Tabelle-zu-JSON-/-SQL-Konverter – CSV, TSV, Markdown online

Füge eine CSV ein (oder ziehe eine .csv-Datei) in das Eingabefeld, und das Tool erkennt das Trennzeichen automatisch, parst jede Zeile anhand der Kopfzeile als Schlüssel in ein JSON-Objekt und zeigt die Ausgabe sofort an. Wechsle das Ausgabeformat zu JSON-Array, JSONL oder SQL INSERT, um genau die Struktur zu erhalten, die du brauchst.

Ja. Der Parser folgt RFC 4180 – in doppelte Anführungszeichen eingeschlossene Felder können Kommas, Zeilenumbrüche und sogar wörtliche Anführungszeichen (maskiert als "") enthalten, ohne das Parsing zu stören. So bleibt ein Wert wie "Smith, John" eine einzelne Zelle und nicht zwei.

Das Werkzeug zählt Tabulatoren, Kommas, Semikolons und Pipes in der ersten nicht leeren Zeile und wählt das häufigste aus. Bei einer ungewöhnlichen oder uneindeutigen Datei kannst du die automatische Erkennung übersteuern und Tabulator (TSV), Komma, Semikolon, Pipe oder Markdown-Tabelle manuell auswählen.

Stelle das Ausgabeformat auf SQL INSERT um und gib einen Tabellennamen ein. Das Tool bereinigt Spaltennamen zu gültigen Bezeichnern (ersetzt Leerzeichen, Bindestriche usw. durch Unterstriche) und erzeugt pro Zeile ein INSERT mit korrekt escapten String-Literalen, numerischen Werten und NULL für leere Zellen. Perfekt zum Befüllen von Datenbanken oder zum Migrieren von Daten.

JSONL (JSON Lines) platziert ein JSON-Objekt pro Zeile, ohne umschließendes Array. Es ist das Standardformat für das Streaming von Daten in BigQuery, Snowflake, Logstash, Elasticsearch und die meisten Machine-Learning-Pipelines. Wählen Sie JSONL, wenn jede Zeile unabhängig eingelesen werden soll.

Ja. Werte, die zu Ganzzahl- oder Dezimalmustern passen, werden als JSON-Zahlen ausgegeben, die Literale „true"/„false" werden zu Booleschen Werten und leere Zellen werden zu null. Wenn du alles als Zeichenketten benötigst, bereite die Werte vor der Konvertierung entsprechend auf.

Ja. Wählen Sie „Markdown-Tabelle“ als Trennzeichen und fügen Sie eine standardmäßige, durch Pipes getrennte Markdown-Tabelle ein (Kopfzeile, Trennzeile, Inhaltszeilen). Die Trennzeile wird automatisch übersprungen und Leerzeichen in den Zellen werden entfernt.

Nein – das Parsen und Konvertieren laufen vollständig in deinem Browser. Dadurch ist das Tool sicher für sensible Tabellen wie Gehaltsabrechnungs-Exporte, Kundenlisten oder Finanzunterlagen, die niemals einen Drittanbieter-Server erreichen sollten.

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.