我们从多个供应商获得数据许可，并发现即使是相同规范的数据也不能一视同仁。例如，我们与两个不同的房地产交易标准（RETS）提供商合作，它们的实现略有不同。我们与西海岸的供应商合作了近20年，一直保持一致，没有遇到任何与数据相关的问题。然而，与位于东南部的新的RETS提供商合作时，偶尔会出现一个单一的邮政编码值包含ZIP+4而不是通用的5位数ZIP的问题。这在我们的长期供应商那里从未出现过问题，而这个变化导致了将数据批量导入到Microsoft SQL Server时出错。我正在探索是否可以通过命令行转换数据，并发现了Miller（BSD2；Linux/Mac/Windows）。Miller类似于awk、sed、cut、join和sort，用于处理以名称索引的数据，如CSV、TSV和表格化JSON。使用Miller，您可以使用命名字段而无需计算位置索引，使用熟悉的格式，如CSV、TSV、JSON、JSON Lines和位置索引。然后，您可以在运行时添加新字段，这些字段是现有字段的函数，删除字段，排序，统计聚合，漂亮打印等。Miller的语法并不太复杂，有一个专门用于标志、动词和函数的ReadTheDocs网站，并提供了一些常见问题和示例。简而言之，我需要：设置-I标志以原地处理文件，设置输入格式：--itsv，设置输出格式：--otsv，显式设置输出行分隔符：--ors'\r\n'（如果不设置，它会将Windows CR/LF转换为Linux LF），使用put命令转换现有列的数据：put'$PostalCode = substr($PostalCode,0

这篇文章讨论了如何更快地解析tsv文件。作者尝试了使用正则表达式、减少内存分配、使用ASCII正则表达式和手写解析状态机等优化方法。最后作者发现，手写解析状态机的方法性能最好。作者还提到了使用SIMD加速的可能性。总结来说，对于简单的解析任务，手动解析可能比使用正则表达式更简单且性能更高。

介绍MySqlBulkLoader高效将数据保存到MySql数据库的方案，支持从CSV或TSV文件、流加载数据，比批量Insert语句方式效率提升1倍以上。提供引入依赖包、从CSV文件/Stream加载数据、在EF中使用Bulk操作示例代码。建议尝试。