Computer Engineering Department LAB 1 WORKSHEET
|
|
- Göker Uslu
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Faculty of Engineering and Architecture Computer Engineering Department LAB 1 WORKSHEET DATABASE DESIGN Küçük uygulamalarda veritabanı tasarımcıları uygulama gereksinimlerini hemen anlayabilir ve oluşturulacak ilişkileri, attributelere ve ilişkideki kısıtlara direkt karar verebilir. Ama bu gibi direkt tasarımlar gerçek dünya uygulamaları için zordur. Çünkü gerçek dünya uygulamaları bir hayli komplekstir. Veritabanı tasarımcısı uygulama kullanıcısı ile görüşerek uygulama gereksinimlerini anlar ve onu kullanıcının anlayabileceği high level formatta gösterir. Daha sonra high level gösterimi low level tasarıma dönüştürür. ER Model Veritabanının tüm mantıksal yapısını gösteren veritabanı tasarımını yapmamızı sağlayan veri modelidir. E-R model gerçek dünya kavramlarını, anlamlarını ve etkileşimlerini kavramsal modele eşlemede kullanılır. Bu kullanışlılığından dolayı birçok veritabanı tasarım aracı ER model konseptini çizmektedir. ER data model in üç temel konsepti vardır : entity kümesi, relationship kümesi ve attributeler. Entitiy Kümesi Gerçek dünyadaki diğer tüm nesnelerden ayrılabilen şey ya da nesne dir. Örneğin üniversitedeki her bir insan bir entity dir. Bir entity bir dizi özelliğe sahiptir ve bazı özelliklerin değerleri entity i
2 unique olarak tanımlayabilir. Örneğin person insanı unique olarak tanımlayan bir person_id attribute üne sahip olabilir. Böylelikle person_id 1230 üniversitedeki sadece belirli bir insanı belirtir. Entity set aynı tipteki aynı özellikleri ya da attributeleri paylaşan entity kümesidir. Örneğin verilen bir üniversitedeki hocaların hepsi instructor entity kümesinde tanımlanabilir. Entityler ayrık olmak zorunda değillerdir. Örneğin üniversitedeki tüm insanları person entity kümesinde tanımlarsak bir person entity si instructor entity ya da student entity ya da ikisi ya da hiçbiri olabilir. Bir entity bir küme attribute tarafından gösterilebilir. Attributeler her bir entity için sahip olduğu tanımlayıcı bir özelliktir. Örneğin instructor entity için olası attributeler ID,name,dept_name ve salary. Gerçek hayattaki uyguamalar için bu attributeler attırılabilir. Bir entity her bir attribute ü için bir değere sahiptir. Örneğin instructor entity ID attribute ü için değerine sahip olabilirken name attribute ü için Esra değerine sahip olabilir. Aynı isimde birden fazla instructor olabileceği için ID attribute ü bir instructor ı unique olarak tanımlayabilir. Bir veritabanı aynı tipte entity barındıran entity setlerinden oluşan bir koleksiyondur denilebilir. Simple (atomic) Attribute : Bölünmeyen attributeler. Composite Attribute : Örneğin bir address attribute ü 3 simple attribute e ayrılabilir. Number, Street, Apartment_number gibi. Composite attributeler atomic attributelerin birleşimiyle oluşur. Entity Attribute Multi valued Attribute Key : Attribute değeri entity e has bir değerse yani key olabilecek nitelikte ise Attribüte ismi altı çizili olarak gösterilir. Yani aşağıdaki resme göre her departmanın isminin ve numarasının farklı olacağı ve bir departman numarasının ve bir departman isminin yalnızca ve yalnızca bir departmana ait olacağı bilgisini elde ederiz.
3 Relatonship : Birçok entity arasındaki ilişkidir. Örneğin Arda adlı öğrenci ile Esranr adlı öğretmen arasında danışmanlık yapmak ilişkisi kurulabilir. Bir relationship descriptive attributes adı verilen attributelere sahip olabilir. Öğretmen öğrenci arasındaki danışmanlık yapmak ilişkisini düşünelim. Bu ilişkiye öğretmenin ne zaman öğrenciye danışman olduğunu belirten bir date attribute ü eklenebilir. Relation Degree of Relationship : İlişkiye katılan entity type sayısıdır. Aşağıdaki örnekte görüldüğü gibi WORKS_FOR ilişkisine 2 entity type bağlanmıştır. WORKS_FOR un derecesi binary dir. Eğer 3 entity tyape bağlanmış olsaydı ilişkinin derecesi ternary olacaktı.
4 Şekil X İlişki isimleri entitylerin oynadıkları role name i belirler. Yukardaki örnek için konuşulacak olursa EMPLOYEE entitysinin işçi rolü oynadığı ve departmanın ise işveren rolü oynadığı söylenebilir. Recursive relationship : Eğer bir entity ie diğer bir entity arasında farklı rollerde ilişkiler varsa bu ilişki recursive ilişki olarak tanımlanır. Burada role isimleri hayati önem taşımaktadır. Constraints İlişkiye katılan entitylerin genellikle olası kısıtlı kombinasyonları mevcuttur. Bu kıstılar ilişkinin bize gösterdiği küçük dünya durumundan çıkarılır. Şekil X e bakılacak olursa bir işçinin yalnızca bir departmanda çalışabileceği ve departmanda da N tane çalışanın olabileceği gösterilmektedir. Cardinality ratio Entity nin o ilişkiye katılabileceği maksimumu sayıyı gösterir. Yine Şekil X teki örneğe bakacak olursak DEPARTMENT : EMPLOYEE cardinality ratio su 1:N olarak gösterilir. Daha önce de ifade ettiğimiz gibi 1 DEPARTMENT N işçi ile ilişkilendirilebilirken işçi sadece 1 department ile ilişkilendirilebilir. 1. One-to-One : A kümesindeki bir entity B kümesinden en fazla bir entity ile eşlenebilir. Aynı şekilde B kümesinden bir entity ise kümesinden en fazla 1 tane entity ile eşlenebilir. Şekil Y de gösterildiği gibi bir departmanı yalnızca bir çalışan yönetirken, bir departman yalnızca bir çalışan tarafından yönetilir.
