ऑनलाइन JSON ते BigQuery स्कीमा कन्व्हर्टर
आमच्या JSON ते BigQuery स्कीमा टूलसह तुमचा डेटा वेअरहाऊसिंग वर्कफ्लो सुलभ करा. Google BigQuery साठी टेबल स्कीमा मॅन्युअली परिभाषित करणे वेळखाऊ असू शकते आणि त्रुटी येण्याची शक्यता असते, विशेषतः नेस्टेड डेटासह. हे टूल तुम्हाला JSON ऑब्जेक्ट किंवा JSON स्कीमा पेस्ट करण्याची आणि Google क्लाउड कन्सोल, CLI किंवा API मध्ये वापरण्यासाठी तयार असलेली वैध BigQuery JSON स्कीमा फाइल त्वरित तयार करण्याची परवानगी देते.
JSON ला BigQuery स्कीमा मध्ये का रूपांतरित करायचे?
तुमच्या टेबल्सची रचना परिभाषित करण्यासाठी Google BigQuery ला विशिष्ट स्कीमा फॉरमॅटची आवश्यकता असते. जर तुम्ही मोठे डेटासेट आयात करत असाल, तर डेटा इंटिग्रिटी आणि क्वेरी परफॉर्मन्ससाठी स्कीमा योग्यरित्या करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे.
ऑटोमेट टेबल व्याख्या
तुम्ही फ्लॅट फाइल्स किंवा डीपली नेस्टेड JSON रेकॉर्ड्स हाताळत असलात तरी, आमचे टूल उत्पादन-तयार स्कीमा तयार करण्यासाठी डेटा प्रकार आणि संरचनांचे विश्लेषण करते. यामुळे name, type, आणि modeफील्डचे लांब अॅरे मॅन्युअली लिहिण्याची गरज नाहीशी होते.
कॉम्प्लेक्स नेस्टेड डेटा हाताळा
BigQuery RECORD(struct) आणि REPEATED(array) मोडना सपोर्ट करते. आमचे कन्व्हर्टर तुमच्या JSON मधील या स्ट्रक्चर्सना बुद्धिमानपणे ओळखते, त्यांना योग्य BigQuery नेस्टेड प्रकारांमध्ये मॅप करते जेणेकरून तुमचा रिलेशनल डेटा उत्तम प्रकारे व्यवस्थित राहील.
आमच्या कन्व्हर्टरची प्रमुख वैशिष्ट्ये
आमचे टूल GCP वरील आधुनिक डेटा इंजिनिअरिंग पाइपलाइनच्या आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.
१. बुद्धिमान प्रकार शोधणे
कन्व्हर्टर स्वयंचलितपणे मानक JSON प्रकारांना BigQuery च्या डेटा प्रकारांमध्ये मॅप करतो:
string→STRINGnumber(पूर्णांक) →INTEGER/INT64number(दशांश) →FLOAT64/NUMERICboolean→BOOLISO 8601 strings→TIMESTAMPकिंवाDATE
२. मोड डिटेक्शनसाठी समर्थन
आमचे इंजिन सिंगल ऑब्जेक्ट्स आणि अॅरेमधील फरक ओळखते. ते तुमच्या JSON स्कीमा कंस्ट्रेंट्स किंवा तुमच्या नमुना डेटामधील अॅरेच्या उपस्थितीवर आधारित REQUIRED, NULLABLE, किंवा मोड स्वयंचलितपणे नियुक्त करते.REPEATED
३. वापरण्यास तयार आउटपुट फॉरमॅट
आउटपुट BigQuery ला अपेक्षित असलेल्या मानक JSON अॅरेच्या स्वरूपात तयार केला जातो. BigQuery UI मध्ये टेबल तयार करताना तुम्ही हे थेट "मजकूर म्हणून संपादित करा".json विभागात कॉपी करू शकता किंवा कमांडसाठी फाइल म्हणून सेव्ह करू शकता bq load.
JSON ला BigQuery मध्ये कसे रूपांतरित करायचे
तुमचा डेटा इनपुट करा: इनपुट बॉक्समध्ये एक नमुना JSON ऑब्जेक्ट किंवा वैध JSON स्कीमा पेस्ट करा.
विश्लेषण करा: हे साधन त्वरित रचना विश्लेषित करते आणि फील्ड ओळखते.
जनरेट करा: आउटपुट विंडोमध्ये जनरेट केलेला बिगक्वेरी स्कीमा पहा.
कॉपी आणि डिप्लॉय: स्कीमा घेण्यासाठी "कॉपी" बटण वापरा आणि ते तुमच्या Google क्लाउड प्रोजेक्टवर लागू करा.
तांत्रिक मॅपिंग: JSON विरुद्ध BigQuery प्रकार
नल्स आणि ऑप्शनल फील्ड्स हाताळणे
BigQuery मध्ये, फील्ड्स NULLABLEडिफॉल्ट असतात. आमचे कन्व्हर्टर तुमच्या JSON स्कीमाच्या गुणधर्मांचा आदर करते आणि BigQuery requiredप्रमाणे विशिष्ट फील्ड चिन्हांकित करते, ज्यामुळे तुम्हाला कठोर डेटा गुणवत्ता मानके राखण्यास मदत होते.REQUIRED
सपाट करणे विरुद्ध घरटे बांधणे
डिफॉल्टनुसार, हे टूल तुमच्या JSON ची नेस्टेड स्ट्रक्चर RECORDटाइप वापरून जतन करते. सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटावर त्याच्या शक्तिशाली विश्लेषणात्मक क्षमतांचा फायदा घेण्यासाठी BigQuery साठी ही शिफारस केलेली पद्धत आहे.
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न(FAQ)
bqमी कमांड-लाइन टूलसह आउटपुट वापरू शकतो का ?
हो! फक्त आउटपुट as सेव्ह करा schema.jsonआणि तुमच्या कमांडमध्ये वापरा:bq make --schema schema.json mydataset.mytable
हे टूल BigQuery GEOGRAPHYकिंवा BYTESप्रकारांना सपोर्ट करते का?
जर तुमच्या JSON स्कीमाने हे फॉरमॅट निर्दिष्ट केले असतील किंवा नमुना डेटा विशिष्ट पॅटर्नचे अनुसरण करत असेल, तर टूल त्यांना मॅप करण्याचा प्रयत्न करेल. तथापि, तुम्ही अत्यंत विशिष्ट डेटा प्रकारांसाठी नेहमीच मॅन्युअली आउटपुट संपादित करू शकता.
माझा डेटा कोणत्याही सर्व्हरवर अपलोड केला आहे का?
नाही. सर्व रूपांतरण आणि डेटा विश्लेषण तुमच्या ब्राउझरमध्ये जावास्क्रिप्ट वापरून स्थानिक पातळीवर केले जाते. तुमचे संवेदनशील डेटा स्ट्रक्चर्स कधीही तुमच्या मशीनमधून बाहेर पडत नाहीत.