International Conference on Computer Science and Engineering Tekirdağ, Turkey, October 2016
|
|
- Levent Ayral
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 NoSQL veritabanlarında kullanılan veri sıkıştırma yöntemlerinin performans analizi The performance analysis of data compression algorithms used in NoSQL databases Emir ÖZTÜRK 1, Altan MESUT 1, Banu DİRİ 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Trakya Üniversitesi, Edirne, Türkiye {emirozturk, altanmesut@trakya.edu.tr 2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye banu@ce.yildiz.edu.tr Özetçe Genellikle büyük boyutlu verileri saklamak için kullanılan NoSQL veritabanlarından bazıları verileri sıkıştırarak saklayabilmektedir. Bu sayede ihtiyaç duyulan saklama düğümlerinin sayısı azaltılabilmekte ve daha yüksek performans elde edilebilmektedir. Bu çalışmada MongoDB, Cassandra ve LevelDB veritabanları üzerinde kullanılan Snappy, LZ4 ve Zlib sıkıştırma algoritmaları sıkıştırma oranı ve sıkıştırma hızı bakımından karşılaştırılmıştır. Bu algoritmaların kullanılmasıyla veritabanına yazma hızlarının değişimi de incelenmiştir. En iyi sıkıştırma oranı MongoDb veritabanında kullanılan Zlib algoritması ile elde edilmiştir. En hızlı sıkıştırma sonuçlarını Snappy kullanıldığında LevelDB vermiştir. Anahtar Kelimeler Büyük veri; Veri Sıkıştırma; NoSQL Veritabanları. Abstract Some of the NoSQL databases which are generally used to store big data are able to store data by using a compression algorithm. Using data compression improves the performance by reducing the number of required storage nodes. In this paper, Snappy, LZ4 and Zlib which used on MongoDB, Cassandra and LevelDB is compared in terms of compression ratio and compression speed. Change of writing speed to the database with the use of these algorithms were also examined. Best compression ratios are obtained on MongoDB using Zlib algorithm. The fastest compression is seen on LevelDB with using Snappy. Keywords Big Data; Data Compression; NoSQL Databases. I. GİRİŞ Nesnelerin internetinin ve multimedya verilerinin paylaşımının yaygınlaşmasıyla yapısal veya yapısal olmayan bir veri akışı meydana gelmektedir. Literatürde teknolojinin saklama yönetme ve etkin işleme kapasitesini aşan bilgi miktarına eşdeğer olarak büyük veri terimi kullanılmaktadır. Büyük verinin temel olarak 3 özelliği sağladığı (Volume, Velocity, Variety) savunulmuş [1] ve daha sonra Value ve Veracity de dahil edilerek 5v elde edilmiştir. Volume verinin bir günde terabaytlarca üretiliyor olması, Velocity, verinin hızlı bir değişim içerisinde olması, Variety verinin yapısal veya yapısal olmayan durumda olmasıdır. Veriyi anlayarak ve yöneterek sonuç çıkarmak ile Value elde edilir [2]. Son olarak ayrık veri sistemleri ile Veracity, doğruluk ve kesinlik şartlarını sağlamalıdır [3][4]. Büyük veri videolardan, resimlerden veya sayısal sensör verilerinden oluşabildiği gibi metin verisinden de oluşabilmektedir. Büyük metin verisine örnek olarak, müşteri geri dönüş bildirimleri, yardım merkez kayıtları, sosyal medya girdileri verilebilir. Bu veri çoğunlukla yapısal olmamakta ve işlenmemiş halde elde edilmektedir. Büyük verinin saklanması dosyalar bazında yapılabilse de, veri saklama ve veriye erişim prosedürleri verimli olmayacaktır. Bunun yerine verilerin saklanması ve daha sonra erişilebilmesi için veritabanı yönetim sistemleri kullanılabilir. Veritabanı yönetim sistemlerinin kullandıkları veri modelleri aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir. Sıradüzensel Veri Modeli Ağ Veri Modeli İlişkisel Veri Modeli Nesneye-Yönelik Veri Modeli Günümüzde ağırlıklı olarak ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri kullanılmaktadır. Büyük veri için ise bu sistemlere alternatif olarak NoSQL veritabanları önerilmiştir. NoSQL veritabanları, açılımı Not Only SQL olan, ilişkisel olmayan, farklı tipteki verilerin hızlı organize edilmesini sağlayan dağıtık sistemlerdir. Hız, UBMK 2016 Proceedings 228
2 ölçeklenebilirlik ve erişilebilirlik konusunda ilişkisel veritabanlarına alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Büyük veri kavramının yaygınlaşması ve veri miktarındaki artışın hızlanması ile NoSQL veritabanlarının kullanımı artmaktadır. NoSQL veritabanları genellikle önceden tanımlı şema içermezler ve bu sayede kayıtlar birbirinden farklı alanlara sahip olabilirler. İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri milyonlarca aktif kullanıcının verilerinin yoğunluğa göre uygulama sunucularına bölünüp saklanması konusunda uygun değildir. NoSQL veritabanları büyük boyutlu işlemlerde, büyük veri setlerine düşük gecikme ile erişimde avantajlıdırlar. Performans sağlamak amacı ile ACID [5] prensibinin tümünü sağlamazlar fakat karşılığında milyonlarca kullanıcıya hizmet verebilirler. Buna örnek olarak Facebook ile kullanılan Cassandra örnek verilebilir [6]. NoSQL veritabanları CAP teoremindeki