MS Excel kan vise 1.048.576 rækker. Selvom det kan virke som et rigtig stort antal ved normal brug, er der masser af scenarier, hvor det ikke er helt nok.

Uanset om du ser på logfiler eller store datasæt, er det nemt at støde på CSV - filer med millioner af rækker eller enorme tekstfiler. Da Excel ikke kan understøtte så store filer, hvordan åbner du dem så? Lad os finde ud af det.

Hvorfor kan normale teksteditorer^{(Normal Text Editors)} ikke åbne virkelig store filer^{(Open Really Large Files)} ?

En computer har gigabyte lagerplads, så hvorfor kan teksteditorer ikke åbne store filer?

Der er to faktorer i spil her. Nogle applikationer har en hårdkodet grænse for, hvor meget data de kan vise. Det er lige meget, hvor meget hukommelse din pc har, de vil bare ikke bruge den.

Det andet problem er RAM . Mange teksteditorer har ikke en hård grænse for antallet af rækker, men kan ikke vise store filer på grund af hukommelsesbegrænsninger. De indlæser hele filen i systemets RAM , så hvis denne hukommelse ikke er stor nok, mislykkes processen.

Metode #1: Brug af gratis redaktører

Den bedste måde at se ekstremt store tekstfiler på er at bruge ... en teksteditor. Ikke en hvilken som helst teksteditor, men de værktøjer, der er beregnet til at skrive kode. Sådanne apps kan normalt håndtere store filer uden problemer og er gratis.

Large Text File Viewer er sandsynligvis den enkleste af disse applikationer. Det er virkelig nemt at bruge, fungerer hurtigt og har et meget lavt ressourceaftryk. Den eneste ulempe? Den kan ikke redigere filerne. Men hvis du kun vil se store CSV- filer, er dette uden tvivl det bedste værktøj til jobbet.

For også at redigere store tekstfiler, bør du prøve Emacs . Oprindeligt skabt til Unix- systemer, fungerer det også perfekt på Windows og kan håndtere store filer. På samme måde er Neovim og Sublime Text to lette IDE'er^(IDEs) , der kan bruges til at åbne gigabyte-størrelse CSV - tekstfiler.

Hvis alt du leder efter er at søge efter data gennem store logfiler, så er klogg lige værktøjet for dig. En opdateringsgaffel af den populære glogg , denne applikation giver dig mulighed for nemt at udføre komplekse søgeoperationer gennem enorme tekstfiler. Da computergenererede logfiler ofte kan have millioner af rækker, er klogg designet til at arbejde med sådanne filstørrelser uden problemer.

Metode^(Method) #2: Opdel i flere dele^{(Into Multiple Parts)}

Hele problemet med at prøve at åbne store CSV- filer er, at de er for store. Men hvad nu hvis du skulle opdele disse i flere mindre filer?

Dette er en populær løsning, da det generelt ikke indebærer at skulle lære grænsefladen til en ny teksteditor. I stedet kan du bruge en af ​​de mange CSV^{(one of the many CSV splitters available online)} -splittere, der er tilgængelige online, til at dele den store fil op i en række nemme at åbne filer. Hver af disse filer kan derefter tilgås normalt.

Dette er dog ikke den bedste måde at gøre dette på. Opdeling af en stor fil kan ofte føre til mærkelige tastefejl eller forkert konfigurerede filer. Desuden forhindrer åbning af hver chunk separat dig i at filtrere gennem alle data på én gang.

Metode #3: Importer til en database

Tekst- og .csv-filer, der strækker sig til flere gigabyte, er generelt store datasæt. Så hvorfor ikke bare importere dem til en database?

SQL er det mest almindelige databasemarkeringssprog, der bruges i disse dage. Der er mange versioner af SQL^{(many versions of SQL)} i brug, men den nemmeste er nok MySQL . Og som heldet ville have det, er det muligt at konvertere en CSV-fil til en MySQL-tabel^{(convert a CSV file into a MySQL table)} .

Dette er på ingen måde den nemmeste metode til at håndtere store CSV- filer, så vi anbefaler kun dette, hvis du ønsker at håndtere store datasæt på en regelmæssig basis. Hvis MySQL lyder for hårdt, kan du altid importere dine .csv-filer til MS Access i stedet for.

Metode^(Method) #4: Analysér med Python- biblioteker

Når du arbejder med en .csv-fil med millioner af rækker af data, vil du naturligvis ikke være i stand til at få meget mening ud af det manuelt. Du vil sandsynligvis filtrere dataene og køre specifikke forespørgsler for at forstå tendenser.