5 Şekil Y 2. One-to-Many : A kümesindeki bir entity B kümesinden 0 ya da daha fazla entity ile eşlenebilirken, B kümesinden bir entity A kümesinden en fazla bir entity ile eşlenir. Şekil Z de görüldüğü gibi bir lisede N tane öğrenci okuyabilirken bir öğrenci en fazla bir lisede okuyabilmektedir. Şekil Z
6 3. Many-to-One : Bu ilişki one-to-many nin yön değiştirmiş hâli diyebiliriz. A kümesindeki bir entity B kümesinden en fazla bir entity ile eşlenebilir. Oysa B kümesindeki bir entity A kümesinden 0 ya da daha fazla entity ile eşlenebilir. Şekil M ye bakılacak olursa bir öğrenci en fazla bir tane lise ile eşlenebilir. Yani birçok öğrenci aynı lisede okuyabilir ama iki tane lisede okuyamaz. Bir lise bir den fazla öğrenci ile eşlenebilir. Şekil M 4. Many-to-Many : A kümesindeki bir entity B kümesinden 0 ya da daha fazla entity ile eşlenebilirken, B kümesinden bir entity de A kümesinden 0 ya da daha fazla entity ile eşlenebilir. Şekil K dan anlaşılacağı üzere bir işçi birden fazla projede çalışabilmektedir.
7 Şekil K Total Participation : Eğer bir entity en az bir entity ile ilişkilendirilmek zorunda ise o entity denir. Örneğin bir şirketin Her bir işçi en az bir departmanda çalışmak zorundadır ilkesi olsun. Bu durumda employee entity sinin çalışma ilişkisinde total katılımı sağlanmalıdır. Total participation çift çizgi ile gösterilir. Weak entity type : Kendi key attribute ü bulunmayan entity typelardır. Ait olduğu entity type olmadan weak entity type ifade edilemez. Yani ait olduğu entity type yoksa weak entity type da yoktur. Tersi olan regular entity typelar strong entity type olarak adlandırılır. Weak type her zaman total participation a sahiptir. Aşağıdaki örnekte görüldüğü gibi Parent entity si olmadan Child entity si olamaz. Parent entity sine bağımlıdır. Bir ailede aynı isimli çocuk olmayacağını düşünürsek Cname attribute ü tek bir kişiyi ifade ediyor diyebiliriz. O hâlde Cname attribute üne partial key diyebiliriz.
8 Örnek : Bir şirket için ER diagram çıkarıyoruz. Öncelikle EMPLOYEE bir nesnedir ve onu entity olarak tanımlayabiliriz. Şirkette departmanlar olacaktır. Onu da DEPARTMENT entity olarak tanımlıyoruz. EMPLOYEE için özellikler tanımlayabiliriz. Çalışanın sosyal sigorta numarası, birinci adı, ikinci adı, soyadı, cinsiyeti, doğum tarihi, cinsiyeti, maaşı ve adresi tutulabilir. Bu özellikler EMPLOYEE entity type ına attribute olarak tanımlanabilir. DEPARTMENT objesi için Adı, numarası, lokasyonları özellikleri tanımlanabilir. Departmanı yönetme ilişkisini nasıl gösterebileceğimizi düşünelim. Bir departmanın sadece bir yöneticisi olur. Tüm çalışanlar yönetici olmak zorunda değildir. O zaman yönetme ilişkisine Employee parçalı olarak katılım sağlayacaktır. Ama her bir departman yönetilmek zorundadır. O zaman Department bu ilişkiye total olarak katılmak zorundadır. Yönetme ilişkisinde de çalışanın yönetmeye başlama zamanını göstermek istiyoruz. O zaman bu özelliği de ilişkinin attribute ü olarak tanımlayabiliriz.
9 Tüm çalışanlar sadece bir departmanda çalışacaklar. Yani çalışanlar kümesinde boşta kalan çalışan olmamalı. Aynı şekilde çalışanı olmayan departman da olmamalı. Bir departmanın çok sayıda çalışanı olabilir. O hâlde departman için çalışma ilişkisi tanımlanabilir. Yukarıdaki şekli bu bilgiler eşliğinde genişletelim. Departmanların kontrol ettiği projeler olacaktır. Bir departman N tane projeyi kontrol edebilir. Kontrol edilmeyen proje olmayacaktır. O hâlde projeler ilişkiye tam katılım sağlayacaktır. Projenin adı ve numarası olacaktır. Her bir projenin kendine has ismi ve numarası vardır. O hâlde bunlar birer key özelliği taşırlar.
10 Bazı çalışanların danışmanı olacaktır. Danışmanı varsa sadece bir tane danışmanı olacaktır çalışanın. Bir çalışan birden fazla projede çalışabilir. Bir projenin de birden fazla çalışanı olabilir. Tüm elemanlar projede çalışmalıdır. Tüm projelerin de elemanı olmalıdır. O hâlde iki tarafın da ilişkiye tam katılımı sağlanmalıdır. Aynı zamanda çalışanın projede çalışma saati de kaydedilmelidir.
