน ผู้แสดงความคิดเห็นหลายคนสังเกตว่าการใช้ฟังก์ชันนำเข้าจากข้อความ/CSV เฉพาะในแท็บข้อมูลของ Excel ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการเปิดไฟล์ CSV โดยตรง
ทางเลือกทั่วไปแทน CSV ที่กล่าวถึงในการสนทนา:
-
JSON/JSONL (JSON แบบแบ่งด้วยบรรทัดใหม่)
- ดีกว่าสำหรับข้อมูลแบบลำดับชั้น
- มีประเภทข้อมูลและมาตรฐานที่ชัดเจน
- มีความเยิ่นเย้อมากกว่า CSV สำหรับข้อมูลตาราง
- สามารถสตรีมได้เมื่อใช้รูปแบบที่แบ่งด้วยบรรทัดใหม่
-
Parquet
- รูปแบบที่เน้นคอลัมน์เหมาะสำหรับการวิเคราะห์
- มีการบีบอัดที่ดีและความปลอดภัยของประเภทข้อมูล
- ไม่เหมาะกับการเพิ่มข้อมูลต่อท้าย
- ต้องใช้เครื่องมือเฉพาะทางมากขึ้น
-
TSV (ค่าที่คั่นด้วยแท็บ)
- คล้ายกับ CSV แต่ใช้แท็บเป็นตัวคั่น
- มีโอกาสขัดแย้งกับเนื้อหาข้อมูลน้อยกว่า
- การจัดวางในข้อความล้วนดีกว่า
- ยังคงมีข้อจำกัดหลายอย่างเหมือน CSV
-
SQLite
- มีโครงสร้างและความปลอดภัยของประเภทข้อมูล
- เป็นอิสระและพกพาได้
- การนำไปใช้ซับซ้อนมากกว่า
- มีความเสี่ยงต่อการเสียหายในบางสถานการณ์ (เช่น ไฟดับ)
ทางเลือกที่ทันสมัยและกรณีการใช้งาน
ในขณะที่ปกป้องข้อดีของ CSV การสนทนาของชุมชนยังเน้นย้ำสถานการณ์ที่ทางเลือกอื่นโดดเด่น สำหรับข้อมูลตารางที่มีโครงสร้างแน่นอน รูปแบบเช่น Parquet มีข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของการบีบอัด การดำเนินการตามคอลัมน์ และความปลอดภัยของประเภทข้อมูล สำหรับข้อมูลแบบลำดับชั้น JSON (โดยเฉพาะ JSON แบบขึ้นบรรทัดใหม่หรือ JSONL) ให้การแสดงที่เป็นธรรมชาติมากกว่า
ผู้เชี่ยวชาญหลายคนระบุว่าพวกเขาใช้รูปแบบที่แตกต่างกันสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน: CSV สำหรับการสำรวจข้อมูลอย่างรวดเร็ว ความอ่านง่ายสำหรับมนุษย์ และการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างง่าย; Parquet หรือรูปแบบที่คล้ายกันสำหรับงานวิเคราะห์; และ JSON สำหรับการตอบสนอง API หรือโครงสร้างข้อมูลซ้อนที่ซับซ้อน บางคนแนะนำ SQLite เป็นรูปแบบการแลกเปลี่ยนที่มีโครงสร้างมากกว่า CSV ในขณะที่ยังคงรักษาการสนับสนุนเครื่องมือที่ดี
การสนทนาเผยให้เห็นว่าผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลแทบจะไม่มองรูปแบบว่าเป็นทางเลือกที่แข่งขันกัน แต่มองว่าเป็นเครื่องมือที่เสริมกันสำหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน การเลือกมักขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความซับซ้อนของข้อมูล ข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ และระบบนิเวศของเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
โดยสรุป แม้จะมีข้อบกพร่องและมีทางเลือกที่ซับซ้อนกว่า CSV ยังคงเป็นส่วนสำคัญของระบบนิเวศข้อมูลเนื่องจากความเรียบง่าย การสนับสนุนที่เป็นสากล และจุดแข็งเฉพาะในการสตรีมและการดำเนินการเพิ่มข้อมูล แทนที่จะถูกแทนที่ ดูเหมือนว่า CSV จะยังคงอยู่ร่วมกับรูปแบบใหม่ๆ โดยแต่ละรูปแบบตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันในภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของการแลกเปลี่ยนข้อมูล
อ้างอิง: A love letter to the CSV format