Så hvorfor ikke skrive Python-kode^{(write Python code)} for at gøre netop det?

Endnu en gang er dette ikke den mest brugervenlige metode. Selvom Python ikke er det sværeste programmeringssprog at lære^{(Python isn’t the hardest programming language to learn)} , er det kodning, så det er måske ikke den bedste tilgang for dig. Alligevel, hvis du finder dig selv nødt til at parse gennem virkelig store CSV - filer på daglig basis, vil du måske automatisere opgaven med noget Python-kode^{(automate the task with some Python code)} .

Metode #5: Med Premium Tools

De teksteditorer, vi så i den første metode, var ikke dedikerede værktøjer beregnet til CSV- behandling. De var generelle værktøjer, der også kunne bruges til at arbejde med store .csv-filer.

Men hvad med specialiserede applikationer? Er der ingen apps derude, der er skabt til at løse dette problem?

Det er der faktisk. CSV Explorer bygger for eksempel på selve den proces, vi beskrev i de sidste to metoder ( SQL - database og Python -kode) til at skabe en app, der er i stand til at se og redigere CSV - filer af enhver størrelse. Du kan gøre alt, hvad du forventer af et regnearksværktøj som at oprette grafer eller filtrere dataene i CSV Explorer .

En anden mulighed er UltraEdit . I modsætning til det tidligere værktøj er dette ikke kun beregnet til .csv-filer, men til enhver type tekstfil. Det kan nemt håndtere tekst- og CSV -filer, der spænder op til et par gigabyte, med en grænseflade, der ligner mange af de gratis redaktører, vi diskuterede tidligere. 

Den eneste ulempe ved disse værktøjer er, at de er premium-applikationer, der kræver, at du får en betalt licens for at kunne bruge dem. Du kan altid prøve deres gratis prøveversioner for at se deres funktioner, eller hvis du kun har en engangsbrug.

Hvad er den bedste måde at åbne store tekst-^{(Large Text)} og CSV-filer^{(CSV Files)} på ?

I denne tid med Big Data er det ikke ualmindeligt at løbe ind i tekstfiler, der løber op i gigabyte, hvilket kan være svært selv at se med indbyggede værktøjer som Notesblok^(Notepad) eller MS Excel . For at kunne åbne så store CSV -filer skal du downloade og bruge et tredjepartsprogram.

Hvis alt du ønsker er at se sådanne filer, så er Large Text File Viewer det bedste valg for dig. For faktisk at redigere dem, kan du prøve en funktionsrig teksteditor som Emacs eller gå efter et premium-værktøj som CSV Explorer .

Teknikker som at opdele CSV -filen eller importere den til en database involverer bare for mange trin. Du er bedre stillet at få en betalt licens til et dedikeret premium-værktøj, hvis du synes, at du arbejder meget med store tekstfiler.

How to Open Really Large Text and CSV Files

MS Exсel can display 1,048,576 rows. While that may sеem like a reallу large number in normal usage, there are plenty of scenarios where that isn’t quite enough.

Whether you’re looking at log files or large data sets, it’s easy to come across CSV files with millions of rows or enormous text files. Since Excel cannot support files this large, how exactly do you open them? Let’s find out.

Why Can Normal Text Editors Not Open Really Large Files?

A computer has gigabytes of storage, so why can’t text editors open large files?

There are two factors at play here. Some applications have a hardcoded limit on how much data they can display. It doesn’t matter how much memory your PC has, they just won’t use it.

The second issue is RAM. Many text editors do not have a hard limit on the number of rows, but cannot display large files due to memory limitations. They load the entire file into the system RAM, so if this memory isn’t large enough, the process fails.

Method #1: Using Free Editors

The best way to view extremely large text files is to use… a text editor. Not just any text editor, but the tools meant for writing code. Such apps can usually handle large files without a hitch and are free.

Large Text File Viewer is probably the simplest of these applications. It’s really easy to use, works fast and has a very low resource footprint. The only downside? It cannot edit the files. But if you only want to view large CSV files, this is hands down the best tool for the job.

For editing large text files as well, you should try Emacs. Originally created for Unix systems, it works perfectly well on Windows as well, and can handle large files. Similarly, Neovim and Sublime Text are two lightweight IDEs that can be used to open gigabyte-sized CSV text files.

