CSV till SQL-konverterare

Vad är detta verktyg?

Att fylla en testdatabas, ladda en kalkylbladsexport i en tabell, eller migrera ett litet dataset börjar ofta likadant: du har en CSV-fil och behöver SQL. Det här verktyget tolkar din CSV (med rubrikraden som kolumnnamn) och bygger en INSERT INTO-sats som täcker varje datarad, redo att klistras in i en databasklient.

Strängvärden omsluts av enkla citattecken med interna citattecken escapade genom att dubblera dem (så O'Brien blir O''Brien), vilket är den standardregel för escaping som delas av MySQL, PostgreSQL och SQLite. En tom CSV-cell skrivs som SQL-nyckelordet NULL istället för en tom sträng — det är ett medvetet val, eftersom en tom cell i ett kalkylblad oftast betyder "inget värde" snarare än "en tom textbit", och NULL är vad de flesta scheman förväntar sig för det.

Huruvida ett värde citeras eller lämnas obehandlat avgörs av en enkel heuristik, inte riktig typinferens: om den trimmade cellen ser ut som ett rent heltal eller decimaltal (eventuellt med ett inledande minustecken) skrivs det ociterat; allt annat — inklusive sådant som bara liknar tal med extra tecken, som telefonnummer eller postnummer med inledande nollor — citeras som en sträng. Detta håller utdata ärlig: det är en bra startpunkt för en liten import, inte en ersättning för att validera din data mot ditt faktiska tabellschema innan du kör den.

Källa: CSV-tolkningen följer RFC 4180, det närmaste en formell CSV-standard som finns; dubblering av enkla citattecken för strängescaping är den delade konventionen dokumenterad av MySQL, PostgreSQL och SQLite.

Varför använda det?

• Eget tabellnamn — ställ in målet tabellen en gång, och varje rad riktar sig mot den tabellen.
• Korrekt strängescaping — enkla citattecken inuti värden dubbleras så att SQL:en inte går sönder eller trunkeras.
• Förutsägbar NULL-hantering — tomma celler blir NULL istället för en tom sträng, i linje med hur de flesta databaser skiljer på saknad data.
• Vanlig SQL-syntax — formen INSERT INTO ... VALUES ... som genereras här fungerar oförändrad i MySQL, PostgreSQL och SQLite.
• 100 % klientsidan — din CSV-data (som kan innehålla kunduppgifter eller affärsdata) tolkas och konverteras i din webbläsare och laddas aldrig upp någonstans.

Så använder du det

1. Klistra in CSV-data med en rubrikrad, t.ex. name,age\nAlice,30\nBob,25.
2. Ange måltabellens namn (standard är my_table).
3. Klicka på "Generera SQL".
4. Kopiera INSERT INTO-satsen eller ladda ner den som en .sql-fil, kör den sedan mot din databas.

Exempel

Inmatning

name,age,city
Alice,30,
Bob,,NYC

Resultat

INSERT INTO `my_table` (`name`, `age`, `city`)
VALUES
  ('Alice', 30, NULL),
  ('Bob', NULL, 'NYC');

Lägg märke till att de tomma cellerna blev NULL (inte tomma strängar), och att det talliknande age-värdet 30 lämnades ociterat medan varje textvärde citerades.

Praktiska tips

• Fylla en lokal testdatabas: exportera ett litet urval som CSV från ett kalkylblad, konvertera det här, och kör INSERT-satsen mot din utvecklingsdatabas.
• Granska alltid kolumntyper innan du kör den genererade SQL:en mot en riktig tabell — det här verktyget härleder numeriskt kontra text med en enkel heuristik, inte ditt faktiska schema, så en heltalskolumn som förväntar sig ett specifikt format kan behöva manuell justering.
• Om du har tusentals rader är den enda flerraders INSERT-satsen som det här verktyget genererar fortfarande giltig SQL, men mycket stora satser kan träffa en databas maxpaketstorlek — dela upp CSV:n i mindre batchar först om du stöter på den gränsen.

Varför NULL och inte en tom sträng

Ett vanligt misstag när man handskriver CSV-till-SQL-skript är att behandla varje saknad cell som en tom sträng ''. Det är tekniskt giltig SQL, men det betyder oftast inte vad du vill: en kolumn definierad som ett heltal kommer att avvisa '' rakt av, och även i en textkolumn betyder '' tyst något annat än "vi vet inte det här värdet" i de flesta schemadesigner och rapporteringsfrågor (en WHERE column IS NULL-kontroll matchar inte tomma strängar, och vice versa). Att använda NULL för tomma celler matchar den semantik de flesta databaser och ORM:er förväntar sig, och det undviker typfel när en numerisk kolumn råkar ha saknade värden i vissa rader.

Vanliga frågor