Werken met grote JSON-bestanden: Prestatiegids 2026

De uitdaging

Grote JSON-bestanden (100MB+) kunnen zorgen voor:

• Geheugenproblemen in je applicatie.
• Trage verwerkingstijden.
• Het vastlopen van teksteditors.
• Moeilijkheden bij het debuggen van data.

Oplossingen

Big JSON Viewer (Aanbevolen)

Dit hulpmiddel kan bestanden tot honderden MB's aan door gebruik te maken van:

• 'Lazy loading' (alleen laden wat nodig is).
• 'Virtual scrolling'.
• Geheugenefficiënte weergave.
• Krachtige zoekmogelijkheden.

Ga naar bigjson.online.

Streaming Parsers

Python ijson

U kunt bestanden regel voor regel inlezen in plaats van alles in het geheugen te laden:

import ijson

with open('groot.json', 'rb') as f:
    for item in ijson.items(f, 'items.item'):
        process(item)

Node.js stream-json

Een vergelijkbare aanpak voor Node.js:

const { parser } = require('stream-json');
const { streamArray } = require('stream-json/streamers/StreamArray');

fs.createReadStream('groot.json')
  .pipe(parser())
  .pipe(streamArray())
  .on('data', ({ value }) => {
    process(value);
  });

Werken via de Command Line met jq

# Alleen de eerste 10 items tonen
jq -c '.items[]' groot.json | head -10

# Het aantal items in een lijst tellen
jq '.data | length' groot.json

Geheugenoptimalisatie: JSON Lines

Een bewezen techniek voor enorme datasets is het gebruik van JSON Lines (JSONL). Hierbij staat elk JSON-object op een nieuwe regel. Dit maakt het extreem makkelijk om data te streamen en te filteren zonder het hele bestand in één keer te parsen.

Best Practices

Ken de bestandsgrootte voordat u begint met laden.

Gebruik streaming voor bestanden groter dan 100MB.

Monitor het geheugengebruik van uw proces tijdens het laden.

Gebruik databases (zoals SQLite of PostgreSQL) voor zeer grote datasets in plaats van losse JSON-bestanden.

Conclusie

Voor bestanden groter dan 100MB raden we aan om Big JSON Viewer te gebruiken voor visuele inspectie en ijson of jq voor dataverwerking. Laat de bestandsgrootte uw project niet vertragen!