11 Çalışanın bakmakla yükümlü olduğu kişiler vardır. Bunlar DEPENDENT entity type ı altında tanımlanabilir. DEPENDENT ların ad, cinsiyet, doğum tarihi ve çalışan ile ilişkisi attributeleri olabilir. Bir çalışanın birden fazla baktığı kişi olabilir ve çalışan olmadığı zaman bu kişilerin kurum için önemi yoktur. O hâlde DEPENDENT ı weak entity type olarak tanımlayabiliriz. Weak entity typelar ilişkiye tam katılım sağlamak zorundalardır.
12 Şimdi bu ER diyagramının UML ni çıkaralım. Entityler bir dikdörtgende gösterilecektir. Dikdörtgen ikiye ayrılacaktır. Üst kısma entity name yazılır, ikinci bölüme ise attributeler yazılır. Composite attributeler iç kısma yazılır. Sayı limitleri gereksinimlerden yola çıkılarak bulunur. Örneğin Bir çalışan sadece bir departmanda çalışmka zorunda. O hâlde Works_for ilişkinin Department kısmına en az ve en çok eşleneceği değer 1 anlamında 1..1 kısıtı yazılır. Departmanın da en az bir elemanı en fazla da N tane elemanı olacağından diğer kısım ise 1..* olarak gösterilir. Manages ilişkisine bakılacak olursa her bir çalışanın departman yönetme zorunluluğu yoktur. Manages ilişkisinin Department kısmı 0..1 olacaktır. Bunun anlamı bir çalışan hiçbir departmanı yönetmiyor olabilir yönetiyorsa şayet en fazla bir departmanı yönetecektir. Departman is en az ve en fazla bir kişi tarafından yönetilecektir. EER Modeling Specilization Bir entity set bazı alt grup entityler içerebilir. Bu alt gruplar set içerisindeki entitylerden bazı yönlerde ayrılırlar. Örneğin bir alt entity entity setindeki diğer entitylerin sahip olmadığı bazı attributelere sahip olabilir. Örneğin student entity si ms student, phd student olarak 2 sınıfa ayrılabilir. Entity setteki alt grupların dizayn edilmesine specialization denir. Specilaziton ER diyagramda ucu boş ok ile gösterilir. (hollow arrow head) Bu ilişkiye ISA relationship denir. Object oriented dersinde görülen is a ilişkisidir. Yani ms student is a student. Aşağıdaki şekilde disjoint gösterim mevcuttur.
13 Genarilization Specilizationda farkı aşağıdan yukarı doğru tasarım yapmadır. ISA ilişkisi üst düzey bir varlık türü ile bunun alt türleri arasında kurulan özel bir ilişkidir. ISA ilişkisinde üst düzey varlığın nitelikleri kalıtım yoluyla alt düzey varlık türlerine geçer.
14 Aggregation ER diyagramda ilişkiler arasındaki ilişkiler gösterilemez. Ternary bağlantılarda veritabanında gereksiz tekrarlar mevcuttur. Aşağıdaki örneği düşünelim. ÇALIŞAN, PROJE ve MAKİNE varlık kümeleri arasındaki üçlü ÇPM ilişkisini düşünelim. ÇPM ilişki kümesindeki *ç,p,m+ üçlüsü çalışan ç'nin p projesinde çalıştığını ve bu proje için m makinesini kullandığını gösterecektir. Bu ilişki hangi çalışanın hangi projelerde çalıştığını ve hangi çalışanın hangi proje için hangi üretim makinesini ne kadar süre kullandığını gösterecektir. Bu ilişkinin uygun bir düzenleme olmadığı görülmektedir. Nedenleri:
15 Çalışanlar ile projeler arasındaki görevlendirme bilgisi makine kullanımından bağımsız yapılamamaktadır. Bir çalışanın bir projedeki görevlendirme bilgisi, kullanılan makine sayısı kadar tekrarlanmaktadır. Bu üçlü ilişki hem gereksiz tekrarlar içerir, hem de istenmeyen durumlara yol açabilir. Bu nedenle bu üçlü ilişki yerine iki tane ikili ilişki kullanmak daha uygun bir çözümdür. ER diyagramında iki ilişki arasında bağlantı kurulamaz. Daha önce yapılan tanıma göre ikili ilişki iki varlık kümesi arasında kurulur. Kümeleme kavramı varlık kümeleri ve aralarındaki ilişkinin kümelenmesini ve bu kümenin bir varlık kümesi gibi düşünülmesini sağlar. Böylece ÇALIŞAN ve PROJE varlık kümeleri ile aralarındaki ÇALIŞTIĞI ilişkisi kümelenir; KULLANDIĞI ilişkisi ise bu küme ile MAKİNE varlık kümesi arasında kurulur.
16
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
DetaylıEBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tabanı Tasarımı
EBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tabanı Tasarımı Dr. Dilek Küçük Veri Tabanı Tasarımı Kavramsal Veritabanı Tasarımı Gereksinim analizi adımında edinilen bilgilerle, verinin kısıtlamalarıyla
DetaylıBölüm 2 Varlık-İlişki Veri Modeli: Araçlar ve Teknikler. Fundamentals, Design, and Implementation, 9/e
Bölüm 2 Varlık-İlişki Veri Modeli: Araçlar ve Teknikler Fundamentals, Design, and Implementation, 9/e Üç Şema Modeli Üç şema modeli 1975 de ANSI/SPARC tarafından geliştirildi Veri modellemeninç ve rolünü
DetaylıVarlık-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
DetaylıVeritabanı 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
DetaylıVeritabanı Dersi. Teoriden Pratiğe. Çağıltay N.E., Tokdemir G.
