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JSON‑zu‑SQL‑Generator

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Generierter SQL

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SQL‑Generierungsoptionen

Primärschlüssel‑ und NOT NULL‑Constraints hinzufügen, wo sinnvoll

Fügen Sie JSON‑Daten hinzu, um SQL‑Statements zu generieren

CREATE TABLE‑Statements mit Datentypen und Constraints

So konvertieren Sie JSON in SQL – Schritt-für-Schritt-Anleitung

Verwenden Sie diesen JSON-zu-SQL-Generator, um SQL-Tabellendefinitionen aus JSON-Beispielen für relationale Datenbanken und Analysepipelines zu erstellen.

  1. Schritt 1 – Fügen Sie ein JSON-Beispiel ein

    • Fügen Sie ein repräsentatives JSON-Objekt oder -Array in den linken Editor ein.
    • Schließen Sie verschachtelte Objekte, Arrays und Nullable-Felder ein, damit Typen korrekt abgeleitet werden.
    • Verwenden Sie Import, um JSON aus einer Datei, URL oder Beispieldaten zu laden.

  2. Schritt 2 – Wählen Sie SQL-Generierungsoptionen

    • Legen Sie einen Stamm Table Name fest (zum Beispiel root).
    • Entscheiden Sie, wie mit verschachtelten Objekten umgegangen werden soll (Spalten reduzieren oder als JSON speichern).
    • Überprüfen Sie, wie Arrays basierend auf Ihrer Datenbank zugeordnet werden (Join-Tabellen vs. JSON-Spalten).

  3. Schritt 3 – Überprüfen Sie den generierten Code

    • Überprüfen Sie Feldnamen, Typen und die Modellierung von Arrays/Objekten.
    • Passen Sie Optionen wie Root Type Name, Nullbehandlung und Frameworks an, falls verfügbar.
    • Wenn ein Feld falsch abgeleitet wird, optimieren Sie Ihren Beispiel-JSON und generieren Sie ihn neu.

  4. Schritt 4 – Wenden Sie die SQL in Ihrer Datenbank an

    • Führen Sie die generierten CREATE TABLE-Anweisungen in Ihrer Datenbank aus.
    • Fügen Sie Beispielzeilen ein und überprüfen Sie die Typen (numerisch vs. Text, Zeitstempel, boolesche Werte).
    • Fügen Sie Indizes und Einschränkungen hinzu, um Abfragemustern und Datenintegritätsanforderungen gerecht zu werden.

  5. Schritt 5 – Kopieren oder Herunterladen

    • Kopieren Sie die Ausgabe in Ihr Projekt oder laden Sie sie als Datei herunter.
    • Führen Sie Ihren Formatierer/Linter entsprechend Ihrem Codestil aus.
    • Fügen Sie JSON-Parsing-/Serialisierungsbibliotheken hinzu, wenn Ihre Sprache dies erfordert.

Schnelle Tipps

  • Bevorzugen Sie aus Stabilitätsgründen explizite Typen (vermeiden Sie für alles übermäßig generische TEXT).
  • Behalten Sie eine JSON-Spalte für Felder bei, die sich häufig ändern, um Migrationen zu vermeiden.
  • Validieren Sie JSON vor der Konvertierung, damit die Schemainferenz konsistent ist.
Beispielausgabe (vereinfacht)
-- JSON-Eingabe
{
  "id": 123,
  "name": "Maeve Winters",
  "email": "[email protected]",
  "active": true,
  "roles": ["admin", "editor"],
  "metadata": { "plan": "pro" },
  "createdAt": "2024-03-01T10:15:00Z",
  "score": 99.5,
  "notes": null
}

-- Generated SQL (simplified)
CREATE TABLE root (
  id INTEGER NOT NULL,
  name TEXT NOT NULL,
  email TEXT,
  active BOOLEAN NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP,
  score DOUBLE PRECISION,
  notes JSON
);

CREATE TABLE root_roles (
  root_id INTEGER NOT NULL,
  role TEXT NOT NULL
);

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Häufig gestellte Fragen

Welche SQL‑Dialekte werden unterstützt?

Der Generator unterstützt MySQL, PostgreSQL, SQLite und SQL Server – mit passenden Datentyp‑Mappings und Syntaxvarianten für jedes DB‑System.

Wie werden JSON‑Datentypen auf SQL gemappt?

Zahlen werden zu INTEGER/DECIMAL, Strings zu VARCHAR/TEXT, Booleans zu BOOLEAN/INTEGER. Arrays und Objekte werden je nach Datenbankunterstützung als JSON/TEXT gespeichert.

Kann ich CREATE TABLE‑Statements generieren?

Ja! Der Generator erstellt CREATE TABLE‑Statements basierend auf Ihrer JSON‑Struktur sowie INSERT‑Statements mit den tatsächlichen Werten.

Wie funktioniert die Constraint‑Generierung?

Wenn aktiviert, fügt der Generator Primärschlüssel‑ und NOT NULL‑Constraints hinzu, wo es sinnvoll ist – abhängig von Datenstruktur und SQL‑Dialekt.

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