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Data Processing
根据 CSV 数据推断关系型 schema，并为 PostgreSQL、MySQL、SQLite 或 SQL Server 生成建表和 ALTER 迁移计划
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直接粘贴 CSV 或上传文件。工具会分析每一列，推断 SQL 类型、主键候选、可能的外键提示和索引建议，再按目标数据库输出 DDL。
使用方法：
自动推断内容：
注意：
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
案例
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工具使用指南
CSV 转数据库迁移规划器是一款专为开发者和数据分析师设计的实用工具。它能够自动分析 CSV 数据并推断关系型数据库的 Schema，快速生成适用于 PostgreSQL、MySQL、SQLite 或 SQL Server 的建表语句（DDL）。通过比对现有 Schema，它还能一键生成 ALTER 迁移计划，并支持通过 JSON 手动覆盖字段类型和索引建议，大幅提升数据入库和表结构设计的效率。
背景
收到一份包含客户订单历史的 CSV 文件，需要将其导入 PostgreSQL 数据库进行分析。
问题
手动检查每一列的数据类型并编写 CREATE TABLE 语句非常耗时，且容易遗漏索引。
如何使用
粘贴 CSV 数据，选择目标数据库为 PostgreSQL，输入表名 customer_orders，并在 Schema 覆盖中配置特定字段的要求。
{"status":"VARCHAR(32)","customer_id":{"type":"BIGINT","index":true}}结果
工具自动推断出 id 为主键，total 为小数，created_at 为日期，并结合 JSON 覆盖配置生成了包含索引和精确类型的 PostgreSQL 建表语句。
背景
业务系统升级，导出的商品数据 CSV 中新增了 discount_rate 和 is_active 两列。
问题
需要在不破坏现有表结构的前提下，为 MySQL 数据库生成 ALTER TABLE 语句以扩充字段。
如何使用
上传新版 CSV 文件，在“现有 Schema”中粘贴旧版的 CREATE TABLE 语句，选择 MySQL 为目标数据库，并勾选“生成 ALTER 计划”。
结果
工具对比发现新字段，自动推断 discount_rate 为 DECIMAL，is_active 为 BOOLEAN，并输出了对应的 MySQL ALTER ADD COLUMN 语句。
目前支持生成 PostgreSQL、MySQL、SQLite 和 SQL Server 的标准 DDL 语句。
工具会检查列名（如包含 id、code、uuid 等）以及数据的唯一性来推荐主键，并根据 user_id、product_id 等命名习惯提供外键提示。
你可以在“Schema 覆盖（JSON）”输入框中手动指定字段类型，例如 {"price":"DECIMAL(14,4)"}，工具会优先使用你的配置。
如果你的数据库中已经存在该表，你可以将当前的 CREATE TABLE 语句粘贴到此处。开启“生成 ALTER 计划”后，工具会对比 CSV 数据，自动生成新增字段的 ALTER TABLE 语句。
当前工具每次仅支持分析单份 CSV 文件，因此生成的外键更多是结构提示，而非跨表的强引用保证。