Trong thế giới các định dạng trao đổi dữ liệu, ít có định dạng nào thể hiện sức sống bền bỉ như định dạng khiêm tốn CSV (Comma-Separated Values - Giá trị phân cách bằng dấu phẩy). Mặc dù thường xuyên có những tuyên bố về sự suy tàn sắp tới của nó để nhường chỗ cho các giải pháp thay thế hiện đại hơn như Parquet, JSON, hoặc MessagePack, CSV vẫn tiếp tục được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Một bài viết gần đây bảo vệ CSV đã làm dấy lên cuộc thảo luận sôi nổi giữa các nhà phát triển và chuyên gia dữ liệu về điểm mạnh và điểm yếu của định dạng này trong hệ sinh thái dữ liệu ngày nay.
Sự đơn giản bền bỉ của CSV
Điểm mạnh chính của CSV nằm ở sự đơn giản đáng kinh ngạc của nó. Đặc tả rất đơn giản: dấu phẩy phân cách các giá trị, dòng mới phân cách các hàng, với dấu ngoặc kép xử lý các trường hợp đặc biệt. Sự đơn giản này làm cho CSV dễ tiếp cận ngay lập tức đối với cả người mới bắt đầu lẫn người có kinh nghiệm. Tuy nhiên, sự đơn giản rõ ràng này cũng là con dao hai lưỡi. Như nhiều người bình luận đã chỉ ra, đặc tả lỏng lẻo của CSV đã dẫn đến sự phổ biến của các triển khai và phương ngữ hơi khác nhau, tạo ra những cơn đau đầu về khả năng tương thích.
CSV không phải là một đặc tả, mà là một tập hợp các định dạng liên quan lỏng lẻo trông giống nhau thoáng qua. Có lý do tại sao các trình phân tích CSV đầy đủ thường có rất nhiều tùy chọn để xử lý tất cả các phương ngữ khác nhau.
Việc thiếu một tiêu chuẩn được tuân thủ phổ biến có nghĩa là các nhà phát triển thường gặp phải vấn đề với mã hóa ký tự, kết thúc dòng (CR, LF, hoặc CRLF), và cơ chế trích dẫn. Mặc dù RFC 4180 đã cố gắng chuẩn hóa CSV vào năm 2005, nó xuất hiện sau hàng thập kỷ của các triển khai khác nhau và không giải quyết đầy đủ việc xử lý Unicode.
Điểm mạnh và điểm yếu của định dạng CSV
Điểm mạnh:
- Đặc tả đơn giản, dễ hiểu
- Định dạng văn bản thuần túy, con người có thể đọc được và mở được bằng bất kỳ trình soạn thảo văn bản nào
- Có khả năng truyền tải dữ liệu (có thể đọc từng dòng một với bộ nhớ tối thiểu)
- Dễ dàng bổ sung dữ liệu mới
- Hỗ trợ phổ biến trên các ngôn ngữ lập trình và công cụ
- Kiểu dữ liệu động (linh hoạt trong phân tích cú pháp)
- Biểu diễn ngắn gọn với chi phí tối thiểu
- Có thể đọc ngược (đọc các dòng cuối một cách hiệu quả)
Điểm yếu:
- Thiếu tiêu chuẩn hóa dẫn đến vấn đề về tính tương thích
- Cơ chế trích dẫn tạo ra "hiệu ứng không cục bộ" (rủi ro hỏng dữ liệu)
- Không hỗ trợ tự nhiên cho dữ liệu phân cấp/lồng nhau
- Không có hệ thống kiểu dữ liệu tích hợp
- Vấn đề mã hóa ký tự (đặc biệt với Excel)
- Biến thể theo ngôn ngữ địa phương (dấu phân cách dấu phẩy so với dấu chấm phẩy)
- Khó khăn trong xử lý song song
- Thách thức với các ký tự xuống dòng hoặc ký tự phân cách nhúng
Tính chất thân thiện với luồng và phụ thêm
Một trong những thuộc tính được khen ngợi nhất của CSV trong cuộc thảo luận cộng đồng là khả năng luồng hóa của nó. Không giống như các định dạng theo cột như Parquet, CSV có thể được đọc từng dòng với yêu cầu bộ nhớ tối thiểu. Điều này làm cho nó đặc biệt có giá trị cho việc xử lý các tập dữ liệu lớn trên hệ thống có tài nguyên hạn chế. Ngoài ra, việc thêm dữ liệu mới đơn giản như thêm các dòng vào cuối tệp, một tính năng được nhấn mạnh bởi cả bài viết gốc và nhiều người bình luận.
Đặc điểm này làm cho CSV đặc biệt có giá trị trong các kịch bản như IoT và hệ thống nhúng, nơi các nhà phát triển đánh giá cao khả năng làm việc với dữ liệu theo từng phần mà không cần tải toàn bộ tập dữ liệu vào bộ nhớ. Một người bình luận đã chia sẻ kinh nghiệm của họ với hệ thống đo lường từ xa dựa trên Raspberry Pi, lưu ý rằng sau khi thử nghiệm SQLite (bị hỏng trong các chu kỳ mất điện) và Parquet (khó khăn cho các hoạt động phụ thêm), họ đã quay trở lại CSV vì độ tin cậy và đơn giản của nó trong môi trường tài nguyên hạn chế.
