Data-Science-For-Beginners/translations/sk/2-Working-With-Data/05-relational-databases

Práca s dátami: Relačné databázy

Práca s dátami: Relačné databázy - Sketchnote od @nitya

Je pravdepodobné, že ste v minulosti používali tabuľkový procesor na ukladanie informácií. Mali ste sadu riadkov a stĺpcov, kde riadky obsahovali informácie (alebo dáta) a stĺpce opisovali tieto informácie (niekedy nazývané metadáta). Relačná databáza je postavená na tomto základnom princípe stĺpcov a riadkov v tabuľkách, čo vám umožňuje mať informácie rozložené do viacerých tabuliek. To vám umožňuje pracovať s komplexnejšími dátami, vyhnúť sa duplicite a mať flexibilitu pri skúmaní dát. Poďme preskúmať koncepty relačnej databázy.

Kvíz pred prednáškou

Všetko začína tabuľkami

Relačná databáza má vo svojom jadre tabuľky. Rovnako ako v tabuľkovom procesore, tabuľka je zbierka stĺpcov a riadkov. Riadok obsahuje dáta alebo informácie, s ktorými chceme pracovať, ako napríklad názov mesta alebo množstvo zrážok. Stĺpce opisujú dáta, ktoré uchovávajú.

Začnime našu analýzu vytvorením tabuľky na ukladanie informácií o mestách. Môžeme začať ich názvom a krajinou. Mohli by ste to uložiť do tabuľky nasledovne:

Mesto	Krajina
Tokio	Japonsko
Atlanta	Spojené štáty
Auckland	Nový Zéland

Všimnite si, že názvy stĺpcov mesto, krajina a populácia opisujú dáta, ktoré sa ukladajú, a každý riadok obsahuje informácie o jednom meste.

Nedostatky prístupu s jednou tabuľkou

Je pravdepodobné, že vyššie uvedená tabuľka vám pripadá relatívne známa. Začnime pridávať ďalšie dáta do našej rozvíjajúcej sa databázy - ročné zrážky (v milimetroch). Zameriame sa na roky 2018, 2019 a 2020. Ak by sme ich pridali pre Tokio, mohlo by to vyzerať takto:

Mesto	Krajina	Rok	Množstvo
Tokio	Japonsko	2020	1690
Tokio	Japonsko	2019	1874
Tokio	Japonsko	2018	1445

Čo si všímate na našej tabuľke? Môžete si všimnúť, že opakovane duplikujeme názov a krajinu mesta. To by mohlo zabrať dosť miesta na úložisku a je to vo veľkej miere zbytočné. Tokio má predsa len jeden názov, ktorý nás zaujíma.

Dobre, skúsme niečo iné. Pridajme nové stĺpce pre každý rok:

Mesto	Krajina	2018	2019	2020
Tokio	Japonsko	1445	1874	1690
Atlanta	Spojené štáty	1779	1111	1683
Auckland	Nový Zéland	1386	942	1176

Aj keď sa tým vyhneme duplicite riadkov, pridáva to niekoľko ďalších výziev. Museli by sme upraviť štruktúru našej tabuľky zakaždým, keď pribudne nový rok. Navyše, ako naše dáta rastú, mať roky ako stĺpce by sťažilo získavanie a výpočty hodnôt.

Preto potrebujeme viacero tabuliek a vzťahy. Rozdelením našich dát sa môžeme vyhnúť duplicite a mať väčšiu flexibilitu pri práci s dátami.

Koncepty vzťahov

Vráťme sa k našim dátam a určme, ako ich chceme rozdeliť. Vieme, že chceme uložiť názov a krajinu našich miest, takže to bude pravdepodobne najlepšie fungovať v jednej tabuľke.

Mesto	Krajina
Tokio	Japonsko
Atlanta	Spojené štáty
Auckland	Nový Zéland

Ale predtým, než vytvoríme ďalšiu tabuľku, musíme zistiť, ako odkazovať na každé mesto. Potrebujeme nejakú formu identifikátora, ID alebo (v technických databázových termínoch) primárny kľúč. Primárny kľúč je hodnota používaná na identifikáciu jedného konkrétneho riadku v tabuľke. Aj keď by to mohlo byť založené na samotnej hodnote (napríklad by sme mohli použiť názov mesta), takmer vždy by to malo byť číslo alebo iný identifikátor. Nechceme, aby sa ID niekedy zmenilo, pretože by to narušilo vzťah. Vo väčšine prípadov bude primárny kľúč alebo ID automaticky generované číslo.

✅ Primárny kľúč sa často skracuje ako PK

mestá

city_id	Mesto	Krajina
1	Tokio	Japonsko
2	Atlanta	Spojené štáty
3	Auckland	Nový Zéland

✅ Všimnite si, že počas tejto lekcie používame pojmy "id" a "primárny kľúč" zameniteľne. Koncepty tu platia aj pre DataFrames, ktoré budete skúmať neskôr. DataFrames nepoužívajú terminológiu "primárny kľúč", avšak všimnete si, že sa správajú veľmi podobne.

