Schema-Validator
Schema-Validator (Local & Private)
Ihre Dateien verlassen niemals Ihr Gerät. Lokal verarbeitet. 100% privat.
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Anleitung Schema-Validator
Erledigen Sie Ihre Aufgabe perfekt in nur drei einfachen Schritten.
CSV hochladen
Ziehen Sie Ihre CSV-Datei hierher.
Schema hochladen oder definieren
Laden Sie ein JSON Schema hoch oder definieren Sie Regeln manuell: erforderliche Spalten, Typen, Beschränkungen.
Ergebnisse überprüfen
Validierungsfehler aufgelistet mit Zeilen- und Spaltenreferenzen. Bericht herunterladen.
Review Report
Instantly see missing columns, type violations, and unique constraint errors.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Sie wissen müssen über Schema-Validator.
Welche Schemaformate werden unterstützt?
JSON Schema (draft-07) und benutzerdefinierte YAML-Regeldateien.
Kann ich mehrere CSVs validieren?
Ja — führen Sie dasselbe Schema für mehrere Dateien aus und erhalten Sie einen kombinierten Bericht.
Wird meine Datei hochgeladen?
Nein. Alles läuft lokal in Ihrem Browser.
Dateigrößenbeschränkung?
Verarbeiten Sie Dateien bis zum Speicherlimit des Browsers.
Kann ich das Schema speichern?
Ja — exportieren Sie das Schema zur Wiederverwendung in CI/CD-Pipelines oder für zukünftige Validierungen.
Can I manually create a data contract JSON?
Yes. The contract is a simple JSON file with a 'name' field and a 'columns' array. Each column object needs at minimum 'name' (string) and 'type' (one of: 'string', 'integer', 'float', 'boolean', 'date'). Add 'nullable: false' to enforce NOT NULL. Example: {"name": "Orders Contract", "columns": [{"name": "order_id", "type": "integer", "nullable": false}, {"name": "customer_email", "type": "string"}]}
How many violations will it report?
The validator reports up to 500 row-level violations per run to keep the output readable. If your file has more than 500 violations, fix the systematic issue (wrong type in an entire column) and re-run. Missing column violations are always fully reported regardless of count.
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