|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "32ddfef8121650f2ca2f3416fd283c37",
|
|
|
"translation_date": "2025-08-26T14:54:00+00:00",
|
|
|
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
|
|
|
"language_code": "cs"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# Práce s daty: Nerelační data
|
|
|
|
|
|
| ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|
|
|
|
|:---:|
|
|
|
|Práce s NoSQL daty - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
|
|
## [Kvíz před lekcí](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/10)
|
|
|
|
|
|
Data nejsou omezena pouze na relační databáze. Tato lekce se zaměřuje na nerelační data a pokryje základy tabulek a NoSQL.
|
|
|
|
|
|
## Tabulky
|
|
|
|
|
|
Tabulky jsou oblíbeným způsobem ukládání a zkoumání dat, protože jejich nastavení a používání vyžaduje méně práce. V této lekci se naučíte základní komponenty tabulky, stejně jako vzorce a funkce. Příklady budou ilustrovány pomocí Microsoft Excel, ale většina částí a témat bude mít podobné názvy a kroky ve srovnání s jiným softwarem pro tabulky.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Tabulka je soubor, který bude přístupný v souborovém systému počítače, zařízení nebo cloudovém úložišti. Samotný software může být založen na prohlížeči nebo aplikaci, kterou je třeba nainstalovat na počítač nebo stáhnout jako aplikaci. V Excelu jsou tyto soubory také definovány jako **pracovní sešity** a tento termín bude používán po zbytek této lekce.
|
|
|
|
|
|
Pracovní sešit obsahuje jeden nebo více **listů**, kde každý list je označen záložkami. Na listu se nacházejí obdélníky nazývané **buňky**, které obsahují skutečná data. Buňka je průsečík řádku a sloupce, kde sloupce jsou označeny abecedními znaky a řádky číselně. Některé tabulky obsahují záhlaví v prvních několika řádcích, která popisují data v buňce.
|
|
|
|
|
|
S těmito základními prvky pracovního sešitu Excelu použijeme příklad z [Microsoft Templates](https://templates.office.com/) zaměřený na inventář, abychom prošli další části tabulky.
|
|
|
|
|
|
### Správa inventáře
|
|
|
|
|
|
Soubor tabulky nazvaný "InventoryExample" je formátovaná tabulka položek v inventáři, která obsahuje tři listy, kde záložky jsou označeny jako "Inventory List", "Inventory Pick List" a "Bin Lookup". Řádek 4 na listu Inventory List je záhlaví, které popisuje hodnotu každé buňky ve sloupci záhlaví.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Existují případy, kdy je hodnota buňky závislá na hodnotách jiných buněk, aby se její hodnota vygenerovala. Tabulka Inventory List sleduje náklady na každou položku v inventáři, ale co když potřebujeme znát hodnotu celého inventáře? [**Vzorce**](https://support.microsoft.com/en-us/office/overview-of-formulas-34519a4e-1e8d-4f4b-84d4-d642c4f63263) provádějí operace na datech v buňkách a používají se k výpočtu hodnoty inventáře v tomto příkladu. Tato tabulka použila vzorec ve sloupci Inventory Value k výpočtu hodnoty každé položky vynásobením množství pod záhlavím QTY a jeho nákladů buňkami pod záhlavím COST. Dvojité kliknutí nebo zvýraznění buňky zobrazí vzorec. Všimnete si, že vzorce začínají znakem rovná se, za kterým následuje výpočet nebo operace.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Můžeme použít další vzorec k sečtení všech hodnot ve sloupci Inventory Value, abychom získali jeho celkovou hodnotu. To by mohlo být vypočítáno přidáním každé buňky, ale to může být zdlouhavý úkol. Excel má [**funkce**](https://support.microsoft.com/en-us/office/sum-function-043e1c7d-7726-4e80-8f32-07b23e057f89), nebo předdefinované vzorce pro provádění výpočtů na hodnotách buněk. Funkce vyžadují argumenty, což jsou požadované hodnoty používané k provádění těchto výpočtů. Když funkce vyžadují více než jeden argument, musí být uvedeny v určitém pořadí, jinak funkce nemusí vypočítat správnou hodnotu. Tento příklad používá funkci SUM a používá hodnoty ve sloupci Inventory Value jako argument k sečtení celkové hodnoty uvedené pod řádkem 3, sloupec B (také označovaný jako B3).
