logo
GeekFormat

Konverter SQL

Konverter SQL online GeekFormat mengonversi pernyataan SQL INSERT dan skrip CREATE TABLE dengan satu klik ke format JSON, CSV, TSV, XML, YAML, tabel HTML, tabel Markdown, JSON Lines dan berbagai format lain. Mendukung banyak pernyataan INSERT, parsing batch tuple multinilai, identifikasi otomatis angka, string, NULL, boolean, dan literal heksadesimal, kompatibel dengan gaya kutipan dialek MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server, data banyak tabel dapat diekspor terpisah atau digabung. Juga dapat membangun ulang pernyataan INSERT secara terbalik dan mengganti dialek. Diproses sepenuhnya lokal di browser, semua data tetap di perangkat.

Rekomendasi Terkait

JSON ke SQL

Generator SQL

Alat Pemformat SQL

JSON ke CSV

Ubah JSON ke XML

JSON → YAML

CSV ke Excel

Tentang konversi SQL: mengubah skrip SQL ke format JSON/CSV/XML dan lainnya

Konversi SQL (SQL Conversion) adalah proses mengekstrak data dari skrip SQL dan mengaturnya kembali ke format data lain seperti JSON, CSV, XML, YAML, HTML, Markdown dll. SQL (Structured Query Language, bahasa query terstruktur) adalah bahasa query standar untuk database relasional, alat ekspor database (seperti mysqldump, pg_dump) biasanya mengekspor data sebagai pernyataan INSERT dalam skrip SQL, format ini meskipun nyaman untuk impor ke database, tetapi tidak nyaman untuk dibaca program, analisis data, atau pertukaran antar sistem, sehingga perlu dikonversi ke format yang lebih universal.

Skrip ekspor data SQL umum berisi dua jenis pernyataan: CREATE TABLE untuk mendefinisikan struktur tabel (nama kolom, tipe data, batasan) dan INSERT INTO ... VALUES (...) untuk menambah data spesifik. Alat ini memparse kedua jenis pernyataan, mengekstrak definisi kolom dan informasi tipe dari CREATE TABLE, baris data aktual dari INSERT, kemudian mengatur output kembali sesuai format yang dipilih pengguna. Seluruh proses parsing dilakukan secara lokal di browser, tidak bergantung pada layanan backend apa pun.

Mengapa perlu mengonversi SQL ke format lain? Skrip SQL meskipun universal, tetapi tidak nyaman dalam skenario berikut: pertama, program frontend membaca JSON jauh lebih mudah dibandingkan memparse SQL, tanpa perlu menambah parser SQL; kedua, software spreadsheet seperti Excel, Google Sheets secara native mendukung CSV bukan SQL; ketiga, dalam skenario berkas konfigurasi dan dokumentasi YAML, Markdown lebih mudah dibaca daripada SQL; keempat, pertukaran data antar sistem sering menggunakan XML atau JSON sebagai format netral. Setelah SQL dikonversi ke format universal ini, data dapat dikonsumsi langsung oleh lebih banyak alat dan bahasa.

Parser SQL alat ini ditulis tangan, berfokus pada parsing pernyataan INSERT dan CREATE TABLE. Untuk INSERT, mendukung tuple tunggal (INSERT INTO t (a,b) VALUES (1,2)) dan tuple multinilai (INSERT INTO t (a,b) VALUES (1,2), (3,4), (5,6)), otomatis memetakan data berdasarkan nama kolom. Untuk CREATE TABLE, mendukung parsing definisi kolom, tipe data (VARCHAR(255), INT, DECIMAL(10,2) dll. dengan panjang dalam kurung), batasan dan klausa NOT NULL, PRIMARY KEY, IF NOT EXISTS, menangani kurung bersarang dengan benar untuk menghindari pemisahan yang salah.

Identifikasi tipe adalah aspek kunci konversi SQL. Alat otomatis menentukan tipe berdasarkan bentuk literal nilai: nilai yang dibungkus kutipan tunggal atau ganda adalah string; NULL (tidak case-sensitive) adalah nilai kosong; TRUE/FALSE adalah boolean; 0x..., X'...', B'...' adalah literal heksadesimal; angka murni (dengan tanda minus, titik desimal, notasi ilmiah) adalah angka. Identifikasi tipe otomatis ini memastikan format konversi seperti JSON, CSV mempertahankan semantik data asli (misal angka 1 bukan string "1"), memudahkan program downstream untuk memproses dengan benar.

