ভুয়া ডেটা জেনারেটর
নতুনটেস্টিংয়ের জন্য ডামি রেকর্ড তৈরি করুন এবং JSON, CSV বা SQL হিসেবে এক্সপোর্ট করুন।
All values are fictional — example.com emails and randomly generated details — so the output is safe to use for demos, fixtures and testing without exposing real people.
Runs entirely in your browser. Nothing is uploaded.
একটি ফ্রি মক ও ফেক ডেটা জেনারেটর যা ব্রাউজারেই চলে
এই মক ডেটা জেনারেটর আপনার প্রয়োজনীয় যেকোনো স্কিমার জন্য বাস্তবসম্মত, কাল্পনিক রেকর্ড তৈরি করে এবং JSON, CSV, SQL বা XML হিসেবে এক্সপোর্ট করে। ইনস্টল করার কিছু নেই এবং অ্যাকাউন্ট তৈরির দরকার নেই — আপনি আপনার ফিল্ড ঠিক করুন, একটি সারির সংখ্যা সেট করুন, আর সম্পূর্ণভাবে নিজের ডিভাইসে যত ইচ্ছা সারি তৈরি করুন। হাতে ফিক্সচার লেখা বা ChatGPT-কে এক প্রম্পটে একটি করে স্যাম্পল সারি চাওয়ার তুলনায় এটি অনেক বাস্তবসম্মত বিকল্প।
ডেটাবেস সিড করা, একটি UI মকআপ পূরণ করা, একটি ইমপোর্ট লোড-টেস্ট করা, বা একটি ডেমো তৈরি করা — একটি ভালো ফেক ডেটা জেনারেটর ঘণ্টার পর ঘণ্টা সময় বাঁচায় এবং প্রকৃত গ্রাহক ডেটাকে আপনার টেস্ট এনভায়রনমেন্ট থেকে দূরে রাখে।
যেকোনো স্কিমা বানান, ফিল্ড বাই ফিল্ড
ফিল্ড যোগ করুন, প্রতিটি কলামের নাম দিন, এবং দুই ডজনেরও বেশি ফিল্ড টাইপ থেকে বেছে নিন: অটো-ইনক্রিমেন্ট আইডি, UUID, প্রথম/শেষ/পূর্ণ নাম, ইউজারনেম, ইমেইল, ফোন নম্বর, রাস্তা, শহর, রাজ্য, দেশ, পোস্টাল কোড, কোম্পানি, জব টাইটেল, প্রোডাক্ট নাম, তারিখ ও ডেট-টাইম, বুলিয়ান, মিন/ম্যাক্স রেঞ্জসহ ইন্টিজার ও ডেসিমাল, দাম, কালার হেক্স, IP অ্যাড্রেস, URL, লোরেম টেক্সট, এবং আপনার নিজস্ব কাস্টম লিস্ট। যেকোনো সময় ফিল্ড পুনর্বিন্যাস করুন বা সরান, এবং যেকোনো ফিল্ডে একটি ব্ল্যাঙ্ক/নাল সম্ভাবনা দিন যাতে আপনার টেস্ট ডেটা-তেও সেই মিসিং ভ্যালুগুলো থাকে যা প্রকৃত সিস্টেমকে সামলাতে হয়।
তাড়াহুড়ায় আছেন? এক-ক্লিক প্রিসেট ইউজার, প্রোডাক্ট, অর্ডার, এমপ্লয়ি এবং ব্লগ পোস্ট-এর জন্য রেডিমেড স্কিমা বসিয়ে দেয় — তারপর প্রয়োজনমতো টিউন করুন।
JSON, CSV, SQL বা XML-এ এক্সপোর্ট করুন
রি-জেনারেট না করেই ফরম্যাট পাল্টান। একটি অবজেক্টের অ্যারে হিসেবে JSON, সঠিক কোটিংসহ স্প্রেডশিট-রেডি CSV, আপনার সিড স্ক্রিপ্টের জন্য ব্যাচ SQL INSERT স্টেটমেন্ট, বা XML এক্সপোর্ট করুন — সাথে কপি-পেস্ট-রেডি জাভাস্ক্রিপ্ট এবং টাইপস্ক্রিপ্ট অ্যারে (টাইপস্ক্রিপ্ট অপশন একটি ইন্টারফেসও নিজে থেকে অনুমান করে দেয়)। নম্বর কোট ছাড়া থাকে, বুলিয়ান SQL-এ TRUE/FALSE হয়ে যায়, আর খালি ফিল্ড NULL হয়ে যায়, তাই আউটপুট সরাসরি আপনার স্ট্যাকে বসে যায়।
