अनलाइन JSON देखि BigQuery स्कीमा कन्भर्टर
हाम्रो JSON देखि BigQuery स्कीमा उपकरणको साथ तपाईंको डेटा भण्डारण कार्यप्रवाहलाई सरल बनाउनुहोस् । Google BigQuery को लागि तालिका स्कीमाहरू म्यानुअल रूपमा परिभाषित गर्न समय लाग्ने र त्रुटिहरू हुने सम्भावना हुन्छ, विशेष गरी नेस्टेड डेटाको साथ। यो उपकरणले तपाईंलाई JSON वस्तु वा JSON स्कीमा टाँस्न र तुरुन्तै मान्य BigQuery JSON स्कीमा फाइल उत्पन्न गर्न अनुमति दिन्छ, जुन Google क्लाउड कन्सोल, CLI, वा API मा प्रयोग गर्न तयार छ।
JSON लाई BigQuery Schema मा किन रूपान्तरण गर्ने?
गुगल बिगक्वेरीलाई तपाईंको तालिकाहरूको संरचना परिभाषित गर्न एक विशिष्ट स्किमा ढाँचा चाहिन्छ। यदि तपाईं ठूला डेटासेटहरू आयात गर्दै हुनुहुन्छ भने, डेटा अखण्डता र क्वेरी कार्यसम्पादनको लागि स्किमा सही हुनु महत्त्वपूर्ण छ।
स्वचालित तालिका परिभाषाहरू
nameतपाईं फ्ल्याट फाइलहरूसँग काम गर्दै हुनुहुन्छ वा गहिरो रूपमा नेस्टेड JSON रेकर्डहरूसँग, हाम्रो उपकरणले उत्पादन-तयार स्किमा सिर्जना गर्न डेटा प्रकारहरू र संरचनाहरूको विश्लेषण गर्दछ। यसले, type, र modeफिल्डहरूको लामो एरेहरू म्यानुअल रूपमा लेख्नुपर्ने आवश्यकतालाई हटाउँछ ।
जटिल नेस्टेड डेटा ह्यान्डल गर्नुहोस्
BigQuery ले RECORD(struct) र REPEATED(array) मोडहरूलाई समर्थन गर्दछ। हाम्रो कन्भर्टरले तपाईंको JSON मा यी संरचनाहरूलाई बुद्धिमानीपूर्वक पहिचान गर्दछ, तिनीहरूलाई सही BigQuery नेस्टेड प्रकारहरूमा म्याप गर्दछ ताकि तपाईंको रिलेशनल डेटा पूर्ण रूपमा व्यवस्थित रहोस्।
हाम्रो कन्भर्टरका मुख्य विशेषताहरू
हाम्रो उपकरण GCP मा आधुनिक डेटा इन्जिनियरिङ पाइपलाइनहरूको आवश्यकताहरू पूरा गर्न डिजाइन गरिएको हो।
१. बुद्धिमान प्रकार पत्ता लगाउने
कन्भर्टरले स्वचालित रूपमा मानक JSON प्रकारहरूलाई BigQuery को डेटा प्रकारहरूमा नक्सा गर्छ:
string→STRINGnumber(पूर्णांक) →INTEGER/INT64number(दशमलव) →FLOAT64/NUMERICboolean→BOOLISO 8601 strings→TIMESTAMPवाDATE
२. मोड पत्ता लगाउने समर्थन
हाम्रो इन्जिनले एकल वस्तुहरू र एरेहरू बीचको भिन्नता पहिचान गर्दछ। यसले तपाईंको JSON स्कीमा अवरोधहरू वा तपाईंको नमूना डेटामा एरेहरूको उपस्थितिको आधारमा स्वचालित रूपमा REQUIRED, NULLABLE, वा मोड तोक्छ।REPEATED
३. प्रयोग गर्न तयार आउटपुट ढाँचा
