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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
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"translation_date": "2025-09-06T06:53:29+00:00",
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"source_file": "2-Working-With-Data/06-non-relational/README.md",
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"language_code": "mo"
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}
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# 使用資料：非關聯式資料
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| 繪製的速記筆記](../../sketchnotes/06-NoSQL.png)|
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|:---:|
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|使用 NoSQL 資料 - _速記筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 提供_ |
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/10)
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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。
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## 試算表
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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名稱和步驟相似。
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試算表是一個檔案，可以在電腦、設備或基於雲端的檔案系統中存取。軟體本身可能是基於瀏覽器的，或者需要安裝在電腦上的應用程式，或下載為應用程式。在 Excel 中，這些檔案也被定義為 **工作簿**，本課程將使用此術語。
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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。
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了解了 Excel 工作簿的這些基本元素後，我們將使用 [Microsoft Templates](https://templates.office.com/) 中的範例，專注於庫存管理，來進一步了解試算表的其他部分。
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### 管理庫存
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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。
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有些情況下，儲存格的值依賴於其他儲存格的值來生成。在此範例中，Inventory List 試算表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**](https://support.microsoft.com/en-us/office/overview-of-formulas-34519a4e-1e8d-4f4b-84d4-d642c4f63263) 用於對儲存格資料執行操作，並在此範例中計算庫存的成本。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即可查看公式。您會注意到公式以等號開頭，後面是計算或操作。
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我們可以使用另一個公式將所有 Inventory Value 的值相加，來獲得其總價值。這可以通過逐一相加每個儲存格來計算，但這可能是一項繁瑣的任務。Excel 提供了 [**函數**](https://support.microsoft.com/en-us/office/sum-function-043e1c7d-7726-4e80-8f32-07b23e057f89)，即預定義的公式，用於對儲存格值進行計算。函數需要參數，即執行這些計算所需的值。如果函數需要多個參數，則需要按特定順序列出，否則函數可能無法計算正確的值。此範例使用 SUM 函數，並使用 Inventory Value 的值作為參數，生成列於第 3 行、第 B 列（也稱為 B3）的總值。
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## NoSQL
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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"。這類型的資料庫系統可以分為四種類型。
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> 來源：[Michał Białecki Blog](https://www.michalbialecki.com/2018/03/18/azure-cosmos-db-key-value-database-cloud/)
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[鍵值](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#keyvalue-data-stores) 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](https://www.hackerearth.com/practice/data-structures/hash-tables/basics-of-hash-tables/tutorial/) 和適當的哈希函數存儲。
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> 來源：[Microsoft](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/graph/graph-introduction#graph-database-by-example)
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[圖形](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#graph-data-stores) 資料庫描述資料中的關係，並以節點和邊的集合表示。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額外資訊。
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[列式](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#columnar-data-stores) 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是相關的，可以作為一個單元檢索和更改。
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### 使用 Azure Cosmos DB 的文件資料存儲
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[文件](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#document-data-stores) 資料存儲基於鍵值資料存儲的概念，由一系列欄位和物件組成。本節將使用 Cosmos DB 模擬器探索文件資料庫。
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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](../05-relational-databases/README.md) 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，它允許我們在電腦上本地創建和探索文件資料庫。更多關於模擬器的資訊請參閱[此處](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/local-emulator?tabs=ssl-netstd21)。
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文件是由欄位和物件值組成的集合，其中欄位描述物件值的含義。以下是一個文件範例。
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```json
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"firstname": "Eva",
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"age": 44,
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"id": "8c74a315-aebf-4a16-bb38-2430a9896ce5",
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"_rid": "bHwDAPQz8s0BAAAAAAAAAA==",
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"_self": "dbs/bHwDAA==/colls/bHwDAPQz8s0=/docs/bHwDAPQz8s0BAAAAAAAAAA==/",
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"_etag": "\"00000000-0000-0000-9f95-010a691e01d7\"",
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"_attachments": "attachments/",
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"_ts": 1630544034
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}
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```
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此文件中的主要欄位包括：`firstname`、`id` 和 `age`。其餘帶有下劃線的欄位是由 Cosmos DB 自動生成的。
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#### 使用 Cosmos DB 模擬器探索資料
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您可以[在此處下載並安裝 Windows 版模擬器](https://aka.ms/cosmosdb-emulator)。如果您使用 macOS 或 Linux，請參閱[此文件](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/local-emulator?tabs=ssl-netstd21#run-on-linux-macos)了解如何運行模擬器。
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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。
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如果您正在跟隨操作，請點擊 "Start with Sample" 生成一個名為 SampleDB 的範例資料庫。展開 SampleDB，您會看到一個名為 `Persons` 的容器。容器包含一系列項目，即容器內的文件。您可以探索 `Items` 下的四個單獨文件。
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#### 使用 Cosmos DB 模擬器查詢文件資料
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我們還可以通過點擊 "New SQL Query" 按鈕（左側第二個按鈕）來查詢範例資料。
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`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。
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`SELECT * FROM c where c.age < 40`
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查詢返回了兩個文件，注意每個文件的年齡值都小於 40。
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#### JSON 與文件
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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` 按鈕上傳到 Persons 容器。
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在大多數情況下，返回 JSON 資料的 API 可以直接轉移並存儲到文件資料庫中。以下是另一個文件範例，它表示從 Microsoft Twitter 帳戶檢索的推文，這些推文是通過 Twitter API 獲取後插入到 Cosmos DB 中的。
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```json
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{
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"created_at": "2021-08-31T19:03:01.000Z",
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"id": "1432780985872142341",
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"text": "Blank slate. Like this tweet if you’ve ever painted in Microsoft Paint before. https://t.co/cFeEs8eOPK",
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"_rid": "dhAmAIUsA4oHAAAAAAAAAA==",
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"_self": "dbs/dhAmAA==/colls/dhAmAIUsA4o=/docs/dhAmAIUsA4oHAAAAAAAAAA==/",
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"_etag": "\"00000000-0000-0000-9f84-a0958ad901d7\"",
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"_attachments": "attachments/",
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"_ts": 1630537000
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```
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此文件中的主要欄位包括：`created_at`、`id` 和 `text`。
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## 🚀 挑戰
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目錄中有一個 `TwitterData.json` 檔案，您可以上傳到 SampleDB 資料庫。建議您將其添加到一個單獨的容器中。操作步驟如下：
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1. 點擊右上角的 "New Container" 按鈕
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1. 選擇現有資料庫 (SampleDB)，為容器創建一個容器 ID
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1. 將分區鍵設置為 `/id`
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1. 點擊 OK（可以忽略此視圖中的其他資訊，因為這是一個小型資料集，運行於您的本地機器）
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1. 打開新容器，使用 `Upload Item` 按鈕上傳 Twitter Data 檔案
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嘗試運行一些 SELECT 查詢，查找 `text` 欄位中包含 Microsoft 的文件。提示：嘗試使用 [LIKE 關鍵字](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/sql/sql-query-keywords#using-like-with-the--wildcard-character)。
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## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/11)
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## 回顧與自學
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- 試算表中還有一些額外的格式和功能，本課程未涵蓋。如果您有興趣了解更多，Microsoft 提供了[大量的 Excel 文件和影片](https://support.microsoft.com/excel)。
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- 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](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data)。
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- Cosmos DB 是一個基於雲端的非關聯式資料庫，也可以存儲本課程中提到的不同 NoSQL 類型。了解更多請參閱此 [Cosmos DB Microsoft Learn 模組](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/work-with-nosql-data-in-azure-cosmos-db/)。
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## 作業
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[Soda Profits](assignment.md)
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**免責聲明**：
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本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。 |
