VTYS İlişkisel Veri Modeli Y R D. D O Ç. D R. M. B E T Ü L Y I L M A Z

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "VTYS İlişkisel Veri Modeli Y R D. D O Ç. D R. M. B E T Ü L Y I L M A Z"

Transkript

1 VTYS İlişkisel Veri Modeli Y R D. D O Ç. D R. M. B E T Ü L Y I L M A Z

2 İlişkisel Veri Modelinde İlişki Kavramı Bu modelde İlişki (relation) kavramı matematiksel bir kavramdır. Daha önce gördüğümüz Varlık-İlişki modelindeki ilişkiden farklıdır. Aslında bu modeldeki ilişki, Varlık-İlişki modelindeki "varlıkların + ilişkilerin" yerini tutar.

3 Tablolar ile Gösterim İlişki şeması, ilişkinin adı ile niteliklerini gösteren R(A 1, A 2,..., A k ) biçimindeki bir tanımdır. R ilişki şemasına göre gerçekleşen her r ilişkisi (ya da ilişki olgusu), yukarıdaki tanıma uygun olarak oluşmuş k-çoklular kümesi ya da bir tablodur. Veri tabanı ilişkisi ile matematiksel ilişki arasındaki başlıca fark; veri tabanı ilişkisinin kullanıldığı ortama ve zamana göre değişmesine karşın matematiksel ilişkinin evrensel olması, ortama ve zamana göre değişmemesidir.

4 Temel İlişki Yapısı Matematiksel ilişki kavramı aşağıdaki gibi tanımlanır: Her biri birer değerler kümesi olan D 1, D 2,..., D k etki alanları (domains) göz önüne alınsın. Bu alanların kartezyen çarpımı D 1 x D 2 x... x D k ile gösterilir ve 1. elemanı D 1 alanından, 2. elemanı D 2 alanından,.., k. elemanı ise D k alanından alınan [d1, d2,..., dk] k-çoklular kümesidir. Bu k adet alan üzerinde tanımlanan her r ilişkisi, bu alanların kartezyen çarpımının bir altkümesidir: r D 1 x D 2 x... x D k

5 Örnek D 1 = {a, b, c} D 2 ={1, 2, 3} D 3 = {x, y} olsun. Bu üç alanın kartezyen çarpımı 3x3x2 = 18 adet 3-çokludan oluşan bir kümedir. D1 x D2 x D3 = { [a,1,x], [a,2,x], [a,3,x], [a,1,y], [a,2,y], [a,3,y], [b,1,x], [b,2,x], [b,3,x], [b,1,y], [b,2,y], [b,3,y], [c,1,x], [c,2,x], [c,3,x], [c,1,y], [c,2,y], [c,3,y] }

6 Örnek Eğer A, B, C niteliklerinin değer alanı sırasıyla D 1, D 2 ve D 3 ise, bu üç değer alanı üzerinde tanımlı, şeması R(A, B, C) olan bir r ilişkisi örneğin aşağıdaki gibi olabilir. r = {[a,2,x], [a,2,y], [a,3,y], [b,1,x], [c,1,y], [c,3,x]}

7 Kavramlar İlişki ( E-R deki değil!) Çizelge Tablo Aynı Kavramlar! İlişki Matematiksel ifadesi (akademik dil) Çizelge Kullanıcıların kullandığı (gündelik dil) Tablo = çizelge Matematiksel ilişki yapısı, özde hiçbir değişiklik yapmadan, kullanıcının alışık olduğu ve görsel bir yapı olan tablo yapısı olarak sunulur.

8 Tablolar ile Gösterim Tablo, niteliklerin değer alanlarının kartezyen çarpımının bir altkümesidir. Böylece modeli sağlam bir matematiksel temele oturtarak gerek tasarım kriterlerinde, gerekse kullanıcı dillerinde bu kuramdan yararlanır. Her ilişkinin (tablonun) tekil bir adı vardır.

9 Örnek D1 x D2 x D3 = { [a,1,x], [a,2,x], [a,3,x], [a,1,y], [a,2,y], [a,3,y], [b,1,x], [b,2,x], [b,3,x], [b,1,y], [b,2,y], [b,3,y], [c,1,x], [c,2,x], [c,3,x], [c,1,y], [c,2,y], [c,3,y] } r = {[a,2,x], [a,2,y], [a,3,y], [b,1,x], [c,1,y], [c,3,x]} Nitelik İsimleri Değer Alanları (Kayıtlar / Çoklular) A B C a 2 x a 2 y a 3 y b 1 x c 1 y c 3 x

10 Tablolar ile Gösterim Her İlişki iki boyutlu bir tablo olarak gösterilir. Tablonun her sütununa bir nitelik atanır. Tablonun her satırı ise bir kaydı gösterir. 1. elemanı 1. niteliğin değer alanından, 2. elemanı 2. niteliğin değer alanından,.., k. elemanı ise k. niteliğin değer alanından alınan ve k değerden oluşan bir çoklu değerler topluluğu kayıt olarak adlandırılır.

11 İlişkinin (tablonun) Özellikleri 1. Satırların (kayıtların) sırası önemsizdir. 2. Tüm satırların birbirinden farklı olması gerekir (ilişki bir satırlar kümesi olduğuna göre aynı satır ilişkide birden çok kez yer alamaz). 3. Tüm satırlar birbirinden farklı olduğuna göre ilişkinin en az bir anahtarı vardır. En kötü olasılıkla, tüm niteliklerin birleşimi anahtarı oluşturur. 4. İlişkinin her sütunu bir niteliğe karşı geldiğine ve sütun başlığında niteliğin adı yer aldığına göre, sütunların sırası da önemsizdir.

12 İlişkinin (tablonun) Özellikleri 5. Bir sütünda yer alan tüm değerler, belirli bir değer alanından gelen değerler olup tümünün türü aynıdır. 6. Tabloda yer alan her değer bir sayı, bir ad, bir miktar, bir tutar, bir adres, bir tarih,.. vb gibi yalın değerler olabilir. Tablonun bir öğesi bir dizi, bir vektör, bir başka tablo ya da karmaşık bir değer olamaz. Başka bir deyişle tablonun nitelikleri yalın ve tek değerli niteliklerdir.

13 İlişki Şeması İlişkinin adı ile ilişki niteliklerinin adlarından oluşan tanım deyimine ilişki şeması denir. İlişki şemasının özet gösterimi R(N 1, N 2,..., N k ) biçimindeki tanımdır (ayrıntılı ilişki şemasında ise niteliklerin değer alanları, veri türleri, bütünlük kısıtlamaları gibi ileride görülecek tanımlar da yer alır). İlişki şemasında genellikle, ilgili niteliklerin altı çizilerek, ilişki anahtarı gösterilir.

14 İlişkisel Veri Tabanı Şeması Eğer ilişkinin birden çok anahtarı varsa bunlardan en çok kullanılanı, en anlamlısı seçilir ve ilişki şemasında bu anahtar gösterilir. Belirli bir kuruluşa/konuya ilişkin verilerin mantıksal düzeyde düzenlenmesini gösteren ve kendi aralarında anlamlı bir bütün oluşturan ilişki şemalarının bütününe, ilişkisel veri tabanı şeması adı verilir. Şemada varlık kümeleri BÜYÜK harflerle, nitelikler ise Küçük harflerle gösterilir.

15 İlişki Şeması Örneği ÖĞRENCİ (Öğrno, Adı, Soyadı, Cns, Doğ-tar, Öğr-bno) BÖLÜM (Bno, Badı, Fakülte) DERS (Dkodu, Dadı, Krd, Aç-bno) ÖĞRDERS (Öğrno, Dkodu, Dönemi, Notu)

16 Veri Tabanı Örneği Veri tabanlarında sürekli olarak veri ekleme, silme, güncelleme işlemleri yapılmaktadır. Bu işlemler neticesinde veri tabanı sürekli değişime uğrar. Veri tabanının herhangi bir andaki durumu çok önemlidir ve buna veri tabanı örneği (database instance) adı verilir.

