JSON zu Big Query Schema Konverter – Kostenloses Online-Datenmapping-Tool

☁️ 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

Online-Konverter von JSON zu BigQuery-Schema

Vereinfachen Sie Ihren Data-Warehousing-Workflow mit unserem JSON-zu-BigQuery-Schema- Tool. Das manuelle Definieren von Tabellenschemas für Google BigQuery kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein, insbesondere bei verschachtelten Daten. Mit diesem Tool können Sie ein JSON-Objekt oder ein JSON-Schema einfügen und sofort eine gültige BigQuery-JSON-Schemadatei generieren, die Sie in der Google Cloud Console, der CLI oder der API verwenden können.

Warum sollte man JSON in ein BigQuery-Schema konvertieren?

Google BigQuery erfordert ein bestimmtes Schemaformat zur Definition der Tabellenstruktur. Beim Import großer Datensätze ist ein korrektes Schema entscheidend für die Datenintegrität und die Abfrageleistung.

Tabellendefinitionen automatisieren

Ob Sie mit einfachen Dateien oder tief verschachtelten JSON-Datensätzen arbeiten – unser Tool analysiert die Datentypen und -strukturen, um ein produktionsreifes Schema zu erstellen. Dadurch entfällt das manuelle Schreiben langer Arrays namevon typeFeldern mode.

Umgang mit komplexen, verschachtelten Daten

BigQuery unterstützt die Modi RECORD„struct“ und REPEATED„array“. Unser Konverter erkennt diese Strukturen in Ihrem JSON-Code intelligent und ordnet sie den korrekten verschachtelten BigQuery-Datentypen zu, sodass Ihre relationalen Daten perfekt organisiert bleiben.

Hauptmerkmale unseres Konverters

Unser Tool wurde entwickelt, um die Anforderungen moderner Data-Engineering-Pipelines auf GCP zu erfüllen.

1. Intelligente Typenerkennung

Der Konverter ordnet Standard-JSON-Typen automatisch den Datentypen von BigQuery zu:

  • string→STRING

  • number(Ganzzahl) → INTEGER/INT64

  • number(dezimal) → FLOAT64/NUMERIC

  • boolean→BOOL

  • ISO 8601 strings→ TIMESTAMPoderDATE

2. Unterstützung für die Moduserkennung

Unsere Engine erkennt den Unterschied zwischen einzelnen Objekten und Arrays. Sie weist ihnen automatisch den Modus `Object` REQUIRED, NULLABLE`Object` oder `Array` zu REPEATED, basierend auf den Einschränkungen Ihres JSON-Schemas oder dem Vorhandensein von Arrays in Ihren Beispieldaten.

3. Sofort einsatzbereites Ausgabeformat

Die Ausgabe wird als standardmäßiges JSON-Array generiert, das von BigQuery erwartet wird. Sie können dieses Array direkt in den Abschnitt „Als Text bearbeiten“ kopieren, wenn Sie in der BigQuery-Benutzeroberfläche eine Tabelle erstellen, oder es als .jsonDatei für den bq loadBefehl speichern.

Wie man JSON in BigQuery konvertiert

  1. Geben Sie Ihre Daten ein: Fügen Sie ein Beispiel-JSON-Objekt oder ein gültiges JSON-Schema in das Eingabefeld ein.

  2. Analysieren: Das Tool analysiert sofort die Struktur und identifiziert die Felder.

  3. Generieren: Das generierte BigQuery-Schema wird im Ausgabefenster angezeigt.

  4. Kopieren & Bereitstellen: Verwenden Sie die Schaltfläche „Kopieren“, um das Schema zu übernehmen und es auf Ihr Google Cloud-Projekt anzuwenden.

Technische Zuordnung: JSON- vs. BigQuery-Datentypen

Umgang mit Nullwerten und optionalen Feldern

In BigQuery sind Felder NULLABLEstandardmäßig definiert. Unser Konverter berücksichtigt die Eigenschaften Ihres JSON-Schemas, requiredum bestimmte Felder REQUIREDin BigQuery entsprechend zu kennzeichnen und Ihnen so die Einhaltung strenger Datenqualitätsstandards zu ermöglichen.

Abflachung vs. Verschachtelung

Standardmäßig erhält dieses Tool die verschachtelte Struktur Ihres JSON-Codes durch Verwendung des entsprechenden RECORDTyps. Dies ist die empfohlene Vorgehensweise, um die leistungsstarken Analysefunktionen von BigQuery für semistrukturierte Daten optimal zu nutzen.

Häufig gestellte Fragen(FAQ)

Kann ich die Ausgabe mit dem bqKommandozeilen-Tool verwenden?

Ja! Speichern Sie einfach die Ausgabe schema.jsonund verwenden Sie sie in Ihrem Befehl:bq make --schema schema.json mydataset.mytable

Unterstützt dieses Tool BigQuery- Typen GEOGRAPHYoder BYTES-Datentypen?

Wenn Ihr JSON-Schema diese Formate vorgibt oder die Beispieldaten bestimmten Mustern folgen, versucht das Tool, diese abzubilden. Sie können die Ausgabe jedoch jederzeit manuell für sehr spezifische Datentypen anpassen.

Werden meine Daten auf einen Server hochgeladen?

Nein. Sämtliche Konvertierungen und Datenanalysen erfolgen lokal in Ihrem Browser mithilfe von JavaScript. Ihre sensiblen Datenstrukturen verlassen niemals Ihren Rechner.