Générateur de schéma JSON vers SQL Générez des instructions SQL CREATE TABLE à partir de données JSON avec inférence de type.
Schéma JSON vers SQL
Générez des instructions SQL CREATE TABLE à partir de données JSON avec inférence de type.
Coller les données JSON
Collez un tableau JSON d'objets représentant vos données.
Configurer les options
Définissez le nom de la table et choisissez si vous souhaitez ajouter une colonne ID auto-incrémentée.
Obtenir CREATE TABLE
Copiez le schéma SQL généré pour votre base de données.
What Is Schéma JSON vers SQL?
JSON vers schéma SQL génère des instructions SQL CREATE TABLE à partir de données JSON en analysant vos données et en déduisant les types de colonnes SQL appropriés. L'outil examine les valeurs dans tous les objets d'un tableau JSON pour déterminer le meilleur type SQL pour chaque champ : les entiers deviennent INTEGER, les décimales deviennent DECIMAL, les dates deviennent DATE ou DATETIME et les chaînes de caractères deviennent VARCHAR avec une longueur appropriée. Vous pouvez personnaliser le nom de la table et inclure facultativement une colonne de clé primaire auto-incrémentale.
Why Use Schéma JSON vers SQL?
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Inférence automatique des types SQL à partir des valeurs JSON (INTEGER, DECIMAL, VARCHAR, DATE, etc.).
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Analyse tous les objets pour déterminer le meilleur type pour chaque colonne.
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Colonne de clé primaire auto-incrémentée optionnelle.
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Nom de table personnalisable.
Common Use Cases
Conception de base de données
Générez rapidement un schéma de départ à partir de données JSON d'exemple pour les nouvelles tables de base de données.
Préparation de l'importation de données
Créez la structure de table nécessaire avant d'importer des données JSON dans une base de données SQL.
API vers base de données
Générez des schémas de base de données à partir des données de réponse API pour l'entreposage de données.
Prototypage
Créez rapidement les tables de base de données à partir de données JSON fictives pendant le développement.
Technical Guide
L'inférence de type examine chaque valeur et attribue le type SQL le plus spécifique. L'algorithme vérifie dans l'ordre : null/undefined → TEXT (par défaut), boolean → BOOLEAN, nombres entiers → INTEGER, nombres décimaux → DECIMAL(10,2), chaînes de dates (YYYY-MM-DD) → DATE, chaînes de date et d'heure → DATETIME, longues chaînes (>255 caractères) → TEXT, autres chaînes → VARCHAR(n) où n est arrondi au multiple de 50 le plus proche.
Lorsque plusieurs objets ont des types de valeurs différents pour la même clé, le type moins spécifique l'emporte (par exemple, si un objet a un entier et un autre une chaîne pour la même clé, VARCHAR est utilisé).
Les noms de colonnes à partir des clés JSON sont encapsulés dans des accents graves pour garantir la compatibilité avec SQL. Les objets et les tableaux imbriqués sont ignorés car ils ne correspondent pas aux colonnes SQL plates.
La sortie utilise une syntaxe compatible MySQL avec des guillemets inverses. Pour PostgreSQL, remplacez les guillemets inverses par des guillemets doubles. Pour SQLite, les guillemets inverses fonctionnent ou peuvent être supprimés.
Tips & Best Practices
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1Fournissez des exemples de données représentatifs - plus les valeurs sont diverses, meilleure est l'inférence du type.
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2Les objets imbriqués sont ignorés - aplatissez d'abord vos données JSON si nécessaire.
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3Le schéma généré est un point de départ - examinez et ajustez les types et les contraintes.
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4Les longueurs VARCHAR sont arrondies à des multiples de 50 pour une pratique courante.
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🔄 File ConversionFrequently Asked Questions
Q Quelles bases de données sont prises en charge ?
Q Comment les types sont-ils inférés ?
Q Et les clés étrangères ?
Q Les objets imbriqués sont-ils pris en charge ?
Q Puis-je ajouter des index ?
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