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| Working With Data: Relational Databases - Sketchnote by @nitya |
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。
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。
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：
| City | Country |
|---|---|
| Tokyo | Japan |
| Atlanta | United States |
| Auckland | New Zealand |
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。
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：
| City | Country | Year | Amount |
|---|---|---|---|
| Tokyo | Japan | 2020 | 1690 |
| Tokyo | Japan | 2019 | 1874 |
| Tokyo | Japan | 2018 | 1445 |
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。
好，讓我們試試別的方法。為每一年新增欄位：
| City | Country | 2018 | 2019 | 2020 |
|---|---|---|---|---|
| Tokyo | Japan | 1445 | 1874 | 1690 |
| Atlanta | United States | 1779 | 1111 | 1683 |
| Auckland | New Zealand | 1386 | 942 | 1176 |
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。
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。
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。
| City | Country |
|---|---|
| Tokyo | Japan |
| Atlanta | United States |
| Auckland | New Zealand |
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。
✅ 主鍵常縮寫為 PK
| city_id | City | Country |
|---|---|---|
| 1 | Tokyo | Japan |
| 2 | Atlanta | United States |
| 3 | Auckland | New Zealand |
✅ 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。
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。
| rainfall_id | city_id | Year | Amount |
|---|---|---|---|
| 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 |
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。
Note
外鍵常縮寫為 FK
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。
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：
SELECT city
FROM cities;
-- Output:
-- Tokyo
-- Atlanta
-- AucklandSELECT 是列出欄位的地方，FROM 是列出表格的地方。
Note
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。
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」。
SELECT city
FROM cities
WHERE country = 'New Zealand';
-- Output:
-- Auckland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。
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。
讓我們取回所有城市2019年的降雨量。
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。
SELECT cities.city
rainfall.amount
FROM cities
INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id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。
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。
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。
在 Microsoft Learn 上有多個資源，讓你繼續探索 SQL 和關聯式資料庫的概念
- 描述關聯資料的概念
- 開始使用 Transact-SQL 查詢（Transact-SQL 是 SQL 的一個版本）
- Microsoft Learn 上的 SQL 內容
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