You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
195 lines
10 KiB
195 lines
10 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "9399d7b4767e75068f95ce5c660b285c",
|
|
"translation_date": "2025-09-05T17:08:07+00:00",
|
|
"source_file": "2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md",
|
|
"language_code": "sw"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Kufanya Kazi na Data: Hifadhidata za Kihusiano
|
|
|
|
| ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|
|
|
|:---:|
|
|
| Kufanya Kazi na Data: Hifadhidata za Kihusiano - _Sketchnote na [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
Inawezekana umewahi kutumia lahajedwali hapo awali kuhifadhi taarifa. Ulikuwa na seti ya safu na nguzo, ambapo safu zilikuwa na taarifa (au data), na nguzo zilielezea taarifa hiyo (wakati mwingine huitwa metadata). Hifadhidata ya kihusiano inajengwa juu ya kanuni hii ya msingi ya nguzo na safu katika jedwali, ikikuruhusu kuwa na taarifa iliyosambazwa katika majedwali mengi. Hii inakuruhusu kufanya kazi na data ngumu zaidi, kuepuka kurudia, na kuwa na urahisi katika jinsi unavyotafuta data. Hebu tuchunguze dhana za hifadhidata ya kihusiano.
|
|
|
|
## [Jaribio la kabla ya somo](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/8)
|
|
|
|
## Yote huanza na majedwali
|
|
|
|
Hifadhidata ya kihusiano ina majedwali kama msingi wake. Kama ilivyo kwenye lahajedwali, jedwali ni mkusanyiko wa nguzo na safu. Safu ina data au taarifa tunayotaka kufanya kazi nayo, kama jina la jiji au kiasi cha mvua. Nguzo zinaelezea data wanayohifadhi.
|
|
|
|
Hebu tuanze uchunguzi wetu kwa kuunda jedwali la kuhifadhi taarifa kuhusu miji. Tunaweza kuanza na majina yao na nchi. Unaweza kuhifadhi hii katika jedwali kama ifuatavyo:
|
|
|
|
| Jiji | Nchi |
|
|
| -------- | ------------- |
|
|
| Tokyo | Japani |
|
|
| Atlanta | Marekani |
|
|
| Auckland | New Zealand |
|
|
|
|
Angalia majina ya nguzo **jiji**, **nchi**, na **idadi ya watu** yanavyoelezea data inayohifadhiwa, na kila safu ina taarifa kuhusu jiji moja.
|
|
|
|
## Mapungufu ya mbinu ya jedwali moja
|
|
|
|
Inawezekana, jedwali hapo juu linaonekana kuwa la kawaida kwako. Hebu tuanze kuongeza data ya ziada kwenye hifadhidata yetu inayokua - mvua ya kila mwaka (katika milimita). Tutazingatia miaka ya 2018, 2019, na 2020. Ikiwa tungeiongeza kwa Tokyo, inaweza kuonekana kama hii:
|
|
|
|
| Jiji | Nchi | Mwaka | Kiasi |
|
|
| ----- | ------ | ----- | ------ |
|
|
| Tokyo | Japani | 2020 | 1690 |
|
|
| Tokyo | Japani | 2019 | 1874 |
|
|
| Tokyo | Japani | 2018 | 1445 |
|
|
|
|
Unaona nini kuhusu jedwali letu? Unaweza kugundua tunarudia jina na nchi ya jiji mara kwa mara. Hii inaweza kuchukua nafasi nyingi za kuhifadhi, na kwa kiasi kikubwa si lazima kuwa na nakala nyingi. Baada ya yote, Tokyo lina jina moja tu tunalovutiwa nalo.
|
|
|
|
Sawa, hebu tujaribu kitu kingine. Hebu tuongeze nguzo mpya kwa kila mwaka:
|
|
|
|
| Jiji | Nchi | 2018 | 2019 | 2020 |
|
|
| -------- | ------------- | ---- | ---- | ---- |
|
|
| Tokyo | Japani | 1445 | 1874 | 1690 |
|
|
| Atlanta | Marekani | 1779 | 1111 | 1683 |
|
|
| Auckland | New Zealand | 1386 | 942 | 1176 |
|
|
|
|
Ingawa hii inazuia kurudia safu, inaongeza changamoto nyingine. Tunahitaji kubadilisha muundo wa jedwali letu kila mara kuna mwaka mpya. Aidha, data yetu inavyokua, kuwa na miaka kama nguzo itafanya iwe ngumu zaidi kupata na kuhesabu thamani.