17 Veri Tabanı Örneği (DB instance)

18 Birincil Anahtar İlişkisel veri tabanında bir tablonun benzer değerler içermeyen (tekil : unique) bir sütunu ya da birkaç sütunu birlikte birincil anahtar (primary key - PK) olarak tanımlanabilir. Birincil anahtar bir aday anahtardır ve söz konusu varlığın kayıtlarını en iyi biçimde karakterize eden bir anahtardır. Birincil anahtar tanımlandığında bir sınırlama konulmuş olacaktır: Birincil anahtar NULL (boş) değerleri veya birbirinin aynı değerleri içeremez.

19 Dış (Haricî) Anahtar Bir dış anahtar (foreign key - FK) bir sütun veya çok sayıdaki sütunların birleşiminden oluşur. Dış anahtar aynı tablo ya da başka bir tablodaki bir birincil anahtar ile eşleştirilir.

20 PK - FK Tablodaki her bir kayıt birincil anahtar (PK) yardımıyla diğerlerinden ayırt edilir. Çoklu tablolar harici anahtarlar (FK) yoluyla birbirleriyle ilişkilendirilir. PK FK PK No Adı BölümNo 25 Burak Begüm Dilay 20 BölümNo BölümAdı 10 Personel 20 Muhasebe 30 Satış

21 Varlık-İlişki Çizelgelerinin Tablolara Dönüştürülmesi Varlık-ilişki modeli kullanılarak veri modelleme yapıldığında, eğer veri tabanını gerçekleştirmek için ilişkisel bir VTYS kullanılacaksa, oluşturulan varlık-ilişki çizelgesinin ilişki şemalarına dönüştürülmesi gerekir. Bu amaçla varlık-ilişki modelindeki her farklı kavramın (varlık kümesi, nitelik, ilişki kümesi, ilişki kümesinin tanımlayıcı niteliği, güçlü ve zayıf varlık kümeleri, var olma bağımlılığı, genelleme, kümeleme,..vb) ilişkisel modelde nasıl gösterileceğinin bilinmesi gerekir.

22 Varlık Kümelerinin Dönüştürülmesi Varlık-ilişki modelindeki her varlık kümesi için ilişkisel modelde bir ilişki şeması oluşturulur. İlişkinin nitelikleri olarak da varlık kümesinin nitelikleri kullanılır.

23 Örnek ADI SOYADI CİNSİYETi DKODU DERS KREDİSİ ÖĞRNO ÖĞRENCİ DOĞTAR DERSADI ÖĞRENCİ (Öğrno, Adı, Soyadı, Cinsiyeti, Doğtar) DERS (Dkodu, Dersadı, Kredisi)

24 Varlık Kümelerinin Dönüştürülmesi Varlık kümesi Güçlü bir varlık kümesi ise, ilişki nitelikleri olarak varlık kümesi özelliklerinin kullanılması yeterlidir. Varlık kümesi Zayıf bir varlık kümesi ise, ilişki nitelikleri olarak zayıf varlık kümesinin niteliklerinin kullanılması yeterli değildir. Çünkü bu durumda anahtar yoktur ve anahtarı bulunmayan bir ilişki olamaz.

25 Varlık Kümelerinin Dönüştürülmesi Çözüm Zayıf bir varlık kümesine karşı gelen ilişki şeması oluşturulurken, ilişki nitelikleri olarak zayıf varlık kümesinin niteliklerine ek olarak, bu varlık kümesinin var olma bağımlı olduğu güçlü varlık kümesinin anahtarında yer alan nitelikler de kullanılır.

26 Örnek ADI SOYADI LİSENO LİSEADI ÖĞRNO ÖĞRENCİ OKUDUĞU LİSE KENT Güçlü LİSE varlık kümesi ile zayıf ÖĞRENCİ varlık kümelerine için; LİSE (Liseno, Liseadı, Kent) ÖĞRENCİ (Liseno, Öğrno, Adı, Soyadı)

27 İlişki Kümelerinin Dönüştürülmesi Genel olarak varlık-ilişki modelindeki her ilişki kümesi, ilişkisel modelde bir ilişki şemasına dönüştürülür. Ancak kimi ilişki kümeleri için ilişkisel modelde ayrı bir ilişki şeması oluşturmaya gerek yoktur. Bunun yerine varlık kümesi için oluşturulan ilişki şemalarından birine, diğer varlık kümesinin anahtarında yer alan nitelikleri eklemek yeterlidir.

28 İkili Birden-Bire İlişki Kümelerinin Dönüştürülmesi Eğer bir ikili ilişki kümesinin türü birden-bire (ilişki her iki yönde de işlevsel) ise ilişkisel modelde bu ilişki kümesini göstermek için de ayrı bir şema oluşturmaya gerek yoktur. Örneğin BÖLÜM ve PERSONEL varlık kümeleri arasındaki BBAŞKANI (bölüm başkanı) ilişkisini düşünelim.

29 Örnek Eğer her bölümün bir başkanı olabiliyorsa; bir personel de en çok bir bölümün başkanı olabiliyorsa, her iki yönde de işlevsel olan bu ilişkinin türü bire-birdir.

30 Örnek Bire-bir varlık kümelerini ilişkisel modelde göstermek için, varlık kümelerinden birinin anahtarını, varsa ilişkinin tanımlayıcı nitelikleri ile birlikte, diğer varlık kümesine karşı gelen şemaya eklemek yeterlidir. Bunun için de olası iki seçenekten biri seçilir. İlişkilerin anlamlarına ve kullanım ortamına göre bu seçeneklerden biri daha uygun olabilir.

31 Örnek 1. seçenek: BÖLÜM (Bno, Badı) PERSONEL (Pno, Adı, Soyadı, Doğtar, Ybno, Gbaştar) Burada YBNO personelin (bölüm başkanının) yönettiği bölümün numarasıdır.

32 Örnek 2. seçenek: BÖLÜM (Bno, Badı, Bbpno, Gbaştar) PERSONEL (Pno, Adı, Soyadı, Doğtar) Burada BBPNO bölüm başkanı personel numarasıdır. (Bu örnek için bu seçenek daha uygun bir çözüm olarak görülmektedir.) Neden???

33 İkili Birden-Çoğa İlişki Kümelerinin Dönüştürülmesi Eğer bir ikili ilişki kümesinin türü birden-çoğa ya da çoktan-bire (ilişki bir yönde işlevsel) ise ilişkisel modelde bu ilişki kümesi için ayrı bir şema oluşturmaya gerek yoktur. Örneğin BÖLÜM ve PERSONEL varlık kümeleri arasındaki ÇALIŞAN ilişkisini düşünelim.

34 Örnek Eğer her personel yalnız bir bölümde çalışıyorsa, bu ilişkinin türü BÖLÜM'den PERSONEL'e birden-çoğadır. Yani ilişki PERSONEL'den BÖLÜM'e işlevseldir. Bu varlık-ilişki çizelgesi ilişkisel modele dönüştürülürken BÖLÜM ve PERSONEL varlık kümelerine karşı gelen ve anahtarları sırasıyla BNO ve PNO olan iki şema oluşturulur.

35 Örnek Eğer ÇALIŞAN ilişki kümesi için ayrı bir şema oluşturulursa, bu şema, anahtarı PNO olan ve çalışan her personel için yalnız bir satırı olan bir şema olacaktır. Oysa anahtarı PNO olan ve kurumdaki her personel için yalnız bir satır içeren PERSONEL şeması zaten vardır. Dolayısıyla ÇALIŞAN ilişki kümesini göstermek için ayrı bir ilişki oluşturmaya gerek yoktur.

36 Örnek Bu ilişki kümesini göstermek için PERSONEL ilişkisine BÖLÜM varlık kümesinin anahtarı olan BNO ile ilişkinin tanımlayıcı nitelikleri olan GÖREVİ ve GBAŞTAR eklenir. Bu durumda, yukarıdaki çizimdeki PERSONEL ve BÖLÜM varlık kümeleri ile aralarındaki ÇALIŞAN ilişkisine karşılık, ilişkisel modelde iki şema oluşturulur.

