Convertisseur JSON vers Big Query schéma- Outil de mappage de données en ligne gratuit

☁️ JSON to BigQuery Schema

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

// BigQuery schema will appear here...
Fields: 0
Nested: 0
Arrays: 0
👤 User Object
Simple user with basic fields
🛍️ Product with Nested
Product with nested category and tags
📡 API Response
Typical API response structure

Convertisseur en ligne JSON vers schéma BigQuery

Simplifiez votre flux de travail d'entreposage de données grâce à notre outil de conversion JSON vers schéma BigQuery. La définition manuelle des schémas de tables pour Google BigQuery peut s'avérer fastidieuse et source d'erreurs, notamment avec des données imbriquées. Cet outil vous permet de coller un objet JSON ou un schéma JSON et de générer instantanément un fichier de schéma JSON BigQuery valide, prêt à être utilisé dans la console Google Cloud, l'interface de ligne de commande(CLI) ou l'API.

Pourquoi convertir du JSON en schéma BigQuery ?

Google BigQuery exige un format de schéma spécifique pour définir la structure de vos tables. Si vous importez de grands ensembles de données, il est essentiel de bien définir le schéma pour garantir l'intégrité des données et les performances des requêtes.

Automatisation des définitions de table

Que vous travailliez avec des fichiers plats ou des enregistrements JSON profondément imbriqués, notre outil analyse les types et les structures de données pour créer un schéma prêt pour la production. Vous n'aurez ainsi plus besoin de saisir manuellement de longs tableaux namede typechamps mode.

Gérer des données imbriquées complexes

BigQuery prend en charge les modes RECORD(struct) et REPEATED(array). Notre convertisseur identifie intelligemment ces structures dans votre JSON et les associe aux types imbriqués BigQuery appropriés afin que vos données relationnelles restent parfaitement organisées.

Principales caractéristiques de notre convertisseur

Notre outil est conçu pour répondre aux exigences des pipelines d'ingénierie de données modernes sur GCP.

1. Détection intelligente du type

Le convertisseur mappe automatiquement les types JSON standard aux types de données de BigQuery :

  • stringSTRING

  • number(entier) → INTEGER/INT64

  • number(décimal) → FLOAT64/NUMERIC

  • booleanBOOL

  • ISO 8601 stringsTIMESTAMPouDATE

2. Prise en charge de la détection de mode

Notre moteur fait la distinction entre les objets individuels et les tableaux. Il attribue automatiquement le REQUIREDmode NULLABLEapproprié REPEATEDen fonction des contraintes de votre schéma JSON ou de la présence de tableaux dans vos données d'exemple.

3. Format de sortie prêt à l'emploi

Le résultat est généré sous forme de tableau JSON standard, comme l'attend BigQuery. Vous pouvez le copier directement dans la section « Modifier comme texte » lors de la création d'une table dans l'interface utilisateur de BigQuery, ou l'enregistrer dans un .jsonfichier pour la bq loadcommande.

Comment convertir du JSON en BigQuery

  1. Saisissez vos données : collez un exemple d’objet JSON ou un schéma JSON valide dans la zone de saisie.

  2. Analyse: L'outil analyse instantanément la structure et identifie les champs.

  3. Générer : Affichez le schéma BigQuery généré dans la fenêtre de sortie.

  4. Copier et déployer : utilisez le bouton « Copier » pour copier le schéma et l’appliquer à votre projet Google Cloud.

Correspondance technique : types JSON et BigQuery

Gestion des valeurs nulles et des champs optionnels

Dans BigQuery, les champs sont NULLABLEdéfinis par défaut. Notre convertisseur respecte requiredles propriétés de votre schéma JSON pour marquer certains champs comme étant définis REQUIREDdans BigQuery, vous aidant ainsi à maintenir des normes strictes de qualité des données.

Aplatissement vs. Emboîtement

Par défaut, cet outil préserve la structure imbriquée de votre JSON en utilisant le RECORDtype approprié. Il s'agit de l'approche recommandée pour que BigQuery puisse tirer pleinement parti de ses puissantes capacités d'analyse sur les données semi-structurées.

Foire aux questions(FAQ)

Puis-je utiliser le résultat avec l' bqoutil en ligne de commande ?

Oui ! Il suffit d'enregistrer le résultat schema.jsonet de l'utiliser dans votre commande :bq make --schema schema.json mydataset.mytable

GEOGRAPHYCet outil prend-il en charge les types BigQueryBYTES ?

Si votre schéma JSON spécifie ces formats ou si les données d'exemple suivent des modèles spécifiques, l'outil tentera de les faire correspondre. Vous pouvez toutefois modifier manuellement le résultat pour des types de données très spécifiques.

Mes données sont-elles téléchargées sur un serveur ?

Non. Toutes les conversions et analyses de données sont effectuées localement dans votre navigateur à l'aide de JavaScript. Vos données sensibles ne quittent jamais votre ordinateur.