SQL कन्वर्टर

GeekFormat के बारे में

SQL स्क्रिप्ट पेस्ट करें और एक आउटपुट फ़ॉर्मैट चुनें। JSON, CSV, XML, YAML और अधिक जनरेट करने के लिए कन्वर्ट पर क्लिक करें।

GeekFormat ऑनलाइन SQL कन्वर्टर SQL INSERT कथनों और CREATE TABLE स्क्रिप्ट्स को एक क्लिक से JSON, CSV, TSV, XML, YAML, HTML टेबल, Markdown टेबल, JSON Lines और अन्य प्रारूपों में बदलता है। कई INSERT कथनों, मल्टी-वैल्यू टपल बैच पार्सिंग, संख्या, स्ट्रिंग, NULL, बूलियन और हेक्साडेसिमल लिटरल की स्वचालित पहचान का समर्थन करता है, MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server डायलेक्ट्स की उद्धरण शैलियों के साथ संगत है, कई टेबल डेटा अलग-अलग या मिलाकर निर्यात किया जा सकता है। INSERT कथन को उल्टा पुनर्निर्मित और डायलेक्ट बदलना भी संभव है। पूरी तरह ब्राउज़र में प्रोसेस होता है, सभी डेटा डिवाइस पर ही रहता है।

SQL रूपांतरण के बारे में: SQL स्क्रिप्ट को JSON/CSV/XML आदि प्रारूपों में बदलना

SQL रूपांतरण (SQL Conversion) SQL स्क्रिप्ट से डेटा निकालकर JSON, CSV, XML, YAML, HTML, Markdown आदि अन्य डेटा प्रारूपों के रूप में पुनर्गठित करने की प्रक्रिया है। SQL (Structured Query Language, संरचित क्वेरी भाषा) रिलेशनल डेटाबेस की मानक क्वेरी भाषा है, डेटाबेस निर्यात उपकरण (जैसे mysqldump, pg_dump) आमतौर पर डेटा को INSERT कथन रूप में SQL स्क्रिप्ट में निर्यात करते हैं, यह प्रारूप डेटाबेस इम्पोर्ट के लिए सुविधाजनक होने के बावजूद प्रोग्राम पढ़ने, डेटा विश्लेषण या क्रॉस-सिस्टम एक्सचेंज के लिए असुविधाजनक है, इसलिए अधिक सार्वभौमिक प्रारूप में रूपांतरण आवश्यक है।

सामान्य SQL डेटा निर्यात स्क्रिप्ट में दो प्रकार के कथन होते हैं: CREATE TABLE टेबल संरचना (कॉलम नाम, डेटा टाइप, बाधाएँ) परिभाषित करता है और INSERT INTO ... VALUES (...) विशिष्ट डेटा जोड़ता है। यह उपकरण दोनों प्रकार के कथन पार्स करता है, CREATE TABLE से कॉलम परिभाषा और टाइप जानकारी निकालता है, INSERT से वास्तविक डेटा पंक्तियाँ निकालता है, फिर उपयोगकर्ता द्वारा चुने गए प्रारूप अनुसार आउटपुट पुनर्गठित करता है। पूरी पार्सिंग प्रक्रिया ब्राउज़र में स्थानीय रूप से पूरी होती है, किसी बैकएंड सेवा पर निर्भर नहीं।

SQL को अन्य प्रारूपों में क्यों बदलना चाहिए? SQL स्क्रिप्ट सार्वभौमिक होने के बावजूद निम्नलिखित परिदृश्यों में असुविधाजनक है: पहला, फ्रंटएंड प्रोग्राम JSON पढ़ना SQL पार्स करने से कहीं आसान है, SQL पार्सर जोड़ने की आवश्यकता नहीं; दूसरा, Excel, Google Sheets जैसे स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर मूल रूप से CSV को समर्थन देते हैं SQL को नहीं; तीसरा, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल और दस्तावेज़ीकरण परिदृश्यों में YAML, Markdown SQL से अधिक पठनीय हैं; चौथा, क्रॉस-सिस्टम डेटा एक्सचेंज में अक्सर XML या JSON तटस्थ प्रारूप के रूप में उपयोग होते हैं। SQL को इन सार्वभौमिक प्रारूपों में बदलने के बाद, डेटा अधिक उपकरणों और भाषाओं द्वारा सीधे उपभोग किया जा सकता है।

इस उपकरण का SQL पार्सर हाथ से लिखा गया है, INSERT कथन और CREATE TABLE कथन की पार्सिंग पर केंद्रित। INSERT के लिए, सिंगल वैल्यू टपल (INSERT INTO t (a,b) VALUES (1,2)) और मल्टी-वैल्यू टपल (INSERT INTO t (a,b) VALUES (1,2), (3,4), (5,6)) दोनों सिंटैक्स समर्थित, कॉलम नाम अनुसार डेटा स्वचालित मैप होता है। CREATE TABLE के लिए, कॉलम परिभाषा, डेटा टाइप (VARCHAR(255), INT, DECIMAL(10,2) आदि कोष्ठक में लंबाई के साथ), NOT NULL, PRIMARY KEY, IF NOT EXISTS बाधाएँ और क्लॉज़ पार्स करता है, नेस्टेड कोष्ठकों को सही ढंग से संभालता है ताकि गलत विभाजन न हो।

टाइप पहचान SQL रूपांतरण का मुख्य पहलू है। उपकरण मान के लिटरल रूप के आधार पर टाइप स्वचालित निर्धारित करता है: सिंगल या डबल कोट में लिपटा मान स्ट्रिंग; NULL (केस-असंवेदनशील) खाली मान; TRUE/FALSE बूलियन; 0x..., X'...', B'...' हेक्साडेसिमल लिटरल; शुद्ध संख्या (माइनस चिह्न, दशमलव बिंदु, वैज्ञानिक संकेतन सहित) संख्या। यह स्वचालित टाइप पहचान सुनिश्चित करती है कि JSON, CSV आदि रूपांतरित प्रारूप मूल डेटा की सिमेंटिक्स (जैसे संख्या 1 स्ट्रिंग "1" नहीं) सुरक्षित रखें, डाउनस्ट्रीम प्रोग्राम द्वारा सही प्रोसेसिंग सुगम हो।

