CSV-Konnektor

Übersicht

Der CSV-Konnektor bietet die Funktionalität, Daten aus CSV-Dateien abzurufen und im Fess-Index zu registrieren.

Für diese Funktion ist das Plugin fess-ds-csv erforderlich.

Voraussetzungen

  1. Die Installation des Plugins ist erforderlich

  2. Zugriff auf die CSV-Datei ist erforderlich

  3. Die Zeichenkodierung der CSV-Datei muss bekannt sein

Plugin-Installation

Methode 1: JAR-Datei direkt platzieren

# Von Maven Central herunterladen
wget https://repo1.maven.org/maven2/org/codelibs/fess/fess-ds-csv/X.X.X/fess-ds-csv-X.X.X.jar

# Platzieren
cp fess-ds-csv-X.X.X.jar $FESS_HOME/app/WEB-INF/lib/
# oder
cp fess-ds-csv-X.X.X.jar /usr/share/fess/app/WEB-INF/lib/

Methode 2: Über die Administrationsoberfläche installieren

  1. Öffnen Sie „System“ -> „Plugins“

  2. Laden Sie die JAR-Datei hoch

  3. Starten Sie Fess neu

Konfiguration

Konfigurieren Sie über die Administrationsoberfläche unter „Crawler“ -> „Datenspeicher“ -> „Neu erstellen“.

Grundeinstellungen

Einstellung Beispielwert
Name Products CSV
Handler-Name CsvDataStore
Aktiviert Ein

Parameter-Einstellungen

Lokale Datei:

files=/path/to/data.csv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=true
separator_character=,
quote_character="

Mehrere Dateien:

files=/path/to/data1.csv,/path/to/data2.csv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=true
separator_character=,
quote_character="

Bemerkung

Die Anführungszeichen- (Quote-) Verarbeitung und die Escape-Verarbeitung sind in Fess 15.9 standardmäßig aktiviert. CSV-Dateien (RFC 4180-konform), bei denen Felder in Anführungszeichen eingeschlossen sind und Trennzeichen oder Zeilenumbrüche enthalten, werden ohne zusätzliche Parameter korrekt verarbeitet. Wie Sie zum bisherigen Verhalten (Anführungszeichenverarbeitung deaktivieren) zurückkehren und was dabei zu beachten ist, erfahren Sie im Abschnitt „Deaktivierung der Anführungszeichen- und Escape-Verarbeitung“ weiter unten.

Parameterliste

Parameter Erforderlich Beschreibung
files Nein Pfad zur CSV-Datei (lokaler Pfad, mehrere kommagetrennt möglich). Entweder files oder directories muss angegeben werden. Werden beide angegeben, hat files Vorrang. Die angegebenen Dateien müssen die Endung .csv oder .tsv haben; Dateien mit anderen Endungen werden übersprungen.
directories Nein Pfad zu Verzeichnissen, die CSV-Dateien enthalten (mehrere kommagetrennt möglich). Es werden nur .csv- und .tsv-Dateien im Verzeichnis verarbeitet. Wird verwendet, wenn files nicht angegeben ist.
file_encoding Nein Zeichenkodierung (Standard: UTF-8)
has_header_line Nein Vorhandensein einer Kopfzeile (Standard: false)
separator_character Nein Trennzeichen (Standard: Komma ,). Escape-Sequenzen wie \t können angegeben werden (für Tab-Trennung).
quote_character Nein Anführungszeichen (Standard: doppeltes Anführungszeichen "). Die Anführungszeichenverarbeitung ist standardmäßig aktiviert (siehe quote_disabled).
escape_character Nein Escape-Zeichen (Standard: dasselbe Zeichen wie quote_character; gemäß RFC 4180 werden Anführungszeichen durch Verdopplung escaped). Ob die Escape-Verarbeitung aktiv ist, richtet sich nach dem aufgelösten Wert von quote_disabled (siehe escape_disabled).

Bemerkung

Wenn sowohl files als auch directories leer sind, tritt ein Fehler (DataStoreException) auf. Geben Sie mindestens einen der beiden Parameter an.