|
|
|
|
Hii ndiyo sababu tunahitaji majedwali mengi na mahusiano. Kwa kugawanya data yetu tunaweza kuepuka kurudia na kuwa na urahisi zaidi katika jinsi tunavyofanya kazi na data yetu.
|
|
|
|
## Dhana za mahusiano
|
|
|
|
Hebu turudi kwenye data yetu na kuamua jinsi tunavyotaka kuigawanya. Tunajua tunataka kuhifadhi jina na nchi za miji yetu, kwa hivyo hii itafanya kazi vizuri zaidi katika jedwali moja.
|
|
|
|
| Jiji | Nchi |
|
|
| -------- | ------------- |
|
|
| Tokyo | Japani |
|
|
| Atlanta | Marekani |
|
|
| Auckland | New Zealand |
|
|
|
|
Lakini kabla ya kuunda jedwali linalofuata, tunahitaji kujua jinsi ya kurejelea kila jiji. Tunahitaji aina fulani ya kitambulisho, ID au (katika istilahi za hifadhidata za kiufundi) funguo kuu. Funguo kuu ni thamani inayotumika kutambua safu moja maalum katika jedwali. Ingawa hii inaweza kutegemea thamani yenyewe (tunaweza kutumia jina la jiji, kwa mfano), inapaswa kuwa namba au kitambulisho kingine. Hatutaki ID ibadilike kwani ingeweza kuvunja uhusiano. Utakuta katika hali nyingi funguo kuu au ID itakuwa namba inayozalishwa kiotomatiki.
|
|
|
|
> ✅ Funguo kuu mara nyingi hufupishwa kama PK
|
|
|
|
### miji
|
|
|
|
| city_id | Jiji | Nchi |
|
|
| ------- | -------- | ------------- |
|
|
| 1 | Tokyo | Japani |
|
|
| 2 | Atlanta | Marekani |
|
|
| 3 | Auckland | New Zealand |
|
|
|
|
> ✅ Utagundua tunatumia maneno "id" na "funguo kuu" kwa kubadilishana wakati wa somo hili. Dhana hizi zinatumika kwa DataFrames, ambazo utachunguza baadaye. DataFrames hazitumii istilahi ya "funguo kuu", hata hivyo utagundua zinatenda kwa njia sawa.
|
|
|
|
Kwa jedwali letu la miji kuundwa, hebu tuhifadhi mvua. Badala ya kurudia taarifa kamili kuhusu jiji, tunaweza kutumia ID. Tunapaswa pia kuhakikisha jedwali jipya lililoundwa lina safu ya *id*, kwani majedwali yote yanapaswa kuwa na ID au funguo kuu.
|
|
|
|
### mvua
|
|
|
|
| rainfall_id | city_id | Mwaka | Kiasi |
|
|
| ----------- | ------- | ----- | ------ |
|
|
| 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 |
|
|
|
|
Angalia safu ya **city_id** ndani ya jedwali jipya la **mvua**. Safu hii ina thamani zinazorejelea ID katika jedwali la **miji**. Katika istilahi za kiufundi za data za kihusiano, hii inaitwa **funguo za kigeni**; ni funguo kuu kutoka jedwali lingine. Unaweza kufikiria tu kama rejeleo au pointer. **city_id** 1 inarejelea Tokyo.
|
|
|
|
> [!NOTE] Funguo za kigeni mara nyingi hufupishwa kama FK
|
|
|
|
## Kupata data
|
|
|
|
Kwa data yetu kugawanywa katika majedwali mawili, unaweza kuwa unajiuliza jinsi tunavyopata. Ikiwa tunatumia hifadhidata ya kihusiano kama MySQL, SQL Server au Oracle, tunaweza kutumia lugha inayoitwa Structured Query Language au SQL. SQL (wakati mwingine hutamkwa "sequel") ni lugha ya kawaida inayotumika kupata na kurekebisha data katika hifadhidata ya kihusiano.
|
|
|
|
Ili kupata data unatumia amri `SELECT`. Kwa msingi wake, unachagua nguzo unazotaka kuona kutoka kwenye jedwali zinapopatikana. Ikiwa ungependa kuonyesha majina ya miji pekee, unaweza kutumia yafuatayo:
|
|
|
|
```sql
|
|
SELECT city
|
|
FROM cities;
|
|
|
|
-- Output:
|
|
-- Tokyo
|
|
-- Atlanta
|
|
-- Auckland
|
|
```
|
|
|
|
`SELECT` ni pale unapoorodhesha nguzo, na `FROM` ni pale unapoorodhesha majedwali.
