Assessment Bank

ลองตอบทั้ง 10 ข้อก่อนเปิดเฉลย — ถ้าตอบได้ 8+ ข้อ คุณพร้อมสำหรับ capstone แล้ว

Q1: ทำไม Python ไม่มี `char` แต่ C กับ SQL มี?

ใน C มี char (1 byte), SQL มี CHAR(1) — แต่ Python ไม่มี data type char เลย ทำไม?

ดูเฉลย Q1

C ถูกออกแบบมาให้ทำงานใกล้ hardware — char คือ 1 byte ซึ่งเป็นหน่วยเล็กที่สุดของ memory ใน C ทุกอย่างเกี่ยวกับขนาด byte

SQL มี CHAR(1) เพราะ database ต้องจองพื้นที่ล่วงหน้า — ถ้ารู้ว่า column เก็บตัวอักษรตัวเดียว (เช่น เพศ M/F) ก็จอง 1 byte พอ

Python ถูกออกแบบมาให้ “ง่าย” — ไม่แยก char กับ string เพราะ programmer ไม่ต้องคิดเรื่อง byte-level 'A' ใน Python คือ str ที่มี length 1 ไม่ใช่ type แยก

type('A')           # <class 'str'> — ไม่ใช่ char!
len('A')            # 1
'A'[0]              # 'A' — ยังเป็น str

หลักการ: C ให้ control, SQL ให้ structure, Python ให้ convenience

Q2: `sizeof("HI")` ได้ 3 ใน C ทำไม?

"HI" มีแค่ 2 ตัวอักษร แต่ sizeof("HI") return 3 — ทำไม?

ดูเฉลย Q2

ใน C ทุก string ลงท้ายด้วย null terminator '\0' (byte value 0):

char s[] = "HI";
// Memory: ['H', 'I', '\0']
//          72   73    0
sizeof(s);      // 3 — นับ null terminator ด้วย!
strlen(s);      // 2 — ไม่นับ null terminator

Function	นับอะไร	ผลลัพธ์
`sizeof()`	bytes ทั้งหมดใน memory (รวม `\0`)	3
`strlen()`	ตัวอักษรจริง (ไม่รวม `\0`)	2

ความเชื่อมโยงกับ SQL: CHAR(5) ใน SQL เก็บ 'HI' เป็น 'HI ' (pad spaces) → LENGTH = 5 เหมือนที่ C จอง memory เกินจำนวนตัวอักษรจริง

Q3: `LEN` vs `LENB` สำหรับตัวอักษรไทยใน Sheets

ใน Google Sheets:

=LEN("ก")    →  ?
=LENB("ก")   →  ?

ได้เท่าไหร่? ทำไมต่างกัน?

ดูเฉลย Q3

=LEN("ก")    →  1    // นับจำนวน characters
=LENB("ก")   →  3    // นับจำนวน bytes

ทำไมต่างกัน?

LEN() นับ characters — "ก" คือ 1 ตัวอักษร
LENB() นับ bytes — "ก" ใน UTF-8 ใช้ 3 bytes

ตัวอักษร	LEN	LENB	เหตุผล
`A`	1	1	ASCII = 1 byte
`ก`	1	3	Thai UTF-8 = 3 bytes
`日`	1	3	CJK UTF-8 = 3 bytes

เชื่อมกับ C:

strlen("ก");                    // 3 (bytes, เหมือน LENB)
// C ไม่มี "character count" built-in สำหรับ UTF-8

เชื่อมกับ Python:

len('ก')                        # 1 (characters, เหมือน LEN)
len('ก'.encode('utf-8'))        # 3 (bytes, เหมือน LENB)

Q4: `ISBLANK("")` เป็น FALSE แต่ `COUNTBLANK("")` นับเป็น 1 ทำไม?

ใน Google Sheets ถ้า cell A1 มีสูตร ="":

=ISBLANK(A1)     →  FALSE
=COUNTBLANK(A1)  →  1

ขัดกันไหม? ทำไม?

