Gerador de Esquema de Banco de Dados JSON para SQL Gere instruções SQL CREATE TABLE a partir de dados JSON com inferência de tipo.
JSON para Esquema de Banco de Dados SQL
Gere instruções SQL CREATE TABLE a partir de dados JSON com inferência de tipo.
Cole os dados JSON
Cole um array JSON de objetos que representam seus dados.
Configure as opções
Defina o nome da tabela e escolha se deseja adicionar uma coluna de ID autoincremental.
Obtenha CREATE TABLE
Copie o esquema SQL gerado para seu banco de dados.
What Is JSON para Esquema de Banco de Dados SQL?
JSON para Esquema SQL gera instruções SQL CREATE TABLE a partir de dados JSON analisando seus dados e inferindo tipos de coluna SQL apropriados. A ferramenta examina valores em todos os objetos de um array JSON para determinar o melhor tipo SQL para cada campo: inteiros se tornam INTEGER, decimais se tornam DECIMAL, datas se tornam DATE ou DATETIME e strings se tornam VARCHAR com comprimento apropriado. Você pode personalizar o nome da tabela e opcionalmente incluir uma coluna de chave primária auto-incremental.
Why Use JSON para Esquema de Banco de Dados SQL?
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Inferência automática do tipo SQL a partir dos valores JSON (INTEGER, DECIMAL, VARCHAR, DATE, etc.).
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Análise de todos os objetos para determinar o melhor tipo para cada coluna.
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Coluna de chave primária autoincremental opcional.
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Nome da tabela personalizável.
Common Use Cases
Projeto de Banco de Dados
Gere rapidamente um esquema inicial a partir de dados JSON de amostra para novas tabelas do banco de dados.
Preparação para Importação de Dados
Crie a estrutura da tabela necessária antes de importar dados JSON para um banco de dados SQL.
API para Banco de Dados
Gere esquemas de banco de dados a partir dos dados de resposta da API para armazenamento de dados.
Prototipagem
Crie rapidamente estruturas de tabelas do banco de dados a partir de dados JSON de simulação durante o desenvolvimento.
Technical Guide
A inferência de tipo examina cada valor e atribui o tipo SQL mais específico. O algoritmo verifica pela seguinte ordem: null/undefined → TEXT (valor padrão), boolean → BOOLEAN, números inteiros → INTEGER, números decimais → DECIMAL(10,2), strings de data (YYYY-MM-DD) → DATE, strings de datetime → DATETIME, longas strings (>255 caracteres) → TEXT, outras strings → VARCHAR(n) onde n é arredondado para o próximo múltiplo de 50.
Quando vários objetos têm tipos de valor diferentes para a mesma chave, o tipo menos específico prevalece (por exemplo, se um objeto tiver um inteiro e outro uma string para a mesma chave, VARCHAR é usado).
Os nomes das colunas dos JSON são envoltos em crases para compatibilidade com SQL. Objetos aninhados e arrays são ignorados, pois não mapeiam colunas SQL planas.
A saída usa sintaxe compatível com MySQL com aspas de crase. Para PostgreSQL, substitua aspas de crase por aspas duplas. Para SQLite, aspas de crase funcionam ou podem ser removidas.
Tips & Best Practices
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1Forneça dados de amostra representativos - quanto mais diversificados os valores, melhor será a inferência do tipo.
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2Objetos aninhados são ignorados - aplique um algoritmo de flatten nos seus dados JSON se necessário.
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3O esquema gerado é um ponto de partida - revise e ajuste os tipos e restrições.
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4Os comprimentos VARCHAR são arredondados para múltiplos de 50 como prática comum.
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🔄 File ConversionFrequently Asked Questions
Q Quais bancos de dados são suportados?
Q Como os tipos são inferidos?
Q E as chaves estrangeiras?
Q Os objetos aninhados são suportados?
Q Posso adicionar índices?
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