Otevřená databáze výživových dat Nutrola: 500K+ potravin k dispozici ke stažení

Kvalitní výživová data jsou obtížně dostupná. Výzkumníci tráví týdny úklidem vládních databází. Vývojáři píší křehké skripty, které se každý měsíc rozbíjejí. Studenti, kteří píší diplomové práce, se spokojí s malými, zastaralými vzorky, protože sestavení komplexní databáze od nuly není na akademický časový rámec reálné.

Vytvořili jsme databázi potravin Nutrola, abychom podpořili naši aplikaci pro sledování kalorií, a za poslední tři roky jsme investovali značné prostředky do zajištění přesnosti, komplexnosti a dobře strukturovaných dat. Dnes uvolňujeme kurátorovaný podmnožinu této databáze jako otevřená data: více než 500 000 ověřených potravinových položek k dispozici ke stažení zdarma ve formátech CSV a JSON.

Tento příspěvek pokrývá vše, co potřebujete vědět o databázi — co obsahuje, jak ji stáhnout, schéma, licenci, metodologii kvality a jak se porovnává s jinými veřejně dostupnými zdroji výživových dat.

Co databáze obsahuje

Otevřená databáze výživových dat Nutrola obsahuje více než 500 000 položek potravin, které zahrnují suroviny, běžné potraviny, značkové výrobky a běžné restaurace. Každá položka byla ověřena prostřednictvím našeho víceúrovňového systému kontroly kvality, který je podrobně popsán v našem příspěvku o tom, jak jsme vytvořili naši databázi potravin.

Každá položka potraviny obsahuje následující údaje:

• Název potraviny — běžný název potravinového produktu v angličtině, včetně názvů značek, pokud je to relevantní
• Kalorie — energetický obsah v kilokaloriích (kcal) na 100 gramů a na porci
• Makroživiny — bílkoviny, celkové tuky, nasycené tuky, trans tuky, celkové sacharidy, dietní vláknina, celkové cukry a přidané cukry, vše v gramech
• Mikroživiny — více než 30 vitamínů a minerálů včetně vitamínu A, vitamínu C, vitamínu D, vitamínu E, vitamínu K, thiaminu, riboflavinu, niacinu, vitamínu B6, folátu, vitamínu B12, vápníku, železa, hořčíku, fosforu, draslíku, sodíku, zinku, mědi, manganu, selenu a dalších
• Velikosti porcí — popis standardní velikosti porce (např. "1 střední jablko," "1 šálek vařeného"), hmotnost porce v gramech a až tři alternativní velikosti porcí na potravinu
• Kategorie potravin — hierarchická klasifikace podle naší interní taxonomie (např. Mléčné výrobky > Sýry > Tvrdé sýry)
• Země původu — primární země nebo region, kde je potravinový produkt prodáván nebo kde je surovina běžně konzumována
• Čárový kód (pokud je k dispozici) — UPC nebo EAN kódy pro značkové produkty
• Štítky zdroje dat — indikátory původu ukazující, zda položka pochází z vládních databází, dat výrobců, laboratorních analýz nebo našeho interního ověřovacího týmu

Ukázková data

Zde je výběr položek z databáze, abyste získali představu o struktuře a detailu:

food_id	food_name	category	country	calories_per_100g	protein_g	fat_g	carbs_g	fiber_g	serving_desc	serving_g
NF-001247	Kuřecí prsa, syrová, bez kůže	Drůbež > Kuře	US	120	22.5	2.6	0.0	0.0	1 prso (174g)	174
NF-008391	Fage Total 0% Řecký jogurt	Mléčné výrobky > Jogurt > Řecký	GR	54	10.3	0.0	3.0	0.0	1 nádoba (150g)	150
NF-014205	Basmati rýže, bílá, vařená	Obiloviny > Rýže	IN	130	2.7	0.3	28.2	0.4	1 šálek (158g)	158
NF-022876	Avokádo, Hass, syrové	Ovoce > Tropické	MX	160	2.0	14.7	8.5	6.7	1/2 avokáda (68g)	68
NF-031560	Barilla Penne Rigate, suché	Těstoviny > Sušené	IT	359	12.5	2.0	71.2	3.0	2 oz (56g)	56
NF-045892	Kimchi, tradiční napa zelí	Zelenina > Fermentované	KR	15	1.1	0.5	2.4	1.6	1/2 šálku (75g)	75
NF-053714	Losos, atlantický, syrový, chovaný	Ryby > Losos	NO	208	20.4	13.4	0.0	0.0	1 filet (113g)	113
NF-067283	Cizrna, konzervovaná, sceděná	Luštěniny > Fazole	US	119	6.3	2.0	18.2	5.4	1/2 šálku (120g)	120

Celá databáze obsahuje mnohem více sloupců pro mikroživiny, alternativní velikosti porcí, údaje o čárových kódech a štítky zdrojů. Tabulka výše ukazuje základní výživové údaje.

Formáty dat

Databáze je k dispozici ve dvou formátech:

CSV

CSV soubor používá kódování UTF-8 s čárkovými oddělovači. První řádek obsahuje hlavičky sloupců. Pole, která obsahují čárky, jsou uzavřena v dvojitých uvozovkách. Null hodnoty jsou reprezentovány jako prázdná pole.

Formát CSV je ideální pro nástroje pro tabulky jako Excel a Google Sheets, statistický software jako R a SPSS a rychlé prozkoumání dat pomocí příkazových nástrojů jako csvkit nebo xsv.

Soubor: nutrola-open-food-dataset-v3.csv (přibližně 210 MB nekomprimovaný, 48 MB gzipped)

JSON

JSON soubor obsahuje pole objektů, jeden pro každou potravinovou položku. Vnořené objekty se používají pro strukturovaná pole, jako jsou velikosti porcí (které obsahují popis, hmotnost v gramech a ekvivalent v mililitrech, pokud je to relevantní) a profily mikroživin.

Formát JSON je lépe přizpůsoben pro vývoj aplikací, importy do databází a jakýkoli pracovní postup, kde potřebujete zachovat hierarchickou strukturu velikostí porcí a skupin živin.

Soubor: nutrola-open-food-dataset-v3.json (přibližně 340 MB nekomprimovaný, 62 MB gzipped)

Oba soubory jsou také k dispozici jako gzip-komprimované archivy pro snížení doby stahování.

Schéma dat

Zde je úplné schéma s popisy pro každé pole v databázi:

Název pole	Typ	Popis
food_id	string	Unikátní identifikátor Nutrola pro potravinovou položku (formát: NF-XXXXXX)
food_name	string	Běžný název potraviny, včetně značky, pokud je to relevantní
category_l1	string	Hlavní kategorie potravin (např. Mléčné výrobky, Obiloviny, Ovoce)
category_l2	string	Druhá úroveň kategorie (např. Sýry, Rýže, Tropické)
category_l3	string	Třetí úroveň kategorie, pokud je to relevantní (např. Tvrdé sýry, Hnědá rýže)
country	string	ISO 3166-1 alpha-2 kód země označující primární trh
brand	string	Název značky pro značkové produkty; null pro běžné potraviny
barcode	string	UPC/EAN čárový kód; null, pokud není relevantní
calories_per_100g	float	Energie v kcal na 100 gramů
protein_g	float	Bílkoviny v gramech na 100g
fat_total_g	float	Celkové tuky v gramech na 100g
fat_saturated_g	float	Nasycené tuky v gramech na 100g
fat_trans_g	float	Trans tuky v gramech na 100g
carbs_total_g	float	Celkové sacharidy v gramech na 100g
fiber_g	float	Dietní vláknina v gramech na 100g
sugars_total_g	float	Celkové cukry v gramech na 100g
sugars_added_g	float	Přidané cukry v gramech na 100g
sodium_mg	float	Sodík v miligramech na 100g
cholesterol_mg	float	Cholesterol v miligramech na 100g
vitamin_a_mcg	float	Vitamín A v mikrogramech RAE na 100g
vitamin_c_mg	float	Vitamín C v miligramech na 100g
vitamin_d_mcg	float	Vitamín D v mikrogramech na 100g
calcium_mg	float	Vápník v miligramech na 100g
iron_mg	float	Železo v miligramech na 100g
potassium_mg	float	Draslík v miligramech na 100g
magnesium_mg	float	Hořčík v miligramech na 100g
zinc_mg	float	Zinek v miligramech na 100g
phosphorus_mg	float	Fosfor v miligramech na 100g
selenium_mcg	float	Selen v mikrogramech na 100g
vitamin_b6_mg	float	Vitamín B6 v miligramech na 100g
vitamin_b12_mcg	float	Vitamín B12 v mikrogramech na 100g
folate_mcg	float	Folát v mikrogramech DFE na 100g
vitamin_e_mg	float	Vitamín E v miligramech na 100g
vitamin_k_mcg	float	Vitamín K v mikrogramech na 100g
thiamin_mg	float	Thiamin (B1) v miligramech na 100g
riboflavin_mg	float	Riboflavin (B2) v miligramech na 100g
niacin_mg	float	Niacin (B3) v miligramech na 100g
copper_mg	float	Měď v miligramech na 100g
manganese_mg	float	Mangan v miligramech na 100g
serving_1_desc	string	Popis primární velikosti porce (např. "1 šálek vařeného")
serving_1_g	float	Hmotnost primární velikosti porce v gramech
serving_2_desc	string	Popis alternativní velikosti porce; null, pokud není k dispozici
serving_2_g	float	Hmotnost alternativní velikosti porce v gramech
serving_3_desc	string	Popis druhé alternativní velikosti porce; null, pokud není k dispozici
serving_3_g	float	Hmotnost druhé alternativní velikosti porce v gramech
data_source	string	Štítek původu: "vláda", "výrobce", "laboratoř" nebo "ověřená komunita"
last_verified	string	ISO 8601 datum, kdy byla položka naposledy ověřena (RRRR-MM-DD)
dataset_version	string	Identifikátor verze databáze (např. "v3.0")

Všechny hodnoty živin jsou vyjádřeny na 100 gramů, aby bylo možné provádět konzistentní srovnání. Pro výpočet živin na porci vynásobte hodnotu na 100 g hmotností porce v gramech a vydělte 100.

Jak stáhnout

Databáze je hostována na našem veřejném GitHub repozitáři:

github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset

Můžete si stáhnout soubory přímo z GitHub Releases stránky nebo klonovat repozitář:

git clone https://github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset.git

Pro komprimované verze:

# Stáhnout CSV (gzipped)
wget https://github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset/releases/latest/download/nutrola-open-food-dataset-v3.csv.gz

# Stáhnout JSON (gzipped)
wget https://github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset/releases/latest/download/nutrola-open-food-dataset-v3.json.gz

Repozitář také obsahuje:

• Podrobný README.md s rychlými pokyny
• CHANGELOG.md dokumentující změny mezi verzemi databáze
• scripts/ adresář s příklady skriptů v Pythonu a R pro načítání, filtrování a analýzu dat
• schema/ adresář s definicemi JSON schématu a CSV dialektu

Pokud potřebujete plnou databázi s více než 3 miliony položkami s aktuálními aktualizacemi místo periodických snímků, podívejte se na naši Nutrition Data API pro přístup pro vývojáře.

Případové studie

Akademický výzkum

Výzkumníci v oblasti výživy mohou databázi využít pro analýzu stravovacích vzorců, epidemiologické modelování a studie o hustotě živin, aniž by museli trávit týdny úklidem a slučováním vládních datových souborů. Hierarchický systém kategorií usnadňuje filtrování podle skupin potravin a pole země umožňuje mezikulturní srovnání.