ফলাফল আপনার ক্লিপবোর্ডে কপি করুন, বা একটি .json, .csv, .sql বা .xml ফাইল হিসেবে ডাউনলোড করুন, ইমপোর্টের জন্য প্রস্তুত।
লোকেল-অ্যাওয়্যার, বাস্তবসম্মত এবং পুনরুৎপাদনযোগ্য
একটি লোকেল বেছে নিন — US, UK, ভারত, জার্মানি বা ফ্রান্স — আর নাম, রাস্তা, ফোন ফরম্যাট এবং পোস্টকোড সেই অঞ্চলের সাথে মিলে বদলে যায়, আর ইমেইল তৈরি হয় জেনারেট করা নাম থেকে যাতে প্রতিটি সারি অভ্যন্তরীণভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়। একই ডেটাসেট দুবার দরকার? একটি সিড লিখুন আর আউটপুট সম্পূর্ণভাবে পুনরুৎপাদনযোগ্য হয়ে যায়: একই সিড সবসময় অভিন্ন সারি তৈরি করে, যা স্ন্যাপশট টেস্ট এবং শেয়ারযোগ্য বাগ রিপোর্টের জন্য উপযুক্ত।
সীমাহীন সারি, ১০০% প্রাইভেট — Mockaroo-র সাথে তুলনা
Mockaroo-এর মতো সার্ভার-ভিত্তিক টুল ফ্রি সারি প্রতি ডাউনলোডে ১,০০০-এ সীমাবদ্ধ করে, সংরক্ষিত স্কিমার জন্য অ্যাকাউন্ট দরকার হয়, এবং আপনার ডেটা তাদের সার্ভারে তৈরি হয়। এই র্যান্ডম ডেটা জেনারেটর ভিন্নভাবে কাজ করে: ফ্রি, অ্যাকাউন্টের দরকার নেই, এবং Faker-ধাঁচের জেনারেশন সম্পূর্ণভাবে আপনার ব্রাউজারে চলে যাতে আপনার স্কিমা ও ডেটা কখনও ডিভাইস ছেড়ে না যায়। শত, হাজার বা দশ হাজার সারি সিন্থেটিক টেস্ট ডেটা তৈরি করুন — একমাত্র সীমা আপনার নিজের মেশিন।
ফেক ডেটার সাধারণ ব্যবহার
ডেভেলপাররা ডামি ডেটা জেনারেটর ব্যবহার করেন ডেভেলপমেন্ট ও স্টেজিং ডেটাবেস সিড করতে, স্ক্রিনশটের জন্য অ্যাডমিন টেবিল ও ড্যাশবোর্ড পূরণ করতে, স্বয়ংক্রিয় টেস্টের জন্য CSV ও SQL ফিক্সচার তৈরি করতে, API রেসপন্স প্রোটোটাইপ করতে, এবং বড় পরিসরে পেজিনেশন, সার্চ ও ইমপোর্ট বেঞ্চমার্ক করতে। ডিজাইনাররা লোরেম ইপসামের বদলে বিশ্বাসযোগ্য কনটেন্ট দিয়ে মকআপ পূরণ করতে এটি ব্যবহার করেন, আর QA টিম এজ কেস পুনরুৎপাদন করতে সিডেড ডেটাসেট ব্যবহার করে। প্রকৃত ইউজার রেকর্ড স্পর্শ না করে দ্রুত বিশ্বাসযোগ্য ডেটা দরকার হলেই, এটিই সঠিক টুল।
GDPR, ডিজাইন দিয়ে প্রাইভেসি, এবং কেন আসল গ্রাহক ডেটা কখনও ডেভ এনভায়রনমেন্টে যাওয়া উচিত নয়
GDPR অনুচ্ছেদ ২৫ 'ডিজাইন ও ডিফল্ট দ্বারা ডেটা প্রোটেকশন' প্রতিষ্ঠিত করে, যার ব্যবহারিক অর্থ হলো ব্যক্তিগত ডেটাকে এমন সিস্টেম থেকে দূরে রাখা যেগুলোর তা প্রয়োজন নেই — যার মধ্যে আছে ডেভেলপমেন্ট ল্যাপটপ, স্টেজিং সার্ভার, CI রানার, এবং লগ ফাইল। ভালো উদ্দেশ্য নিয়েও স্টেজিংয়ে একটি প্রোডাকশন ডেটাবেস ডাম্প ব্যবহার করলে প্রকৃত নাম, ইমেইল ঠিকানা এবং ফোন নম্বর ডেটাবেস অ্যাক্সেসযুক্ত প্রতিটি ডেভেলপার, প্রতিটি থার্ড-পার্টি মনিটরিং টুল, এবং একটি কোয়েরি ফলাফল ক্যাপচার করা যেকোনো দুর্ঘটনাজনিত লগ লাইনের সামনে প্রকাশিত হয়ে যায়। একটি ভুলভাবে কনফিগার করা স্টেজিং এনভায়রনমেন্ট GDPR-এর অধীনে কয়েক মিলিয়ন ইউরো জরিমানার কারণ হয়েছে।