If all you’re looking for is to search for data through large log files, then klogg is just the tool for you. An updating fork of the popular glogg, this application allows you to perform complex search operations through enormous text files with ease. Since computer-generated log files can often have millions of rows, klogg is designed to work with such file sizes without an issue.

Method #2: Split Into Multiple Parts

The whole problem with trying to open large CSV files is that they are too large. But what if you were to split these into multiple smaller files?

This is a popular solution, as it generally doesn’t involve having to learn the interface of a new text editor. Instead, you can use one of the many CSV splitters available online to break up the large file into a number of easy-to-open files. Each of these files can then be accessed normally.

However, this isn’t the best way to go about this. Splitting a large file can often lead to weird typos or improperly configured files. Moreover, opening each chunk separately prevents you from filtering through the whole data at once.

Method #3: Import Into a Database

Text and .csv files extending to multiple gigabytes are generally large datasets. So why not just import them into a database?

SQL is the most common database markup language used these days. There are many versions of SQL in use, but the easiest is probably MySQL. And as luck would have it, it is possible to convert a CSV file into a MySQL table.

This is by no means the easiest method of dealing with large CSV files, so we only recommend this if you want to deal with large datasets on a regular basis. If MySQL sounds too tough, you can always import your .csv files to MS Access instead.

Method #4: Analyze With Python Libraries

When you’re working with a .csv file with millions of rows of data, you’re obviously not going to be able to make much sense of it manually. You probably want to filter the data and run specific queries to understand trends.

So why not write Python code to do just that?

Once again, this is not the most user-friendly method. While Python isn’t the hardest programming language to learn, it is coding, so it might not be the best approach for you. Still, if you find yourself having to parse through really large CSV files on a daily basis, you might want to automate the task with some Python code.

Method #5:  With Premium Tools

The text editors we saw in the first method weren’t dedicated tools meant for CSV processing. They were general-purpose tools that could be used to work with large .csv files as well.

But what about specialized applications? Are there no apps out there that are created to solve this problem?

There are, actually. CSV Explorer, for example, builds on the very process we described in the last two methods (SQL database and Python code) to create an app capable of viewing and editing CSV files of any size. You can do everything you expect from a spreadsheet tool like create graphs or filter the data in CSV Explorer.

Another option is UltraEdit. Unlike the previous tool, this is meant not just for .csv files but for any type of text file. It can easily handle text and CSV files ranging to a few gigabytes, with an interface similar to many of the free editors we discussed earlier. 

The only drawback with these tools is that they are premium applications, requiring you to get a paid license to be able to use them. You can always try out their free trial versions to check out their features, or if you only have a one-time use.

What Is the Best Way To Open Large Text and CSV Files?

In this age of Big Data, it’s not uncommon to run into text files running into gigabytes, which can be hard to even view with built-in tools like Notepad or MS Excel. To be able to open such large CSV files, you need to download and use a third-party application.

If all you want is to view such files, then Large Text File Viewer is the best choice for you. For actually editing them, you can try a feature-rich text editor like Emacs, or go for a premium tool like CSV Explorer.

Techniques like splitting the CSV file or importing it into a database involve just too many steps. You’re better off getting a paid license of a dedicated premium tool if you find yourself working with huge text files a lot.

Related posts

• Sådan søger du efter tekst inde i flere PDF-filer på én gang

• Sådan sender du en anonym tekstbesked, der ikke kan spores tilbage til dig

• Sådan formateres tekst i Discord: Skrifttype, fed, kursiv, gennemstreget og mere

• Sådan konverteres flere billeder til PDF-filer

• Sådan flyttes eller kopieres filer automatisk i Windows

• Hurtigste måde at scanne et stort antal billeder derhjemme

• 10 bedste måder at børnesikre din computer på

• 4 måder at finde de bedste internetmuligheder (ISP'er) i dit område

• Kan du ikke afspille MP4-filer på din Xbox 360?

• Kan du ikke afspille AVI-filer i Windows Media Player?

• Sådan repareres og afspilles korrupte eller beskadigede videofiler

• Sådan slår du Caps Lock til eller fra på Chromebook

• Sådan vender du tekst på en sti i Illustrator

• Sådan slipper du af med Yahoo Search i Chrome

• Fladskærmsteknologi afmystificeret: TN, IPS, VA, OLED og mere

• Sådan bruges tekst til tale på TikTok

• Sådan batchskifte filudvidelser til Windows-filer

• Sådan bruger du VLOOKUP i Google Sheets

• Sådan skjuler du filer i et JPG-billede

• Hvad er Uber Passenger Rating, og hvordan man tjekker det