# Planificateur de migration CSV vers base de donnees Infere un schema relationnel a partir dun CSV et genere CREATE TABLE et ALTER pour PostgreSQL, MySQL, SQLite ou SQL Server > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/csv-to-database-migration-planner - **Catégorie:** Data Processing - **Mots-clés:** csv, migration, sql, schema ## Présentation Collez un CSV ou chargez un fichier. Loutil inspecte chaque colonne, deduit les types SQL, suggere une cle primaire, remonte des pistes de cle et dindex, puis produit le DDL selon la base cible. Mode demploi : - Entree CSV / Fichier CSV : fournissez un jeu avec ligne dentetes - Nom de table : nom cible dans le SQL genere - Base cible : PostgreSQL, MySQL, SQLite ou SQL Server - Schema existant : CREATE TABLE ou DDL actuel pour generer des ALTER ADD - Overrides de schema (JSON) : permet de corriger les types ou les indexes, par exemple {"price":"DECIMAL(14,4)","customer_id":{"type":"BIGINT","index":true}} - Generer plan ALTER : ajoute les ALTER si un schema existant est fourni Loutil deduit : - texte, entier, decimal, booleen, date et date-heure - nullable ou non - candidats cle primaire comme id, *_id, code ou uuid - pistes de cle etrangere pour user_id ou product_id - suggestions dindex pour les colonnes a forte cardinalite ## Entrées - **Entree CSV** (textarea): id,email,total,created_at 1,alice@example.com,120.50,2026-04-05 - **Fichier CSV** (file) - **Nom de table** (text) - **Base cible** (select) - **Schema existant** (textarea): CREATE TABLE imported_records ( id INT PRIMARY KEY ); - **Overrides de schema (JSON)** (textarea): {"price":"DECIMAL(14,4)","customer_id":{"type":"BIGINT","index":true}} - **Generer plan ALTER** (checkbox) ## Quand l'utiliser - Lors de l'importation d'un nouveau jeu de données brut vers une base de données relationnelle. - Pour générer rapidement un script de migration SQL (ALTER TABLE) à partir d'un schéma existant et d'un nouveau fichier CSV. - Quand vous avez besoin d'inférer les types de colonnes (entier, date, booléen) et les index sans écrire le DDL manuellement. ## Fonctionnement - Fournissez vos données via l'entrée texte ou en téléversant un fichier CSV contenant une ligne d'en-têtes. - Sélectionnez le moteur de base de données cible (PostgreSQL, MySQL, SQLite ou SQL Server) et définissez le nom de la table. - (Optionnel) Ajoutez un schéma existant pour générer un plan ALTER ou utilisez un JSON d'écrasement pour forcer certains types de données. - L'outil analyse les colonnes, déduit les types SQL optimaux, et génère le code DDL prêt à être exécuté. ## Cas d'usage - Création initiale d'une table SQL à partir d'un export de données client ou produit. - Mise à jour d'une structure de base de données existante suite à l'ajout de nouvelles colonnes dans un rapport CSV régulier. - Prototypage rapide d'un modèle de données relationnel pour une application à partir de fichiers plats. ## Questions fréquentes ### Quels moteurs de base de données sont pris en charge ? L'outil génère du code SQL compatible avec PostgreSQL, MySQL, SQLite et SQL Server. ### Comment l'outil détermine-t-il les types de données ? Il inspecte les valeurs de chaque colonne du CSV pour déduire s'il s'agit de texte, d'entiers, de décimales, de booléens, de dates ou de dates-heures. ### Puis-je forcer un type de données spécifique ? Oui, le champ Overrides de schéma (JSON) permet de forcer un type ou un index pour une colonne précise. ### Comment fonctionne la génération du plan ALTER ? Si vous fournissez le code CREATE TABLE actuel, l'outil compare les colonnes du CSV avec ce schéma et génère les requêtes ALTER TABLE ADD pour les nouvelles colonnes. ### L'outil détecte-t-il les clés primaires et étrangères ? Oui, il suggère des clés primaires pour les colonnes uniques comme id ou uuid, et donne des pistes de clés étrangères pour les colonnes comme user_id. ## Outils