নিরাপদ বিকল্প হলো শুরু থেকেই সিন্থেটিক টেস্ট ডেটা-র উপর ডেভেলপমেন্ট ও স্টেজিং ডেটা পাইপলাইন তৈরি করা। জেনারেট করা ফেক রেকর্ড কাঠামোগতভাবে প্রোডাকশন ডেটার অভিন্ন — একই কলাম টাইপ, একই কার্ডিনালিটি, একই রেফারেন্সিয়াল কনস্ট্রেইন্ট — তাই স্টেজিংয়ে কাজ করা প্রতিটি কোয়েরি, মাইগ্রেশন ও ইমপোর্ট স্ক্রিপ্ট প্রোডাকশনেও কাজ করবে, কোনো প্রকৃত ব্যক্তিগত তথ্য প্রোডাকশন সীমানা না ছেড়েই। ইউরোপ, যুক্তরাজ্য এবং ক্যালিফোর্নিয়া (CCPA)-এর নিয়ন্ত্রকরা ক্রমাগত নন-প্রোডাকশন এনভায়রনমেন্টে প্রকৃত PII ব্যবহারকে একটি কমপ্লায়েন্স ফাঁক হিসেবে দেখছেন, ফলে সিন্থেটিক ডেটা শুধু সুবিধা নয়, একটি আইনি নিরাপত্তা বেষ্টনীও।
নিয়ন্ত্রক ঝুঁকির পাশাপাশি, ফেক ডেটা ডেভেলপমেন্টের উপর একটি বাধাদানকারী প্রভাব সরিয়ে দেয়। প্রতিটি ডেভেলপার ও QA ইঞ্জিনিয়ার চাহিদামতো একটি তাজা, বাস্তবসম্মত ডেটাসেট তৈরি করতে পারলে, একটি স্যানিটাইজড প্রোডাকশন ডাম্পের জন্য অপেক্ষা করার কোনো বাধা থাকে না, ডেটা-শেয়ারিং চুক্তি নিয়ে কোনো বিতর্ক থাকে না, এবং স্টেজিং ডেটাবেসে বসে থাকা কোনো প্রকৃত গ্রাহকের ঠিকানায় ভুলবশত একটি টেস্ট অর্ডার নিশ্চিতকরণ ইমেইল করার কোনো ঝুঁকি থাকে না।
শুধু র্যান্ডম নয়, বাস্তবসম্মত ফেক ডেটা কেন বেশি গুরুত্বপূর্ণ
প্রথমদিকের টেস্ট ডেটা ছিল শুধু র্যান্ডম নয়েজ — নাম ফিল্ডে র্যান্ডম স্ট্রিং, ফোন ফিল্ডে র্যান্ডম ইন্টিজার। এই ধরনের ডেটা বেশিরভাগ বিজনেস-লজিক টেস্ট পাশ করে যায় কিন্তু আসল দুনিয়ার এক শ্রেণির বাগ মিস করে যায়। 'xxxxxxxx' দিয়ে ভরা একটি প্রথম-নাম ফিল্ড সেই মাল্টি-বাইট এনকোডিং বাগ কখনও প্রকাশ করবে না যা Müller বা 李明 নামে কেউ সাইন আপ করলে ক্র্যাশ করে। '12345' সহ একটি ফোন ফিল্ড দশ-অঙ্কের অনুমান করা একটি ফরম্যাটারের অফ-বাই-ওয়ান বাগ কখনও ট্রিগার করবে না। বাস্তবসম্মত, লোকেল-অ্যাওয়্যার ফেক ডেটা — প্রকৃত ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল থেকে নেওয়া নাম, সেই নাম থেকে তৈরি ইমেইল, প্রকৃত নম্বর-প্ল্যান ফরম্যাটের সাথে মেলা ফোন নম্বর — সেই এজ কেসগুলো ট্রিগার করার সম্ভাবনা অনেক বেশি যা কেবল প্রোডাক্ট প্রকৃত ব্যবহারকারীর কাছে পৌঁছালেই দেখা যায়।
এটিই Faker.js-এর মতো লাইব্রেরির মূল দর্শন: এমন ডেটা তৈরি করা যা কাঠামোগতভাবে প্রোডাকশন ডেটা থেকে আলাদা করা যায় না, যাতে ফেক ডেটায় চালানো একটি টেস্ট স্যুট প্রোডাকশন আচরণের একটি প্রকৃত প্রতিনিধি হয়। একই নীতি UI টেস্টিংয়েও প্রযোজ্য: প্রতিটি সেলে 'Lorem Name' দিয়ে তৈরি একটি ড্যাশবোর্ড স্ক্রিনশটে ঠিকই দেখাবে, কিন্তু 'Bartholomew Christodoulopoulos-Nakamura' দিয়ে সিড করা একটি ড্যাশবোর্ড সাথে সাথে প্রকাশ করবে যে আপনার এলিপসিস ট্রাংকেশন ৪০ অক্ষর ভুল।
