محوّل الجدول إلى JSON / SQL - CSV وTSV وMarkdown عبر الإنترنت

الصق ملف CSV (أو أفلِت ملف ‎.csv‎) في لوحة الإدخال، وستكتشف الأداة الفاصل تلقائيًا، وتحلِّل كل صف إلى كائن JSON باستخدام سطر الترويسة كمفاتيح، وتعرض الناتج فورًا. بدِّل صيغة الناتج إلى مصفوفة JSON أو JSONL أو SQL INSERT للحصول على الشكل الذي تحتاجه بالضبط.

نعم. يتبع المحلِّل معيار RFC 4180 — فالحقول المحاطة بعلامات اقتباس مزدوجة يمكن أن تحتوي على فواصل وفواصل أسطر وحتى علامات اقتباس حرفية (مكتوبة كـ "") دون أن يتعطل التحليل. لذا تبقى قيمة مثل "Smith, John" خلية واحدة لا خليتين.

تحصي الأداة علامات الجدولة والفواصل والفواصل المنقوطة والأنابيب في أول سطر غير فارغ وتختار الأكثر تكراراً. إذا كان لديك ملف غير اعتيادي أو غامض، يمكنك تجاوز الكشف التلقائي واختيار علامة الجدولة ‏(TSV) أو الفاصلة أو الفاصلة المنقوطة أو الأنبوب أو جدول Markdown يدوياً.

بدّل صيغة الإخراج إلى SQL INSERT وأدخل اسم جدول. تنظّف الأداة أسماء الأعمدة لتصبح معرّفات صالحة (مع استبدال المسافات والشرطات وما إلى ذلك بشُرَط سفلية) وتنتج عبارة INSERT واحدة لكل صف مع تهريب صحيح للسلاسل النصية والقيم الرقمية وقيمة NULL للخلايا الفارغة. مثالية لتهيئة قواعد البيانات أو ترحيل البيانات.

تضع صيغة JSONL (JSON Lines) كائن JSON واحداً في كل سطر، بلا مصفوفة محيطة. وهي الصيغة القياسية لبثّ البيانات إلى BigQuery وSnowflake وLogstash وElasticsearch ومعظم خطوط معالجة تعلّم الآلة. اختر JSONL عندما يُستوعب كل صف بشكل مستقل.

نعم. تُخرَج القيم المطابقة لأنماط الأعداد الصحيحة أو العشرية كأرقام JSON، وتتحوّل القيم الحرفية "true"/"false" إلى قيم منطقية، وتصبح الخلايا الفارغة null. وإذا كنت بحاجة إلى أن يكون كل شيء نصوصاً، فجهّز القيم وفقاً لذلك قبل التحويل.

نعم. اختر "جدول Markdown" كفاصل والصق جدول Markdown قياسياً مفصولاً بالأشرطة العمودية (صف العناوين، صف الفاصل، صفوف المحتوى). ويُتخطّى سطر الفاصل تلقائياً وتُقتطَع المسافات الفارغة في الخلايا.

لا — يعمل التحليل والتحويل بالكامل داخل متصفحك. هذا يجعل الأداة آمنة لجداول البيانات الحساسة مثل تصديرات كشوف الرواتب أو قوائم العملاء أو السجلات المالية التي يجب ألا تصل أبدًا إلى خادم طرف ثالث.

When checked, the tool treats your table's first row as column names and uses them as the JSON object keys (or generates col_1, col_2... for SQL if you leave it blank). Uncheck it if your data has no header row — a plain list of rows — and the tool will instead output raw JSON arrays or auto-name columns col_1, col_2, etc. for SQL INSERT statements.

Switch Output to SQL INSERT and a Table name field appears where you can type your target table's name, such as customers or order_items. The tool automatically sanitizes whatever you enter — replacing spaces and symbols with underscores and prefixing a leading digit — so the generated SQL always has a valid identifier even if your input is messy.

Uncheck 'First row is header' if your export has no column names, set Output to SQL INSERT, and type your real table name in the Table name field. The tool will auto-generate col_1, col_2... column names, coerce numbers and booleans automatically, and produce one properly-escaped INSERT statement per row that you can paste straight into your database client.

JSON (arrays) drops the field names and outputs each row as a plain list of values in column order — for example ["Alice", 34, "Berlin"] instead of {"name":"Alice","age":34,"city":"Berlin"}. It still respects the 'First row is header' checkbox, using that row only to know how many columns to expect rather than as keys. Choose it when the receiving code (a charting library, a positional database driver, or a spreadsheet import) reads values by position rather than by field name; otherwise stick with JSON (objects).

Try sample fills the input panel with a short three-row name/age/city table (tab-separated) so you can immediately see how the delimiter detection, header row and each output format behave before you paste real data. Once there's content in the box, a Clear button appears — next to the Input label in the editor view, and again as a full-width button in the Settings panel — that wipes the textarea back to empty in one click instead of selecting and deleting the text manually.