Реляційні дані та схема SQL: урок аналітика

Data Analyst Professional · Модуль 3 · Урок 8 із 51

Реляційні дані: як читати схему до першого запиту

SQL починається не з SELECT, а з розуміння моделі. Перш ніж рахувати показник, аналітик визначає grain таблиці, первинний ключ, значення зовнішніх ключів, типи полів і те, які бізнес-події представляють рядки.

75–90 хвSchema readingМінітест: 3 питання

Реляційна модель у практичних термінах

Таблиця

Набір рядків одного визначеного grain: клієнти, замовлення або позиції замовлення.

Колонка

Один атрибут із визначеним типом і семантикою: дата, ID, сума, статус.

Первинний ключ

Поле або комбінація полів, що однозначно ідентифікує рядок.

Зовнішній ключ

Посилання на ключ іншої таблиці; він описує зв’язок, але не гарантує потрібний grain запиту.

Спочатку grain

Назва orders ще не доводить, що один рядок — одне замовлення. Таблиця може містити версії статусу, платежі або позиції. Перевірте опис, ключ і фактичні дублікати.

Таблиця	Ймовірний grain	Кандидат на ключ	Ризик
customers	один клієнт	customer_id	merge профілів або історія версій
orders	одне замовлення	order_id	повторний запис після зміни статусу
order_items	одна позиція замовлення	order_id + line_id	помилково рахувати рядки як замовлення
payments	одна спроба платежу	payment_id	кілька спроб на одне замовлення

Data type — частина контракту

Integer / numericКількості й суми. Для грошей важлива точність; float може мати похибку.

TextНазви, коди й ID, якщо над ними не виконують арифметику.

Date / timestampДата без часу або момент із часовою зоною. Це різні бізнес-смисли.

BooleanТак/ні, але NULL може означати «невідомо», якщо поле nullable.

Enum/categoryКонтрольований набір статусів; значення треба звірити з довідником.

NULLВідсутнє або невідоме значення, не zero і не порожній рядок.

Як читати metadata

-- PostgreSQL: колонки й типи однієї таблиці
SELECT
column_name,
data_type,
is_nullable
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'public'
AND table_name = 'orders'
ORDER BY ordinal_position;

Metadata — лише початок. Далі потрібні data dictionary, owner, частота оновлення, timezone, allowed statuses, правила soft delete та історії.

П’ять запитань до таблиці

Що саме представляє один рядок?
Який ключ має бути унікальним і чи є він фактично унікальним?
Які поля nullable і що означає NULL?
Яка дата є датою події, а яка — технічною датою завантаження?
Чи зберігає таблиця поточний стан, історію або snapshot?

Не починайте з production-таблиці навмання

Працюйте в read-only середовищі або контрольованій навчальній базі. Не виконуйте DDL/DML-команди й не використовуйте облікові дані з правами запису для навчального аналізу.

Практика: паспорт схеми

Візьміть 3–4 пов’язані таблиці навчального набору.
Для кожної запишіть grain, primary key, foreign keys, dates і measures.
Перевірте expected key через count rows і count distinct key.
Зафіксуйте nullable fields, allowed statuses і timezone.
Намалюйте зв’язки та позначте one-to-many до написання JOIN.

Офіційні довідки

Готовність до тесту

Ви можете пояснити grain, відрізнити primary key від foreign key, назвати ризики order_items і визначити, які metadata ще потрібні до аналізу.