ব্ল্যাঙ্ক এবং নাল ভ্যালু সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ। প্রকৃত ডেটাবেস অগোছালো — ঐচ্ছিক ফিল্ড প্রায়ই খালি থাকে, ইমপোর্ট করা CSV-তে ফাঁক থাকে, ব্যবহারকারীরা ফর্ম ফিল্ড এড়িয়ে যায়। প্রতি ফিল্ডে একটি নাল প্রোবাবিলিটি জেনারেট করা ডেটায় সেই অগোছালোভাব অনুকরণ করে, যাতে মাঝের নাম খালি রেখে যাওয়া একজন প্রকৃত ব্যবহারকারীর সম্মুখীন হওয়ার আগেই আপনার অ্যাপ্লিকেশনের নাল-হ্যান্ডলিং কোড পরীক্ষিত হয়ে যায়।
সিড-ভিত্তিক পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং টেস্টিংয়ে এর ভূমিকা
একটি সিউডো-র্যান্ডম নম্বর জেনারেটর (PRNG) একই প্রাথমিক মান — সিড — দিয়ে একটি নির্ধারিত সিকোয়েন্স তৈরি করে। প্রতিটি ভালো ফেক ডেটা লাইব্রেরি এই সিড উন্মুক্ত করে দেয় যাতে একটি টেস্ট তার ফিক্সচার তৈরিতে ব্যবহৃত সঠিক সিড রেকর্ড করে যেকোনো মেশিনে যেকোনো সময় অভিন্নভাবে রিপ্লে করতে পারে। সিড ছাড়া, একটি ফ্লেকি টেস্ট যা শুধু তখনই ফেল হয় যখন একটি জেনারেট করা ইমেইলে একটি অ্যাপোস্ট্রফি থাকে, তা পুনরুৎপাদন করা প্রায় অসম্ভব; সিড দিয়ে, আপনি জেনারেশন পিন করতে পারেন, নিজের ডিবাগারে একই ডেটা খুলতে পারেন, এবং বাগ খুঁজে পেতে পারেন।
সিডেড জেনারেশন স্ন্যাপশট টেস্টিং-ও সক্ষম করে: সিড ৪২ দিয়ে ৫০০টি সারি তৈরি করুন, সেগুলোকে HTML-এ রেন্ডার করুন, এবং সেই HTML-কে প্রত্যাশিত স্ন্যাপশট হিসেবে সংরক্ষণ করুন। পরবর্তী CI রানে, একই সিড দিয়ে পুনরায় জেনারেট করুন, পুনরায় রেন্ডার করুন, এবং তুলনা করুন। স্ন্যাপশট বদলে গেলে আপনি ঠিক জানবেন কোন কোড পাথ আউটপুট পরিবর্তন করেছে, শুধু কিছু একটা বদলেছে তা নয়। Jest-এর toMatchSnapshot এবং Playwright-এর ভিজ্যুয়াল তুলনা এই প্যাটার্নের ওপর নির্ভর করে।
বাস্তবে, দলগুলো প্রায়ই তাদের ফিক্সচার ফাইলের সাথে সিড সংরক্ষণ করে — সিড স্ক্রিপ্টে একটি কমেন্ট, একটি JSON ফিক্সচারে একটি seed কী, বা CI কনফিগারেশনে একটি এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল। একটি বাগ রিপোর্ট করা হলে, যে সিড অপরাধী ডেটাসেট তৈরি করেছে তা যুক্ত করা অন্য ডেভেলপারের কাছে একটি পুনরুৎপাদনযোগ্য কেস হস্তান্তর করার দ্রুততম উপায়।
ফেক ডেটা লাইব্রেরি, ডেটাবেস সিডিং প্যাটার্ন, এবং CI/CD পাইপলাইন
