csv, json, krv 비교
✅ 속도 비교 요약
| 작업 종류 | CSV | JSON | 비고 |
|---|---|---|---|
| 파일 크기 | 작음 | 큼 | CSV는 구조 정보 없음 |
| 읽기 속도 | 빠름 | 느림 | Pandas 기준 CSV가 더 빠름 |
| 쓰기 속도 | 빠름 | 느림 | 구조화된 데이터에서는 CSV가 유리 |
| 구조 표현 | 제한적 | 뛰어남 | JSON은 중첩, 배열 표현 가능 |
| 사람이 보기 | 쉬움 | 약간 복잡 | CSV는 Excel 등과 호환됨 |
| 프론트 사용 | 덜 직관적 | 더 직관적 | JSON은 JS에서 바로 사용 가능 |
✅ 추천 기준
| 용도 | 추천 포맷 |
|---|---|
| Python에서 빠르게 로딩 | CSV (Pandas) |
| 프론트엔드(JavaScript)와 연동 | JSON |
| 중첩된 구조(예: 번역, 다국어) | JSON |
| 단순 리스트, 표 구조 | CSV |
| 빠른 저장 및 읽기 | CSV |
| API 응답 형식 | JSON |
- 서버 내부 처리나 분석 용도 → CSV가 더 빠르고 효율적입니다.
- 프론트엔드 전달용, 계층적 구조 포함 시 → JSON이 더 직관적이고 사용하기 좋습니다.
📌 Tip: Parquet은 CSV보다 더 빠르고 더 작으며, 구조 표현도 뛰어나서 최종 퍼포먼스용 저장소로 가장 적합합니다. CSV/JSON은 보조용으로 쓰는 게 좋습니다.
용량은 parquet 압승!
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