Erweiterte Parameter

Die folgenden Parameter steuern das CSV-Parsing-Verhalten sowie das Indexierungsverhalten im Detail:

Parameter Beschreibung
quote_disabled Gibt an, ob die Anführungszeichenverarbeitung deaktiviert ist (Standard: false). RFC 4180-konforme Felder mit Anführungszeichen werden standardmäßig korrekt verarbeitet. Geben Sie true an, um zum bisherigen Verhalten (Anführungszeichen als normale Zeichen) zurückzukehren.
escape_disabled Gibt an, ob die Escape-Verarbeitung deaktiviert ist (Standard: identisch mit dem aufgelösten Wert von quote_disabled). Ein explizit angegebener Wert hat Vorrang.
delete_old_docs Gibt an, ob nach Abschluss des Crawlings Dokumente gelöscht werden, die zu dieser Datenspeicher-Konfiguration gehören und in der aktuellen Crawling-Sitzung nicht erneut registriert wurden (Standard: true). Wenn Sie mehrere CSV-Dateien zu unterschiedlichen Zeitpunkten in dieselbe Datenspeicher-Konfiguration einspeisen, geben Sie false an – sonst werden die zuvor eingespeisten Dokumente gelöscht (Details siehe Abschnitt zur Fehlerbehebung weiter unten).
keep_expires_docs Gibt an, ob beim Löschen über delete_old_docs Dokumente ausgenommen werden, deren Ablaufzeitpunkt („expires“, z. B. über time_to_live gesetzt) noch nicht erreicht ist (Standard: true). Bei false werden nicht erneut registrierte Dokumente auch innerhalb ihrer Ablaufzeit gelöscht.
time_to_live Nach wie vielen Minuten ab dem Registrierungszeitpunkt der Ablaufzeitpunkt eines Dokuments gesetzt wird (in Minuten; Standard: nicht gesetzt, d. h. unbegrenzt).
skip_lines Anzahl der zu überspringenden Kopfzeilen (Standard: 0)
ignore_line_patterns Reguläres Ausdrucksmuster für zu ignorierende Zeilen (z. B. ^#.* zum Ignorieren von Kommentarzeilen)
ignore_empty_lines Gibt an, ob leere Zeilen ignoriert werden sollen (Standard: false)
ignore_trailing_whitespaces Gibt an, ob nachgestellte Leerzeichen ignoriert werden sollen (Standard: false)
ignore_leading_whitespaces Gibt an, ob führende Leerzeichen ignoriert werden sollen (Standard: false)
null_string Zeichenkette, die als Null-Wert behandelt wird
break_string Zeichenkette, durch die Zeilenumbrüche in Feldwerten ersetzt werden
readInterval Wartezeit in Millisekunden zwischen der Verarbeitung einzelner Datensätze (Standard: 0)

Skript-Einstellungen

Die Werte der einzelnen Felder werden unter Bezugnahme auf die Spaltenwerte der CSV-Datei zusammengestellt. Auf die Spalten der CSV-Datei kann im Skript direkt als Variablen ohne Präfix zugegriffen werden (es wird kein Präfix wie data. verwendet).

Mit Kopfzeile (Referenz über Spaltenname):

url="https://example.com/product/" + product_id
title=product_name
content=description
digest=category
price=price

Ohne Kopfzeile (Referenz über Spaltenindex):

url="https://example.com/product/" + cell1
title=cell2
content=cell3
price=cell4

Verfügbare Felder

  • <Spaltenname> - Direkter Zugriff über den Spaltennamen der Kopfzeile (nur bei has_header_line=true; gültig, wenn der Spaltenname nicht leer ist)

  • cell<N> - Zugriff über den Spaltenindex (cell1, cell2 … beginnend bei 1; unabhängig vom Vorhandensein einer Kopfzeile verfügbar)

  • csvfile - Vollständiger Pfad der aktuell verarbeiteten CSV-Datei

  • csvfilename - Dateiname der aktuell verarbeiteten CSV-Datei

Bemerkung

Enthält ein Spaltenname Leerzeichen, Bindestriche oder andere Zeichen, die als Groovy-Bezeichner ungültig sind, kann nicht über den Spaltennamen zugegriffen werden. Verwenden Sie in diesem Fall cell<N>.

