JSON naar Big Query schema-omzetter- Gratis online tool voor gegevensmapping

☁️ 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 JSON naar BigQuery Schema-converter

Vereenvoudig uw datawarehouse-workflow met onze tool voor het converteren van JSON naar BigQuery-schema's. Het handmatig definiëren van tabelschema's voor Google BigQuery kan tijdrovend en foutgevoelig zijn, vooral bij geneste data. Met deze tool kunt u een JSON-object of een JSON-schema plakken en direct een geldig BigQuery JSON-schemabestand genereren, dat klaar is voor gebruik in de Google Cloud Console, CLI of API.

Waarom JSON converteren naar BigQuery-schema?

Google BigQuery vereist een specifiek schemaformaat om de structuur van uw tabellen te definiëren. Als u grote datasets importeert, is een correct schema cruciaal voor de data-integriteit en de prestaties van uw query's.

Automatiseer tabeldefinities

Of u nu te maken hebt met platte bestanden of diep geneste JSON-records, onze tool analyseert de gegevenstypen en -structuren om een ​​productieklaar schema te creëren. Dit maakt het handmatig schrijven van lange arrays met namevelden typeoverbodig mode.

Complexe geneste gegevens verwerken

BigQuery ondersteunt de modi RECORD(struct) en REPEATED(array). Onze converter herkent deze structuren in uw JSON op intelligente wijze en zet ze om naar de juiste geneste BigQuery-typen, zodat uw relationele gegevens perfect georganiseerd blijven.

Belangrijkste kenmerken van onze converter

Onze tool is ontworpen om te voldoen aan de eisen van moderne data-engineeringpipelines op GCP.

1. Intelligente typeherkenning

De converter zet standaard JSON-typen automatisch om naar de gegevenstypen van BigQuery:

  • stringSTRING

  • number(geheel getal) → INTEGER/INT64

  • number(decimaal) → FLOAT64/NUMERIC

  • booleanBOOL

  • ISO 8601 stringsTIMESTAMPofDATE

2. Ondersteuning voor modusdetectie

Onze engine herkent het verschil tussen afzonderlijke objecten en arrays. Het wijst automatisch de modus REQUIRED, NULLABLEof REPEATEDtoe op basis van uw JSON Schema-beperkingen of de aanwezigheid van arrays in uw voorbeeldgegevens.

3. Gebruiksklaar uitvoerformaat

De uitvoer wordt gegenereerd als een standaard JSON-array die BigQuery verwacht. Je kunt deze rechtstreeks kopiëren naar het gedeelte "Bewerken als tekst" wanneer je een tabel aanmaakt in de BigQuery-gebruikersinterface, of opslaan als een .jsonbestand voor de bq loadopdracht.

Hoe converteer je JSON naar BigQuery?

  1. Voer uw gegevens in: Plak een voorbeeld-JSON-object of een geldig JSON-schema in het invoerveld.

  2. Analyseren: De tool analyseert direct de structuur en identificeert de velden.

  3. Genereren: Bekijk het gegenereerde BigQuery-schema in het uitvoervenster.

  4. Kopiëren en implementeren: Gebruik de knop 'Kopiëren' om het schema te kopiëren en toe te passen op uw Google Cloud-project.

Technische vergelijking: JSON versus BigQuery-typen

Omgaan met null-waarden en optionele velden

In BigQuery zijn velden NULLABLEstandaard als zodanig gemarkeerd. Onze converter respecteert de eigenschappen van uw JSON-schema requiredom specifieke velden als zodanig te markeren REQUIREDin BigQuery, zodat u kunt blijven voldoen aan strenge normen voor gegevenskwaliteit.

Afvlakken versus nestelen

Standaard behoudt deze tool de geneste structuur van uw JSON door gebruik te maken van het RECORDtype. Dit is de aanbevolen aanpak voor BigQuery om optimaal te profiteren van de krachtige analysemogelijkheden op semi-gestructureerde data.

Veelgestelde vragen(FAQ)

Kan ik de uitvoer gebruiken met het bqopdrachtregelprogramma?

Ja! Sla de uitvoer gewoon op schema.jsonen gebruik deze in je commando:bq make --schema schema.json mydataset.mytable

Ondersteunt deze tool BigQuery- GEOGRAPHYtypen BYTES?

Als uw JSON-schema deze formaten specificeert of als de voorbeeldgegevens specifieke patronen volgen, zal de tool proberen deze te mappen. U kunt de uitvoer echter altijd handmatig bewerken voor zeer specifieke gegevenstypen.

Worden mijn gegevens naar een server geüpload?

Nee. Alle conversie en data-analyse worden lokaal in uw browser uitgevoerd met behulp van JavaScript. Uw gevoelige gegevens verlaten uw computer nooit.