Windows环境下的csv查看器，用于10MM线文件
我们需要一个 csv 查看器，它可以在 Windows 环境中查看 10MM-15MM 行，并且每列可以具有一些过滤功能（一些正则表达式或文本搜索）就可以了。
We a need a csv viewer which can look at 10MM-15MM rows on a windows environment and each column can have some filtering capability (some regex or text searching) is fine.
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评论（3）
我强烈建议使用数据库，并运行查询（例如，使用 Access）。通过正确的 SQL 查询，您应该能够过滤需要查看的列，而无需一次处理如此大的文件。您可能需要有人编写一个脚本来将 csv 文件的每一行（以及未来的 csv 文件更改）输入到数据库中。
I strongly suggest using a database instead, and running queries (eg, with Access). With proper SQL queries you should be able to filter on the columns you need to see, without handling such huge files all at once. You may need to have someone write a script to input each row of the csv file (and future csv file changes) into the database.
我不想成为该应用程序的最终用户。将数据存储在 SQL 中。当然，您可以在生成 .csv 文件之前定义查询条件。为用户提供一个在线界面，其中包含要应用的列标题和过滤器。然后根据所选过滤器生成查询，仅向用户提供他们需要的行。
这将节省许多人的时间、头痛和眼睛疼痛。
我们遇到了同样的问题，并在实际生成可下载的 csv/Excel 文件之前使用“报告生成器”来构建报告的标准。
I don't want to be the end user of that app. Store the data in SQL. Surely you can define criteria to query on before generating a .csv file. Give the user an online interface with the column headers and filters to apply. Then generate a query based on the selected filters, providing the user only with the lines they need.
This will save many people time, headaches and eye sores.
We had this same issue and used a 'report builder' to build the criteria for the reports prior to actually generating the downloadable csv/Excel file.
正如其他人建议的，我也会选择 SQL 数据库。它已经针对大型数据集执行查询进行了优化。有一些嵌入式数据库，例如 SQLite 或 FirebirdSQL（嵌入式）。
http://www.sqlite.org/
http://www.firebirdsql.org/manual/ufb-cs-embedded.html
您可以轻松地将 CSV 导入 SQL 数据库只需几行代码，然后构建 SQL 查询，而不是编写自己的解决方案来过滤大型表格数据。
As other guys suggested, I would also choose SQL database. It's already optimized to perform queries over large data sets. There're couple of embeded databases like SQLite or FirebirdSQL (embeded).
http://www.sqlite.org/
http://www.firebirdsql.org/manual/ufb-cs-embedded.html
You can easily import CSV into SQL database with just few lines of code and then build a SQL query instead of writing your own solution to filter large tabular data.