Veritabanı Dersi Teoriden Pratiğe Çağıltay N.E., Tokdemir G. Veritabanı Sistemleri Dersi -Bölüm: II. Aşama: Kavramsal Model-Devamı Çağıltay, N., Tokdemir, G. BÖLÜM 7 II. Aşama (Devamı): Kavramsal Model
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) Varlık İlişki Modeli
Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) Varlık İlişki Modeli Konular Veritabanı Tasarım Aşamaları Kavramsal Tasarım Temel Kavramlar Varlıklar Arası İlişkiler Var Olma Bağımlılığı (Existence
DetaylıVeritabanıYönetimi Varlık İlişki Diyagramları. Yrd. Doç. Dr. Tuba KURBAN
VeritabanıYönetimi Varlık İlişki Diyagramları Yrd. Doç. Dr. Tuba KURBAN VeritabanıTasarımı - Projenin tasarım aşamasında veritabanı tasarımı çok iyi yapılmalıdır. Daha sonra yapılacak değişiklikler sorunlar
DetaylıVeritabanı ve Yönetim Sistemleri
Veritabanı ve Yönetim Sistemleri Öğr. Gör. M. Mutlu YAPICI Ankara Üniversitesi Elmadağ Meslek Yüksekokulu Ders İzlencesi Hafta Modüller/İçerik/Konular 1. Hafta Temel Kavramlar 2. Hafta Veri Modelleri 3.
Detaylı2 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
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) Varlık Bağıntı Modeli
Celal Çeken Veysel Harun Şahin Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) Varlık Bağıntı Modeli Konular Veritabanı Tasarım Aşamaları Kavramsal Tasarım Temel Kavramlar Varlıklar Arası Bağıntılar
Detaylı2 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
DetaylıVeritabanı 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
DetaylıVeritabanı Tasarımı Ve Yönetimi
SAKARYA ÜNIVERSITESI Veritabanı Tasarımı Ve Yönetimi Hafta 2 Prof. Dr. Ümit KOCABIÇAK Bu ders içeriğinin basım, yayım vesatış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Basit Eşleme: Dönüşüm İşlemi
Veritabanı Tasarımı Basit Eşleme: Dönüşüm İşlemi Amaç Bu ders aşağıdaki hedefleri kapsamaktadır: Kavramsal model ile fiziksel modeli ayırt etme İki model arasındaki terminoloji eşleşmesini uygulama Tablolar
DetaylıVeri 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)
DetaylıKavramsal Tasarım. Veritabanlarına Giriş Dersi
Kavramsal Tasarım Veritabanlarına Giriş Dersi Kavramsal Modelleme Bu modeller, veritabanında tutulacak verilerin yüksek seviyede bir gösterimini ve açıklamasını verir. Varlık-İlişki (ER) Modeli, kavramsal
DetaylıVeri 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
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) Varlık İlişki Modeli Örnek Uygulamalar
Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) Varlık İlişki Modeli Örnek Uygulamalar Konular VİM (Varlık İlişki Modeli - ERM) ile Tasarım Örnek Uygulama Üniversite Bilgi Sistemi Örnek Uygulama Kitabevi
DetaylıVeritabanı ve Yönetim Sistemleri
Veritabanı ve Yönetim Sistemleri Öğr. Gör. M. Mutlu YAPICI Ankara Üniversitesi Elmadağ Meslek Yüksekokulu Ders İzlencesi Hafta Modüller/İçerik/Konular 1. Hafta Temel Kavramlar 2. Hafta Veri Modelleri 3.
DetaylıFonksiyonel(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
DetaylıVeritabanı Tasarımı. NOT NULL ve UNIQUE Kısıtlamaları Tanımlama
Veritabanı Tasarımı NOT NULL ve UNIQUE Kısıtlamaları Tanımlama NOT NULL ve UNIQUE Kısıtlamaları Tanımlama Konular Kısıtlama terimini veri bütünlüğü ile ilişkilendirerek tanımlama Sütun seviyesinde ve tablo
DetaylıVeritabanı 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
DetaylıVeritabanı 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
DetaylıVTYS İlişkisel Veri Modeli Y R D. D O Ç. D R. M. B E T Ü L Y I L M A Z
VTYS İlişkisel Veri Modeli Y R D. D O Ç. D R. M. B E T Ü L Y I L M A Z İlişkisel Veri Modelinde İlişki Kavramı Bu modelde İlişki (relation) kavramı matematiksel bir kavramdır. Daha önce gördüğümüz Varlık-İlişki
DetaylıHASTANE OTOMASYONU VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ TEMEL VERİTABANI KAVRAMLARI
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ HASTANE OTOMASYONU Öğr. Gör. Handan ÇETİNKAYA İstanbul Gelişim Üniversitesi Günümüzde en basitinden en karmaşığına kadar pek çok veritabanı mevcuttur. En basiti Microsoft
DetaylıSınıf Diyagramları Amaç: Sınıf Diyagramları Nasıl Çizilir?
