# Práce s daty: Relační databáze | ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)| |:---:| | Práce s daty: Relační databáze - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | Je pravděpodobné, že jste v minulosti používali tabulkový procesor k ukládání informací. Měli jste sadu řádků a sloupců, kde řádky obsahovaly informace (nebo data) a sloupce popisovaly tyto informace (někdy nazývané metadata). Relační databáze je postavena na tomto základním principu sloupců a řádků v tabulkách, což vám umožňuje mít informace rozložené do více tabulek. To vám umožňuje pracovat s komplexnějšími daty, vyhnout se duplicitám a mít flexibilitu při zkoumání dat. Pojďme prozkoumat koncepty relační databáze. ## [Kvíz před přednáškou](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/8) ## Vše začíná tabulkami Relační databáze má ve svém jádru tabulky. Stejně jako u tabulkového procesoru je tabulka kolekcí sloupců a řádků. Řádek obsahuje data nebo informace, se kterými chceme pracovat, například název města nebo množství srážek. Sloupce popisují data, která ukládají. Začněme naši exploraci vytvořením tabulky pro ukládání informací o městech. Můžeme začít jejich názvem a zemí. Mohli byste to uložit do tabulky takto: | Město | Země | | -------- | ------------- | | Tokio | Japonsko | | Atlanta | Spojené státy | | Auckland | Nový Zéland | Všimněte si, že názvy sloupců **město**, **země** a **populace** popisují ukládaná data a každý řádek obsahuje informace o jednom městě. ## Nedostatky přístupu s jednou tabulkou Je pravděpodobné, že výše uvedená tabulka vám připadá poměrně známá. Začněme přidávat další data do naší rozvíjející se databáze - roční srážky (v milimetrech). Zaměříme se na roky 2018, 2019 a 2020. Pokud bychom je přidali pro Tokio, mohlo by to vypadat takto: | Město | Země | Rok | Množství | | ----- | ------- | ---- | -------- | | Tokio | Japonsko| 2020 | 1690 | | Tokio | Japonsko| 2019 | 1874 | | Tokio | Japonsko| 2018 | 1445 | Co si všimnete na naší tabulce? Možná si všimnete, že opakujeme název a zemi města znovu a znovu. To by mohlo zabrat poměrně dost úložného prostoru a je to většinou zbytečné. Koneckonců, Tokio má jen jeden název, který nás zajímá. Dobře, zkusme něco jiného. Přidáme nové sloupce pro každý rok: | Město | Země | 2018 | 2019 | 2020 | | -------- | ------------- | ---- | ---- | ---- | | Tokio | Japonsko | 1445 | 1874 | 1690 | | Atlanta | Spojené státy | 1779 | 1111 | 1683 | | Auckland | Nový Zéland | 1386 | 942 | 1176 | I když se tím vyhneme duplicitě řádků, přidává to několik dalších výzev. Museli bychom upravit strukturu naší tabulky pokaždé, když přibude nový rok. Navíc, jak naše data rostou, mít roky jako sloupce by ztížilo jejich získávání a výpočty. Proto potřebujeme více tabulek a vztahy. Rozdělením našich dat se můžeme vyhnout duplicitě a mít větší flexibilitu při práci s daty. ## Koncepty vztahů Vraťme se k našim datům a určeme, jak je chceme rozdělit. Víme, že chceme ukládat název a zemi našich měst, takže to bude pravděpodobně nejlépe fungovat v jedné tabulce. | Město | Země | | -------- | ------------- | | Tokio | Japonsko | | Atlanta | Spojené státy | | Auckland | Nový Zéland | Ale než vytvoříme další tabulku, musíme zjistit, jak odkazovat na každé město. Potřebujeme nějakou formu identifikátoru, ID nebo (v technických databázových termínech) primární klíč. Primární klíč je hodnota používaná k identifikaci jednoho konkrétního řádku v tabulce. I když by to mohlo být založeno na samotné hodnotě (například bychom mohli použít název města), mělo by to být téměř vždy číslo nebo jiný identifikátor. Nechceme, aby se ID někdy změnilo, protože by to narušilo vztah. Ve většině případů zjistíte, že primární klíč nebo ID bude automaticky generované číslo. > ✅ Primární klíč je často zkracován jako PK ### města | city_id | Město | Země | | ------- | -------- | ------------- | | 1 | Tokio | Japonsko | | 2 | Atlanta | Spojené státy | | 3 | Auckland | Nový Zéland | > ✅ Všimněte si, že během této lekce používáme termíny "id" a "primární klíč" zaměnitelně. Tyto koncepty se vztahují na DataFrames, které budete zkoumat později. DataFrames nepoužívají terminologii "primární klíč", nicméně si všimnete, že se chovají velmi podobně. S vytvořenou tabulkou měst nyní uložíme srážky. Místo duplicity úplných informací o městě můžeme použít ID. Měli bychom také zajistit, aby nově vytvořená tabulka měla sloupec *id*, protože všechny tabulky by měly mít ID nebo primární klíč. ### srážky | rainfall_id | city_id | Rok | Množství | | ----------- | ------- | ---- | -------- | | 1 | 1 | 2018 | 1445 | | 2 | 1 | 2019 | 1874 | | 3 | 1 | 2020 | 1690 | | 4 | 2 | 2018 | 1779 | | 5 | 2 | 2019 | 1111 | | 6 | 2 | 2020 | 1683 | | 7 | 3 | 2018 | 1386 | | 8 | 3 | 2019 | 942 | | 9 | 3 | 2020 | 1176 | Všimněte si sloupce **city_id** uvnitř nově vytvořené tabulky **srážky**. Tento sloupec obsahuje hodnoty, které odkazují na ID v tabulce **města**. V technických relačních datových termínech se tomu říká **cizí klíč**; je to primární klíč z jiné tabulky. Můžete si to jednoduše představit jako odkaz nebo ukazatel. **city_id** 1 odkazuje na Tokio. > [!NOTE] Cizí klíč je často zkracován jako FK ## Získávání dat S našimi daty rozdělenými do dvou tabulek se možná ptáte, jak je získat. Pokud používáme relační databázi, jako je MySQL, SQL Server nebo Oracle, můžeme použít jazyk nazvaný Structured Query Language nebo SQL. SQL (někdy vyslovováno jako "sequel") je standardní jazyk používaný k získávání a úpravě dat v relační databázi. Pro získání dat používáte příkaz `SELECT`. V jeho jádru **vyberete** sloupce, které chcete zobrazit **z** tabulky, ve které se nacházejí. Pokud byste chtěli zobrazit pouze názvy měst, mohli byste použít následující: ```sql SELECT city FROM cities; -- Output: -- Tokyo -- Atlanta -- Auckland ``` `SELECT` je místo, kde uvádíte sloupce, a `FROM` je místo, kde uvádíte tabulky. > [NOTE] Syntaxe SQL je nezávislá na velikosti písmen, což znamená, že `select` a `SELECT` znamenají totéž. Nicméně, v závislosti na typu databáze, kterou používáte, mohou být sloupce a tabulky citlivé na velikost písmen. Proto je nejlepší praxí vždy zacházet se vším v programování, jako by to bylo citlivé na velikost písmen. Při psaní SQL dotazů je běžnou konvencí psát klíčová slova velkými písmeny. Výše uvedený dotaz zobrazí všechna města. Představme si, že bychom chtěli zobrazit pouze města na Novém Zélandu. Potřebujeme nějakou formu filtru. Klíčové slovo SQL pro toto je `WHERE`, nebo "kde něco platí". ```sql SELECT city FROM cities WHERE country = 'New Zealand'; -- Output: -- Auckland ``` ## Spojování dat Doposud jsme získávali data z jedné tabulky. Nyní chceme spojit data z tabulek **města** a **srážky**. To se provádí *spojením* těchto tabulek. Efektivně vytvoříte spojení mezi dvěma tabulkami a sladíte hodnoty ze sloupce z každé tabulky. V našem příkladu sladíme sloupec **city_id** v tabulce **srážky** se sloupcem **city_id** v tabulce **města**. Tím spojíme hodnotu srážek s příslušným městem. Typ spojení, které provedeme, se nazývá *vnitřní spojení*, což znamená, že pokud nějaké řádky neodpovídají ničemu z druhé tabulky, nebudou zobrazeny. V našem případě má každé město srážky, takže vše bude zobrazeno. Získáme srážky za rok 2019 pro všechna naše města. Uděláme to krok za krokem. Prvním krokem je spojení dat dohromady označením sloupců pro spojení - **city_id**, jak bylo uvedeno dříve. ```sql SELECT cities.city rainfall.amount FROM cities INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id ``` Zvýraznili jsme dva sloupce, které chceme, a fakt, že chceme spojit tabulky podle **city_id**. Nyní můžeme přidat příkaz `WHERE`, abychom filtrovali pouze rok 2019. ```sql SELECT cities.city rainfall.amount FROM cities INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id WHERE rainfall.year = 2019 -- Output -- city | amount -- -------- | ------ -- Tokyo | 1874 -- Atlanta | 1111 -- Auckland | 942 ``` ## Shrnutí Relační databáze jsou založeny na rozdělení informací mezi více tabulek, které jsou následně spojeny pro zobrazení a analýzu. To poskytuje vysokou míru flexibility pro provádění výpočtů a manipulaci s daty. Viděli jste základní koncepty relační databáze a jak provést spojení mezi dvěma tabulkami. ## 🚀 Výzva Na internetu je k dispozici mnoho relačních databází. Můžete prozkoumat data pomocí dovedností, které jste se naučili výše. ## Kvíz po přednášce ## [Kvíz po přednášce](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/9) ## Přehled a samostudium Na [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) je k dispozici několik zdrojů, které vám umožní pokračovat v průzkumu SQL a konceptů relačních databází. - [Popis konceptů relačních dat](https://docs.microsoft.com//learn/modules/describe-concepts-of-relational-data?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) - [Začínáme s dotazováním pomocí Transact-SQL](https://docs.microsoft.com//learn/paths/get-started-querying-with-transact-sql?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) (Transact-SQL je verze SQL) - [Obsah SQL na Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/browse/?products=azure-sql-database%2Csql-server&expanded=azure&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) ## Zadání [Zadání](assignment.md) --- **Upozornění**: Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za závazný zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nezodpovídáme za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.