37 Örnek BÖLÜM (Bno, Badı) PERSONEL (Pno, Adı, Soyadı, Doğtar, Bno, Görevi, Gbaştar) Yukarıdaki ilişki şemalarından ilki varlık-ilişki çizeneğindeki BÖLÜM varlık kümesine, ikincisi ise hem PERSONEL varlık kümesine hem de ÇALIŞAN ilişkisine karşılık gelmektedir.

38 İkili Çoktan-Çoğa İlişki Kümelerinin Dönüştürülmesi Eğer bir ikili ilişki kümesinin türü çoktan-çoğa (ilişki hiçbir yönde işlevsel değil) ise ilişkisel modelde bu ilişki kümesi için ayrı bir şema oluşturulur. İlişki kümesine karşılık gelen ilişki şemasında, her iki varlık kümesinin anahtarları ile, varsa ilişki tanımlayıcı niteliklerine yer verilir.

39 Örnek Örneğin SATTIĞI ilişkisi ilişkisel modelde aşağıda şeması verilen ilişki ile gösterilir. MAĞNO MAĞADI MALKODU MALADI MAĞAZA n SATTIĞI m MAL MİKTAR SATTIĞI (Mağno, Malkodu, Miktar)

40 İkiden Büyük Dereceli İlişki Kümelerinin Dönüştürülmesi Eğer bir ilişki kümesi ikiden çok varlık kümesi arasında kurulmuşsa (ilişki üçlü, dörtlü,.. bir ilişki ise), ilişkinin diğer özellikleri (eşleme sınırlamaları, ilişkinin tanımlayıcı niteliklerinin bulunup bulunmaması,..vb.) ne olursa olsun, ilişkisel modelde bu ilişki kümesine karşılık ayrı bir ilişki şeması oluşturulur. Oluşturulan ilişki şemasında, aralarında ilişki kurulan tüm varlık kümelerinin anahtarlarına ek olarak, varsa ilişkinin tanımlayıcı niteliklerine yer verilir. Bu varlık kümelerinden biri ya da birkaçı zayıf varlık kümesi ise, bu varlık kümelerinin anahtarlarını bulmak için ilgili yöntem kullanılır.

41 Örnek TARİH SALON GÖREVİ ESNO ESADI KONSNO KONSER KATILIM ESER BESTECİ ESTÜRÜ MZSNO MÜZİSYEN SOYADI ADI KONSER, ESER ve MÜZİSYEN varlık kümeleri arasındaki KATILIM adlı üçlü ilişki kümesini düşünelim.

42 Örnek TARİH SALON GÖREVİ ESNO ESADI KONSNO KONSER KATILIM ESER BESTECİ MZSNO MÜZİSYEN SOYADI ESTÜRÜ ADI Bu ilişki kümesi hangi konserde, hangi eser çalınırken orkestrada hangi müzisyenlerin yer aldığını ve görevlerinin ne olduğunu göstermektedir.

43 Örnek TARİH SALON GÖREVİ ESNO ESADI KONSNO KONSER KATILIM ESER BESTECİ MZSNO MÜZİSYEN SOYADI ESTÜRÜ ADI KONSER(Konsno, Tarih, Salon) ESER(Esno, Esadı, Estürü, Besteci) MÜZİSYEN(Mzsno, Adı, Soyadı) KATILIM (Konsno, Esno, Mzsno, Görevi)

44 Örnek Eğer varlık kümeleri arasındaki ikili eşlemelerin (konser-eser, konser-müzisyen ve eser-müzisyen) her üçü de çoktan-çoğa ise KATILIM ilişkisinin anahtarı, görüldüğü gibi üç varlık kümesinin anahtarlarının birleşiminden oluşur.

45 Aynı Varlık Kümesi İçindeki İlişki Kümeleri Eğer ilişki kümesi iki farklı varlık kümesi arasında tanımlanmak yerine, aynı varlık kümesi içinde tanımlanmışsa, bu varlık kümesinin ilişkisel modele dönüştürülmesinde hiçbir farklılık yoktur. İlişki kümesinin türünün birden-bire, birden-çoğa ya da çoktan-çoğa olmasına göre yukarıda söylenenlerin tümü geçerlidir.

46 Aynı Varlık Kümesi İçindeki İlişki Kümeleri Ancak aralarında ilişki kurulan varlık kümeleri aynı olduğu için, bir ilişki şemasında aynı niteliğin farklı rollerde yer alması söz konusu olabilir. Bunun için de, roller de düşünülerek niteliklere uygun adlar seçilmesi gerekir.

47 Örnek PERSONEL varlık kümesi ve bu varlık kümesi içindeki birden-çoğa YÖNETİCİ ilişkisi ilişkisel modelde tek bir şema ile gösterilebilir. PERSONEL(Sicilno, Adı, Bölümü, Görevi, Gbaştar, Ysicilno) SİCİLNO BÖLÜMÜ ADI PERSONEL 1 üst YÖNETİCİ GBAŞTAR GÖREVİ n ast

48 Genellemelerin (ISA) Dönüştürülmesi BANKA-HES HNO MÜŞADR MÜŞADI ISA VADE VBAŞTAR VSZ-HES VLİ-HES SONİŞLTAR HTUTAR FAİZ MİKTAR 1. Çözüm BANKA_HES(Hno, Müşadı, Müşadr) VSZ_HES(Hno, Sonişltar, Htutar) VLİ_HES(H_no, Vade, Vbaştar, Miktar, Faiz)

49 Genellemelerin (ISA) Dönüştürülmesi BANKA-HES HNO MÜŞADR MÜŞADI ISA VADE VBAŞTAR VSZ-HES VLİ-HES SONİŞLTAR HTUTAR FAİZ MİKTAR 2. Çözüm VSZ_HES(Hno, Müşadı, Müşadr, Sonişltar, Htutar) VLİ_HES(H_no, Müşadı, Müşadr, Vade, Vbaştar, ; Miktar, Faiz)

50 Kümelemelerin Dönüştürülmesi ÇNO ADI SOYADI PNO PADI PBÜTÇE ÇALIŞAN ÇALIŞTIĞI n PROJE KULLANDIĞI m MAKİNE SÜRE MNO MADI MTÜRÜ YERİ İlişki bir varlık kümesi yerine bir kümelemeye bağlanıyorsa kümelemenin anahtarı kullanılır.

51 Kümelemelerin Dönüştürülmesi ÇNO ADI SOYADI PNO PADI PBÜTÇE ÇALIŞAN ÇALIŞTIĞI PROJE n KULLANDIĞI Süre m MAKİNE MNO MADI MTÜRÜ YERİ ÇALIŞAN(Çno, Adı, Soyadı) PROJE(Pno, Padı, PBütçe) ÇALIŞTIĞI(Çno, Pno) MAKİNE(Mno, Madı, Mtürü, Yeri) KULLANDIĞI(Çno, Pno, Mno, Süre)

52 Kaynaklar Veri Tabanları Sistemleri, Ünal Yarımağan. Ders notları, Filiz Eyüboğlu

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri. Yrd. Doç. Dr. M.Betül Yılmaz

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri. Yrd. Doç. Dr. M.Betül Yılmaz Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Yrd. Doç. Dr. M.Betül Yılmaz Veri Modeli (Data Model) Verileri mantıksal düzeyde düzenlemek için kullanılan yapılar, kavramlar ve işlemler topluluğu VTYS VT Tasarımı Veri

Detaylı

2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı ve Normalizasyon. Veritabanı 1

2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı ve Normalizasyon. Veritabanı 1 2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı ve Normalizasyon Veritabanı 1 Veritabanı Tasarımı Tasarım yapılırken izlenecek adımlar; Oluşturulacak sistemin nelerden oluşması gerektiği ve hangi işlemlerin hangi aşamalarda

Detaylı

Varlık-İlişki Modeli (Entity-Relationship Model)

Varlık-İlişki Modeli (Entity-Relationship Model) Varlık-İlişki Modeli (Entity-Relationship Model) Varlık-ilişki modeli, ya da kısaca E-R modeli (Entity- Relationship model) 1976 yılında P.P. Chen tarafından geliştirilen bir modeldir. Bugüne kadar varlık-ilişki

