ဖွဲ့စည်းထားသော ဒေတာကို အလိုအလျောက် ထုတ်ယူရန် ဇယားဒေတာ ပါရှိသော ဝဘ်စာမျက်နှာ URL ကို ထည့်သွင်းပါ
သင်၏ Insert SQL ဒေတာကို ကူးထည့်ပါ သို့မဟုတ် SQL ဖိုင်များကို ဤနေရာသို့ ဆွဲယူပါ
INSERT SQL statement များကို ကူးထည့်ပါ သို့မဟုတ် .sql ဖိုင်များကို အပ်လုဒ်လုပ်ပါ။ ကိရိယာသည် SQL syntax ကို ဉာဏ်ရည်ဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဇယား ဒေတာကို ထုတ်ယူကာ SQL dialect များစွာ နှင့် ရှုပ်ထွေးသော query statement လုပ်ဆောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အွန်လိုင်း ဇယား တည်းဖြတ်ကိရိယာကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာကို တည်းဖြတ်ပါ။ အလွတ် တန်း ဒေတာ ဖျက်ခြင်း၊ ပွား တန်းများ ဖယ်ရှားခြင်း၊ ဒေတာ ပြောင်းလဲခြင်း၊ တန်းများအလိုက် စီရီခြင်း၊ regex ရှာပြီး အစားထိုးခြင်း နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကြိုကြည့်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ပြောင်းလဲမှုများ အားလုံးသည် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သော လုပ်ဆောင်မှု နှင့် တိကျပြီး ယုံကြည်ရသော ရလဒ်များဖြင့် JSONLines ပုံစံ ပုံစံသို့ အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲမည်ဖြစ်သည်။
လိုင်းတစ်ခုစီတွင် ပြီးစုံသော JSON object တစ်ခုစီကို ထုတ်လုပ်သော စံ JSONLines ပုံစံကို ထုတ်လုပ်ပါ။ streaming လုပ်ဆောင်မှု၊ အစုလိုက် ထည့်သွင်းမှု နှင့် big data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အခြေအနေများအတွက် သင့်လျော်ပြီး ဒေတာ အတည်ပြုမှု နှင့် ပုံစံ ပိုမိုကောင်းမွန်စေမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
မှတ်ချက်: ကျွန်ုပ်တို့၏ အွန်လိုင်း ပြောင်းလဲခြင်း ကိရိယာသည် အဆင့်မြင့် ဒေတာ လုပ်ဆောင်ခြင်း နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်၊ ဘရောက်ဇာတွင် လုံးဝ လုပ်ဆောင်သည်၊ ဒေတာ လုံခြုံရေး နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို သေချာစေသည် နှင့် မည်သည့် အသုံးပြုသူ ဒေတာကိုမျှ သိမ်းဆည်းမထားပါ။
SQL (Structured Query Language) သည် relational database များအတွက် စံ လုပ်ဆောင်မှု ဘာသာစကားဖြစ်ပြီး ဒေတာ query၊ insert၊ update နှင့် delete လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အသုံးပြုသည်။ database စီမံခန့်ခွဲမှု၏ အဓိက နည်းပညာအဖြစ် SQL သည် ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ လုပ်ငန်း ဉာဏ်ရည်၊ ETL လုပ်ဆောင်မှု နှင့် ဒေတာ သိုလှောင်ရုံ တည်ဆောက်မှုတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များအတွက် မရှိမဖြစ် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှု ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
JSON Lines (NDJSON ဟုလည်း လူသိများသည်) သည် big data လုပ်ဆောင်မှု နှင့် streaming ဒေတာ ပေးပို့မှုအတွက် အရေးကြီးသော ပုံစံတစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုင်းတစ်ခုစီတွင် လွတ်လပ်သော JSON object တစ်ခုစီ ပါဝင်သည်။ log ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒေတာ stream လုပ်ဆောင်မှု၊ machine learning နှင့် ဖြန့်ဝေထားသော စနစ်များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသည်။ တိုးတက်မှု လုပ်ဆောင်မှု နှင့် parallel computing ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ကြီးမားသော ဖွဲ့စည်းထားသော ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံး ရွေးချယ်မှု ဖြစ်စေသည်။