Genera datos de prueba realistas en JSON y CSV con un clic
También podrías necesitar
Los datos de prueba (fake data o seed data) son esenciales en el desarrollo de software: necesitas llenar bases de datos para probar paginación, rendimiento de queries, interfaz de usuario con datos reales y escenarios de edge cases. Las librerías como Faker.js son excelentes pero requieren instalación. Esta herramienta genera datos directamente en el navegador con campos configurables: puedes elegir el nombre de cada columna, su tipo de dato y la cantidad de filas. Los tipos disponibles incluyen firstName, lastName, fullName, email, company, phone, address, city, country, zipCode, uuid, date (últimos 10 años), website y jobTitle. Los datos son coherentes dentro de cada fila: el email se genera combinando el nombre y apellido del mismo registro. La salida en JSON es un array de objetos listo para `JSON.parse()` o importar en MongoDB. La salida CSV es compatible con Excel, Google Sheets y cualquier herramienta de análisis de datos. La generación usa una semilla determinista — el botón Regenerar cambia la semilla para obtener un nuevo conjunto de datos.
¿Los datos son completamente aleatorios o tienen coherencia interna?
Tienen coherencia interna básica: el email de cada fila se construye combinando el firstName y lastName de esa misma fila, y el website se deriva del nombre de la empresa. El resto de campos son independientes entre sí. Para datos con relaciones más complejas (ej. direcciones coherentes con la ciudad y el país), necesitarías herramientas especializadas como Faker.js con locales.
¿Cuál es el límite máximo de filas?
El límite es 1000 filas por generación. Para bases de datos más grandes, genera múltiples lotes y combínalos. La generación de 1000 filas es prácticamente instantánea en el navegador. Para millones de registros, considera usar Faker.js en Node.js o Python con la librería Faker directamente en tu entorno de desarrollo.
¿Los UUIDs generados son criptográficamente seguros?
Los UUIDs se generan con `crypto.randomUUID()` si está disponible (todos los navegadores modernos con HTTPS), que produce UUIDs v4 usando el generador de números aleatorios criptográfico del sistema. En navegadores sin soporte, usa un fallback con Math.random() que no es criptográficamente seguro. Para producción, genera UUIDs en el backend.
¿Puedo importar el CSV directamente en PostgreSQL o MySQL?
Sí. El CSV generado sigue el estándar RFC 4180 con comas como separador. Para PostgreSQL: `COPY tabla FROM '/ruta/archivo.csv' WITH (FORMAT CSV, HEADER TRUE)`. Para MySQL: `LOAD DATA INFILE '/ruta/archivo.csv' INTO TABLE tabla FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n' IGNORE 1 ROWS`. Para MongoDB, usa `mongoimport --type csv --headerline`.
¿El botón Regenerar cambia todos los datos o solo los nuevos campos?
Regenerar cambia la semilla del generador de números aleatorios, lo que produce un conjunto completamente nuevo de datos para todos los campos y todas las filas. Esto es útil cuando quieres variedad en tus datos de prueba. Si agregas un nuevo campo sin regenerar, las filas existentes mantienen su aleatoriedad pero el nuevo campo se genera con la misma semilla — los datos son deterministas por semilla.