csv文件存储数据时在结构上基本和一个数据库表相当,不过因为读写方便,所以使用频率很高,例如输出一些临时结果,或者持续记录类似日志形式的数据。不过,当需要对这些数据进一步处理时,如果还要先导入数据库,那么csv本身的便利性也就没有了。

事实上,通过集算器,可以直接对csv文件进行处理,而且还可以进行一些“高级”操作,就像本文要介绍的比较两个csv文件的差异。

假设在一个简单的销售系统中,前端系统只负责录入,包括新增、修改和删除订单,同时,每天会把数据文件做一次备份归档。在后期分析中,需要查看某个时间段内的新增、取消和修改的订单。下面就是不使用数据库,直接比较csv文件的操作。

例子中使用了2015年3月的两个文件,早一点的是old.csv,晚一点的是new.csv。文件中的逻辑主键是userName和date,需要分别找出新增的、删除的、修改的数据行。源文件如下:




java对比两个Timestamp java对比两个csv_java接收多个文件


直接观察数据,可以看到new.csv中的第2、3行是新增的记录,第4行是修改的记录,old.csv中第3行是删除的记录。

集算器代码如下:


java对比两个Timestamp java对比两个csv_java接收多个文件_02


A1,B1:以逗号为分隔符读入文件。

A2,B2:将数据按照关键字排序。因为后面使用merge函数要求数据有序。

A3:函数merge可进行多数据集归并,使用选项@d表示归并时找出差集。类似地还有并集选项@u,交集选项@i。新增记录实际上就是较新的数据和较旧数据按关键字的差集,计算结果如下:


java对比两个Timestamp java对比两个csv_java接收多个文件_03


A4:同样的,较旧数据和较新数据按关键字的差集就是删除的记录,计算结果如下:


java对比两个Timestamp java对比两个csv_java接收多个文件_04


A5:将关键字作为普通字段计算差集,找到修改过的所有记录。计算结果如下:


java对比两个Timestamp java对比两个csv_java接收多个文件_05


A6:要计算更新的记录,把A5作为中间计算结果,计算A5和“新增”记录之间的差集。计算结果如下:


java对比两个Timestamp java对比两个csv_java接收多个文件_06


B6:将A6返回给JAVA或报表工具。

//建立esProc jdbc连接
 Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
 con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
 //调用esProc,其中test是脚本文件名,可接收参数
 st =(com.esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call test()"); com.esproc.jdbc.InternalCStatement st = (com.esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call test()");
 st.execute();//执行esProc存储过程
 ResultSet set = st.getResultSet();//获得计算结果

而如果要将多个数据集返回给JAVA,可以将B6的代码改为:return new,delete,update。