محول JSON إلى Big Query مخطط- أداة مجانية لرسم خرائط البيانات عبر الإنترنت

☁️ JSON to BigQuery Schema

Automatically generate BigQuery schema definitions from JSON sample. Perfect for data engineers working with Google BigQuery.

📝 Input JSON:
📤 Output BigQuery Schema:
// BigQuery schema will appear here...
Fields: 0
Nested: 0
Arrays: 0
💡 Example JSON Samples:
👤 User Object
Simple user with basic fields
🛍️ Product with Nested
Product with nested category and tags
📡 API Response
Typical API response structure

محول JSON إلى مخطط BigQuery عبر الإنترنت

بسّط عملية إدارة مستودعات البيانات باستخدام أداة تحويل JSON إلى مخطط BigQuery. قد يستغرق تحديد مخططات الجداول يدويًا في Google BigQuery وقتًا طويلاً، كما أنه عرضة للأخطاء، خاصةً مع البيانات المتداخلة. تتيح لك هذه الأداة لصق كائن JSON أو مخطط JSON، وإنشاء ملف مخطط JSON صالح لـ BigQuery فورًا، جاهز للاستخدام في Google Cloud Console أو واجهة سطر الأوامر أو واجهة برمجة التطبيقات.

لماذا يتم تحويل JSON إلى مخطط BigQuery؟

يتطلب Google BigQuery تنسيق مخطط بيانات محدد لتحديد بنية جداولك. عند استيراد مجموعات بيانات كبيرة، يُعدّ ضبط المخطط بشكل صحيح أمرًا بالغ الأهمية لضمان سلامة البيانات وأداء الاستعلامات.

أتمتة تعريفات الجداول

سواء كنت تتعامل مع ملفات نصية بسيطة أو سجلات JSON متداخلة بعمق، فإن أداتنا تحلل أنواع البيانات وبنيتها لإنشاء مخطط جاهز للاستخدام في بيئة الإنتاج. وهذا يُغنيك عن كتابة مصفوفات طويلة من nameالحقول typeيدويًا mode.

التعامل مع البيانات المتداخلة المعقدة

يدعم BigQuery نمطي RECORD(struct) و REPEATED(array). يقوم محولنا بتحديد هذه البنى في ملف JSON الخاص بك بذكاء، ويربطها بأنواع BigQuery المتداخلة الصحيحة، مما يضمن بقاء بياناتك العلائقية منظمة بشكل مثالي.

الميزات الرئيسية لمحولنا

تم تصميم أداتنا لتلبية متطلبات خطوط هندسة البيانات الحديثة على منصة جوجل السحابية.

1. الكشف الذكي عن نوع الخط

يقوم المحول تلقائيًا بربط أنواع JSON القياسية بأنواع بيانات BigQuery:

  • string→STRING

  • number(عدد صحيح) → INTEGER/INT64

  • number(عشري) → FLOAT64/NUMERIC

  • boolean→BOOL

  • ISO 8601 strings→ TIMESTAMPأوDATE

2. دعم خاصية الكشف عن الوضع

يتعرف محركنا على الفرق بين الكائنات المفردة والمصفوفات. ويقوم تلقائيًا بتعيين الوضع المناسب(مفرد REQUIRED، NULLABLEأو متعدد، أو REPEATEDمتعدد) بناءً على قيود مخطط JSON الخاص بك أو وجود مصفوفات في بياناتك النموذجية.

3. تنسيق إخراج جاهز للاستخدام

يتم إنشاء المخرجات على شكل مصفوفة JSON قياسية تتوافق مع متطلبات BigQuery. يمكنك نسخها مباشرةً إلى قسم "تحرير كنص" عند إنشاء جدول في واجهة مستخدم BigQuery، أو حفظها كملف .jsonلاستخدامها في bq loadالأمر.

كيفية تحويل JSON إلى BigQuery

  1. أدخل بياناتك: الصق كائن JSON نموذجي أو مخطط JSON صالح في مربع الإدخال.

  2. التحليل: تقوم الأداة بتحليل البنية وتحديد الحقول على الفور.

  3. إنشاء: اعرض مخطط BigQuery الذي تم إنشاؤه في نافذة الإخراج.

  4. النسخ والنشر: استخدم زر "النسخ" لأخذ المخطط وتطبيقه على مشروع Google Cloud الخاص بك.

التخطيط التقني: أنواع JSON مقابل أنواع BigQuery

التعامل مع القيم الفارغة والحقول الاختيارية

في BigQuery، تكون الحقول NULLABLEمُعرّفة افتراضيًا. يحترم مُحوّلنا requiredخصائص مخطط JSON الخاص بك لتمييز حقول مُحددة كما هي REQUIREDفي BigQuery، مما يُساعدك على الحفاظ على معايير صارمة لجودة البيانات.

التسطيح مقابل التعشيش

بشكل افتراضي، تحافظ هذه الأداة على البنية المتداخلة لبيانات JSON باستخدام RECORDالنوع المحدد. وهذا هو الأسلوب المُوصى به لـ BigQuery للاستفادة من قدراتها التحليلية القوية على البيانات شبه المهيكلة.

الأسئلة الشائعة(FAQ)

هل يمكنني استخدام المخرجات مع bqأداة سطر الأوامر؟

نعم! ما عليك سوى حفظ الناتج schema.jsonواستخدامه في الأمر الخاص بك:bq make --schema schema.json mydataset.mytable

GEOGRAPHYهل تدعم هذه الأداة أنواع BigQuery BYTES؟

إذا كان مخطط JSON الخاص بك يحدد هذه التنسيقات، أو إذا كانت بيانات العينة تتبع أنماطًا محددة، فستحاول الأداة ربطها. ومع ذلك، يمكنك دائمًا تعديل المخرجات يدويًا لأنواع البيانات شديدة التخصص.

هل يتم تحميل بياناتي إلى أي خادم؟

لا. تتم جميع عمليات التحويل وتحليل البيانات محليًا في متصفحك باستخدام جافا سكريبت. لا تغادر بياناتك الحساسة جهازك أبدًا.