CSV Schemă Validator

CSV Schemă Validator

Your files never leave your device. Processed locally. 100% private.

Unlocking Tool Engine...

Cum se folosește CSV Schemă Validator

Finalizează sarcina perfect în doar trei pași simpli.

1

Încărcați CSV

Trageți fișierul CSV.

2

Încărcați sau definiți schema

Încărcați o schemă JSON sau definiți regulile manual: coloane obligatorii, tipuri, constrângeri.

3

Revizuiți rezultatele

Erorile de validare sunt enumerate cu referințe de rând și coloană. Descărcați raportul.

4

Review Report

Instantly see missing columns, type violations, and unique constraint errors.

Întrebări frecvente

Tot ce trebuie să știi despre CSV Schemă Validator.

Ce formate de schemă sunt acceptate?

JSON Schema (draft-07) și fișiere cu reguli YAML personalizate.

Pot valida mai multe CSV-uri?

Da — rulați aceeași schemă pe mai multe fișiere și obțineți un singur raport combinat.

Fișierul meu este încărcat?

Nu. Totul rulează local.

Limita dimensiunii fișierului?

Procesează fișiere până la limita de memorie a browserului.

Pot salva schema?

Da — exportați schema pentru reutilizare în conducte CI/CD sau validări viitoare.

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.