JSON Schema là gì? Chìa khóa nâng tầm hiệu quả cho dữ liệu JSON

1692

11-09-2024

JSON Schema là gì? Chìa khóa nâng tầm hiệu quả cho dữ liệu JSON

JSON Schema nổi lên như một giải pháp hiệu quả cho các hạn chế của dữ liệu JSON thuần, mang đến khả năng xác định cấu trúc, quy tắc và ràng buộc cho dữ liệu. Hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu JSON Schema là gì và những lợi ích vượt trội mà nó mang lại trong bài viết dưới đây.

JSON - Hình thức trao đổi dữ liệu phổ biến nhưng còn nhiều hạn chế

JSON là một định dạng trao đổi dữ liệu dựa trên văn bản, gọn nhẹ, dễ đọc và ghi bởi cả con người lẫn máy móc. Qua nhiều năm, JSON đã trở thành tiêu chuẩn công nghiệp để chia sẻ dữ liệu trên nhiều ứng dụng và hệ thống, đặc biệt là trong các ứng dụng web và ứng dụng dựa trên JavaScript.

Tuy nhiên, bên cạnh ưu điểm về khả năng lưu trữ và trao đổi dữ liệu dễ dàng, JSON lại thiếu khả năng truyền đạt thông tin bổ sung, chẳng hạn như hình dạng của dữ liệu, trường nào bị thiếu hoặc dữ liệu tương tự được cho là sẽ trông như thế nào. JSON cũng không thể cung cấp ngữ cảnh bổ sung cho các thuộc tính của nó, điều này dẫn đến quá nhiều giả định và có thể gây khó khăn cho việc xử lý dữ liệu.

Hãy xem xét ví dụ về một đối tượng JSON dưới đây:

 "id": "123", "name": "John Doe", "age": 30, "address": "state": "NY" , "interests": ["sports", "music"], "createdAt": "2013-08-14T01:10:00Z"

JSON trên chứa một số thông tin về một người dùng cụ thể, nhưng nó lại bỏ qua các chi tiết có thể dẫn đến những hạn chế nhất định khi làm việc với nó. Ví dụ, JSON này:

Mơ hồ: JSON có thể được hiểu theo nhiều cách khác nhau, và ví dụ của chúng ta không cho chúng ta biết trường nào là bắt buộc hoặc tùy chọn, hoặc loại tương ứng của chúng là gì. Ví dụ: chúng ta không biết trường ID có luôn phải là chuỗi, số hay cả hai hay không. Ngoài ra, nếu nó là một chuỗi, chúng ta không biết định dạng dữ liệu của chuỗi. Nó có phải là UUID hoặc một số tăng dần như được hiển thị trong ví dụ không? Việc thiếu rõ ràng này khiến chúng ta có rất nhiều giả định.

Không đầy đủ: Một tài liệu JSON không cho chúng ta biết mọi thứ chúng ta cần biết về dữ liệu mà nó đại diện. Ví dụ: địa chỉ của người dùng có thể bao gồm mã zip hoặc người dùng có thể có số điện thoại di động, nhưng không có cách nào để biết trường nào đã bị bỏ qua.

Thiếu tài liệu: Định dạng dữ liệu JSON không hỗ trợ nhận xét. Điều này có nghĩa là không có cách nào tiêu chuẩn để mô tả các trường trong dữ liệu JSON.

Thiếu xác thực và ràng buộc dữ liệu được tiêu chuẩn hóa: JSON thiếu cơ chế tích hợp để xác định và thực thi các quy tắc và ràng buộc xác thực dữ liệu. Ví dụ: trong dữ liệu ví dụ của chúng ta, chúng ta không thể chỉ định rằng người dùng dự kiến ít nhất là 18 tuổi hoặc sở thích của họ phải nằm trong số một số danh sách sở thích được xác định trước (thay vì các từ tùy ý).

JSON Schema - Giải pháp cho những hạn chế của JSON

JSON Schema là một bản thiết kế cho dữ liệu JSON giải quyết tất cả các vấn đề này. Nó xác định các quy tắc, cấu trúc và ràng buộc mà dữ liệu phải tuân theo, điều này giúp giảm thiểu giả định và giúp dễ dàng dự đoán bản chất và hành vi của dữ liệu JSON hơn rất nhiều.

JSON Schema sử dụng một tài liệu JSON riêng biệt để cung cấp bản thiết kế dữ liệu JSON, điều đó có nghĩa là bản thân lược đồ cũng có thể đọc được bằng máy và con người. Hãy xem lược đồ cho dữ liệu JSON ví dụ của chúng ta ở trên sẽ như thế nào:

 "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema", "title": "Example user object", "description": "This is an example user object used to explain the importance of JSON Schema.", "type": "object", "properties": "id": "type": "string", "description": "This is the ID of the user", "format": "UUID" , "name": "type": "string", "description": "This is the full name of the user", , "age": "type": "number", "description": "This is the age of the user. We only allow adult users.", "minimum": 18, , "address": "type": "object", "properties": "streetAddress": "type": "string" , "city": "type": "string" , "state": "type": "string" , "zipcode": "type": "string" , "country": "type": "string" , "required": ["streetAddress", "city", "state", "zipcode", "country"] , "interests": "type": "array", "items": "type": "string", "enum": ["sports", "music", "movies", "books"] , "createdAt": "type": "string", "format": "date-time" , , "required": ["id", "name", "address"]

Như bạn có thể thấy, lược đồ ở trên cung cấp nhiều ngữ cảnh hơn cho dữ liệu JSON ban đầu của chúng ta. Lược đồ xác định rõ ràng loại và ràng buộc của mỗi trường và cung cấp mô tả khi cần thiết. Ví dụ: nếu chúng ta có dữ liệu chứa người dùng 16 tuổi, dữ liệu đó sẽ không hợp lệ vì lược đồ chỉ định rằng người dùng phải từ 18 tuổi trở lên.