Perbedaan gaya kutipan antar dialek database adalah jebakan umum dalam parsing SQL. MySQL secara default menggunakan backtick (`) untuk membungkus identifier (nama tabel, nama kolom), PostgreSQL menggunakan kutipan ganda ("), SQL Server/T-SQL menggunakan kurung siku ([]), SQL standar juga menggunakan kutipan ganda. Fungsi unquoteIdentifier alat ini otomatis mengenali dan menghapus kutipan ini, sekaligus menangani escape dalam kutipan (seperti `` → `, "" → "). Dalam mode membangun ulang SQL, pernyataan INSERT dibuat ulang dengan gaya kutipan terkait untuk dialek target.

Escape string SQL adalah detail teknis penting lainnya. Standar SQL mendefinisikan escape kutipan tunggal dalam string dengan menggandakan ('It''s' mewakili It's), MySQL secara default juga mendukung escape backslash (\n, \t, \', \", \\\\, \0, \Z dll.). Parser string alat ini secara bersamaan menangani kedua mekanisme escape, memulihkan konten string asli dengan benar. Saat dikonversi ke CSV, field yang berisi koma, kutipan, newline di-escape ulang mengikuti standar RFC 4180; saat dikonversi ke XML/HTML, karakter khusus seperti &, <, >, ", ' di-escape.

Pemrosesan frontend murni adalah prinsip desain inti alat ini. Semua parsing SQL dan konversi data dilakukan dalam engine JavaScript browser, tidak mengirim data apa pun ke server. Ini berarti bahkan jika skrip SQL berisi data sensitif pengguna, informasi bisnis sensitif atau struktur database internal, tidak akan bocor ke luar. Desain ini sangat cocok untuk memproses ekspor database produksi, tanpa perlu khawatir tentang masalah kepatuhan data. Sekaligus pemrosesan frontend tidak memiliki latensi jaringan, kecepatan konversi hanya dibatasi oleh CPU dan memori perangkat.

Dibandingkan dengan alat konversi SQL command-line tradisional (seperti sql2csv, sqlparser), alat ini memiliki beberapa keunggulan: tidak perlu instalasi dan konfigurasi lingkungan, buka halaman web langsung bisa digunakan; menyediakan antarmuka visual untuk pratinjau hasil konversi real-time; mendukung konversi antara berbagai format output sekali klik; terintegrasi data contoh dan dokumentasi bantuan; desain responsif mobile untuk digunakan di mana saja. Namun alat ini berfokus pada ekstraksi data, tidak menangani perbedaan dialek SQL yang kompleks (seperti operator JSONB PostgreSQL, ON DUPLICATE KEY UPDATE MySQL) dan fitur lanjutan (stored procedure, function, trigger); jika ada kebutuhan seperti itu, disarankan menggunakan alat database native atau platform ETL khusus.

Saat menggunakan alat konversi SQL, ada beberapa praktik terbaik yang perlu diperhatikan: pertama, sebelum konversi periksa apakah skrip SQL berisi data lengkap (pernyataan INSERT) bukan hanya pernyataan query (SELECT), SELECT tidak akan di-parse; kedua, untuk skrip SQL banyak tabel, disarankan mengaktifkan «Ekspor banyak tabel terpisah» untuk mempertahankan informasi struktur tabel; ketiga, saat memproses SQL berisi karakter Tionghoa, untuk output CSV disarankan mengaktifkan «Sertakan BOM» untuk memastikan Excel mengenali encoding dengan benar; keempat, saat memproses SQL dump besar disarankan menonaktifkan «output cantik» untuk mengurangi ukuran output; kelima, saat migrasi antar database, dapat menggunakan mode «Membangun ulang SQL» untuk mengganti dialek, tetapi tipe kompleks (seperti array PostgreSQL, JSONB) mungkin perlu penyesuaian manual.

