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BigQuery スキーマ

JSON から Google BigQuery テーブルスキーマ生成ツール

RECORD & NDJSON

JSONオブジェクトを解析し、RECORDモード、STRING、INTEGER、NUMERIC、TIMESTAMPフィールドを含むGoogle Cloud BigQueryテーブルスキーマJSONを自動推論・変換します。

Presets:
BigQuery スキーマ設定ecommerce_dw.fact_order_events
入力 JSON / NDJSON / JSONL ペイロード
Lines: 55•Format: Standard JSON•Payload: 1 Row(s)
1,443 文字数: • 1.4 KB
1[
2  {
3    "name": "event_id",
4    "type": "STRING",
5    "mode": "REQUIRED",
6    "description": "Field representing event id"
7  },
8  {
9    "name": "order_id",
10    "type": "STRING",
11    "mode": "REQUIRED",
12    "description": "Field representing order id"
13  },
14  {
15    "name": "order_status",
16    "type": "STRING",
17    "mode": "REQUIRED",
18    "description": "Field representing order status"
19  },
20  {
21    "name": "event_timestamp",
22    "type": "TIMESTAMP",
23    "mode": "REQUIRED",
24    "description": "Timestamp indicating when event timestamp occurred"
25  },
26  {
27    "name": "order_date",
28    "type": "DATE",
29    "mode": "REQUIRED",
30    "description": "Calendar date for order date"
31  },
32  {
33    "name": "subtotal_amount",
34    "type": "NUMERIC",
35    "mode": "REQUIRED",
36    "description": "Monetary or numeric measure for subtotal amount"
37  },
38  {
39    "name": "tax_amount",
40    "type": "NUMERIC",
41    "mode": "REQUIRED",
42    "description": "Monetary or numeric measure for tax amount"
43  },
44  {
45    "name": "discount_amount",
46    "type": "INT64",
47    "mode": "REQUIRED",
48    "description": "Integer count or identifier for discount amount"
49  },
50  {
51    "name": "grand_total",
52    "type": "NUMERIC",
53    "mode": "REQUIRED",
54    "description": "Monetary or numeric measure for grand total"
55  },
56  {
57    "name": "currency",
58    "type": "STRING",
59    "mode": "REQUIRED",
60    "description": "Field representing currency"
61  },
62  {
63    "name": "is_expedited",
64    "type": "BOOL",
65    "mode": "REQUIRED",
66    "description": "Boolean indicator flag for is expedited"
67  },
68  {
69    "name": "customer",
70    "type": "RECORD",
71    "mode": "REQUIRED",
72    "description": "Nested struct containing customer attributes",
73    "fields": [
74      {
75        "name": "customer_id",
76        "type": "STRING",
77        "mode": "REQUIRED",
78        "description": "Field representing customer id"
79      },
80      {
81        "name": "email",
82        "type": "STRING",
83        "mode": "REQUIRED",
84        "description": "Field representing email"
85      },
86      {
87        "name": "loyalty_tier",
88        "type": "STRING",
89        "mode": "REQUIRED",
90        "description": "Field representing loyalty tier"
91      },
92      {
93        "name": "account_created_at",
94        "type": "TIMESTAMP",
95        "mode": "REQUIRED",
96        "description": "Timestamp indicating when account created at occurred"
97      }
98    ]
99  },
100  {
101    "name": "shipping_address",
102    "type": "RECORD",
103    "mode": "REQUIRED",
104    "description": "Nested struct containing shipping address attributes",
105    "fields": [
106      {
107        "name": "recipient_name",
108        "type": "STRING",
109        "mode": "REQUIRED",
110        "description": "Field representing recipient name"
111      },
112      {
113        "name": "street_address",
114        "type": "STRING",
115        "mode": "REQUIRED",
116        "description": "Field representing street address"
117      },
118      {
119        "name": "city",
120        "type": "STRING",
121        "mode": "REQUIRED",
122        "description": "Field representing city"
123      },
124      {
125        "name": "state_code",
126        "type": "STRING",
127        "mode": "REQUIRED",
128        "description": "Field representing state code"
129      },
130      {
131        "name": "postal_code",
132        "type": "STRING",
133        "mode": "REQUIRED",
134        "description": "Field representing postal code"
135      },
136      {
137        "name": "country_code",
138        "type": "STRING",
139        "mode": "REQUIRED",
140        "description": "Field representing country code"
141      }
142    ]
143  },
144  {
145    "name": "line_items",
146    "type": "RECORD",
147    "mode": "REPEATED",
148    "description": "Repeated array of line items entries",
149    "fields": [
150      {
151        "name": "item_id",
152        "type": "STRING",
153        "mode": "REQUIRED",
154        "description": "Field representing item id"
155      },
156      {
157        "name": "sku",
158        "type": "STRING",
159        "mode": "REQUIRED",
160        "description": "Field representing sku"
161      },
162      {
163        "name": "product_name",
164        "type": "STRING",
165        "mode": "REQUIRED",
166        "description": "Field representing product name"
167      },
168      {
169        "name": "quantity",
170        "type": "INT64",
171        "mode": "REQUIRED",
172        "description": "Integer count or identifier for quantity"
173      },
174      {
175        "name": "unit_price",
176        "type": "NUMERIC",
177        "mode": "REQUIRED",
178        "description": "Monetary or numeric measure for unit price"
179      },
180      {
181        "name": "category",
182        "type": "STRING",
183        "mode": "REQUIRED",
184        "description": "Field representing category"
185      }
186    ]
187  },
188  {
189    "name": "tracking_tags",
190    "type": "STRING",
191    "mode": "REPEATED",
192    "description": "Repeated array of tracking tags entries"
193  },
194  {
195    "name": "warehouse_location",
196    "type": "GEOGRAPHY",
197    "mode": "REQUIRED",
198    "description": "Geospatial coordinates for warehouse location"
199  },
200  {
201    "name": "cancellation_reason",
202    "type": "STRING",
203    "mode": "NULLABLE",
204    "description": "Field representing cancellation reason"
205  }
206]
Columns: 33•STRUCTs: 3•ARRAYs: 2•
5,062 文字数: • 4.9 KB
スキーマ列数33 列 (30 必須)
STRUCT ネスト階層Level 0 階層 (3 ネストレコード)
フィールドモードPartition: event_timestamp • Standard SQL