|
|
|
|
|
|
## NoSQL
|
|
|
|
|
|
NoSQL je zastřešující termín pro různé způsoby ukládání nerelačních dat a může být interpretován jako "non-SQL", "nerelační" nebo "nejen SQL". Tyto typy databázových systémů lze rozdělit do 4 kategorií.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> Zdroj z [Michał Białecki Blog](https://www.michalbialecki.com/2018/03/18/azure-cosmos-db-key-value-database-cloud/)
|
|
|
|
|
|
[Databáze klíč-hodnota](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#keyvalue-data-stores) spojují unikátní klíče, což je unikátní identifikátor spojený s hodnotou. Tyto páry jsou ukládány pomocí [hash tabulky](https://www.hackerearth.com/practice/data-structures/hash-tables/basics-of-hash-tables/tutorial/) s vhodnou hashovací funkcí.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> Zdroj z [Microsoft](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/graph/graph-introduction#graph-database-by-example)
|
|
|
|
|
|
[Grafové databáze](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#graph-data-stores) popisují vztahy v datech a jsou reprezentovány jako kolekce uzlů a hran. Uzly představují entity, něco, co existuje v reálném světě, jako je student nebo bankovní výpis. Hrany představují vztah mezi dvěma entitami. Každý uzel a hrana mají vlastnosti, které poskytují další informace o každém uzlu a hraně.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[Sloupcová úložiště dat](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#columnar-data-stores) organizují data do sloupců a řádků podobně jako relační datová struktura, ale každý sloupec je rozdělen do skupin nazývaných rodina sloupců, kde všechna data pod jedním sloupcem jsou příbuzná a mohou být získána nebo změněna jako jedna jednotka.
|
|
|
|
|
|
### Úložiště dokumentů s Azure Cosmos DB
|
|
|
|
|
|
[Úložiště dokumentů](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#document-data-stores) staví na konceptu úložiště dat typu klíč-hodnota a skládá se ze série polí a objektů. Tato sekce prozkoumá databáze dokumentů pomocí emulátoru Cosmos DB.
|
|
|
|
|
|
Databáze Cosmos DB odpovídá definici "nejen SQL", kde dokumentová databáze Cosmos DB spoléhá na SQL pro dotazování dat. [Předchozí lekce](../05-relational-databases/README.md) o SQL pokrývá základy jazyka a některé z těchto dotazů budeme moci použít i na dokumentovou databázi zde. Budeme používat emulátor Cosmos DB, který nám umožní vytvořit a prozkoumat dokumentovou databázi lokálně na počítači. Více o emulátoru si přečtěte [zde](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/local-emulator?tabs=ssl-netstd21).
|
|
|
|
|
|
Dokument je kolekce polí a hodnot objektů, kde pole popisují, co hodnota objektu představuje. Níže je příklad dokumentu.
|
|
|
|
|
|
```json
|
|
|
{
|
|
|
"firstname": "Eva",
|
|
|
"age": 44,
|
|
|
"id": "8c74a315-aebf-4a16-bb38-2430a9896ce5",
|
|
|
"_rid": "bHwDAPQz8s0BAAAAAAAAAA==",
|
|
|
"_self": "dbs/bHwDAA==/colls/bHwDAPQz8s0=/docs/bHwDAPQz8s0BAAAAAAAAAA==/",
|
|
|
"_etag": "\"00000000-0000-0000-9f95-010a691e01d7\"",
|
|
|
"_attachments": "attachments/",
|
|
|
"_ts": 1630544034
|
|
|
}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Pole, která nás v tomto dokumentu zajímají, jsou: `firstname`, `id` a `age`. Zbytek polí s podtržítky byl vygenerován Cosmos DB.
|
|
|
|
|
|
#### Prozkoumávání dat pomocí emulátoru Cosmos DB
|
|
|
|
|
|
Emulátor si můžete stáhnout a nainstalovat [pro Windows zde](https://aka.ms/cosmosdb-emulator). Podívejte se na tuto [dokumentaci](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/local-emulator?tabs=ssl-netstd21#run-on-linux-macos) pro možnosti, jak spustit emulátor na macOS a Linuxu.
|
|
|
|
|
|
Emulátor spustí okno prohlížeče, kde pohled Explorer umožňuje prozkoumávat dokumenty.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Pokud postupujete podle návodu, klikněte na "Start with Sample", abyste vygenerovali ukázkovou databázi nazvanou SampleDB. Pokud rozbalíte SampleDB kliknutím na šipku, najdete kontejner nazvaný `Persons`. Kontejner obsahuje kolekci položek, což jsou dokumenty uvnitř kontejneru. Můžete prozkoumat čtyři jednotlivé dokumenty pod `Items`.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
#### Dotazování na dokumentová data pomocí emulátoru Cosmos DB
|
|
|
|
|
|
Můžeme také dotazovat na ukázková data kliknutím na tlačítko New SQL Query (druhé tlačítko zleva).