Sınıf Diyagramları Sınıf diyagramı statik bir diyagramdır. Bir uygulamanın statik görünümünü temsil eder. Sınıf diyagramı sadece bir sistemin farklı yönlerini görselleştirmek, açıklamak ve belgelemek için
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) İş Kuralları ve Veri Modelleri
Celal Çeken Veysel Harun Şahin Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) İş Kuralları ve Veri Modelleri Konular Veritabanı Tasarımı Yaşam Döngüsü Veri Modeli Nedir? Veri Modeli Temel Bileşenleri
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Melih BÖLÜKBAŞI
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Melih BÖLÜKBAŞI Dersin Hedefleri Veri Tabanı Kullanıcıları Veri Modelleri Veri Tabanı Tasarımı İlişkisel VT Kavramsal Tasarımı (Entity- Relationship, ER) Modeli VT KULLANICILARI
DetaylıVEKTÖR 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+,- #'. L = {a, b, c, d} a, b, c, d kümenin elemanları veya üyeleridir
!"#$ %& '()*' ' #'. L = {a, b, c, d} a, b, c, d kümenin elemanları veya üyeleridir b L, z L / #* ) {red, blue, red} ile {red, blue} aynıdır {3, 1, 9}, {9, 1, 3} ve {3, 9, 1} aynıdır / 0 Bir elemana sahip
DetaylıBM312 Ders Notları 2014
Kümeler ve Bağıntılar Bir küme nesnelerden oluşur L = {a, b, c, d} a, b, c, d kümenin elemanları veya üyeleridir c L, k L şeklinde ifade edilir. Elemanların sırası ve tekrarı önemli değildir {üzüm, kiraz,
DetaylıVeritabanı Tarihi. 1960s: Bilgisayarlar artan saklama kapasiteleri ile birlikte firmalar tarafından karşılanabilir hale gelmeye başladı
History of the Database Timeline 1960s: Bilgisayarlar artan saklama kapasiteleri ile birlikte firmalar tarafından karşılanabilir hale gelmeye başladı 1970-72: E. F. Codd veritabanları için mantıksal yapıyı
DetaylıAğaç (Tree) Veri Modeli
Ağaç (Tree) Veri Modeli 1 2 Ağaç Veri Modeli Temel Kavramları Ağaç, bir kök işaretçisi, sonlu sayıda düğümleri ve onları birbirine bağlayan dalları olan bir veri modelidir; aynı aile soyağacında olduğu
DetaylıYazılım Gereksinimlerinin Görsel Çözümlemeleri: UML (UnifiedModeling Language) Birleştirilmiş Modelleme Dili
Yazılım Gereksinimlerinin Görsel Çözümlemeleri: UML (UnifiedModeling Language) Birleştirilmiş Modelleme Dili UML Diyagramlarının Sınıflandırması UML ile Dinamik Davranışsal (Behaviour) Modelleme usecasediyagramları
DetaylıİLİŞKİSEL VERİ MODELİ
İLİŞKİSEL VERİ MODELİ Tablolar ile Gösterim Her İlişki iki boyutlu bir tablo olarak gösterilir. Tablonun her sütununa bir nitelik atanır. Tablonun her satırı ise bir kaydı gösterir. Bilimsel kesimde daha
DetaylıVERİ 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
DetaylıVeri 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
DetaylıVeri tabanı tasarım prosesi genel şeması Temel Kavramlar
Ders # 2 VERİ TABANI DERS NOTLARI Veri Tabanı Tasarımı Varlık Bagıntı ile veri modelleme (data modeling with EER, UML) Ünal Yarımağan, "Veri Tabanı Sistemleri", Akademi Yayınevi, 2010 Elmasri, Navathe,
DetaylıNESNEYE YÖNELİK PROGRAMLAMA. Yrd.Doç.Dr. Zeynep ORMAN ormanz@istanbul.edu.tr
NESNEYE YÖNELİK PROGRAMLAMA Yrd.Doç.Dr. Zeynep ORMAN ormanz@istanbul.edu.tr Kullanım Diyagramları (Use Case Diagram) Kullanım senaryoları sadece düz metin (text) olarak değil, istendiğinde metin yerine
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Veri Önişleme-1) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Önişleme-1) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma Kümeleme
DetaylıBM208- Nesneye Dayalı Analiz ve Tasarım. Sunum 7
BM208- Nesneye Dayalı Analiz ve Tasarım Sunum 7 Component(Bileşen) Diyagramları Sistemin fiziksel yapısını modellemede kullanılır. Bu fiziksel yapıdan kasıt gömülü kontroller, portlar, arayüzlerin yanı
DetaylıBĐL378 - VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ
BĐL378 VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ Öğr.Gör.Sedat TELÇEKEN ANADOLU ÜNĐVERSĐTESĐ FEN FAKÜLTESĐ MATEMATĐK BÖLÜMÜ 2005 2006 Bahar Dönemi VTYS, çeşitli kullanıcı ve uygulamaların veritabanını tanımlama, biçimleme,
DetaylıKüme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur
Kümeler Kümeler ve küme işlemleri olasılığın temellerini oluşturmak için çok önemlidir Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur Sonlu sayıda, sonsuz sayıda, kesikli
DetaylıVERİTABANI ORGANİZASYONU
VERİTABANI ORGANİZASYONU Veri nedir? Olgu, kavram ya da komutların, iletişim, yorum ve işlem için elverişli biçimsel gösterimidir. Veriler ölçüm, sayım, deney, gözlem ya da araştırma yolu ile elde edilmektedir.