विभिन्न डेटाबेस डायलेक्ट्स की उद्धरण शैली में अंतर SQL पार्सिंग का सामान्य जाल है। MySQL डिफ़ॉल्ट रूप से बैकटिक (`) से आइडेंटिफ़ायर (टेबल नाम, कॉलम नाम) लपेटता है, PostgreSQL डबल कोट (") का उपयोग करता है, SQL Server/T-SQL स्क्वायर ब्रैकेट ([]) का उपयोग करता है, मानक SQL भी डबल कोट का उपयोग करता है। इस उपकरण का unquoteIdentifier फ़ंक्शन इन उद्धरणों को स्वचालित पहचानकर हटाता है, साथ ही उद्धरण के भीतर एस्केप (जैसे `` → `, "" → ") संभालता है। SQL पुनर्निर्माण मोड में, लक्ष्य डायलेक्ट के लिए संबंधित उद्धरण शैली के साथ INSERT कथन पुनः जेनरेट होता है।

SQL स्ट्रिंग एस्केप एक और महत्वपूर्ण तकनीकी बिंदु है। SQL मानक स्ट्रिंग के भीतर सिंगल कोट को दोहराकर ('It''s' It's का प्रतिनिधित्व करता है) एस्केप करता है, MySQL डिफ़ॉल्ट रूप से बैकस्लैश एस्केप (\n, \t, \', \", \\\\, \0, \Z आदि) भी समर्थित करता है। इस उपकरण का स्ट्रिंग पार्सर दोनों एस्केप तंत्र एक साथ संभालता है, मूल स्ट्रिंग सामग्री सही ढंग से पुनर्प्राप्त करता है। CSV में रूपांतरण के समय, कॉमा, उद्धरण, न्यूलाइन वाले फ़ील्ड RFC 4180 मानक अनुसार पुनः एस्केप; XML/HTML में रूपांतरण के समय, &, <, >, ", ' विशेष वर्ण एस्केप।

शुद्ध फ्रंटएंड प्रोसेसिंग इस उपकरण का मुख्य डिज़ाइन सिद्धांत है। सभी SQL पार्सिंग और डेटा रूपांतरण ब्राउज़र के JavaScript इंजन में निष्पादित होते हैं, कोई डेटा सर्वर पर नहीं भेजा जाता। इसका अर्थ है कि भले ही SQL स्क्रिप्ट में उपयोगकर्ता की संवेदनशील डेटा, व्यावसायिक संवेदनशील जानकारी या आंतरिक डेटाबेस संरचना हो, बाहर लीक नहीं होगी। यह डिज़ाइन प्रोडक्शन डेटाबेस निर्यात प्रोसेस करने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, डेटा अनुपालन की चिंता के बिना। साथ ही, फ्रंटएंड प्रोसेसिंग में नेटवर्क लेटेंसी नहीं, रूपांतरण गति केवल डिवाइस के CPU और मेमोरी द्वारा सीमित।

पारंपरिक कमांड-लाइन SQL रूपांतरण उपकरणों (जैसे sql2csv, sqlparser) की तुलना में, इस उपकरण के कई फायदे हैं: इंस्टॉलेशन और एनवायरनमेंट कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं, वेब पेज खोलते ही उपयोग; विज़ुअल इंटरफ़ेस से रियल-टाइम रूपांतरण परिणाम पूर्वावलोकन; एक क्लिक से कई आउटपुट प्रारूपों के बीच रूपांतरण समर्थित; इन-बिल्ट सैंपल डेटा और सहायता दस्तावेज़; मोबाइल रिस्पॉन्सिव डिज़ाइन कहीं भी उपयोग करने योग्य। हालाँकि, यह उपकरण डेटा निष्कर्षण पर केंद्रित है, जटिल SQL डायलेक्ट अंतर (जैसे PostgreSQL के JSONB ऑपरेटर, MySQL के ON DUPLICATE KEY UPDATE) और उन्नत सुविधाएँ (स्टोर्ड प्रोसीजर, फंक्शन, ट्रिगर) को संभालता नहीं; ऐसी आवश्यकता होने पर डेटाबेस नेटिव उपकरण या विशेष ETL प्लेटफ़ॉर्म उपयोग की अनुशंसा।

SQL रूपांतरण उपकरण का उपयोग करते समय कई सर्वोत्तम अभ्यास ध्यान देने योग्य हैं: पहला, रूपांतरण से पहले जाँचें कि SQL स्क्रिप्ट में पूर्ण डेटा (INSERT कथन) है, केवल क्वेरी कथन (SELECT) नहीं, SELECT पार्स नहीं होते; दूसरा, मल्टी-टेबल SQL स्क्रिप्ट के लिए «मल्टी-टेबल अलग-अलग निर्यात» चालू करके टेबल संरचना जानकारी सुरक्षित रखने की अनुशंसा; तीसरा, चीनी अक्षरों वाली SQL प्रोसेस करते समय, CSV आउटपुट के लिए «BOM शामिल करें» चालू करके Excel द्वारा सही एन्कोडिंग पहचान सुनिश्चित; चौथा, बड़े SQL dump प्रोसेस करते समय «ब्यूटीफाई आउटपुट» बंद करके आउटपुट आकार कम; पाँचवाँ, क्रॉस-डेटाबेस माइग्रेशन में «SQL पुनर्निर्माण» मोड से डायलेक्ट बदल सकते हैं, लेकिन जटिल टाइप (जैसे PostgreSQL ऐरे, JSONB) मैन्युअल समायोजन आवश्यक।