ดูเฉลย Q4

ไม่ขัดกัน — เพราะ 2 functions มีนิยาม “ว่าง” ต่างกัน:

Function	นิยาม “ว่าง”	`=""` ถือว่า?
`ISBLANK()`	Cell ไม่มีอะไรเลย (no value, no formula)	FALSE — มีสูตร `=""` อยู่!
`COUNTBLANK()`	Cell ที่ แสดงผล เป็นว่าง (display is empty)	1 — display เป็นว่าง!

เปรียบเทียบกับ SQL:

SELECT '' IS NULL;       -- FALSE (empty string is NOT null!)
SELECT NULL IS NULL;     -- TRUE

เปรียบเทียบกับ Python:

"" is None              # False
"" == ""                # True
pd.isna("")             # False
pd.isna(None)           # True

บทเรียน: blank cell, empty string "", และ NULL คือ 3 สิ่งที่ต่างกัน — ทุกเครื่องมือมีวิธีแยกต่างกัน

Q5: ทำไมห้ามใช้ float เก็บราคา?

ถ้า price = 24.99 ทำไมเก็บเป็น float / REAL ไม่ได้?

ดูเฉลย Q5

เพราะ float เก็บทศนิยมแบบประมาณ — ไม่แม่นยำ 100%

# Python
0.1 + 0.2                   # 0.30000000000000004

# สะสม 50,000 แถว
sum(24.99 for _ in range(50000))
# อาจได้ 1249499.9999... แทน 1249500.00

-- SQL
SELECT CAST(0.1 AS REAL) + CAST(0.2 AS REAL);
-- 0.30000001...

SELECT 0.1::NUMERIC + 0.2::NUMERIC;
-- 0.3 (exact!)

Type	เก็บ 24.99 ได้ exact?	สะสม 50,000 แถว
`float` / `REAL`	ไม่ exact	error เป็นหมื่นบาท
`Decimal` / `NUMERIC`	exact	ตรง 100%
Integer cents (2499)	exact	ตรง 100%

กฎ: ถ้าเป็นเงิน → NUMERIC(p,s) / Decimal / integer cents เท่านั้น

Q6: `WHERE customer_id = NULL` ผิดตรงไหน?

SELECT * FROM customers WHERE customer_id = NULL;

Query นี้ไม่ return อะไรเลย ทั้งที่มีแถวที่ customer_id เป็น NULL อยู่ — ทำไม?

ดูเฉลย Q6

ใน SQL, NULL ไม่เท่ากับอะไรเลย — แม้แต่ตัวมันเอง:

SELECT NULL = NULL;      -- NULL (ไม่ใช่ TRUE!)
SELECT NULL != NULL;     -- NULL (ไม่ใช่ TRUE!)
SELECT NULL IS NULL;     -- TRUE ✅

กฎของ SQL: การเปรียบเทียบใดๆ กับ NULL ได้ผลลัพธ์เป็น NULL (ไม่ใช่ TRUE หรือ FALSE) — ซึ่ง WHERE ไม่ยอมรับ

วิธีที่ถูก:

SELECT * FROM customers WHERE customer_id IS NULL;      -- ✅
SELECT * FROM customers WHERE customer_id IS NOT NULL;  -- ✅

เปรียบเทียบกับ Python:

None == None            # True! (Python ต่างจาก SQL)
x is None               # วิธีที่ถูก (Pythonic)

import pandas as pd
pd.isna(None)            # True

เปรียบเทียบกับ Sheets:

=A1 = ""                 // TRUE ถ้า A1 ว่าง — Sheets ไม่แยก NULL กับ ""!
=ISBLANK(A1)             // TRUE เฉพาะ truly blank cell

Q7: Leading zeros หายตอนเปิด CSV ใน Sheets — ป้องกันยังไง?

ไฟล์ CSV มี student_id = "001234" แต่เปิดใน Google Sheets แล้วกลายเป็น 1234 — เกิดอะไรขึ้น? ป้องกันยังไง?

