ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സ്വയമേവ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് ടേബിൾ ഡാറ്റ അടങ്ങിയ വെബ് പേജ് URL നൽകുക
നിങ്ങളുടെ MySQL ക്വറി ഫലങ്ങൾ ഡാറ്റ പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ MySQL ഫയലുകൾ ഇവിടെ ഡ്രാഗ് ചെയ്യുക
MySQL ക്വറി ഔട്ട്പുട്ട് ഫലങ്ങൾ ഡാറ്റ സോഴ്സ് ഏരിയയിൽ പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക. ടൂൾ സ്വയമേവ MySQL കമാൻഡ്-ലൈൻ ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റ് തിരിച്ചറിയുകയും പാഴ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, വിവിധ ക്വറി ഫലം സ്റ്റൈലുകളും കാരക്ടർ എൻകോഡിംഗുകളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഹെഡറുകളും ഡാറ്റ വരികളും ബുദ്ധിപരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
ഞങ്ങളുടെ പ്രൊഫഷണൽ ഓൺലൈൻ ടേബിൾ എഡിറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ എഡിറ്റ് ചെയ്യുക. ശൂന്യ വരി ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കൽ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് വരികൾ നീക്കം ചെയ്യൽ, ഡാറ്റ ട്രാൻസ്പോസിംഗ്, വരികൾ അനുസരിച്ച് സോർട്ടിംഗ്, regex കണ്ടെത്തൽ & മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ, റിയൽ-ടൈം പ്രിവ്യൂ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും ലളിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഓപ്പറേഷനും കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഫലങ്ങളോടെ സ്വയമേവ JSONLines ഫോർമാറ്റ് ഫോർമാറ്റിലേക്ക് കൺവേർട്ട് ചെയ്യും.
ഓരോ ലൈനും പൂർണ്ണമായ JSON ഒബ്ജക്റ്റ് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് JSONLines ഫോർമാറ്റ് ജനറേറ്റ് ചെയ്യുക. സ്ട്രീമിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ബാച്ച് ഇമ്പോർട്ട്, ബിഗ് ഡാറ്റ അനാലിസിസ് സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യം, ഡാറ്റ വാലിഡേഷനും ഫോർമാറ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
കുറിപ്പ്: ഞങ്ങളുടെ ഓൺലൈൻ കൺവേർഷൻ ടൂൾ വിപുലമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ബ്രൗസറിൽ പൂർണ്ണമായും പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഡാറ്റ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏതെങ്കിലും ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നില്ല.
MySQL ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഓപ്പൺ-സോഴ്സ് റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റമാണ്, ഉയർന്ന പ്രകടനം, വിശ്വാസ്യത, ഉപയോഗ എളുപ്പം എന്നിവയ്ക്ക് പ്രശസ്തമാണ്. വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, എന്റർപ്രൈസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഡാറ്റ അനാലിസിസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എന്നിവയിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. MySQL ക്വറി ഫലങ്ങളിൽ സാധാരണയായി ഘടനാപരമായ ടേബിൾ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെന്റിലും ഡാറ്റ അനാലിസിസ് ജോലികളിലും പ്രധാന ഡാറ്റ സോഴ്സായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
JSON Lines (NDJSON എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) ബിഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനും സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ ട്രാൻസ്മിഷനുമുള്ള ഒരു പ്രധാന ഫോർമാറ്റാണ്, ഓരോ ലൈനിലും ഒരു സ്വതന്ത്ര JSON ഒബ്ജക്റ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ലോഗ് അനാലിസിസ്, ഡാറ്റ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇൻക്രിമെന്റൽ പ്രോസസ്സിംഗും പാരലൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, വലിയ തോതിലുള്ള ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അനുയോജ്യമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കുന്നു.