Keď sme vytvorili tabuľku miest, uložme zrážky. Namiesto duplicity úplných informácií o meste môžeme použiť ID. Mali by sme tiež zabezpečiť, aby novovytvorená tabuľka mala id stĺpec, pretože všetky tabuľky by mali mať ID alebo primárny kľúč.

zrážky

rainfall_id	city_id	Rok	Množstvo
1	1	2018	1445
2	1	2019	1874
3	1	2020	1690
4	2	2018	1779
5	2	2019	1111
6	2	2020	1683
7	3	2018	1386
8	3	2019	942
9	3	2020	1176

Všimnite si stĺpec city_id v novovytvorenej tabuľke zrážky. Tento stĺpec obsahuje hodnoty, ktoré odkazujú na ID v tabuľke mestá. V technických relačných dátových termínoch sa to nazýva cudzí kľúč; je to primárny kľúč z inej tabuľky. Môžete si to jednoducho predstaviť ako referenciu alebo ukazovateľ. city_id 1 odkazuje na Tokio.

[!NOTE] Cudzí kľúč sa často skracuje ako FK

Získavanie dát

Keď máme dáta rozdelené do dvoch tabuliek, možno vás zaujíma, ako ich získame. Ak používame relačnú databázu ako MySQL, SQL Server alebo Oracle, môžeme použiť jazyk nazývaný Structured Query Language alebo SQL. SQL (niekedy vyslovované ako "sequel") je štandardný jazyk používaný na získavanie a úpravu dát v relačnej databáze.

Na získanie dát používate príkaz SELECT. V jeho jadre vyberáte stĺpce, ktoré chcete vidieť z tabuľky, v ktorej sa nachádzajú. Ak by ste chceli zobraziť len názvy miest, mohli by ste použiť nasledujúce:

SELECT city
FROM cities;

-- Output:
-- Tokyo
-- Atlanta
-- Auckland

SELECT je miesto, kde uvádzate stĺpce, a FROM je miesto, kde uvádzate tabuľky.

[NOTE] Syntax SQL je nezávislá od veľkosti písmen, čo znamená, že select a SELECT znamenajú to isté. Avšak v závislosti od typu databázy, ktorú používate, môžu byť stĺpce a tabuľky citlivé na veľkosť písmen. Preto je najlepšou praxou vždy zaobchádzať so všetkým v programovaní, akoby to bolo citlivé na veľkosť písmen. Pri písaní SQL dotazov je bežnou konvenciou písať kľúčové slová veľkými písmenami.

Vyššie uvedený dotaz zobrazí všetky mestá. Predstavme si, že chceme zobraziť iba mestá na Novom Zélande. Potrebujeme nejakú formu filtra. SQL kľúčové slovo pre toto je WHERE, alebo "kde niečo je pravdivé".

SELECT city
FROM cities
WHERE country = 'New Zealand';

-- Output:
-- Auckland

Spájanie dát

Doteraz sme získavali dáta z jednej tabuľky. Teraz chceme spojiť dáta z tabuliek mestá a zrážky. Toto sa robí pomocou spájania. V podstate vytvoríte spojenie medzi dvoma tabuľkami a priradíte hodnoty zo stĺpca z každej tabuľky.

V našom príklade priradíme stĺpec city_id v tabuľke zrážky so stĺpcom city_id v tabuľke mestá. Týmto priradíme hodnotu zrážok k príslušnému mestu. Typ spojenia, ktoré vykonáme, sa nazýva vnútorné spojenie (inner join), čo znamená, že akékoľvek riadky, ktoré sa nezhodujú s ničím z druhej tabuľky, nebudú zobrazené. V našom prípade má každé mesto zrážky, takže všetko bude zobrazené.

Získajme zrážky za rok 2019 pre všetky naše mestá.

Budeme to robiť v krokoch. Prvým krokom je spojiť dáta dohromady označením stĺpcov pre spojenie - city_id, ako sme už spomenuli.

SELECT cities.city
    rainfall.amount
FROM cities
    INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id

Zvýraznili sme dva stĺpce, ktoré chceme, a fakt, že chceme spojiť tabuľky pomocou city_id. Teraz môžeme pridať príkaz WHERE, aby sme filtrovali iba rok 2019.

SELECT cities.city
    rainfall.amount
FROM cities
    INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id
WHERE rainfall.year = 2019

-- Output

-- city     | amount
-- -------- | ------
-- Tokyo    | 1874
-- Atlanta  | 1111
-- Auckland |  942

Zhrnutie

Relačné databázy sú založené na rozdelení informácií medzi viaceré tabuľky, ktoré sa potom spoja na zobrazenie a analýzu. To poskytuje vysoký stupeň flexibility na vykonávanie výpočtov a manipuláciu s dátami. Videli ste základné koncepty relačnej databázy a ako vykonať spojenie medzi dvoma tabuľkami.

🚀 Výzva

Na internete je dostupných množstvo relačných databáz. Môžete preskúmať dáta pomocou zručností, ktoré ste sa naučili vyššie.

Kvíz po prednáške

Kvíz po prednáške

Prehľad a samostatné štúdium

Na Microsoft Learn je k dispozícii niekoľko zdrojov, ktoré vám umožnia pokračovať v skúmaní SQL a konceptov relačných databáz.

• Popis konceptov relačných dát
• Začnite s dotazovaním pomocou Transact-SQL (Transact-SQL je verzia SQL)
• Obsah SQL na Microsoft Learn

Zadanie

Zadanie názov

---

Upozornenie:
Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.