Konwerter JSON na Big Query schemat – bezpłatne narzędzie do mapowania danych online

☁️ 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

Konwerter schematów JSON na BigQuery online

Uprość swój proces magazynowania danych dzięki naszemu narzędziu JSON to BigQuery Schema. Ręczne definiowanie schematów tabel dla Google BigQuery może być czasochłonne i podatne na błędy, szczególnie w przypadku danych zagnieżdżonych. To narzędzie pozwala wkleić obiekt JSON lub schemat JSON i natychmiast wygenerować prawidłowy plik schematu JSON BigQuery, gotowy do użycia w konsoli Google Cloud, interfejsie wiersza poleceń lub interfejsie API.

Dlaczego warto przekonwertować JSON na schemat BigQuery?

Google BigQuery wymaga określonego formatu schematu do zdefiniowania struktury tabel. Jeśli importujesz duże zbiory danych, prawidłowy schemat ma kluczowe znaczenie dla integralności danych i wydajności zapytań.

Automatyzacja definicji tabel

Niezależnie od tego, czy masz do czynienia z plikami płaskimi, czy głęboko zagnieżdżonymi rekordami JSON, nasze narzędzie analizuje typy danych i struktury, aby stworzyć schemat gotowy do produkcji. Eliminuje to potrzebę ręcznego pisania długich tablic pól name, type, i mode.

Obsługa złożonych zagnieżdżonych danych

BigQuery obsługuje tryby RECORD(struktura) i REPEATED(tablica). Nasz konwerter inteligentnie identyfikuje te struktury w JSON-ie i mapuje je na odpowiednie zagnieżdżone typy BigQuery, dzięki czemu dane relacyjne pozostają idealnie uporządkowane.

Kluczowe cechy naszego konwertera

Nasze narzędzie zostało zaprojektowane tak, aby spełniać wymagania nowoczesnych procesów inżynierii danych w GCP.

1. Inteligentne wykrywanie typu

Konwerter automatycznie mapuje standardowe typy JSON na typy danych BigQuery:

  • stringSTRING

  • number(liczba całkowita) → INTEGER/INT64

  • number(dziesiętne) → FLOAT64/NUMERIC

  • booleanBOOL

  • ISO 8601 stringsTIMESTAMPlubDATE

2. Obsługa wykrywania trybu

Nasz silnik rozpoznaje różnicę między pojedynczymi obiektami a tablicami. Automatycznie przypisuje tryb REQUIRED, NULLABLE, lub REPEATEDna podstawie ograniczeń schematu JSON lub obecności tablic w danych przykładowych.

3. Gotowy do użycia format wyjściowy

Dane wyjściowe są generowane jako standardowa tablica JSON, której oczekuje BigQuery. Możesz skopiować ją bezpośrednio do sekcji „Edytuj jako tekst” podczas tworzenia tabeli w interfejsie użytkownika BigQuery lub zapisać jako .jsonplik dla bq loadpolecenia.

Jak przekonwertować JSON na BigQuery

  1. Wprowadź swoje dane: wklej przykładowy obiekt JSON lub prawidłowy schemat JSON do pola wejściowego.

  2. Analiza: Narzędzie natychmiast analizuje strukturę i identyfikuje pola.

  3. Generuj: Wyświetl wygenerowany schemat BigQuery w oknie wyjściowym.

  4. Kopiuj i wdróż: Użyj przycisku „Kopiuj”, aby pobrać schemat i zastosować go w projekcie Google Cloud.

Mapowanie techniczne: typy JSON kontra BigQuery

Radzenie sobie z wartościami null i polami opcjonalnymi

W BigQuery pola są NULLABLEdomyślnie dostępne. Nasz konwerter uwzględnia właściwości schematu JSON required, aby oznaczyć określone pola tak, jak REQUIREDw BigQuery, pomagając Ci zachować rygorystyczne standardy jakości danych.

Spłaszczanie kontra zagnieżdżanie

Domyślnie to narzędzie zachowuje zagnieżdżoną strukturę JSON, używając RECORDtypu. Jest to zalecane podejście, aby BigQuery mógł wykorzystać swoje zaawansowane możliwości analityczne w przypadku danych półustrukturyzowanych.

Często zadawane pytania(FAQ)

Czy mogę wykorzystać dane wyjściowe za pomocą bqnarzędzia wiersza poleceń?

Tak! Wystarczy zapisać wynik jako schema.jsoni użyć go w poleceniu:bq make --schema schema.json mydataset.mytable

Czy to narzędzie obsługuje BigQuery GEOGRAPHYi jego BYTEStypy?

Jeśli Twój schemat JSON określa te formaty lub jeśli przykładowe dane spełniają określone wzorce, narzędzie spróbuje je zmapować. Zawsze możesz jednak ręcznie edytować dane wyjściowe dla bardzo specyficznych typów danych.

Czy moje dane są przesyłane na jakiś serwer?

Nie. Wszystkie konwersje i analizy danych są wykonywane lokalnie w Twojej przeglądarce za pomocą JavaScript. Twoje wrażliwe struktury danych nigdy nie opuszczają Twojego komputera.