ดูเฉลย Q7

ปัญหา: Google Sheets (และ Excel) เห็น 001234 แล้ว “ช่วย” แปลงเป็นตัวเลข 1234 โดยอัตโนมัติ — leading zeros หาย

ป้องกัน 3 วิธี:

Import แบบ manual: File > Import > ตั้ง column type เป็น Text
เติม prefix: ใน CSV เก็บเป็น ="001234" (prefix ด้วย =)
```
// หรือเติม apostrophe ก่อน
'001234
```
แก้หลัง import: ใช้ =TEXT(A2, "000000") เพื่อเติม leading zeros กลับ

ใน Python — ป้องกันตั้งแต่อ่าน:

df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'student_id': 'string'})
# ถ้าไม่ใส่ dtype → pandas แปลงเป็น int64 → 001234 กลายเป็น 1234

ใน SQL — ป้องกันด้วย schema:

CREATE TABLE students (
    student_id VARCHAR(6) NOT NULL  -- VARCHAR ไม่ใช่ INTEGER!
);

ใน C:

char id[] = "001234";    // string → leading zeros คงอยู่
int id_num = 1234;       // int → leading zeros หาย!

บทเรียน: ถ้า “ตัวเลข” มี leading zeros → มันไม่ใช่ตัวเลข มันคือ text

Q8: เห็นเลข 46136 ใน date cell — มันคืออะไร?

เปิด Google Sheets แล้วเห็นเลข 46136 ในเซลล์ที่ควรเป็นวันที่ — เกิดอะไรขึ้น?

ดูเฉลย Q8

46136 คือ date serial number — Google Sheets (และ Excel) เก็บวันที่เป็นตัวเลข:

วันที่ 1 = December 30, 1899
46136 = วันที่ 46,136 นับจาก Dec 30, 1899

=DATE(2026, 4, 24)           →  46141 (ตัวอย่าง)
=TEXT(46136, "YYYY-MM-DD")   →  แสดงวันที่จริง

ทำไมเห็นเป็นตัวเลข?

Cell format ถูกตั้งเป็น “Number” แทน “Date”
แก้: Format > Number > Date

เปรียบเทียบกับ C:

time_t t = time(NULL);   // seconds since 1970-01-01 (Unix epoch)
// ไม่ใช่ serial number — คือจำนวนวินาที

เปรียบเทียบกับ Python:

from datetime import date
d = date(2025, 1, 15)
d.toordinal()            # 738,901 (days since year 1)
# Python ใช้ epoch ต่างจาก Sheets!

เปรียบเทียบกับ SQL:

SELECT DATE '2025-01-15';
-- SQL เก็บเป็น date object ไม่ใช่ serial number
-- แต่ EXTRACT(EPOCH FROM ...) แปลงเป็น Unix timestamp ได้

บทเรียน: ทุกเครื่องมือเก็บ date เป็นตัวเลข “ข้างใน” — แค่ epoch (จุดเริ่มนับ) ต่างกัน

Q9: `CHAR(5)` เก็บ `'HI'` เป็นอะไร? เชื่อมกับ C ยังไง?

ใน SQL: CHAR(5) เก็บ 'HI' จริงๆ แล้วได้อะไร? เปรียบเทียบกับ C ได้อย่างไร?

ดูเฉลย Q9

SQL:

CREATE TABLE t (c CHAR(5));
INSERT INTO t VALUES ('HI');
SELECT c, LENGTH(c), c || '!' FROM t;
-- 'HI   ', 5, 'HI   !'

CHAR(5) pad spaces ให้เต็ม 5 ตัวอักษร: 'HI' → 'HI ' (3 spaces)

char fixed[6] = "HI";    // 6 bytes: 'H','I','\0','\0','\0','\0'
// C ไม่ pad spaces — มันเติม null bytes (\0)
sizeof(fixed);            // 6 (รวม null terminator)
strlen(fixed);            // 2 (นับแค่ตัวอักษรจริง)

เปรียบเทียบ:

	SQL `CHAR(5)`	C `char[6]`
เก็บ `'HI'`	`'HI '` (pad spaces)	`"HI\0\0\0\0"` (pad nulls)
ขนาด	5 characters เสมอ	6 bytes เสมอ
ส่วนเกิน	spaces	null bytes
LENGTH/strlen	5 (รวม spaces)	2 (ไม่รวม nulls)

ทำไมใช้ VARCHAR ดีกว่า?

CREATE TABLE t2 (c VARCHAR(5));
INSERT INTO t2 VALUES ('HI');
SELECT c, LENGTH(c) FROM t2;
-- 'HI', 2  ← ไม่ pad! ประหยัดเนื้อที่

Q10: `0.1 + 0.2` problem ข้ามเครื่องมือ

เขียนผลลัพธ์ของ 0.1 + 0.2 ใน ทั้ง 4 เครื่องมือ — ที่ไหนดูถูก? ที่ไหนดูผิด? ที่ไหนถูกจริง?

