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 | Scott | Jackson | linda.green30@mock.dev | Georgetown | 60 |
| 2 | Rachel | Gonzalez | angela.rivera33@placeholder.co | Fairview | 57 |
| 3 | Shirley | Walker | john.baker17@example.com | Auburn | 47 |
| 4 | Kenneth | White | dennis.hernandez23@fakeapi.com | Milton | 79 |
| 5 | John | Campbell | daniel.king72@example.com | Greenville | 69 |
Output (JSON · 25 rows)
[
{
"id": 1,
"first_name": "Scott",
"last_name": "Jackson",
"email": "linda.green30@mock.dev",
"city": "Georgetown",
"age": 60
},
{
"id": 2,
"first_name": "Rachel",
"last_name": "Gonzalez",
"email": "angela.rivera33@placeholder.co",
"city": "Fairview",
"age": 57
},
{
"id": 3,
"first_name": "Shirley",
"last_name": "Walker",
"email": "john.baker17@example.com",
"city": "Auburn",
"age": 47
},
{
"id": 4,
"first_name": "Kenneth",
"last_name": "White",
"email": "dennis.hernandez23@fakeapi.com",
"city": "Milton",
"age": 79
},
{
"id": 5,
"first_name": "John",
"last_name": "Campbell",
"email": "daniel.king72@example.com",
"city": "Greenville",
"age": 69
},
{
"id": 6,
"first_name": "Donald",
"last_name": "Taylor",
"email": "timothy.smith91@placeholder.co",
"city": "Ashland",
"age": 59
},
{
"id": 7,
"first_name": "Ruth",
"last_name": "Thomas",
"email": "barbara.thomas73@sample.org",
"city": "Burlington",
"age": 24
},
{
"id": 8,
"first_name": "Gary",
"last_name": "Anderson",
"email": "alexander.flores78@dummy.email",
"city": "Manchester",
"age": 40
},
{
"id": 9,
"first_name": "Robert",
"last_name": "Perez",
"email": "cynthia.brown11@example.com",
"city": "Georgetown",
"age": 59
},
{
"id": 10,
"first_name": "Sandra",
"last_name": "Wright",
"email": "amanda.thomas70@test.io",
"city": "Greenville",
"age": 64
},
{
"id": 11,
"first_name": "Sandra",
"last_name": "Robinson",
"email": "david.rivera35@dummy.email",
"city": "Troy",
"age": 79
},
{
"id": 12,
"first_name": "Amanda",
"last_name": "Clark",
"email": "donald.lopez68@test.io",
"city": "Riverside",
"age": 70
},
{
"id": 13,
"first_name": "George",
"last_name": "Rivera",
"email": "sarah.lee32@example.com",
"city": "Cleveland",
"age": 23
},
{
"id": 14,
"first_name": "Jessica",
"last_name": "Gonzalez",
"email": "dorothy.jackson17@demo.net",
"city": "Milton",
"age": 36
},
{
"id": 15,
"first_name": "Eric",
"last_name": "Lewis",
"email": "kenneth.wright13@sample.org",
"city": "Troy",
"age": 72
},
{
"id": 16,
"first_name": "Catherine",
"last_name": "Lopez",
"email": "margaret.scott12@fakeapi.com",
"city": "Arlington",
"age": 56
},
{
"id": 17,
"first_name": "Jason",
"last_name": "Lee",
"email": "sharon.gonzalez92@demo.net",
"city": "Lancaster",
"age": 79
},
{
"id": 18,
"first_name": "Nicholas",
"last_name": "Roberts",
"email": "catherine.jackson48@sample.org",
"city": "Springfield",
"age": 59
},
{
"id": 19,
"first_name": "Kimberly",
"last_name": "Martin",
"email": "daniel.young11@placeholder.co",
"city": "Riverside",
"age": 73
},
{
"id": 20,
"first_name": "Ryan",
"last_name": "Thompson",
"email": "shirley.martinez30@demo.net",
"city": "Cleveland",
"age": 27
},
{
"id": 21,
"first_name": "Angela",
"last_name": "Roberts",
"email": "paul.clark53@test.io",
"city": "Georgetown",
"age": 25
},
{
"id": 22,
"first_name": "Amy",
"last_name": "Adams",
"email": "lisa.wilson41@mock.dev",
"city": "Auburn",
"age": 62
},
{
"id": 23,
"first_name": "Ashley",
"last_name": "Johnson",
"email": "timothy.johnson57@dummy.email",
"city": "Burlington",
"age": 61
},
{
"id": 24,
"first_name": "Sharon",
"last_name": "Miller",
"email": "patricia.nelson34@fakeapi.com",
"city": "Newport",
"age": 29
},
{
"id": 25,
"first_name": "Shirley",
"last_name": "Lopez",
"email": "anna.nelson1@sample.org",
"city": "Auburn",
"age": 49
}
]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