What JSON input does the JSON Table Viewer accept?

The tool accepts a JSON array of objects. Each element in the array becomes a table row, and the keys of the objects become column headers. Nested objects are automatically flattened using dot notation — for example, { "address": { "city": "London" } } produces a column named "address.city". Arrays inside objects are displayed as their JSON string representation.

How are columns determined when objects have different keys?

Columns are the union of all keys found across every object in the array. If a row is missing a key that other rows have, the corresponding cell is left empty. This means you can safely mix records with slightly different shapes and still get a complete, readable table.

How does the sort feature work?

Click any column header to sort the table by that column in ascending order. Click the same header again to switch to descending order. Sorting is purely client-side and never modifies your original JSON. A chevron icon next to the active column header shows the current sort direction.

How do I copy the table as CSV?

Click the "Copy as CSV" button below the table. It serialises the current sorted view — including the header row — to CSV format and copies it to your clipboard. You can then paste it directly into Excel, Google Sheets, or any text editor.

JSON పట్టిక వీయువర్

5 వరుసలు

8 కాలమ్‌లు

JSON ఇన్‌పుట్

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice Johnson",
    "email": "alice@example.com",
    "role": "admin",
    "address": {
      "city": "New York",
      "country": "US"
    },
    "age": 32,
    "active": true
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob Smith",
    "email": "bob@example.com",
    "role": "editor",
    "address": {
      "city": "London",
      "country": "GB"
    },
    "age": 28,
    "active": true
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Carol White",
    "email": "carol@example.com",
    "role": "viewer",
    "address": {
      "city": "Paris",
      "country": "FR"
    },
    "age": 35,
    "active": false
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David Lee",
    "email": "david@example.com",
    "role": "editor",
    "address": {
      "city": "Tokyo",
      "country": "JP"
    },
    "age": 41,
    "active": true
  },
  {
    "id": 5,
    "name": "Eva Martinez",
    "email": "eva@example.com",
    "role": "admin",
    "address": {
      "city": "Berlin",
      "country": "DE"
    },
    "age": 29,
    "active": false
  }
]

పట్టిక (5 వరుసలు, 8 కాలమ్‌లు)

id	name	email	role	address.city	address.country	age	active
1	Alice Johnson	alice@example.com	admin	New York	US	32	true
2	Bob Smith	bob@example.com	editor	London	GB	28	true
3	Carol White	carol@example.com	viewer	Paris	FR	35	false
4	David Lee	david@example.com	editor	Tokyo	JP	41	true
5	Eva Martinez	eva@example.com	admin	Berlin	DE	29	false

సాంకేతిక వివరాలు

JSON నుండి టేబుల్ కన్వర్టర్ ఎలా పనిచేస్తుంది

ఈ టూల్ ఏమి చేస్తుంది

JSON నుండి టేబుల్ కన్వర్టర్ JSON ఆబ్జెక్టుల అర్రేను సార్టబుల్, ఫిల్టరబుల్ HTML టేబుల్‌గా రెండర్ చేస్తుంది. ఇది ఆబ్జెక్ట్ కీలు నుంచి కాలమ్ హెడ్డర్‌లను ఆటోమేటిక్‌గా తీసుకుని, నెస్టెడ్ ఆబ్జెక్ట్‌లను డాట్-నోటేషన్ కాలమ్‌లుగా ఫ్లాటెన్ చేసి, డేటాను పరిచయమైన స్ప్రెడ్‌షీట్‌లాంటి వ్యూలో చూపిస్తుంది. దీని వల్ల డేటాబేస్ లేదా స్ప్రెడ్‌షీట్ అప్లికేషన్‌లోకి ఇంపోర్ట్ చేయకుండా స్ట్రక్చర్డ్ JSON డేటాను విజువల్‌గా స్కాన్ చేయడం, సార్ట్ చేయడం, మరియు సెర్చ్ చేయడం సులభమవుతుంది.