CSV-Format-Details

Standard-CSV (RFC 4180-konform)

product_id,product_name,description,price,category
1,Laptop,High-performance laptop,150000,Electronics
2,Mouse,Wireless mouse,3000,Electronics
3,"Book, Programming","Learn to code",2800,Books

Bemerkung

Um wie im obigen Beispiel bei "Book, Programming" Trennzeichen innerhalb eines Feldes durch Einschließen in Anführungszeichen zu verwenden, wird das Feld mit den Standardeinstellungen (Anführungszeichenverarbeitung aktiviert) bereits korrekt als ein einziges Feld verarbeitet. Wie Sie zum bisherigen Verhalten (Anführungszeichen als normale Zeichen, Aufteilung der Felder am Trennzeichen) zurückkehren, erfahren Sie im Abschnitt „Deaktivierung der Anführungszeichen- und Escape-Verarbeitung“ weiter unten.

Deaktivierung der Anführungszeichen- und Escape-Verarbeitung

Die Anführungszeichen- und Escape-Verarbeitung ist in Fess 15.9 standardmäßig aktiviert. Als Anführungszeichen wird standardmäßig das doppelte Anführungszeichen " verwendet, als Escape-Zeichen standardmäßig dasselbe Zeichen wie das Anführungszeichen (gemäß RFC 4180 durch Verdopplung escaped); Standard-RFC-4180-CSV-Dateien lassen sich so ohne zusätzliche Parameter verarbeiten.

Warnung

Enthält eine CSV-Datei bei aktivierter Anführungszeichenverarbeitung auch nur ein einziges " ohne passendes schließendes Anführungszeichen, wird der gesamte Rest der Datei ab diesem Anführungszeichen (einschließlich der folgenden Zeilen) als ein einziger Feldwert eingelesen, und für die übrigen Zeilen werden keine Dokumente mehr erzeugt. Da frühere Versionen jede Zeile unabhängig verarbeitet haben, kann dieses Verhalten erst nach einem Upgrade zutage treten. Da delete_old_docs (siehe oben) standardmäßig aktiviert ist, können dabei nicht nur die nicht erzeugten Dokumente, sondern auch bereits durch ein früheres Crawling registrierte Dokumente gelöscht werden. Prüfen Sie Ihre CSV-Dateien vor dem Upgrade auf nicht geschlossene Anführungszeichen, oder erwägen Sie, mit quote_disabled=true zur bisherigen Verarbeitungsweise zurückzukehren.

Anführungszeichenverarbeitung deaktivieren (bisheriges Verhalten wiederherstellen):

# Parameter
quote_disabled=true

Mit quote_disabled=true wird gleichzeitig auch die Escape-Verarbeitung deaktiviert (außer Sie geben explizit escape_disabled=false an).

Nur die Escape-Verarbeitung deaktivieren:

# Parameter
escape_disabled=true

Trennzeichen ändern

Tab-getrennt (TSV):

# Parameter
separator_character=\t

Semikolon-getrennt:

# Parameter
separator_character=;

Benutzerdefinierte Anführungszeichen

Einfache Anführungszeichen:

# Parameter
quote_character='

Zeichenkodierung

Japanische Datei (Shift_JIS):

file_encoding=Shift_JIS

Japanische Datei (EUC-JP):

file_encoding=EUC-JP

Anwendungsbeispiele

Produktkatalog-CSV

CSV-Datei (products.csv):

product_id,name,description,price,category,in_stock
1001,Laptop,Hochleistungs-Notebook,120000,Computer,true
1002,Maus,Kabellose Maus,2500,Peripherie,true
1003,Tastatur,Mechanische Tastatur,8500,Peripherie,false

Parameter:

files=/var/data/products.csv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=true
separator_character=,

Skript:

url="https://shop.example.com/product/" + product_id
title=name
content=description + " Kategorie: " + category + " Preis: " + price + " EUR"
digest=category
price=price

Filterung nach Lagerbestand:

url=in_stock == "true" ? "https://shop.example.com/product/" + product_id : null
title=in_stock == "true" ? name : null
content=in_stock == "true" ? description : null
price=in_stock == "true" ? price : null

Mitarbeiterverzeichnis-CSV

CSV-Datei (employees.csv):

emp_id,name,department,email,phone,position
E001,Max Mustermann,Vertrieb,mustermann@example.com,030-1234-5678,Abteilungsleiter
E002,Erika Musterfrau,Entwicklung,musterfrau@example.com,030-2345-6789,Manager
E003,Hans Schmidt,Verwaltung,schmidt@example.com,030-3456-7890,Sachbearbeiter

Parameter:

files=/var/data/employees.csv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=true
separator_character=,