Detaylı

Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi. Uzm. Murat YAZICI

Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi. Uzm. Murat YAZICI Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi Uzm. Murat YAZICI Veritabanı Tasarımı - Projenin tasarım aşamasında veritabanı tasarımı çok iyi yapılmalıdır. Daha sonra yapılacak değişiklikler sorunlar çıkartabilir veya

Detaylı

2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı. Veritabanı 1

2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı. Veritabanı 1 2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı Veritabanı 1 Veritabanı Tasarımı Tasarım yapılırken izlenecek adımlar; Oluşturulacak sistemin nelerden oluşması gerektiği ve hangi işlemlerin hangi aşamalarda yapıldığı

Detaylı

Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) İlişkisel Veritabanı Modeli

Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) İlişkisel Veritabanı Modeli Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) İlişkisel Veritabanı Modeli Konular Temel Kavramlar Tablo Anahtar Süper Anahtar Birincil Anahtar Yabancı Anahtar İkincil Anahtar Bütünlük Kuralları Birincil

Detaylı

VERİTABANI DERS NOTLARI

VERİTABANI DERS NOTLARI VERİTABANI DERS NOTLARI Yrd.Doç.Dr. Buket Doğan 1 Ders İçeriği Veritabanı ve ilişkisel veritabanı kavramı, tasarımı ve yönetimini y anlamak, veri tabanı sistemlerinin denetimi ve erişimi imi yöntemlerini

Detaylı

BTP203 VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

BTP203 VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ BTP203 VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Öğr.Gör.Dr. Sedat TELÇEKEN ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Porsuk M.Y.O. Bilg. Tekn. Bölümü 2011 2012 Güz Dönemi BÜTÜNLÜK KISITLAMALARI (Integrity Constraints) Bir VT depoladığı

Detaylı

VERİ TABANI YÖNETİMİ. Sunu 2: Veri Modelleri. Öğr. Gör. Selçuk ÖZKAN

VERİ TABANI YÖNETİMİ. Sunu 2: Veri Modelleri. Öğr. Gör. Selçuk ÖZKAN VERİ TABANI YÖNETİMİ Sunu 2: Veri Modelleri Öğr. Gör. Selçuk ÖZKAN Veri Modeli Verileri mantıksal düzeyde düzenlemek için kullanılan yapılar, kavramlar ve işlemler topluluğuna veri modeli (data model)

Detaylı

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Veri Tabanı Nedir? Sistematik erişim imkânı olan, yönetilebilir, güncellenebilir, taşınabilir, birbirleri arasında tanımlı ilişkiler bulunabilen bilgiler kümesidir. Bir kuruluşa

Detaylı

BĐL378 - VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

BĐL378 - VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ BĐL378 VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ Öğr.Gör. Sedat TELÇEKEN VTYS, bütünlük kısıtlamalarını uygulayarak yalnız geçerli verilerin depolanmasını sağlar. ANADOLU ÜNĐVERSĐTESĐ FEN FAKÜLTESĐ MATEMATĐK BÖLÜMÜ

Detaylı

VERİ KAYNAKLARI. Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri

VERİ KAYNAKLARI. Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri VERİ KAYNAKLARI YÖNETİMİ İ İ 5. ÜNİTE GİRİŞ Bilgi sisteminin öğelerinden biride veri yönetimidir. Geleneksel yada çağdaş, birinci yada ikinci elden derlenen veriler amaca uygun veri formlarında tutulur.

Detaylı

1 Temel Kavramlar. Veritabanı 1

1 Temel Kavramlar. Veritabanı 1 1 Temel Kavramlar Veritabanı 1 Veri Saklama Gerekliliği Bilgisayarların ilk bulunduğu yıllardan itibaren veri saklama tüm kurum ve kuruluşlarda kullanılmaktadır. Veri saklamada kullanılan yöntemler; Geleneksel

Detaylı

VERİTABANI-I DERS NOTLARI VERİTABANI TEMELLERİ

VERİTABANI-I DERS NOTLARI VERİTABANI TEMELLERİ Ders İçeriği VERİTABANI-I DERS NOTLARI ENVER BAĞCI Veritabanı ve ilişkisel veritabanı kavramı, tasarımı ve yönetimini anlamak, Veri tabanı sistemlerinin denetimi ve erişimi yöntemlerini ve araçlarını öğrenmek,

Detaylı

VERİ TABANI SİSTEMLERİ

VERİ TABANI SİSTEMLERİ VERİ TABANI SİSTEMLERİ 1- Günümüzde bilgi sistemleri Teknoloji ve bilgi. 2- Bilgi sistemlerinin Geliştirilmesi İşlevsel Gereksinimleri 1.AŞAMA Gereksinim Belirleme ve Analiz Veri Gereksinimleri Gereksinimler

Detaylı

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev MATM 133 MATEMATİK LOJİK Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev 3.KONU Kümeler Teorisi; Küme işlemleri, İkili işlemler 1. Altküme 2. Evrensel Küme 3. Kümelerin Birleşimi 4. Kümelerin Kesişimi 5. Bir Kümenin Tümleyeni

Detaylı

BIM 312 Database Management Systems. Veritabanı Kavramına Giriş

BIM 312 Database Management Systems. Veritabanı Kavramına Giriş BIM 312 Database Management Systems Veritabanı Kavramına Giriş Veritabanı Nedir? Veritabanı, birbirleriyle ilişkili verilerin hızlı ve verimli bir şekilde ulaşılmasına olanak verecek biçimde saklanmasıyla

Detaylı

SQL e Giriş. Uzm. Murat YAZICI

SQL e Giriş. Uzm. Murat YAZICI SQL e Giriş Uzm. Murat YAZICI SQL (Structured Query Language) - SQL Türkçe de Yapısal Sorgulama Dili anlamına gelmektedir ve ilişkisel veritabanlarında çok geniş bir kullanım alanına sahiptir. - SQL ile

Detaylı

10-Veri Tabanları. www.cengizcetin.net

10-Veri Tabanları. www.cengizcetin.net 10-Veri Tabanları 1 VERİ TABANI VERİTABANI (DATABASE) Birbiri ile ilişkili bir veya daha fazla tablodan oluşan bilgi topluluğudur. Veri tabanındaki tablolara ulaşılarak sorgulama yapılır ve istenilen bilgiler

Detaylı

SQL (Structured Query Language)

SQL (Structured Query Language) SQL (Structured Query Language) Genel SQL SQL çok yüksek seviyeli bir dildir. Biraz ingilizce bilgisi gerektirir. Programlama dillerine göre öğrenilmesi çok daha kolaydır. Çünkü programlama dillerindeki

Detaylı

Bölüm 1: Veritabanı Yönetim Sistemlerine Giriş

Bölüm 1: Veritabanı Yönetim Sistemlerine Giriş Bölüm 1: Veritabanı Yönetim Sistemlerine Giriş -1- Dr. Serkan DİŞLİTAŞ 1.1. Veri ve Bilgi (Data & Information) Hesaplama, saklama gibi çeşitli işlemler amacıyla bilgisayara verilen sayı, yazı, resim, ses,

Detaylı

SQL Kod ile Tablo Oluşturma

SQL Kod ile Tablo Oluşturma SQL Kod ile Tablo Oluşturma Aşağıdaki SQL kodları Veri tabanı hazırlama programında yazılıp çalıştırıldığı zaman PERSONEL adında bir tablo oluşturulur ve bu tablonun sütunları Personel_no, Adı, Soyadı

Detaylı

2. NORMALİZASYON. Normalizasyon, taslak veri tabanı üzerinde birtakım işlemler yapılarak taslağı son haline yaklaştırma yöntemidir.