|
|
|
|
> [NOTE] Sintaksia ya SQL haibagui herufi kubwa na ndogo, ikimaanisha `select` na `SELECT` ni sawa. Hata hivyo, kulingana na aina ya hifadhidata unayotumia, nguzo na majedwali yanaweza kuwa na herufi kubwa na ndogo. Kwa hivyo, ni mazoea bora kila mara kutibu kila kitu katika programu kama kinachobagua herufi kubwa na ndogo. Wakati wa kuandika maswali ya SQL, kawaida ni kuweka maneno muhimu kwa herufi kubwa.
|
|
|
|
Swali hapo juu litaonyesha miji yote. Hebu tufikirie tunataka kuonyesha miji ya New Zealand pekee. Tunahitaji aina fulani ya kichujio. Neno muhimu la SQL kwa hili ni `WHERE`, au "mahali kitu ni kweli".
|
|
|
|
```sql
|
|
SELECT city
|
|
FROM cities
|
|
WHERE country = 'New Zealand';
|
|
|
|
-- Output:
|
|
-- Auckland
|
|
```
|
|
|
|
## Kuunganisha data
|
|
|
|
Hadi sasa tumepata data kutoka jedwali moja. Sasa tunataka kuleta data pamoja kutoka kwa **miji** na **mvua**. Hii inafanywa kwa *kuunganisha* majedwali pamoja. Kimsingi utaunda kiunganishi kati ya majedwali mawili, na kulinganisha thamani kutoka safu kutoka kila jedwali.
|
|
|
|
Katika mfano wetu, tutalinganisha safu ya **city_id** katika **mvua** na safu ya **city_id** katika **miji**. Hii italinganisha thamani ya mvua na jiji lake husika. Aina ya kuunganisha tutakayofanya inaitwa *inner join*, ikimaanisha ikiwa safu yoyote haifani na kitu chochote kutoka jedwali lingine haitakuwa imeonyeshwa. Katika kesi yetu kila jiji lina mvua, kwa hivyo kila kitu kitaonyeshwa.
|
|
|
|
Hebu tupate mvua ya mwaka 2019 kwa miji yetu yote.
|
|
|
|
Tunaenda kufanya hivi kwa hatua. Hatua ya kwanza ni kuunganisha data pamoja kwa kuonyesha safu za kiunganishi - **city_id** kama ilivyoangaziwa hapo awali.
|
|
|
|
```sql
|
|
SELECT cities.city
|
|
rainfall.amount
|
|
FROM cities
|
|
INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id
|
|
```
|
|
|
|
Tumeangazia safu mbili tunazotaka, na ukweli tunataka kuunganisha majedwali pamoja kwa **city_id**. Sasa tunaweza kuongeza taarifa ya `WHERE` ili kuchuja mwaka 2019 pekee.
|
|
|
|
```sql
|
|
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
|
|
```
|
|
|
|
## Muhtasari
|
|
|
|
Hifadhidata za kihusiano zinazingatia kugawanya taarifa kati ya majedwali mengi ambayo baadaye huletwa pamoja kwa kuonyesha na kuchambua. Hii inatoa kiwango cha juu cha urahisi wa kufanya mahesabu na vinginevyo kudhibiti data. Umeona dhana za msingi za hifadhidata ya kihusiano, na jinsi ya kufanya kuunganisha kati ya majedwali mawili.
|
|
|
|
## 🚀 Changamoto
|
|
|
|
Kuna hifadhidata nyingi za kihusiano zinazopatikana kwenye mtandao. Unaweza kuchunguza data kwa kutumia ujuzi uliyojifunza hapo juu.
|
|
|
|
## Jaribio la baada ya somo
|
|
|
|
## [Jaribio la baada ya somo](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/9)
|
|
|
|
## Mapitio na Kujisomea
|
|
|
|
Kuna rasilimali kadhaa zinazopatikana kwenye [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) kwa ajili ya kuendelea kuchunguza dhana za SQL na hifadhidata za kihusiano.
|
|
|
|
- [Eleza dhana za data ya kihusiano](https://docs.microsoft.com//learn/modules/describe-concepts-of-relational-data?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)
|
|
- [Anza Kutafuta na Transact-SQL](https://docs.microsoft.com//learn/paths/get-started-querying-with-transact-sql?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) (Transact-SQL ni toleo la SQL)
|
|
- [Maudhui ya SQL kwenye Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/browse/?products=azure-sql-database%2Csql-server&expanded=azure&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)
|
|
|
|
## Kazi
|
|
|
|
[Kichwa cha Kazi](assignment.md)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Kanusho**:
|
|
Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya tafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuchukuliwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. |