বেশ কিছু ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি বড় পরিসরে Faker প্যাটার্ন বাস্তবায়ন করে। Faker.js (জাভাস্ক্রিপ্ট/টাইপস্ক্রিপ্ট) ফ্রন্ট এন্ড এবং Node.js-এ সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়, ৭০টিরও বেশি লোকেলের জন্য বিল্ট-ইন সাপোর্টসহ। Faker (পাইথন) ব্যাকএন্ড ও ডেটা-ইঞ্জিনিয়ারিং ওয়ার্কফ্লোর জন্য একই API প্রতিফলিত করে। Bogus (.NET) একই প্যারাডাইম অনুসরণ করে এবং এনটিটি ফ্যাক্টরি সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি ফ্লুয়েন্ট API যোগ করে। Datafaker (Java) এখন আর্কাইভ করা Java Faker লাইব্রেরির জায়গা নিয়েছে এবং JUnit 5-এর সাথে ইন্টিগ্রেট করে। এদের সবগুলোই সিডেড জেনারেশন সমর্থন করে; সবগুলোই ওপেন সোর্স ও ফ্রি। আপনার প্রজেক্ট যদি ইতিমধ্যে এগুলোর একটি চালাচ্ছে, তাহলে সরাসরি তার উপর তৈরি করাই সাধারণত সঠিক সিদ্ধান্ত। একটি ডিপেন্ডেন্সি যোগ না করে দ্রুত একটি ওয়ান-অফ ডেটাসেট দরকার হলে — একটি ডেমো, একটি স্প্রেডশিট, বা একটি বাগ রিপোর্টের জন্য — এই ধরনের একটি ব্রাউজার-ভিত্তিক জেনারেটর দ্রুততর।
ডেটাবেস লেভেলে, ফেক ডেটা দুটি স্বতন্ত্র প্যাটার্ন চালায়: ফিক্সচার এবং ফ্যাক্টরি। ফিক্সচার হলো স্ট্যাটিক ফাইল — একটি JSON বা SQL ফাইল যা রিপোজিটরিতে কমিট করা থাকে এবং সবসময় একই সারি লোড করে। এগুলো দ্রুত ও অনুমানযোগ্য কিন্তু স্কিমা বিবর্তিত হওয়ার সাথে সাথে পুরনো হয়ে যায়। ফ্যাক্টরি হলো কোড যা প্রতিটি টেস্ট রানে চাহিদামতো সারি তৈরি করে, তাই এগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কিমা মাইগ্রেশনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে। বেশিরভাগ আধুনিক টেস্ট স্ট্যাক (Rails FactoryBot, Laravel Model Factories, Django mixer, Prisma fixtures) ইউনিট ও ইন্টিগ্রেশন টেস্টের জন্য ফ্যাক্টরি প্যাটার্ন ব্যবহার করে, এবং প্রতি টেস্ট সেশনে একবার লোড করা স্থিতিশীল, বড় ডেটাসেট দরকার এমন ধীর ইন্টিগ্রেশন টেস্টের জন্য ফিক্সচার ফাইলে ফিরে যায়।
একটি সুপরিকল্পিত CI/CD পাইপলাইনে, ফেক ডেটা কয়েকটি ধাপে দেখা যায়। ইউনিট-টেস্ট স্টেজ মেমোরিতে ফ্যাক্টরি চালায়, কোনো ডেটাবেস প্রয়োজন হয় না। ইন্টিগ্রেশন-টেস্ট স্টেজ টেস্ট স্যুট শুরু হওয়ার আগে জেনারেট করা সারি দিয়ে একটি নতুন ডেটাবেস কন্টেইনার সিড করে এবং পরে তা সরিয়ে ফেলে। স্টেজিং এনভায়রনমেন্ট প্রোডাকশন ভলিউম অনুকরণ করা একটি বড় জেনারেট করা ডেটাসেট দিয়ে একবার সিড করা হয়, কোনো প্রকৃত ইউজার ডেটা ছাড়াই লোড টেস্ট ও পারফরম্যান্স প্রোফাইলিং সম্ভব করে। ফলাফল হলো এমন একটি পাইপলাইন যেখানে প্রতিটি স্টেজের প্রয়োজনীয় ডেটা আছে, চাহিদামতো তৈরি, সঠিক স্কেলে, শূন্য প্রাইভেসি ঝুঁকিসহ।
Frequently asked questions
ফেক বা মক ডেটা জেনারেটর কী?