2. NORMALİZASYON. Normalizasyon, taslak veri tabanı üzerinde birtakım işlemler yapılarak taslağı son haline yaklaştırma yöntemidir. 2. NORMALİZASYON İlişkisel veri tabanları tasarlanırken verilerin gereksiz tekrarını, bilgilerin kaybını önlemek amacıyla normalizasyon işlemi uygulanması gerekir. Normalizasyon işlemi uygulanarak da ilişkilerin

Detaylı

Veritabanı Tasarımı Ve Yönetimi. Varlık-İlişki Modeli

Veritabanı Tasarımı Ve Yönetimi. Varlık-İlişki Modeli Veritabanı Tasarımı Ve Yönetimi Varlık-İlişki Modeli Veritabanı Tasarım Aşamaları Gereksinim Analizi Kavramsal Tasarım Mantıksal Tasarım İlişkilerin Normalizasyonu Veritabanı Uyarlaması Uygulama Programı

Detaylı

Buna göre, eşitliği yazılabilir. sayılara rasyonel sayılar denir ve Q ile gösterilir. , -, 2 2 = 1. sayıdır. 2, 3, 5 birer irrasyonel sayıdır.

Buna göre, eşitliği yazılabilir. sayılara rasyonel sayılar denir ve Q ile gösterilir. , -, 2 2 = 1. sayıdır. 2, 3, 5 birer irrasyonel sayıdır. TEMEL KAVRAMLAR RAKAM Bir çokluk belirtmek için kullanılan sembollere rakam denir. 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 sembolleri birer rakamdır. 2. TAMSAYILAR KÜMESİ Z = {..., -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4,... }

Detaylı

Çok tablolu sorgulamalar

Çok tablolu sorgulamalar Çok tablolu sorgulamalar Eğer birden fazla tabloda yer alan verilerin tek bir sorgu ile görüntülenmesi istenirse FROM kısmında ilgili tablolar araya virgül konularak yazılmalı, WHERE kısmında ise o tabloları

Detaylı

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.1. Düzlemde vektörler Düzlemdeki her noktası ile reel sayılardan oluşan ikilisini eşleştirebiliriz. Buna P noktanın koordinatları denir. y-ekseni P x y O dan P ye

Detaylı

Veritabanı. SQL (Structured Query Language)

Veritabanı. SQL (Structured Query Language) Veritabanı SQL (Structured Query Language) SQL (Structured Query Language) SQL, ilişkisel veritabanlarındaki bilgileri sorgulamak için kullanılan dildir. SQL, bütün kullanıcıların ve uygulamaların veritabanına

Detaylı

Veri Bütünlüğü ve Constraint ler. Veritabanı 1

Veri Bütünlüğü ve Constraint ler. Veritabanı 1 Veri Bütünlüğü ve Constraint ler Veritabanı 1 Veri Bütünlüğü Veri bütünlüğü, bir tabloda veri güncelleme, silme veya ekleme gibi işlemler yapılırken diğer tablo ya da tablolardaki verilerin birbirleriyle

Detaylı

Coğrafi Bilgi Sistemlerine Giriş. Ünite 5 - Veri Tabanı Yönetim Sistemleri

Coğrafi Bilgi Sistemlerine Giriş. Ünite 5 - Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Coğrafi Bilgi Sistemlerine Giriş Ünite 5 - Veri Tabanı Yönetim Sistemleri İçerik Temel kavramlar Veri tabanı modelleri Normalizasyon Coğrafi Bilgi Sistemlerinde veri tabanı yönetimi Temel kavramlar Veri

Detaylı

VERİTABANI. SQL (Structured Query Language)

VERİTABANI. SQL (Structured Query Language) VERİTABANI SQL (Structured Query Language) SQL'de Gruplama Bir tablonun satırları gruplara ayrılarak fonksiyonların bunlara uygulanması mümkündür. Gruplara ayırmak için SELECT deyimi içerisinde GROUP BY

Detaylı

Fonksiyonel(İşlevsel) Bağımlılık

Fonksiyonel(İşlevsel) Bağımlılık Fonksiyonel(İşlevsel) Bağımlılık R nin ilişkiyi(relation) ; A ve B nin bir attribute yada attribute setini temsil ettiğini düşünelim. Eğer R ilişkisinde her bir A değeri, tam olarak bir B değerine işaret

Detaylı

Computer Engineering Department DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS LAB 2 WORKSHEET

Computer Engineering Department DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS LAB 2 WORKSHEET Faculty of Engineering and Architecture Computer Engineering Department DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS LAB 2 WORKSHEET LOGICAL SCHEMA ER-to-Relational Mapping Algorithm Bir ER diyagramına uygun olan veritabanı

Detaylı

5 SQL- Yapısal Sorgulama Dili. Veritabanı 1

5 SQL- Yapısal Sorgulama Dili. Veritabanı 1 5 SQL- Yapısal Sorgulama Dili Veritabanı 1 SQL- Yapısal Sorgulama Dili SQL ifadeleri yapısal olarak üç gruba ayrılır. Veri Tanımlama Dili (DDL - Data Definition Language) Veri İşleme Dili (DML - Data Manipulation

Detaylı

Klasik Dosya Sistemi. (Yomralıoğlu, 2002)

Klasik Dosya Sistemi. (Yomralıoğlu, 2002) 2. Veri Tabanı 1 Klasik Dosya Sistemi İşlemlerin yoğun olduğu ortamlarda günlük faaliyetlerin düzenli bir şekilde yürütülmesi amacıyla verilerin (kimi durumlarda çok büyük hacimli) bilgisayar ortamında

Detaylı

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ 1.GİRİŞ Bu bölüm lineer cebirin temelindeki cebirsel yapıya, sonlu boyutlu vektör uzayına giriş yapmaktadır. Bir vektör uzayının tanımı, elemanları skalar olarak adlandırılan herhangi bir cisim içerir.

Detaylı

Veri Tabanı-I 2.Hafta

Veri Tabanı-I 2.Hafta Veri Tabanı-I 2.Hafta Varlık-İlişki Modeli ( Entity-Relationship (E-R) Model ) 1 Varlık-İlişki (E-R) Modeli Varlık (Entity) : Diğer nesnelerden ayırt edilebilen tekil (unique) nesnedir. (Soyut (SĠPARĠġ)

Detaylı

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 7

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 7 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 7 İçerik Alt Sorgular Çoklu Tablolar (Tabloların Birleştirilmesi) Görünümler R. Orçun Madran 2 Alt Sorgular Uygulamada, bir sorgudan elde edilen sonuç, bir diğer

Detaylı

Veri Tabanı-I 4.Hafta

Veri Tabanı-I 4.Hafta Veri Tabanı-I 4.Hafta Normalizasyon(Normalleştirme) 1 Normalleştirme Normalleştirme, bir veritabanındaki verileri düzene koyma işlemidir. Tablolar oluşturmak ve bu tablolar arasında hem verileri koruyacak

Detaylı

sayıların kümesi N 1 = { 2i-1: i N } ve tüm çift doğal sayıların kümesi N 2 = { 2i: i N } şeklinde gösterilebilecektir. Hiç elemanı olmayan kümeye

sayıların kümesi N 1 = { 2i-1: i N } ve tüm çift doğal sayıların kümesi N 2 = { 2i: i N } şeklinde gösterilebilecektir. Hiç elemanı olmayan kümeye KÜME AİLELERİ GİRİŞ Bu bölümde, bir çoğu daha önceden bilinen incelememiz için gerekli olan bilgileri vereceğiz. İlerde konular işlenirken karşımıza çıkacak kavram ve bilgileri bize yetecek kadarı ile

Detaylı

TESİ. indeks. söylenebilir?? bir ilişkidir d) Hiçbiri. veya somutlaştırılmış. düzeyidir? sağlayabilir? sına. d) Hepsi. olabilir? c) Verilerin d) Hepsi

TESİ. indeks. söylenebilir?? bir ilişkidir d) Hiçbiri. veya somutlaştırılmış. düzeyidir? sağlayabilir? sına. d) Hepsi. olabilir? c) Verilerin d) Hepsi 1. 2. 3. 4. 5. 6. Görünüm (view) için özellikle aşağıdakilerden hangisi söylenebilir?? a) Veritabanındaki kayıtlı verileri düzenlemek, yönetmek ve elde etmek için kullanılan bir dildir b) Bir ilişkinin

Detaylı

(a,b) şeklindeki ifadelere sıralı ikili denir. Burada a'ya 1. bileşen b'ye 2. bileşen denir.