maddelere uyum sağlamalıdır. CAP teoremi (Brewer teoremi) dağıtık bilgisayar sistemlerinde aşağıda verilmiş 3 ana maddenin tümünün sağlanmasının mümkün olmadığını savunur [7]. Consistency (Veri Bütünlüğü) Availability (Erişilebilirlik) Partition tolerance (Bölüm Töleransı) Çoğu NoSQL veritabanı bu özelliklerin ikisini sağlamayı hedefler. NoSQL veritabanları 4 ana kategoride incelenebilir [8]. A. Anahtar-Değer Deposu (Key-Value Store) En basit NoSQL veritabanı türüdür. Bir anahtar ve anahtarın belirlediği veriden oluşur. Verinin içeriğinin herhangi bir önemi yoktur. Veri bir BLOB olarak kabul edilir ve anahtar ile ilişkilendirilerek veritabanında saklanır. İstendiğinde anahtar ile veri elde edilebilir veya silinebilir. Anahtar-değer depolarına örnek olarak LevelDB ve Oracle NoSQL Database verilebilir. B. Sütun Deposu (Column Store) Sütun bazlı veritabanları temelde her anahtarın birden fazla anahtar değer ikilisine sahip olduğu iki boyutlu dizilerdir. Her satır bir anahtara karşılık birden fazla sütun içerir ve sütunlar satır içerisinde sütun anahtarları ile sıralanırlar. Cassandra [9] ve BigTable [10] sütun depolarına örnek olarak verilebilir. C. Belge Veritabanı (Document Database) Belge Veritabanı XML, JSON gibi hiyerarşik ve tanımlı belgeleri saklar. Anahtar-değer depolarında olduğu gibi anahtara karşılık bir değer bulunur. Fakat buradaki değer bir belgedir ve anahtar-değer deposundan farklı olarak içeriği bilinebilir ve sorgulanabilir. En çok bilinen belge veritabanları MongoDB ve CouchDB [11] dir. D. Çizge Veritabanı (Graph Database) Çizge veritabanlarında varlıklar ve bu varlıkların arasındaki ilişkiler, düğümler ve bu düğümler arasındaki kenarlar biçiminde saklanır. Özellikle karmaşık hiyerarşik yapıların taranması ve bu yapılardan bilgi elde edilmesi için kullanılması uygundur. Neo4J ve OrientDB çizge veritabanlarına örnek olarak verilebilir. II. A. Cassandra KARŞILAŞTIRMA İÇİN KULLANILAN NOSQL VERİTABANLARI Apache tarafından Java ile geliştirilmiş NoSQL veritabanıdır. İlk olarak Amazon Dynamo ve Google BigTable temel alınarak Facebook tarafından geliştirilmiştir. Veriler JSON ya da XML formatında şema olmaksızın sütun bazlı saklanır. Birden fazla sunucu üzerinde dağıtık çalışabilir. Bu sayede yatay ölçeklemeye izin vermektedir. Bir küme ve kümeyi oluşturan düğümlerden oluşur. Ana düğüm (Master Node) konsepti bulunmaz. Bu sayede Master-Slave mimarisinde Master düğümde bir problem olduğunda çıkabilecek sorunların önüne geçilir. Peer-to-peer mimarisi ile tüm düğümler birbirleriyle iletişim halindedir ve iletişim için Gossip protokolü kullanılmaktadır. Verileri yerleştirmek için dağıtık hash tabloları kullanır. Cassandra nın asıl hedefi erişilebilirlik ve ölçeklenebilirliktir. Cassandra veri kopyalama desteği sunar ve kopyalama işlemleri düğümler arasında otomatik olarak gerçekleştirilir. Veritabanının oluşturulması esnasında kopya sayısının verilmesi yeterlidir. Ayrıca veri de düğümler arasında paylaştırılıp sıralı ya da varsayılan olarak rastgele dağıtılabilir. Cassandra nın yapısında ilişkisel VTYS lerdeki veritabanları yerine keyspace ler bulunur. Bu keyspace ler altında yer alan tablolar için bazen sütun aileleri (column families) terimi de kullanılmaktadır. Sütun aileleri sıralı bir şekilde satırları saklarlar. Satırlar ise sütun adları ve değerlerini istemci tarafından sağlanan bir timestamp ile saklarlar. Veri öncelikle bir commit log a yazılır ve bellekte bir Memtable içerisinde saklanır. Memtable dolduğunda veri diske SSTable (sorted strings table) veri yapısı kullanılarak yazılır. Veri okunmak istendiğinde bulunduğu düğümlerden toplanarak kullanıcıya iletilir. Eğer verinin bulunduğu düğüme ulaşılamıyorsa verinin yedeğinin bulunduğu düğümler veriyi kullanıcıya iletir. Cassandra da bir tablo oluşturmak için kullanılan ifade Şekil 1 de verilmiştir. Şekilde görüldüğü gibi sıkıştırma yöntemini belirlemek için bu tanımın sonundaki WITH compression satırında parametre olarak LZ4Compressor veya SnappyCompressor kullanılabilir. Bu satır yazılmazsa varsayılan olarak LZ4 yöntemi ile sıkıştırma UBMK 2016 Proceedings 229
3 yapılır. Sıkıştırmadan saklamak için ise yöntem isminin verildiği alan boş bırakılmalıdır. CREATE TABLE tr( block_id uuid, dosyaadi text, icerik text, dil text ) WITH compression = { 'sstable_compression' : 'LZ4Compressor' ; Şekil 1. Cassandra üzerinde tablo oluşturmak için gerekli ifade B. MongoDB C++ ile yazılmış belge tabanlı bir açık kaynak veritabanıdır. İlişkisel veritabanlarındaki tablolar yerine koleksiyonlar ve bu koleksiyonlar içerisinde kayıtlar yerine belgeler kullanılır. Belgeler için herhangi bir şemaya ihtiyaç duyulmaz. Her belge BSON (Binary JSON) formatında saklanır. BSON formatında bir belge içerisindeki elemanlar sırayla bir anahtar ve anahtara karşılık gelen değerden oluşur. Değerler kendi içerisinde başka belgeler veya belge dizileri olabilirler. MongoDB