Dalam dunia format pertukaran data, sedikit yang menunjukkan daya tahan seperti format CSV (Comma-Separated Values) yang sederhana. Meskipun sering dinyatakan akan segera ditinggalkan demi alternatif yang lebih modern seperti Parquet, JSON, atau MessagePack, CSV terus digunakan secara luas di berbagai industri. Sebuah artikel baru-baru ini yang membela CSV telah memicu diskusi intens di antara para pengembang dan profesional data tentang kekuatan dan kelemahan format ini dalam ekosistem data saat ini.
Kesederhanaan Abadi CSV
Kekuatan utama CSV terletak pada kesederhanaannya yang luar biasa. Spesifikasinya sederhana: koma memisahkan nilai, baris baru memisahkan baris, dengan tanda kutip untuk menangani kasus-kasus khusus. Kesederhanaan ini membuat CSV langsung dapat diakses oleh pemula dan veteran. Namun, kesederhanaan yang tampak ini juga merupakan pedang bermata dua. Seperti yang ditunjukkan banyak komentator, spesifikasi CSV yang longgar telah menyebabkan proliferasi implementasi dan dialek yang sedikit berbeda, menciptakan masalah kompatibilitas.
CSV bukanlah sebuah spesifikasi, melainkan sekumpulan format yang saling terkait secara longgar yang tampak mirip sekilas. Ada alasan mengapa parser CSV yang lengkap biasanya memiliki banyak pengaturan untuk menangani semua dialek yang ada.
Kurangnya standar yang diikuti secara universal berarti pengembang sering menghadapi masalah dengan pengkodean karakter, akhiran baris (CR, LF, atau CRLF), dan mekanisme pengutipan. Meskipun RFC 4180 mencoba untuk menstandarisasi CSV pada tahun 2005, itu datang setelah puluhan tahun implementasi yang bervariasi dan tidak menangani Unicode secara memadai.
Kekuatan dan Kelemahan Format CSV
Kekuatan:
- Spesifikasi sederhana yang mudah dipahami
- Format teks biasa yang dapat dibaca oleh manusia dan editor teks apapun
- Dapat dialirkan (bisa dibaca baris per baris dengan memori minimal)
- Mudah untuk menambahkan data baru
- Dukungan universal di berbagai bahasa pemrograman dan alat
- Tipe dinamis (fleksibilitas dalam penguraian)
- Representasi ringkas dengan overhead minimal
- Dapat dibaca terbalik (dapat membaca baris terakhir secara efisien)
Kelemahan:
- Kurangnya standardisasi menyebabkan masalah kompatibilitas
- Mekanisme pengutipan menciptakan "efek non-lokal" (risiko kerusakan data)
- Tidak ada dukungan asli untuk data hierarkis/bersarang
- Tidak memiliki sistem tipe bawaan
- Masalah pengkodean karakter (terutama dengan Excel)
- Variasi spesifik lokal (pemisah koma vs titik koma)
- Sulit untuk memparalelkan pemrosesan
- Tantangan dengan baris baru tertanam atau karakter pembatas
Sifat Streaming dan Ramah Penambahan
Salah satu atribut CSV yang paling dipuji dalam diskusi komunitas adalah kemampuan streamingnya. Tidak seperti format berorientasi kolom seperti Parquet, CSV dapat dibaca baris demi baris dengan kebutuhan memori minimal. Ini membuatnya sangat berharga untuk memproses dataset besar pada sistem dengan sumber daya terbatas. Selain itu, menambahkan data baru semudah menambahkan baris di akhir file, fitur yang disorot oleh artikel asli dan banyak komentator.
Karakteristik ini membuat CSV sangat berharga dalam skenario seperti IoT dan sistem tertanam, di mana pengembang menghargai kemampuan untuk bekerja dengan data secara bertahap tanpa memuat seluruh dataset ke dalam memori. Seorang komentator berbagi pengalaman mereka dengan sistem telemetri berbasis Raspberry Pi, mencatat bahwa setelah mencoba SQLite (yang mengalami kerusakan selama siklus daya) dan Parquet (yang terbukti sulit untuk operasi penambahan), mereka kembali ke CSV karena keandalan dan kesederhanaannya dalam lingkungan dengan sumber daya terbatas.