उपयोग के मामले

mysqldump या pg_dump द्वारा निर्यात SQL स्क्रिप्ट को JSON में बदलें, API डेटा इम्पोर्ट या फ्रंटएंड डेटा उपभोग के लिए
डेटाबेस INSERT कथनों को CSV फ़ाइल में बदलें, डेटा विश्लेषण या रिपोर्ट निर्माण के लिए Excel/WPS/Google Sheets में इम्पोर्ट
SQL बैकअप स्क्रिप्ट से डेटा निकालकर XML में बदलें, क्रॉस-सिस्टम डेटा एक्सचेंज या SOAP इंटरफ़ेस एकीकरण के लिए
SQL डेटा को YAML कॉन्फ़िगरेशन प्रारूप में बदलें, Ansible, Docker Compose, Kubernetes और अन्य कॉन्फ़िगरेशन परिदृश्यों के लिए
SQL क्वेरी परिणाम (INSERT के रूप में निर्यात) को HTML टेबल में बदलें, वेब पेज में सीधे एम्बेड करने के लिए
SQL डेटा को Markdown टेबल में बदलें, README, डॉक्यूमेंटेशन साइट, तकनीकी ब्लॉग में सैंपल डेटा दिखाने के लिए पेस्ट
पूर्ण CREATE TABLE + INSERT स्क्रिप्ट से डेटा निकालकर JSON Lines में बदलें, Elasticsearch बैच इंडेक्सिंग के लिए
डेटाबेस माइग्रेशन के दौरान MySQL INSERT स्क्रिप्ट को PostgreSQL डायलेक्ट INSERT कथन के रूप में पुनर्निर्मित करें, क्रॉस-डेटाबेस डेटा इम्पोर्ट के लिए
टेस्ट डेटा प्रबंधन: टेस्ट SQL सीड डेटा को JSON कॉन्फ़िगरेशन में बदलें, प्रोग्राम पढ़ने और वर्ज़न प्रबंधन के लिए
शिक्षण डेमो: SQL कथनों को कई प्रारूपों में बदलकर तुलना, सीखने वालों को विभिन्न डेटा प्रतिनिधित्व के अंतर समझाने के लिए
ETL प्रीप्रोसेसिंग: अपस्ट्रीम SQL dump को संरचित JSON/CSV में बदलें, डाउनस्ट्रीम ETL पाइपलाइन के इनपुट के रूप में
डेटा विश्लेषण: SQL निर्यात से मुख्य डेटा निकालकर CSV में बदलें, pandas, R और अन्य उपकरणों से सांख्यिकीय विश्लेषण
ग्राहक डिलीवरी: डेटाबेस निर्यात को अधिक सार्वभौमिक JSON या CSV प्रारूप में बदलें, गैर-तकनीकी कर्मियों को सौंपने के लिए
डेटा आर्काइविंग: ऐतिहासिक डेटाबेस की INSERT स्क्रिप्ट को अधिक पठनीय YAML या Markdown में बदलकर आर्काइव करें

उपयोग कैसे करें

बाएँ इनपुट बॉक्स में SQL स्क्रिप्ट पेस्ट करें, या «SQL अपलोड» बटन क्लिक करके .sql/.txt फ़ाइल चुनें
«उदाहरण» बटन क्लिक करके इन-बिल्ट SQL सैंपल लोड करें (CREATE TABLE और मल्टी-टेबल INSERT सहित)
दाएँ आउटपुट पैनल के शीर्ष पर प्रारूप ड्रॉपडाउन मेन्यू से लक्ष्य प्रारूप चुनें (JSON, CSV, XML, YAML आदि, कुल 9 प्रारूप)
«सेटिंग्स» बटन क्लिक करके रूपांतरण विकल्प समायोजित करें: ब्यूटीफाई आउटपुट, BOM शामिल करें, मल्टी-टेबल अलग-अलग निर्यात, CSV विभाजक, JSON root key नाम, SQL डायलेक्ट आदि
«रूपांतरण» बटन क्लिक करके रूपांतरण निष्पादित करें, परिणाम स्वचालित रूप से दाएँ पैनल में दिखाई देता है, नीचे स्टेटस बार में टेबल संख्या, पंक्ति संख्या, INSERT संख्या आदि आँकड़े दिखाई देते हैं
«कॉपी» पर क्लिक करके रूपांतरण परिणाम क्लिपबोर्ड में कॉपी करें, या «डाउनलोड» से परिणाम संबंधित प्रारूप फ़ाइल के रूप में सहेजें (जैसे result.json, result.csv)
आउटपुट प्रारूप बदलने पर स्वचालित पुनः रूपांतरण होता है, बार-बार रूपांतरण बटन क्लिक करने की आवश्यकता नहीं

