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# Working with Data: Relational Databases
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| ](../../sketchnotes/05-RelationalData.png)|
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| Working With Data: Relational Databases - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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你很可能過去曾使用過試算表來儲存資訊。你有一組列和欄，其中列包含資訊（或資料），欄則描述該資訊（有時稱為元資料）。關聯式資料庫建立在這個以欄和列為核心的原則上，允許你將資訊分散在多個表格中。這讓你能處理更複雜的資料，避免重複，並在探索資料時擁有更大的彈性。讓我們來探討關聯式資料庫的概念。
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## [課前小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/8)
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## 一切從表格開始
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關聯式資料庫的核心是表格。就像試算表一樣，表格是欄和列的集合。列包含我們想要處理的資料或資訊，例如城市名稱或降雨量。欄則描述它們所儲存的資料。
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讓我們開始探索，建立一個用來儲存城市資訊的表格。我們可能會從城市名稱和國家開始。你可以將它儲存在表格中，如下所示：
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| City | Country |
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| -------- | ------------- |
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| Tokyo | Japan |
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| Atlanta | United States |
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| Auckland | New Zealand |
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注意欄位名稱 **city**、**country** 和 **population** 描述所儲存的資料，每一列包含一個城市的資訊。
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## 單一表格方法的缺點
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你可能覺得上面的表格相當熟悉。讓我們開始為我們逐漸擴充的資料庫新增一些資料——年度降雨量（以毫米計）。我們將專注於2018、2019和2020年。如果我們要為東京新增資料，可能會長這樣：
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| City | Country | Year | Amount |
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| ----- | ------- | ---- | ------ |
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| Tokyo | Japan | 2020 | 1690 |
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| Tokyo | Japan | 2019 | 1874 |
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| Tokyo | Japan | 2018 | 1445 |
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你注意到我們的表格有什麼嗎？你可能會注意到我們不斷重複城市的名稱和國家。這可能會佔用相當多的儲存空間，而且多份複本大多是不必要的。畢竟，東京只有一個我們感興趣的名稱。
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好，讓我們試試別的方法。為每一年新增欄位：
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| City | Country | 2018 | 2019 | 2020 |
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| -------- | ------------- | ---- | ---- | ---- |
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| Tokyo | Japan | 1445 | 1874 | 1690 |
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| Atlanta | United States | 1779 | 1111 | 1683 |
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| Auckland | New Zealand | 1386 | 942 | 1176 |
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雖然這避免了列的重複，但也帶來其他幾個挑戰。每當有新的一年時，我們需要修改表格結構。此外，隨著資料增長，將年份作為欄位會讓檢索和計算數值變得更複雜。
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這就是為什麼我們需要多個表格和關聯。透過拆分資料，我們可以避免重複，並在處理資料時擁有更大的彈性。
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## 關聯的概念
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讓我們回到資料，決定如何拆分。我們知道想要儲存城市的名稱和國家，所以這可能最適合放在同一個表格中。
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| City | Country |
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| -------- | ------------- |
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| Tokyo | Japan |
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| Atlanta | United States |
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| Auckland | New Zealand |
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但在建立下一個表格之前，我們需要找出如何參考每個城市。我們需要某種識別碼、ID 或（在技術資料庫術語中）主鍵。主鍵是用來識別表格中特定一列的值。雖然這可以基於值本身（例如我們可以使用城市名稱），但它幾乎總是應該是數字或其他識別碼。我們不希望 id 會改變，因為那會破壞關聯。你會發現大多數情況下主鍵或 id 是自動產生的數字。
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> ✅ 主鍵常縮寫為 PK
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### cities
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| city_id | City | Country |
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| ------- | -------- | ------------- |
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| 1 | Tokyo | Japan |
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| 2 | Atlanta | United States |
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| 3 | Auckland | New Zealand |
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> ✅ 你會注意到在本課程中我們交替使用「id」和「主鍵」這兩個詞。這些概念也適用於你稍後會探索的 DataFrames。DataFrames 不使用「主鍵」這個術語，但你會發現它們的行為非常相似。
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建立了 cities 表格後，讓我們儲存降雨量。與其重複城市的完整資訊，我們可以使用 id。我們也應該確保新建立的表格也有一個 *id* 欄位，因為所有表格都應該有 id 或主鍵。
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### rainfall
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| rainfall_id | city_id | Year | Amount |
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| ----------- | ------- | ---- | ------ |
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| 1 | 1 | 2018 | 1445 |
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| 2 | 1 | 2019 | 1874 |
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| 3 | 1 | 2020 | 1690 |
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| 4 | 2 | 2018 | 1779 |
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| 5 | 2 | 2019 | 1111 |
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| 6 | 2 | 2020 | 1683 |
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| 7 | 3 | 2018 | 1386 |
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| 8 | 3 | 2019 | 942 |
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| 9 | 3 | 2020 | 1176 |
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注意新建立的 **rainfall** 表格中的 **city_id** 欄位。這欄包含參考 **cities** 表格中 ID 的值。在技術關聯資料術語中，這稱為 **外鍵**；它是另一個表格的主鍵。你可以把它想成參考或指標。**city_id** 1 參考東京。
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> [!NOTE]
