Pretvarač JSON-a u Big Query shemu- besplatni online alat za mapiranje podataka

☁️ 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

Online pretvarač JSON u BigQuery sheme

Pojednostavite svoj tijek rada za skladištenje podataka pomoću našeg alata JSON to BigQuery Schema. Ručno definiranje shema tablica za Google BigQuery može biti dugotrajno i sklono pogreškama, posebno s ugniježđenim podacima. Ovaj alat vam omogućuje lijepljenje JSON objekta ili JSON Schema i trenutno generiranje valjane BigQuery JSON datoteke sheme, spremne za korištenje u Google Cloud Consoleu, CLI-ju ili API-ju.

Zašto pretvoriti JSON u BigQuery shemu?

Google BigQuery zahtijeva određeni format sheme za definiranje strukture vaših tablica. Ako uvozite velike skupove podataka, ispravno odabiranje sheme ključno je za integritet podataka i performanse upita.

Automatiziraj definicije tablica

Bez obzira radite li s ravnim datotekama ili duboko ugniježđenim JSON zapisima, naš alat analizira tipove podataka i strukture kako bi stvorio shemu spremnu za produkciju. To eliminira potrebu za ručnim pisanjem dugih nizova polja name, typei mode.

Obrada složenih ugniježđenih podataka

BigQuery podržava načine rada RECORD(struct) i REPEATED(array). Naš pretvarač inteligentno identificira ove strukture u vašem JSON-u, mapirajući ih na ispravne ugniježđene tipove BigQueryja kako bi vaši relacijski podaci ostali savršeno organizirani.

Ključne značajke našeg pretvarača

Naš alat je dizajniran da zadovolji zahtjeve modernih cjevovoda za podatkovno inženjerstvo na GCP-u.

1. Inteligentno otkrivanje tipa

Pretvarač automatski mapira standardne JSON tipove na BigQueryjeve tipove podataka:

  • stringSTRING

  • number(cijeli broj) → INTEGER/INT64

  • number(decimalno) → FLOAT64/NUMERIC

  • booleanBOOL

  • ISO 8601 stringsTIMESTAMPiliDATE

2. Podrška za detekciju načina rada

Naš mehanizam prepoznaje razliku između pojedinačnih objekata i nizova. Automatski dodjeljuje način rada REQUIRED, NULLABLEili REPEATEDna temelju ograničenja vaše JSON sheme ili prisutnosti nizova u vašim uzorcima podataka.

3. Izlazni format spreman za upotrebu

Izlaz se generira kao standardni JSON niz koji BigQuery očekuje. Možete ga izravno kopirati u odjeljak "Uredi kao tekst" prilikom izrade tablice u korisničkom sučelju BigQueryja ili ga spremiti kao .jsondatoteku za bq loadnaredbu.

Kako pretvoriti JSON u BigQuery

  1. Unesite svoje podatke: Zalijepite uzorak JSON objekta ili valjanu JSON shemu u okvir za unos.

  2. Analiziraj: Alat odmah analizira strukturu i identificira polja.

  3. Generiraj: Pogledajte generiranu BigQuery shemu u izlaznom prozoru.

  4. Kopiraj i implementiraj: Pomoću gumba "Kopiraj" primijenite shemu na svoj Google Cloud projekt.

Tehničko mapiranje: JSON vs. BigQuery tipovi

Rad s Null vrijednostima i opcionalnim poljima

U BigQueryju su polja NULLABLEzadana. Naš pretvarač poštuje requiredsvojstva vaše JSON sheme kako bi označio određena polja kao REQUIREDu BigQueryju, pomažući vam u održavanju strogih standarda kvalitete podataka.

Spljoštavanje u odnosu na ugniježđivanje

Prema zadanim postavkama, ovaj alat čuva ugniježđenu strukturu vašeg JSON-a korištenjem RECORDtipa. Ovo je preporučeni pristup za BigQuery kako bi iskoristio svoje moćne analitičke mogućnosti na polustrukturiranim podacima.

Često postavljana pitanja(FAQ)

Mogu li koristiti izlaz s bqalatom naredbenog retka?

Da! Jednostavno spremite izlaz kao schema.jsoni upotrijebite ga u svojoj naredbi:bq make --schema schema.json mydataset.mytable

Podržava li ovaj alat BigQuery GEOGRAPHYili BYTEStipove?

Ako vaša JSON shema određuje ove formate ili ako uzorak podataka slijedi određene obrasce, alat će ih pokušati mapirati. Međutim, uvijek možete ručno urediti izlaz za vrlo specifične tipove podataka.

Jesu li moji podaci preneseni na neki server?

Ne. Sve konverzije i analize podataka izvode se lokalno u vašem pregledniku pomoću JavaScripta. Vaše osjetljive strukture podataka nikada ne napuštaju vaše računalo.