|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "32ddfef8121650f2ca2f3416fd283c37",
|
|
|
"translation_date": "2025-08-24T21:12:03+00:00",
|
|
|
"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
|
|
|
"language_code": "pl"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# Praca z danymi: Dane nierelacyjne
|
|
|
|
|
|
| ](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|
|
|
|
|:---:|
|
|
|
|Praca z danymi NoSQL - _Sketchnote autorstwa [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
|
|
## [Quiz przed wykładem](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/10)
|
|
|
|
|
|
Dane nie ograniczają się tylko do relacyjnych baz danych. Ta lekcja koncentruje się na danych nierelacyjnych i obejmuje podstawy arkuszy kalkulacyjnych oraz NoSQL.
|
|
|
|
|
|
## Arkusze kalkulacyjne
|
|
|
|
|
|
Arkusze kalkulacyjne są popularnym sposobem przechowywania i eksploracji danych, ponieważ wymagają mniej pracy na etapie konfiguracji i rozpoczęcia pracy. W tej lekcji poznasz podstawowe elementy arkusza kalkulacyjnego, a także formuły i funkcje. Przykłady zostaną zilustrowane za pomocą Microsoft Excel, ale większość elementów i tematów będzie miała podobne nazwy i kroki w porównaniu z innym oprogramowaniem do obsługi arkuszy kalkulacyjnych.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Arkusz kalkulacyjny to plik, który będzie dostępny w systemie plików komputera, urządzenia lub w chmurowym systemie plików. Samo oprogramowanie może być przeglądarkowe lub aplikacją, którą należy zainstalować na komputerze lub pobrać jako aplikację. W Excelu te pliki są również definiowane jako **skoroszyty**, i to określenie będzie używane w dalszej części tej lekcji.
|
|
|
|
|
|
Skoroszyt zawiera jeden lub więcej **arkuszy**, z których każdy jest oznaczony zakładkami. W obrębie arkusza znajdują się prostokąty zwane **komórkami**, które zawierają właściwe dane. Komórka to przecięcie wiersza i kolumny, gdzie kolumny są oznaczone literami alfabetu, a wiersze numerami. Niektóre arkusze kalkulacyjne zawierają nagłówki w pierwszych kilku wierszach, które opisują dane w komórce.
|
|
|
|
|
|
Mając te podstawowe elementy skoroszytu Excel, wykorzystamy przykład z [Microsoft Templates](https://templates.office.com/) dotyczący inwentarza, aby przejść przez dodatkowe elementy arkusza kalkulacyjnego.
|
|
|
|
|
|
### Zarządzanie inwentarzem
|
|
|
|
|
|
Plik arkusza kalkulacyjnego o nazwie "InventoryExample" to sformatowany arkusz zawierający przedmioty w inwentarzu, który zawiera trzy arkusze, gdzie zakładki są oznaczone jako "Inventory List", "Inventory Pick List" i "Bin Lookup". Wiersz 4 arkusza Inventory List to nagłówek, który opisuje wartość każdej komórki w kolumnie nagłówka.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Zdarzają się sytuacje, w których wartość komórki zależy od wartości innych komórek. Arkusz Inventory List śledzi koszt każdego przedmiotu w inwentarzu, ale co jeśli chcemy znać wartość całego inwentarza? [**Formuły**](https://support.microsoft.com/en-us/office/overview-of-formulas-34519a4e-1e8d-4f4b-84d4-d642c4f63263) wykonują operacje na danych w komórkach i są używane do obliczania kosztu inwentarza w tym przykładzie. W tym arkuszu użyto formuły w kolumnie Inventory Value, aby obliczyć wartość każdego przedmiotu, mnożąc ilość w kolumnie QTY przez koszt w kolumnie COST. Podwójne kliknięcie lub zaznaczenie komórki pokaże formułę. Zauważysz, że formuły zaczynają się od znaku równości, po którym następuje obliczenie lub operacja.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Możemy użyć innej formuły, aby dodać wszystkie wartości z kolumny Inventory Value i uzyskać ich sumę. Można to obliczyć, dodając każdą komórkę, ale byłoby to żmudne zadanie. Excel posiada [**funkcje**](https://support.microsoft.com/en-us/office/sum-function-043e1c7d-7726-4e80-8f32-07b23e057f89), czyli predefiniowane formuły do wykonywania obliczeń na wartościach komórek. Funkcje wymagają argumentów, czyli wartości potrzebnych do wykonania obliczeń. Gdy funkcje wymagają więcej niż jednego argumentu, muszą być one podane w określonej kolejności, w przeciwnym razie funkcja może nie obliczyć poprawnej wartości. W tym przykładzie użyto funkcji SUM, która wykorzystuje wartości z kolumny Inventory Value jako argument, aby obliczyć sumę podaną w wierszu 3, kolumnie B (również określanej jako B3).
