ઓનલાઈન JSON થી BigQuery સ્કીમા કન્વર્ટર
અમારા JSON થી BigQuery સ્કીમા ટૂલ વડે તમારા ડેટા વેરહાઉસિંગ વર્કફ્લોને સરળ બનાવો. Google BigQuery માટે ટેબલ સ્કીમાને મેન્યુઅલી વ્યાખ્યાયિત કરવામાં સમય લાગે છે અને ભૂલો થવાની સંભાવના છે, ખાસ કરીને નેસ્ટેડ ડેટા સાથે. આ ટૂલ તમને JSON ઑબ્જેક્ટ અથવા JSON સ્કીમા પેસ્ટ કરવાની અને તરત જ માન્ય BigQuery JSON સ્કીમા ફાઇલ જનરેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે Google ક્લાઉડ કન્સોલ, CLI અથવા API માં ઉપયોગમાં લેવા માટે તૈયાર છે.
JSON ને BigQuery સ્કીમામાં કેમ કન્વર્ટ કરવું?
Google BigQuery ને તમારા કોષ્ટકોની રચના વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે ચોક્કસ સ્કીમા ફોર્મેટની જરૂર છે. જો તમે મોટા ડેટાસેટ્સ આયાત કરી રહ્યા છો, તો ડેટા ઇન્ટિગ્રિટી અને ક્વેરી પ્રદર્શન માટે સ્કીમાને યોગ્ય રીતે બનાવવી મહત્વપૂર્ણ છે.
ઓટોમેટ ટેબલ વ્યાખ્યાઓ
nameભલે તમે ફ્લેટ ફાઇલો સાથે કામ કરી રહ્યા હોવ કે ઊંડાણપૂર્વક નેસ્ટેડ JSON રેકોર્ડ્સ સાથે, અમારું ટૂલ ઉત્પાદન-તૈયાર સ્કીમા બનાવવા માટે ડેટા પ્રકારો અને માળખાઓનું વિશ્લેષણ કરે છે. આનાથી, type, અને modeફીલ્ડ્સના લાંબા એરે મેન્યુઅલી લખવાની જરૂરિયાત દૂર થાય છે .
જટિલ નેસ્ટેડ ડેટા હેન્ડલ કરો
BigQuery RECORD(સ્ટ્રક્ટ) અને REPEATED(એરે) મોડ્સને સપોર્ટ કરે છે. અમારું કન્વર્ટર તમારા JSON માં આ સ્ટ્રક્ચર્સને બુદ્ધિપૂર્વક ઓળખે છે, તેમને યોગ્ય BigQuery નેસ્ટેડ પ્રકારો સાથે મેપ કરે છે જેથી તમારો રિલેશનલ ડેટા સંપૂર્ણ રીતે વ્યવસ્થિત રહે.
અમારા કન્વર્ટરની મુખ્ય વિશેષતાઓ
અમારું ટૂલ GCP પર આધુનિક ડેટા એન્જિનિયરિંગ પાઇપલાઇન્સની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરવા માટે રચાયેલ છે.
1. બુદ્ધિશાળી પ્રકાર શોધ
કન્વર્ટર આપમેળે માનક JSON પ્રકારોને BigQuery ના ડેટા પ્રકારો સાથે મેપ કરે છે:
string→STRINGnumber(પૂર્ણાંક) →INTEGER/INT64number(દશાંશ) →FLOAT64/NUMERICboolean→BOOLISO 8601 strings→TIMESTAMPઅથવાDATE
2. મોડ ડિટેક્શન માટે સપોર્ટ
અમારું એન્જિન સિંગલ ઑબ્જેક્ટ્સ અને એરે વચ્ચેનો તફાવત ઓળખે છે. તે તમારા JSON સ્કીમા અવરોધો અથવા તમારા નમૂના ડેટામાં એરેની હાજરીના આધારે આપમેળે REQUIRED, NULLABLE, અથવા મોડ અસાઇન કરે છે.REPEATED
૩. ઉપયોગમાં લેવા માટે તૈયાર આઉટપુટ ફોર્મેટ
આઉટપુટ એક માનક JSON એરે તરીકે જનરેટ થાય છે જેની BigQuery અપેક્ષા રાખે છે. BigQuery UI માં કોષ્ટક બનાવતી વખતે તમે તેને સીધા "ટેક્સ્ટ તરીકે સંપાદિત કરો".json વિભાગમાં કૉપિ કરી શકો છો અથવા તેને આદેશ માટે ફાઇલ તરીકે સાચવી શકો છો bq load.