Kasus penggunaan

  • Mengonversi skrip SQL dari mysqldump atau pg_dump ke JSON, untuk impor data API atau konsumsi data frontend
  • Mengonversi pernyataan INSERT database ke berkas CSV, untuk diimpor ke Excel/WPS/Google Sheets untuk analisis data atau pembuatan laporan
  • Mengekstrak data dari skrip backup SQL dan mengonversinya ke XML, untuk pertukaran data antar sistem atau integrasi antarmuka SOAP
  • Mengonversi data SQL ke format konfigurasi YAML, untuk skenario konfigurasi Ansible, Docker Compose, Kubernetes dan lainnya
  • Mengonversi hasil query SQL (diekspor sebagai INSERT) ke tabel HTML, untuk langsung ditanam di halaman web
  • Mengonversi data SQL ke tabel Markdown, untuk ditempel ke README, situs dokumentasi, blog teknologi dalam menampilkan data contoh
  • Mengekstrak data dari skrip CREATE TABLE + INSERT lengkap dan mengonversinya ke JSON Lines untuk pengindeksan batch Elasticsearch
  • Saat migrasi database, membangun ulang skrip INSERT MySQL menjadi pernyataan INSERT dialek PostgreSQL, untuk memudahkan impor data antar database
  • Manajemen data uji: mengonversi data seed SQL uji menjadi konfigurasi JSON, untuk memudahkan program membaca dan mengelola versi
  • Demo pengajaran: mengonversi pernyataan SQL ke berbagai format untuk perbandingan, membantu pembelajar memahami perbedaan antar representasi data
  • Pra-pemrosesan ETL: mengonversi SQL dump upstream ke JSON/CSV terstruktur sebagai input untuk pipeline ETL downstream
  • Analisis data: mengekstrak data kunci dari ekspor SQL ke CSV, menggunakan pandas, R dan alat lain untuk analisis statistik
  • Penyerahan ke pelanggan: mengonversi ekspor database ke format JSON atau CSV yang lebih universal untuk diserahkan ke personel non-teknis
  • Pengarsipan data: mengonversi skrip INSERT database historis ke YAML atau Markdown yang lebih mudah dibaca untuk arsip

Cara Penggunaan

  1. Tempel skrip SQL di kotak input kiri, atau klik tombol «Unggah SQL» untuk memilih berkas .sql/.txt
  2. Klik tombol «Contoh» untuk memuat sampel SQL bawaan (termasuk CREATE TABLE dan INSERT banyak tabel)
  3. Pilih format target di menu dropdown format di bagian atas panel output kanan (JSON, CSV, XML, YAML dll., total 9 format)
  4. Klik tombol «Pengaturan» untuk menyesuaikan opsi konversi: output cantik, sertakan BOM, ekspor banyak tabel terpisah, pemisah CSV, nama root key JSON, dialek SQL dll.
  5. Klik tombol «Konversi» untuk menjalankan konversi, hasil otomatis ditampilkan di panel kanan, bar status di bawah menampilkan statistik: jumlah tabel, jumlah baris, jumlah INSERT dll.
  6. Klik «Salin» untuk menyalin hasil konversi ke clipboard, atau «Unduh» untuk menyimpan hasil sebagai berkas format terkait (misal result.json, result.csv)
  7. Mengganti format output akan otomatis dikonversi ulang, tanpa perlu mengklik tombol konversi lagi

