Go를 사용한 대규모 CSV 처리

아이디어는 다음과 같습니다.

대형 더미 CSV(100만 행)에 고객 데이터 샘플이 포함되어 있으며 아래 목표에 따라 처리를 수행합니다.

• CSV에서 데이터 추출
• 데이터/행 수 계산
• 도시별 고객 수를 그룹화
• 고객 수를 기준으로 도시를 높은 것부터 낮은 것 순으로 정렬
• 처리 시간 계산

고객의 샘플 CSV는 여기에서 다운로드할 수 있습니다 https://github.com/datablist/sample-csv-files

데이터 로드 및 추출

분명히 Go에는 CSV 처리를 위한 표준 lib가 있습니다. 더 이상 문제를 해결하기 위해 제3자 의존성이 필요하지 않습니다. 이는 좋은 일입니다. 따라서 해결책은 매우 간단합니다.

  // open the file to a reader interface
  c, err := os.Open("../data/customers-1000000.csv")
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  defer c.Close()

  // load file reader into csv reader
  // Need to set FieldsPerRecord to -1 to skip fields checking
  r := csv.NewReader(c)
  r.FieldsPerRecord = -1
  r.ReuseRecord = true
  records, err := r.ReadAll()
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }

1. 주어진 경로에서 파일을 엽니다
2. 열린 파일을 csv 리더로 로드
3. 추출된 모든 csv 레코드/행 값을 나중에 처리하기 위해 레코드 조각에 보관합니다

FieldsPerRecord는 -1로 설정됩니다. 필드나 열 개수가 형식마다 다를 수 있으므로 행에서 필드 확인을 건너뛰고 싶기 때문입니다.

이 상태에서는 이미 csv의 모든 데이터를 로드하고 추출할 수 있으며 다음 처리 상태로 이동할 준비가 되어 있습니다. 또한 len(records) 함수를 사용하여 CSV의 행 수를 알 수 있습니다.

총 고객을 각 도시로 그룹화

이제 기록을 반복하여 도시 이름과 총 고객이 다음과 같은 지도를 만들 수 있습니다.

["Jakarta": 10, "Bandung": 200, ...]

csv 행의 도시 데이터는 7번째 인덱스에 위치하며 코드는 다음과 같습니다

  // create hashmap to populate city with total customers based on the csv data rows
  // hashmap will looks like be ["city name": 100, ...]
  m := map[string]int{}
  for i, record := range records {
    // skip header row
    if i == 0 {
    continue
    }
    if _, found := m[record[6]]; found {
      m[record[6]]++
    } else {
      m[record[6]] = 1
    }
  }

도시 지도가 없으면 새 지도를 만들고 총 고객 수를 1로 설정하세요. 그렇지 않으면 해당 도시의 총 수를 늘리세요.

이제 우리는 도시 컬렉션과 그 안에 있는 고객 수를 포함하는 지도 m을 갖게 되었습니다. 이 시점에서 우리는 각 도시의 고객 수를 그룹화하는 문제를 이미 해결했습니다.

총 고객 수가 가장 높은 정렬

표준 라이브러리에 지도를 정렬하는 기능이 있는지 찾아보았지만 아쉽게도 찾을 수 없었습니다. 인덱스 위치를 기준으로 데이터 순서를 재정렬할 수 있으므로 슬라이스에 대해서만 정렬이 가능합니다. 그럼, 현재 지도에서 한 조각을 만들어 보겠습니다.

// convert to slice first for sorting purposes
dc := []CityDistribution{}
for k, v := range m {
  dc = append(dc, CityDistribution{City: k, CustomerCount: v})
}

이제 CustomerCount를 기준으로 가장 높은 것에서 가장 낮은 것으로 정렬하는 방법은 무엇입니까? 이에 대한 가장 일반적인 알고리즘은 버블 쇼트를 사용하는 것입니다. 가장 빠르지는 않지만 작업을 수행할 수 있습니다.

버블 정렬은 인접한 요소의 순서가 잘못된 경우 반복적으로 교체하여 작동하는 가장 간단한 정렬 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 평균 및 최악의 경우 시간 복잡도가 상당히 높기 때문에 대규모 데이터 세트에는 적합하지 않습니다.

참고: https://www.geeksforgeeks.org/bubble-sort-algorithm/

슬라이스를 사용하면 데이터를 반복하여 인덱스의 다음 값을 확인하고 현재 데이터가 다음 인덱스보다 작으면 교체합니다. 자세한 알고리즘은 참고사이트에서 확인하실 수 있습니다.

이제 정렬 과정은 다음과 같을 수 있습니다

  // open the file to a reader interface
  c, err := os.Open("../data/customers-1000000.csv")
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  defer c.Close()

  // load file reader into csv reader
  // Need to set FieldsPerRecord to -1 to skip fields checking
  r := csv.NewReader(c)
  r.FieldsPerRecord = -1
  r.ReuseRecord = true
  records, err := r.ReadAll()
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }

루프가 끝날 때쯤 최종 조각은 정렬된 데이터를 제공합니다.

처리 시간 계산

처리 시간을 계산하는 것은 매우 간단합니다. 프로그램의 기본 프로세스를 실행하기 전과 후에 타임스탬프를 얻어 차이를 계산합니다. Go에서는 접근 방식이 충분히 간단해야 합니다.

["Jakarta": 10, "Bandung": 200, ...]

결과

명령어로 프로그램 실행

  // create hashmap to populate city with total customers based on the csv data rows
  // hashmap will looks like be ["city name": 100, ...]
  m := map[string]int{}
  for i, record := range records {
    // skip header row
    if i == 0 {
    continue
    }
    if _, found := m[record[6]]; found {
      m[record[6]]++
    } else {
      m[record[6]] = 1
    }
  }

행수, 정렬된 데이터, 처리 시간이 인쇄됩니다. 아래와 같습니다:

Go 성능 역시 100만행 csv를 1초 안에 처리!

완성된 모든 코드는 이미 내 Github 저장소에 게시되어 있습니다.

https://github.com/didikz/csv-processing/tree/main/golang

교훈을 얻었습니다

• Go의 CSV 처리는 이미 표준 lib에서 사용 가능하므로 타사 lib를 사용할 필요가 없습니다
• 데이터 처리는 매우 쉽습니다. 데이터를 수동으로 정렬해야 하기 때문에 데이터를 정렬하는 방법을 찾는 것이 어려웠습니다

무엇이 떠오르나요?

매핑할 CSV를 추출한 모든 레코드를 루프 처리했고 ReadAll() 소스에서 확인한 경우 지정된 파일 리더를 기반으로 슬라이스를 생성하는 루프도 있기 때문에 현재 솔루션이 더욱 최적화될 수 있다고 생각했습니다. 이로 인해 1 Mil 행은 1 Mil 데이터에 대해 2 x 루프를 생성할 수 있는데 이는 좋지 않습니다.

파일 리더에서 직접 데이터를 읽을 수 있다면 맵을 직접 생성할 수 있기 때문에 루프가 1개만 필요하다고 생각했습니다. 단, 레코드 조각은 다른 곳에서는 사용되지만 이 경우에는 사용되지 않습니다.

아직 알아낼 ​​시간이 없지만 수동으로 할 경우 몇 가지 단점도 생각했습니다.

• 아마도 구문 분석 과정에서 더 많은 오류를 처리해야 할 것입니다
• 해결 방법을 고려하여 처리 시간을 줄이는 것이 얼마나 중요한지 잘 모르겠습니다

즐거운 코딩하세요!

위 내용은 Go를 사용한 대규모 CSV 처리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!