Digite uma URL de página web contendo dados de tabela para extrair automaticamente dados estruturados
Cole seus dados Resultados de Consulta MySQL ou arraste arquivos MySQL aqui
Cole os resultados de saída de consulta MySQL na área de fonte de dados. A ferramenta reconhece automaticamente e analisa o formato de saída da linha de comando MySQL, suportando vários estilos de resultados de consulta e codificações de caracteres, manipulando inteligentemente cabeçalhos e linhas de dados.
Edite dados usando nosso editor de tabelas online profissional. Suporta deletar dados de linha vazia, remover linhas duplicadas, transpor dados, classificar por linhas, localizar e substituir regex e visualização em tempo real. Todas as alterações serão automaticamente convertidas para o formato Formato JSONLines com operação simples e eficiente e resultados precisos e confiáveis.
Gere formato JSONLines padrão com cada linha produzindo um objeto JSON completo. Adequado para processamento de streaming, importação em lote e cenários de análise de big data, suportando validação de dados e otimização de formato.
Nota: Nossa ferramenta de conversão online usa tecnologia avançada de processamento de dados, executa completamente no navegador, garante segurança e privacidade de dados, e não armazena nenhum dado do usuário.
MySQL é o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto mais popular do mundo, renomado por seu alto desempenho, confiabilidade e facilidade de uso. Amplamente usado em aplicações web, sistemas empresariais e plataformas de análise de dados. Os resultados de consulta MySQL tipicamente contêm dados de tabela estruturados, servindo como uma fonte de dados importante no gerenciamento de banco de dados e trabalho de análise de dados.
JSON Lines (também conhecido como NDJSON) é um formato importante para processamento de big data e transmissão de dados em streaming, com cada linha contendo um objeto JSON independente. Amplamente usado em análise de logs, processamento de fluxo de dados, aprendizado de máquina e sistemas distribuídos. Suporta processamento incremental e computação paralela, tornando-o a escolha ideal para lidar com dados estruturados em larga escala.