Parquet vs CSV vs Excel: Comparație Completă de Formate (2025)
Alegerea formatului de date corect face o imensă diferență. Iată când să utilizați fiecare format pentru performanță optimă.
快速格式指南
| 格式 | 最適用於 | 檔案大小 | 速度 | 最大列數 | 相容性 |
|---|---|---|---|---|---|
| Excel (.xlsx) | 公式、格式設定、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、資料分析 | 小 | 非常快 | 無限制 | ⚠️ 資料工具 |
大數據的贏家：Parquet
當您有超過 1000 萬列資料、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，檔案小 80-90%。
Parquet (.parquet) - 最適合大數據
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）
- ✅ 保留結構描述（資料類型、欄位名稱）
- ✅ 業界標準（Apache 開源）
- ✅ 可處理數十億列（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）
- ✅ 簡單格式（只是逗號分隔值）
- ✅ 無列數限制（無硬性限制）
- ✅ 容易建立/編輯
缺點：
- ❌ 大型檔案（無壓縮）
- ❌ 查詢速度慢（必須掃描整個檔案）
- ❌ 無結構描述（所有值都是文字）
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 萬到 1 億列（如果速度不是關鍵）
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）
- ✅ 格式設定（顏色、字型、框線）
- ✅ 圖表/圖形（視覺化）
- ✅ 多工作表（組織資料）
- ✅ 商業環境中通用
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、格式設定、圖表
- • 標準商業報告
- • 與非技術使用者分享
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）⚡ |
為何 Parquet 更快
Parquet 使用欄式儲存——它按欄而非按列儲存資料。在篩選或搜尋時，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) 的時機：
- ✅ 檔案少於 10 萬列（Excel 效能良好）
- ✅ 需要公式（SUM、VLOOKUP、樞紐分析表）
- ✅ 需要格式設定（顏色、圖表、視覺化）
- ✅ 與商業使用者分享（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) 的時機：
- ✅ 需要通用相容性（任何工具都能開啟）
- ✅ 簡單資料（無公式，只有數值）
- ✅ 100 萬到 1000 萬列（Excel 無法處理，但 CSV 可以）
- ✅ 在系統之間匯出/匯入
- ✅ 需要人類可讀格式
不要使用 CSV 的情況：檔案很大（超過 5 GB）——改用 Parquet
使用 Parquet (.parquet) 的時機：⚡
- ✅ 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）
結論：2025 資料格式策略
1. 使用 Excel 製作商業報告（少於 100 萬列，需要格式設定/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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