विशेषताएं

नौ आउटपुट प्रारूप: JSON, JSON Lines, CSV, TSV, XML, YAML, HTML टेबल, Markdown टेबल, SQL पुनर्निर्माण — एक क्लिक से प्रारूप बदलें, स्वचालित पुनः रूपांतरण
INSERT कथन पार्सिंग: INSERT INTO ... VALUES (...) सिंटैक्स की स्वचालित पहचान, सिंगल और मल्टी-वैल्यू टपल बैच इंसर्ट समर्थित (एक INSERT में कई पंक्तियाँ)
CREATE TABLE पहचान: CREATE TABLE कथन पार्स करके कॉलम परिभाषा, डेटा टाइप, NOT NULL, PRIMARY KEY और अन्य बाधाओं को निकालता है, फील्ड टाइप अनुमान के लिए उपयोगी
मल्टी-टेबल डेटा हैंडलिंग: जब स्क्रिप्ट में कई टेबल हों, तो अलग-अलग (टेबल नाम विभाजक के साथ) या मिलाकर निर्यात किया जा सकता है, हर टेबल के कॉलम और पंक्तियाँ स्वचालित समेकित
स्वचालित टाइप पहचान: संख्या (पूर्णांक/फ्लोट), स्ट्रिंग, NULL, बूलियन (TRUE/FALSE), हेक्साडेसिमल लिटरल (0x..., X'...', B'...') की स्मार्ट पहचान, मूल टाइप सिमेंटिक्स सुरक्षित
मल्टी-डायलेक्ट उद्धरण संगतता: MySQL बैकटिक (`), PostgreSQL डबल कोट ("), SQL Server स्क्वायर ब्रैकेट ([]) और मानक उद्धरण पहचान, आइडेंटिफ़ायर उद्धरण स्वचालित हटाएँ
SQL स्ट्रिंग एस्केप: SQL मानक एस्केप ('' → ') और MySQL बैकस्लैश एस्केप (\n, \r, \t, \0, \', \") को संभालता है, विशेष वर्णों वाली स्ट्रिंग सही ढंग से पुनर्प्राप्त
SQL डायलेक्ट पुनर्निर्माण: MySQL, PostgreSQL, SQLite या मानक SQL डायलेक्ट चुनकर INSERT कथन पुनः जेनरेट कर सकते हैं, कस्टम टेबल नाम और वैकल्पिक CREATE TABLE जेनरेशन समर्थित
लचीली CSV कॉन्फ़िगरेशन: विभाजक चुनें (कॉमा/सेमीकोलन/Tab/पाइप), UTF-8 BOM हेडर विकल्प (Excel संगत), ब्यूटीफाई इंडेंटेशन विकल्प, RFC 4180 मानक का पालन
कई JSON संरचनाएँ: टेबल अनुसार समूह (root key tables), शुद्ध डेटा (root key data) या शुद्ध ऐरे (कोई root key नहीं) चुनें, विभिन्न उपभोग परिदृश्यों के लिए
रियल-टाइम आँकड़े प्रदर्शन: रूपांतरण के बाद टेबल संख्या, कुल पंक्तियाँ, INSERT कथन संख्या, आउटपुट वर्ण संख्या रियल-टाइम दिखाई देती है
फ़ाइल अपलोड और डाउनलोड: .sql/.txt/.csv/.tsv/.json फ़ाइलें सीधे पार्स करने के लिए अपलोड समर्थित, रूपांतरण परिणाम संबंधित प्रारूप फ़ाइल के रूप में डाउनलोड (जैसे .json, .csv, .yaml)
इतिहास प्रबंधन: बाएँ पैनल में एकीकृत इतिहास साइडबार हाल की SQL इनपुट स्वचालित सहेजता है, पिछली स्क्रिप्ट जल्दी रीलोड कर सकते हैं
मोबाइल रिस्पॉन्सिव डिज़ाइन: फ़ोन पर इनपुट/परिणाम Tab लेआउट स्वचालित बदलता है, डेस्कटॉप पर खींचने योग्य डुअल-पैनल विभाजक, सभी इंटरैक्शन मोबाइल पर उपलब्ध
पूर्ण ब्राउज़र लोकल प्रोसेसिंग: सभी पार्सिंग और रूपांतरण ब्राउज़र JavaScript में पूरे होते हैं, सर्वर अनुरोध की आवश्यकता नहीं, SQL डेटा डिवाइस से बाहर नहीं जाता, संवेदनशील जानकारी वाले डेटाबेस निर्यात के लिए उपयुक्त

सामान्य प्रश्न

SQL रूपांतरण के लिए कौन-कौन से प्रारूप समर्थित हैं?

यह उपकरण नौ आउटपुट प्रारूप समर्थित करता है: JSON (संरचित ऐरे), JSON Lines (प्रति पंक्ति एक JSON ऑब्जेक्ट), CSV (कॉमा विभाजित), TSV (Tab विभाजित), XML (टैग वाला मानक XML दस्तावेज़), YAML (कॉन्फ़िगरेशन प्रारूप), HTML टेबल (स्टाइल वाली, ब्राउज़र में सीधे देखी जा सकती है), Markdown टेबल (दस्तावेज़ सिंटैक्स), SQL पुनर्निर्माण (INSERT कथन पुनः जेनरेट, डायलेक्ट बदलने योग्य)। दाएँ प्रारूप ड्रॉपडाउन मेन्यू में एक क्लिक से स्विच करने पर स्वचालित पुनः रूपांतरण होता है।

पार्सिंग के लिए कौन-कौन से SQL कथन समर्थित हैं?

मुख्य रूप से INSERT INTO ... VALUES (...) कथन पार्स करके डेटा निकालता है, साथ ही CREATE TABLE कथन पहचानकर कॉलम परिभाषा और टाइप जानकारी प्राप्त करता है। सिंगल INSERT, मल्टी-वैल्यू टपल INSERT (एक INSERT में कई पंक्तियाँ), कई INSERT कथन, कई टेबल्स के INSERT समर्थित। टिप्पणियाँ (-- एक पंक्ति, /* */ कई पंक्तियाँ, # MySQL एक पंक्ति) स्वचालित हटा दी जाती हैं, पार्सिंग प्रभावित नहीं होती।

कौन-कौन से डेटाबेस डायलेक्ट्स समर्थित हैं?

पार्सिंग के समय MySQL (बैकटिक `), PostgreSQL (डबल कोट "), SQL Server (स्क्वायर ब्रैकेट []) और मानक SQL की आइडेंटिफ़ायर उद्धरण शैलियों के साथ संगत, स्वचालित रूप से उद्धरण हटाकर मूल कॉलम और टेबल नाम पुनर्प्राप्त करता है। SQL पुनर्निर्माण मोड में MySQL, PostgreSQL, SQLite या मानक SQL डायलेक्ट चुनकर INSERT पुनः जेनरेट किया जा सकता है, विभिन्न डायलेक्ट्स के उद्धरण और बूलियन प्रतिनिधित्व में अंतर होता है।

SQL स्क्रिप्ट में कई टेबल्स कैसे संभाले जाते हैं?

