MySQL so’rov chiqarish natijalarini ma’lumot manbai hududiga joylashtiring. Vosita avtomatik ravishda MySQL buyruq qatori chiqarish formatini taniydi va tahlil qiladi, turli so’rov natija uslublari va belgi kodlashlarini qo’llab-quvvatlaydi, sarlavhalar va ma’lumot qatorlarini aqlli tarzda qayta ishlaydi.
Bizning professional onlayn jadval muharririmizdan foydalanib ma’lumotlarni tahrirlang. Bo’sh qator ma’lumotlarini o’chirish, takroriy qatorlarni olib tashlash, ma’lumotlarni transpozitsiya qilish, qatorlar bo’yicha saralash, regex topish va almashtirish va real vaqt ko’rib chiqishni qo’llab-quvvatlaydi. Barcha o’zgarishlar oddiy va samarali operatsiya va aniq ishonchli natijalar bilan avtomatik ravishda JSONLines Formati formatiga aylanadi.
Har bir qatorda to’liq JSON obyektini chiqaradigan standart JSONLines formatini yarating. Oqim qayta ishlash, ommaviy import va katta ma’lumot tahlili stsenariylari uchun mos keladi, ma’lumot tekshirish va format optimallashtirish qo’llab-quvvatlanadi.
Eslatma: Bizning onlayn konvertatsiya vositamiz ilg'or ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyasidan foydalanadi, to'liq brauzerda ishlaydi, ma'lumotlar xavfsizligi va maxfiyligini ta'minlaydi va hech qanday foydalanuvchi ma'lumotlarini saqlamaydi.
MySQL dunyodagi eng mashhur ochiq manbali relyatsion ma'lumotlar bazasi boshqaruv tizimi bo'lib, yuqori unumdorligi, ishonchliligi va foydalanish qulayligi bilan mashhur. Veb-ilovalar, korxona tizimlari va ma'lumot tahlili platformalarida keng qo'llaniladi. MySQL so'rov natijalari odatda tuzilgan jadval ma'lumotlarini o'z ichiga oladi va ma'lumotlar bazasi boshqaruvi va ma'lumot tahlili ishlarida muhim ma'lumot manbai bo'lib xizmat qiladi.
JSON Lines (NDJSON nomi bilan ham tanilgan) katta ma'lumotlarni qayta ishlash va oqim ma'lumotlarini uzatish uchun muhim format bo'lib, har bir qatorda mustaqil JSON obyekti mavjud. Log tahlili, ma'lumot oqimi qayta ishlash, mashinali o'rganish va taqsimlangan tizimlarda keng qo'llaniladi. Bosqichma-bosqich qayta ishlash va parallel hisoblashni qo'llab-quvvatlaydi, bu uni keng ko'lamli tuzilgan ma'lumotlarni qayta ishlash uchun ideal tanlovga aylantiradi.