ऑनलाइन JSON से BigQuery स्कीमा कनवर्टर
हमारे JSON से BigQuery स्कीमा टूल की मदद से अपने डेटा वेयरहाउसिंग वर्कफ़्लो को सरल बनाएं । Google BigQuery के लिए टेबल स्कीमा को मैन्युअल रूप से परिभाषित करना समय लेने वाला और त्रुटियों से भरा हो सकता है, खासकर नेस्टेड डेटा के मामले में। यह टूल आपको एक JSON ऑब्जेक्ट या JSON स्कीमा पेस्ट करने और तुरंत एक मान्य BigQuery JSON स्कीमा फ़ाइल बनाने की सुविधा देता है, जो Google क्लाउड कंसोल, CLI या API में उपयोग के लिए तैयार है।
JSON को BigQuery स्कीमा में क्यों परिवर्तित करें?
Google BigQuery को आपकी तालिकाओं की संरचना को परिभाषित करने के लिए एक विशिष्ट स्कीमा प्रारूप की आवश्यकता होती है। यदि आप बड़े डेटासेट आयात कर रहे हैं, तो डेटा की अखंडता और क्वेरी के प्रदर्शन के लिए स्कीमा का सही होना अत्यंत महत्वपूर्ण है।
टेबल परिभाषाओं को स्वचालित करें
चाहे आप फ्लैट फाइलों से निपट रहे हों या गहराई से नेस्टेड JSON रिकॉर्ड्स से, हमारा टूल डेटा प्रकारों और संरचनाओं का विश्लेषण करके एक उत्पादन-तैयार स्कीमा बनाता है। इससे name, type, और modeफ़ील्ड्स के लंबे एरे को मैन्युअल रूप से लिखने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
जटिल नेस्टेड डेटा को संभालें
BigQuery RECORD(struct) और REPEATED(array) मोड को सपोर्ट करता है। हमारा कनवर्टर आपके JSON में इन संरचनाओं को समझदारी से पहचानता है और उन्हें सही BigQuery नेस्टेड प्रकारों से मैप करता है, जिससे आपका रिलेशनल डेटा पूरी तरह से व्यवस्थित रहता है।
हमारे कनवर्टर की मुख्य विशेषताएं
हमारा टूल जीसीपी पर आधुनिक डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइनों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
1. बुद्धिमान प्रकार का पता लगाना
यह कनवर्टर स्वचालित रूप से मानक JSON प्रकारों को BigQuery के डेटा प्रकारों में मैप करता है:
string→STRINGnumber(पूर्णांक) →INTEGER/INT64number(दशमलव) →FLOAT64/NUMERICboolean→BOOLISO 8601 strings→TIMESTAMPयाDATE
2. मोड डिटेक्शन के लिए समर्थन
हमारा इंजन सिंगल ऑब्जेक्ट और एरे के बीच अंतर को पहचानता है। यह आपके JSON स्कीमा की शर्तों या आपके सैंपल डेटा में एरे की मौजूदगी के आधार पर स्वचालित रूप से REQUIRED, NULLABLE, या मोड असाइन करता है।REPEATED
3. उपयोग के लिए तैयार आउटपुट प्रारूप
आउटपुट एक मानक JSON ऐरे के रूप में जेनरेट होता है, जैसा कि BigQuery को अपेक्षित होता है। आप इसे BigQuery UI में टेबल बनाते समय सीधे "टेक्स्ट के रूप में संपादित करें".json सेक्शन में कॉपी कर सकते हैं या कमांड के लिए इसे एक फ़ाइल के रूप में सहेज सकते हैं bq load।
JSON को BigQuery में कैसे परिवर्तित करें
अपना डेटा दर्ज करें: इनपुट बॉक्स में एक नमूना JSON ऑब्जेक्ट या एक मान्य JSON स्कीमा पेस्ट करें।
विश्लेषण: यह टूल संरचना को तुरंत पार्स करता है और फ़ील्ड्स की पहचान करता है।
जनरेट करें: आउटपुट विंडो में जनरेट किया गया BigQuery स्कीमा देखें।
कॉपी करें और डिप्लॉय करें: स्कीमा को कॉपी करने और इसे अपने Google क्लाउड प्रोजेक्ट पर लागू करने के लिए "कॉपी" बटन का उपयोग करें।
तकनीकी मैपिंग: JSON बनाम BigQuery प्रकार
नल और वैकल्पिक फ़ील्ड से निपटना
BigQuery में, फ़ील्ड NULLABLEडिफ़ॉल्ट रूप से खाली होते हैं। हमारा कनवर्टर आपके JSON स्कीमा की requiredविशेषताओं का ध्यान रखते हुए, BigQuery में विशिष्ट फ़ील्ड को खाली के रूप में चिह्नित करता है REQUIRED, जिससे आपको डेटा गुणवत्ता के सख्त मानकों को बनाए रखने में मदद मिलती है।
चपटा करना बनाम घोंसला बनाना
डिफ़ॉल्ट रूप से, यह टूल टाइप का उपयोग करके आपके JSON की नेस्टेड संरचना को संरक्षित रखता है RECORD। अर्ध-संरचित डेटा पर BigQuery की शक्तिशाली विश्लेषणात्मक क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए यह अनुशंसित तरीका है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न(FAQ)
bqक्या मैं कमांड-लाइन टूल के साथ आउटपुट का उपयोग कर सकता हूँ ?
जी हाँ! बस आउटपुट को सेव करें schema.jsonऔर इसे अपने कमांड में इस्तेमाल करें:bq make --schema schema.json mydataset.mytable
क्या यह टूल BigQuery के प्रकारों का समर्थन करता GEOGRAPHYहै BYTES?
यदि आपके JSON स्कीमा में ये फ़ॉर्मेट निर्दिष्ट हैं या नमूना डेटा विशिष्ट पैटर्न का पालन करता है, तो टूल उन्हें मैप करने का प्रयास करेगा। हालाँकि, आप विशिष्ट डेटा प्रकारों के लिए आउटपुट को मैन्युअल रूप से संपादित कर सकते हैं।
क्या मेरा डेटा किसी सर्वर पर अपलोड किया गया है?
नहीं। सभी रूपांतरण और डेटा विश्लेषण आपके ब्राउज़र में जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके स्थानीय रूप से किए जाते हैं। आपकी संवेदनशील डेटा संरचनाएं कभी भी आपके कंप्यूटर से बाहर नहीं जाती हैं।