Publikovaný výzkum využívající databázi by měl citovat: Otevřená databáze výživových dat Nutrola, v3.0 (2026). K dispozici na github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset. Licencováno pod CC BY-SA 4.0.

Vývoj aplikací

Vývojáři, kteří vytvářejí aplikace zaměřené na zdraví, fitness nebo potraviny, mohou databázi použít jako místní databázi potravin. Konzistentní schéma a údaje o velikosti porcí znamenají, že můžete vytvořit funkční funkci pro sledování potravin bez spoléhání se na živé API připojení. To je obzvlášť užitečné pro mobilní aplikace s offline prvky, prototypování a hackathon projekty.

Formát CSV se přímo načítá do SQLite, PostgreSQL nebo jakékoli relační databáze. Formát JSON se dobře mapuje na dokumentové úložiště jako MongoDB nebo Firestore.

Data Science a strojové učení

Databáze je dobře přizpůsobena pro trénink a hodnocení modelů strojového učení souvisejících s potravinami a výživou. Běžné aplikace zahrnují:

• Modely klasifikace potravin — použijte hierarchii kategorií jako tréninkové štítky pro vytvoření klasifikátorů, které předpovídají kategorie potravin na základě názvů nebo nutričních profilů
• Odhad výživy — trénujte regresní modely, které předpovídají obsah kalorií nebo makroživin na základě částečných informací (např. odhadování kalorií na základě poměrů bílkovin, tuků a sacharidů)
• Doporučovací systémy — vytvářejte systémy doporučení potravin, které navrhují nutričně podobné alternativy
• Detekce anomálií — identifikujte neobvyklé nutriční profily, které by mohly naznačovat problémy s kvalitou dat v jiných databázích

Vzdělávání

Studenti a pedagogové v oblasti výživy mohou databázi využít pro výuku, laboratoře a úkoly. Šíře dat — pokrývající potraviny z desítek zemí a zahrnující každou hlavní potravinovou skupinu — je užitečná pro výuku konceptů jako poměry makroživin, hustota mikroživin a jak se nutriční profily liší napříč kuchyněmi a úrovněmi zpracování potravin.

Veřejné zdraví a politika

Organizace veřejného zdraví mohou data využít k analýze nutriční krajiny specifických kategorií potravin nebo trhů. Pole země umožňuje filtrování podle regionu a pole značky umožňuje analýzu kvality výživy značkových vs. běžných potravin.

Metodologie kvality dat

Uvolnění otevřené databáze nic neznamená, pokud data nejsou důvěryhodná. Zde je, jak zajišťujeme kvalitu napříč více než 500 000 položkami v tomto vydání.

Ověření z více zdrojů

Každá položka v databázi byla ověřena proti alespoň dvěma nezávislým zdrojům. Naše primární zdroje dat zahrnují:

• Vládní výživové databáze — USDA FoodData Central (Spojené státy), CoFID (Spojené království), NUTTAB (Austrálie), CNF (Kanada) a ekvivalentní databáze z více než 20 zemí
• Data poskytnutá výrobci — nutriční panely faktů zaslané přímo výrobci potravin prostřednictvím našeho programu partnerství se značkami
• Laboratorní analýza — nezávislé laboratorní testování prováděné naším týmem pro potraviny s vysokým objemem, kde jsou zdrojová data konfliktní nebo zastaralá
• Ověřené příspěvky komunity — uživatelsky zaslané položky, které prošly naším tříkrokovým ověřovacím procesem (automatizované křížové ověřování, odborné posouzení a detekce statistických odlehlých hodnot)

Automatizované kontroly kvality

Každá položka projde baterií automatizovaných kontrol před tím, než vstoupí do databáze:

• Ověření energetické bilance — počet kalorií je porovnán s Atwaterovým výpočtem (4 kcal/g bílkoviny + 9 kcal/g tuku + 4 kcal/g sacharidů). Položky, kde se uvedené kalorie odchylují od vypočítané hodnoty o více než 10 %, jsou označeny k ručnímu přezkoumání.
• Kontroly rozsahu — každá hodnota živin je ověřena proti fyziologicky plausibilním rozsahům pro potravinovou kategorii. Položka sýra, která uvádí 0 gramů tuku, nebo položka ovoce, která uvádí 50 gramů bílkovin, je okamžitě označena.
• Konzistence mezi položkami — podobné potraviny jsou statisticky porovnávány. Pokud nová položka kuřecího prsa má výrazně odlišné hodnoty od existující skupiny položek kuřecího prsa, je držena k přezkoumání.
• Ověření velikosti porce — hmotnosti porcí jsou kontrolovány proti známým standardním porcí. "1 střední jablko," které tvrdí, že váží 500 gramů, neprojde.

Lidské přezkoumání

Položky označené automatizovanými kontrolami procházejí ručním přezkoumáním naším datovým týmem, který zahrnuje kvalifikované odborníky na výživu a potravináře. Přibližně 12 % položek vyžaduje nějakou formu ruční opravy před schválením.

Průběžná údržba

Databáze není jednorázový dump. Položky ověřujeme na průběžném základě, přičemž dáváme přednost potravinám s vysokým objemem (těm, které jsou nejčastěji zaznamenávány uživateli Nutrola) a položkám, jejichž zdrojová data byla aktualizována. Když výrobce potravin přeformuluje produkt, zachytíme změnu prostřednictvím našeho systému sledování čárových kódů a aktualizujeme položku odpovídajícím způsobem.

Frekvence aktualizací

Nové verze otevřené databáze publikujeme čtvrtletně. Každé vydání zahrnuje:

• Nové potravinové položky přidané od poslední verze
• Opravy existujících položek identifikovaných prostřednictvím našeho monitorování kvality
• Aktualizované nutriční údaje pro reformulované produkty
• Rozšířenou pokrytí mikroživin, kde se nové zdrojové údaje stanou dostupnými

Aktuální verze je v3.0, vydaná v březnu 2026. Historie verzí a změnové protokoly jsou k dispozici v GitHub repozitáři.

Pokud potřebujete data, která jsou aktualizována častěji než čtvrtletně, naše Nutrition Data API odráží změny do 48 hodin.

Licence

Otevřená databáze výživových dat Nutrola je vydána pod licencí Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0).

To znamená, že máte právo:

• Sdílet — kopírovat a redistribuovat databázi v jakémkoli médiu nebo formátu
• Upravit — remixovat, transformovat a vytvářet na základě databáze pro jakýkoli účel, včetně komerčního využití

Pod následujícími podmínkami:

• Uznání — musíte uvést odpovídající kredit Nutrole, poskytnout odkaz na licenci a uvést, zda byly provedeny změny
• ShareAlike — pokud remixujete, transformujete nebo vytváříte na základě databáze, musíte distribuovat své příspěvky pod stejnou licencí CC BY-SA 4.0

Zvolili jsme CC BY-SA 4.0, protože představuje správnou rovnováhu mezi otevřeností a zajištěním, že vylepšení se vrátí zpět komunitě. Pokud vytvoříte lepší verzi těchto dat, licence zajišťuje, že vaše vylepšení zůstanou dostupná i pro ostatní.

