11 KiB

Raw Blame History

Bekerja dengan Data: Pangkalan Data Relasi


Bekerja dengan Data: Pangkalan Data Relasi - Sketchnote oleh @nitya

Kemungkinan besar anda pernah menggunakan hamparan elektronik untuk menyimpan maklumat. Anda mempunyai set baris dan lajur, di mana baris mengandungi maklumat (atau data), dan lajur menerangkan maklumat tersebut (kadang-kadang dipanggil metadata). Pangkalan data relasi dibina berdasarkan prinsip asas ini, iaitu lajur dan baris dalam jadual, yang membolehkan anda menyimpan maklumat di beberapa jadual. Ini membolehkan anda bekerja dengan data yang lebih kompleks, mengelakkan penduaan, dan mempunyai fleksibiliti dalam meneroka data. Mari kita terokai konsep pangkalan data relasi.

Kuiz sebelum kuliah

Semuanya bermula dengan jadual

Pangkalan data relasi mempunyai jadual sebagai terasnya. Sama seperti hamparan elektronik, jadual adalah koleksi lajur dan baris. Baris mengandungi data atau maklumat yang ingin kita kerjakan, seperti nama bandar atau jumlah hujan. Lajur menerangkan data yang mereka simpan.

Mari kita mulakan penerokaan kita dengan membuat jadual untuk menyimpan maklumat tentang bandar. Kita mungkin bermula dengan nama dan negara mereka. Anda boleh menyimpannya dalam jadual seperti berikut:

Bandar	Negara
Tokyo	Jepun
Atlanta	Amerika Syarikat
Auckland	New Zealand

Perhatikan nama lajur bandar, negara dan populasi yang menerangkan data yang disimpan, dan setiap baris mempunyai maklumat tentang satu bandar.

Kekurangan pendekatan satu jadual

Kemungkinan besar, jadual di atas kelihatan agak biasa bagi anda. Mari kita mula menambah beberapa data tambahan ke pangkalan data kita yang sedang berkembang - hujan tahunan (dalam milimeter). Kita akan fokus pada tahun 2018, 2019 dan 2020. Jika kita menambahnya untuk Tokyo, ia mungkin kelihatan seperti ini:

Bandar	Negara	Tahun	Jumlah
Tokyo	Jepun	2020	1690
Tokyo	Jepun	2019	1874
Tokyo	Jepun	2018	1445

Apa yang anda perhatikan tentang jadual kita? Anda mungkin perasan kita menggandakan nama dan negara bandar berulang kali. Itu boleh mengambil ruang penyimpanan yang agak banyak, dan sebahagian besarnya tidak perlu untuk mempunyai salinan yang banyak. Lagipun, Tokyo hanya mempunyai satu nama yang kita minati.

Baiklah, mari kita cuba sesuatu yang lain. Mari kita tambah lajur baru untuk setiap tahun:

Bandar	Negara	2018	2019	2020
Tokyo	Jepun	1445	1874	1690
Atlanta	Amerika Syarikat	1779	1111	1683
Auckland	New Zealand	1386	942	1176

Walaupun ini mengelakkan penggandaan baris, ia menambah beberapa cabaran lain. Kita perlu mengubah struktur jadual kita setiap kali ada tahun baru. Selain itu, apabila data kita berkembang, mempunyai tahun sebagai lajur akan menjadikannya lebih sukar untuk mendapatkan dan mengira nilai.

Inilah sebabnya kita memerlukan beberapa jadual dan hubungan. Dengan memecahkan data kita, kita boleh mengelakkan penggandaan dan mempunyai lebih banyak fleksibiliti dalam cara kita bekerja dengan data kita.

Konsep hubungan

Mari kita kembali kepada data kita dan tentukan bagaimana kita mahu memecahkannya. Kita tahu kita mahu menyimpan nama dan negara untuk bandar-bandar kita, jadi ini mungkin paling sesuai dalam satu jadual.

Bandar	Negara
Tokyo	Jepun
Atlanta	Amerika Syarikat
Auckland	New Zealand

Tetapi sebelum kita membuat jadual seterusnya, kita perlu memikirkan cara untuk merujuk setiap bandar. Kita memerlukan beberapa bentuk pengenal, ID atau (dalam istilah teknikal pangkalan data) kunci utama. Kunci utama adalah nilai yang digunakan untuk mengenal pasti satu baris tertentu dalam jadual. Walaupun ini boleh berdasarkan nilai itu sendiri (kita boleh menggunakan nama bandar, sebagai contoh), ia hampir selalu harus menjadi nombor atau pengenal lain. Kita tidak mahu ID itu berubah kerana ia akan merosakkan hubungan. Anda akan dapati dalam kebanyakan kes kunci utama atau ID akan menjadi nombor yang dijana secara automatik.

✅ Kunci utama sering disingkatkan sebagai PK

bandar

id_bandar	Bandar	Negara
1	Tokyo	Jepun
2	Atlanta	Amerika Syarikat
3	Auckland	New Zealand

✅ Anda akan perasan kita menggunakan istilah "id" dan "kunci utama" secara bergantian semasa pelajaran ini. Konsep di sini juga terpakai kepada DataFrames, yang akan anda terokai kemudian. DataFrames tidak menggunakan istilah "kunci utama", namun anda akan perasan mereka berfungsi dengan cara yang hampir sama.