associés - [Analyseur de logs structures](https://elysiatools.com/fr/tools/structured-log-analyzer): Detecte les formats de logs courants, extrait les champs principaux et exporte en JSON, CSV ou SQL. - [Generateur PDF de programme fitness](https://elysiatools.com/fr/tools/fitness-workout-pdf-generator): Genere un PDF imprimable dentrainement depuis JSON ou CSV avec tableaux, cases de suivi et QR optionnels - [Generateur JSON-LD depuis CSV](https://elysiatools.com/fr/tools/json-ld-generator-from-csv): Transforme des lignes CSV ou Excel en JSON-LD Schema.org pour des articles, produits ou evenements avec une sortie prete a etre validee - [Detecteur de conflits de prefixes et abreviations pour mock data](https://elysiatools.com/fr/tools/mock-data-naming-conflict-detector): Detecte des noms de champs visuellement confus et des collisions de prefixe dans des CSV, JSON ou schemas - [Analyseur de prevision et de saisonnalite](https://elysiatools.com/fr/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): Projette des periodes futures a partir de donnees CSV ou JSON et affiche tendance, saisonnalite et residus - [Découpage train/test stratifié](https://elysiatools.com/fr/tools/train-test-split-with-stratification): Lit un jeu de données CSV/JSON et le découpe en train/validation/test avec échantillonnage stratifié par la colonne cible (70/15/15 par défaut, graine reproductible), ou k-fold stratifié ; rapport de distribution des classes par split avec barres d'écart, contrôle des fuites par lignes dupliquées, aperçu SMOTE (interpolation des plus proches voisins sur le train) et export des CSV en ZIP. - [Transformateur CSV](https://elysiatools.com/fr/tools/csv-transformer): Transformer et traiter les données CSV avec des opérations de colonnes, calculs et conversions de types de données. Exemples d'opérations: • Renommer une colonne: \[{"type": "rename", "column": "ancien_nom", "new_name": "nouveau_nom"}\] • Ajouter une colonne calculée: \[{"type": "add_column", "new_column": "total", "formula": "prix * quantite"}\] • Supprimer une colonne: \[{"type": "remove_column", "remove_column": "colonne_a_supprimer"}\] • Convertir le type de donnée: \[{"type": "convert_type", "convert_column": "age", "target_type": "number"}\] • Calculer des valeurs: \[{"type": "calculate", "target_column": "total", "expression": "prix * taxe + frais_port"}\] • Filtrer les lignes: \[{"type": "filter_values", "filter_column": "statut", "operator": "equals", "value": "actif"}\] - [Extracteur de tableaux PDF vers CSV/JSON](https://elysiatools.com/fr/tools/pdf-table-extractor-to-csv-json): Extrait des tableaux PDF avec OpenDataLoader et les exporte en JSON, CSV ou HTML ## Exemples - [Exemples CSV](https://elysiatools.com/fr/samples/csv-samples): Fichiers CSV d'exemple avec divers types de données, tailles et niveaux de complexité - [Exemples CouchDB](https://elysiatools.com/fr/samples/couchdb): Exemples de base de données NoSQL Apache CouchDB incluant les opérations de documents, les vues et la réplication - [Exemples Python](https://elysiatools.com/fr/samples/python): Exemples de code Python et démonstrations Hello World - [Exemples de Base de Données Web Python](https://elysiatools.com/fr/samples/web-database-python): Exemples de base de données Web Python incluant la connexion SQLite, les requêtes SQL et la gestion des transactions ## Contenu associé - [Migration de Schema de Base de Donnees](https://elysiatools.com/fr/hubs/database-schema-migration): Preparez une migration sure en normalisant les donnees source, en examinant les ecarts de schema, en validant les relations et en prevoyant un retour arriere. - [Ingestion ETL XLSX et remise au data warehouse](https://elysiatools.com/fr/hubs/xlsx-etl-ingestion-workflows): Transformez plusieurs classeurs et CSV en sorties traçables pour le chargement SQL, les pipelines Parquet et les lots de stockage objet.