ডেটা সোর্স

অনলাইন টেবিল এডিটর

Fullscreen
1 2 3 4 5 6 7
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
data grid by DataGridXL

টেবিল জেনারেটর

কীভাবে দ্রুত MySQL কোয়েরি ফলাফল থেকে JSONLines ফরম্যাট অনলাইনে রূপান্তর করুন ফরম্যাটে রূপান্তর করবেন?

1. একাধিক ইনপুট পদ্ধতি সমর্থিত সহ ওয়েব পেজ থেকে MySQL কোয়েরি ফলাফল আপলোড, পেস্ট বা এক্সট্র্যাক্ট করুন

ডেটা সোর্স এলাকায় MySQL কোয়েরি আউটপুট ফলাফল পেস্ট করুন। টুলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে MySQL কমান্ড-লাইন আউটপুট ফরম্যাট চিনতে এবং পার্স করে, বিভিন্ন কোয়েরি ফলাফল স্টাইল এবং অক্ষর এনকোডিং সমর্থন করে, বুদ্ধিমত্তার সাথে হেডার এবং ডেটা সারি পরিচালনা করে।

2. আমাদের পেশাদার অনলাইন টেবিল এডিটর ব্যবহার করে MySQL কোয়েরি ফলাফল সংশোধন করুন

আমাদের পেশাদার অনলাইন টেবিল এডিটর ব্যবহার করে ডেটা সম্পাদনা করুন। খালি সারির ডেটা মুছে ফেলা, ডুপ্লিকেট সারি অপসারণ, ডেটা ট্রান্সপোজ করা, সারি অনুযায়ী সর্ট করা, regex খুঁজে ও প্রতিস্থাপন এবং রিয়েল-টাইম প্রিভিউ সমর্থন করে। সমস্ত পরিবর্তন স্বয়ংক্রিয়ভাবে JSONLines ফরম্যাট ফরম্যাটে রূপান্তরিত হবে সহজ এবং দক্ষ অপারেশন এবং নির্ভুল নির্ভরযোগ্য ফলাফল সহ।

3. একাধিক এক্সপোর্ট অপশন সমর্থিত সহ JSONLines ফরম্যাট কপি বা ডাউনলোড করুন

প্রতিটি লাইনে একটি সম্পূর্ণ JSON অবজেক্ট আউটপুট করে স্ট্যান্ডার্ড JSONLines ফরম্যাট তৈরি করুন। স্ট্রিমিং প্রসেসিং, ব্যাচ ইম্পোর্ট এবং বিগ ডেটা বিশ্লেষণ পরিস্থিতির জন্য উপযুক্ত, ডেটা যাচাইকরণ এবং ফরম্যাট অপ্টিমাইজেশন সমর্থন করে।

নোট: আমাদের অনলাইন রূপান্তর টুল উন্নত ডেটা প্রসেসিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে, সম্পূর্ণভাবে ব্রাউজারে চলে, ডেটা নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা নিশ্চিত করে এবং কোনো ব্যবহারকারীর ডেটা সংরক্ষণ করে না।

MySQL ফরম্যাট কী এবং এর প্রয়োগের পরিস্থিতি?

.txt

MySQL বিশ্বের সবচেয়ে জনপ্রিয় ওপেন-সোর্স রিলেশনাল ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, এর উচ্চ কর্মক্ষমতা, নির্ভরযোগ্যতা এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য বিখ্যাত। ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন, এন্টারপ্রাইজ সিস্টেম এবং ডেটা বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত। MySQL কোয়েরি ফলাফল সাধারণত কাঠামোগত টেবিল ডেটা ধারণ করে, ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট এবং ডেটা বিশ্লেষণ কাজে একটি গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সোর্স হিসেবে কাজ করে।

JSONLines ফরম্যাট কী এবং এর প্রয়োগের পরিস্থিতি?

.jsonl .json .jsonline

JSON Lines (NDJSON নামেও পরিচিত) বিগ ডেটা প্রসেসিং এবং স্ট্রিমিং ডেটা ট্রান্সমিশনের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ফরম্যাট, প্রতিটি লাইনে একটি স্বাধীন JSON অবজেক্ট রয়েছে। লগ বিশ্লেষণ, ডেটা স্ট্রিম প্রসেসিং, মেশিন লার্নিং এবং বিতরণ করা সিস্টেমে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত। ইনক্রিমেন্টাল প্রসেসিং এবং প্যারালেল কম্পিউটিং সমর্থন করে, এটিকে বৃহৎ-স্কেল কাঠামোগত ডেটা পরিচালনার জন্য আদর্শ পছন্দ করে তোলে।

সম্পর্কিত কনভার্টার

আপনি কি সহকর্মী এবং বন্ধুদের কাছে TableConvert পেশাদার অনলাইন রূপান্তর টুল সুপারিশ করবেন?