Data and databases

欢迎来到第 5 单元：数据与数据库！

在本章中，我们将探索数字世界如何处理其最宝贵的资产：数据 (Data)。你可以把数据想象成 21 世纪的“黄金”。无论是你在 Instagram 上的点赞、你的学校成绩，还是银行的交易清单，这一切都需要被存储、整理并能迅速检索。在阅读完这些笔记后，你将会理解数据库是如何运作的，以及我们如何运用一种称为 SQL 的特殊语言来与它们“沟通”。如果一开始觉得某些术语很生硬，别担心，我们将会一起拆解这些概念！

5.1 数据与信息

人们经常把“数据 (Data)”和“信息 (Information)”当作同义词使用，但在信息技术中，它们可是大不相同！

5.1.1 数据与信息的区别

数据 (Data) 是指未经处理的事实和数字，它们本身没有意义。
例子：19052006 (这只是一串数字)。

信息 (Information) 是经过处理、组织或结构化后的数据，让人们能够理解其含义。
例子：19/05/2006 (现在我们知道这是一个出生日期)。

“烹饪”比喻：
把 数据 想象成原材料（面粉、鸡蛋、糖）。单独来看，它们没有什么实质用途。而 信息 就是你将这些原材料处理并“烹饪”后得到的蛋糕！

5.1.2 结构化与非结构化数据

并非所有数据看起来都一样。我们通常将其分为两大类：

1. 结构化数据 (Structured Data)： 这类数据组织严密，整齐地存放在固定的字段或表格中。计算机非常容易对其进行搜索。
例子：Excel 电子表格或图书馆目录。

2. 非结构化数据 (Unstructured Data)： 这是一些“杂乱”的数据，没有预定义的格式。对于计算机而言，整理和搜索这类数据要困难得多。
例子：社交媒体帖文、电子邮件、视频或录音文件。

5.1.3 提取意义的价值

为什么机构要花大笔钱在数据上？因为 提取有意义的信息 能让他们做出更明智的决策。
例子：超市通过查看“数据”（售出的商品）来获取“信息”（哪些零食在六月份最受欢迎），这样他们就能增加库存并赚取更多利润。

快速回顾：
- 数据： 原始事实（原材料）。
- 信息： 处理过的事实（成品蛋糕）。
- 结构化： 组织严密（表格）。
- 非结构化： 杂乱无章（邮件/视频）。

5.2 结构化数据（关系型数据库）

为了让结构化数据井井有条，我们使用 数据库 (Databases)。更准确地说，我们使用的是 关系型数据库 (Relational Databases)，它们将数据存储在相互关联的表格中。

5.2.1 为什么要使用数据库？

试想一下，如果你要在 5,000 张杂乱无章的纸张中寻找一位学生的电话号码，那简直是一场噩梦！数据库让我们能够存储海量数据，在几毫秒内找到特定的项目，并确保数据不会意外重复或丢失。

5.2.2 数据库的结构

若要理解数据库，可以将其视为一组 表格 (Tables)（就像工作簿中的工作表）。每个表格由以下要素组成：

1. 字段 (Fields)： 这是垂直的列。每个字段包含一类特定的信息（例如：“名字”）。
2. 记录 (Records)： 这是水平的行。一项记录是关于某个人或事物的完整数据集（例如：学生 #101 的所有信息）。
3. 主键 (Primary Key)： 用于识别每项记录的唯一字段。没有两项记录可以拥有相同的主键。
例子：你的学生编号。
4. 外键 (Foreign Key)： 这是一个出现在 另一个 表格中的主键，用于将两个表格连接起来。
5. 复合键 (Composite Key)： 有时单一字段不足以作为唯一识别码。复合键会使用 两个或多个 字段组合起来，以建立一个唯一的识别码。

记忆小撇步：
- Fields (字段) = Fences (篱笆，垂直竖立的列)。
- Records (记录) = Rows (行，水平的数据行)。

5.2.3 实体与关系

在数据库中，实体 (Entity) 就是我们想要存储数据的“对象”（例如：学生、书本或汽车）。这些实体之间存在 关系 (Relationships)：

- 一对一 (1:1)： 表格 A 中的每个项目仅对应表格 B 中的一个项目。
例子：一个人对应一本护照。
- 一对多 (1:M)： 表格 A 中的一个项目对应表格 B 中的多个项目。
例子：一位老师对应班上的多位学生。
- 多对多 (M:M)： 表格 A 中的多个项目对应表格 B 中的多个项目。
例子：多位学生修读多门不同的科目。

5.2.4 实体关系图 (ERD)

ERD 是一张地图或图表，展示了这些表格（实体）如何连接。它使用方框代表实体，并用连线显示它们之间的关系。如果你在连线末端看到一个“乌鸦脚”符号（分叉成三条线），这代表“多”。

重点总结： 数据库使用 主键 来保持组织性，并使用 外键 将不同的表格连接起来。

5.3 结构化查询语言 (SQL)

SQL（通常读作 "Sequel"）是用于与数据库沟通的标准语言。如果数据库是一座图书馆，那么 SQL 就是你想要寻找、新增或修改书籍时与之交谈的图书馆管理员。

5.3.1 为什么要使用 SQL？

它让我们能高效地处理海量数据。与其点击浏览数千行数据，我们只需撰写一段简短的“指令”即可完成工作。

5.3.2 常见的 SQL 指令

1. 搜索数据 (SELECT 陈述式)：
我们使用 SELECT 来选择字段，FROM 来指定表格，WHERE 来设定条件。
例子：SELECT StudentName FROM Students WHERE Grade = 'A';

2. 建立与填写表格：
- CREATE TABLE： 建立新表格并定义 数据类型（例如：INT 代表整数，VARCHAR 代表文字）。
- INSERT： 新增一项记录。
- UPDATE (修改)： 变更现有信息。
- DELETE： 删除记录。

3. 连接表格：
- JOIN： 根据相关联的字段（通常是外键）合并两个或多个表格中的行。
- UNION： 将两个不同的 SELECT 查询结果合并成一个列表。

4. 使用通配符：
通配符是在你不确定确切拼写时使用的“捷径”：
- % (百分号)： 代表 零个或多个 字符。
例子：WHERE Name LIKE 'J%' 可以找到 "Joe"、"James" 和 "Jessica"。
- _ (下划线)： 代表 恰好一个 字符。
例子：WHERE Name LIKE 'H_t' 可以找到 "Hat" 或 "Hot"。

5. 整理结果：
- ORDER BY： 将列表排序（字母顺序或数字顺序）。
- GROUP BY： 将相同的数据归类成组。
- COUNT： 返回符合你搜索条件的行数。

常见错误提醒：
别忘了在 SQL 指令结尾加上分号 (;)！这是在告诉计算机你的指令已经结束了。

你知道吗？
SELECT 指令实际上并不会变更或删除你的数据；它只是“查看”数据。就像是透过窗户观察数据而不去触碰它们一样！

单元 1 总结：数据与数据库

1. 数据 是原始的；信息 是有意义的。
2. 结构化数据 被组织成 表格、字段和记录。
3. 主键 必须是唯一的；外键 用于连接表格。
4. 关系 (1:1, 1:M, M:M) 定义了实体如何连接。
5. SQL 是我们用来 SELECT (选取)、INSERT (新增)、UPDATE (更新) 和 JOIN (连接) 数据的语言。

持续练习那些 SQL 指令吧——起初它们看起来像程序代码，但很快你就会觉得像在写句子一样自然！你一定做得到！