Parquet vs CSV vs Excel: 完全なフォーマット比較 (2025)

適切なデータ形式を選択することは大きな違いを生みます。最適なパフォーマンスのために各形式をいつ使用するかをご説明します。

格式快速指南

格式	最適用於	檔案大小	速度	最大列數	相容性
Excel (.xlsx)	公式、格式化、商業報告	中等	慢	最多 100 萬列	✅ 通用
CSV (.csv)	簡單資料、通用相容性	大	中等	無限制	✅ 通用
Parquet (.parquet)	大數據、快速查詢、分析	小	非常快	無限制	⚠️ 資料工具

大數據的贏家：Parquet

當您有超過 1000 萬列、需要快速篩選/搜尋、對相同資料進行重複分析，或處理大型檔案（數 GB）時，Parquet 比 CSV 或 Excel 快 10-100 倍，且體積小 80-90%。

⭐

Parquet (.parquet) - 大數據最佳選擇

檔案大小

比 CSV 小 80-90%

速度

查詢速度快 10-100 倍

最大列數

無限制（數十億以上）

相容性

資料工具（Diwadi、pandas、Spark）

優點：

✅ 欄位式儲存 = 查詢速度快 10-100 倍（特別是欄位特定操作）
✅ 比 CSV 小 80-90%（內建壓縮，通常 5-10 倍）
✅ 保留結構定義（資料類型、欄位名稱）
✅ 業界標準（Apache 開源）
✅ 支援數十億列（無實際限制）

何時使用 Parquet：

• 超過 1000 萬列
• 需要快速篩選/搜尋
• 大型檔案（數 GB 的 CSV）
• 重複分析（載入一次，多次查詢）
• 資料工程工作流程

效能範例（1 億列）：

CSV：檔案大小：20 GB | 開啟時間：5 分鐘 | 篩選時間：3 分鐘

Parquet：檔案大小：4 GB（小 80%）| 開啟時間：10 秒（快 30 倍）| 篩選時間：2 秒（快 90 倍）

CSV (.csv) - 通用相容性

檔案大小

大（無壓縮）

速度

中等

優點：

✅ 通用相容性（Excel、Sheets、pandas、SQL 等）
✅ 人類可讀（可用文字編輯器開啟）
✅ 格式簡單（僅逗號分隔值）
✅ 無限列數（無硬性限制）
✅ 易於建立/編輯

缺點：

❌ 檔案較大（無壓縮）
❌ 查詢較慢（必須掃描整個檔案）
❌ 無結構定義（所有值皆為文字）

何時使用 CSV：

• 需要通用相容性
• 與他人分享（每個人都能開啟 CSV）
• 簡單資料（無巢狀結構）
• 100 萬至 1 億列（若速度非關鍵）

Excel (.xlsx) - 商業報告

檔案大小

中等（壓縮的 XML）

最大列數

1,048,576（硬性限制）

優點：

✅ 公式（計算、VLOOKUP、樞紐分析表）
✅ 格式化（顏色、字型、框線）
✅ 圖表/圖形（視覺化）
✅ 多個工作表（組織資料）
✅ 商業界通用

缺點：

❌ 100 萬列限制（硬性上限）
❌ 效能緩慢（超過 10 萬列 = 凍結/當機）
❌ 不適合資料處理

何時使用 Excel：

• 少於 100 萬列
• 需要公式、格式化、圖表
• 標準商業報告
• 與非技術人員分享

效能比較（1000 萬列）

操作	Excel	CSV	Parquet
檔案大小	❌ 無法建立	2.5 GB	500 MB（小 80%）
開啟時間	❌ 無法開啟	10 秒	2 秒（快 5 倍）
篩選列	❌ 不適用	30 秒	<1 秒（快 30 倍）⚡
搜尋	❌ 不適用	25 秒	<1 秒（快 25 倍）⚡
排序	❌ 不適用	60 秒	2 秒（快 30 倍）⚡
欄位加總	❌ 不適用	15 秒	<1 秒（快 15 倍）⚡

為什麼 Parquet 更快

Parquet 使用欄位式儲存 - 按欄位而非列來儲存資料。當篩選或搜尋時，Parquet 只讀取相關欄位，而非整個檔案。這使得欄位特定操作比 CSV 快 10-100 倍。

何時使用各種格式

使用 Excel (.xlsx) 的情況：

✅ 檔案少於 10 萬列（Excel 效能良好）
✅ 需要公式（SUM、VLOOKUP、樞紐分析表）
✅ 需要格式化（顏色、圖表、視覺化）
✅ 與商業用戶分享（通用格式）
✅ 建立報告（儀表板、簡報）

不要使用 Excel 的情況：檔案超過 100 萬列（硬性限制）、Excel 當機/凍結，或需要快速查詢

使用 CSV (.csv) 的情況：

✅ 需要通用相容性（任何工具都能開啟）
✅ 簡單資料（無公式，僅數值）
✅ 100 萬至 1000 萬列（Excel 無法處理，但 CSV 可以）
✅ 系統之間的匯出/匯入
✅ 需要人類可讀格式

不要使用 CSV 的情況：檔案太大（超過 5 GB）- 請改用 Parquet

使用 Parquet (.parquet) 的情況：⚡

✅ 超過 1000 萬列（大數據）
✅ 需要速度（篩選/搜尋快 10-100 倍，特別是欄位操作）
✅ 大型檔案（Parquet 小 80-90%）
✅ 重複分析（載入一次，多次查詢）
✅ 資料工程（ETL 管線、分析）

轉換為 Parquet →

結論：2025 資料格式策略

1. 使用 Excel 製作商業報告（少於 100 萬列，需要格式化/公式）

2. 使用 CSV 確保相容性（分享、通用存取）

3. 使用 Parquet 處理大數據（超過 1000 萬列，需要速度）

最佳工作流程：

• 來源資料 → Parquet（快速分析）
• 分析結果 → CSV/Excel（分享）

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