DetaylıVeritabanı Tasarımı. İlişkisel Veritabanı Kavramlarına Giriş
Veritabanı Tasarımı İlişkisel Veritabanı Kavramlarına Giriş Amaç Bu ders aşağıdaki hedefleri kapsamaktadır: Birincil anahtar tanımlama İkincil anahtar tanımlama Sütun bütünlüğü kuralı tanımlama Satır,
DetaylıVeritabanı ve Yönetim Sistemleri
Veritabanı ve Yönetim Sistemleri Öğr. Gör. M. Mutlu YAPICI Ankara Üniversitesi Elmadağ Meslek Yüksekokulu Öğr. Gör. M. Mutlu YAPICI Ders İzlencesi Hafta Modüller/İçerik/Konular 1. Hafta Temel Kavramlar
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Yapay, Birleşik ve İkincil UID ler
Veritabanı Tasarımı Amaç UID (eşsiz tanımlayıcı), ilişkisel veritabanı için çok önemlidir. Bir varlığın elemanlarından birini diğerlerinden ayırt yarayan bir veya birkaç değerin birleşimidir. Doğru niteliği
DetaylıVERİTABANI 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
Detaylı2 şeklindeki bütün sayılar. 2 irrasyonel sayısı. 2 irrasyonel sayısından elde etmekteyiz. Benzer şekilde 3 irrasyonel sayısı
1.8.Reel Sayılar Kümesinin Tamlık Özelliği Rasyonel sayılar kümesi ile rasyonel olmayan sayıların kümesi olan irrasyonel sayılar kümesinin birleşimine reel sayılar kümesi denir ve IR ile gösterilir. Buna
DetaylıBÖLÜM -7: TABLOLARI OLUŞTURMA VE YÖNETME
BÖLÜM -7: TABLOLARI OLUŞTURMA VE YÖNETME Ana veritabanı nesnelerini sınıflandırmak Tablo yapısını inceleme Tablo sütunlarının veri tiplerini listeleme Basit bir tablo oluşturma Constraint oluşturma Şema
Detaylıve kullanıcı gereksinim listeleri size yol gözünden
VERİTABANI TASARIMI Microsoft temelli yazılım geliştirme süreci (MSF) veritabanı tasarımını üç aşamada ele almayı uygun görür. Süreç İşlem Sonuç Kavramsal Niçin temelli düşünün. Use-Case diyagramları Müşterinin
Detaylı3. 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.
DetaylıALGORİTMA VE PROGRAMLAMA II
ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA II Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ deniz.kilinc@cbu.edu.tr YZM 1102 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Genel Bakış 2 Yapılar ve Birlikler enum Deyimi
DetaylıPERMÜTASYON, KOMBİNASYON. Örnek: Örnek: Örnek:
SAYMANIN TEMEL KURALLARI Toplama Kuralı : Sonlu ve ayrık kümelerin eleman sayılarının toplamı, bu kümelerin birleşimlerinin eleman sayısına eşittir. Mesela, sonlu ve ayrık iki küme A ve B olsun. s(a)=
DetaylıVeri Tabanı-I. 3.Hafta
Veri Tabanı-I 02.03.20 3.Hafta Varlık-İlişki Modeli ( Entity-Relationship (E-R) Model ) Muhammer İLKUÇAR, MAKÜ-20 BURDUR Varlık-İlişki Modeli Temel Kavramları Örnek; Bir bakkalın veresiye defterinin Varlık-ĠliĢki
DetaylıÖnemli noktalar. Paradigma Nesnelere Giriş Mesajlar / Ara bağlantılar Bilgi Gizleme (Information Hiding ) Sınıflar(Classes) Kalıtım/Inheritance
Önemli noktalar Paradigma Nesnelere Giriş Mesajlar / Ara bağlantılar Bilgi Gizleme (Information Hiding ) Sınıflar(Classes) Kalıtım/Inheritance public class Test { // çalışır İnsan insan = new Çiçekçi();
DetaylıEBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri İlişkisel Model (The Relational Model)
EBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri İlişkisel Model (The Relational Model) Dr. Dilek Küçük İlişkisel Model [1] Günümüzde en yaygın kullanılan veri tabanı modelidir. Bir ilişkisel veri tabanı bir veya
DetaylıSiSTEM ANALiZi ve TASARIMI
SiSTEM ANALiZi ve TASARIMI BIL3403 Öğ. Gör. ASLI BiROL abirol@kavram.edu.tr 01.10.2012 Dersin Amacı Bu ders ile öğrenci; edindiği mesleki bilgi birikimini kullanarak sektörde uygulanabilir bir projeyi
DetaylıOracle Database 11g: Introduction to SQL
Oracle Database 11g: Introduction to SQL Mehmet Salih DEVECI GTECH-Kıdemli Veritabanı Yöneticisi Mehmetsalih.deveci@gtech.com.tr BÖLÜM- 1: SQL E GİRİŞ SELECT ifadesinin kabiliyetlerinin ortaya çıkarılması
DetaylıTİCARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ TURİZM İŞLETMECİLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ DEFTERİ (INDUSTRIAL TRAINING FILE)
TİCARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ TURİZM İŞLETMECİLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ DEFTERİ (INDUSTRIAL TRAINING FILE) fotograf Öğrenci Bilgileri (Student Information) Adı ve Soyadı (Name and Surname) :... Numarası (School Number)
DetaylıBULANIK 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
DetaylıMATM 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
DetaylıDers 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
DetaylıTİCARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ TURİZM İŞLETMECİLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ DEFTERİ (INDUSTRIAL TRAINING FILE)
TİCARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ TURİZM İŞLETMECİLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ DEFTERİ (INDUSTRIAL TRAINING FILE) fotograf Öğrenci Bilgileri (Student Information) Adı ve Soyadı (Name and Surname) :... Numarası (School Number)
Detaylıolsun. Bu halde g g1 g1 g e ve g g2 g2 g e eşitlikleri olur. b G için a b b a değişme özelliği sağlanıyorsa
1.GRUPLAR Tanım 1.1. G boş olmayan bir küme ve, G de bir ikili işlem olsun. (G, ) cebirsel yapısına aşağıdaki aksiyomları sağlıyorsa bir grup denir. 1), G de bir ikili işlemdir. 2) a, b, c G için a( bc)
DetaylıTEMEL KAVRAMLAR A: SAYI Sayıları ifade etmeye yarayan sembollere rakam denir. Ör: 0,1,2,3,4,5,6 Rakamların çokluk belirtecek şekilde bir araya getirilmesiyle oluşturulan ifadeler ifadesine sayı denir.