Fitur

  • Sembilan format output: JSON, JSON Lines, CSV, TSV, XML, YAML, tabel HTML, tabel Markdown, membangun ulang SQL — beralih format sekali klik dengan konversi ulang otomatis
  • Parsing pernyataan INSERT: identifikasi otomatis sintaks INSERT INTO ... VALUES (...), mendukung tuple tunggal dan multinilai untuk insert batch (banyak baris data dalam satu INSERT)
  • Identifikasi CREATE TABLE: memparse pernyataan CREATE TABLE untuk mengekstrak definisi kolom, tipe data, batasan NOT NULL, PRIMARY KEY dan batasan lainnya, dapat digunakan untuk menyimpulkan tipe kolom
  • Pengolahan data banyak tabel: ketika skrip berisi banyak tabel, dapat diekspor per tabel (dengan penanda nama tabel) atau digabung, otomatis mengagregasi kolom dan baris setiap tabel
  • Identifikasi tipe otomatis: deteksi cerdas angka (integer/float), string, NULL, boolean (TRUE/FALSE), literal heksadesimal (0x..., X'...', B'...'), mempertahankan semantik tipe asli
  • Kompatibilitas kutipan banyak dialek: mengenali backtick MySQL (`), kutipan ganda PostgreSQL ("), kurung siku SQL Server ([]) dan kutipan standar, otomatis menghapus kutipan identifier
  • Escape string SQL: menangani escape standar SQL ('' → ') dan escape backslash MySQL (\n, \r, \t, \0, \', \") untuk memulihkan string dengan karakter khusus
  • Membangun ulang dialek SQL: dapat membuat ulang pernyataan INSERT dalam dialek MySQL, PostgreSQL, SQLite atau SQL standar, mendukung nama tabel kustom dan opsi pembuatan CREATE TABLE
  • Konfigurasi CSV fleksibel: pilih pemisah (koma/titik koma/Tab/garis tegak), opsi header UTF-8 BOM (kompatibel Excel), opsi indentasi cantik, mematuhi standar RFC 4180
  • Berbagai struktur JSON: pilih grup per tabel (root key tables), data murni (root key data) atau array murni (tanpa root key) untuk skenario konsumsi berbeda
  • Tampilan statistik real-time: setelah konversi menampilkan jumlah tabel, total baris, jumlah pernyataan INSERT, jumlah karakter output, untuk memudahkan verifikasi kelengkapan hasil
  • Unggah dan unduh berkas: mendukung unggah berkas .sql/.txt/.csv/.tsv/.json untuk parsing langsung, hasil konversi dapat diunduh sebagai berkas format terkait (seperti .json, .csv, .yaml)
  • Manajemen riwayat: panel riwayat terintegrasi di sisi kiri otomatis menyimpan input SQL yang baru dikonversi, dapat memuat ulang skrip sebelumnya dengan cepat
  • Desain responsif mobile: di ponsel otomatis beralih ke layout Tab input/hasil, di desktop menggunakan pemisah dual-panel yang dapat ditarik, semua interaksi tersedia di mobile
  • Pemrosesan lokal browser murni: semua parsing dan konversi dilakukan dalam JavaScript browser, tanpa permintaan server, data SQL tidak meninggalkan perangkat, cocok untuk memproses ekspor database dengan informasi sensitif

Pertanyaan Umum

Format apa saja yang didukung untuk konversi SQL?

Alat ini mendukung sembilan format output: JSON (array terstruktur), JSON Lines (satu objek JSON per baris), CSV (dipisah koma), TSV (dipisah Tab), XML (dokumen XML standar dengan tag), YAML (format konfigurasi), tabel HTML (bergaya dapat langsung dilihat di browser), tabel Markdown (sintaks dokumen), membangun ulang SQL (membuat ulang pernyataan INSERT dapat ganti dialek). Beralih sekali klik di menu dropdown format di sisi kanan akan otomatis dikonversi ulang.

Pernyataan SQL apa saja yang didukung untuk parsing?

Utamanya memparse pernyataan INSERT INTO ... VALUES (...) untuk mengekstrak data, sekaligus mengenali pernyataan CREATE TABLE untuk mendapatkan definisi kolom dan informasi tipe. Mendukung INSERT tunggal, INSERT tuple multinilai (banyak baris data dalam satu INSERT), banyak pernyataan INSERT, INSERT untuk banyak tabel. Komentar (-- satu baris, /* */ banyak baris, # MySQL satu baris) otomatis dihapus, tidak memengaruhi parsing.

Dialek database apa saja yang didukung?

Saat parsing kompatibel dengan gaya kutipan identifier MySQL (backtick `), PostgreSQL (kutipan ganda "), SQL Server (kurung siku []) dan SQL standar, otomatis menghapus kutipan untuk memulihkan nama kolom dan nama tabel asli. Dalam mode membangun ulang SQL dapat memilih dialek MySQL, PostgreSQL, SQLite atau SQL standar untuk membuat ulang INSERT, kutipan dan representasi boolean berbeda antar dialek.

Bagaimana banyak tabel dalam skrip SQL ditangani?

Alat otomatis mengagregasi data INSERT berdasarkan nama tabel. Saat mengaktifkan opsi «Ekspor banyak tabel terpisah» di pengaturan, format tabel seperti CSV/HTML/Markdown akan diekspor per segmen per tabel (dengan penanda nama tabel), sedangkan format terstruktur seperti JSON/XML akan dikelompokkan per nama tabel. Saat opsi dimatikan, CSV hanya menampilkan data tabel pertama, JSON dapat diekspor sebagai array murni saat memilih «tanpa root key».