उपकरण टेबल नाम अनुसार INSERT डेटा स्वचालित समेकित करता है। सेटिंग्स में «मल्टी-टेबल अलग-अलग निर्यात» चालू करने पर, CSV/HTML/Markdown जैसे टेबल प्रारूप टेबल अनुसार खंड में निर्यात (टेबल नाम चिह्न के साथ), JSON/XML जैसे संरचित प्रारूप टेबल नाम अनुसार समूहीकृत होते हैं। यह विकल्प बंद होने पर, CSV केवल पहली टेबल का डेटा दिखाता है, JSON को «कोई root key नहीं» चुनकर शुद्ध ऐरे के रूप में निर्यात किया जा सकता है।

SQL में NULL, बूलियन और विशेष वर्ण कैसे संभाले जाते हैं?

उपकरण स्वचालित रूप से NULL (केस-असंवेदनशील), बूलियन TRUE/FALSE, हेक्साडेसिमल लिटरल (0x..., X'...', B'...'), पूर्णांक और फ्लोट पहचानता है। स्ट्रिंग्स को SQL मानक एस्केप ('' → ') और MySQL बैकस्लैश एस्केप (\n, \t, \' आदि) के साथ स्वचालित संसाधित करके न्यूलाइन, उद्धरण, विशेष वर्णों वाली मूल सामग्री सही ढंग से पुनर्प्राप्त करता है। CSV आउटपुट RFC 4180 मानक के अनुसार कॉमा, उद्धरण, न्यूलाइन वाले फ़ील्ड को उद्धरण में रखकर एस्केप करता है।

रूपांतरित JSON की संरचना कैसी होती है?

JSON आउटपुट तीन संरचनाएँ समर्थित: «root key tables» (टेबल नाम अनुसार समूहीकृत, मल्टी-टेबल परिदृश्य के लिए अनुशंसित), «root key data» (एकीकृत रैपर), «कोई root key नहीं» (शुद्ध ऐरे, सिंगल टेबल या स्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए उपयुक्त)। उदाहरण के लिए सिंगल users टेबल [{"id":1,"name":"Alice"},...] ऐरे में बदल जाता है, कई टेबल टेबल नाम अनुसार {"users":[...],"orders":[...]} समूहीकृत होते हैं। सेटिंग्स में चुना जा सकता है।

क्या अपलोड की गई SQL फ़ाइल सर्वर पर सहेजी जाती है?

नहीं। यह एक शुद्ध फ्रंटएंड एप्लिकेशन है, सभी पार्सिंग और रूपांतरण ब्राउज़र के JavaScript में स्थानीय रूप से पूरे होते हैं, SQL सामग्री या रूपांतरण परिणाम किसी भी सर्वर पर नहीं भेजे जाते। अपलोड की गई फ़ाइल FileReader के माध्यम से सीधे ब्राउज़र में पढ़ी जाती है, पेज बंद करने पर डेटा स्वचालित साफ़ हो जाता है। उपयोगकर्ता गोपनीयता या व्यावसायिक संवेदनशील जानकारी वाले डेटाबेस निर्यात को प्रोसेस करने के लिए उपयुक्त।

क्या SQL Server के स्क्वायर ब्रैकेट आइडेंटिफ़ायर समर्थित हैं?

हाँ। उपकरण SQL Server/T-SQL शैली के स्क्वायर ब्रैकेट आइडेंटिफ़ायर (जैसे [users], [order details]) पहचानता है और स्वचालित रूप से ब्रैकेट हटाकर मूल नाम पुनर्प्राप्त करता है। MySQL बैकटिक, PostgreSQL डबल कोट भी समर्थित। SQL पुनर्निर्माण मोड में, विभिन्न डायलेक्ट चुनने पर संबंधित उद्धरण शैली के साथ INSERT पुनः जेनरेट होता है।

मेरी SQL स्क्रिप्ट रूपांतरण के बाद डेटा क्यों नहीं दिखाती?

जाँचें कि SQL में INSERT INTO ... VALUES (...) कथन है या नहीं। यह उपकरण केवल INSERT कथन पार्स करके डेटा निकालता है, SELECT क्वेरी कथन आउटपुट उत्पन्न नहीं करते। यदि केवल CREATE TABLE कथन हैं, तो «केवल CREATE TABLE पाया गया, रूपांतरण के लिए कोई डेटा पंक्ति नहीं» चेतावनी दिखाई देगी। सुनिश्चित करें कि SQL स्क्रिप्ट डेटा निर्यात (dump) है, क्वेरी कथन नहीं।

क्या स्टोर्ड प्रोसीजर, फंक्शन और ट्रिगर समर्थित हैं?

नहीं। यह उपकरण डेटा निष्कर्षण पर केंद्रित है, केवल INSERT और CREATE TABLE कथन पार्स करता है। स्टोर्ड प्रोसीजर (CREATE PROCEDURE), फंक्शन (CREATE FUNCTION), ट्रिगर (CREATE TRIGGER), व्यू (CREATE VIEW) और अन्य डेटाबेस ऑब्जेक्ट परिभाषाएँ पार्स नहीं की जातीं। इन ऑब्जेक्ट्स को माइग्रेट करने के लिए pg_dump, mysqldump जैसे डेटाबेस नेटिव उपकरण उपयोग करने की अनुशंसा।

क्या CSV फ़ाइल के चीनी अक्षर Excel में सही दिखेंगे?

हाँ। सेटिंग्स में «BOM शामिल करें» विकल्प चालू करने पर, CSV फ़ाइल UTF-8 BOM हेडर (\uFEFF) के साथ आती है, Excel एन्कोडिंग सही पहचानकर चीनी और अन्य गैर-ASCII अक्षर दिखाता है। BOM के बिना, कुछ Excel संस्करण UTF-8 चीनी अक्षर अस्पष्ट रूप में दिखा सकते हैं। Google Sheets, WPS जैसे आधुनिक स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर आमतौर पर BOM के बिना भी एन्कोडिंग सही पहचानते हैं।

क्या SQL स्क्रिप्ट से उल्टा INSERT कथन पुनर्निर्मित किया जा सकता है?