డెవలపర్ల సాధారణ వినియోగ సందర్భాలు

డెవలపర్లు API రెస్పాన్స్ అర్రేలను త్వరగా విజువలైజ్ చేయడానికి, JSON‌గా ఎక్స్‌పోర్ట్ చేసిన డేటాబేస్ క్వెరీ ఫలితాలను పరిశీలించడానికి, లేదా కాన్ఫిగరేషన్ డేటాను రివ్యూ చేయడానికి ఈ టూల్‌ను ఉపయోగిస్తారు. REST ఎండ్‌పాయింట్‌లు రిటర్న్ చేసే పెద్ద అర్రేలను స్కాన్ చేయడం, రికార్డ్‌లను పక్కపక్కన పోల్చడం, మరియు డేటాసెట్‌లలో మిస్సింగ్ లేదా అసాధారణ విలువలను గుర్తించడం కోసం ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. స్క్రిప్ట్‌లు రాయకుండా బల్క్ డేటా ఎక్స్‌పోర్ట్‌లలో ఆశించిన ఫీల్డ్‌లు మరియు విలువలు ఉన్నాయో లేదో ధృవీకరించడానికి QA ఇంజినీర్లు దీన్ని ఉపయోగిస్తారు.

డేటా ఫార్మాట్‌లు, రకాలు, లేదా వేరియంట్లు

ఈ టూల్ ప్రతి ఆబ్జెక్ట్ ఒక రోను సూచించేలా JSON ఆబ్జెక్టుల అర్రేను ఆశిస్తుంది. హెటెరోజీనియస్ కీలు ఉన్న ఆబ్జెక్ట్‌లను అన్ని రోల్లోని అన్ని యూనిక్ కీలు కోసం కాలమ్‌లను సృష్టించడం ద్వారా నిర్వహిస్తుంది; కీ లేనిచోట సెల్‌లు ఖాళీగా ఉంటాయి. నెస్టెడ్ ఆబ్జెక్ట్‌లు డాట్ నోటేషన్‌తో ఫ్లాటెన్ అవుతాయి (ఉదా., address.city ఒక కాలమ్ హెడ్డర్ అవుతుంది). విలువలలోని అర్రేలు కామా-సెపరేటెడ్ స్ట్రింగ్‌లుగా చూపబడతాయి. ఆబ్జెక్ట్ ఎలిమెంట్‌లు లేని ప్రిమిటివ్ అర్రేలు టేబుల్ ఇన్‌పుట్‌గా సపోర్ట్ చేయబడవు.

సాధారణ తప్పిదాలు మరియు ఎడ్జ్ కేసులు

చాలా లోతుగా నెస్టెడ్ ఆబ్జెక్ట్‌లు ఫ్లాటెన్ చేసినప్పుడు పొడవుగా ఉండే, చదవడానికి కష్టమైన కాలమ్ హెడ్డర్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. మిక్స్‌డ్ టైప్‌లు ఉన్న అర్రేలు (కొన్ని ఎలిమెంట్‌లు ఆబ్జెక్ట్‌లు, మరికొన్ని ప్రిమిటివ్‌లు) అనూహ్యమైన కాలమ్ లేఅవుట్‌లను ఇవ్వవచ్చు. వేల రోస్ ఉన్న పెద్ద డేటాసెట్‌లు బ్రౌజర్ రెండరింగ్‌ను నెమ్మదింపజేయవచ్చు — అలాంటి సందర్భాల్లో పేస్ట్ చేయడానికి ముందు డేటాను పేజినేట్ చేయడం పరిగణించండి. కేవలం కేస్‌లో మాత్రమే తేడా ఉన్న కీలు (ఉదా., 'Name' vs 'name') వేర్వేరు కాలమ్‌లను సృష్టిస్తాయి, ఇది వినియోగదారులను గందరగోళపెట్టవచ్చు.

కోడ్‌తో పోల్చితే ఈ టూల్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి

డెవలప్‌మెంట్ మరియు డీబగ్గింగ్ సమయంలో JSON అర్రేలను త్వరగా విజువల్‌గా పరిశీలించడానికి ఈ బ్రౌజర్ టూల్‌ను ఉపయోగించండి. అప్లికేషన్‌లలో ప్రోగ్రామాటిక్ టేబుల్ రెండరింగ్ కోసం ag-Grid, TanStack Table, లేదా pandas DataFrame display వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించండి. పెద్ద స్థాయి డేటా ఎక్స్‌ప్లోరేషన్ కోసం DuckDB లేదా jq ను కాలమ్-ఫార్మాటింగ్ యుటిలిటీలతో కలిపి ఉపయోగిస్తే, బ్రౌజర్ ట్యాబ్‌లో చేయడం అసాధ్యమైన మిలియన్ల రికార్డ్‌లను నిర్వహించగలవు.