Jak se to porovnává s jinými databázemi

Existuje několik veřejně dostupných databází výživových dat. Zde je, jak se Otevřená databáze výživových dat Nutrola porovnává s dvěma nejvíce používanými alternativami.

vs. USDA FoodData Central

USDA FoodData Central je zlatý standard pro výživová data ve Spojených státech. Je důkladná, dobře zdokumentovaná a podložena laboratorními analýzami. Má však omezení, která databáze Nutrola řeší:

Rozměr	USDA FoodData Central	Otevřená databáze Nutrola
Celkový počet položek	~400 000 (základ, SR Legacy, značkové dohromady)	500 000+
Geografické pokrytí	Primárně Spojené státy	47 zemí
Značkové produkty	Pouze americké značky, často zastaralé	Mezinárodní značky, ověřené čtvrtletně
Formát dat	Více neslučitelných formátů souborů, složitá relační struktura	Jeden soubor CSV nebo JSON, plochá struktura
Velikosti porcí	Nekonzistentní napříč sub-databázemi	Standardizovaný formát s až 3 porcemi na potravinu
Snadnost použití	Vyžaduje značné datové inženýrství pro sloučení sub-databází	Stáhněte jeden soubor a začněte pracovat
Frekvence aktualizací	Různé podle sub-databáze (ročně pro některé)	Čtvrtletně

Pokud se vaše práce zaměřuje výhradně na americké potraviny a potřebujete co nejhlubší nutriční profil (USDA pokrývá 150+ živin pro základní potraviny), FoodData Central je lepší volba. Pokud potřebujete mezinárodní pokrytí, konzistentní formátování a databázi, která funguje ihned, je databáze Nutrola silnější volbou.

Obě databáze jsou doplňkové. Mnoho výzkumníků používá USDA základní data pro podrobnou analýzu živin v USA a doplňuje je daty Nutrola pro mezinárodní pokrytí a značkové produkty.

vs. Open Food Facts

Open Food Facts je crowdsourced databáze s více než 3 miliony položkami. Má impozantní rozsah a pokrývá produkty z mnoha zemí. Její crowdsourced povaha však přináší výzvy kvality dat:

Rozměr	Open Food Facts	Otevřená databáze Nutrola
Celkový počet položek	3M+	500 000+
Kvalita dat	Proměnlivá — crowdsourced s automatizovanými kontrolami	Ověřeno — více zdrojů, lidské přezkoumání
Úplnost	Mnoho položek postrádá makro/mikro data	Všechny položky mají kompletní makro data; 90 %+ má plné mikro profily
Velikosti porcí	Nekonzistentní, často chybí	Standardizované, vždy přítomné
Klasifikační taxonomie	Crowdsourced štítky, nekonzistentní	Hierarchická, kurátorovaná taxonomie
Pokrytí živin	Široce se liší podle položky	Konzistentních 40+ živin napříč všemi položkami
Formát dat	MongoDB dump, složité vnořené JSON	Čistý CSV a JSON
Licence	Otevřená databázová licence (ODbL)	CC BY-SA 4.0

Open Food Facts vyniká rozsahem — pokud potřebujete vyhledat konkrétní neobvyklý produkt podle čárového kódu, pravděpodobně ho mají. Databáze Nutrola vyniká hloubkou a konzistencí — každá položka splňuje stejný standard kvality, což ji činí spolehlivější pro kvantitativní analýzu, kde mohou mezery v datech nebo chyby zkreslit výsledky.

Pokud vytváříte aplikaci pro skenování čárových kódů a potřebujete maximální pokrytí produktů, Open Food Facts je dobrým výchozím bodem. Pokud trénujete model strojového učení, provádíte statistický výzkum nebo vytváříte aplikaci, kde je důležitá přesnost výživy, ověřená data databáze Nutrola vám poskytnou silnější základ.

Jak začít

Jakmile si stáhnete databázi, zde je rychlý příklad načítání a prozkoumání v Pythonu:

import pandas as pd

# Načíst databázi
df = pd.read_csv("nutrola-open-food-dataset-v3.csv")

# Základní přehled
print(f"Celkový počet položek: {len(df):,}")
print(f"Pokryté země: {df['country'].nunique()}")
print(f"Potravinové kategorie (L1): {df['category_l1'].nunique()}")

# Najít potraviny s vysokým obsahem bílkovin a nízkým obsahem kalorií
high_protein = df[
    (df["protein_g"] > 20) &
    (df["calories_per_100g"] < 150)
].sort_values("protein_g", ascending=False)

print(high_protein[["food_name", "calories_per_100g", "protein_g"]].head(10))