Bagaimana NULL, boolean, dan karakter khusus dalam SQL ditangani?

Alat otomatis mengenali NULL (tidak case-sensitive), boolean TRUE/FALSE, literal heksadesimal (0x..., X'...', B'...'), integer dan float. String otomatis ditangani dengan escape standar SQL ('' → ') dan escape backslash MySQL (\n, \t, \' dll.) untuk memulihkan konten asli dengan newline, kutipan, karakter khusus. Saat output CSV mengikuti standar RFC 4180, field yang berisi koma, kutipan, newline diberi kutipan dan di-escape.

Bagaimana struktur JSON hasil konversi?

Output JSON mendukung tiga struktur: «root key tables» (dikelompokkan per nama tabel, direkomendasikan untuk skenario banyak tabel), «root key data» (pembungkus terpadu), «tanpa root key» (array murni, cocok untuk satu tabel atau pemrosesan stream). Misal tabel tunggal users dikonversi menjadi array [{"id":1,"name":"Alice"},...], banyak tabel dikelompokkan per nama tabel menjadi {"users":[...],"orders":[...]}. Dapat dipilih di pengaturan.

Apakah berkas SQL yang diunggah disimpan di server?

Tidak. Ini adalah aplikasi frontend murni, semua parsing dan konversi dilakukan lokal dalam JavaScript browser, konten SQL atau hasil konversi tidak dikirim ke server mana pun. Berkas yang diunggah dibaca langsung di browser melalui FileReader, setelah menutup halaman data otomatis dihapus. Cocok untuk memproses ekspor database yang berisi informasi privasi pengguna atau informasi bisnis sensitif.

Apakah identifier kurung siku SQL Server didukung?

Ya. Alat mengenali identifier kurung siku gaya SQL Server/T-SQL (seperti [users], [order details]) dan otomatis menghapus kurung siku untuk memulihkan nama asli. Juga mendukung backtick MySQL, kutipan ganda PostgreSQL. Dalam mode membangun ulang SQL, memilih dialek berbeda akan menggunakan gaya kutipan terkait untuk membuat ulang INSERT.

Mengapa skrip SQL saya tidak memiliki data setelah konversi?

Periksa apakah SQL berisi pernyataan INSERT INTO ... VALUES (...). Alat ini hanya memparse pernyataan INSERT untuk mengekstrak data, pernyataan query SELECT tidak menghasilkan output. Jika hanya ada pernyataan CREATE TABLE, akan ditampilkan peringatan «Hanya CREATE TABLE yang terdeteksi, tidak ada baris data untuk dikonversi». Pastikan skrip SQL adalah ekspor data (dump), bukan pernyataan query.

Apakah stored procedure, function, dan trigger didukung?

Tidak. Alat ini berfokus pada ekstraksi data, hanya memparse pernyataan INSERT dan CREATE TABLE. Stored procedure (CREATE PROCEDURE), function (CREATE FUNCTION), trigger (CREATE TRIGGER), view (CREATE VIEW) dan definisi objek database lainnya tidak di-parse. Untuk migrasi objek ini, disarankan menggunakan alat database native seperti pg_dump, mysqldump.

Apakah karakter Tionghoa dalam berkas CSV bisa dibuka dengan benar di Excel?

Ya. Setelah mengaktifkan opsi «Sertakan BOM» di pengaturan, berkas CSV akan memiliki header UTF-8 BOM (\uFEFF), Excel akan mengenali encoding dengan benar dan menampilkan karakter Tionghoa serta karakter non-ASCII lainnya. Tanpa BOM, beberapa versi Excel mungkin menampilkan karakter Tionghoa UTF-8 sebagai karakter rusak. Software spreadsheet modern seperti Google Sheets, WPS umumnya dapat mengenali encoding dengan benar bahkan tanpa BOM.

Apakah dapat membangun ulang pernyataan INSERT dari skrip SQL secara terbalik?

Ya. Pilih format output «Membangun ulang SQL» untuk membuat ulang pernyataan INSERT. Mendukung pemilihan dialek target (MySQL/PostgreSQL/SQLite/SQL standar), nama tabel kustom, opsi pembuatan pernyataan CREATE TABLE (otomatis menyimpulkan tipe kolom INT/BIGINT/FLOAT/VARCHAR/TEXT/BOOLEAN berdasarkan data). Ini cocok untuk membangun ulang skrip MySQL ke dialek PostgreSQL atau mengimpor ulang ke database setelah mengganti nama tabel.