Dengan jadual bandar kita dibuat, mari kita simpan data hujan. Daripada menggandakan maklumat penuh tentang bandar, kita boleh menggunakan ID. Kita juga harus memastikan jadual yang baru dibuat mempunyai lajur id juga, kerana semua jadual harus mempunyai ID atau kunci utama.

hujan

id_hujan	id_bandar	Tahun	Jumlah
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

Perhatikan lajur id_bandar dalam jadual hujan yang baru dibuat. Lajur ini mengandungi nilai yang merujuk kepada ID dalam jadual bandar. Dalam istilah data relasi teknikal, ini dipanggil kunci asing; ia adalah kunci utama dari jadual lain. Anda boleh menganggapnya sebagai rujukan atau penunjuk. id_bandar 1 merujuk kepada Tokyo.

[!NOTE] Kunci asing sering disingkatkan sebagai FK

Mendapatkan data

Dengan data kita dipisahkan ke dalam dua jadual, anda mungkin tertanya-tanya bagaimana kita mendapatkannya semula. Jika kita menggunakan pangkalan data relasi seperti MySQL, SQL Server atau Oracle, kita boleh menggunakan bahasa yang dipanggil Structured Query Language atau SQL. SQL (kadang-kadang disebut sebagai sequel) adalah bahasa standard yang digunakan untuk mendapatkan dan mengubah data dalam pangkalan data relasi.

Untuk mendapatkan data, anda menggunakan arahan SELECT. Pada dasarnya, anda memilih lajur yang ingin anda lihat dari jadual yang mengandungi mereka. Jika anda ingin memaparkan hanya nama bandar, anda boleh menggunakan yang berikut:

SELECT city
FROM cities;

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

SELECT adalah tempat anda menyenaraikan lajur, dan FROM adalah tempat anda menyenaraikan jadual.

[!NOTE] Sintaks SQL tidak sensitif huruf besar, bermakna select dan SELECT bermaksud perkara yang sama. Walau bagaimanapun, bergantung pada jenis pangkalan data yang anda gunakan, lajur dan jadual mungkin sensitif huruf besar. Oleh itu, adalah amalan terbaik untuk sentiasa menganggap segala-galanya dalam pengaturcaraan seperti sensitif huruf besar. Apabila menulis pertanyaan SQL, konvensi biasa adalah meletakkan kata kunci dalam huruf besar.

Pertanyaan di atas akan memaparkan semua bandar. Bayangkan kita hanya mahu memaparkan bandar di New Zealand. Kita memerlukan beberapa bentuk penapis. Kata kunci SQL untuk ini adalah WHERE, atau "di mana sesuatu adalah benar".

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

-- Output:
-- Auckland

Menggabungkan data

Sehingga kini kita telah mendapatkan data dari satu jadual sahaja. Sekarang kita mahu menggabungkan data dari kedua-dua bandar dan hujan. Ini dilakukan dengan menggabungkan mereka bersama. Anda akan secara efektif mencipta sambungan antara dua jadual, dan memadankan nilai dari satu lajur dari setiap jadual.

Dalam contoh kita, kita akan memadankan lajur id_bandar dalam hujan dengan lajur id_bandar dalam bandar. Ini akan memadankan nilai hujan dengan bandar masing-masing. Jenis gabungan yang akan kita lakukan dipanggil inner join, bermakna jika ada baris yang tidak sepadan dengan apa-apa dari jadual lain, mereka tidak akan dipaparkan. Dalam kes kita, setiap bandar mempunyai data hujan, jadi semuanya akan dipaparkan.

Mari kita dapatkan data hujan untuk tahun 2019 bagi semua bandar kita.

Kita akan melakukannya secara berperingkat. Langkah pertama adalah menggabungkan data bersama dengan menunjukkan lajur untuk sambungan - id_bandar seperti yang telah disorot sebelum ini.

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

Kita telah menyorot dua lajur yang kita mahu, dan fakta bahawa kita mahu menggabungkan jadual bersama dengan id_bandar. Sekarang kita boleh menambah pernyataan WHERE untuk menapis hanya tahun 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

Ringkasan

Pangkalan data relasi berpusat pada membahagikan maklumat antara beberapa jadual yang kemudian digabungkan semula untuk paparan dan analisis. Ini memberikan tahap fleksibiliti yang tinggi untuk melakukan pengiraan dan memanipulasi data. Anda telah melihat konsep asas pangkalan data relasi, dan bagaimana untuk melakukan gabungan antara dua jadual.

🚀 Cabaran

Terdapat banyak pangkalan data relasi yang tersedia di internet. Anda boleh meneroka data dengan menggunakan kemahiran yang telah anda pelajari di atas.

Kuiz Selepas Kuliah

Kuiz selepas kuliah

Kajian & Pembelajaran Sendiri

Terdapat beberapa sumber yang tersedia di Microsoft Learn untuk anda terus meneroka konsep SQL dan pangkalan data relasi

Huraikan konsep data relasi
Mulakan Pertanyaan dengan Transact-SQL (Transact-SQL adalah versi SQL)
Kandungan SQL di Microsoft Learn

Tugasan

Judul Tugasan

Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI Co-op Translator. Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang berwibawa. Untuk maklumat penting, terjemahan manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini.

11 KiB Raw Blame History