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> 外鍵常縮寫為 FK
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## 取回資料
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將資料分成兩個表格後，你可能想知道如何取回它。如果我們使用像 MySQL、SQL Server 或 Oracle 這樣的關聯式資料庫，我們可以使用一種叫做結構化查詢語言（Structured Query Language，簡稱 SQL）的語言。SQL（有時讀作 sequel）是用來取回和修改關聯式資料庫中資料的標準語言。
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要取回資料，你使用 `SELECT` 指令。基本上，你**選擇**想要看到的欄位，**從**它們所在的表格中取出。如果你只想顯示城市名稱，可以使用以下語法：
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```sql
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SELECT city
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FROM cities;
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-- Output:
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-- Tokyo
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-- Atlanta
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-- Auckland
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```
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`SELECT` 是列出欄位的地方，`FROM` 是列出表格的地方。
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> [!NOTE]
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> SQL 語法不區分大小寫，意即 `select` 和 `SELECT` 意思相同。但根據你使用的資料庫類型，欄位和表格名稱可能區分大小寫。因此，最佳實務是將程式碼中的所有東西都視為區分大小寫。撰寫 SQL 查詢時，常見慣例是將關鍵字全部大寫。
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上述查詢會顯示所有城市。假設我們只想顯示紐西蘭的城市，我們需要某種過濾條件。SQL 的關鍵字是 `WHERE`，意即「在某條件為真時」。
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```sql
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SELECT city
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FROM cities
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WHERE country = 'New Zealand';
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-- Output:
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-- Auckland
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```
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## 連接資料
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到目前為止，我們只從單一表格取回資料。現在我們想將 **cities** 和 **rainfall** 的資料合併。這是透過*連接*它們來完成的。你會在兩個表格之間建立一個接縫，並將每個表格中某欄的值配對。
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在我們的例子中，我們會將 **rainfall** 中的 **city_id** 欄與 **cities** 中的 **city_id** 欄配對。這會將降雨量與其對應的城市匹配。這種連接稱為*內部*連接（inner join），意即如果有任何列在另一個表格中找不到匹配，它們就不會被顯示。在我們的情況中，每個城市都有降雨量資料，所以全部都會顯示。
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讓我們取回所有城市2019年的降雨量。
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我們將分步驟進行。第一步是透過指定接縫的欄位——前面提到的 **city_id**，將資料連接起來。
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```sql
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SELECT cities.city
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rainfall.amount
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FROM cities
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INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id
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```
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我們已標示出想要的兩個欄位，以及我們想用 **city_id** 連接表格。現在我們可以加上 `WHERE` 語句，過濾出只有2019年的資料。
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```sql
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SELECT cities.city
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rainfall.amount
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|
FROM cities
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|
INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id
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WHERE rainfall.year = 2019
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-- Output
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-- city | amount
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-- -------- | ------
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-- Tokyo | 1874
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-- Atlanta | 1111
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-- Auckland | 942
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```
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## 總結
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關聯式資料庫的核心是將資訊分散在多個表格中，然後再將它們合併以供顯示和分析。這提供了高度的彈性來執行計算和其他資料操作。你已經看過關聯式資料庫的核心概念，以及如何在兩個表格之間執行連接。
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## 🚀 挑戰
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網路上有許多關聯式資料庫可供使用。你可以利用上述學到的技能來探索資料。
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## 課後小測驗
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## [課後小測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/9)
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## 複習與自學
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在 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) 上有多個資源，讓你繼續探索 SQL 和關聯式資料庫的概念
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- [描述關聯資料的概念](https://docs.microsoft.com//learn/modules/describe-concepts-of-relational-data?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)
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- [開始使用 Transact-SQL 查詢](https://docs.microsoft.com//learn/paths/get-started-querying-with-transact-sql?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)（Transact-SQL 是 SQL 的一個版本）
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- [Microsoft Learn 上的 SQL 內容](https://docs.microsoft.com/learn/browse/?products=azure-sql-database%2Csql-server&expanded=azure&WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)
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## 作業
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[顯示機場資料](assignment.md)
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**免責聲明**：
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本文件由 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於確保準確性，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。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯而引起的任何誤解或誤釋承擔責任。
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