# Analyzovat průměrné makroživiny podle kategorie potravin
category_macros = df.groupby("category_l1").agg({
    "calories_per_100g": "mean",
    "protein_g": "mean",
    "fat_total_g": "mean",
    "carbs_total_g": "mean"
}).round(1)

print(category_macros.sort_values("calories_per_100g", ascending=False))

Další příklady — včetně skriptů R, průvodců importem SQL a Jupyter notebooků — jsou k dispozici v adresáři scripts/ GitHub repozitáře.

Často kladené otázky

Je databáze opravdu zdarma k použití?

Ano. Otevřená databáze výživových dat Nutrola je vydána pod licencí CC BY-SA 4.0, která povoluje komerční i nekomerční použití. Jedinými požadavky jsou, že musíte uvést Nutrola jako zdroj a že jakékoli odvozené databáze, které distribuujete, musí používat stejnou licenci. Neexistují žádné klíče API, žádné limity použití a není nutná registrace pro stažení souborů.

Jak často se databáze aktualizuje?

Nové verze publikujeme čtvrtletně. Každé vydání přidává nové potravinové položky, opravuje jakékoli chyby identifikované od poslední verze a aktualizuje položky pro produkty, které byly reformulovány. Stránka s vydáními v GitHub repozitáři má úplnou historii verzí a můžete sledovat repozitář, abyste byli informováni, když budou publikovány nové verze.

Mohu tuto databázi použít k vytvoření komerční aplikace?

Ano. Licence CC BY-SA 4.0 výslovně povoluje komerční použití. Můžete použít data v placené aplikaci, produktu SaaS nebo jakémkoli jiném komerčním kontextu. Musíte zahrnout uznání Nutrola ve své aplikaci nebo dokumentaci a pokud distribuujete upravenou verzi samotné databáze, musí být upravená verze také licencována pod CC BY-SA 4.0. Použití dat ve vaší aplikaci (bez redistribuce surové databáze) nevyvolává požadavek na ShareAlike.

Proč pouze 500K položek, když má Nutrola plnou databázi více než 3 miliony?

Otevřená databáze obsahuje položky, které můžeme uvolnit pod otevřenou licencí bez omezení. Naše plná databáze zahrnuje data z proprietárních zdrojů — přímé partnerství s výrobci, licencovaná laboratorní data a další zdroje s smluvními omezeními na redistribuci. 500K položek v otevřené databázi pochází z vládních databází, našich vlastních laboratorních analýz a příspěvků komunity, kde přispěvatelé souhlasili s otevřeným licencováním. Pokud potřebujete přístup k plné databázi, naše Nutrition Data API ji poskytuje pod samostatnými komerčními podmínkami.

Co mám dělat, pokud najdu chybu v databázi?

Otevřete problém v GitHub repozitáři s food_id postižené položky a popisem chyby. Pokud máte odkaz na zdroj (např. web výrobce ukazující jiné nutriční údaje), přiložte ho. Náš datový tým kontroluje hlášené problémy týdně a potvrzené opravy jsou zahrnuty v příštím čtvrtletním vydání. Pro urgentní opravy můžeme provést opravu mezi čtvrtletními aktualizacemi.

Jak to souvisí s Nutrola Nutrition Data API?

Otevřená databáze je statický čtvrtletní snímek kurátorované podmnožiny naší databáze. API poskytuje real-time přístup k plné databázi s více než 3 miliony položkami s funkcemi vyhledávání, filtrování, vyhledávání čárových kódů a dalšími. Myslete na otevřenou databázi jako na základ pro offline nebo dávkové případy použití a na API jako na řešení pro produkční aplikace, které potřebují živá data. Mnoho vývojářů začíná s otevřenou databází pro prototypování a přechází na API, když jdou do produkce.