Faktor Excel
Hubungan antara CSV dan aplikasi spreadsheet, terutama Microsoft Excel, muncul sebagai titik sakit yang signifikan dalam diskusi komunitas. Banyak pengguna melaporkan frustrasi dengan penanganan file CSV oleh Excel, termasuk masalah dengan pengkodean karakter, pemisah desimal khusus lokasi, dan konversi tipe data otomatis.
Misalnya, di lokasi non-AS, Excel mungkin menggunakan titik koma alih-alih koma sebagai pemisah karena koma digunakan sebagai pemisah desimal. Selain itu, Excel dikenal dapat mengubah data secara diam-diam saat impor, seperti mengkonversi apa yang terlihat seperti tanggal atau menghapus kolom tanpa peringatan. Beberapa komentator mencatat bahwa menggunakan fungsi impor From text/CSV khusus di tab Data Excel memberikan hasil yang lebih baik daripada sekadar membuka file CSV secara langsung.
Alternatif CSV Umum yang Disebutkan dalam Diskusi:
-
JSON/JSONL (JSON dengan pemisah baris baru)
- Lebih baik untuk data hierarkis
- Memiliki tipe dan standarisasi
- Lebih bertele-tele daripada CSV untuk data tabular
- Dapat dialirkan (streamable) ketika menggunakan format dengan pemisah baris baru
-
Parquet
- Format berorientasi kolom yang ideal untuk analitik
- Kompresi yang kuat dan keamanan tipe
- Tidak ramah untuk penambahan data
- Membutuhkan alat yang lebih khusus
-
TSV (Tab-Separated Values)
- Mirip dengan CSV tetapi menggunakan tab sebagai pemisah
- Lebih kecil kemungkinannya untuk bertentangan dengan konten data
- Perataan visual yang lebih baik dalam teks biasa
- Masih memiliki banyak keterbatasan CSV
-
SQLite
- Menyediakan struktur dan keamanan tipe
- Mandiri dan portabel
- Lebih kompleks untuk diimplementasikan
- Risiko korupsi data dalam skenario tertentu (pemadaman listrik)
Alternatif Modern dan Kasus Penggunaan
Sambil membela kelebihan CSV, diskusi komunitas juga menyoroti skenario di mana alternatif lain lebih unggul. Untuk data tabular ketat dengan skema tetap, format seperti Parquet menawarkan keunggulan signifikan dalam hal kompresi, operasi berbasis kolom, dan keamanan tipe. Untuk data hierarkis, JSON (terutama JSON yang dibatasi baris baru atau JSONL) menyediakan representasi yang lebih alami.
Banyak profesional menunjukkan bahwa mereka menggunakan format berbeda untuk tujuan berbeda: CSV untuk eksplorasi data cepat, keterbacaan manusia, dan pertukaran data sederhana; Parquet atau format serupa untuk beban kerja analitik; dan JSON untuk respons API atau struktur data bersarang yang kompleks. Beberapa menyarankan SQLite sebagai format pertukaran yang menawarkan struktur lebih dari CSV sambil mempertahankan dukungan alat yang baik.
Diskusi mengungkapkan bahwa para profesional data jarang melihat format sebagai alternatif yang bersaing tetapi lebih sebagai alat pelengkap untuk skenario yang berbeda. Pilihan sering bergantung pada faktor seperti kompleksitas data, persyaratan kinerja, dan ekosistem alat yang terlibat.
Sebagai kesimpulan, meskipun memiliki kekurangan dan tersedianya alternatif yang lebih canggih, CSV tetap menjadi bagian penting dari ekosistem data karena kesederhanaannya, dukungan universal, dan kekuatan khususnya dalam operasi streaming dan penambahan. Alih-alih digantikan, tampaknya CSV akan terus hidup berdampingan dengan format yang lebih baru, masing-masing melayani kebutuhan berbeda dalam lanskap pertukaran data yang kompleks.
Referensi: A love letter to the CSV format