Support fichiers JSON
Du document imbriqué au JSON Lines, iD4Connect lit vos structures JSON en flux et les met en forme en transit. Les hiérarchies profondes sont parcourues sans charger l'ensemble du fichier.
Parcourir le JSON sans tout charger
Le JSON porte des structures imbriquées et des tableaux dont la profondeur complique la lecture, surtout sur de gros documents. Les approches classiques chargent le fichier entier en mémoire avant de pouvoir l'utiliser. iD4Connect parse le JSON de façon incrémentale et aplatit les hiérarchies au fil de l'eau.
De la source à la destination, en un seul passage
Parsing incrémental
iD4Connect lit le JSON en flux, y compris le format JSON Lines (ndjson), sans attendre la fin du document. Les objets sont émis au fur et à mesure de leur lecture.
Aplatissement en transit
Les structures imbriquées et les tableaux sont aplatis ou projetés selon votre schéma cible, à la volée. Les chemins d'accès (JSONPath) sélectionnent précisément les champs utiles.
Distribution structurée
Les enregistrements mis à plat sont transmis à la destination en continu. Le document source reste inchangé.
Ce que cette fonctionnalité vous apporte
Imbrication profonde
Objets et tableaux imbriqués sont parcourus et aplatis vers une structure tabulaire, ou reprojetés.
JSON Lines
Le format ndjson est lu enregistrement par enregistrement, idéal pour les flux volumineux.
Sélection par chemin
Les expressions de chemin extraient exactement les champs voulus sans parcourir tout l'objet.
Schéma souple
Les champs absents ou supplémentaires sont gérés sans rompre le traitement.
Bénéfices
- Gros documents lus sans saturation mémoire.
- Hiérarchies aplaties automatiquement en transit.
- JSON Lines traité enregistrement par enregistrement.
- Structure source préservée, jamais recopiée.
En pratique
Une API d'export vous livre un fichier JSON de plusieurs centaines de mégaoctets, avec des commandes imbriquant lignes et adresses. Charger un tel document en mémoire fait échouer vos scripts. iD4Connect parse le fichier en flux, aplatit chaque commande vers une structure tabulaire en transit et alimente votre entrepôt analytique en continu. La mémoire reste stable quelle que soit la taille du fichier et aucune copie intermédiaire n'est écrite.
Questions fréquentes
Un très gros fichier JSON tient-il en mémoire ?
Le parsing est incrémental : les objets sont traités au fil de la lecture, la mémoire ne dépend pas de la taille du fichier.
Le format JSON Lines (ndjson) est-il supporté ?
Oui, chaque ligne est un enregistrement traité indépendamment, ce qui convient aux flux continus.
Comment extraire un champ profondément imbriqué ?
Une expression de chemin (type JSONPath) cible directement le champ voulu, sans aplatir toute la structure si ce n'est pas nécessaire.
Orchestrez vos données en transit, sans stockage
iD4Connect connecte, transforme et distribue vos flux en temps réel. Souverain, on-premise, cloud ou edge.
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