Skript:

url="https://intranet.example.com/employee/" + emp_id
title=name + " (" + department + ")"
content="Abteilung: " + department + "\nPosition: " + position + "\nE-Mail: " + email + "\nTelefon: " + phone
digest=department

CSV ohne Kopfzeile

CSV-Datei (data.csv):

1,Produkt A,Dies ist Produkt A,1000
2,Produkt B,Dies ist Produkt B,2000
3,Produkt C,Dies ist Produkt C,3000

Parameter:

files=/var/data/data.csv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=false
separator_character=,

Skript:

url="https://example.com/item/" + cell1
title=cell2
content=cell3
price=cell4

Mehrere CSV-Dateien zusammenführen

Parameter:

files=/var/data/2024-01.csv,/var/data/2024-02.csv,/var/data/2024-03.csv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=true
separator_character=,

Skript:

url="https://example.com/report/" + id
title=title
content=content
timestamp=date

Tab-getrennte Datei (TSV)

TSV-Datei (data.tsv):

id  title   content category
1   Artikel 1       Dies ist der Inhalt von Artikel 1       Nachrichten
2   Artikel 2       Dies ist der Inhalt von Artikel 2       Blog

Parameter:

files=/var/data/data.tsv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=true
separator_character=\t

Skript:

url="https://example.com/article/" + id
title=title
content=content
digest=category

Fehlerbehebung

Datei nicht gefunden

Symptom: Das Crawling wird ausgeführt, aber die Datei wird nicht verarbeitet; im Log erscheint is not found

Zu überprüfen:

  1. Überprüfen Sie, ob der Dateipfad korrekt ist (absoluter Pfad empfohlen)

  2. Überprüfen Sie, ob die Datei existiert

  3. Überprüfen Sie, ob die Dateiendung .csv oder .tsv ist (Dateien mit anderen Endungen werden übersprungen)

  4. Überprüfen Sie die Leseberechtigungen der Datei

  5. Überprüfen Sie, ob der Fess-Ausführungsbenutzer Zugriff hat

Zeichenkodierungsprobleme

Symptom: Umlaute oder Sonderzeichen werden nicht korrekt angezeigt

Lösung:

Geben Sie die richtige Zeichenkodierung an:

# UTF-8
file_encoding=UTF-8

# Shift_JIS
file_encoding=Shift_JIS

# EUC-JP
file_encoding=EUC-JP

# Windows-Standard (CP932)
file_encoding=Windows-31J

Zeichenkodierung der Datei ermitteln:

file -i data.csv
# oder
nkf -g data.csv

Spalten werden nicht korrekt erkannt

Symptom: Das Spaltentrennzeichen wird nicht korrekt erkannt, oder in Anführungszeichen eingeschlossene Felder werden aufgeteilt

Zu überprüfen:

  1. Überprüfen Sie, ob das Trennzeichen korrekt ist:

    # Komma
separator_character=,

# Tab
separator_character=\t

# Semikolon
separator_character=;

  2. Felder mit Anführungszeichen (Felder, die Trennzeichen enthalten) werden standardmäßig korrekt verarbeitet. Prüfen Sie, ob Sie nicht versehentlich quote_disabled=true gesetzt haben.

  3. Überprüfen Sie das CSV-Dateiformat (RFC 4180-konform?). Enthält die Datei ein " ohne passendes schließendes Anführungszeichen, wird der gesamte Rest der Datei ab dieser Stelle als ein einziger Feldwert eingelesen.

Kopfzeilen-Behandlung

Symptom: Erste Zeile wird als Daten erkannt

Lösung:

Bei vorhandener Kopfzeile:

has_header_line=true

Ohne Kopfzeile:

has_header_line=false

Keine Daten abrufbar

Symptom: Crawling erfolgreich, aber 0 Einträge

Zu überprüfen:

  1. Überprüfen Sie, ob die CSV-Datei nicht leer ist

  2. Überprüfen Sie die Skript-Einstellungen (ob Spaltenname- oder cell<N>-Referenzen ohne data.-Präfix angegeben sind)

  3. Überprüfen Sie die Spaltennamen (bei has_header_line=true)

  4. Überprüfen Sie die Logs auf Fehlermeldungen

  5. Prüfen Sie, ob ein Parametername falsch geschrieben ist (ein nicht erkannter Parametername wird ohne Warnung ignoriert; has_headerline=true belässt has_header_line beispielsweise beim Standardwert false)

Der Index aus einem vorherigen Crawling verschwindet nach einem zweiten CSV-Import

Symptom: Nachdem eine erste CSV-Datei gecrawlt wurde, verschwinden nach dem Crawling einer zweiten CSV-Datei mit derselben Datenspeicher-Konfiguration an einem späteren Tag die aus der ersten CSV-Datei registrierten Dokumente aus den Suchergebnissen.

