100.000 Bestellungen, etwa 7 MB, in Ihrem Browser erzeugt
Aus einem festen Startwert erzeugt, daher ist jeder Download identisch. Ideal, um den Umgang mit großen Dateien zu testen.
Hier finden Sie sieben kleine CSV-Dateien mit fiktiven Personen und E-Mail-Adressen unter example.test, gebaut zum Testen von CSV-Werkzeugen. Jede Datei ist unten beschrieben: ihre Spalten, ihr Zweck und die Fallstricke, die sie enthält – etwa mit Nullen aufgefüllte IDs wie 001041, ein Komma in Anführungszeichen, ein maskiertes Anführungszeichen, ein Zeilenumbruch in einer Zelle, ein fehlender Preis und eine doppelte Zeile. Alle Dateien sind kommagetrennter UTF-8-Text mit Kopfzeile und CRLF-Zeilenenden.
Die Dateien und ihre Spalten
orders.csv
15 Bestellungen: order_id, customer, city, product, quantity, unit_price, order_date, status. Die Allzweckdatei zum Sortieren, Filtern, Zuordnen und Konvertieren.
orders-updated.csv
Eine spätere Fassung von orders.csv zum Vergleichen: Bestellung 001044 hat eine neue Menge, Bestellung 001046 fehlt, und Bestellung 001099 ist neu.
contacts.csv
6 Kontakte: first_name, last_name, email, mobile, company, city, notes. Gedacht für Adressbuch-Exporte, etwa als vCard.
customers.csv
8 Kunden: customer_id, name, country, segment. Die linke Seite einer Verknüpfung (Join).
invoices.csv
10 Rechnungen: customer_id, invoice_no, total, paid. Die rechte Seite der Verknüpfung; einige Rechnungen verweisen auf Kunde 00309, der in customers.csv nicht vorkommt.
signups.csv
7 Datensätze mit absichtlich unsauberen Anmeldedaten: id, name, email, age, signup_date, plan. Gedacht zum Bereinigen und Validieren.
sales.csv
18 Zeilen mit monatlichen Umsätzen im Langformat: month, region, revenue, units – sechs Monate für jede von drei Regionen. Gedacht für Diagramme, Pivot-Auswertungen und das Transponieren.
Die Spaltennamen sind schlichte Bezeichner, wie in den meisten exportierten Dateien. Datumsangaben folgen ISO 8601 (2026-03-25), Monate werden als 2026-01 geschrieben, und Geldbeträge haben zwei Nachkommastellen mit Punkt als Dezimaltrennzeichen.
Eingebaute Sonderfälle in jeder Datei
orders.csv: Jede order_id ist auf sechs Stellen mit Nullen aufgefüllt (001041 bis 001054). Ein Werkzeug, das IDs als Zahlen liest, verliert also die Nullen. Das Produkt Monitor 27" steht als "Monitor 27""" in der Datei (ein maskiertes Anführungszeichen), und "Chair, ergonomic" enthält ein Komma in Anführungszeichen. Bei Bestellung 001045 ist unit_price leer, bei Bestellung 001047 steht der Kundenname zwischen Leerzeichen, und die letzte Zeile ist ein exaktes Duplikat von Bestellung 001043.
contacts.csv: Eine Zelle in notes erstreckt sich über zwei Zeilen (Met at the trade fair / Prefers email), eine andere enthält ein Komma (VIP, call before 10:00). Die meisten Notizen sind leer. In der englischen Fassung beginnen die Mobilnummern mit +1 555, in der deutschen mit +49 30.
customers.csv und invoices.csv: Beide verwenden als Schlüssel eine fünfstellige, mit Nullen aufgefüllte customer_id wie 00301. Die Verknüpfung passt also nur, wenn beide Seiten Text bleiben. Kunde 00308 hat drei Rechnungen, vier Kunden haben keine, und zu 00309 gibt es Rechnungen, aber keine Kundenzeile.
signups.csv: ein Name mit führendem Leerzeichen, einer mit abschließendem und einer mit doppeltem Leerzeichen; not-an-email und N/A in der E-Mail-Spalte; thirty und leere Werte in age; das unmögliche Datum 2026-02-30 und das mehrdeutige 11/03/2026; pro und Pro als zwei Schreibweisen desselben Tarifs; ein exakt doppelter Datensatz, ein vollständig leerer Datensatz und kein Datensatz mit der ID 4.
sales.csv: eine saubere, rein numerische Datei. revenue und units sind ganze Zahlen – sie ist also der Kontrollfall: Was ein Werkzeug hier falsch macht, liegt nicht an unsauberen Daten.