anahtara göre arama yapabildiği gibi herhangi bir alana göre de arama yapabilmektedir. Ayrıca indekslendiği takdirde metin alanların içerisinde regex ile arama (full text search) da yapılabilmektedir. Verinin doküman yapısında olması ve indekslenmesi sayesinde sorgulamanın hızlanması sağlanmaktadır. MongoDB ikincil indeksleri ve sharding i de destekler. MongoDB Master-Slave kopyalama (replication) kullanmaktadır. Veri asenkron bir şekilde sunucular arasında kopyalanır. Yazma işlevi bir sunucuya yüklenirken okuma işlevi ise slave sunucular ile karşılanmaktadır. Kopya kümeleri (replica set) kullanılarak sistemin erişilebilirliği arttırılabilmektedir. Kopya kümeleri kullanıldığında da bir adet master sunucu bulunmaktadır fakat bu sunucuda bir sıkıntı olduğu takdirde küme içerisinden yeni bir master seçilebilmektedir. MongoDB sıkıştırma seçeneklerini 3.0 versiyonu ile (Wiredtiger Storage Engine) sunmuştur. İndekslere ön ek sıkıştırma yapılabilirken, veri ise sıkıştırmadan saklanabildiği gibi Snappy veya Zlib kütüphanesi ile sıkıştırılarak da saklanabilir. MongoDB üzerinde koleksiyon oluşturmak için kullanılan sorgu Şekil 2 deki gibidir. db.createcollection( "tr", { storageengine: { wiredtiger: { configstring: 'block_compressor=zlib' ) Şekil 2. MongoDB üzerinde koleksiyon oluşturma ifadesi C. LevelDB Google tarafından geliştirilen anahtar-değer deposu türünde bir veritabanıdır. Anahtar ve değerler bayt dizileri şeklinde saklanır ve veriler anahtara göre sıralanarak saklanır. Veri üzerinde put, get ve delete işlemleri desteklenir. İstenildiği takdirde veriler üzerinde toplu değişiklik de yapılabilir. İleri ve geri iterasyon imkânı sağladığı için veriler üzerinde sıralı gezme gerçekleştirilebilir. LevelDB de saklanan tüm veriler varsayılan olarak Snappy yöntemi ile sıkıştırılır. Sıkıştırma istenmiyorsa veritabanı oluşturma seçeneklerinde knocompression bayrağı kullanılmalıdır. LevelDb ile bir veritabanı oluşturmak için kullanılan komut Şekil 3 te verilmiştir. leveldb::db* vt; leveldb::options ayarlar; ayarlar.compression= leveldb::knocompression; leveldb::db::open(ayarlar,"veritabanı Adı",&vt); Şekil 3. LevelDB veritabanı oluşturmak için yazılan kod bloğu III. NOSQL VERİTABANLARINDA KULLANILAN SIKIŞTIRMA YÖNTEMLERİ A. Zlib Zlib, Jean-loup Gailly ve Mark Adler tarafından geliştirilmiş Deflate tabanlı bir kütüphanedir. Snappy ye göre daha fazla kaynak tüketir ve daha fazla sıkıştırma sağlar. B. Snappy Snappy Google tarafından C++ kullanılarak geliştirilmiş açık kaynak kodlu bir sıkıştırma algoritmasıdır. Sıkıştırma oranını yüksek tutmak yerine yüksek hızda kabul edilebilir sıkıştırma oranları elde etmeyi amaçlayan sıkıştırma kütüphanesidir. Bit akışları yerine bayt akışları kullanır ve LZ77 tabanlıdır. C. LZ4 LZ4 Google tarafından hızlı sıkıştırma ve açma sağlamak amacıyla geliştirilmiş LZ77 tabanlı bayt akışı kullanan bir sıkıştırma algoritmasıdır. UBMK 2016 Proceedings 230
4 IV. PERFORMANS VE KARŞILAŞTIRMA SONUÇLARI Performans ve karşılaştırma sonuçlarının elde edilmesi amacıyla farklı mimarilere sahip birer adet NoSQL veritabanı farklı sıkıştırma seçenekleriyle kullanılmıştır. Bu veritabanlarına 8 farklı dilde toplanmış Wikipedia makaleleri eklenmiş, boyut ve yazma hızı bakımından sonuçlar elde edilmiştir. Kullanılan veritabanları ve bu veritabanlarının destekledikleri sıkıştırma yöntemleri Tablo 1 de, kullanılan Wikipedia makalelerinin dilleri ve boyutları ise Tablo 2 de verilmiştir. NoSQL Veritabanı Veritabanı Türü Sıkıştırma Seçenekleri Cassandra Column Based Snappy, LZ4 MongoDB Document Based Snappy, Zlib LevelDB Key-Value Snappy Tablo 1. NoSQL veritabanları ve desteklenen sıkıştırma seçenekleri Wikipedia Makaleleri Boyut (Byte) (Birleştirilmiş) de.txt en.txt es.txt fr.txt it.txt nl.txt pl.txt tr.txt Tablo 2. Wikipedia makalelerinin dil ve boyutları Tablo 3 te seçilen NoSQL veritabanlarının farklı sıkıştırma seçenekleri ile elde edilen sıkıştırma oranları bpc cinsinden verilmiştir. Veritabanına yazma işlemi gerçekleştirilmeden önce dosyalar belirli boyutta parçalara bölünmüş ve veritabanına ekleme işlemi bu işlemden sonra gerçekleştirilmiştir. Bunun sebebi MongoDB nin maksimum 16 MB belge boyutuna izin vermesidir. 