History

leestott 7373a19c39 🌐 Update translations via Co-op Translator		2 weeks ago
..
README.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	2 weeks ago
assignment.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago

Práce s daty: Nerelační data


Práce s NoSQL daty - Sketchnote od @nitya

Kvíz před lekcí

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. V rámci listu jsou 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 zaměřený na inventář, abychom prošli některé 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 vygenerovala její hodnota. Tabulka Inventory List sleduje náklady na každou položku v inventáři, ale co když potřebujeme znát hodnotu celého inventáře? Vzorce provádějí operace na datech v buňkách a v tomto příkladu se používají k výpočtu hodnoty inventáře. Tato tabulka použila vzorec ve sloupci Inventory Value k výpočtu hodnoty každé položky násobením množství pod záhlavím QTY a nákladů pod záhlavím COST. Dvojité kliknutí nebo zvýraznění buňky zobrazí vzorec. Všimnete si, že vzorce začínají znakem rovná se, následovaným výpočtem nebo operací.

Můžeme použít další vzorec k sečtení všech hodnot ve sloupci Inventory Value, abychom získali celkovou hodnotu. To by mohlo být vypočítáno přidáním každé buňky, ale to může být zdlouhavý úkol. Excel má funkce, což jsou předdefinované vzorce pro provádění výpočtů na hodnotách buněk. Funkce vyžadují argumenty, což jsou požadované hodnoty pro provedení 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 pro sečtení, což generuje celkovou hodnotu uvedenou 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

Databáze klíč-hodnota spojují unikátní klíče, což je unikátní identifikátor spojený s hodnotou. Tyto páry jsou ukládány pomocí hashovací tabulky s vhodnou hashovací funkcí.

Zdroj z Microsoft

Grafové databáze 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 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 staví na konceptu úložiště 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 o SQL pokrývá základy jazyka a některé z těchto dotazů budeme moci použít i zde. Použijeme emulátor Cosmos DB, který nám umožní vytvořit a prozkoumat dokumentovou databázi lokálně na počítači. Více o emulátoru si přečtěte zde.

Dokument je kolekce polí a hodnot objektů, kde pole popisují, co hodnota objektu představuje. Níže je příklad dokumentu.

{
    "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. Podívejte se na tuto dokumentaci 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 data dokumentů 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 dalšími 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 databázích dokumentů. Níže je další dokument, který představuje tweety z účtu Microsoft na Twitteru, získané pomocí Twitter API a následně vložené do Cosmos DB.

{
    "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:

Klikněte na tlačítko New Container v pravém horním rohu
Vyberte existující databázi (SampleDB), vytvořte ID kontejneru
Nastavte klíč oddílu na /id
Klikněte na OK (ostatní informace v tomto pohledu můžete ignorovat, protože se jedná o malou datovou sadu běžící lokálně na vašem počítači)
Otevřete nový kontejner a nahrajte soubor Twitter Data pomocí tlačítka Upload Item

Zkuste spustit několik dotazů SELECT, abyste našli dokumenty, které mají slovo Microsoft v poli text. Tip: zkuste použít klíčové slovo LIKE.

Kvíz po lekci

Přehled a samostudium

Existují další formátování a funkce přidané do této tabulky, které tato lekce nepokrývá. Microsoft má rozsáhlou knihovnu dokumentace a videí o Excelu, pokud máte zájem se dozvědět více.
Tato architektonická dokumentace podrobně popisuje charakteristiky různých typů nerelačních dat: Nerelační data a NoSQL
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 Microsoft Learn modulu Cosmos DB

Úkol

Soda Profits

Prohlášení:
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad Co-op Translator. Ačkoli 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 žádné nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.

README.md Unescape Escape