(a,b) şeklindeki ifadelere sıralı ikili denir. Burada a'ya 1. bileşen b'ye 2. bileşen denir. BĞANTI - FONKSİYON 1. Sıralı İkili : (a,b) şeklindeki ifadelere sıralı ikili denir. Burada a'ya 1. bileşen b'ye 2. bileşen denir.! (x 1,x 2, x 3,x 4,...x n ) : sıralı n li denir. Örnek, (a,b,c) : sıralı

Detaylı

6. Hafta İLİŞKİSEL CEBİR 12/28/2009

6. Hafta İLİŞKİSEL CEBİR 12/28/2009 İTÜ İnşaat Fakültesi Geomatik Mühendisliği Bölümü 6. Hafta İlişkisel Cebir ve İlişkisel Hesap: Seçme, İzdüşüm, Birleşim, Kesişim, Fark, Kartezyen Çarpım, Aktarma işlemi ve ara ilişkilerin adlandırılması

Detaylı

2-Veritabanı Yönetim Sistemleri/ Temel Kavramlar

2-Veritabanı Yönetim Sistemleri/ Temel Kavramlar 2-Veritabanı Yönetim Sistemleri/ Temel Kavramlar Öğr. Gör. Saliha Kevser KAVUNCU Veritabanı neden kullanılır? Veritabanının amacı; insanların ve organizasyonların birşeyleri takip edebilmesine yardımcı

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ VE MÜHENDİSLİĞİ Yrd.Doç.Dr. B. Türker Özalp İLİŞKİSEL CEBİR

SİSTEM ANALİZİ VE MÜHENDİSLİĞİ Yrd.Doç.Dr. B. Türker Özalp İLİŞKİSEL CEBİR İLİŞKİSEL CEBİR İLİŞKİSEL CEBİR KAVRAMLARI Seçim Atma Kartezyen çarpım Birleştirme Kesişme Fark Doğal Birleşme SEÇİM İŞLEMİ Seçim işleminde, bazı sıraları (kayıtları) seçerek ortaya koyma işlemidir. SEÇİM

Detaylı

SQL Query and Table Application

SQL Query and Table Application SQL Query and Table Application Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2012 2013 Bahar Yarıyılı Öğr. Gör. Murat KEÇECİOĞLU 24-25 Nis. 2013 Sorgulama İşlemleri SQL de sorgulama işlemleri SELECT deyimi yardımıyla

Detaylı

İLİŞKİSEL VERİTABANI. İlişkisel veritabanlarının ortak özelliği verilerin tablolar aracılığı ile tutulmasıdır.

İLİŞKİSEL VERİTABANI. İlişkisel veritabanlarının ortak özelliği verilerin tablolar aracılığı ile tutulmasıdır. İLİŞKİSEL VERİTABANI İlişkisel veritabanlarının ortak özelliği verilerin tablolar aracılığı ile tutulmasıdır. İlişkiler genellikle, her iki tablonun aynı adlı alanları olan, anahtar alanlardaki verilerin

Detaylı

Veri Tabanı-I 3.Hafta

Veri Tabanı-I 3.Hafta Muhammer İLKUÇAR, MAKÜ-20 BURDUR 02.03.20 Veri Tabanı-I 3.Hafta Varlık-İlişki Modeli ( Entity-Relationship (E-R) Model ) Muhammer İLKUÇAR, MAKÜ-20 BURDUR 02.03.20 Varlık-İlişki Modeli Temel Kavramları

Detaylı

Pursaklar İMKB Teknik ve Endüstri Meslek Lisesi

Pursaklar İMKB Teknik ve Endüstri Meslek Lisesi Modül 1: Eylül 3 (1) Veritabanı kavramını bilme. Tablo kavramını bilme. İlişkisel veritabanı kavramını bilme. Tablo yapısını tanımlayabilme. Tablolar arasında ilişkiler kurabilme. Anahtar alan kavramını

Detaylı

Örnek Veritabanı Çalışması. Kütüphane Veritabanı

Örnek Veritabanı Çalışması. Kütüphane Veritabanı Örnek Veritabanı Çalışması Kütüphane Veritabanı İçindekiler Kütüphane veritabanı şeması Tabloların oluşturulması Tablolar arası ilişkilerin varlık ilişki ve ilişkisel modeldeki gösterimleri Sorgu örnekleri

Detaylı

SORGULAR. Öğr.Gör.Volkan Altıntaş

SORGULAR. Öğr.Gör.Volkan Altıntaş SORGULAR Öğr.Gör.Volkan Altıntaş SORGULAR VE ÇEŞİTLERİ Seçme Sorguları: En sık kullanılan sorgu türüdür. Seçme sorguları, bilgileri veri sayfası görünümü nde gösteren veri tabanı nesnesi türüdür. Sorgu,

Detaylı

SQL'e Giriş. SELECT Deyimi. SQL Komutları. Yardımcı Deyimler

SQL'e Giriş. SELECT Deyimi. SQL Komutları. Yardımcı Deyimler SQL'e Giriş SQL komutları kullanılarak aşağıdaki işlemler yapılabilir: Veritabanı nesnelerinin oluşturulması ve bu nesnelerle ilgili işlemlerin yapılması Bilgilerin istenilen koşullara göre görüntülenmesi

Detaylı

2 Temel Kavramlar (Devam) Veritabanı 1

2 Temel Kavramlar (Devam) Veritabanı 1 2 Temel Kavramlar (Devam) Veritabanı 1 Veritabanı Kullanıcıları Veritabanı Yöneticisi (DBA-Database Administrator) Tasarım,oluşturma ve işletiminden sorumludur. Görevleri; Tasarımı Performans Analizi Erişim

Detaylı

3. Hafta Tablo İşlemleri BPR255 Veritabanı. Bu Derste Öğrenecekleriniz: 1. Tablo İşlemleri. 1.2. Kısıtlamalar (Constraints)

3. Hafta Tablo İşlemleri BPR255 Veritabanı. Bu Derste Öğrenecekleriniz: 1. Tablo İşlemleri. 1.2. Kısıtlamalar (Constraints) Bu Derste Öğrenecekleriniz: 1. Tablo İşlemleri 1.1. Tablo Oluşturma 1.2. Tablo Oluşturmada Kısıtlamalar Constraints 1.3. Tablo Silme a. NULL, NOT NULL b. PRIMARY KEY c. UNIQUE d. FOREIGN KEY e. CHECK f.

Detaylı

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım; İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun

Detaylı

Çek-Senet Modülü Dizayn. Dökümanı. Turquaz Muhasebe. Versiyon 0.2. Önsel Armağan. 15 Eylül 04

Çek-Senet Modülü Dizayn. Dökümanı. Turquaz Muhasebe. Versiyon 0.2. Önsel Armağan. 15 Eylül 04 Çek-Senet Modülü Dizayn Dökümanı Turquaz Muhasebe Versiyon 0.2 Önsel Armağan 15 Eylül 04 Turquaz Muhasebe, Çek-Senet Modülü Dizayn Dökümanı Sayfa 2 İçindekiler İÇİNDEKİLER 2 GEÇMİŞ DEĞİŞİKLİKLER 3 1. GİRİŞ

Detaylı

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 3

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 3 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 3 İçerik Web Tabanlı Veri Tabanı Sistemleri.! MySQL.! PhpMyAdmin.! Web tabanlı bir veritabanı tasarımı. R. Orçun Madran!2 Web Tabanlı Veritabanı Yönetim Sistemleri

Detaylı

Mantıksal Operatörlerin Semantiği (Anlambilimi)

Mantıksal Operatörlerin Semantiği (Anlambilimi) Mantıksal Operatörlerin Semantiği (Anlambilimi) Şimdi bu beş mantıksal operatörün nasıl yorumlanması gerektiğine (semantiğine) ilişkin kesin ve net kuralları belirleyeceğiz. Bir deyimin semantiği (anlambilimi),

