Онлайн-конвертер JSON в схему BigQuery
Упростите рабочий процесс создания хранилища данных с помощью нашего инструмента преобразования JSON в схему BigQuery. Ручное определение схем таблиц для Google BigQuery может быть трудоемким и чреватым ошибками, особенно при работе с вложенными данными. Этот инструмент позволяет вставить объект JSON или схему JSON и мгновенно сгенерировать действительный файл схемы JSON для BigQuery, готовый к использованию в консоли Google Cloud, CLI или API.
Зачем преобразовывать JSON в схему BigQuery?
Для работы Google BigQuery требуется определенный формат схемы, определяющий структуру таблиц. При импорте больших наборов данных правильная схема имеет решающее значение для целостности данных и производительности запросов.
Автоматизация определений таблиц
Независимо от того, работаете ли вы с плоскими файлами или с глубоко вложенными записями JSON, наш инструмент анализирует типы и структуры данных для создания готовой к использованию схемы. Это избавляет от необходимости вручную создавать длинные nameмассивы typeполей mode.
Обработка сложных вложенных данных
BigQuery поддерживает режимы RECORD(структура) и REPEATED(массив). Наш конвертер интеллектуально определяет эти структуры в вашем JSON, сопоставляя их с соответствующими вложенными типами BigQuery, чтобы ваши реляционные данные оставались идеально организованными.
Основные характеристики нашего конвертера
Наш инструмент разработан для удовлетворения требований современных конвейеров обработки данных на платформе GCP.
1. Интеллектуальное определение типа
Конвертер автоматически сопоставляет стандартные типы JSON с типами данных BigQuery:
string→STRINGnumber(целое число) →INTEGER/INT64number(десятичная дробь) →FLOAT64/NUMERICboolean→BOOLISO 8601 strings→TIMESTAMPилиDATE
2. Поддержка определения режима работы
Наш механизм распознает разницу между отдельными объектами и массивами. Он автоматически назначает режим REQUIRED, NULLABLE, или REPEATEDв зависимости от ограничений вашей JSON-схемы или наличия массивов в ваших примерах данных.
3. Готовый к использованию формат вывода
Результатом является стандартный JSON-массив, ожидаемый BigQuery. Вы можете скопировать его непосредственно в раздел «Редактировать как текст» при создании таблицы в пользовательском интерфейсе BigQuery или сохранить в .jsonфайл для bq loadвыполнения команды.
Как преобразовать JSON в BigQuery
Введите данные: вставьте пример объекта JSON или допустимую схему JSON в поле ввода.
Анализ: Инструмент мгновенно анализирует структуру и идентифицирует поля.
Создание: Просмотрите сгенерированную схему BigQuery в окне вывода.
Копирование и развертывание: используйте кнопку «Копировать», чтобы взять схему и применить ее к вашему проекту Google Cloud.
Техническое сопоставление: типы JSON и BigQuery
Работа с нулевыми значениями и необязательными полями
В BigQuery поля NULLABLEпо умолчанию имеют стандартный формат. Наш конвертер учитывает свойства вашей JSON-схемы required, чтобы пометить определенные поля как REQUIREDв BigQuery, помогая вам поддерживать строгие стандарты качества данных.
Сплющивание против гнездования
По умолчанию этот инструмент сохраняет вложенную структуру вашего JSON, используя указанный RECORDтип. Это рекомендуемый подход для BigQuery, позволяющий в полной мере использовать его мощные аналитические возможности при работе с полуструктурированными данными.
Часто задаваемые вопросы(FAQ)
Можно ли использовать полученный результат с bqинструментом командной строки?
Да! Просто сохраните результат schema.jsonи используйте его в своей команде:bq make --schema schema.json mydataset.mytable
GEOGRAPHYПоддерживает ли этот инструмент типы данных BigQuery BYTES?
Если ваша JSON-схема указывает эти форматы или если примерные данные соответствуют определенным шаблонам, инструмент попытается их сопоставить. Однако вы всегда можете вручную отредактировать выходные данные для особо специфических типов данных.
Загружаются ли мои данные на какой-либо сервер?
Нет. Все преобразования и анализ данных выполняются локально в вашем браузере с помощью JavaScript. Ваши конфиденциальные структуры данных никогда не покидают ваш компьютер.