हाँ। «SQL पुनर्निर्माण» आउटपुट प्रारूप चुनकर INSERT कथन पुनः जेनरेट किया जा सकता है। लक्ष्य डायलेक्ट (MySQL/PostgreSQL/SQLite/मानक SQL), कस्टम टेबल नाम, वैकल्पिक CREATE TABLE कथन जेनरेशन (डेटा के आधार पर कॉलम टाइप INT/BIGINT/FLOAT/VARCHAR/TEXT/BOOLEAN स्वचालित अनुमान) चुनने का समर्थन। यह MySQL स्क्रिप्ट को PostgreSQL डायलेक्ट में पुनर्निर्मित करने या टेबल नाम बदलने के बाद डेटाबेस में पुनः इम्पोर्ट के लिए उपयुक्त है।

JSON Lines और JSON में क्या अंतर है? JSON Lines कब उपयोग करें?

JSON आउटपुट एक पूर्ण JSON ऐरे ([{...},{...}]) है, मेमोरी में पूरी तरह लोड होने वाले प्रोग्राम के लिए उपयुक्त। JSON Lines (जिसे NDJSON भी कहते हैं) में प्रति पंक्ति एक स्वतंत्र JSON ऑब्जेक्ट होता है, स्ट्रीम प्रोसेसिंग, बड़े डेटा इम्पोर्ट, Elasticsearch bulk API, लॉग विश्लेषण आदि के लिए उपयुक्त, पंक्ति-दर-पंक्ति पढ़ा जा सकता है बिना बहुत मेमोरी लिए। यह उपकरण दोनों प्रारूपों के बीच स्वतंत्र रूप से स्विचिंग समर्थित करता है।

क्या रूपांतरण परिणाम में मूल कॉलम क्रम सुरक्षित रहता है?

हाँ। उपकरण INSERT कथन में निर्दिष्ट क्रम के अनुसार कॉलम नाम सुरक्षित रखता है। यदि INSERT स्पष्ट रूप से कॉलम नाम निर्दिष्ट नहीं करता (जैसे INSERT INTO t VALUES (...)), तो पहली पंक्ति के मानों की संख्या के आधार पर col_1, col_2 आदि प्लेसहोल्डर कॉलम नाम जेनरेट होते हैं। कई टेबल्स के प्रत्येक का कॉलम क्रम स्वतंत्र रूप से सुरक्षित, मिलाकर निर्यात करते समय टेबल अनुसार अलग-अलग दिखाई देते हैं।

यह उपकरण कितनी बड़ी SQL फ़ाइल समर्थित करता है?

सैद्धांतिक रूप से कोई कठोर ऊपरी सीमा नहीं, ब्राउज़र मेमोरी द्वारा सीमित। आमतौर पर दसियों MB की SQL dump फ़ाइलें सहजता से प्रोसेस होती हैं, बहुत बड़ी फ़ाइलें (सैकड़ों MB) ब्राउज़र मेमोरी की कमी से धीमी हो सकती हैं। बहुत बड़ी फ़ाइलों के लिए कई छोटी फ़ाइलों में विभाजित करके बैच रूपांतरण की अनुशंसा, या «ब्यूटीफाई आउटपुट» बंद करके मेमोरी उपयोग कम करें। सभी पार्सिंग ब्राउज़र में स्थानीय रूप से पूरी होती है, नेटवर्क ट्रांसमिशन से सीमित नहीं।

समस्या निवारण

रूपांतरण के बाद कोई आउटपुट डेटा नहीं?

कारण 1: SQL स्क्रिप्ट में केवल SELECT क्वेरी है, यह उपकरण केवल INSERT कथन पार्स करके डेटा निकालता है, क्वेरी निष्पादित नहीं करता। समाधान: mysqldump/pg_dump से डेटा INSERT कथन रूप में निर्यात करें। कारण 2: SQL स्क्रिप्ट में केवल CREATE TABLE है, डेटा पंक्तियाँ नहीं, चेतावनी दिखाई देगी। कारण 3: INSERT कथन सिंटैक्स मानक नहीं (जैसे VALUES कीवर्ड अनुपस्थित), SQL सिंटैक्स की सटीकता जाँचें। कारण 4: SQL की संपूर्ण सामग्री टिप्पणी है (-- या /* */), जाँचें कि टिप्पणी वर्ण गलत हटाए नहीं गए।

CSV के चीनी अक्षर Excel में अस्पष्ट दिखते हैं?

Excel डिफ़ॉल्ट रूप से CSV को GBK एन्कोडिंग से पहचानता है, UTF-8 के चीनी अक्षर अस्पष्ट दिखेंगे। समाधान: «सेटिंग्स» में «BOM शामिल करें» विकल्प चालू करें, आउटपुट CSV फ़ाइल में UTF-8 BOM हेडर (\uFEFF) होगा, Excel UTF-8 एन्कोडिंग सही पहचानेगा। यदि BOM के बिना CSV पहले से निर्यात हो चुकी है, तो Notepad में «UTF-8 with BOM» के रूप में सहेजकर Excel में खोलें, या Google Sheets, WPS जैसे आधुनिक स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर उपयोग करें।

JSON में संख्याएँ स्ट्रिंग बन गईं?

कारण: SQL में संख्याएँ उद्धरण में हैं (जैसे '123' को 123 की जगह), उपकरण उन्हें स्ट्रिंग पार्स करता है। समाधान: जाँचें कि SQL स्क्रिप्ट में संख्याएँ उद्धरण में हैं या नहीं, उद्धरण हटाएँ। यदि मूल डेटा स्वयं ऐसा है (जैसे ZIP कोड आमतौर पर स्ट्रिंग सहेजे जाते हैं), तो यह अपेक्षित व्यवहार है, क्योंकि स्ट्रिंग सिमेंटिक्स सुरक्षित रखने से अग्रणी शून्य खोने से बचा जा सकता है (जैसे 01234 को 1234 पार्स नहीं किया जाएगा)।

विशेष वर्ण वाली स्ट्रिंग रूपांतरण में त्रुटि?