Ursache:

Nach Abschluss eines Crawlings löscht Fess aus dem Index alle Dokumente, die zu dieser Datenspeicher-Konfiguration gehören und in der aktuellen Sitzung nicht erneut registriert wurden (delete_old_docs, Standard: true). Wenn Sie mehrere CSV-Dateien zu unterschiedlichen Zeitpunkten in dieselbe Datenspeicher-Konfiguration einspeisen, gelten beim Crawling der später eingespeisten Datei die durch die frühere Datei registrierten Inhalte als „in der aktuellen Sitzung nicht erneut registriert“ und werden gelöscht.

Lösung:

Wenn Sie mehrere CSV-Dateien zu unterschiedlichen Zeitpunkten in dieselbe Datenspeicher-Konfiguration einspeisen und deren Inhalte kumulieren möchten, geben Sie Folgendes an.

delete_old_docs=false

Große CSV-Dateien

Symptom: Speicherüberlauf oder Timeout

Lösung:

  1. Teilen Sie die CSV-Datei in mehrere auf

  2. Verwenden Sie nur benötigte Spalten im Skript

  3. Erhöhen Sie die Heap-Größe von Fess

  4. Filtern Sie nicht benötigte Zeilen

Felder mit Zeilenumbrüchen

Im RFC 4180-Format können Felder durch Einschließen in Anführungszeichen Zeilenumbrüche enthalten. Da die Anführungszeichenverarbeitung standardmäßig aktiviert ist, wird dies ohne zusätzliche Parameter korrekt verarbeitet:

id,title,description
1,"Product A","This is
a multi-line
description"
2,"Product B","Single line"

Parameter:

files=/var/data/data.csv
file_encoding=UTF-8
has_header_line=true
separator_character=,
quote_character="

CsvListDataStore

Das Plugin fess-ds-csv enthält neben CsvDataStore auch den Handler CsvListDataStore.

CsvListDataStore erweitert CsvDataStore und bietet folgende zusätzliche Funktionen:

  • Multithread-Verarbeitung (gesteuert über den Parameter numOfThreads)

  • Automatisches Löschen verarbeiteter CSV-Dateien

  • Zeitstempelbasierte Dateifilterung (überspringt Dateien, die noch beschrieben werden)

Alle Parameter und Skript-Einstellungen von CsvDataStore können unverändert verwendet werden.

Grundeinstellungen

Einstellung Beispielwert
Handler-Name CsvListDataStore

Zusätzliche Parameter

Parameter Erforderlich Beschreibung
timestamp_margin Nein Vergangene Zeit seit der letzten Änderungszeit der Datei in Millisekunden. Dateien, bei denen diese Zeit noch nicht verstrichen ist, werden als noch im Schreibvorgang befindlich betrachtet und übersprungen (Standard: 10000)
numOfThreads Nein Anzahl der Verarbeitungs-Threads (Standard: 1)
delete_processed_file Nein Gibt an, ob die CSV-Datei nach Abschluss der Verarbeitung gelöscht wird (Standard: true)
ignore_data_store_exception Nein Gibt an, ob das gesamte Crawling fortgesetzt wird, wenn bei der Verarbeitung einer einzelnen CSV-Datei eine Ausnahme auftritt (Standard: true)

Warnung

CsvListDataStore löscht CSV-Dateien nach Abschluss der Verarbeitung automatisch (delete_processed_file ist standardmäßig true). Tritt während der Verarbeitung ein Fehler auf, wird die Datei stattdessen in .txt umbenannt (schlägt die Umbenennung fehl, wird die Datei gelöscht). Wenn Dateien nicht gelöscht werden sollen, geben Sie delete_processed_file=false an.

