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 | Betty | White | pamela.green4@test.io | Greenville | 27 |
| 2 | Patricia | Martinez | kimberly.hernandez44@test.io | Fairview | 67 |
| 3 | Christopher | Hernandez | mark.clark46@sample.org | Greenville | 46 |
| 4 | Virginia | Jackson | melissa.harris36@dummy.email | Springfield | 37 |
| 5 | Deborah | Campbell | kathleen.robinson24@dummy.email | Riverside | 58 |
Output (JSON · 25 rows)
[
{
"id": 1,
"first_name": "Betty",
"last_name": "White",
"email": "pamela.green4@test.io",
"city": "Greenville",
"age": 27
},
{
"id": 2,
"first_name": "Patricia",
"last_name": "Martinez",
"email": "kimberly.hernandez44@test.io",
"city": "Fairview",
"age": 67
},
{
"id": 3,
"first_name": "Christopher",
"last_name": "Hernandez",
"email": "mark.clark46@sample.org",
"city": "Greenville",
"age": 46
},
{
"id": 4,
"first_name": "Virginia",
"last_name": "Jackson",
"email": "melissa.harris36@dummy.email",
"city": "Springfield",
"age": 37
},
{
"id": 5,
"first_name": "Deborah",
"last_name": "Campbell",
"email": "kathleen.robinson24@dummy.email",
"city": "Riverside",
"age": 58
},
{
"id": 6,
"first_name": "Betty",
"last_name": "Williams",
"email": "laura.lee20@dummy.email",
"city": "Oxford",
"age": 22
},
{
"id": 7,
"first_name": "Kevin",
"last_name": "Nelson",
"email": "mark.taylor51@demo.net",
"city": "Salem",
"age": 35
},
{
"id": 8,
"first_name": "Eric",
"last_name": "Thompson",
"email": "matthew.hill9@dummy.email",
"city": "Manchester",
"age": 67
},
{
"id": 9,
"first_name": "Susan",
"last_name": "Rivera",
"email": "jonathan.thomas10@fakeapi.com",
"city": "Riverside",
"age": 55
},
{
"id": 10,
"first_name": "Ryan",
"last_name": "Rodriguez",
"email": "helen.hall38@mock.dev",
"city": "Auburn",
"age": 40
},
{
"id": 11,
"first_name": "Kathleen",
"last_name": "Torres",
"email": "scott.clark64@test.io",
"city": "Cleveland",
"age": 20
},
{
"id": 12,
"first_name": "Elizabeth",
"last_name": "Adams",
"email": "benjamin.hernandez97@fakeapi.com",
"city": "Newport",
"age": 25
},
{
"id": 13,
"first_name": "Karen",
"last_name": "Garcia",
"email": "sarah.martinez69@fakeapi.com",
"city": "Clinton",
"age": 31
},
{
"id": 14,
"first_name": "Jeffrey",
"last_name": "Lee",
"email": "pamela.garcia56@fakeapi.com",
"city": "Kingston",
"age": 20
},
{
"id": 15,
"first_name": "Donald",
"last_name": "Nelson",
"email": "joshua.clark75@fakeapi.com",
"city": "Kingston",
"age": 39
},
{
"id": 16,
"first_name": "Janet",
"last_name": "Nguyen",
"email": "carol.hernandez58@placeholder.co",
"city": "Lexington",
"age": 60
},
{
"id": 17,
"first_name": "Richard",
"last_name": "Campbell",
"email": "donald.davis20@sample.org",
"city": "Kingston",
"age": 49
},
{
"id": 18,
"first_name": "Nicholas",
"last_name": "Thompson",
"email": "benjamin.carter16@demo.net",
"city": "Oxford",
"age": 55
},
{
"id": 19,
"first_name": "Stephanie",
"last_name": "Hill",
"email": "helen.mitchell15@example.com",
"city": "Fairview",
"age": 64
},
{
"id": 20,
"first_name": "Samuel",
"last_name": "Clark",
"email": "william.martin76@demo.net",
"city": "Burlington",
"age": 50
},
{
"id": 21,
"first_name": "Janet",
"last_name": "Roberts",
"email": "eric.hill92@mock.dev",
"city": "Auburn",
"age": 24
},
{
"id": 22,
"first_name": "Stephen",
"last_name": "Lewis",
"email": "george.miller98@dummy.email",
"city": "Georgetown",
"age": 59
},
{
"id": 23,
"first_name": "Joshua",
"last_name": "Lopez",
"email": "sarah.miller89@placeholder.co",
"city": "Springfield",
"age": 44
},
{
"id": 24,
"first_name": "Jerry",
"last_name": "Perez",
"email": "janet.hall33@dummy.email",
"city": "Milford",
"age": 65
},
{
"id": 25,
"first_name": "George",
"last_name": "Harris",
"email": "daniel.miller34@test.io",
"city": "Cleveland",
"age": 46
}
]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