|
|
|
|
|
|
`SELECT * FROM c` vrátí všechny dokumenty v kontejneru. Přidejme klauzuli WHERE a najděme všechny osoby mladší 40 let.
|
|
|
|
|
|
`SELECT * FROM c where c.age < 40`
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Dotaz vrátí dva dokumenty, všimněte si, že hodnota age u každého dokumentu je menší než 40.
|
|
|
|
|
|
#### JSON a dokumenty
|
|
|
|
|
|
Pokud jste obeznámeni s JavaScript Object Notation (JSON), všimnete si, že dokumenty vypadají podobně jako JSON. V tomto adresáři je soubor `PersonsData.json` s více daty, která můžete nahrát do kontejneru Persons v emulátoru pomocí tlačítka `Upload Item`.
|
|
|
|
|
|
Ve většině případů mohou být data vrácená API, která vrací JSON, přímo přenesena a uložena v dokumentových databázích. Níže je další dokument, který představuje tweety z účtu Microsoft na Twitteru, získané pomocí Twitter API a následně vložené do Cosmos DB.
|
|
|
|
|
|
```json
|
|
|
{
|
|
|
"created_at": "2021-08-31T19:03:01.000Z",
|
|
|
"id": "1432780985872142341",
|
|
|
"text": "Blank slate. Like this tweet if you’ve ever painted in Microsoft Paint before. https://t.co/cFeEs8eOPK",
|
|
|
"_rid": "dhAmAIUsA4oHAAAAAAAAAA==",
|
|
|
"_self": "dbs/dhAmAA==/colls/dhAmAIUsA4o=/docs/dhAmAIUsA4oHAAAAAAAAAA==/",
|
|
|
"_etag": "\"00000000-0000-0000-9f84-a0958ad901d7\"",
|
|
|
"_attachments": "attachments/",
|
|
|
"_ts": 1630537000
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Pole, která nás v tomto dokumentu zajímají, jsou: `created_at`, `id` a `text`.
|
|
|
|
|
|
## 🚀 Výzva
|
|
|
|
|
|
V adresáři je soubor `TwitterData.json`, který můžete nahrát do databáze SampleDB. Doporučuje se, abyste jej přidali do samostatného kontejneru. To lze provést následujícím způsobem:
|
|
|
|
|
|
1. Klikněte na tlačítko New Container v pravém horním rohu
|
|
|
1. Vyberte existující databázi (SampleDB), vytvořte ID kontejneru
|
|
|
1. Nastavte klíč oddílu na `/id`
|
|
|
1. Klikněte na OK (ostatní informace v tomto pohledu můžete ignorovat, protože se jedná o malou datovou sadu běžící lokálně na vašem počítači)
|
|
|
1. Otevřete nový kontejner a nahrajte soubor Twitter Data pomocí tlačítka `Upload Item`
|
|
|
|
|
|
Zkuste spustit několik dotazů SELECT, abyste našli dokumenty, které mají Microsoft v poli text. Tip: zkuste použít [klíčové slovo LIKE](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/sql/sql-query-keywords#using-like-with-the--wildcard-character).
|
|
|
|
|
|
## [Kvíz po lekci](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/11)
|
|
|
|
|
|
## Přehled a samostudium
|
|
|
|
|
|
- Existují další formátování a funkce přidané do této tabulky, které tato lekce nepokrývá. Microsoft má [rozsáhlou knihovnu dokumentace a videí](https://support.microsoft.com/excel) o Excelu, pokud máte zájem se dozvědět více.
|
|
|
|
|
|
- Tato architektonická dokumentace podrobně popisuje charakteristiky různých typů nerelačních dat: [Nerelační data a NoSQL](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data)
|
|
|
|
|
|
- Cosmos DB je cloudová nerelační databáze, která může také ukládat různé typy NoSQL zmíněné v této lekci. Více o těchto typech se dozvíte v tomto [modulu Microsoft Learn o Cosmos DB](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/work-with-nosql-data-in-azure-cosmos-db/).
|
|
|
|
|
|
## Úkol
|
|
|
|
|
|
[Soda Profits](assignment.md)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
**Prohlášení**:
|
|
|
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Přestože se snažíme o přesnost, mějte na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu. |