CSV-Zeilenformat (Ereignistyp)

CSV-Dateien, die an CsvListDataStore übergeben werden, benötigen pro Zeile mindestens zwei Spalten: einen „Ereignistyp“ und eine „URL“. Weitere Spalten können hinzugefügt und als cell3, cell4 … referenziert werden (z. B. um einen Wert an timestamp.overwrite zu übergeben).

<Ereignistyp>,<URL>

Für den Ereignistyp stehen die folgenden drei Werte zur Verfügung.

  • create - eine Datei wurde erstellt

  • modify - eine Datei wurde geändert

  • delete - eine Datei wurde gelöscht

create und modify werden als derselbe Vorgang behandelt (Crawling und Indexierung der Ziel-URL). Es gibt keinen Unterschied im Verhalten.

Der Spaltenname (bei vorhandener Kopfzeile) und der Wert für jeden Ereignistyp lassen sich über die folgenden Parameter anpassen.

Parameter Beschreibung
field.event_type Spaltenname, in dem der Ereignistyp gespeichert ist (Standard: event_type)
event.create Wert für „erstellt“ (Standard: create)
event.modify Wert für „geändert“ (Standard: modify)
event.delete Wert für „gelöscht“ (Standard: delete)

Beispiel für eine CSV-Datei:

modify,smb://servername/data/testfile1.txt
delete,smb://servername/data/testfile2.txt

Beispiel-Skript (ohne Kopfzeile):

event_type=cell1
url=cell2

Überschreiben von Feldwerten (.overwrite)

Wird der Name eines im Skript zusammengestellten Indexfelds mit .overwrite versehen, wird der Wert dieses Feldes nicht aus dem tatsächlichen Crawling-Ergebnis der Datei, sondern aus dem in der CSV gesetzten Wert überschrieben.

timestamp.overwrite=cell3

Bemerkung

Das Datumsfacet in der Suchoberfläche filtert nicht über created, sondern über das Feld timestamp. Wenn Sie den Zeitstempel mit einem Wert aus der CSV überschreiben möchten, geben Sie timestamp.overwrite anstelle von created.overwrite an.

Übernahme von Authentifizierungs- und Proxy-Einstellungen

CsvListDataStore crawlt tatsächlich die in der CSV enthaltenen URLs; Authentifizierungs- und Proxy-Einstellungen, die in der Datenspeicher-Konfiguration des Datei- oder Web-Crawlings konfiguriert sind, werden dabei jedoch nicht übernommen. Geben Sie benötigte Einstellungen einzeln als Parameter dieser Datenspeicher-Konfiguration an.

Beispiel für SMB-Authentifizierung:

crawler.file.auth=example
crawler.file.auth.example.scheme=SAMBA
crawler.file.auth.example.username=username
crawler.file.auth.example.password=password

Beispiel für Proxy-Einstellungen:

crawler.web.proxyHost=proxy.example.com
crawler.web.proxyPort=8080

Erweiterte Skript-Beispiele

Datenverarbeitung

url="https://example.com/product/" + id
title=name
content=description
price=Integer.parseInt(price)
category=category.toLowerCase()

Bedingte Indizierung

// Nur Produkte mit einem Preis von 10000 oder mehr indizieren
url=Integer.parseInt(price) >= 10000 ? "https://example.com/product/" + id : null
title=Integer.parseInt(price) >= 10000 ? name : null
content=Integer.parseInt(price) >= 10000 ? description : null
price=Integer.parseInt(price) >= 10000 ? price : null

Bemerkung

Wie oben gezeigt, wird eine Zeile, in der url den Wert null liefert, nicht als Fehler behandelt, sondern stillschweigend übersprungen. Die Anzahl der übersprungenen Zeilen wird pro CSV-Datei gezählt und jeweils nach Abschluss der Leseschleife dieser Datei als eine einzelne zusammenfassende WARN-Logzeile ausgegeben (es wird nicht jede fehlgeschlagene URL einzeln protokolliert; werden mehrere CSV-Dateien verarbeitet, erscheint pro Datei eine WARN-Zeile).

Mehrere Spalten kombinieren

url="https://example.com/product/" + id
title=name
content=description + "\n\nSpezifikationen:\n" + specs + "\n\nHinweise:\n" + notes
category=category

Datumsformatierung

url="https://example.com/article/" + id
title=title
content=content
created=created_date
// Bei Bedarf zusätzliche Datumsformatkonvertierung

Weiterführende Informationen