第1章｜建立你的第一個資料庫和資料表

初步介紹了PostgreSQL、pgAdmin使用者介面、以及如何將簡易教師資料集匯入到新建資料庫當中。



第2章｜用SELECT 開始探索資料

教各位探索基本的SQL 查詢語法，包括如何排序及篩選資料。



第3章｜了解資料類型

解釋了如何設置資料表欄位來儲存特定型態的資料，從文字到各種形式的數字都有。



第4章｜匯入與匯出資料

說明如何利用SQL 指令從外部檔案載入資料、以及如何加以匯出。各位會試著載入一套美國人口普查資料表，而且後面的章節都會用到它。



第5章｜SQL 的基礎數學計算與統計

涵蓋了算術運算，並介紹各種匯總函式，用來計算總和、平均值及中間值等等。



第6章｜在關聯式資料庫中結合資料表

說明如何透過關鍵欄位結合多個彼此有關聯的資料表、以便進行查詢。各位將學到如何執行結合，也會學到何時應當使用何種結合方式。



第7章｜適合你的資料表設計

涵蓋如何建置資料表才能提升你的資料組織性和正確性，也會告訴各位如何以索引加速查詢。



第8章｜利用群聚（Grouping）和總結（Summarizing）來擷取資訊

說明如何利用匯總函式，從年度調查中找出美國圖書館運用的趨勢。



第9章｜調查與修改資料

會以關於肉品、雞蛋及家禽生產商的記錄資料為例，探討如何找出和修正不完整或不正確的資料。



第10章｜SQL 裡的統計函式

簡介了SQL 中的相關性、回歸及排序等函式，以便讓你從資料中推導出更多結論。



第11章｜日期與時間的處理

以紐約市計程車乘運和美國國鐵（Amtrak）時間表的資料為例，說明在資料庫中如何建立、處理和查詢日期及時間，包括如何處理時區。



第12章｜進階查詢技巧

說明如何使用更繁複的SQL 運算，例如子查詢（subqueries）和交叉製表、以及CASE 敘述，將溫度讀數的資料值重新分類。



第13章｜探勘文字以找出有意義的資料

以美國歷任總統演說辭為例，涵蓋如何利用PostgreSQL 的全文檢索引擎和正規表示式，從雜亂無章的文字中擷取資料。



第14章｜用PostGIS 分析空間資料

介紹了與空間物體有關的資料類型和查詢，讓你可以分析地理特徵，如州境、道路與河流等等。



第15章｜利用檢視表、函式和觸發程序來節省時間

說明如何把資料庫作業自動化，以避免重複性的工作。



第16章｜從指令列操作PostgreSQL

涵蓋如何在你電腦的命令提示畫面使用文字指令，以便連接資料庫並執行查詢。



第17章｜維護你的資料庫

提供若干訣竅與程序，用於追蹤資料庫規模、自訂設定方式、以及備份資料。



第18章｜找出並述說資料背後的故事

提供了基本指南，教大家如何把分析化為概念、如何審閱資料、如何產生結論、以及如何明確地呈現你的發現等等。



附錄A：其他的PostgreSQL 資源

列舉各種可以協助你提升技巧的軟體及文件。



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序



　　就在加入《今日美國》之後不久，我接觸到一份在之後的十年裡、每週都得分析的資料。這是一份每週暢銷書單，它會依照銷售資料排出全國的暢銷書排行榜。從這份書單不只能衍生出無窮的故事行銷手法，還能以獨特的方式捕捉到美國當下的時代精神。



　　舉例來說，你猜得到烹飪書籍在母親節這一週會賣得比較好嗎？你知道有多少原本沒沒無聞的作家就因為上了歐普拉脫口秀，一舉登上暢銷作家榜首嗎？日復一日，我和書單編輯一再地研究著銷售曲線圖和書籍類目，一邊製作排行資料、一邊試著找出下一個當紅炸子雞。我們很少空手而歸：過程中我們記載了每一條線索，從一鳴驚人的《哈利波特》系列、到蘇斯博士的《你要前往的地方！》繪本已經成為最常見的畢業生禮物，不勝枚舉。



　　當時我的技術幫手是資料庫程式語言SQL。一開始我便說服了今日美國的IT部門，讓我有權限可以取用書單應用程式背後的資料庫系統。透過SQL，我解開了暗藏在資料庫背後的諸多謎團，資料庫中涵蓋了書名、作者、分類類目、以及各種出版業獨有的編碼方式。以SQL分析這些資料後，我才得以發掘出各種有趣的故事，而這正是各位在讀過這本書後要學會的事。



　　SQL是什麼？



　　SQL是一種廣受歡迎的程式語言，你可以用它來定義及查詢資料庫。不論你是市場分析師、或是報導記者，還是想要在果蠅腦中為神經元定位的研究人員都會用到SQL：它不但可以管理資料庫物件，也能建立、修改、探索及歸納資料。1979年，資料庫業者甲骨文的前身（當時還稱為Relational Software）率先在商業產品中運用了這種語言。如今它仍然名列全球最為廣泛運用的電腦語言之一，而且這地位一時之間還難以撼動。



　　SQL後來出現了好幾個變種，通常都跟特定的資料庫系統有關。美國國家標準協會和國際標準組織都制訂了產品及技術的標準，為該語言及各種衍生版本提供了實作的準繩。好處是每一個變種都不會和標準相差太遠，因此只要你學會一種資料庫的SQL，就能把同樣的知識運用在其他系統上。



　　為何要用SQL？



　　話說回來，為何要使用SQL？畢竟人們在初學資料分析時，SQL通常並非首選的工具。事實上，很多人都是先從微軟的Excel及相關的分析函數開始的。用慣Excel後，也許會進階到Access，因此也使得SQL的技術變得可有可無。



　　然而各位應該知道，Excel和Access都是有所侷限的。目前的Excel在一份試算表裡最多只能容納1,048,576行資料，而Access的資料庫最大也無法超過2GB、而且一個資料表還不能超過255個欄位。尋常的資料很容易便會超過這些限制，尤其是當你處理來自政府機關系統匯出的資料時。當你面臨交付期限，最不想看到的障礙就是資料庫系統容量不足以處理必要的作業。



　　使用可靠的SQL資料庫系統，你就能處理多達TB等級的資料、多個關聯的資料表、以及成千的欄位。它讓你能更有條理地控制資料結構，為你帶來效率、速度，更重要的是準確性。



　　SQL同樣也是絕佳的資料科學程式語言搭檔，R和Python就是最好的例子。你可以透過它們來連結SQL資料庫，甚至還可以將SQL語法直接嵌入到程式語言當中。對於缺乏程式語言背景的人來說，SQL為資料結構及程式邏輯提供了最易學的入門介紹。



　　此外，了解SQL還能協助你超脫到資料分析層面之上。如果你深入鑽研過線上應用程式的建置，就會發覺許多常見的網頁框架、互動式地圖和內容管理系統的背後，都少不了資料庫的參與。當你需要深入這些應用的內部時，SQL處理資料及資料庫的能力就會讓你得心應手。