Apa perbedaan JSON Lines dan JSON? Kapan menggunakan JSON Lines?

Output JSON adalah array JSON lengkap ([{...},{...}]), cocok untuk program yang dimuat sepenuhnya ke memori. JSON Lines (juga disebut NDJSON) memiliki satu objek JSON independen per baris, cocok untuk pemrosesan stream, impor data besar, bulk API Elasticsearch, analisis log dll., dapat dibaca per baris tanpa memakan banyak memori. Alat ini mendukung peralihan bebas antara kedua format.

Apakah urutan kolom asli dipertahankan dalam hasil konversi?

Ya. Alat mempertahankan nama kolom sesuai urutan yang ditentukan dalam pernyataan INSERT. Jika INSERT tidak menentukan nama kolom secara eksplisit (seperti INSERT INTO t VALUES (...)), maka nama kolom pengganti col_1, col_2 dll. dibuat berdasarkan jumlah nilai di baris pertama. Urutan kolom setiap tabel dalam banyak tabel dipertahankan secara independen, saat ekspor gabungan ditampilkan per tabel.

Seberapa besar berkas SQL yang didukung alat ini?

Secara teori tidak ada batas atas keras, dibatasi oleh memori browser. Umumnya berkas SQL dump berukuran puluhan MB dapat diproses dengan lancar, berkas yang sangat besar (ratusan MB) mungkin melambat karena memori browser tidak cukup. Disarankan saat memproses berkas yang sangat besar untuk dibagi menjadi beberapa berkas kecil untuk konversi batch, atau matikan «output cantik» untuk mengurangi penggunaan memori. Semua parsing dilakukan lokal di browser, tidak dibatasi transmisi jaringan.

Pemecahan Masalah

Tidak ada data output setelah konversi?

Penyebab 1: Skrip SQL hanya berisi query SELECT, alat ini hanya memparse pernyataan INSERT untuk mengekstrak data, tidak menjalankan query. Solusi: gunakan mysqldump/pg_dump untuk mengekspor data sebagai pernyataan INSERT. Penyebab 2: Skrip SQL hanya berisi CREATE TABLE tanpa baris data, akan menampilkan peringatan. Penyebab 3: Sintaks pernyataan INSERT tidak standar (seperti tidak ada kata kunci VALUES), periksa kebenaran sintaks SQL. Penyebab 4: Seluruh konten SQL dikomentari (-- atau /* */), periksa apakah ada karakter komentar yang salah dihapus.

Karakter Tionghoa di CSV ditampilkan rusak di Excel?

Excel secara default mengenali CSV dengan encoding GBK, karakter Tionghoa dalam UTF-8 akan ditampilkan rusak. Solusi: aktifkan opsi «Sertakan BOM» di «Pengaturan», berkas CSV output akan memiliki header UTF-8 BOM (\uFEFF), Excel akan mengenali encoding UTF-8 dengan benar. Jika sudah mengekspor CSV tanpa BOM, dapat disimpan ulang di Notepad sebagai «UTF-8 dengan BOM» lalu dibuka di Excel, atau gunakan software spreadsheet modern seperti Google Sheets, WPS.

Angka di JSON berubah menjadi string?

Penyebab: angka dalam SQL dibungkus kutipan (seperti '123' bukan 123), alat memparsingnya sebagai string. Solusi: periksa apakah angka dalam skrip SQL dibungkus kutipan, silakan hapus kutipan. Jika data asli memang seperti itu (seperti kode ZIP biasanya disimpan sebagai string), ini adalah perilaku yang diharapkan, karena mempertahankan semantik string membantu menghindari kehilangan nol di awal (seperti 01234 tidak akan diparse menjadi 1234).

Error konversi string dengan karakter khusus?

Penyebab: karakter khusus (newline, kutipan, backslash) dalam string SQL tidak di-escape dengan benar. Alat ini mendukung escape standar SQL ('' → ') dan escape backslash MySQL (\n, \' dll.), tetapi jika SQL asli menggunakan escape tidak standar (seperti string E'...' PostgreSQL), mungkin tidak dapat dipulihkan dengan benar. Solusi: periksa apakah escape SQL sesuai standar, jika perlu dapat disesuaikan manual di editor teks sebelum konversi.

