时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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数据库是逻辑上的概念,它是一堆互相关联的数据,放在物理实体上,是一堆写在磁盘上的文件,文件中有数据。这些最基础的数据组成了表(table),我们把它想象成一张Excel的sheet。 数据表的抽象概念如上图。 ID是数据库中重要的概念,叫做唯一标识符/主键,用来表示数据的唯一性。我们把它理解成数据的身份证号。我知道身份证,也就知道数据在哪里了。 ID不会有现实的业务意义,就是一串单纯的数字,每张表只能有一个主键。 数据库是表的集合,一个数据库中可以放多张表,我们给每张表命名,表与表之间能互相联系。 联系就是数据能够对应匹配,正式名称叫联接,对应的操作叫做Join,我们想象成Excel中的vlookup。 上面就是两张表,用户和教育背景,看上去能够使用姓名进行匹配,可是这里出现了两个张三,一个是北京大学,一个是上海大学,究竟哪个张三才能和用户表的张三对应上?都不能。 也许清华大学还有张三,复旦大学,交通大学也有,毕竟全中国姓名相同的人那么多。正确的用法应该是使用ID联接,而不是姓名。ID是产品、运营和数据人员们在工作中接触最多的内容之一,用户ID文章ID商品ID等,如果大家还不了解,这里需要掌握。 上图就是正确的用法,用户表和教育表能够通过ID联接,可能有人疑问,用户ID为1和6的,还是不能对应呀?这个不要紧,因为在数据库中,不是所有的表都能一一对应,存在部分匹配的可能性,也许那个叫秦路的,他没读过书,教育背景表中自然没有记录了。 当然,数据库的设计还要更严谨,一般每张表都会有主键(主键不是必须,但是从效率优化上肯定会加),这个主键也不能是其他表的主键,防止产生冲突。 这样就靠谱了,用户ID是用户表的主键,教育背景ID是教育背景表的主键,我们在教育背景表中加入一个字段叫用户ID,它是专门用来联接用户表的,它不是主键。 是不是有点绕?实际上深圳公关营销,并不是所有名字带ID的都叫主键,这一点要搞清楚。 数据库中,表的名字和字段应该是英文。如果是主键,只要叫id即可,你要关联其他表,则以「表名_id」作为联接。 关联后的逻辑如下,这种方式叫全联接,匹配不上的都用Null表示,匹配上的我用橙色表示。联接是关系型数据库中的核心概念,是操作的基础,现在迷糊不要紧,多练习几次就好了。 如果现在我有一张新的表,需要关联education,聪明的你也一定想到方法了吧。 了解上面的概念,你就知道什么叫关系型数据库,简单说,它是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。 关系型数据库是基于关系代数模型发展而来。常用的数据库有SQL Server、MySQL、Oracle等,我们后续学习都以MySQL为主。 接下来是安装MySQL。 我们去MySQL的官网下载,版本5.6以上即可。 按照教程完成后,我们通过命令行查询知否成功,Win和Mac的操作不一样。 我们当然不会在这么丑的界面上操作MySQL啦,我们还需要安装GUI,这是为我们提供操作界面的。 Mac用户推荐SequealPro,Win用户推荐WorkBench。后续我会在SequealPro操作。MySQL的默认用户名和密码均是root,建议重新设置一下。 如果大家有疑问,可以去网上搜索相关教程,不安装MySQL也是可以的。因为数据分析师大多数情况是用在线数据查询平台操作,安装只是为了方便演示。不想要安装的同学,可以在SQLZoo练习,以后我也会讲解。 输入账号密码后进入操作界面,数据库我命名为qin。左侧栏是数据库中的Table列表,现在为空。右侧是表相关的操作和信息。 因为现在没有数据,我们需要加载数据,选择以前爬虫爬下来的数据加载。数据分析不需要学习如何创建删除增改表的操作,因为用不到,我只会讲解查询,大家有兴趣可以自行了解。 任何MySQL的GUI工具,都能加载CSV,一般叫import。 Encoding选择Autodetect,其余按默认。 接下来需要设置各字段的数据类型,系统会帮我们自动选上,这里不用改动。int代表整数数值,varchar代表字符串(中文英文标点符号这类),括号里面的数字是允许存储字节,这块也不要深入理解,只要知道常用的字段类型即可。 给表取个名字,载入后,就将CSV成功导入到数据库了,能够进行数据查询的操作。 这张表没有设置主键,主要是练习,所以跳过了这一步骤。 大家可能会遇到导入的数据是乱码,这是系统编码之间的差异,是utf8和gbk之间的冲突,网上有相关解答,搜索关键词即可。 到这里,大家已经成功地在自己电脑上创建了数据库。接下来可以使用SQL做练习。开启select * from DataAnalyst 的查询。 如果需要原潍坊小红书种草笔记都有哪始数据的话,去百度云盘下载: 密码:6x2v,是5000条数据分析师的岗位数据。
作者:秦路,微信公众号ID:tracy本地网络kanc 本文由 @秦路于。,。 |
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关键词:SQL, 数据库, 方法,