Entrez une URL de page web contenant des données de tableau pour extraire automatiquement des données structurées
Collez vos données Résultats de Requête MySQL ou glissez les fichiers MySQL ici
Collez les résultats de sortie de requête MySQL dans la zone source de données. L’outil reconnaît automatiquement et analyse le format de sortie en ligne de commande MySQL, prenant en charge divers styles de résultats de requête et encodages de caractères, gérant intelligemment les en-têtes et les lignes de données.
Modifiez les données en utilisant notre éditeur de tableaux en ligne professionnel. Prend en charge la suppression des données de lignes vides, la suppression des lignes dupliquées, la transposition des données, le tri par lignes, la recherche et remplacement regex, et l’aperçu en temps réel. Tous les changements seront automatiquement convertis au format Format JSONLines avec une opération simple et efficace et des résultats précis et fiables.
Générez un format JSONLines standard avec chaque ligne produisant un objet JSON complet. Adapté pour le traitement de streaming, l’importation par lots et les scénarios d’analyse de big data, prenant en charge la validation de données et l’optimisation de format.
Note : Notre outil de conversion en ligne utilise une technologie avancée de traitement des données, fonctionne entièrement dans le navigateur, assure la sécurité et la confidentialité des données, et ne stocke aucune donnée utilisateur.
MySQL est le système de gestion de base de données relationnelle open-source le plus populaire au monde, réputé pour ses hautes performances, sa fiabilité et sa facilité d'utilisation. Largement utilisé dans les applications web, les systèmes d'entreprise et les plateformes d'analyse de données. Les résultats de requête MySQL contiennent généralement des données de tableau structurées, servant de source de données importante dans la gestion de base de données et le travail d'analyse de données.
JSON Lines (également connu sous le nom de NDJSON) est un format important pour le traitement de big data et la transmission de données en streaming, avec chaque ligne contenant un objet JSON indépendant. Largement utilisé dans l'analyse de logs, le traitement de flux de données, l'apprentissage automatique et les systèmes distribués. Prend en charge le traitement incrémental et le calcul parallèle, en faisant le choix idéal pour gérer des données structurées à grande échelle.