Entrez une URL de page web contenant des données de tableau pour extraire automatiquement des données structurées
Collez vos données Insert SQL ou glissez les fichiers SQL ici
Collez les instructions INSERT SQL ou téléchargez des fichiers .sql. L’outil analyse intelligemment la syntaxe SQL et extrait les données de tableau, prenant en charge plusieurs dialectes SQL et le traitement d’instructions de requête complexes.
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.
SQL (Structured Query Language) est le langage d'opération standard pour les bases de données relationnelles, utilisé pour les opérations de requête, insertion, mise à jour et suppression de données. En tant que technologie centrale de la gestion de base de données, SQL est largement utilisé dans l'analyse de données, l'intelligence d'affaires, le traitement ETL et la construction d'entrepôts de données. C'est un outil de compétence essentiel pour les professionnels des 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.