Lavorare su file CSV è molto comune se ad esempio stiamo effettuando la scrittura di un’app o customizzazioni di software a vari livelli (es. CSV province); il problema dei file CSVÂ è che in genere non esiste un vero e proprio linguaggio per interrogarne i contenuti, che vanno serviti ed effettuati sempre mediante linguaggi imperativi come Python e PHP. Da oggi pero’ esiste un’alternativa molto potente, che consiste nell’uso di tool specifici che trattano i file CSV, XML, Excel e simili “come se fossero” tabelle SQL “virtuali” di un database.
Vediamo quindi due possibili tool gratuiti che possono essere molto utili allo scopo.
Log parser di Microsoft
Log parser è lo strumento ufficiale di Microsoft che fornisce accesso a file CSV sfruttando la sintassi SQL classica, in particolare quella di MS SQL. Permette di intervenire e supporta file XML, CSV e file analoghi, strutturati per righe e per colonne, che verranno convertite in tabelle SQL sulle quali potremo effettuare ed estrarre sottoinsiemi di file via SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE. Il tool della MS lavora anche su registro eventi, file di sistema e Active Directory®, volendo. I risultati delle query possono essere formattati in modo personalizzato nell’output, oppure possono essere mantenuti su file target specifici come SQL, SYSLOG o in forma grafica.
SQL Notebook
SQL Notebook è un tool molto pratico che si usa come segue: caricate un file .CSV al suo interno (mediante il bottone in alto a destra della pagina), poi sarà convertito internamente in tabella SQL e potrete effettuare interrogazioni al suo interno come se fosse stata una tabella standard. Ad ogni file CSV può corrispondere una singola tabella, ovviamente, che sarà convertita correttamente ammesso che l’estensione sia CSV oppure JSON, XML, Excel (XLSX, XLS), OpenOffice / LibreOffice ODS, formato SQLITE, DB e formato TXT.
Il tutto viene esemplificato dalla seguente screenshot, che mostra i vari passaggi da compiere e la possibilità di effettuare query SQL sul file CSV mediante una sintassi del tipo SELECT * FROM nomefile.csv e via dicendo.
e dopo aver caricato il file potremo lanciare una query SQL del genere, come se il file CSV fosse una tabella SQL. Semplice, veloce e soprattutto molto pratico da utilizzare.
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