在資料交換格式的世界中，很少有格式能像簡樸的 CSV（逗號分隔值）格式那樣展現出如此強大的生命力。儘管人們經常宣稱它將很快被 Parquet、JSON 或 MessagePack 等更現代的替代品所取代，但 CSV 仍然在各行各業廣泛使用。最近一篇為 CSV 辯護的文章在開發者和資料專業人士中引發了關於該格式在當今資料生態系統中的優缺點的激烈討論。
CSV的持久簡潔性
CSV 的主要優勢在於其非凡的簡潔性。其規範直截了當：逗號分隔值，換行符分隔行，引號處理特殊情況。這種簡潔性使 CSV 對初學者和老手alike都能立即上手。然而，這種表面上的簡潔性也是一把雙刃劍。正如許多評論者指出的，CSV 鬆散的規範導致了略有不同的實現和方言的激增，造成了相容性問題。
「CSV 不是一個規範，它是一堆表面上看起來相似的鬆散相關格式。這就是為什麼成熟的 CSV 解析器通常有大量旋鈕來處理所有存在的方言。」
缺乏普遍遵循的標準意味著開發人員經常遇到字元編碼、行結束符（CR、LF 或 CRLF）和引用機制的問題。雖然 RFC 4180 在2005年試圖標準化 CSV，但它是在各種各樣的實現已經存在了幾十年之後出現的，而且沒有充分解決 Unicode 處理問題。
CSV格式的優勢與劣勢
優勢：
- 規範簡單易懂
- 純文字格式，人類可讀且可用任何文字編輯器開啟
- 可流式處理（可逐行讀取，佔用記憶體少）
- 易於追加新資料
- 在各種程式語言和工具中得到普遍支援
- 動態型別（解析靈活）
- 簡潔的表示方式，極少開銷
- 可逆向讀取（可高效讀取最後幾行）
劣勢：
- 缺乏標準化導致相容性問題
- 引號機制產生"非區域性"效應（存在損壞風險）
- 沒有對層次化/巢狀資料的原生支援
- 沒有內建型別系統
- 字元編碼問題（尤其是與 Excel 配合使用時）
- 區域特定的變體（逗號與分號分隔符）
- 難以並行處理
- 處理嵌入的換行符或分隔符字元時存在挑戰
流式處理和追加友好的特性
在社群討論中，CSV 最受讚揚的屬性之一是其可流式處理性。與 Parquet 等面向列的格式不同，CSV 可以逐行讀取，記憶體需求最小。這使得它在處理資源受限系統上的大型資料集時特別有價值。此外，追加新資料就像在檔案末尾新增行一樣簡單，這一特性被原文和眾多評論者所強調。
這一特性使 CSV 在物聯網和嵌入式系統等場景中特別有價值，在這些場景中，開發人員欣賞能夠在不將整個資料集載入到記憶體中的情況下增量處理資料的能力。一位評論者分享了他們使用基於 Raspberry Pi 的遙測系統的經驗，指出在嘗試了 SQLite（在電源迴圈期間容易損壞）和 Parquet（追加操作證明很困難）之後，他們因其在資源受限環境中的可靠性和簡單性而回歸到 CSV。
Excel 因素
CSV 與電子表格應用程式（特別是 Microsoft Excel）之間的關係在社群討論中成為一個重要的痛點。許多使用者報告了使用 Excel 處理 CSV 檔案的挫折，包括字元編碼、特定地區的小數分隔符和自動資料型別轉換的問題。
例如，在非美國地區，由於逗號被用作小數分隔符，Excel 可能使用分號而不是逗號作為分隔符。此外，Excel 以靜默方式轉換匯入的資料，例如轉換看起來像日期的內容或在沒有警告的情況下刪除列。一些評論者指出，使用 Excel 資料選項卡中特定的從文字/CSV匯入功能比直接開啟 CSV 檔案提供更好的結果。
討論中提到的常見 CSV 替代格式：
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JSON/JSONL（按行分隔的 JSON）
- 更適合層次結構資料
- 具有型別和標準化
- 對於表格資料比 CSV 更冗長
- 使用按行分隔格式時可流式處理
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Parquet
- 面向列的格式，非常適合分析
- 強大的壓縮和型別安全
- 不適合追加操作
- 需要更專業的工具
-
TSV（製表符分隔值）
- 與 CSV 類似但使用製表符作為分隔符
- 與資料內容衝突的可能性較小
- 純文字中視覺對齊更好
- 仍然具有 CSV 的許多侷限性
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SQLite
- 提供結構和型別安全
- 自包含且便攜
- 實現較為複雜
- 在某些情況下（如斷電）有損壞風險
現代替代品和使用案例
在為 CSV 的優點辯護的同時，社群討論也強調了替代品閃光的場景。對於具有固定模式的嚴格表格資料，Parquet 等格式在壓縮、基於列的操作和型別安全方面提供了顯著優勢。對於層次資料，JSON（特別是換行分隔的 JSON 或 JSONL）提供了更自然的表示。
許多專業人士表示，他們針對不同目的使用不同的格式：CSV 用於快速資料探索、人類可讀性和簡單資料交換；Parquet 或類似格式用於分析工作負載；JSON 用於 API 響應或複雜的巢狀資料結構。有些人建議將 SQLite 作為一種交換格式，它比 CSV 提供更多結構，同時保持良好的工具支援。
討論揭示，資料專業人士很少將格式視為競爭替代品，而是將其視為不同場景的互補工具。選擇通常取決於資料複雜性、效能要求和所涉及的工具生態系統等因素。
總之，儘管存在缺陷且有更復雜的替代品可用，但由於其簡單性、普遍支援以及在流式處理和追加操作方面的特殊優勢，CSV 仍然是資料生態系統的重要組成部分。CSV 似乎不會被取代，而是將繼續與較新的格式共存，每種格式在複雜的資料交換領域中滿足不同的需求。