Welche Datei für welche Aufgabe
Ansehen, sortieren und filtern
orders.csv im CSV-Viewer oder in den Werkzeugen zum Sortieren und Filtern. Sortieren Sie nach order_id, um zu prüfen, ob die aufgefüllten IDs ihre Reihenfolge behalten.
Auf den Werkzeugseiten, die eine Beispieldatei nutzen, lädt Beispiel testen die passende Datei direkt. So sehen Sie, wie sich das Werkzeug verhält, bevor Sie eigene Daten öffnen.
Sind die Daten echt?
Nein. Die Personen sind zufällige Kombinationen gängiger Vor- und Nachnamen, die Firmen sind erfunden, jede E-Mail-Adresse nutzt die reservierte Domain .test aus RFC 2606, und englische Telefonnummern liegen im Bereich 555. Die Städtenamen sind echte Orte, aber nur als Beschriftung verwendet. Preise, Mengen und Datumsangaben werden aus einem festen Startwert (Seed) erzeugt, daher ist jede Datei bei jeder Erstellung identisch.
Die Dateien richten sich nach der Sprache der Oberfläche: Auf der Seite einer anderen Sprache sind Namen, Städte, Firmen und Telefonformate für dieses Publikum vertraut, während Spaltennamen, IDs und Sonderfälle gleich bleiben.
Wenn Sie eine andere Datei brauchen
Diese Dateien sind absichtlich klein, damit sich jede Zeile mit bloßem Auge prüfen lässt. Für Tausende Zeilen, andere Spaltentypen oder eigene Spaltennamen nutzen Sie den CSV-Testdaten-Generator: Derselbe Startwert mit denselben Einstellungen ergibt immer dieselbe Datei, sodass sich ein Test exakt wiederholen lässt.
Beispiel: So wird eine knifflige Kontaktzeile gelesen
Die ersten drei Datensätze von contacts.csv, wie sie in der Datei stehen, und die Werte, die ein korrekter Leser nach RFC 4180 daraus liefert. Zeilenumbruch und Komma bleiben innerhalb des Werts in notes; ein leeres letztes Feld ist eine leere Zeichenkette, keine fehlende Spalte.
CSV
first_name,last_name,email,mobile,company,city,notes
Ava,Williams,contact1@example.test,+1 555-235-0351,Harbor Analytics,Atlanta,
Mary,Brown,contact2@example.test,+1 555-073-4622,Bluebird Labs,Chicago,"Met at the trade fair
Prefers email"
Olivia,Garcia,contact3@example.test,+1 555-982-2565,Northwind,Chicago,
Darf ich die Dateien für eigene Tests oder Anleitungen verwenden?
Sie enthalten keine echten Personen oder Kontaktdaten und eignen sich daher gefahrlos als Testdaten. Beachten Sie nur, dass die Städtenamen echte Orte sind.
Warum beginnen die IDs mit Nullen?
Weil echte Exporte das häufig tun (Bestellnummern, Postleitzahlen, Artikelnummern) und weil genau das am häufigsten von CSV-Werkzeugen kaputt gemacht wird. Wird aus 001041 plötzlich 1041, hat das Werkzeug Text in eine Zahl umgewandelt.
Warum enthält orders.csv eine doppelte Zeile?
Um Duplikatentfernung und Vergleich zu testen. Der letzte Datensatz wiederholt Bestellung 001043 exakt; eine Duplikatprüfung sollte also genau eine doppelte Zeile finden.
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