Setelah konversi SQL banyak tabel hanya tabel pertama yang terlihat?

Penyebab: opsi «Ekspor banyak tabel terpisah» tidak diaktifkan, format tabel seperti CSV/HTML/Markdown secara default hanya mengekspor tabel pertama. Solusi: aktifkan opsi «Ekspor banyak tabel terpisah» di «Pengaturan», CSV akan diekspor per segmen per tabel (dengan tanda # Table: nama tabel), JSON akan dikelompokkan per nama tabel ({nama_tabel1:[...],nama_tabel2:[...]}). Catatan: format JSON Lines tidak membedakan tabel, semua baris akan digabung dalam output.

Setelah membangun ulang SQL, kutipan nama tabel atau kolom salah?

Penyebab: saat membangun ulang salah memilih dialek, dialek berbeda menggunakan gaya kutipan berbeda (backtick MySQL, kutipan ganda PostgreSQL, kurung siku SQL Server). Solusi: pilih dialek SQL target di «Pengaturan», alat akan membuat ulang INSERT dengan gaya kutipan terkait. Misalnya saat memilih PostgreSQL nama tabel menjadi "users", saat memilih MySQL menjadi `users`.

Glosarium

SQL (Structured Query Language)
Bahasa query terstruktur, bahasa query dan manipulasi standar untuk database relasional (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, SQLite), mencakup sub-bahasa DDL (definisi data), DML (manipulasi data), DQL (query data), DCL (kontrol data).
Pernyataan INSERT
Pernyataan SQL untuk menambah data ke tabel, sintaks INSERT INTO table (cols) VALUES (vals), mendukung insert batch tuple tunggal dan multinilai. Alat ini utamanya memparse pernyataan INSERT untuk mengekstrak data.
Pernyataan CREATE TABLE
Pernyataan DDL dalam SQL untuk membuat tabel, mendefinisikan nama kolom, tipe data, batasan (NOT NULL, PRIMARY KEY, UNIQUE dll.). Alat ini dapat memparse CREATE TABLE untuk mengekstrak informasi definisi kolom.
Tuple VALUES
Daftar nilai dalam tanda kurung setelah kata kunci VALUES dalam pernyataan INSERT, misal (1, 'Alice', TRUE). Satu INSERT dapat berisi banyak tuple untuk insert batch: VALUES (1,'A'), (2,'B'), (3,'C').
Dialek SQL
Perbedaan implementasi ekstensi standar SQL oleh berbagai vendor database, misal MySQL menggunakan backtick, PostgreSQL menggunakan kutipan ganda, SQL Server menggunakan kurung siku untuk membungkus identifier, representasi boolean (TRUE/1), kolom auto-increment (AUTO_INCREMENT/SERIAL) dll. juga berbeda.
Kutipan identifier
Karakter khusus dalam SQL untuk membungkus identifier seperti nama tabel, nama kolom. MySQL menggunakan backtick `name`, PostgreSQL dan SQL standar menggunakan kutipan ganda "name", SQL Server menggunakan kurung siku [name], untuk escape reserved word atau skenario case-sensitive.
Escape SQL
Mekanisme untuk merepresentasikan karakter khusus dalam string SQL. Standar SQL menggunakan penggandaan kutipan tunggal ('') untuk kutipan tunggal; MySQL juga mendukung escape backslash (\n, \t, \', \\\\). Alat ini mendukung pemulihan kedua mekanisme escape.
Nilai NULL
Nilai khusus dalam SQL yang merepresentasikan data yang hilang atau tidak diketahui, tidak case-sensitive (NULL/null/Null). NULL tidak sama dengan string kosong atau 0, saat dikonversi ke JSON dipetakan menjadi null, dalam CSV biasanya dikosongkan.
Literal heksadesimal
Sintaks literal dalam SQL untuk merepresentasikan data biner. MySQL mendukung bentuk 0x... dan X'...', PostgreSQL mendukung X'...' dan B'...' (biner). Alat ini mempertahankan literal heksadesimal apa adanya.
JSON Lines (NDJSON)
Format teks dengan satu objek JSON independen per baris, ekstensi .jsonl. Cocok untuk pemrosesan stream, impor data besar dan bulk API Elasticsearch, lebih hemat memori dibandingkan array JSON lengkap.
RFC 4180
Standar internasional untuk format CSV (Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values Files), mendefinisikan aturan pemisahan field, escape kutipan, penanganan newline dll. Output CSV alat ini mematuhi standar ini.
BOM (Byte Order Mark)
Penanda urutan byte, karakter U+FEFF. BOM di awal berkas UTF-8 membantu software seperti Excel mengenali encoding dengan benar, menghindari karakter Tionghoa ditampilkan sebagai karakter rusak. Output CSV alat ini dapat opsional menyertakan BOM.
SQL Dump
Berkas skrip SQL yang diekspor dari database, biasanya dibuat oleh alat seperti mysqldump, pg_dump, berisi pernyataan CREATE TABLE dan INSERT, dapat digunakan untuk backup dan migrasi database.
DDL (Data Definition Language)
Bahasa definisi data, subset SQL, mencakup pernyataan CREATE, ALTER, DROP dll., untuk mendefinisikan dan memodifikasi struktur database (tabel, view, indeks dll.).

