CREATE TABLE в класс сущности / модели на Java, C#, Python, Go, TypeScript, C++ или JavaScript, а также может разобрать класс сущности обратно в DDL-инструкцию для MySQL, PostgreSQL или SQLite. Это избавляет вас от написания однообразного кода сопоставления между схемой базы данных и кодом приложения.postgres ddl в typescript interface генератор
Postgres ddl в typescript interface генератор. Этот инструмент обрабатывает этот и связанные сценарии — включая конвертировать ddl в typescript тип для kysely и mariadb ddl в spring boot entity класс — полностью в браузере, без регистрации и загрузки файлов.
sql server create table в c# entity framework
Sql server create table в c# entity framework. Работаете ли вы с данными API, конфигурационными файлами или логами, всё обрабатывается локально. Такие задачи, как mariadb ddl в spring boot entity класс, также поддерживаются.
oracle ddl в java pojo с jpa аннотациями
Oracle ddl в java pojo с jpa аннотациями. Вы также можете использовать инструмент для сгенерировать prisma schema из sql create table и ddl в c# repository model с data annotations. Результаты появляются мгновенно — без обращения к серверу.
сгенерировать golang struct из mysql ddl gorm
Сгенерировать golang struct из mysql ddl gorm. Это один из многих поддерживаемых сценариев. Вы также можете ddl в c# repository model с data annotations, не покидая страницу и не создавая аккаунт.
sqlite create table в python dataclass
Sqlite create table в python dataclass. Вся обработка происходит на вашем устройстве, гарантируя конфиденциальность. Связанные возможности включают конвертировать ddl в typescript тип для kysely и mariadb ddl в spring boot entity класс.
Обзор
DDL ↔ Entity преобразует SQL-инструкцию
Как пользоваться инструментом
Шаг 1 — выберите направление: DDL -> Entity или Entity -> DDL. Шаг 2 — выберите целевой язык и диалект SQL. Шаг 3 — при необходимости включите ORM-аннотации, Lombok и комментарии колонок, а также укажите пакет или пространство имён. Шаг 4 — вставьте исходный код в соответствующую панель; другая панель обновится автоматически. Используйте кнопку Пример, чтобы загрузить демонстрационную таблицу.
Типичные сценарии
Backend-разработчики, превращающие DDL от DBA в классы сущностей JPA / Entity Framework / GORM; фронтенд- и full-stack-команды, генерирующие строго типизированные TypeScript-модели напрямую из схем базы данных; инженеры данных, выполняющие обратное проектирование DDL из определений struct или dataclass при развёртывании нового окружения; команды, стандартизирующие сопоставление между колонками snake_case и полями camelCase / PascalCase.
Технические детали
Парсер DDL понимает распространённые определения колонок —
VARCHAR(n), DECIMAL(p,s), BIGINT, TINYINT(1), DATETIME, JSON и так далее — и нормализует их в независимый от языка набор типов. Обратный проход читает класс сущности лёгким парсером и заново собирает DDL с учётом особенностей диалекта (AUTO_INCREMENT против SERIAL, TINYINT(1) против BOOLEAN, BYTEA против BLOB и т. д.). Имена колонок автоматически преобразуются в snake_case, а имена полей — в PascalCase / camelCase.Конфиденциальность и безопасность
Разбор и генерация кода полностью выполняются в вашем браузере; ни один DDL или код сущности не отправляется ни на какой сервер, поэтому инструмент безопасно использовать со схемами, содержащими бизнес-чувствительные имена таблиц и колонок.