Các trường hợp sử dụng phổ biến của JSON Schema

Ví dụ về JSON Schema

JSON Schema được sử dụng rộng rãi bởi rất nhiều ứng dụng cho nhiều mục đích khác nhau, một số vượt ra ngoài xác thực dữ liệu JSON. Hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng sau:

Xác thực dữ liệu API: JSON Schema được sử dụng rất phổ biến để xác thực dữ liệu được gửi và nhận thông qua các điểm cuối API. Các thông số kỹ thuật của API như OpenAPI và AsyncAPI có JSON Schema được nhúng và được sử dụng rộng rãi để xác thực tất cả các loại dữ liệu, chẳng hạn như tiêu đề yêu cầu, phần thân yêu cầu và phản hồi, cũng như các tham số truy vấn và đường dẫn.
Xác thực cấu hình: JSON thường được sử dụng cho các tệp cấu hình trong các ứng dụng phần mềm, mà JSON Schema có thể được sử dụng để xác thực. Điều này đảm bảo rằng các tệp cấu hình này được định dạng chính xác và chứa các cài đặt hợp lệ, giúp ngăn ngừa cấu hình sai có thể dẫn đến lỗi ứng dụng.
Tạo dữ liệu động: JSON Schema giúp bạn có thể tạo dữ liệu động phù hợp với lược đồ. Ví dụ: các phản hồi ví dụ cho một yêu cầu API có thể được tạo dựa trên định nghĩa API sử dụng JSON Schema. Những phản hồi ví dụ này sau đó có thể được sử dụng để tạo máy chủ giả lập.
Tạo biểu mẫu động: Bản chất khai báo của JSON Schema giúp biểu diễn dữ liệu biểu mẫu và các xác thực tương ứng của nó dưới dạng định nghĩa lược đồ. Điều này cho phép các biểu mẫu được tạo động dựa trên lược đồ. Hơn nữa, các phản hồi cho biểu mẫu có thể được xác thực dựa trên lược đồ, giúp dễ dàng xây dựng các biểu mẫu động (chẳng hạn như biểu mẫu đăng ký và biểu mẫu liên hệ) với một số xác thực tùy chỉnh.
Chuyển đổi dữ liệu và ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải): Khi tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau hoặc thực hiện các quy trình ETL, JSON Schema có thể được sử dụng để đảm bảo rằng dữ liệu được chuyển đổi duy trì cấu trúc nhất quán. Nó giúp lập bản đồ và xác thực dữ liệu trong quá trình chuyển đổi, giảm thiểu các thách thức tích hợp dữ liệu.

JSON Schema có rất nhiều trường hợp sử dụng thú vị khác. Bài viết này nêu bật một số trường hợp sử dụng trong thế giới thực và cách các công ty khác nhau sử dụng JSON Schema trong sản xuất.

Lợi ích của việc sử dụng JSON Schema

JSON Schema mang lại nhiều lợi ích khi làm việc với dữ liệu JSON. Một số lợi ích này bao gồm:

Hợp đồng dữ liệu: JSON Schema hoạt động như một hợp đồng giữa các nhà cung cấp và người tiêu dùng dữ liệu. Nó chỉ định định dạng dữ liệu và các ràng buộc, giảm hiểu lầm, giả định và bất đồng về kỳ vọng dữ liệu.
Xác thực dữ liệu: JSON Schema cung cấp một cơ chế mạnh mẽ để xác thực dữ liệu JSON dựa trên các quy tắc và ràng buộc được xác định trước. Nó đảm bảo rằng dữ liệu tuân thủ cấu trúc và loại dữ liệu dự kiến, ngăn chặn việc sử dụng dữ liệu không hợp lệ hoặc không mong muốn.
Quản trị dữ liệu: JSON Schema có thể là một công cụ có giá trị cho các nỗ lực quản trị và tuân thủ dữ liệu. Nó giúp các tổ chức duy trì quyền kiểm soát cấu trúc và chất lượng dữ liệu của họ, điều này rất quan trọng để tuân thủ quy định và thực hành tốt nhất về quản lý dữ liệu.
Cải thiện chất lượng dữ liệu: Bằng cách thực thi xác thực dữ liệu thông qua JSON Schema, bạn có thể cải thiện đáng kể chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu trong các ứng dụng và hệ thống của mình. Điều này dẫn đến ít lỗi liên quan đến dữ liệu hơn và các quy trình đáng tin cậy hơn.
Tài liệu: JSON Schema đóng vai trò là tài liệu cho cấu trúc và ràng buộc dự kiến của dữ liệu JSON. Nó cung cấp một cách rõ ràng và tiêu chuẩn hóa để truyền đạt các yêu cầu về dữ liệu, giúp người tiêu dùng API dễ dàng hiểu cách làm việc với dữ liệu hơn.