ตัวสร้างข้อมูลจำลอง
สร้างข้อมูลจำลองที่สมจริง — ชื่อ, อีเมล, ที่อยู่, UUID, วันที่ และฟิลด์กำหนดเอง — ส่งออกเป็น JSON, CSV หรือคำสั่ง SQL INSERT
Fields (6)
Preview (first 5 rows)
| id | first_name | last_name | city | age | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deborah | Ramirez | robert.williams52@test.io | Fairview | 44 |
| 2 | Ryan | Anderson | daniel.flores3@placeholder.co | Fairview | 67 |
| 3 | Nicholas | Smith | sarah.jones94@test.io | Salem | 21 |
| 4 | Patrick | Roberts | joseph.ramirez12@test.io | Auburn | 76 |
| 5 | James | Nguyen | emily.moore58@example.com | Cleveland | 51 |
Output (JSON · 25 rows)
[
{
"id": 1,
"first_name": "Deborah",
"last_name": "Ramirez",
"email": "robert.williams52@test.io",
"city": "Fairview",
"age": 44
},
{
"id": 2,
"first_name": "Ryan",
"last_name": "Anderson",
"email": "daniel.flores3@placeholder.co",
"city": "Fairview",
"age": 67
},
{
"id": 3,
"first_name": "Nicholas",
"last_name": "Smith",
"email": "sarah.jones94@test.io",
"city": "Salem",
"age": 21
},
{
"id": 4,
"first_name": "Patrick",
"last_name": "Roberts",
"email": "joseph.ramirez12@test.io",
"city": "Auburn",
"age": 76
},
{
"id": 5,
"first_name": "James",
"last_name": "Nguyen",
"email": "emily.moore58@example.com",
"city": "Cleveland",
"age": 51
},
{
"id": 6,
"first_name": "Timothy",
"last_name": "Hill",
"email": "larry.miller56@sample.org",
"city": "Marion",
"age": 24
},
{
"id": 7,
"first_name": "Jonathan",
"last_name": "White",
"email": "susan.anderson78@test.io",
"city": "Georgetown",
"age": 55
},
{
"id": 8,
"first_name": "Frank",
"last_name": "Rodriguez",
"email": "sandra.jones31@test.io",
"city": "Bristol",
"age": 56
},
{
"id": 9,
"first_name": "Carol",
"last_name": "Roberts",
"email": "janet.perez2@demo.net",
"city": "Cleveland",
"age": 29
},
{
"id": 10,
"first_name": "Betty",
"last_name": "Thomas",
"email": "rachel.hill64@fakeapi.com",
"city": "Oxford",
"age": 50
},
{
"id": 11,
"first_name": "Larry",
"last_name": "Martinez",
"email": "robert.smith48@sample.org",
"city": "Fairview",
"age": 40
},
{
"id": 12,
"first_name": "Catherine",
"last_name": "Hernandez",
"email": "justin.rodriguez3@placeholder.co",
"city": "Lexington",
"age": 70
},
{
"id": 13,
"first_name": "Ashley",
"last_name": "Lewis",
"email": "virginia.torres45@sample.org",
"city": "Cleveland",
"age": 36
},
{
"id": 14,
"first_name": "Brian",
"last_name": "Allen",
"email": "stephanie.sanchez8@example.com",
"city": "Dover",
"age": 56
},
{
"id": 15,
"first_name": "Maria",
"last_name": "Mitchell",
"email": "angela.clark74@sample.org",
"city": "Kingston",
"age": 49
},
{
"id": 16,
"first_name": "Patrick",
"last_name": "Jackson",
"email": "ronald.king19@sample.org",
"city": "Hudson",
"age": 20
},
{
"id": 17,
"first_name": "Timothy",
"last_name": "Lee",
"email": "barbara.torres86@demo.net",
"city": "Lexington",
"age": 42
},
{
"id": 18,
"first_name": "Larry",
"last_name": "Wilson",
"email": "sandra.lopez86@test.io",
"city": "Bristol",
"age": 19
},
{
"id": 19,
"first_name": "Betty",
"last_name": "Campbell",
"email": "amanda.gonzalez54@example.com",
"city": "Georgetown",
"age": 63
},
{
"id": 20,
"first_name": "Ronald",
"last_name": "Hall",
"email": "ruth.lewis47@placeholder.co",
"city": "Oxford",
"age": 33
},
{
"id": 21,
"first_name": "James",
"last_name": "Anderson",
"email": "stephanie.garcia84@example.com",
"city": "Lancaster",
"age": 23
},
{
"id": 22,
"first_name": "Sarah",
"last_name": "Rivera",
"email": "deborah.king65@sample.org",
"city": "Hudson",
"age": 70
},
{
"id": 23,
"first_name": "Gregory",
"last_name": "Torres",
"email": "robert.mitchell54@fakeapi.com",
"city": "Madison",
"age": 18
},
{
"id": 24,
"first_name": "Brenda",
"last_name": "Thompson",
"email": "scott.thompson9@demo.net",
"city": "Dover",
"age": 50
},
{
"id": 25,
"first_name": "Justin",
"last_name": "Harris",
"email": "joseph.taylor10@mock.dev",
"city": "Manchester",
"age": 39
}
]สำรวจต่อ
ข้อมูลและสเปรดชีต อื่นๆ ที่คุณอาจชอบ...
ดูและแก้ไข CSV
ดู เรียง กรอง และตรวจสอบไฟล์ CSV เป็นตารางโต้ตอบ — ทั้งหมดในเบราว์เซอร์
ดูตาราง JSON
แสดง JSON arrays ของ objects เป็นตาราง HTML ที่เรียงลำดับ ค้นหาได้ พร้อมกรองคอลัมน์
แปลง Excel เป็น CSV
แปลงไฟล์ Excel XLSX และ XLS เป็น CSV — ไม่ต้องอัปโหลด ทำงานในเบราว์เซอร์ผ่าน SheetJS
ดึงคอลัมน์ CSV
เลือกคอลัมน์เฉพาะจากไฟล์ CSV แล้วดาวน์โหลด — เหมาะสำหรับทำความสะอาดชุดข้อมูลขนาดใหญ่
SQL บน CSV
รัน SQL SELECT queries บนไฟล์ CSV ที่อัปโหลดโดยตรง — ไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์
รวม CSV
รวมไฟล์ CSV หลายไฟล์เป็นหนึ่ง — จัดเรียงใหม่ ลบแถวซ้ำ และจัดการหัวตารางอัตโนมัติ
CSV Splitter
Split a large CSV file into smaller files by row count or by unique values in a column
JSON เป็น Excel
แปลง JSON array ของ objects เป็น Excel (.xlsx) หรือ CSV — ขับเคลื่อนด้วย SheetJS ทำงานในเบราว์เซอร์