ブラウザ内 100% 完全推論

サーバー送信ゼロ。複雑な JSON 構造、ネストされた STRUCT、NDJSON データをブラウザメモリ内で瞬時に安全推論。

BigQuery 本番型システムとモード

JSON から INT64、NUMERIC、TIMESTAMP、DATE、GEOGRAPHY、RECORD 型を正確にマッピングし、NULLABLE/REQUIRED/REPEATED を適切に設定。

クラウドデータ基盤向けマルチ出力

bq CLI コマンド、Google Cloud Terraform IaC、Python BigQuery クライアントコード、パーティション付き SQL DDL を即時生成。

技術リファレンス＆アーキテクチャガイド

JSONからGoogle BigQueryテーブルスキーマ生成ツール — リファレンスガイド

JSONオブジェクトを解析し、RECORDモード、STRING、INTEGER、NUMERIC、TIMESTAMPフィールドを含むGoogle Cloud BigQueryテーブルスキーマJSONを自動推論・変換します。

主要パラメータ＆設定項目

defaultModestring

トップレベルおよびネストされたプリミティブフィールドのデフォルトのNULL許容モード（NULLABLEまたはREQUIRED）を指定します。

初期値: NULLABLE
timestampDetectionboolean

ISO 8601形式の文字列（例: 2026-10-17T04:49:28Z）を自動検出し、汎用STRINGではなくTIMESTAMP型にマッピングします。

初期値: true
numericPrecisionstring

浮動小数点数の精度マッピングを制御します。科学計算用のFLOAT64、または財務計算の精度を保証するNUMERIC / BIGNUMERICから選択します。

初期値: NUMERIC
sanitizeFieldNamesboolean

無効なJSONキー（ハイフン、スペース、記号、先頭の数字）をBigQueryの命名規則（[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*）に適合する識別子へ自動変換します。

初期値: true

プロの活用テクニック＆推奨設定

複数レコードのサンプリングによるスキーマドリフト防止

改行区切りJSON（NDJSON）を変換する際は、複数のレコードを入力して推論することで、欠損キーや疎なフィールドがスキーマから除外されるのを防ぎます。

財務データの精度損失防止

通貨や小数点データを扱う場合は、IEEE 754規格のFLOAT64ではなく、最大38桁の固定小数点精度を持つNUMERIC型（または76桁のBIGNUMERIC型）を指定してください。

bq CLIとの直接連携ロード

生成されたスキーマをschema.jsonとして保存し、次のコマンドで即座にデータを取り込めます: bq load --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON my_dataset.my_table gs://my-bucket/data.json ./schema.json

ネストされた配列のモデリング

オブジェクトの配列は type: 'RECORD', mode: 'REPEATED' に変換されます。内部の各子フィールドのmodeは適切にNULLABLEまたはREQUIREDを維持してください。

よくあるトラブルと解決策

無効なカラム名エラー: 'Fields must contain only letters, numbers, and underscores'

sanitizeFieldNamesを有効にするか、ハイフン（user-id）やピリオド、先頭数字を含むキーを手動で有効なスネークケース（user_id）に置換してください。

行間でのデータ型の不一致（行1はINTEGERだが行2がSTRINGなど）

データパイプライン側で型を統一するか、生成スキーマで型をSTRINGに拡張するか、またはBigQueryネイティブのJSON型を採用してください。

最大ネスト深度（15レベル）の超過エラー

BigQueryのSTRUCT構造体は最大15層までのネストに制限されています。階層構造をフラット化するか、深い階層を1つのBigQuery JSON型カラムに格納してください。

よくある質問 (FAQ)

ネストされたJSONオブジェクトや配列はBigQueryスキーマでどのように表現されますか？▼

JSONオブジェクトは type: 'RECORD'（STRUCT）に変換されます。プリミティブ値の配列は該当プリミティブ型で mode: 'REPEATED' となり、オブジェクトの配列は type: 'RECORD' かつ mode: 'REPEATED'（内部に子fields配列を保持）になります。

生成したスキーマJSONを使ってBigQueryにデータをインポートするには？▼

Google Cloud SDKから 'bq load --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON my_dataset.my_table data.ndjson ./schema.json' を実行するか、BigQuery APIのInsert Job構成のschemaプロパティにスキーマJSONを直接渡します。

静的スキーマ定義とBigQueryネイティブのJSON型はどのように使い分けるべきですか？▼

クエリパフォーマンス、列ナローイング、インデックス、パーティショニング、厳格な型保証が必要な場合は明示的スキーマを使用します。スキーマレスなイベントログや構造が頻繁に変わるデータにはネイティブJSON型が適しています。

BigQueryのカラム命名規則と制約事項は何ですか？▼

カラム名は1〜300文字以内で、英字またはアンダースコアで始まり、英数字とアンダースコアのみ使用可能です。BigQueryのSQL実行時、カラム名は大文字と小文字を区別しません。

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