DetaylıYZM VERİ YAPILARI DERS#9: HASH FONKSİYONLARI
YZM 2116- VERİ YAPILARI DERS#9: HASH FONKSİYONLARI İÇERİK Bu bölümde, Giriş Hash Tabloları Hash Fonksiyonu Çakışma (Collision) Ayrık Zincirleme Çözümü Linear Probing Çözümü Quadratic Probing Çözümü konusuna
DetaylıAlgoritma 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
DetaylıTÜMLEŞİK MODELLEME DİLİ. UML (Unified Modeling Language)
TÜMLEŞİK MODELLEME DİLİ UML (Unified Modeling Language) UML NEDİR? Yazılım ve donanımların bir arada düşünülmesi gereken, Zor ve karmaşık programların, Özellikle birden fazla yazılımcı tarafından kodlanacağı
DetaylıSQL'e Giriş. SELECT Deyimi. SQL Komutları. 1. DDL (Data Definition Language - Veri Tanımlama Dili)
SQL'e Giriş SQL komutları kullanılarak aşağıdaki işlemler yapılabilir: Veritabanı nesnelerinin oluşturulması ve bu nesnelerle ilgili işlemlerin yapılması Bilgilerin istenilen koşullara göre görüntülenmesi
Detaylı1.GRUPLAR. c (Birleşme özelliği) sağlanır. 2) a G için a e e a a olacak şekilde e G. vardır. 3) a G için denir) vardır.
1.GRUPLAR Tanım 1.1. G boş olmayan bir küme ve, G de bir ikili işlem olsun. (G, ) cebirsel yapısına aşağıdaki aksiyomları sağlıyorsa bir grup denir. 1) a, b, c G için a ( b c) ( a b) c (Birleşme özelliği)
Detaylı08118 Veri Tabanı I. Database Management System. Elbistan Meslek Yüksek Okulu Bahar Yarıyılı. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU
08118 Veri Tabanı I Database Management System Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2014 2015 Bahar Yarıyılı Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU 23-25 Mar. 2015 Bu Haftanın Ders Konuları Veri Tabanı Temel Kavramları Varlık-İlişki
DetaylıELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2
ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 VERİ YAPILARI Sunu Planı Kendini-gösteren Yapılar Dinamik Bellek Tahsisi Bağlı Listeler Yığınlar Kuyruklar Ağaçlar 1 Veri Yapıları Şu ana kadar, diziler, matrisler ve yapılar
Detaylı( ) (, ) Kombinasyon. Tanım: r n olmak üzere n elemanlı bir kümenin r elemanlı her alt kümesine bu n elemanın r li kombinasyonu denir.
Kombinasyon Tanım: r n olmak üzere n elemanlı bir kümenin r elemanlı her alt kümesine bu n elemanın r li kombinasyonu denir. n elemanın tüm r li kombinasyonlarının sayısı; (, ) C n r ( ) r n P n, r n!
DetaylıA { x 3 x 9, x } kümesinin eleman sayısı A { x : x 1 3,x } kümesinin eleman sayısı KÜMELER
KÜMELER Küme, nesnelerin iyi tanımlanmış bir listesidir. Kümeyi oluşturan nesnelerin her birine kümenin elemanı denir. Kümeler genellikle A, B, C,... gibi büyük harflerle gösterilir. x nesnesi A kümesinin
DetaylıİŞ BAŞINDA MESLEKİ UYGULAMALAR (INDUSTRIAL- ON THE JOB TRAINING)
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ FAKÜLTE ADI:... BÖLÜMÜ/PROGRAMI ADI:. İŞ BAŞINDA MESLEKİ UYGULAMALAR (INDUSTRIAL- ON THE JOB TRAINING) fotograf Öğrenci Bilgileri (Student Information) Adı ve Soyadı (Name and Surname)
DetaylıSTAJ RAPORU INTERNSHIP REPORT
STAJ RAPORU INTERNSHIP REPORT ÖĞRENCİ BİLGİSİ STUDENT INFORMATION ADI VE SOYADI NAME AND LASTNAME ÖĞRENCİ NO STUDENT ID PROGRAM / SINIFI PROGRAM / CLASS ÖĞRENİM YILI ACADEMIC YEAR Staj Bilgileri Internship
DetaylıBMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1
BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Fonksiyonlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Fonksiyonlar Tanım: A ve B boş olmayan kümeler. A dan B ye bir f fonksiyonu f: A B ile gösterilir ve A nın her
DetaylıİŞGÜCÜ PİYASASI BİLGİLERİ ANKET FORMU İÇİN REHBER KİTAPÇIK
İŞGÜCÜ PİYASASI BİLGİLERİ ANKET FORMU İÇİN REHBER KİTAPÇIK Türkiye İş Kurumu (İŞKUR) tarafından işgücü piyasası ile ilgili periyodik ve güvenilir bilgi elde etmek, iş piyasasında mevcut, geçmiş ve gelecek
DetaylıWEB SERVİSİ ile ACENTE VE KULLANICI İŞLEMLERİ... 2 1. GİRİŞ... 2 a. Tanımlar... 2 b. Sınıflar... 2 2. ACENTE TANIM / GÜNCELLEME FONKSİYONLARI... 4 a.
