|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "c182e87f9f80be7e7cdffc7b40bbfccf",
|
|
|
"translation_date": "2025-09-05T14:31:02+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 by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
|
|
## [Quiz przed wykładem](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/10)
|
|
|
|
|
|
Dane nie ograniczają się tylko do relacyjnych baz danych. Ta lekcja skupia 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 przy konfiguracji i rozpoczęciu pracy. W tej lekcji poznasz podstawowe elementy arkusza kalkulacyjnego, a także formuły i funkcje. Przykłady będą ilustrowane za pomocą Microsoft Excel, ale większość części i tematów będzie miała podobne nazwy i kroki w porównaniu do innych programów do obsługi arkuszy kalkulacyjnych.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Arkusz kalkulacyjny to plik, który będzie dostępny w systemie plików komputera, urządzenia lub w systemie plików opartym na chmurze. Samo oprogramowanie może być przeglądarkowe lub aplikacją, którą należy zainstalować na komputerze lub pobrać jako aplikację. W Excelu te pliki są również definiowane jako **zeszyty** i ta terminologia będzie używana w dalszej części lekcji.
|
|
|
|
|
|
Zeszyt zawiera jeden lub więcej **arkuszy**, z których każdy jest oznaczony zakładkami. W arkuszu 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.
|
|
|
|
|
|
Z tymi podstawowymi elementami zeszytu Excel, użyjemy przykładu z [Microsoft Templates](https://templates.office.com/) dotyczącego inwentarza, aby przejść przez dodatkowe części arkusza kalkulacyjnego.
|
|
|
|
|
|
### Zarządzanie inwentarzem
|
|
|
|
|
|
Plik arkusza kalkulacyjnego o nazwie "InventoryExample" to sformatowany arkusz kalkulacyjny przedmiotów 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.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Są przypadki, gdy wartość komórki zależy od wartości innych komórek, aby wygenerować swoją wartość. Arkusz Inventory List śledzi koszt każdego przedmiotu w inwentarzu, ale co jeśli musimy 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 obliczenia kosztu inwentarza w tym przykładzie. Ten arkusz kalkulacyjny użył formuły w kolumnie Inventory Value, aby obliczyć wartość każdego przedmiotu, mnożąc ilość pod nagłówkiem QTY przez koszty pod nagłówkiem COST. Podwójne kliknięcie lub podświetlenie 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 kolumny Inventory Value i uzyskać jej całkowitą wartość. Można to obliczyć, dodając każdą komórkę, aby wygenerować sumę, ale może to być 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 tych obliczeń. Gdy funkcje wymagają więcej niż jednego argumentu, muszą być wymienione w określonej kolejności, inaczej funkcja może nie obliczyć poprawnej wartości. W tym przykładzie użyto funkcji SUM, która wykorzystuje wartości z kolumny Inventory Value jako argument do dodania i wygenerowania sumy pod wierszem 3, kolumną B (znaną również jako B3).
|
|
|
|
|
|
## NoSQL
|
|
|
|
|
|
NoSQL to ogólny termin dla różnych sposobów przechowywania danych nierelacyjnych i może być interpretowany jako "non-SQL", "nierelacyjny" 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/)
|
|
|
|
|
|
[Klucz-wartość](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/non-relational-data#keyvalue-data-stores) to bazy danych, które łączą unikalne klucze, będące unikalnym identyfikatorem, 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 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 istniejącego w rzeczywistości, np. studenta lub wyciąg bankowy. Krawędzie reprezentują relacje między dwoma jednostkami. Każdy węzeł i krawędź mają właściwości, które dostarczają dodatkowych informacji o każdym węźle i krawędzi.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
[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 pod jedną kolumną 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 zbadamy bazy danych dokumentowe za pomocą emulatora Cosmos DB.
|
|
|
|
|
|
Baza danych Cosmos DB pasuje do definicji "Nie tylko SQL", gdzie baza danych dokumentowa Cosmos DB opiera się na SQL do zapytań o dane. [Poprzednia lekcja](../05-relational-databases/README.md) dotycząca SQL obejmuje podstawy języka, a tutaj będziemy mogli zastosować niektóre z tych samych zapytań do bazy danych dokumentowej. Użyjemy emulatora Cosmos DB, który pozwala na tworzenie i eksplorację bazy danych dokumentowej lokalnie na komputerze. Przeczytaj więcej o emulatorze [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 Windows tutaj](https://aka.ms/cosmosdb-emulator). Odnieś się do tej [dokumentacji](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/local-emulator?tabs=ssl-netstd21#run-on-linux-macos) w celu uzyskania opcji uruchomienia emulatora na macOS i Linux.
|
|
|
|
|
|
Emulator uruchamia okno przeglądarki, gdzie 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 `Items`.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
#### Zapytania o dane dokumentowe za pomocą emulatora Cosmos DB
|
|
|
|
|
|
Możemy również zapytać o przykładowe dane, klikając przycisk nowego zapytania SQL (drugi przycisk od lewej).
|
|
|
|
|
|
`SELECT * FROM c` zwraca wszystkie dokumenty w kontenerze. Dodajmy klauzulę where i znajdźmy wszystkich poniżej 40 roku życia.
|
|
|
|
|
|
`SELECT * FROM c where c.age < 40`
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Zapytanie zwraca dwa dokumenty, zauważ, że wartość 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 większą ilością danych, które możesz przesłać do kontenera Persons w emulatorze za pomocą przycisku `Upload Item`.
|
|
|
|
|
|
W większości przypadków API zwracające dane 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 nowego kontenera w prawym górnym rogu.
|
|
|
1. Wybierz istniejącą bazę danych (SampleDB), tworząc identyfikator kontenera.
|
|
|
1. Ustaw klucz partycji na `/id`.
|
|
|
1. Kliknij OK (możesz zignorować resztę informacji w tym widoku, ponieważ jest to mały zestaw danych uruchamiany lokalnie na twoim komputerze).
|
|
|
1. Otwórz nowy kontener i przesłaj plik Twitter Data za pomocą przycisku `Upload Item`.
|
|
|
|
|
|
Spróbuj uruchomić kilka zapytań SELECT, aby znaleźć dokumenty, które mają 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://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/11)
|
|
|
|
|
|
## Przegląd i samodzielna nauka
|
|
|
|
|
|
- W tym arkuszu kalkulacyjnym dodano dodatkowe formatowanie i funkcje, które nie są omawiane w tej lekcji. Microsoft posiada [dużą 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 oparta na chmurze 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 dokładamy wszelkich starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia. |