|
|
|
|
|
|
## NoSQL
|
|
|
|
|
|
NoSQL to ogólny termin obejmujący różne sposoby przechowywania danych nierelacyjnych i może być interpretowany jako "non-SQL", "nierelacyjne" lub "nie tylko SQL". Tego typu systemy baz danych można podzielić na 4 kategorie.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> Źródło: [Blog Michała Białeckiego](https://www.michalbialecki.com/2018/03/18/azure-cosmos-db-key-value-database-cloud/)
|
|
|
|
|
|
Bazy danych [klucz-wartość](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#keyvalue-data-stores) łączą unikalne klucze, które są unikalnym identyfikatorem powiązanym z wartością. Te pary są przechowywane za pomocą [tablicy mieszającej](https://www.hackerearth.com/practice/data-structures/hash-tables/basics-of-hash-tables/tutorial/) z odpowiednią funkcją mieszającą.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> Źródło: [Microsoft](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/graph/graph-introduction#graph-database-by-example)
|
|
|
|
|
|
Bazy danych [grafowe](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#graph-data-stores) opisują relacje w danych i są reprezentowane jako zbiór węzłów i krawędzi. Węzeł reprezentuje jednostkę, coś, co istnieje w rzeczywistości, na przykład studenta lub wyciąg bankowy. Krawędzie reprezentują relacje między dwiema jednostkami. Każdy węzeł i krawędź mają właściwości, które dostarczają dodatkowych informacji o węzłach i krawędziach.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Bazy danych [kolumnowe](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#columnar-data-stores) organizują dane w kolumny i wiersze, podobnie jak struktura relacyjna, ale każda kolumna jest podzielona na grupy zwane rodzinami kolumn, gdzie wszystkie dane w jednej kolumnie są powiązane i mogą być pobierane oraz zmieniane jako jedna jednostka.
|
|
|
|
|
|
### Bazy danych dokumentowe z Azure Cosmos DB
|
|
|
|
|
|
Bazy danych [dokumentowe](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#document-data-stores) opierają się na koncepcji bazy danych klucz-wartość i składają się z serii pól i obiektów. W tej sekcji przyjrzymy się bazom danych dokumentowych za pomocą emulatora Cosmos DB.
|
|
|
|
|
|
Baza danych Cosmos DB spełnia definicję "Nie tylko SQL", ponieważ baza dokumentowa Cosmos DB wykorzystuje SQL do zapytań o dane. [Poprzednia lekcja](../05-relational-databases/README.md) dotycząca SQL obejmuje podstawy tego języka, a tutaj będziemy mogli zastosować niektóre z tych samych zapytań w bazie dokumentowej. Użyjemy emulatora Cosmos DB, który pozwala na tworzenie i eksplorację bazy dokumentowej lokalnie na komputerze. Więcej informacji o emulatorze znajdziesz [tutaj](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/local-emulator?tabs=ssl-netstd21).
|
|
|
|
|
|
Dokument to zbiór pól i wartości obiektów, gdzie pola opisują, co reprezentuje wartość obiektu. Poniżej znajduje się przykład 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
|
|
|
}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Pola, które nas interesują w tym dokumencie, to: `firstname`, `id` i `age`. Pozostałe pola z podkreśleniami zostały wygenerowane przez Cosmos DB.
|
|
|
|
|
|
#### Eksploracja danych za pomocą emulatora Cosmos DB
|
|
|
|
|
|
Możesz pobrać i zainstalować emulator [dla systemu Windows tutaj](https://aka.ms/cosmosdb-emulator). Zapoznaj się z tą [dokumentacją](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/local-emulator?tabs=ssl-netstd21#run-on-linux-macos), aby dowiedzieć się, jak uruchomić emulator na macOS i Linux.
