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使用資料：非關聯式資料


使用 NoSQL 資料 - 速記筆記由 @nitya 繪製

課前測驗

資料並不限於關聯式資料庫。本課程聚焦於非關聯式資料，並將涵蓋試算表和 NoSQL 的基礎知識。

試算表

試算表是一種流行的資料存儲和探索方式，因為它需要較少的設置工作即可開始使用。在本課程中，您將學習試算表的基本組成部分，以及公式和函數。範例將以 Microsoft Excel 為例，但大多數部分和主題在其他試算表軟體中都有類似的名稱和步驟。

試算表是一個檔案，可以在電腦、設備或基於雲的檔案系統中訪問。軟體本身可能是基於瀏覽器的，或者需要安裝在電腦上或下載為應用程式。在 Excel 中，這些檔案也被定義為 工作簿，本課程將使用這個術語。

工作簿包含一個或多個 工作表，每個工作表都以標籤命名。在工作表中有稱為 儲存格 的矩形，這些儲存格包含實際的資料。儲存格是行和列的交叉點，其中列以字母標記，行以數字標記。一些試算表會在前幾行中包含標題，以描述儲存格中的資料。

基於 Excel 工作簿的這些基本元素，我們將使用 Microsoft Templates 中的一個專注於庫存的範例來演示試算表的一些其他部分。

管理庫存

名為 "InventoryExample" 的試算表檔案是一個格式化的庫存項目試算表，包含三個工作表，標籤分別為 "Inventory List"、"Inventory Pick List" 和 "Bin Lookup"。Inventory List 工作表的第 4 行是標題，描述了標題列中每個儲存格的值。

有些情況下，儲存格的值依賴於其他儲存格的值來生成。在庫存清單試算表中，我們追蹤庫存中每個項目的成本，但如果我們需要知道整個庫存的價值呢？公式用於對儲存格資料執行操作，並在此範例中用於計算庫存的成本。此試算表在 Inventory Value 列中使用公式，通過將 QTY 標題下的數量與 COST 標題下的成本相乘來計算每個項目的價值。雙擊或高亮顯示儲存格將顯示公式。您會注意到公式以等號開頭，後面是計算或操作。

我們可以使用另一個公式將所有 Inventory Value 的值相加以獲得其總價值。這可以通過逐一添加每個儲存格來計算總和，但這可能是一項繁瑣的任務。Excel 提供了函數，即預定義的公式，用於對儲存格值進行計算。函數需要參數，即執行計算所需的值。當函數需要多個參數時，它們需要按特定順序列出，否則函數可能無法計算正確的值。本範例使用 SUM 函數，並使用 Inventory Value 的值作為參數來生成列於第 3 行、第 B 列（也稱為 B3）的總和。

NoSQL

NoSQL 是一個涵蓋非關聯式資料存儲方式的術語，可以解釋為 "非 SQL"、"非關聯式" 或 "不僅僅是 SQL"。這些類型的資料庫系統可以分為四種類型。

來源：Michał Białecki Blog

鍵值資料庫將唯一鍵（唯一識別符）與值配對。這些配對使用哈希表和適當的哈希函數存儲。

來源：Microsoft

圖形資料庫描述資料中的關係，並表示為節點和邊的集合。節點表示實體，即現實世界中存在的事物，例如學生或銀行對帳單。邊表示兩個實體之間的關係。每個節點和邊都有屬性，提供有關節點和邊的附加資訊。

列式資料存儲將資料組織為列和行，類似於關聯式資料結構，但每列被分為稱為列族的群組，其中一列下的所有資料都是相關的，可以作為一個單元檢索和更改。

使用 Azure Cosmos DB 的文件資料存儲

文件資料存儲基於鍵值資料存儲的概念，由一系列字段和物件組成。本節將使用 Cosmos DB 模擬器探索文件資料庫。

Cosmos DB 資料庫符合 "不僅僅是 SQL" 的定義，其中 Cosmos DB 的文件資料庫依賴 SQL 來查詢資料。前一課程涵蓋了 SQL 的基礎知識，我們將能夠在此處將一些相同的查詢應用於文件資料庫。我們將使用 Cosmos DB 模擬器，該模擬器允許我們在電腦上本地創建和探索文件資料庫。閱讀更多關於模擬器的資訊此處。

文件是字段和物件值的集合，其中字段描述物件值代表的內容。以下是一個文件範例。

{
    "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
}

此文件中的關鍵字段包括：firstname、id 和 age。其餘帶有下劃線的字段是由 Cosmos DB 生成的。

使用 Cosmos DB 模擬器探索資料

您可以在此處下載並安裝 Windows 版模擬器。有關如何在 macOS 和 Linux 上運行模擬器的選項，請參考此文件。

模擬器啟動後會打開一個瀏覽器窗口，其中的 Explorer 視圖允許您探索文件。

如果您正在跟隨操作，請點擊 "Start with Sample" 以生成名為 SampleDB 的示例資料庫。如果通過點擊箭頭展開 SampleDB，您會找到一個名為 Persons 的容器，容器包含一系列項目，即容器中的文件。您可以探索 Items 下的四個單獨文件。

使用 Cosmos DB 模擬器查詢文件資料

我們還可以通過點擊 "New SQL Query" 按鈕（第二個按鈕）來查詢示例資料。

SELECT * FROM c 返回容器中的所有文件。讓我們添加一個 where 子句，查找年齡小於 40 的人。

SELECT * FROM c where c.age < 40

查詢返回了兩個文件，注意每個文件的年齡值都小於 40。

JSON 與文件

如果您熟悉 JavaScript Object Notation (JSON)，您會注意到文件看起來與 JSON 類似。此目錄中有一個 PersonsData.json 檔案，包含更多資料，您可以通過模擬器中的 Upload Item 按鈕將其上傳到 Persons 容器。

在大多數情況下，返回 JSON 資料的 API 可以直接轉移並存儲在文件資料庫中。以下是另一個文件，它表示從 Microsoft Twitter 帳戶檢索的推文，該推文使用 Twitter API 獲取，然後插入到 Cosmos DB 中。

{
    "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

此文件中的關鍵字段包括：created_at、id 和 text。

🚀 挑戰

目錄中有一個 TwitterData.json 檔案，您可以將其上傳到 SampleDB 資料庫。建議您將其添加到單獨的容器中。這可以通過以下步驟完成：

點擊右上角的 "New Container" 按鈕
選擇現有資料庫 (SampleDB)，為容器創建一個容器 ID
將分區鍵設置為 /id
點擊 OK（您可以忽略此視圖中的其他資訊，因為這是一個在本地運行的小型資料集）
打開您的新容器，並使用 Upload Item 按鈕上傳 Twitter Data 檔案

嘗試運行一些 SELECT 查詢，查找 text 字段中包含 Microsoft 的文件。提示：嘗試使用 LIKE 關鍵字。

課後測驗

回顧與自學

該試算表中添加了一些本課程未涵蓋的額外格式和功能。如果您有興趣了解更多，Microsoft 提供了大量的 Excel 文件和影片。
此架構文件詳細說明了不同類型非關聯式資料的特徵：非關聯式資料與 NoSQL。
Cosmos DB 是一個基於雲的非關聯式資料庫，也可以存儲本課程中提到的不同 NoSQL 類型。了解更多這些類型的資訊，請參考 Cosmos DB Microsoft Learn 模組。

作業

Soda Profits

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