একটি ফেক (বা মক) ডেটা জেনারেটর বাস্তবসম্মত কিন্তু সম্পূর্ণ কাল্পনিক রেকর্ড তৈরি করে — নাম, ইমেইল, ঠিকানা, তারিখ, নম্বর এবং আরও অনেক কিছু — যা আপনি প্রকৃত গ্রাহক ডেটার বদলে একটি অ্যাপ, ডেটাবেস বা স্প্রেডশিটে বসাতে পারেন। আপনি একটি স্কিমা সংজ্ঞায়িত করেন (যে কলাম চান), কতগুলো সারি চান তা বেছে নেন, আর টুলটি বিশ্বাসযোগ্য মান দিয়ে সেগুলো পূরণ করে যেমন 'Olivia Martinez, olivia.martinez@example.com, +1 (415) 555-0132'। এটি একটি UI মকআপ পূরণ করার, একটি টেস্ট ডেটাবেস সিড করার, বা কোনো প্রকৃত ব্যক্তিগত তথ্য স্পর্শ না করে একটি ইমপোর্ট স্ট্রেস-টেস্ট করার দ্রুততম উপায়।
টেস্টিংয়ের জন্য কীভাবে ফেক ডেটা তৈরি করব?
প্রতিটি ফিল্ড যোগ করে এবং একটি টাইপ বেছে নিয়ে (Full name, Email, Integer, Date…) আপনার স্কিমা তৈরি করুন, সারির সংখ্যা সেট করুন, তারপর Generate চাপুন। টুলটি সাথে সাথে সেই সংখ্যক সারি তৈরি করে এবং একটি লাইভ প্রিভিউ দেখায়। JSON, CSV, SQL বা XML-এ ফরম্যাট পাল্টান এবং ফলাফলটি সরাসরি আপনার টেস্ট ফিক্সচার, সিড স্ক্রিপ্ট বা স্প্রেডশিটে কপি বা ডাউনলোড করুন — কোনো অ্যাকাউন্ট নেই এবং কিছুই আপলোড হয় না।
সিন্থেটিক বা টেস্ট ডেটা কীভাবে তৈরি করব?
সিন্থেটিক টেস্ট ডেটা এমন ডেটা যা বাস্তব দেখায় কিন্তু মেশিন-জেনারেটেড, তাই কোনো প্রাইভেসি ঝুঁকি বহন করে না। আপনার ফিচারের কোন ফিল্ড দরকার তা ঠিক করুন — একটি ইউজার টেবিলের জন্য তা হতে পারে id, পূর্ণ নাম, ইমেইল, সাইনআপ তারিখ এবং স্ট্যাটাস — প্রতিটিকে এখানে একটি ফিল্ড টাইপে ম্যাপ করুন, ঐচ্ছিকভাবে মিসিং ভ্যালু টেস্ট করতে একটি ব্ল্যাঙ্ক/নাল প্রোবাবিলিটি যোগ করুন, এবং জেনারেট করুন। সবকিছু স্থানীয়ভাবে চলে বলে আপনি যত ইচ্ছা সিন্থেটিক ডেটাসেট তৈরি করতে পারেন এবং স্কিমা বদলানোর সাথে সাথেই পুনরায় জেনারেট করতে পারেন।
আমি কোন ফরম্যাটে ডেটা এক্সপোর্ট করতে পারি?
ছয়টি: JSON (অবজেক্টের অ্যারে), CSV (হেডার সারি ও RFC-4180 কোটিংসহ), SQL INSERT স্টেটমেন্ট, XML, এবং কপি-পেস্ট-রেডি জাভাস্ক্রিপ্ট বা টাইপস্ক্রিপ্ট অ্যারে। একই রেকর্ড JSON-এ {"id":1,"name":"Liam Brown","active":true} বা SQL-এ INSERT INTO users (id, name, active) VALUES (1, 'Liam Brown', TRUE); হিসেবে এক্সপোর্ট হয়। ডেটা যেখানে যাচ্ছে তার সাথে মেলে এমন ফরম্যাট বেছে নিন।
SQL-এর জন্য কীভাবে ফেক ডেটা তৈরি করব?
SQL ফরম্যাট বেছে নিন এবং টেবিলের নাম সেট করুন। প্রতিটি সারি একটি সম্পূর্ণ INSERT স্টেটমেন্ট হয়ে যায় — যেমন INSERT INTO users (id, full_name, email) VALUES (1, 'Maria Garcia', 'maria.garcia@example.com'); — যেখানে স্ট্রিং নিরাপদভাবে সিঙ্গল-কোট-এস্কেপড, নম্বর আনকোটেড, এবং ফাঁকা স্থান NULL হিসেবে লেখা। ব্লকটি আপনার মাইগ্রেশন বা সিড ফাইলে কপি করুন, বা psql, mysql বা sqlite3 দিয়ে চালানোর জন্য একটি .sql ফাইল ডাউনলোড করুন।
এক্সেল বা CSV-এর জন্য কীভাবে ডামি ডেটা তৈরি করব?