10 MB lık yapılandırılmamış (raw) bir dosya veritabanına eklenmek istendiğinde yapı bilgileri ile birlikte 16 MB sınırına yakınlaşmaktadır. Bu sebeple parça boyutu 10 MB olarak seçilmiştir. Sıkıştırma kullanılmadığında bpc değerlerinin çoğunlukla 8 in üstünde çıkmasının sebebi de bu yapı bilgisinin veri boyutunu başlangıçta arttırmasıdır. Sıkıştırma Oranı (bpc) de en es fr it nl pl tr MongoDB NoComp 8,4 8,1 8,3 8,3 8,1 8,1 8,2 9,2 Snappy 5,0 4,8 4,9 4,9 4,9 4,2 5,1 4,9 Zlib 3,2 2,8 1,9 2,4 3,1 2,7 2,3 3,1 LevelDB NoComp 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,1 8,1 8,2 Cassandra Snappy 4,9 4,7 4,8 4,8 4,9 4,2 5,1 5,0 NoComp 9,7 12,7 8,2 11,7 7,9 7,7 8,0 8,7 Snappy 7,2 5,2 4,7 4,7 4,8 5,3 7,0 4,9 LZ4 4,9 5,8 5,2 4,8 6,6 4,1 7,4 4,9 Tablo 3. NoSQL veritabanlarının bpc cinsinden sıkıştırma oranları Tablo 4 te, NoSQL veritabanlarına farklı sıkıştırma seçenekleri ile eklenen dosyaların ne kadar sürede eklendiği sn cinsinden verilmiştir. Tablo 4 te de görüldüğü gibi LevelDB veri yazma konusunda en iyi süre değerlerini vermektedir. Bunun sebebi, LevelDB nin veride yapısal bir değişiklik yapmadan veriyi veritabanına yazmasıdır. MongoDB ve LevelDB üzerinde Snappy kullanıldığında veritabanına yazma hızı artarken Cassandra üzerinde bu değişiklik görülmemiştir. MongoDB üzerinde Zlib en iyi sıkıştırma sonuçlarını verse de birkaç dil dışında süre bakımından en yavaş algoritma olmuştur. Süreler MongoDB LevelDb CassandraDb (sn) NoComp Snappy Zlib NoComp Snappy NoComp Snappy LZ4 de 179,8 170,3 266,5 15,8 14,8 379,0 615,6 713,1 en 437,2 388,8 448,5 35,9 34,3 971,2 997,1 944,9 es 91,6 77,0 84,9 8,8 8,3 177,9 211,0 209,3 fr 127,3 110,2 145,6 10,4 9,9 262,7 281,1 290,4 it 68,8 69,0 149,8 7,3 7,1 146,5 189,2 184,6 nl 39,9 35,8 52,3 4,5 4,3 84,2 86,7 97,8 pl 43,4 39,2 42,0 4,2 3,9 79,2 89,6 91,5 tr 13,3 11,8 9,7 1,2 1,0 34,7 30,2 28,8 Tablo 4. NoSQL veritabanlarına veri yazma hızı sonuçları V. SONUÇLAR Veri boyutu ile veri yazma hızı arasında bir seçim yapmak amacıyla aynı NoSQL veritabanı üzerinde farklı sıkıştırma seçenekleri kullanılabilmektedir. NoSQL veritabanları verileri saklarken belirli yapı bilgileri de ekledikleri için sıkıştırma kullanmadıklarında veriyi genişletmektedirler. Bu genişleme en çok CassandraDB üzerinde gözlenmiştir. Sıkıştırma algoritmaları arasında en iyi sıkıştırma sonucunu veren algoritma Zlib olurken en hızlı algoritma Snappy olmuştur. Veri yazma hızı bakımından LevelDB diğer veritabanlarına göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Sıkıştırma kullanıldığında LevelDB için yazma hızı daha da artmıştır. Bu çalışma farklı türlerde NoSQL veritabanlarının kendi bünyelerinde destekledikleri veri sıkıştırma yöntemlerinin sağladıkları kazanımları, farklı sıkıştırma yöntemlerinin avantaj ve dezavantajlarını da ortaya koyarak sekiz farklı dil üzerinde kıyaslaması ile akademik literatüre katkı sağlayacaktır. KAYNAKÇA [1] Laney, D., "3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety", Gartner, [2] De Mauro, A., Greco, M., Grimaldi, M., "A Formal definition of Big Data based on its essential Features", Library Review 65: doi: /lr , [3] "What is Big Data?", Villanova University. UBMK 2016 Proceedings 231
5 [4] Grimes, S., "Big Data: Avoid 'Wanna V' Confusion", InformationWeek, [5] Haerder, T., Reuter, A., "Principles of transaction-oriented database recovery", ACM Computing Surveys 15 (4): 287, doi: / , [6] Nance, C., Losse, T., Iype, R., Harmon, G., NoSQL vs Rdbms - Why There is Room For Both, Proceedings of the Southern Association for Information Systems Conference, Savannah, GA, USA, 8-9 Mart [7] Gilbert S., Lynch N., Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services, ACM SIGACT News, Volume 33 Issue 2, pg , [8] Moniruzzaman, A.B.M., Hossain, S.A., NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, International Journal of Database Theory and Application Vol. 6, No. 4, [9] Lakshman, A., Malik, P., Cassandra: a decentralized structured storage system, ACM SIGOPS Operating Systems Review, 44(2), 35-40, [10] Chang, F., Dean, J., Ghemawat, S., Hsieh, W.C., Wallach, D.A., Burrows, M., Chandra, T., Fikes, A., Gruber, R.E., "Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data", OSDI'06: Seventh Symposium on Operating System Design and Implementation, Seattle, WA, [11] Leben, M., "CouchDB-relaxed web application development?, UBMK 2016 Proceedings 232
NoSql ve MongoDB. Saygın Topatan
NoSql ve MongoDB Saygın Topatan NoSql ve MongoDB NoSql nedir Neden ihtiyaç duyuldu Tipleri MongoDb Kavramlar Sharding Şema Tasarımı NoSql in geleceği NoSql Nedir? Nedir 2009 başlarında ortaya çıkmış bir
DetaylıÖlçeklenebilir, Yüksek Erişilebilir ve Performanslı Bir Takip ve İzleme Sistemi Mimarisi: Karşılaştırmalı Bir Çalışma
Ölçeklenebilir, Yüksek Erişilebilir ve Performanslı Bir Takip ve İzleme Sistemi Mimarisi: Karşılaştırmalı Bir Çalışma Burak İbrahim Sevindi, Ethem Cem Özkan, Turan Bahattin Özen TÜBİTAK BİLGEM Yazılım
DetaylıSemantik Ağ ve Üst Veri Sistemleri İçin Yeni Nesil Veri Tabanı Yönetim Modeli: NoSQL. R. Orçun Madran Atılım Üniversitesi. www.madran.
Semantik Ağ ve Üst Veri Sistemleri İçin Yeni Nesil Veri Tabanı Yönetim Modeli: NoSQL R. Orçun Madran Atılım Üniversitesi www.madran.net İçerik NoSQL Ne Değildir? Neden NoSQL? Ne Zaman NoSQL? NoSQL'in Tarihçesi.
DetaylıMongoDB. Doğan Aydın. Eylül, 2011
MongoDB Doğan Aydın Eylül, 2011 İçindekiler 1 Giriş.................................................... 2 2 Geleneksel Veri Tabanları Ve MongoDB................................. 3 3 Doküman Odaklı.............................................