JSON ને BigQuery માં કેવી રીતે કન્વર્ટ કરવું
તમારો ડેટા ઇનપુટ કરો: ઇનપુટ બોક્સમાં એક સેમ્પલ JSON ઑબ્જેક્ટ અથવા માન્ય JSON સ્કીમા પેસ્ટ કરો.
વિશ્લેષણ કરો: આ સાધન તરત જ માળખાનું વિશ્લેષણ કરે છે અને ક્ષેત્રોને ઓળખે છે.
જનરેટ કરો: આઉટપુટ વિન્ડોમાં જનરેટ થયેલ BigQuery સ્કીમા જુઓ.
કૉપિ કરો અને ડિપ્લોય કરો: સ્કીમા લેવા માટે "કૉપિ કરો" બટનનો ઉપયોગ કરો અને તેને તમારા Google ક્લાઉડ પ્રોજેક્ટ પર લાગુ કરો.
ટેકનિકલ મેપિંગ: JSON વિરુદ્ધ BigQuery પ્રકારો
નલ્સ અને વૈકલ્પિક ક્ષેત્રો સાથે વ્યવહાર કરવો
BigQuery માં, ફીલ્ડ્સ NULLABLEડિફોલ્ટ રૂપે હોય છે. અમારું કન્વર્ટર તમારા JSON સ્કીમાના requiredગુણધર્મોનો આદર કરે છે જેથી REQUIREDBigQuery માં ચોક્કસ ફીલ્ડ્સને ચિહ્નિત કરી શકાય, જે તમને કડક ડેટા ગુણવત્તા ધોરણો જાળવવામાં મદદ કરે છે.
ફ્લેટનિંગ વિરુદ્ધ નેસ્ટિંગ
ડિફૉલ્ટ રૂપે, આ ટૂલ પ્રકારનો ઉપયોગ કરીને તમારા JSON ના નેસ્ટેડ સ્ટ્રક્ચરને સાચવે છે RECORD. અર્ધ-સંરચિત ડેટા પર તેની શક્તિશાળી વિશ્લેષણાત્મક ક્ષમતાઓનો લાભ લેવા માટે BigQuery માટે આ ભલામણ કરેલ અભિગમ છે.
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો(FAQ)
bqશું હું કમાન્ડ-લાઇન ટૂલ સાથે આઉટપુટનો ઉપયોગ કરી શકું છું ?
હા! ફક્ત આઉટપુટને as તરીકે સાચવો schema.jsonઅને તેને તમારા આદેશમાં વાપરો:bq make --schema schema.json mydataset.mytable
શું આ ટૂલ BigQuery GEOGRAPHYઅથવા BYTESપ્રકારોને સપોર્ટ કરે છે?
જો તમારી JSON સ્કીમા આ ફોર્મેટનો ઉલ્લેખ કરે છે અથવા જો નમૂના ડેટા ચોક્કસ પેટર્નને અનુસરે છે, તો ટૂલ તેમને મેપ કરવાનો પ્રયાસ કરશે. જો કે, તમે હંમેશા ખૂબ જ ચોક્કસ ડેટા પ્રકારો માટે આઉટપુટને મેન્યુઅલી સંપાદિત કરી શકો છો.
શું મારો ડેટા કોઈ સર્વર પર અપલોડ થયો છે?
ના. બધા રૂપાંતર અને ડેટા વિશ્લેષણ તમારા બ્રાઉઝરમાં જાવાસ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરીને સ્થાનિક રીતે કરવામાં આવે છે. તમારા સંવેદનશીલ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ ક્યારેય તમારા મશીનની બહાર જતા નથી.