csv大文件处理方案-数据量超表格最大容纳行数解决方案
结论先行
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Windows系统查看：下载Emeditor查看--推荐
Mac系统查看：Vscode查看
汇总计算
优雅方式
- 表格的Power pivot
- Tableau
- 编程计算
不优雅但可行方法
切分为多个小文件
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linux使用split命令切分
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使用工具切分--推荐
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编程切分--适合懂编程小伙伴
情况
1.一个表格sheet最大容纳数据量104万行，数量太大不宜用表格装载数据，使用csv格式装载数据（表格设计不是用来存储数据的，存储数据用数据库）
2.csv为逗号分割符文件（处理数据一种很好的格式），本质为文本文件，数据量不大可用表格直接打开，数据量大建议用文本编辑器EmEditor（只有Windows系统有此软件）打开，此编辑器会对csv文件特殊排版处理
3.如果表格打开csv文件是乱码，请用文本编辑器打开转换成ANSI编码（也可以不转换编码，用表格里的数据->获取外部数据->自文本导入）
4.数据量104万以上的数据量表格计算方法
a.使用office 2013以上版本的Power pivot进行计算，对表格使用水平要求很高，能否计算出来还和计算机内存有关
b.使用tableau等BI工具计算
c.先细分好几个小表格计算，再合并汇总数据，此法及其麻烦，非常不建议此方法（不符合批量操作原则）
产生这种需求原因：
1.大部分是对表格不熟悉，不知道104万行以上对表格意味着什么
2.有一部分需要这数据，但不知道数据有多少，一查发现超104万行
3.一部分对数据不信任与不放心
4.极个别需求确实逃不开104万行数据的（主要是要明细数据）
正确解决方案：
1.对于原因1与原因2，弄清楚需求方要做什么，做这件事的流程是什么，主要关键变量是什么。
经典案例：某同事，要了半年某省结算记录（2000万左右数据量），原因是他们领导一句话要分析某某数据。正确做法就给相对应类型数据的统计即可。
2.没有信任成本会比较高昂，难以把控做事的粒度。
替代方案：
给统计数据+SQL截图+抽样明细
经典案例：一同事，曾经经常想要1000多万明细，他对数据不放心，想存底留一份数据以后备用。问了几个问题，数据以后你看吗，你用什么打开这数据，你怎么计算这数据，你主要看数据的什么指标。发现数据给他他什么都做不了，然后给他了解决方案，他要的数据主要就是看月份、金额，以后只要统计即可。
3.有极个别需求确实逃不开明细的
有极个别需求必须要超过104万行以上数据，也归属在不合理需求范畴，因为是绝大部分需求方处理不了这数据。
弄清楚为什么必须得是明细，我们能在明细级别上，根据对应要求在系统里帮忙实现吗
现实状况
1.解释这件事有时费时费力，个人时间、精力往往不够，数据先直接给需求方csv格式
2.不是对方业务线，不了解需求方业务，想帮忙处理也发现较难（我有数据处理技术无业务技术逻辑，对方有业务技术逻辑但没处理这数据的技术）
总结
百万，千万级别数据，人看不过来，表格难以处理。正确做法是知道自己要做什么，是求和还是计数。清楚了自己要做什么，数据才有意义。需求合不合理只是相对的，如果对方完全有技术能力处理大型数据，需求是合理的。实际大部分需求方都没这种能力，大部分是要把表格拆成好几个表，再计算，计算完再合并，这是很不提倡的做法，但对于他们可能确是唯一的处理方法。
Changelog
210122新增结论先行
191213新增原因
180807创建