DetaylıVeri 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
DetaylıVeritabanı. Ders 2 VERİTABANI
Veritabanı Veritabanı Nedir? Birbiri ile ilişkili verilerin bir arada uzun süreli bulundurulmasıdır. Veritabanı bazen Veritabanı Yönetim sistemi veya Veritabanı Sistemi yerine de kullanılır. Gerçek dünyanın
Detaylı1 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
DetaylıMobil Cihazlarda Gömülü Veritabanlarının Karşılaştırılması: SqLite ve CouchBase Lite
Mobil Cihazlarda Gömülü Veritabanlarının Karşılaştırılması: SqLite ve CouchBase Lite Erkan Güler 1, Taner Arabacıoğlu 2, Özel Sebetci 3 1 Adnan Menderes Üniversitesi, Bilgisayar Teknolojileri ve Programlama
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
DetaylıVeri Tabanı-I 1.Hafta
Veri Tabanı-I 1.Hafta 2010-2011 Bahar Dönemi Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Meslek Yüksekokulu Burdur 2011 Muhammer İLKUÇAR 1 Veri ve Veri Tabanı Nedir? Veri Bir anlamı olan ve kaydedilebilen
DetaylıBüyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları
Büyük, Dağıtık, Veri Yoğunluklu Uygulamalarda Programlama Paradigmaları Güven Fidan AGMLAB Bilişim Teknolojileri 18/10/11 GRID ÇALIŞTAYI 2007 1 MapReduce Nedir? Büyük data kümelerini işlemek ve oluşturmak
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ ÖĞR.GÖR.VOLKAN ALTINTAŞ 26.9.2016 Veri Tabanı Nedir? Birbiriyle ilişkisi olan verilerin tutulduğu, Kullanım amacına uygun olarak düzenlenmiş veriler topluluğunun, Mantıksal
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Veri Türleri Kullanma
Veritabanı Tasarımı Veri Türleri Kullanma Konular TIMESTAMP ve TIMESTAMP WITH TIME ZONE sütun türlerini kullanarak tablo oluşturma INTERVAL YEAR TO MONTH ve INTERVAL DAY TO SECOND sütun türlerini kullanarak
DetaylıVeritabanı Uygulamaları Tasarımı
Veritabanı Uygulamaları Tasarımı Veri Tabanı Veritabanı yada ingilizce database kavramı, verilerin belirli bir düzene göre depolandığı sistemlere verilen genel bir isimdir. Günümüzde özel veya kamu kuruluşların
DetaylıBÜYÜK VERİ. Abdulkadir ŞAN Proje Yöneticisi 7/1/2014 VERİ SİSTEMLERİ. Anayurt Güvenliği Md. Yrd. Metin Madenciliği ve Kaynaştırma Sistemleri
BÜYÜK VERİ Abdulkadir ŞAN Proje Yöneticisi 1 VERİ SİSTEMLERİ Relational Database DataWarehouse 2 1 VERİ TÜRLERİ 3 BÜYÜK VERİ NEDİR? Verinin çok büyük bir kısmı YAPISAL OLMAYAN veridir ve şimdi bu veriyi
DetaylıMongoDB ve Diğer Veritabanlarında Sharding
MongoDB ve Diğer Veritabanlarında Sharding Who the f**k is talking? Emir Karaburçak emir.karaburcak@spp42.com @kinchil SPP42 de Yazılım Geliştirme Uzmanı Python, Django, Java, JBoss Seam, Play MongoDB,
DetaylıPAPERWORK TEKNİK MİMARİ
PAPERWORK ECM TEKNİK MİMARİ 1. Şekilde (1) numara ile gösterilen Content Server adı verilen Uygulama Sunucusudur. Content Server tüm iş mantığını içerir. Veri Tabanına ve arşivlenen belgelere erişim yetkisi
DetaylıUZAKTAN 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
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
DetaylıVeritabanı Yönetimi Bilgisayarların. Keşfi Hedefler. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi. Veritabanı, Veri ve Bilgi
Hedefler Veritabanı Yönetimi Bilgisayarların Discovering Keşfi 2010 Computers 2010 Living in a Digital World Dijital Dünyada Yaşamak Veritabanı terimini tanımlamak ve bir veritabanının veri ve bilgi ile
DetaylıVERİ TABANI ve YÖNETİMİ
VERİ TABANI ve YÖNETİMİ Maltepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 BÖLÜM -12- TETİKLEYİCİ (TRIGGER) 3 Giriş Trigger lar Trigger lar Ne Zaman Kullanılmalıdır? Klasik Trigger ların Özellikleri
DetaylıVERİTABANI Veritabanı Yönetimi
VERİTABANI Veritabanı Yönetimi YAPILANDIRILMIŞ SORGULAMA DİLİ (SQL) Veritabanı yönetimi, veritabanının yapısal özelliklerini belirtmek ve değiştirmek, veritabanına kullanıcı erişimlerini ve yetkilerini
DetaylıBüyük Veri de Türkiye den Uygulama Örnekleri Dr. Güven Fidan
Büyük Veri de Türkiye den Uygulama Örnekleri Dr. Güven Fidan ARGEDOR Bilişim Teknolojileri ARGEDOR ARGEDOR, şirketlere ve son kullanıcılara yenilikçi bilgiyi işleme çözümleriyle dünya çapında mevcut olan
DetaylıKets DocPlace LOGO Entegrasyonu
Kets DocPlace LOGO Entegrasyonu Kets DocPlace Kurulumu Öncesinde Yapılması Gereken İşlemler Windows 7, Windows 8, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 veya daha yeni işletim sistemlerinde Programlar
DetaylıKepware Veritabanı Ürünleri. Teknolojiye Genel Bir Bakış
Kepware Veritabanı Ürünleri Teknolojiye Genel Bir Bakış Gündem Veritabanı Client API teknolojisinin gözden geçirilmesi ODBC istemci sürücüsü- bir KEPServerEX Plug-In Haberleşme Sürücüsüdür. DataLogger-