ดูเฉลย Q10

เครื่องมือ	Expression	ผลลัพธ์ที่แสดง	ค่าจริงใน memory	ถูกจริงไหม?
Sheets	`=0.1+0.2`	`0.3`	`0.30000000000000004`	ดูถูก แต่ผิด
C (float)	`0.1f + 0.2f`	`0.300000`	`0.30000001192...`	ผิด
C (double)	`0.1 + 0.2`	`0.300000`	`0.30000000000000004`	ผิด (แต่ error น้อยกว่า float)
Python (float)	`0.1 + 0.2`	`0.30000000000000004`	เหมือน display	ผิด — แต่ Python ซื่อสัตย์ แสดงค่าจริง!
Python (Decimal)	`Decimal('0.1') + Decimal('0.2')`	`0.3`	`0.3`	ถูกจริง!
SQL (REAL)	`0.1::REAL + 0.2::REAL`	`0.30000001`	เหมือน display	ผิด
SQL (NUMERIC)	`0.1::NUMERIC + 0.2::NUMERIC`	`0.3`	`0.3`	ถูกจริง!

สรุป:

	ดูถูก แต่ผิด	ดูผิดจริง	ถูกจริง
	Sheets, C (printf %.1f)	Python float, C (printf %.20f)	Python Decimal, SQL NUMERIC

# เปิดโปง Sheets:
from decimal import Decimal
print(f"{0.1 + 0.2:.20f}")          # 0.30000000000000004441
print(Decimal('0.1') + Decimal('0.2'))  # 0.3

บทเรียน: ปัญหานี้เกิดกับ ทุกเครื่องมือ ที่ใช้ IEEE 754 floating-point — วิธีแก้คือใช้ exact decimal types เมื่อต้องการความแม่นยำ

สรุปผลการทำ Quiz

คะแนน	ระดับ	คำแนะนำ
9–10	ยอดเยี่ยม	พร้อมสำหรับ capstone!
7–8	ดี	ทบทวนข้อที่พลาดแล้วลองใหม่
5–6	ปานกลาง	กลับไปอ่าน Module ที่เกี่ยวข้องแล้วลองทำ Try-It อีกครั้ง
ต่ำกว่า 5	ต้องทบทวน	เริ่มจาก Module 0 ใหม่ ทำ Try-It ทุกข้อ

Assessment Bank

Q1: ทำไม Python ไม่มี char แต่ C กับ SQL มี?

Q2: sizeof("HI") ได้ 3 ใน C ทำไม?

Q3: LEN vs LENB สำหรับตัวอักษรไทยใน Sheets

Q4: ISBLANK("") เป็น FALSE แต่ COUNTBLANK("") นับเป็น 1 ทำไม?

Q5: ทำไมห้ามใช้ float เก็บราคา?

Q6: WHERE customer_id = NULL ผิดตรงไหน?

Q7: Leading zeros หายตอนเปิด CSV ใน Sheets — ป้องกันยังไง?

Q8: เห็นเลข 46136 ใน date cell — มันคืออะไร?

Q9: CHAR(5) เก็บ 'HI' เป็นอะไร? เชื่อมกับ C ยังไง?

Q10: 0.1 + 0.2 problem ข้ามเครื่องมือ

สรุปผลการทำ Quiz

Q1: ทำไม Python ไม่มี `char` แต่ C กับ SQL มี?

Q2: `sizeof("HI")` ได้ 3 ใน C ทำไม?

Q3: `LEN` vs `LENB` สำหรับตัวอักษรไทยใน Sheets

Q4: `ISBLANK("")` เป็น FALSE แต่ `COUNTBLANK("")` นับเป็น 1 ทำไม?

Q6: `WHERE customer_id = NULL` ผิดตรงไหน?

Q9: `CHAR(5)` เก็บ `'HI'` เป็นอะไร? เชื่อมกับ C ยังไง?

Q10: `0.1 + 0.2` problem ข้ามเครื่องมือ