आउटपुट BigQuery ले अपेक्षा गरेको मानक JSON एरेको रूपमा उत्पन्न हुन्छ। BigQuery UI मा तालिका सिर्जना गर्दा तपाईंले यसलाई सिधै "पाठको रूपमा सम्पादन गर्नुहोस्" खण्डमा प्रतिलिपि गर्न सक्नुहुन्छ वा आदेशको .jsonलागि फाइलको रूपमा बचत गर्न सक्नुहुन्छ।bq load
JSON लाई BigQuery मा कसरी रूपान्तरण गर्ने
आफ्नो डेटा इनपुट गर्नुहोस्: इनपुट बक्समा एउटा नमूना JSON वस्तु वा मान्य JSON स्कीमा टाँस्नुहोस्।
विश्लेषण गर्नुहोस्: उपकरणले तुरुन्तै संरचना पार्स गर्छ र क्षेत्रहरू पहिचान गर्छ।
उत्पन्न गर्नुहोस्: आउटपुट विन्डोमा उत्पन्न गरिएको BigQuery स्किमा हेर्नुहोस्।
प्रतिलिपि गर्नुहोस् र तैनाथ गर्नुहोस्: स्किमा लिन र यसलाई आफ्नो गुगल क्लाउड परियोजनामा लागू गर्न "प्रतिलिपि गर्नुहोस्" बटन प्रयोग गर्नुहोस्।
प्राविधिक म्यापिङ: JSON बनाम BigQuery प्रकारहरू
नल र वैकल्पिक क्षेत्रहरूसँग व्यवहार गर्दै
BigQuery मा, फिल्डहरू NULLABLEपूर्वनिर्धारित रूपमा हुन्छन्। हाम्रो कन्भर्टरले तपाईंको JSON स्कीमाको गुणहरूलाई BigQuery मा requiredजस्तै विशिष्ट फिल्डहरू चिन्ह लगाउन सम्मान गर्दछ, जसले गर्दा तपाईंलाई कडा डेटा गुणस्तर मापदण्डहरू कायम राख्न मद्दत गर्दछ।REQUIRED
समतल बनाउने बनाम नेस्टिङ
पूर्वनिर्धारित रूपमा, यो उपकरणले प्रकार प्रयोग गरेर तपाईंको JSON को नेस्टेड संरचना सुरक्षित गर्दछ RECORD। अर्ध-संरचित डेटामा यसको शक्तिशाली विश्लेषणात्मक क्षमताहरूको फाइदा लिन BigQuery को लागि यो सिफारिस गरिएको दृष्टिकोण हो।
बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू(FAQ)
bqके म कमाण्ड-लाइन उपकरणको साथ आउटपुट प्रयोग गर्न सक्छु ?
हो! आउटपुटलाई as मा सेभ गर्नुहोस् schema.jsonर आफ्नो कमान्डमा प्रयोग गर्नुहोस्:bq make --schema schema.json mydataset.mytable
के यो उपकरणले BigQuery GEOGRAPHYवा BYTESप्रकारहरूलाई समर्थन गर्छ?
यदि तपाईंको JSON स्कीमाले यी ढाँचाहरू निर्दिष्ट गर्दछ वा यदि नमूना डेटाले विशिष्ट ढाँचाहरू पछ्याउँछ भने, उपकरणले तिनीहरूलाई नक्सा गर्ने प्रयास गर्नेछ। यद्यपि, तपाईं सधैं उच्च विशिष्ट डेटा प्रकारहरूको लागि आउटपुट म्यानुअल रूपमा सम्पादन गर्न सक्नुहुन्छ।
के मेरो डाटा कुनै सर्भरमा अपलोड गरिएको छ?
होइन। सबै रूपान्तरण र डेटा विश्लेषण तपाईंको ब्राउजरमा जाभास्क्रिप्ट प्रयोग गरेर स्थानीय रूपमा गरिन्छ। तपाईंको संवेदनशील डेटा संरचनाहरू कहिल्यै तपाईंको मेसिनबाट बाहिर जाँदैनन्।