CREATE TABLE en une classe d'entité / modèle en Java, C#, Python, Go, TypeScript, C++ ou JavaScript, et peut également analyser une classe d'entité pour la retransformer en instruction DDL pour MySQL, PostgreSQL ou SQLite. Cela vous évite d'écrire du code de mappage répétitif entre le schéma de la base de données et le code de l'application.générateur d'interface typescript depuis un ddl postgres
Générateur d'interface typescript depuis un ddl postgres. Cet outil gère ce scénario et les cas connexes — y compris convertir un ddl en type typescript pour kysely et ddl mariadb vers classe d'entité spring boot — entièrement dans votre navigateur, sans inscription ni téléchargement.
create table sql server vers c# entity framework
Create table sql server vers c# entity framework. Que vous travailliez avec des données d'API, des fichiers de config ou des journaux, tout est traité localement. Les tâches comme ddl mariadb vers classe d'entité spring boot sont aussi prises en charge.
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Ddl oracle vers java pojo avec annotations jpa. Vous pouvez aussi utiliser cet outil pour générer un schéma prisma depuis un create table sql et ddl vers modèle de référentiel c# avec data annotations. Les résultats apparaissent instantanément — sans échange serveur.
générer un struct golang depuis un ddl mysql gorm
Générer un struct golang depuis un ddl mysql gorm. C'est l'un des nombreux scénarios pris en charge. Vous pouvez aussi ddl vers modèle de référentiel c# avec data annotations sans quitter la page ni créer de compte.
create table sqlite vers dataclass python
Create table sqlite vers dataclass python. Tout le traitement se fait sur votre appareil, garantissant la confidentialité de vos données. Les fonctionnalités connexes incluent convertir un ddl en type typescript pour kysely et ddl mariadb vers classe d'entité spring boot.
Présentation
DDL ↔ Entity convertit une instruction SQL
Comment utiliser cet outil
Étape 1 — choisissez une direction : DDL -> Entity ou Entity -> DDL. Étape 2 — sélectionnez le langage cible et le dialecte SQL. Étape 3 — activez au besoin les annotations ORM, Lombok et les commentaires de colonnes, puis renseignez le package ou l'espace de noms. Étape 4 — collez votre source dans le panneau approprié ; l'autre panneau se met à jour automatiquement. Utilisez le bouton Exemple pour charger une table de démonstration.
Cas d'usage courants
Développeurs back-end transformant le DDL fourni par le DBA en classes d'entité JPA / Entity Framework / GORM ; équipes front-end et full-stack générant des modèles TypeScript fortement typés directement à partir de schémas de base de données ; ingénieurs data effectuant la rétro-ingénierie de DDL à partir de définitions struct ou dataclass lors de la mise en place d'un nouvel environnement ; équipes standardisant le mappage entre les colonnes snake_case et les champs camelCase / PascalCase.
Détails techniques
L'analyseur DDL comprend les définitions de colonnes courantes —
VARCHAR(n), DECIMAL(p,s), BIGINT, TINYINT(1), DATETIME, JSON, etc. — et les normalise vers un jeu de types indépendant du langage. Le passage inverse lit la classe d'entité avec un analyseur léger et reconstruit le DDL avec des ajustements propres à chaque dialecte (AUTO_INCREMENT vs SERIAL, TINYINT(1) vs BOOLEAN, BYTEA vs BLOB, etc.). Les noms de colonnes sont convertis en snake_case et les noms de champs en PascalCase / camelCase automatiquement.Confidentialité et sécurité
L'analyse et la génération de code s'exécutent entièrement dans votre navigateur ; aucun DDL ni code d'entité n'est envoyé à un serveur, ce qui le rend sûr pour des schémas contenant des noms de table ou de colonne sensibles pour l'entreprise.