कारण: SQL स्ट्रिंग में विशेष वर्ण (न्यूलाइन, उद्धरण, बैकस्लैश) सही ढंग से एस्केप नहीं हैं। यह उपकरण SQL मानक एस्केप ('' → ') और MySQL बैकस्लैश एस्केप (\n, \' आदि) समर्थित करता है, लेकिन यदि मूल SQL गैर-मानक एस्केप (जैसे PostgreSQL की E'...' स्ट्रिंग) उपयोग करता है, तो सही पुनर्प्राप्ति नहीं हो सकती। समाधान: जाँचें कि SQL एस्केप मानक है या नहीं, आवश्यक हो तो टेक्स्ट एडिटर में रूपांतरण से पहले मैन्युअल समायोजन करें।

मल्टी-टेबल SQL रूपांतरण के बाद केवल पहली टेबल दिखती है?

कारण: «मल्टी-टेबल अलग-अलग निर्यात» विकल्प चालू नहीं, CSV/HTML/Markdown जैसे टेबल प्रारूप डिफ़ॉल्ट रूप से केवल पहली टेबल निर्यात करते हैं। समाधान: «सेटिंग्स» में «मल्टी-टेबल अलग-अलग निर्यात» विकल्प चालू करें, CSV टेबल अनुसार खंड में निर्यात (# Table: टेबल नाम चिह्न के साथ), JSON टेबल नाम अनुसार समूहीकृत ({टेबल_नाम1:[...],टेबल_नाम2:[...]})। नोट: JSON Lines प्रारूप टेबल नहीं अलग करता, सभी पंक्तियाँ एक आउटपुट में मिलाई जाएँगी।

SQL पुनर्निर्माण के बाद टेबल या कॉलम नाम उद्धरण गलत है?

कारण: पुनर्निर्माण के समय गलत डायलेक्ट चुना गया, विभिन्न डायलेक्ट्स अलग-अलग उद्धरण शैली (MySQL बैकटिक, PostgreSQL डबल कोट, SQL Server स्क्वायर ब्रैकेट) उपयोग करते हैं। समाधान: «सेटिंग्स» में लक्ष्य SQL डायलेक्ट चुनें, उपकरण संबंधित उद्धरण शैली के साथ INSERT पुनः जेनरेट करेगा। उदाहरण के लिए PostgreSQL चुनने पर टेबल नाम "users" होगा, MySQL चुनने पर `users` होगा।

शब्दकोश

SQL (Structured Query Language): संरचित क्वेरी भाषा, रिलेशनल डेटाबेस (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, SQLite) की मानक क्वेरी और हेरफेर भाषा, DDL (डेटा परिभाषा), DML (डेटा हेरफेर), DQL (डेटा क्वेरी), DCL (डेटा नियंत्रण) उप-भाषाएँ शामिल।
INSERT कथन: SQL में टेबल में डेटा जोड़ने का कथन, सिंटैक्स INSERT INTO table (cols) VALUES (vals), सिंगल और मल्टी-वैल्यू टपल बैच इंसर्ट समर्थित। यह उपकरण मुख्य रूप से INSERT कथन पार्स करके डेटा निकालता है।
CREATE TABLE कथन: SQL में टेबल बनाने का DDL कथन, कॉलम नाम, डेटा टाइप, बाधाएँ (NOT NULL, PRIMARY KEY, UNIQUE आदि) परिभाषित करता है। यह उपकरण CREATE TABLE पार्स करके कॉलम परिभाषा जानकारी निकाल सकता है।
VALUES टपल: INSERT कथन में VALUES कीवर्ड के बाद कोष्ठक में मानों की सूची, जैसे (1, 'Alice', TRUE)। एक INSERT में कई टपल बैच इंसर्ट के लिए हो सकते हैं: VALUES (1,'A'), (2,'B'), (3,'C')।
SQL डायलेक्ट: विभिन्न डेटाबेस विक्रेताओं द्वारा SQL मानक के विस्तार कार्यान्वयन में अंतर, जैसे MySQL बैकटिक, PostgreSQL डबल कोट, SQL Server स्क्वायर ब्रैकेट से आइडेंटिफ़ायर लपेटते हैं, बूलियन प्रतिनिधित्व (TRUE/1), ऑटो-इंक्रीमेंट कॉलम (AUTO_INCREMENT/SERIAL) आदि में भी अंतर।
आइडेंटिफ़ायर उद्धरण: SQL में टेबल नाम, कॉलम नाम जैसे आइडेंटिफ़ायर को लपेटने के लिए विशेष वर्ण। MySQL बैकटिक `name`, PostgreSQL और मानक SQL डबल कोट "name", SQL Server स्क्वायर ब्रैकेट [name] का उपयोग, रिज़र्व्ड वर्ड एस्केप या केस-सेंसिटिव परिदृश्य के लिए।
SQL एस्केप: SQL स्ट्रिंग में विशेष वर्णों का प्रतिनिधित्व करने का तंत्र। SQL मानक सिंगल कोट के लिए दोहराने ('') का उपयोग; MySQL बैकस्लैश एस्केप (\n, \t, \', \\\\) भी समर्थित। यह उपकरण दोनों एस्केप तंत्र की पुनर्प्राप्ति समर्थित करता है।
NULL मान: SQL में अनुपस्थित या अज्ञात डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाला विशेष मान, केस-असंवेदनशील (NULL/null/Null)। NULL खाली स्ट्रिंग या 0 के बराबर नहीं, JSON में null में मैप, CSV में आमतौर पर खाली छोड़ा।
हेक्साडेसिमल लिटरल: SQL में बाइनरी डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाला लिटरल सिंटैक्स। MySQL 0x... और X'...' रूप समर्थित, PostgreSQL X'...' और B'...' (बाइनरी) समर्थित। यह उपकरण हेक्साडेसिमल लिटरल जस का तस रखता है।
JSON Lines (NDJSON): प्रति पंक्ति एक स्वतंत्र JSON ऑब्जेक्ट वाला टेक्स्ट प्रारूप, एक्सटेंशन .jsonl। स्ट्रीम प्रोसेसिंग, बड़े डेटा इम्पोर्ट और Elasticsearch bulk API के लिए उपयुक्त, पूर्ण JSON ऐरे की तुलना में अधिक मेमोरी-कुशल।
RFC 4180: CSV प्रारूप का अंतर्राष्ट्रीय मानक (Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values Files), फ़ील्ड विभाजन, उद्धरण एस्केप, न्यूलाइन हैंडलिंग आदि नियम परिभाषित। इस उपकरण का CSV आउटपुट इस मानक का पालन करता है।
BOM (Byte Order Mark): बाइट ऑर्डर मार्क, U+FEFF वर्ण। UTF-8 फ़ाइल के आरंभ में BOM Excel जैसे सॉफ़्टवेयर को एन्कोडिंग सही पहचानने में सहायता करता है, चीनी अक्षरों के अस्पष्ट प्रदर्शन से बचाता है। इस उपकरण का CSV आउटपुट वैकल्पिक रूप से BOM शामिल कर सकता है।
SQL Dump: डेटाबेस से निर्यात SQL स्क्रिप्ट फ़ाइल, आमतौर पर mysqldump, pg_dump जैसे उपकरणों द्वारा जेनरेट, CREATE TABLE और INSERT कथन सम्मिलित, डेटाबेस बैकअप और माइग्रेशन के लिए उपयोगी।
DDL (Data Definition Language): डेटा परिभाषा भाषा, SQL का सबसेट, CREATE, ALTER, DROP आदि कथन शामिल, डेटाबेस संरचना (टेबल, व्यू, इंडेक्स आदि) परिभाषित और संशोधित करने के लिए।