Detaylı

SP_RENAMEDB eski_isim, yeni_isim VEYA SP_RENAMEDB 'eski isim', 'yeni isim'

SP_RENAMEDB eski_isim, yeni_isim VEYA SP_RENAMEDB 'eski isim', 'yeni isim' Bu Derste Öğrenecekleriniz: 1- Veri Tabanı Adı Değiştirme 2- Nesnelerin Adını Değiştirme a. Tablo Adı Değiştirme b. Alan Adı Değiştirme c. Constraint (Kısıtlama) Adı Değiştirme 3- Tablo Düzenleme Komutları

Detaylı

Dosya Organizasyonu ve Veritabanı

Dosya Organizasyonu ve Veritabanı Dosya Organizasyonu ve Veritabanı Dosya Organizasyonu Dosya (file) aynı yapıya sahip ve birbirleri ile ilişki içerisinde olan kayıtlar (records) topluluğudur. Bir kayıt içindeki ayrı ayrı veri parçalarına

Detaylı

1. Veri Tabanı Sistemine Giriş

1. Veri Tabanı Sistemine Giriş 1. Veri Tabanı Sistemine Giriş Dr. Hidayet Takçı VTYS den önce verilerin tutulması için dosyalama sistemleri kullanılmaktaydı. Dosyalama sistemlerinde başta veriler arasındaki ilişkilerin kurulması olmak

Detaylı

VERİTABANI DERS NOTLARI

VERİTABANI DERS NOTLARI VERİTABANI DERS NOTLARI Yrd.Doç.Dr. Buket Doğan 1 Ders İçeriği Veritabanı ve ilişkisel veritabanı kavramı, tasarımı ve yönetimini y anlamak, veri tabanı sistemlerinin denetimi ve erişimi imi yöntemlerini

Detaylı

Birden Çok Tabloda Sorgulama (Join)

Birden Çok Tabloda Sorgulama (Join) Birden Çok Tabloda Sorgulama (Join) Join(Birleştirici), iki ya da daha fazla tabloyu aynı anda sorgulayarak bir sonuç tablosu (result table) oluşturmaya yarar. Örneğin: İki tabloyu birleştirici ile birleştirerek

Detaylı

SQL (Structured Query Language)

SQL (Structured Query Language) SQL (Structured Query Language) Neden SQL? SQL çok yüksek seviyeli bir dildir. İngilizce bilen herkes bu dili kolayca öğrenebilir. Programlama dillerine göre öğrenilmesi çok daha kolaydır. Çünkü programlama

Detaylı

KÜMELER ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİT

KÜMELER ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİT KÜMELER ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİT Kümelerde Temel Kavramlar 1. Kazanım : Küme kavramını açıklar; liste, Venn şeması ve ortak özellik yöntemleri ile gösterir. 2. Kazanım : Evrensel küme,

Detaylı

BÖLÜM I MATEMATİK NEDİR? 13 1.1. Matematik Nedir? 14

BÖLÜM I MATEMATİK NEDİR? 13 1.1. Matematik Nedir? 14 İÇİNDEKİLER Önsöz. V BÖLÜM I MATEMATİK NEDİR? 13 1.1. Matematik Nedir? 14 BÖLÜM II KÜMELER 17 2.1.Küme Tanımı ve Özellikleri 18 2.2 Kümelerin Gösterimi 19 2.2.1 Venn Şeması Yöntemi 19 2.2.2 Liste Yöntemi

Detaylı

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN Giriş Bilgi teknolojisindeki gelişmeler ve verilerin dijital ortamda saklanmaya başlanması ile yeryüzündeki bilgi miktarı her 20 ayda iki katına

Detaylı

Veri Tabanı Örnekleri

Veri Tabanı Örnekleri Veri Tabanı Nedir? Birbiriyle ilişkisi olan verilerin tutulduğu, Kullanım amacına uygun olarak düzenlenmiş veriler topluluğunun, Mantıksal ve fiziksel olarak tanımlarının bulunduğu Bilgi depolarıdır. Veri

Detaylı

Varlık-İlişki Şemaları

Varlık-İlişki Şemaları Varlık-İlişki Şemaları Bir varlığı belirlemeye yarayan, o varlıkla etkileşim kurmak ya da o varlığı kullanmak için gerekli önemli özellikleri (yani varlıkların metadata ları) İlk Adı İkinci Adı Soyadı

Detaylı

15. Bağıntılara Devam:

15. Bağıntılara Devam: 15. Bağıntılara Devam: Yerel Bağıntılardan Örnekler: Doğal sayılar kümesi üzerinde bir küçüğüdür (< 1 ) bağıntısı: < 1 {(x, x+1) x N} {(0,1), (1, 2), } a< 1 b yazıldığında, a doğal sayılarda bir küçüktür

Detaylı

Herhangi bir tablonun tekrarlı veriler içerdiği duruma birinci normal form denir. Birinci normal formu Aşağıdaki tablo ile ele alacağız.

Herhangi bir tablonun tekrarlı veriler içerdiği duruma birinci normal form denir. Birinci normal formu Aşağıdaki tablo ile ele alacağız. Normalleştirme ve Uygulaması Normalleştirme Neden Uygulanır: İlişkisel veritabanı oluşturmak için normalleştirmeyi bilmek çok önemlidir. Normalleştirme işlemini anlayabilmek için ise fonksiyonel bağımlılık

Detaylı

Aşağıdaki tabloyu inceleyin. Sorgulama işlemlerini bu tabloya göre yapacağız.

Aşağıdaki tabloyu inceleyin. Sorgulama işlemlerini bu tabloya göre yapacağız. Bu Derste Öğrenecekleriniz: 1- Basit Sorgulamalar a. Tablodan tüm alanları sorgulama b. Tablodan alanları belirterek sorgulama c. Tekrarlı satırları önleme d. Belirli sayıda veya oranda sorgulama yapma

Detaylı

Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veri Modelleri

Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veri Modelleri Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veri Modelleri Konular Veritabanı Tasarım Aşamaları Veri Modeli Nedir? Veri Modeli Temel Bileşenleri İş Kuralları (Business Rules) İş Kurallarını Veri

Detaylı

DML işlemleri. Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2014 2015 Bahar Yarıyılı. 12 15 May. 2015. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU

DML işlemleri. Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2014 2015 Bahar Yarıyılı. 12 15 May. 2015. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU DML işlemleri Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2014 2015 Bahar Yarıyılı 12 15 May. 2015 Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU DML-Data Manipulation Lanquage : Buna Türkçe olarak veri işleme dili diyebiliriz. DML komutları

Detaylı

Tablolar Arası İlşikiler ve Alan Özellikleri. Şekil 1. Magaza veritabanının tabloları ve tablolar arasındaki ilişkiler

Tablolar Arası İlşikiler ve Alan Özellikleri. Şekil 1. Magaza veritabanının tabloları ve tablolar arasındaki ilişkiler SQL'de Veri İşleme Komutları SQL'de verileri işlemek için kullanılan komutlara DML (Data Manipulation Language Veri İşleme Dili) denilmektedir. Bu komutlar ile oluşturulan ifadeler tablolara kayıt eklemek,

Detaylı

DAO İLE SQL KOMUTLARI. Sql komutlarını artık veri tabanında kullanmaktan başka çaremiz yok arkadaşlar. Şimdi bu sql derslerimize başlayalım.

DAO İLE SQL KOMUTLARI. Sql komutlarını artık veri tabanında kullanmaktan başka çaremiz yok arkadaşlar. Şimdi bu sql derslerimize başlayalım. DAO İLE SQL KOMUTLARI Sql komutlarını artık veri tabanında kullanmaktan başka çaremiz yok arkadaşlar. Şimdi bu sql derslerimize başlayalım. SQL-1 SELECT En basit SQL cümleciği oluşturmak için SELECT sözcüğü

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

EXCEL 2007 ELEKTRONİK ÇİZELGE

EXCEL 2007 ELEKTRONİK ÇİZELGE EXCEL 2007 ELEKTRONİK ÇİZELGE Excel, Microsoft Office paketinde yer alan ve iş hayatında en sık kullanılan programlardandır. Bir hesap tablosu programıdır. Excel, her türlü veriyi (özellikle sayısal verileri)

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

FONKSİYONLAR FONKSİYONLAR... 179 198. Sayfa No. y=f(x) Fonksiyonlar Konu Özeti... 179. Konu Testleri (1 8)... 182. Yazılıya Hazırlık Soruları...