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği)
VERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Kaynak: M. Ali Akcayol, Gazi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ders Notları İçerik İnternet World Wide Web
DetaylıVERİ 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
Detaylı1 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
DetaylıBüyük Veri Analitiği (Big Data Analytics)
Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, Mining of Massive Datasets, Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David
DetaylıİLİŞKİSEL VERİTABANLARI
İLİŞKİSEL VERİTABANLARI Veritabanı Nedir? Veritabanı (database) en basit şekliyle verilerin belirli bir düzene göre tutulduğu, depolandığı bir sistemdir. İlişkisel Veritabanı Nedir? İlişkisel veritabanlarındaki
DetaylıM2m Sistemlerde Sql Veya Nosql Kullanimi. Using Sql Or Nosql In M2m Systems
M2m Sistemlerde Sql Veya Nosql Kullanimi Saadin Oyucu1, Hüseyin Polat2 1 Gazi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara 2 Gazi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara saadinoyucu@gazi.edu.tr,
DetaylıSabit ve Taşınabilir Diskler BÖLÜM-2 Pata Diskler İçin Master-Slave Ayarları Disk Biçimlendirme Harici Diskler Olası Sabit Disk Arızaları RAID
Sabit ve Taşınabilir Diskler BÖLÜM-2 Pata Diskler İçin Master-Slave Ayarları Disk Biçimlendirme Harici Diskler Olası Sabit Disk Arızaları RAID (Redundant Array Of Independent Dısk) RAID Seviyeleri NAS
DetaylıÜst Düzey Programlama
Üst Düzey Programlama JDBC (Java Database Connectivity) Üst Düzey Programlama-ders07/ 1 JDBC JDBC ilişkisel veritabanlarına erişim için Java dilinde kullanılan standart bir kütüphanedir. Bu kütüphanedeki
DetaylıDoküman Tabanlı NoSQL Veritabanları: MongoDB ve CouchDB yatay ölçeklenebilirlik karşılaştırması
Doküman Tabanlı NoSQL Veritabanları: MongoDB ve CouchDB yatay ölçeklenebilirlik karşılaştırması Süleyman Eken, Fidan Kaya, Ahmet Sayar, Adnan Kavak Bilgisayar Mühendisliği Kocaeli Üniversitesi Umuttepe
DetaylıBilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN İçerik Dosya Organizasyonu (File Organization) Veritabanı Sistemleri (Database Systems) BM307 Dosya Organizasyonu (File Organization) İçerik Dosya
DetaylıNoSQL. SQL ve Daha Fazlası (Not Only SQL) Hazırlayan: Ahmet Cevahir ÇINAR
NoSQL SQL ve Daha Fazlası (Not Only SQL) Hazırlayan: Ahmet Cevahir ÇINAR Halkımızın Bilgisine: Bu sunum, en sondaki kaynaklar sayfasında belirtilen içerikler öncülüğünde, tek tek kaynakları belirtilememiş
Detaylı16 Ekim 2010 Özgür Web Günleri Yeditepe Üniversitesi. Nosql Veritabanları
16 Ekim 2010 Özgür Web Günleri Yeditepe Üniversitesi Nosql Veritabanları CAP Theorem Aynı anda aşağıdaki üçü bir arada olamaz! Consistency (Aynı anda tüm birimlerde aynı veri) Availability (Bazı birimlerde
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
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Kullanıcı Erişimini Kontrol Etme
Veritabanı Tasarımı Kullanıcı Erişimini Kontrol Etme Konular Nesne ayrıcalıkları ve sistem ayrıcalıkları arasındaki farkı karşılaştırma Bir kullanıcının bir veritabanınaerişimini etkinleştirmek için gerekli
DetaylıLicense. Veri Tabanı Sistemleri. Konular büyük miktarda verinin etkin biçimde tutulması ve işlenmesi. Problem Kayıt Dosyaları
License c 2002-2016 T. Uyar, Ş. Öğüdücü Veri Tabanı Sistemleri Giriş You are free to: Share copy and redistribute the material in any medium or format Adapt remix, transform, and build upon the material
Detaylı2 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
DetaylıServis Tabanlı Bir Melez Veri Erişim Mimarisi Önerisi
Servis Tabanlı Bir Melez Veri Erişim Mimarisi Önerisi Nail Diker 1, Görkem Giray 2, Murat Osman Ünalır 3 1 Logo Yazılım San. ve Tic. A.Ş., İzmir nail.diker@logo.com.tr 2 gorkemgiray@gmail.com 3 Ege Üniversitesi,
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
Detaylı1 Milyon Kullanıcıya Nasıl Hizmet Veriyoruz? CloudLMS Teknik Alt Yapı ve Mimarimiz
1 Milyon Kullanıcıya Nasıl Hizmet Veriyoruz? CloudLMS Teknik Alt Yapı ve Mimarimiz 300 kurumsal müşterimizde 1 milyonun üzerinde kullanıcıya günlük 250 binin üzerine sunulan video ile sorunsuz ve mükemmel
DetaylıAkıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların
Akıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların bilgilerini saklamalarına, program yüklemelerine izin
DetaylıVERİ 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.
