¿Qué motores de base de datos soporta la herramienta?

Soporta la generación de código DDL específico para PostgreSQL, MySQL, SQLite y SQL Server.

¿Puede actualizar una tabla que ya existe?

Sí, si proporcionas el esquema actual en el campo 'Schema existente' y activas 'Generar plan ALTER', la herramienta creará las sentencias ALTER ADD necesarias para las columnas nuevas.

¿Cómo detecta las claves primarias y foráneas?

Analiza los nombres de las columnas (como id, uuid, user_id) y la unicidad de los datos para sugerir candidatos a Primary Key y pistas de Foreign Key.

¿Qué hago si infiere un tipo de dato incorrecto?

Puedes usar el campo 'Overrides de schema (JSON)' para forzar el tipo correcto o añadir índices manualmente, por ejemplo: {"precio":"DECIMAL(14,4)"}.

¿Necesito conectar mi base de datos a la herramienta?

No, el análisis se realiza de forma independiente sobre la muestra de texto o archivo CSV proporcionado para generar el esquema, sin necesidad de conectarse a tu base de datos real.

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Data Processing

Planificador de migracion CSV a base de datos

Infiere un schema relacional desde CSV y genera planes CREATE TABLE y ALTER para PostgreSQL, MySQL, SQLite o SQL Server

Detalles

Qué te ayuda a hacer esta herramienta

Pega un CSV o sube un archivo. La herramienta revisa cada columna, infiere tipos SQL, sugiere PK, detecta posibles referencias y genera DDL segun la base de destino.

Como usar:

Entrada CSV / Archivo CSV: proporciona un dataset con cabecera
Nombre de tabla: define el nombre de la tabla destino
Base de datos destino: cambia entre PostgreSQL, MySQL, SQLite y SQL Server
Schema existente: opcional para generar sentencias ALTER ADD
Overrides de schema (JSON): permite corregir tipos o sugerir indices/referencias, por ejemplo {"price":"DECIMAL(14,4)","customer_id":{"type":"BIGINT","index":true}}
Generar plan ALTER: agrega ALTER cuando hay schema existente

La inferencia cubre:

texto, entero, decimal, booleano, fecha y fecha-hora
columnas nulas y no nulas
candidatos a PK como id, *_id, code o uuid
pistas de claves foraneas para userid o productid
sugerencias de indice para columnas de alta cardinalidad

Ejecución

Ejecutar esta herramienta

Completa el formulario, ejecuta la herramienta y revisa el resultado en un solo lugar.

Ejecuciones de ejemplo preparadas

Haz clic en un ejemplo para completar el formulario automáticamente. Los archivos aún deben subirse.

1 ejemplos

Convertir un CSV de pedidos en un schema inicial de PostgreSQL

Infiere tipos, PK e indices para entregar un primer borrador DDL al equipo tecnico.

<div>Inferred schema for customer_orders</div>

Entradas

Completa los campos necesarios y ejecuta la herramienta.

7 opciones

ArchivosSube los archivos fuente para este flujo.1

Archivo CSVfileOpcional

Tamaño máximo por archivo: 20 MBTipos admitidos: text/csv, text/plain, .csv

ContenidoPega o escribe los valores principales.4

Entrada CSVtextareaOpcionalNombre de tablatextOpcionalSchema existentetextareaOpcionalOverrides de schema (JSON)textareaOpcional

AjustesAjusta formatos, rangos, números y modos.1

Base de datos destinoselectOpcional

InterruptoresActiva o desactiva comportamientos opcionales.1

Generar plan ALTERcheckboxOpcionalActivado si está marcado

Resultado

Listo para ejecutar

Al ejecutar la herramienta, aquí verás archivos, texto, datos estructurados o salida en streaming.

Ejemplos

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Datos clave

Resumen

Cuándo usarlo

Cómo funciona

Casos de uso

Ejemplos

1. Creación de tabla para registros de ventas

2. Actualización de tabla de usuarios con nuevos campos

Preguntas frecuentes

Ejemplos CSV

Ejemplos CouchDB

Ejemplos Python

Ejemplos de Base de Datos Web Python

Analizador de logs estructurados

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