Ako sa organizujú informácie v zdroji údajov?

Organizácia informácií v zdroji údajov do značnej miery závisí od typu zdroja údajov. Neexistuje jediná odpoveď, ale tu sú niektoré bežné organizačné štruktúry:

1. Relačné databázy (napr. MySQL, PostgreSQL, SQL Server):

* Tabuľky: Údaje sa ukladajú v tabuľkách, ktoré sú v podstate dvojrozmerné mriežky s riadkami (záznamy) a stĺpcami (polia alebo atribúty). Každý riadok predstavuje jednu entitu (napr. Zákazník, produkt) a každý stĺpec predstavuje špecifickú charakteristiku tejto entity (napr. ID zákazníka, názov, adresa).

* Vzťahy: Tabuľky sú prepojené prostredníctvom vzťahov (napr. One-to-to-one-to-to-of-towy, Mnohy-to-Many) na základe zdieľaných stĺpcov (kľúčov). To umožňuje efektívne dopyt a získavanie súvisiacich informácií.

* schéma: Formálny opis štruktúry databázy vrátane názvov tabuliek, názvov stĺpcov, typov údajov, obmedzení (napr. Primárne kľúče, cudzie kľúče) a vzťahov.

2. Databázy NoSQL (napr. MongoDB, Cassandra, Redis):

* Zbierky (dokumenty): Databázy NoSQL často organizujú údaje do zbierok dokumentov. Dokument je flexibilná, samonosná opisná jednotka údajov, ktorá je často znázornená vo formáte JSON alebo XML. Na rozdiel od relačných databáz neexistuje tuhá schéma; Dokumenty v zbierke môžu mať rôzne štruktúry.

* uloží kľúče: Niektoré databázy NoSQL sú obchody s kľúčovou hodnotou, kde sa údaje organizujú ako zbierka párov kľúčovej hodnoty. Kľúč sa používa na rýchle získanie pridruženej hodnoty.

* Grafové databázy (napr. Neo4j): Údaje sú znázornené ako uzly a vzťahy medzi uzlami. Toto je užitočné najmä na reprezentáciu komplexných vzájomne prepojených údajov.

* Širokolodné obchody (napr. Cassandra): Údaje sú usporiadané do riadkov a stĺpcov, ale s väčším dôrazom na spracovanie veľkých objemov údajov s vysokou dostupnosťou.

3. Ploché súbory (napr. CSV, txt):

* riadky a stĺpce: Podobne ako v relačných databázach sú údaje usporiadané v riadkoch a stĺpcoch. Neexistuje však žiadna formálna schéma a vzťahy medzi údajmi je potrebné vyvodiť alebo spravovať externe.

* Delimiters: Dáta v rámci riadku sú často oddelené delimitermi (napr. Čiarky v súboroch CSV).

4. Súbory XML a JSON:

* hierarchická štruktúra: Dáta sú znázornené pomocou hierarchickej štruktúry značiek (XML) alebo párov kľúčovej hodnoty (JSON). To umožňuje vnorené a zložité dátové štruktúry. Je bežné používať tieto formáty pre konfiguračné súbory, webové rozhrania a výmenu údajov.

5. Tabuľky (napr. Excel):

* pracovné hárky a bunky: Údaje sú usporiadané do pracovných hárkov, z ktorých každá obsahuje mriežku buniek. Každá bunka môže obsahovať jeden kúsok údajov (číslo, text, vzorec atď.). Podobne ako v prípade plochých súborov neexistuje žiadna vynútená schéma za implicitnou štruktúrou riadkov a stĺpcov.

6. Dátové jazerá:

* prvotné údaje: Dátové jazerá ukladajú prvotné údaje vo svojom natívnom formáte bez preddefinovanej schémy alebo štruktúry. To umožňuje flexibilitu a schopnosť zvládnuť rôzne typy údajov. Organizácia údajov sa často implementuje neskôr pomocou metadát a katalógov údajov.

Stručne povedané, organizácia informácií v zdroji údajov veľmi závisí od špecifickej technológie a zamýšľaného použitia. Výber správnej organizačnej štruktúry je rozhodujúci pre efektívne riadenie údajov, dotazovanie a analýzu.

• Predchádzajúca strana: Čo vyzerá zobrazenie Datashet podobne ako to, čo ste už predtým videli v Office 2000? 
• Ďalšia strana: Čo je organizovaná metóda na uloženie a načítanie súborov?