Yếu tố Excel
Mối quan hệ giữa CSV và các ứng dụng bảng tính, đặc biệt là Microsoft Excel, nổi lên như một điểm đau đáng kể trong cuộc thảo luận cộng đồng. Nhiều người dùng báo cáo sự thất vọng với cách Excel xử lý các tệp CSV, bao gồm các vấn đề với mã hóa ký tự, dấu phân cách thập phân theo ngôn ngữ địa phương, và chuyển đổi kiểu dữ liệu tự động.
Ví dụ, ở các quốc gia không phải Mỹ, Excel có thể sử dụng dấu chấm phẩy thay vì dấu phẩy làm dấu phân cách do dấu phẩy được sử dụng làm dấu phân cách thập phân. Ngoài ra, Excel được biết đến với việc âm thầm biến đổi dữ liệu khi nhập, chẳng hạn như chuyển đổi những gì trông giống như ngày tháng hoặc bỏ qua cột mà không cảnh báo. Một số người bình luận lưu ý rằng việc sử dụng chức năng nhập From text/CSV cụ thể trong tab Data của Excel cung cấp kết quả tốt hơn so với việc chỉ mở tệp CSV trực tiếp.
Các Giải Pháp Thay Thế CSV Phổ Biến Được Đề Cập Trong Cuộc Thảo Luận:
-
JSON/JSONL (JSON phân cách bằng dòng mới)
- Tốt hơn cho dữ liệu phân cấp
- Có kiểu dữ liệu và tiêu chuẩn hóa
- Dài dòng hơn CSV cho dữ liệu dạng bảng
- Có thể truyền dữ liệu theo luồng khi sử dụng định dạng phân cách bằng dòng mới
-
Parquet
- Định dạng theo cột lý tưởng cho phân tích
- Nén mạnh và an toàn về kiểu dữ liệu
- Không thân thiện với việc thêm dữ liệu
- Yêu cầu công cụ chuyên dụng hơn
-
TSV (Giá Trị Phân Cách Bằng Tab)
- Tương tự như CSV nhưng sử dụng tab làm dấu phân cách
- Ít có khả năng xung đột với nội dung dữ liệu
- Căn chỉnh trực quan tốt hơn trong văn bản thuần túy
- Vẫn có nhiều hạn chế như CSV
-
SQLite
- Cung cấp cấu trúc và an toàn kiểu dữ liệu
- Độc lập và di động
- Phức tạp hơn để triển khai
- Rủi ro hỏng dữ liệu trong một số tình huống nhất định (mất điện)
Giải pháp thay thế hiện đại và trường hợp sử dụng
Trong khi bảo vệ ưu điểm của CSV, cuộc thảo luận cộng đồng cũng nhấn mạnh các kịch bản mà các giải pháp thay thế tỏa sáng. Đối với dữ liệu bảng nghiêm ngặt với lược đồ cố định, các định dạng như Parquet cung cấp những lợi thế đáng kể về mặt nén, các hoạt động dựa trên cột, và an toàn kiểu. Đối với dữ liệu phân cấp, JSON (đặc biệt là JSON phân cách bằng dòng mới hoặc JSONL) cung cấp biểu diễn tự nhiên hơn.
Nhiều chuyên gia cho biết họ sử dụng các định dạng khác nhau cho các mục đích khác nhau: CSV cho khám phá dữ liệu nhanh chóng, khả năng đọc của con người, và trao đổi dữ liệu đơn giản; Parquet hoặc các định dạng tương tự cho khối lượng công việc phân tích; và JSON cho phản hồi API hoặc cấu trúc dữ liệu lồng nhau phức tạp. Một số đề xuất SQLite như một định dạng trao đổi cung cấp cấu trúc hơn so với CSV trong khi vẫn duy trì hỗ trợ công cụ tốt.
Cuộc thảo luận cho thấy các chuyên gia dữ liệu hiếm khi xem các định dạng là các giải pháp thay thế cạnh tranh mà thay vào đó là các công cụ bổ sung cho các kịch bản khác nhau. Lựa chọn thường phụ thuộc vào các yếu tố như độ phức tạp của dữ liệu, yêu cầu hiệu suất và hệ sinh thái của các công cụ liên quan.
Tóm lại, mặc dù có những khuyết điểm và sự sẵn có của các giải pháp thay thế tinh vi hơn, CSV vẫn là một phần quan trọng của hệ sinh thái dữ liệu nhờ vào sự đơn giản, hỗ trợ phổ biến, và điểm mạnh đặc biệt trong các hoạt động luồng và phụ thêm. Thay vì bị thay thế, có vẻ như CSV sẽ tiếp tục tồn tại cùng với các định dạng mới hơn, mỗi định dạng phục vụ các nhu cầu khác nhau trong bối cảnh phức tạp của việc trao đổi dữ liệu.
Tham khảo: A love letter to the CSV format