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 | Catherine | Scott | jason.scott99@test.io | Burlington | 54 |
| 2 | Ruth | Roberts | eric.walker91@placeholder.co | Burlington | 36 |
| 3 | Michael | Scott | mark.williams62@placeholder.co | Fairview | 56 |
| 4 | Christine | Lee | jerry.torres71@example.com | Marion | 41 |
| 5 | Amanda | Walker | susan.robinson48@sample.org | Clinton | 68 |
Output (JSON · 25 rows)
[
{
"id": 1,
"first_name": "Catherine",
"last_name": "Scott",
"email": "jason.scott99@test.io",
"city": "Burlington",
"age": 54
},
{
"id": 2,
"first_name": "Ruth",
"last_name": "Roberts",
"email": "eric.walker91@placeholder.co",
"city": "Burlington",
"age": 36
},
{
"id": 3,
"first_name": "Michael",
"last_name": "Scott",
"email": "mark.williams62@placeholder.co",
"city": "Fairview",
"age": 56
},
{
"id": 4,
"first_name": "Christine",
"last_name": "Lee",
"email": "jerry.torres71@example.com",
"city": "Marion",
"age": 41
},
{
"id": 5,
"first_name": "Amanda",
"last_name": "Walker",
"email": "susan.robinson48@sample.org",
"city": "Clinton",
"age": 68
},
{
"id": 6,
"first_name": "Amy",
"last_name": "Lewis",
"email": "jack.mitchell48@example.com",
"city": "Auburn",
"age": 25
},
{
"id": 7,
"first_name": "Jerry",
"last_name": "Hall",
"email": "samantha.young15@mock.dev",
"city": "Hudson",
"age": 55
},
{
"id": 8,
"first_name": "Michael",
"last_name": "White",
"email": "helen.carter54@example.com",
"city": "Madison",
"age": 54
},
{
"id": 9,
"first_name": "Christine",
"last_name": "Thompson",
"email": "betty.lopez42@placeholder.co",
"city": "Dover",
"age": 35
},
{
"id": 10,
"first_name": "Jessica",
"last_name": "Garcia",
"email": "kathleen.jones15@placeholder.co",
"city": "Oxford",
"age": 29
},
{
"id": 11,
"first_name": "Carolyn",
"last_name": "Davis",
"email": "charles.taylor55@fakeapi.com",
"city": "Cleveland",
"age": 54
},
{
"id": 12,
"first_name": "Nicole",
"last_name": "Nelson",
"email": "jonathan.robinson85@demo.net",
"city": "Clinton",
"age": 61
},
{
"id": 13,
"first_name": "William",
"last_name": "Thompson",
"email": "samuel.white95@mock.dev",
"city": "Manchester",
"age": 46
},
{
"id": 14,
"first_name": "Angela",
"last_name": "Miller",
"email": "pamela.moore96@fakeapi.com",
"city": "Milton",
"age": 68
},
{
"id": 15,
"first_name": "Karen",
"last_name": "Rivera",
"email": "elizabeth.carter73@placeholder.co",
"city": "Centerville",
"age": 45
},
{
"id": 16,
"first_name": "Karen",
"last_name": "Miller",
"email": "frank.rodriguez67@example.com",
"city": "Auburn",
"age": 46
},
{
"id": 17,
"first_name": "Christopher",
"last_name": "Ramirez",
"email": "mark.hernandez45@sample.org",
"city": "Clinton",
"age": 59
},
{
"id": 18,
"first_name": "Gregory",
"last_name": "Perez",
"email": "jeffrey.rodriguez71@demo.net",
"city": "Manchester",
"age": 32
},
{
"id": 19,
"first_name": "Anthony",
"last_name": "Lewis",
"email": "samantha.thomas50@fakeapi.com",
"city": "Centerville",
"age": 78
},
{
"id": 20,
"first_name": "Jacob",
"last_name": "Torres",
"email": "shirley.white67@mock.dev",
"city": "Marion",
"age": 27
},
{
"id": 21,
"first_name": "Samantha",
"last_name": "White",
"email": "barbara.torres95@demo.net",
"city": "Hudson",
"age": 80
},
{
"id": 22,
"first_name": "John",
"last_name": "Rivera",
"email": "brenda.hall35@example.com",
"city": "Troy",
"age": 45
},
{
"id": 23,
"first_name": "Susan",
"last_name": "Carter",
"email": "dennis.baker25@example.com",
"city": "Arlington",
"age": 20
},
{
"id": 24,
"first_name": "Nicole",
"last_name": "Miller",
"email": "jacob.green51@placeholder.co",
"city": "Troy",
"age": 79
},
{
"id": 25,
"first_name": "Ruth",
"last_name": "Johnson",
"email": "ruth.wilson39@mock.dev",
"city": "Franklin",
"age": 37
}
]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