آن لائن JSON سے BigQuery اسکیما کنورٹر
ہمارے JSON ٹو BigQuery اسکیما ٹول کے ساتھ اپنے ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ ورک فلو کو آسان بنائیں ۔ Google BigQuery کے لیے ٹیبل اسکیموں کو دستی طور پر بیان کرنا وقت طلب اور غلطیوں کا شکار ہو سکتا ہے، خاص طور پر نیسٹڈ ڈیٹا کے ساتھ۔ یہ ٹول آپ کو JSON آبجیکٹ یا JSON اسکیما پیسٹ کرنے اور فوری طور پر ایک درست BigQuery JSON اسکیما فائل بنانے کی اجازت دیتا ہے، جو Google Cloud Console، CLI، یا API میں استعمال کے لیے تیار ہے۔
JSON کو BigQuery اسکیما میں کیوں تبدیل کریں؟
Google BigQuery کو آپ کی میزوں کی ساخت کی وضاحت کرنے کے لیے ایک مخصوص اسکیما فارمیٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر آپ بڑے ڈیٹا سیٹس کو درآمد کر رہے ہیں، تو ڈیٹا کی سالمیت اور استفسار کی کارکردگی کے لیے اسکیما کو درست کرنا بہت ضروری ہے۔
خودکار ٹیبل کی تعریفیں
چاہے آپ فلیٹ فائلوں کے ساتھ کام کر رہے ہوں یا گہرے نیسٹڈ JSON ریکارڈز کے ساتھ، ہمارا ٹول پروڈکشن کے لیے تیار اسکیما بنانے کے لیے ڈیٹا کی اقسام اور ڈھانچے کا تجزیہ کرتا ہے۔ یہ دستی طور پر name, type, اور modeفیلڈز کی لمبی صفوں کو لکھنے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے ۔
کمپلیکس نیسٹڈ ڈیٹا کو ہینڈل کریں۔
BigQuery RECORD(struct) اور REPEATED(array) موڈز کو سپورٹ کرتا ہے۔ ہمارا کنورٹر آپ کے JSON میں ان ڈھانچوں کی ذہانت سے شناخت کرتا ہے، ان کو صحیح BigQuery نیسٹڈ اقسام سے نقشہ بناتا ہے تاکہ آپ کا متعلقہ ڈیٹا بالکل منظم رہے۔
ہمارے کنورٹر کی اہم خصوصیات
ہمارا ٹول GCP پر جدید ڈیٹا انجینئرنگ پائپ لائنز کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
1. ذہین قسم کا پتہ لگانا
کنورٹر خود بخود معیاری JSON اقسام کو BigQuery کے ڈیٹا کی اقسام سے نقشہ بناتا ہے:
string→STRINGnumber(انٹیجر) →INTEGER/INT64number(اعشاریہ) →FLOAT64/NUMERICboolean→BOOLISO 8601 strings→TIMESTAMPیاDATE
2. موڈ کا پتہ لگانے کے لیے سپورٹ
ہمارا انجن واحد اشیاء اور صفوں کے درمیان فرق کو پہچانتا ہے۔ یہ آپ کے JSON اسکیما کی رکاوٹوں یا آپ کے نمونے کے ڈیٹا میں صفوں کی موجودگی کی بنیاد پر خود بخود REQUIRED، NULLABLEیا موڈ تفویض کرتا ہے۔REPEATED
3. استعمال کے لیے تیار آؤٹ پٹ فارمیٹ
آؤٹ پٹ معیاری JSON صف کے طور پر تیار کیا جاتا ہے جس کی BigQuery کو توقع ہے۔ BigQuery UI میں ٹیبل بناتے وقت آپ اسے براہ راست "ٹیکسٹ کے طور پر ترمیم کریں".json سیکشن میں کاپی کر سکتے ہیں یا کمانڈ کے لیے فائل کے طور پر محفوظ کر سکتے ہیں bq load۔
JSON کو BigQuery میں کیسے تبدیل کریں۔
اپنا ڈیٹا داخل کریں: ان پٹ باکس میں ایک نمونہ JSON آبجیکٹ یا ایک درست JSON اسکیما چسپاں کریں۔
تجزیہ کریں: ٹول فوری طور پر ساخت کو پارس کرتا ہے اور فیلڈز کی شناخت کرتا ہے۔
جنریٹ کریں: آؤٹ پٹ ونڈو میں تیار کردہ BigQuery اسکیما دیکھیں۔
کاپی اور تعینات کریں: اسکیما لینے کے لیے "کاپی" بٹن استعمال کریں اور اسے اپنے گوگل کلاؤڈ پروجیکٹ پر لاگو کریں۔
تکنیکی نقشہ سازی: JSON بمقابلہ BigQuery کی اقسام
Nulls اور اختیاری فیلڈز سے نمٹنا
BigQuery میں، فیلڈز NULLABLEبطور ڈیفالٹ ہوتی ہیں۔ ہمارا کنورٹر requiredمخصوص فیلڈز کو نشان زد کرنے کے لیے آپ کے JSON اسکیما کی خصوصیات کا احترام کرتا ہے جیسا کہ REQUIREDBigQuery میں ہے، جس سے آپ کو ڈیٹا کے معیار کے سخت معیارات برقرار رکھنے میں مدد ملتی ہے۔
فلیٹننگ بمقابلہ نیسٹنگ
پہلے سے طے شدہ طور پر، یہ ٹول قسم کا استعمال کرکے آپ کے JSON کے نیسٹڈ ڈھانچے کو محفوظ رکھتا ہے RECORD۔ یہ BigQuery کے لیے نیم ساختہ ڈیٹا پر اپنی طاقتور تجزیاتی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانے کے لیے تجویز کردہ طریقہ ہے۔
اکثر پوچھے گئے سوالات(FAQ)
bqکیا میں کمانڈ لائن ٹول کے ساتھ آؤٹ پٹ استعمال کر سکتا ہوں ؟
جی ہاں! صرف آؤٹ پٹ کو بطور محفوظ کریں schema.jsonاور اسے اپنی کمانڈ میں استعمال کریں:bq make --schema schema.json mydataset.mytable
کیا یہ ٹول BigQuery GEOGRAPHYیا BYTESاقسام کو سپورٹ کرتا ہے؟
اگر آپ کا JSON اسکیما ان فارمیٹس کی وضاحت کرتا ہے یا اگر نمونے کا ڈیٹا مخصوص نمونوں کی پیروی کرتا ہے، تو ٹول ان کا نقشہ بنانے کی کوشش کرے گا۔ تاہم، آپ ہمیشہ دستی طور پر انتہائی مخصوص ڈیٹا کی اقسام کے لیے آؤٹ پٹ میں ترمیم کر سکتے ہیں۔
کیا میرا ڈیٹا کسی سرور پر اپ لوڈ ہے؟
نہیں، تمام تبادلوں اور ڈیٹا کا تجزیہ جاوا اسکرپٹ کا استعمال کرتے ہوئے آپ کے براؤزر میں مقامی طور پر کیا جاتا ہے۔ آپ کے حساس ڈیٹا ڈھانچے آپ کی مشین کو کبھی نہیں چھوڑتے ہیں۔