DetaylıBölüm 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,
DetaylıElbistan Meslek Yüksek Okulu GÜZ Yarıyılı Ara Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU
Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2015 2016 GÜZ Yarıyılı 28-29 Ara. 2015 Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU Indexler İndeks, tablolardan veri çekmek için gerekli sorgular çalıştırılırken gereken süreyi azaltmak amacıyla
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 Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veritabanı Sistemleri
Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veritabanı Sistemleri Konular Büyük Resim Ders Tanıtımı Niçin Veritabanı? Veri ve Bilgi Kavramları Klasik Dosya Yapıları Klasik Dosya Sistemlerinin Zayıflıkarı
Detaylıİnternet 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
DetaylıVERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ-II
VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ-II 3. MİCROSOFT SQL SERVER ARAYÜZ HİTİT ÜNİVERSİTESİ SUNGURLU MESLEK YÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI / 2. SINIF-GÜZ DÖNEMİ SQL Server
DetaylıBLM 4811 MESLEKİ TERMİNOLOJİ II Salı , D-109 Dr. Göksel Biricik
BLM 4811 MESLEKİ TERMİNOLOJİ II 2017-1 Salı 13.00 14.50, D-109 Dr. Göksel Biricik goksel@ce.yildiz.edu.tr Ders Planı Hafta Tarih Konu 1 19.09 Tanışma, Ders Planı, Kriterler, Giriş 2 26.09 Bilgisayarın
DetaylıVeritabanı Tasarımı. DML İşlemleri ve Görünümler
Veritabanı Tasarımı DML İşlemleri ve Görünümler Konular Basit bir görünümde DML işlemlerini gerçekleştiren bir sorgu yazma ve çalıştırma DML işlemleri kullanarak bir görünümü değiştirme yeteneğini kısıtlayan
DetaylıVeritabanı, Veri Madenciliği, Veri Ambarı, Veri Pazarı
Veritabanı, Veri Madenciliği, Veri Ambarı, Veri Pazarı Başkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yönetim Bilişim Sistemleri (Bil 483) 20394676 - Ümit Burak USGURLU Veritabanı Veri tabanı düzenli bilgiler
DetaylıBölüm 4: DDL Veri Tanımlama Dili
Bölüm 4: DDL Veri Tanımlama Dili -43- Dr. Serkan DİŞLİTAŞ DDL (Data Definition Language Veri Tanımlama Dili : Bu kategorideki SQL komutları ile veritabanları, tablo, görünüm ve indekslerin yaratılması,
DetaylıMOBİL UYGULAMA GELİŞTİRME
MOBİL UYGULAMA GELİŞTİRME PELİN YILDIRIM FATMA BOZYİĞİT YZM 3214 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Bu Derste Veri Saklama 2 Veri Saklama Veri Saklama her appnin ihtiyaci
Detaylıbitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ
bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ - 150110046 İÇERİK Uygulama ve uygulamaya ilişkin temel kavramların tanıtımı Uygulamanın yapısı Ön yüz Veritabanı Web Servisler K-Means Algoritması ile kategori
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri, 2. basım Zehra ALAKOÇ BURMA, 2009, Seçkin Yayıncılık
Veri Kaynaklar Veri Tabanı Sistemleri, 2. basım Prof. Dr. Ünal YARIMAĞAN, 2010, Akademi Yayınevi Veritabanı Yönetim Sistemleri, 2. basım Zehra ALAKOÇ BURMA, 2009, Seçkin Yayıncılık Veritabanı ve Uygulamaları
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
DetaylıMaltepe 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,
DetaylıSQL'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
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS VERİ TABANI BG-313 3/1 3+1+0 3+0,5 5 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi : LİSANS
DetaylıÖğr. Gör. Serkan AKSU http://www.serkanaksu.net. http://www.serkanaksu.net/ 1
Öğr. Gör. Serkan AKSU http://www.serkanaksu.net http://www.serkanaksu.net/ 1 JavaScript JavaScript Nedir? Nestcape firması tarafından C dilinden esinlenerek yazılmış, Netscape Navigator 2.0 ile birlikte
Detaylıİleri Düzey Bilgisayar Ağları
İleri Düzey Bilgisayar Ağları Ders 5 İnternet te Ses ve Görüntü Transferi İçerik Dağıtım Ağları ve Eşler Arası Ağlar Mehmet Demirci 1 Bugün Multimedia Streaming İçerik Dağıtım Ağları (CDN) Eşler arası
DetaylıUNIVERSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ
UNIVERSAL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD) Sistemleri Arasındaki Temel Farklar Universal Bilgi Teknolojileri Ltd. Şti. 2010. Tüm hakları saklıdır.
DetaylıBu işleçlerin dışında, aşağıda belirtilen karşılaştırma işleçlerinden de yararlanılır.
18 SQL SORGU DİLİ SQL (Structured Query Language) yapısal sorgu dili, veritabanı yönetim sistemlerinin standart programlama dili olarak bilinmektedir. SQL dilinin Access içinde sorgu pencerelerinde veya
DetaylıVERİ TABANI UYGULAMALARI
VERİ TABANI UYGULAMALARI VERİ TABANI NEDİR? Bir konuyla ilgili çok sayıda verinin tutulmasına, depolanmasına ve belli bir mantık içerisinde gruplara ayrılmasına veri tabanı denir. Veri tabanı programları;
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Veri Tabanı Yönetimi BİM-324 3/II 3+0+0 3 4,5 Dersin Dili Dersin
DetaylıAğ Yönetiminin Fonksiyonel Mimarisi
Bölüm 7 Ağ Yönetimi Ağ Yönetiminin Fonksiyonel Mimarisi a) Performans (Performance) Yönetimi b) Sistem Ayarları (Configuration) Yönetimi c) Hesap (Account) t)yönetimi i d) Hata (Fault) Yönetimi e) Güvenlik
DetaylıTavsiye Edilen Önhazırlık Veritabanı kavramını öğrenmek
Ms SQL Veritabanları Yedekleme Bölüm Veritabanı Yönetimi Yazar Mustafa ÖZEN Yayın Tarihi 18.03.2004 Okunma Sayısı 1109 Tavsiye Edilen Önhazırlık Veritabanı kavramını öğrenmek Hedefler Veritabanı yönetim
DetaylıELIF KIOTZEOGLOU RESUL MURAD MERT PACOLARI
ELIF KIOTZEOGLOU 0510130077 RESUL MURAD 0510120082 MERT PACOLARI 0510120083 SQL SQL,(İngilizce "Structured Query Language", Türkçe: Yapılandırılmış Sorgu Dili) verileri yönetmek ve tasarlamak için kullanılan
Detaylı2-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
DetaylıIDE4DB Veritabanı Geliştirme Platformu Bitirme Projesi Sunumu
IDE4DB Veritabanı Geliştirme Platformu Bitirme Projesi Sunumu Onur EKER 040970627 Danışman: Yrd. Doç Dr. Feza BUZLUCA Sunum İçeriği Projenin Tanımı Projenin Amacı Projenin Analizi Projenin Çözüm Sunduğu
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Tablo Oluşturma
Veritabanı Tasarımı Tablo Oluşturma Konular Ana veritabanı nesnelerini listeleme ve kategorize etme Bir tablo yapısını inceleme Şema nesnelerinin Oracle veritabanı tarafından nasıl kullanıldığını açıklama
DetaylıState Yönetimi. Bir web sayfası ile sunucu arasındaki etkileşim ;
State Yönetimi State Yönetimi Web Page sınıflarının nesneleri, sayfa sunucu tarafına her defasında gönderildiğinde oluşturulur. Böyle bir durum sayfada kullanıcının girmiş olduğu ve sayfa ile ilişkili
Detaylı5 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
DetaylıYBS Ansiklopedi. Büyük Veri, TUB Teoremi, ACID ve BASE Yaklaşımları. (Big Data, CAP Theorem, ACID and BASE Approaches) Şadi Evren ŞEKER. 1.