|
|
|
|
|
|
Emulator uruchamia okno przeglądarki, w którym widok Explorer pozwala na eksplorację dokumentów.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Jeśli podążasz za instrukcjami, kliknij "Start with Sample", aby wygenerować przykładową bazę danych o nazwie SampleDB. Jeśli rozwiniesz SampleDB, klikając strzałkę, znajdziesz kontener o nazwie `Persons`. Kontener przechowuje kolekcję elementów, które są dokumentami w kontenerze. Możesz eksplorować cztery indywidualne dokumenty w sekcji `Items`.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
#### Zapytania o dane dokumentowe za pomocą emulatora Cosmos DB
|
|
|
|
|
|
Możemy również wykonywać zapytania o przykładowe dane, klikając przycisk "New SQL Query" (drugi przycisk od lewej).
|
|
|
|
|
|
`SELECT * FROM c` zwraca wszystkie dokumenty w kontenerze. Dodajmy klauzulę WHERE, aby znaleźć wszystkich, którzy mają mniej niż 40 lat.
|
|
|
|
|
|
`SELECT * FROM c where c.age < 40`
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Zapytanie zwraca dwa dokumenty, zauważ, że wartość pola age dla każdego dokumentu jest mniejsza niż 40.
|
|
|
|
|
|
#### JSON i dokumenty
|
|
|
|
|
|
Jeśli znasz JavaScript Object Notation (JSON), zauważysz, że dokumenty wyglądają podobnie do JSON. W tym katalogu znajduje się plik `PersonsData.json` z dodatkowymi danymi, które możesz przesłać do kontenera Persons w emulatorze za pomocą przycisku `Upload Item`.
|
|
|
|
|
|
W większości przypadków API zwracające dane w formacie JSON mogą być bezpośrednio przeniesione i przechowywane w bazach danych dokumentowych. Poniżej znajduje się kolejny dokument, który reprezentuje tweety z konta Microsoft na Twitterze, pobrane za pomocą API Twittera, a następnie wstawione 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
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Pola, które nas interesują w tym dokumencie, to: `created_at`, `id` i `text`.
|
|
|
|
|
|
## 🚀 Wyzwanie
|
|
|
|
|
|
W katalogu znajduje się plik `TwitterData.json`, który możesz przesłać do bazy danych SampleDB. Zaleca się dodanie go do osobnego kontenera. Można to zrobić, wykonując następujące kroki:
|
|
|
|
|
|
1. Kliknij przycisk "New Container" w prawym górnym rogu.
|
|
|
2. Wybierz istniejącą bazę danych (SampleDB), utwórz identyfikator kontenera.
|
|
|
3. Ustaw klucz partycji na `/id`.
|
|
|
4. Kliknij OK (możesz zignorować resztę informacji w tym widoku, ponieważ jest to mały zbiór danych uruchamiany lokalnie na Twoim komputerze).
|
|
|
5. Otwórz nowy kontener i prześlij plik Twitter Data za pomocą przycisku `Upload Item`.
|
|
|
|
|
|
Spróbuj wykonać kilka zapytań SELECT, aby znaleźć dokumenty zawierające słowo "Microsoft" w polu text. Wskazówka: spróbuj użyć [słowa kluczowego LIKE](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/sql/sql-query-keywords#using-like-with-the--wildcard-character).
|
|
|
|
|
|
## [Quiz po wykładzie](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/11)
|
|
|
|
|
|
## Przegląd i samodzielna nauka
|
|
|
|
|
|
- W tym arkuszu kalkulacyjnym dodano dodatkowe formatowanie i funkcje, które nie zostały omówione w tej lekcji. Microsoft posiada [obszerną bibliotekę dokumentacji i filmów](https://support.microsoft.com/excel) na temat Excela, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej.
|
|
|
|
|
|
- Ta dokumentacja architektoniczna szczegółowo opisuje cechy różnych typów danych nierelacyjnych: [Dane nierelacyjne i NoSQL](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data).
|
|
|
|
|
|
- Cosmos DB to chmurowa baza danych nierelacyjnych, która może również przechowywać różne typy NoSQL wspomniane w tej lekcji. Dowiedz się więcej o tych typach w tym [module Microsoft Learn dotyczącym Cosmos DB](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/work-with-nosql-data-in-azure-cosmos-db/).
|
|
|
|
|
|
## Zadanie
|
|
|
|
|
|
[Soda Profits](assignment.md)
|
|
|
|
|
|
**Zastrzeżenie**:
|
|
|
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. |