WEB SERVİSİ ile ACENTE VE KULLANICI İŞLEMLERİ... 2 1. GİRİŞ... 2 a. Tanımlar... 2 b. Sınıflar... 2 2. ACENTE TANIM / GÜNCELLEME FONKSİYONLARI... 4 a. Acente Tanımı Fonksiyonu... 4 b. Acente Güncelleme
DetaylıBilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU
Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 10-11. Nesneye Yönelik Sistem Analizi Haftanın Amacı Bilişim sistemleri geliştirmede nesneye yönelik sistem analizi
Detaylı2. Aşağıdaki pseudocode ile verilen satırlar işletilirse, cnt isimli değişkenin son değeri ne olur?
Numarası : Adı Soyadı : SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına numaranızı ve isminizi mürekkepli kalem ile yazınız. Sınavın ilk 30 dakikasında sınıftan çıkılmayacaktır.
DetaylıKÜMELER. İyi tanımlanmış nesneler topluluğuna küme denir. Bir küme, birbirinden farklı nesnelerden oluşur. Bu nesneler somut veya soyut olabilir.
1 KÜMELER İyi tanımlanmış nesneler topluluğuna küme denir. ir küme, birbirinden farklı nesnelerden oluşur. u nesneler somut veya soyut olabilir. Kümeyi oluşturan nesnelerin her birine eleman(öğe) denir.
DetaylıRakam : Sayıları yazmaya yarayan sembollere rakam denir.
A. SAYILAR Rakam : Sayıları yazmaya yarayan sembollere rakam denir. Sayı : Rakamların çokluk belirten ifadesine sayı denir.abc sayısı a, b, c rakamlarından oluşmuştur.! Her rakam bir sayıdır. Fakat bazı
DetaylıSQL (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
DetaylıKÜMELER ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 2. ÜNİTE 1. ÜNİT
KÜMELER ÜNİTE 1. ÜNİTE 1. ÜNİTE 2. ÜNİTE 1. ÜNİT Kümelerde Temel Kavramlar 1. Kazanım : Küme kavramını açıklar; liste, Venn şeması ve ortak özellik yöntemleri ile gösterir. 2. Kazanım : Evrensel küme,
DetaylıJava C.Thomas Wu 2004b kitabından Türkçeleştirilerek ve örneklendirilerek hazırlanmıştır.
Ders İçeriği An introduction to Object-oriented programming with Java Third Edition Update Java C.Thomas Wu 2004b kitabından Türkçeleştirilerek ve örneklendirilerek hazırlanmıştır. Nesneye Yönelik Öğr.
DetaylıSU DALGALARINDA GİRİŞİM
SU DALGALARINDA GİRİŞİM Yukarıda iki kaynağın oluşturduğu dairesel su dalgalarının meydana getirdiği girişim deseni gösterilmiştir Burada kesikli çizgiler dalga çukurlarını, düz çizgiler dalga tepelerini
DetaylıBIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar
BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar 1. ĠKĠLĠ AĞAÇLAR (BIARY TREES) Bütün düğümlerinin derecesi en fazla iki olan ağaca ikili ağaç denir. Yani bir düğüme en fazla iki tane düğüm bağlanabilir ( çocuk sayısı
DetaylıVeri 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
DetaylıNESNE YÖNELİMLİ PROGRAMLAMA HAFTA # 6. Yrd.Doç.Dr.Hacer Karacan
NESNE YÖNELİMLİ PROGRAMLAMA HAFTA # 6 Yrd.Doç.Dr.Hacer Karacan İçerik UML Yapı Diyagramları Eylem Diyagramları Etkileşim Diyagramları UML Diyagramlar UML görsel olarak modelleme için birçok diyagrama sahiptir.
DetaylıBTP203 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
DetaylıOtomata Teorisi (BIL 2114)
Otomata Teorisi (BIL 2114) Hafta 1: Amaç ve Genel Kavramlar bas kapa aç bas 1 Hafta 1 Plan 1. İletişim ve Ders Bilgisi 2. Otomata Teorisi Genel Bakış 3. Hedeflenen Kazanımlar 4. Matematiksel Nosyonlar
DetaylıMOODLE UZAKTAN ÖĞRETİM SİSTEMİ
MOODLE UZAKTAN ÖĞRETİM SİSTEMİ ÖZET Genel Bilgiler Moodle nedir? Sistem Gereksinimleri Moodle Sisteminin Kurulumu Ders ve kategori eklenmesi Bir dersin sistem özellikleri İstatistikler Sonuç ve öneriler
DetaylıPhp İle Mysql Veritabanından Bilgi Çekme
Mysql_fetch_assoc, mysql_fetch_row, mysql_fetch_object, mysql_fetch_array ve mysql_result metodları Uygulamada kullanacağımız veritabanı Veritabanı: kitaplik Tablo: kitaplar isbn adi yazari 944503382 Adım
DetaylıVERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA
VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.
DetaylıBu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.
Bölüm 3 Gruplar Bu bölümde ilk olarak bir küme üzerinde tanımlı işlem kavramını ele alıp işlemlerin bazı özelliklerini inceleyeceğiz. Daha sonra kümeler ve üzerinde tanımlı işlemlerden oluşan cebirsel
DetaylıBIM 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
DetaylıVeritabanı Tasarımı. İlişki Eşleme
Veritabanı Tasarımı İlişki Eşleme Amaç Bu ders aşağıdaki hedefleri kapsamaktadır: İlişki eşleme kuralını 1:M ve çizgili ilişkilerin dönüşümünde doğru bir şekilde uygulama İlişki eşleme kuralını M:M ilişkilerin
Detaylı