YBS Ansiklopedi www.ybsansiklopedi.com Cilt 4, Sayı 4, Aralık 2017 Büyük Veri, TUB Teoremi, ACID ve BASE Yaklaşımları (Big Data, CAP Theorem, ACID and BASE Approaches) Şadi Evren ŞEKER 1. İstanbul Şehir
DetaylıKurumsal bilgiye hızlı ve kolay erişim Bütünleşik Belge Yönetimi ve İş Akış Sistemi içinde belgeler, Türkçe ve İngilizce metin arama desteği ile içeri
İş süreçleri ve belgelerin bilgisayar ortamında izlenmesi Bütünleşik Belge Yönetimi ve İş Akış Sistemi Kurumların belge ve içerik yönetim işlemleriyle iş süreçlerinin tanımlanması ve denetlenmesi ve bu
DetaylıMongoDB. NoSQL Database
Şirketimizin en çok mücadele ettiği konu olan Big Data problemini çözmekte önemli bir araç olacağına inandığım NoSQL sistemler içerisinde en yaygın kullanılan MongoDB veritabanını sizler için inceleyip
DetaylıMODSECURITY DENETİM KAYITLARINI ANLAMAK. Gökhan Alkan, gokhan@enderunix.org
MODSECURITY DENETİM KAYITLARINI ANLAMAK Gökhan Alkan, gokhan@enderunix.org 1 İÇİNDEKİLER MODSECURITY DENETİM KAYITLARINI ANLAMAK... 1 1. ModSecurity Nedir?... 3 2. ModSecurity Nasıl Çalışır?... 3 3. ModSecurity
DetaylıİŞLETİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ. Modern bilgisayar çalışma prensipleri, Von Neumann ın 1945 de geliştirdiği
İŞLETİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ Von Neumann Mimarisi Modern bilgisayar çalışma prensipleri, Von Neumann ın 1945 de geliştirdiği mimariyi temel almaktadır. Merkezi İşlem Birimi Aritmetik ve Mantık Birimi Kontrol
DetaylıENF102 TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ VE C/ C++ PROGRAMLAMA DİLİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
ENF102 TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ VE C/ C++ PROGRAMLAMA DİLİ Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Giriş Data Hiyerarşisi Files (Dosyalar) ve Streams (Kaynaklar)
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
DetaylıMİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ KARA HARP OKULU DEKANLIĞI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS TANITIM BİLGİLERİ
MİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ KARA HARP OKULU DEKANLIĞI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Veritabanı Yönetimi 4 / Bahar (3+0+0)
DetaylıVeri ve Dosya Yapıları. Kütük Organizasyonu 1
Veri ve Dosya Yapıları Kütük Organizasyonu 1 Veri ve Dosya Yapıları Bilgi, içerisinde bulunduğumuz çağda hızlı ve sürekli bir biçimde artmaktadır. Her iki kavram da verinin gösterimi, veriye erişim işlemlerini
DetaylıEĞİTİM-ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ DERS PROGRAMINDA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLER
BİRİNCİ SINIF GÜZ YARIYILI 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ DERS PROGRAMINDA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLER DEĞİŞİKLİK FORMU COM101 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA
DetaylıDITA ile Uygulama Belgeleri Hazırlamak
Özgür Web Teknolojileri Günleri 2011 DITA ile Uygulama Belgeleri Hazırlamak Adil Güneş AKBAŞ adil@ozguryazilim.com.tr DITA? Özelleştirilmiş, konu tabanlı(topic-based), yapılandırılmış belge yazma mimarisi
DetaylıVeritabanı Tasarımı. Sütun Değerlerini Güncelleme ve Satırları Silme
Veritabanı Tasarımı Sütun Değerlerini Güncelleme ve Satırları Silme Konular UPDATE komutunu oluşturmak ve çalıştırmak DELETE komutunu oluşturmak ve çalıştırmak Tabloda güncelleme yapmak ya da veri silmek
DetaylıC++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı
C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı ³ Bölüm 19: Standart Şablon Kütüphanesi (vector) İçerik 19.1 Standart Şablon Kütüphanesi (STL) 19.2 vector SınıK 19.3 vectortanımı 19.4 vector Elemanlarına
Detaylı-- işareti tek satırlık açıklamalarda kullanılır. Açıklama olarak yazılan satırın önüne konulması yeterlidir.
T-SQL KODLARİ İÇERİSİNE AÇIKLAMA EKLEME Bir veya daha fazla satırın çalıştırılmasını Önlemek için veya /*... */" ifadeleri kullanılır. -- işareti tek satırlık açıklamalarda kullanılır. Açıklama olarak
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
DetaylıTESİ. 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
DetaylıWeb 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
DetaylıIT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014
IT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014 Geleceği (Kamuda Mevcut Ahmet Sözer h.ahmetsozer@hotmail.com Ders Öğretim Görevlileri Dr. İzzet
DetaylıİŞLETİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ. Modern bilgisayar çalışma prensipleri, Von Neumann ın 1945 de geliştirdiği
İŞLETİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ Von Neumann Mimarisi Modern bilgisayar çalışma prensipleri, Von Neumann ın 1945 de geliştirdiği mimariyi temel almaktadır. Merkezi İşlem Birimi Aritmetik ve Mantık Birimi Kontrol
DetaylıSQL 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
DetaylıCENG 302 Yazılım Mühendisliği Yazılım Mimarisi - Devam. Alper UĞUR
CENG 302 Yazılım Mühendisliği Yazılım Mimarisi - Devam Alper UĞUR Yazılım Mimarisi Gereksinim: NE? Mimari : NE+NASIL GEREKSİNİMLER (software architecture) Requirements : WHAT? Architecture : WHAT + HOW?
DetaylıICATT ÇEVİRİ UYGULAMASI SİSTEM MİMARİSİ VE VERİTABANI TASARIMI
ICATT ÇEVİRİ UYGULAMASI SİSTEM MİMARİSİ VE VERİTABANI TASARIMI İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ 1.1. KAPSAM 1.2. SİSTEM ÖZETİ 1.3. DOKÜMAN ÖZETİ 2. ÇALIŞMA KONSEPTİ 2.1. Yeni Kullanıcı Oluşturmak 2.2. Şirket Bilgilerini
Detaylı