CSV ফরম্যাট নির্বাচন করুন, Generate চাপুন, তারপর Download — আপনি একটি .csv ফাইল পাবেন হেডার সারিসহ যা সরাসরি Excel, Google Sheets বা Numbers-এ খোলে। প্রতিটি মান সঠিকভাবে কোটেড, তাই 'Smith, Jr.'-এর মতো কমাযুক্ত একটি নাম একটি সেলেই থাকে। এটি একটি ডেমো, পিভট টেবিল বা ইমপোর্ট টেস্টের জন্য একটি স্প্রেডশিটে কয়েক হাজার সারি ডামি ডেটা পাওয়ার দ্রুততম উপায়।
ডেটা কতটা বাস্তবসম্মত এবং কীভাবে তৈরি হয়?
মানগুলো নির্বাচিত, Faker-ধাঁচের শব্দ তালিকা এবং লোকেল-অ্যাওয়্যার প্যাটার্ন থেকে নেওয়া, তাই প্রতিটি রেকর্ড অভ্যন্তরীণভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ — ইমেইল জেনারেট করা নামের সাথে মেলে, এবং শহর, রাস্তা ও পোস্টকোড নির্বাচিত অঞ্চলের সাথে খাপ খায়। নাম, ঠিকানা এবং ফোন ফরম্যাট Locale সিলেক্টরের সাথে বদলায় (US, UK, ভারত, জার্মানি, ফ্রান্স), আর ইমেইল সবসময় example.com-এর মতো নিরাপদ রিজার্ভড ডোমেইন ব্যবহার করে যাতে কোনো প্রকৃত ইনবক্সে না পৌঁছায়।
আমি কতগুলো সারি তৈরি করতে পারি?
আপনার ডিভাইস যতটা আরামে ধরে রাখতে পারে ততগুলো — জেনারেশন সম্পূর্ণভাবে আপনার ব্রাউজারে কোনো সার্ভার-সাইড ক্যাপ ছাড়াই চলে, Mockaroo-র বিপরীতে যা ফ্রি প্ল্যানে প্রতি ডাউনলোডে ১,০০০ সারি সীমাবদ্ধ করে। দশ হাজার সারিও এক সেকেন্ডেরও কম সময়ে তৈরি হয়; খুব বড় সেটের জন্য, প্রিভিউ থেকে কপি করার বদলে ফাইল ডাউনলোড করুন। লাইভ প্রিভিউ সবসময় প্রথম ১০টি সারি দেখায় যাতে পেজ দ্রুত থাকে।
আমি কি পুনরুৎপাদনযোগ্য ডেটা পেতে পারি?
হ্যাঁ। Seed বক্সে যেকোনো কিছু টাইপ করুন আর জেনারেটর নির্ধারিত হয়ে যায় — একই সিড, স্কিমা এবং সারির সংখ্যা সবসময় ঠিক একই ডেটাসেট, মান-বাই-মান তৈরি করে। এটি স্ন্যাপশট টেস্ট ও পুনরুৎপাদনযোগ্য বাগ রিপোর্টের জন্য আদর্শ। সিড বক্স খালি রেখে দিন আর প্রতিটি Generate একটি নতুন র্যান্ডম ফলাফল দেবে।
আমার স্কিমা বা ডেটা কি কোনো সার্ভারে পাঠানো হয়?
না। Mockaroo-র মতো সার্ভার-ভিত্তিক জেনারেটরের বিপরীতে, এই টুল সবকিছু আপনার নিজের ব্রাউজারে জাভাস্ক্রিপ্ট দিয়ে তৈরি করে। আপনার স্কিমা, সিড এবং জেনারেট করা সারি কখনও ডিভাইস ছেড়ে যায় না — কিছুই আপলোড, লগ বা রিমোটে সংরক্ষণ হয় না — যা কনফিডেনশিয়াল ফিল্ডের নাম ও অভ্যন্তরীণ টেবিল স্ট্রাকচারের সাথে ব্যবহার করা নিরাপদ করে তোলে।
কোন কোন ফিল্ড টাইপ সমর্থিত?
দুই ডজনেরও বেশি: অটো-ইনক্রিমেন্ট ID, UUID, প্রথম/শেষ/পূর্ণ নাম, ইউজারনেম, ইমেইল, ফোন, রাস্তা, শহর, রাজ্য, দেশ, পোস্টাল কোড, কোম্পানি, জব টাইটেল, প্রোডাক্ট নাম, তারিখ, ডেট-টাইম, বুলিয়ান, ইন্টিজার ও ডেসিমাল (মিন/ম্যাক্সসহ), দাম, কালার হেক্স, IP অ্যাড্রেস, URL, লোরেম টেক্সট, এবং একটি কাস্টম লিস্ট/এনাম যেখানে আপনি নিজের কমা-দিয়ে-আলাদা করা মান দেন। প্রতিটি ফিল্ডে একটি ব্ল্যাঙ্ক-বা-নাল প্রোবাবিলিটিও দেওয়া যায় বাস্তব, অপূর্ণ ডেটা অনুকরণ করতে।
AI বা ChatGPT কি টেস্ট ডেটা তৈরি করতে পারে?