समर्थित आउटपुट प्रारूपों की तुलना

नौ आउटपुट प्रारूपों की विशेषताएँ और उपयोग परिदृश्यों की तुलना:

प्रारूप	एक्सटेंशन	विशेषताएँ	सर्वोत्तम परिदृश्य
`JSON`	`.json`	संरचित ऐरे, टाइप सुरक्षित	API एकीकरण, प्रोग्राम पढ़ना, फ्रंटएंड डेटा
`JSON Lines`	`.jsonl`	प्रति पंक्ति एक JSON ऑब्जेक्ट	स्ट्रीम प्रोसेसिंग, Elasticsearch, big data
`CSV`	`.csv`	कॉमा विभाजित टेबल, RFC 4180	Excel, डेटा विश्लेषण, रिपोर्ट
`TSV`	`.tsv`	Tab विभाजित टेबल	स्प्रेडशीट में पेस्ट, bioinformatics
`XML`	`.xml`	टैग और एट्रिब्यूट वाला संरचित दस्तावेज़	SOAP इंटरफ़ेस, कॉन्फ़िग फ़ाइलें, Java सिस्टम
`YAML`	`.yaml`	सबसे पठनीय कॉन्फ़िगरेशन प्रारूप	Ansible, K8s, CI/CD कॉन्फ़िगरेशन
`HTML`	`.html`	स्टाइल वाली टेबल, ब्राउज़र में सीधे देखें	वेब डिस्प्ले, ईमेल, रिपोर्ट
`Markdown`	`.md`	Markdown टेबल सिंटैक्स	README, डॉक्यूमेंटेशन साइट, तकनीकी ब्लॉग
`SQL पुनर्निर्माण`	`.sql`	INSERT पुनः जेनरेट, डायलेक्ट बदलने योग्य	क्रॉस-डेटाबेस माइग्रेशन, टेबल नाम बदलना

SQL मान टाइप पहचान नियम

SQL मान पार्स करते समय टाइप पहचान नियम (लिटरल रूप अनुसार निर्धारण):

SQL लिटरल	पहचाना गया टाइप	JSON आउटपुट	CSV आउटपुट
`123`	पूर्णांक	`123`	123
`-45`	ऋणात्मक पूर्णांक	`-45`	-45
`3.14`	फ्लोट	`3.14`	3.14
`1e10`	वैज्ञानिक संकेतन	`10000000000`	10000000000
`'hello'`	स्ट्रिंग	`"hello"`	hello
`NULL`	खाली मान	`null`	(खाली)
`TRUE`	बूलियन सत्य	`true`	TRUE
`FALSE`	बूलियन असत्य	`false`	FALSE
`0xFF`	हेक्साडेसिमल	`"0xFF"`	0xFF
`X'4142'`	हेक्साडेसिमल	`"X'4142'"`	X'4142'

विभिन्न डेटाबेस डायलेक्ट्स में आइडेंटिफ़ायर उद्धरण शैली

प्रमुख डेटाबेस में आइडेंटिफ़ायर उद्धरण (टेबल नाम, कॉलम नाम) में अंतर:

डेटाबेस	उद्धरण शैली	उदाहरण	टिप्पणी
MySQL/MariaDB	बैकटिक `	`users`	डिफ़ॉल्ट चालू, रिज़र्व्ड वर्ड एस्केप
PostgreSQL	`डबल कोट "`	`"users"`	केस-सेंसिटिव, मानक SQL शैली
SQLite	डबल कोट "/बैकटिक`/स्क्वायर ब्रैकेट[]	`"users" / [users]`	कई शैलियाँ संगत
SQL Server	`स्क्वायर ब्रैकेट []`	`[users]`	T-SQL डिफ़ॉल्ट शैली
Oracle	`डबल कोट "`	`"users"`	अपरकेस अनिवार्य, उद्धरण केस सुरक्षित
मानक SQL	`डबल कोट "`	`"users"`	ANSI SQL मानक

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