FONKSİYONLAR FONKSİYONLAR... 179 198. Sayfa No. y=f(x) Fonksiyonlar Konu Özeti... 179. Konu Testleri (1 8)... 182. Yazılıya Hazırlık Soruları... ÜNİTE Safa No............................................................ 79 98 Fonksionlar Konu Özeti...................................................... 79 Konu Testleri ( 8)...........................................................

Detaylı

UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ

UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ ÜNİTE 2 VERİ TABANI İÇİNDEKİLER Veri Tabanı Veri Tabanı İle İlgili Temel Kavramlar Tablo Alan Sorgu Veri Tabanı Yapısı BAYBURT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ BİLGİSAYAR II HEDEFLER Veri tabanı kavramını

Detaylı

8 Oracle da tablo yapısı içinde otomatik artan kolon yoktur. (identity kolon

8 Oracle da tablo yapısı içinde otomatik artan kolon yoktur. (identity kolon ORACLE GİRİŞ Oracle ile SQL Server ın karşılaştıralım. 1 Oracleda veritabanı yerine kullanıcı oluşturulur. Kullanıcılar veritabanı gibi davranır. 2 Tablo oluşturma, değiştirme ve silme kodları aynı. 3

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Lineer. Cebir. Ünite 6. 7. 8. 9. 10

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Lineer. Cebir. Ünite 6. 7. 8. 9. 10 ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI Lineer Cebir Ünite 6. 7. 8. 9. 10 T.C. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ YAYINLARI NO: 1074 AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ YAYINLARI

Detaylı

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim Geçen ders RP 2 de tekil olmayan her koniğin bir dönüşümün ardından tek bir koniğe dönüştüğü sonucuna vardık; o da {[x : y : z x 2 + y 2 z 2 = 0]} idi. Bu derste bu

Detaylı

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 4

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 4 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Bölüm - 4 İçerik SQL e Giriş. SQL Yapısal Sorgulama Dili. Temel SQL Komutları: Sorgulama İşlemleri SELECT deyiminin temel yapısı Seçme İşlemi Atma İşlemi Aritmetik İfadelerin

Detaylı

8.Konu Sonlu ve sonsuz kümeler, Doğal sayılar

8.Konu Sonlu ve sonsuz kümeler, Doğal sayılar 8.Konu Sonlu ve sonsuz kümeler, Doğal sayılar 1. Eşit güçlü kümeler 2. Sonlu ve sonsuz kümeler 3. Doğal sayılar kümesi 4. Sayılabilir kümeler 5. Doğal sayılar kümesinde toplama 6. Doğal sayılar kümesinde

Detaylı

İrsaliye Modülü Dizayn Dökümanı. Turquaz Muhasebe. Versiyon 0.2. Hüseyin Ergün. 16 Eylül 04

İrsaliye Modülü Dizayn Dökümanı. Turquaz Muhasebe. Versiyon 0.2. Hüseyin Ergün. 16 Eylül 04 İrsaliye Modülü Dizayn Dökümanı Turquaz Muhasebe Versiyon 0.2 Hüseyin Ergün 16 Eylül 04 Turquaz Muhasebe, İrsaliye Modülü Dizayn Dökümanı Sayfa 2 İÇİNDEKİLER GEÇMİŞ DEĞİŞİKLİKLER 3 1. GİRİŞ 4 1.1 AÇIKLAMA

Detaylı

MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ MUWİS. Web İçerik Sistemi. Bilgi İşlem Daire Başkanlığı-WEB GRUBU

MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ MUWİS. Web İçerik Sistemi. Bilgi İşlem Daire Başkanlığı-WEB GRUBU MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ MUWİS Web İçerik Sistemi -WEB GRUBU 2013 B i l g i İ ş l e m D a i r e B a ş k a n l ı ğ ı MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRE BAŞKANLIĞI BİRİM BÖLÜM DAİRE

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

İngilizce'de Relational Database Management System (RDBMS) olarak ifade edilir.

İngilizce'de Relational Database Management System (RDBMS) olarak ifade edilir. İlişkisel Veritabanı Yaklaşımı: İngilizce'de Relational Database Management System (RDBMS) olarak ifade edilir. İlişkisel veri tabanı yönetim sistemi verilerin tablolarda satır ve sutunlar halinde tutulduğu

Detaylı

Maltepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Veri Tabanı ve Yönetimi (BİL 301)

Maltepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Veri Tabanı ve Yönetimi (BİL 301) Maltepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Veri Tabanı ve Yönetimi (BİL 301) GENEL DERS BİLGİLERİ Öğretim Elemanı : Öğr. Gör. Erdal GÜVENOĞLU Ofis : MUH 313 Ofis Saatleri : Pazartesi: 10.00-12.00,

Detaylı

J-GUAR İnsan Kaynakları Eğitimi. Bayi Eğitim İçeriği

J-GUAR İnsan Kaynakları Eğitimi. Bayi Eğitim İçeriği J-GUAR İnsan Kaynakları Eğitimi Bayi Eğitim İçeriği Eğitim Kapsamı İnsan Kaynakları Modülleri Süreç Yönetimi Raporlamalar Kritik Detaylar Modül İçeriği Tanımlar Hareketler İşlemler E-Bildirge Personel

Detaylı

Dağıtık Sistemler CS5001

Dağıtık Sistemler CS5001 Dağıtık Sistemler CS5001 Th. Letschert Çeviri: Turgay Akbaş TH Mittelhessen Gießen University of Applied Sciences Biçimsel model nedir Biçimsel model matematiksel olarak tanımlanmış olan bir modeldir.

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

İnternet Programcılığı

İnternet Programcılığı 1 PHP le Ver tabanı İşlemler Yaptığımız web sitelerinin daha kullanışlı olması için veritabanı sistemleri ile bağlantı kurup ihtiyaca göre verileri okuyup yazmasını isteriz. 1.1 Veritabanı Nedir? Veritabanı

Detaylı

Q-Biz Kurulum Aşamaları ve Yönetim Ekranları

Q-Biz Kurulum Aşamaları ve Yönetim Ekranları 1 İçindekiler Q-Biz Kurulum Aşamaları... 2 MSTUDİO... 5 1. Veri Tabanı Sunucusu Bağlantı Yönetimi... 6 2. Uygulama Yönetimi... 7 3. Portal Parametre Yönetimi... 8 4. Portal Bağlantı Yönetimi... 9 UPDATER...

Detaylı

Veritabanlarına ve SQL'e Giriş. Devrim GÜNDÜZ. Teknoloji Destek Merkezi -- www.tdmsoft.com. devrim@gunduz.org

Veritabanlarına ve SQL'e Giriş. Devrim GÜNDÜZ. Teknoloji Destek Merkezi -- www.tdmsoft.com. devrim@gunduz.org Veritabanlarına ve SQL'e Giriş Devrim GÜNDÜZ Teknoloji Destek Merkezi -- www.tdmsoft.com devrim@gunduz.org http://seminer.linux.org.tr http://www.gunduz.org Giriş Bu seminerde, aşağıdaki konular anlatılacaktır:

Detaylı

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev MATM 133 MATEMATİK LOJİK Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev 5.KONU Cebiresel yapılar; Grup, Halka 1. Matematik yapı 2. Denk yapılar ve eş yapılar 3. Grup 4. Grubun basit özellikleri 5. Bir elemanın kuvvetleri

Detaylı

DERS 2. Fonksiyonlar

DERS 2. Fonksiyonlar DERS Fonksionlar.1. Fonksion Kavramı. Her bilim dalının önemli bir işlevi, çeşitli nesneler vea büüklükler arasında eşlemeler kurmaktır. Böle bir eşleme kurulması tahmin ürütme olanağı verir. Örneğin,

Detaylı