পারে, আর ChatGPT খুশি মনে কয়েকটি স্যাম্পল সারি লিখে দেবে, কিন্তু এটি ধীর, একটি কড়া স্কিমা মেনে চলা কঠিন, ছোট ভলিউমে সীমাবদ্ধ, এবং প্রায়ই অসামঞ্জস্যপূর্ণ ফরম্যাট তৈরি করে। এই ধরনের একটি নিবেদিত স্কিমা-ভিত্তিক জেনারেটর দ্রুততর, হাজার হাজার সঠিকভাবে টাইপ করা সারি তৈরি করে যা সবসময় আপনার কলামের সাথে মেলে, সরাসরি JSON, CSV, SQL বা XML-এ এক্সপোর্ট করে, এবং সবকিছু অফলাইনে রাখে — কোনো প্রম্পট-লেখা বা কপি-পেস্ট পরিষ্কার করার দরকার ছাড়াই।
Mockaroo-র সাথে এটি কেমন?
Mockaroo ভালো কিন্তু ফ্রি ইউজারদের জন্য প্রকৃত সীমাবদ্ধতা আছে: প্রতি ডাউনলোডে ১,০০০ সারি, ১০টি সংরক্ষিত স্কিমা, এবং আপনার ডেটা তাদের সার্ভারে প্রসেস হয়। এই টুলে কোনো সারি সীমা নেই, কোনো সংরক্ষিত-স্কিমা সীমা নেই, সম্পূর্ণভাবে আপনার ব্রাউজারে অফলাইনে চলে, এবং কোনো নেটওয়ার্ক রাউন্ড-ট্রিপ ছাড়াই তাৎক্ষণিকভাবে তৈরি হয়। Mockaroo-র পেইড প্ল্যান ($১০/মাস) বাল্ক ডাউনলোড আনলক করে; এখানে একই জিনিস কোনো অ্যাকাউন্ট ছাড়াই ফ্রি। টিম শেয়ারিং বা API অ্যাক্সেস দরকার হলে, Mockaroo জেতে। দ্রুত স্থানীয় জেনারেশনের জন্য, এটি দ্রুততর।
ফেক ডেটা জেনারেটর কি আইফোন ও অ্যান্ড্রয়েডে কাজ করে?
হ্যাঁ — এটি সম্পূর্ণভাবে আপনার ব্রাউজারে চলে, তাই কোনো অ্যাপ ইনস্টল না করেই যেকোনো আধুনিক ফোন বা ট্যাবলেটে কাজ করে। iOS Safari, Chrome for Android, এবং Samsung Internet সবগুলোই এখানে ব্যবহৃত ক্যানভাস ও ডাউনলোড API সমর্থন করে। ডেটা তৈরি করুন, ফরম্যাট পাল্টান, এবং ফাইলটি আপনার ডিভাইসে সংরক্ষণ করতে Download-এ ট্যাপ করুন। লেআউট ছোট স্ক্রিনে উল্লম্বভাবে সাজানো থাকে যাতে ৩৭৫px ফোন স্ক্রিনে এটি আরামদায়ক থাকে।
Related tools
সব টুল দেখুন
নতুন Lorem Ipsum জেনারেটর
অনুচ্ছেদ, বাক্য, শব্দ বা তালিকা আইটেম অনুযায়ী প্লেসহোল্ডার টেক্সট তৈরি করুন।
নতুন ইমেইল সিগনেচার জেনারেটর
Gmail, Outlook ও Apple Mail-এর জন্য পরিচ্ছন্ন HTML ইমেইল সিগনেচার তৈরি করুন।
নতুন সিগনেচার মেকার
আপনার স্বাক্ষর আঁকুন বা টাইপ করুন এবং স্বচ্ছ PNG হিসেবে ডাউনলোড করুন।
নতুন বারকোড জেনারেটর
Code 128, EAN-13 ও UPC-A বারকোড তৈরি করুন এবং SVG বা PNG হিসেবে ডাউনলোড করুন।
নতুন Love Calculator
A fun compatibility score based on two names — share the result with your match.
নতুন Bingo Card Generator
Generate printable 5×5 bingo cards with your own words — unlimited cards, free.