Konwerter XhCode online Narzędzia

CSV do konwertera SQL

Dane wejściowe Pełny ekran Wyczyść




Wynik Pełny ekran
CSV do SQL Online Converter Tools

Co to jest konwerter CSV na SQL?

Konwerter CSV na SQL to narzędzie lub skrypt, który przekształca dane z pliku CSV (Comma-Separated Values) na instrukcje SQL (Structured Query Language) — zazwyczaj instrukcje INSERT INTO.
Umożliwia to pobranie danych tabelarycznych z arkusza kalkulacyjnego lub pliku płaskiego i załadowanie ich do relacyjnej bazy danych, takiej jak MySQL, PostgreSQL, SQLite lub SQL Server.


Dlaczego warto używać konwertera CSV na SQL?

  • Import bazy danych: Ułatwia migrację lub importowanie danych zbiorczych do bazy danych.

  • Automatyzacja: Przydatne do tworzenia skryptów automatycznej bazy danych populacja.

  • Testowanie i rozwój: Szybkie generowanie przykładowych danych SQL z istniejących plików CSV do testowania aplikacji lub baz danych.

  • Przenośność danych: Umożliwia konwersję eksportów arkuszy kalkulacyjnych do formatu zrozumiałego dla baz danych.


Jak korzystać z konwertera CSV na SQL

  • Narzędzia online: Prześlij plik CSV, zdefiniuj nazwę tabeli i typy kolumn oraz uzyskaj dane wyjściowe SQL do skopiowania lub pobrania.

  • Narzędzia do zarządzania bazą danych: Niektóre graficzne interfejsy użytkownika baz danych (takie jak phpMyAdmin, DBeaver) zawierają funkcje importu CSV, które automatycznie generują SQL.

  • Skrypty niestandardowe: Napisz skrypt w Pythonie, JavaScript itp., aby przejść przez wiersze CSV i wygenerować polecenia SQL INSERT.

  • Narzędzia wiersza poleceń: Użyj narzędzi, takich jak csvsql (z csvkit), aby automatycznie przekonwertować CSV na SQL.

Zwykle musisz określić:

  • Nazwa tabeli

  • Nazwy kolumn (z nagłówków lub ręcznie)

  • Typy danych (opcjonalne)

  • Obsługa znaków specjalnych lub wartości null


Kiedy używać pliku CSV do SQL Konwerter

  • Podczas importowania arkusza kalkulacyjnego lub eksportowanych danych do bazy danych.

  • Podczas migrowania starszych danych z plików płaskich do systemów relacyjnych.

  • Podczas przygotowywania zbiorczych wstawek danych do zasiewania nowej bazy danych.

  • Podczas pracy w środowiskach programistycznych i potrzeby szybkich danych testowych w formie SQL.

  • Podczas integrowania danych ze źródeł zewnętrznych z systemami zaplecza.