Perbandingan format output yang didukung

Perbandingan karakteristik dan skenario penggunaan sembilan format output:

FormatEkstensiKarakteristikSkenario terbaik
JSON.jsonArray terstruktur, tipe dipertahankanIntegrasi API, pembacaan program, data frontend
JSON Lines.jsonlSatu objek JSON per barisPemrosesan stream, Elasticsearch, big data
CSV.csvTabel dipisah koma, RFC 4180Excel, analisis data, laporan
TSV.tsvTabel dipisah TabTempel ke spreadsheet, bioinformatika
XML.xmlDokumen terstruktur dengan tag dan atributAntarmuka SOAP, berkas konfigurasi, sistem Java
YAML.yamlFormat konfigurasi paling mudah dibacaAnsible, K8s, konfigurasi CI/CD
HTML.htmlTabel bergaya, dapat langsung dilihat di browserTampilan web, email, laporan
Markdown.mdSintaks tabel MarkdownREADME, situs dokumentasi, blog teknologi
Membangun ulang SQL.sqlMembuat ulang INSERT, dapat ganti dialekMigrasi antar database, ganti nama tabel

Aturan identifikasi tipe nilai SQL

Aturan identifikasi tipe saat parsing nilai SQL (berdasarkan bentuk literal):

Literal SQLTipe teridentifikasiOutput JSONOutput CSV
123Integer123123
-45Integer negatif-45-45
3.14Float3.143.14
1e10Notasi ilmiah1000000000010000000000
'hello'String"hello"hello
NULLNilai kosongnull(kosong)
TRUEBoolean benartrueTRUE
FALSEBoolean salahfalseFALSE
0xFFHeksadesimal"0xFF"0xFF
X'4142'Heksadesimal"X'4142'"X'4142'

Gaya kutipan identifier di berbagai dialek database

Perbedaan kutipan identifier (nama tabel, nama kolom) di database utama:

DatabaseGaya kutipanContohCatatan
MySQL/MariaDBBacktick ``users`Default aktif, escape reserved word
PostgreSQLKutipan ganda ""users"Case-sensitive, gaya SQL standar
SQLiteKutipan ganda "/backtick`/kurung siku[]"users" / [users]Kompatibel banyak gaya
SQL ServerKurung siku [][users]Gaya default T-SQL
OracleKutipan ganda ""users"Wajib huruf besar, kutipan mempertahankan case
SQL standarKutipan ganda ""users"Standar ANSI SQL

Privacy & Security

Semua operasi konverter SQL ini sepenuhnya dilakukan secara lokal di browser Anda: parsing SQL, ekstraksi data, konversi format — semuanya melalui JavaScript browser di sisi klien, konten SQL, berkas yang diunggah, atau hasil konversi tidak dikirim melalui jaringan ke server mana pun. Mengunggah berkas menggunakan API FileReader native browser untuk dibaca langsung ke memori, tanpa melalui layanan perantara. Tidak menggunakan Cookie untuk pelacakan, tidak mengumpulkan input pengguna atau data penggunaan apa pun. Setelah menutup atau me-refresh halaman, seluruh konten input dan output otomatis dihapus dari memori (riwayat hanya disimpan secara lokal di localStorage browser). Cocok untuk memproses skrip ekspor database yang berisi informasi sensitif pengguna atau informasi bisnis sensitif.

Authoritative References