BĐL378 - VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ



Benzer belgeler
BTP203 VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

BĐL378 - VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

BĐL378 - VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

EBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri İlişkisel Model (The Relational Model)

VERİTABANI ORGANİZASYONU

EBE-368 Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tabanı Tasarımı

İLİŞKİSEL VERİTABANLARI

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

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ Melih BÖLÜKBAŞI

Fonksiyonel(İşlevsel) Bağımlılık

VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

Veri Tabanı-I 4.Hafta

İşlevsel Bağımlılık. DAĞITIM (müşteri_no, şehir_kodu, şehir_adı, gönderi_no, miktar)

2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı ve Normalizasyon. Veritabanı 1

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

İLİŞKİSEL VERİ MODELİ

VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

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

VERİTABANI YÖNETİMİ. Veritabanı Normalizasyonu 5.HAFTA. Veritabanı Yönetimi Prof. Dr. İbrahim Çil

Veri Bütünlüğü ve Constraint ler. Veritabanı 1

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

2 şeklindeki bütün sayılar. 2 irrasyonel sayısı. 2 irrasyonel sayısından elde etmekteyiz. Benzer şekilde 3 irrasyonel sayısı

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

Veritabanı Tasarımı Ve Yönetimi. Varlık-İlişki Modeli

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

1. Metrik Uzaylar ve Topolojisi

1 Temel Kavramlar. Veritabanı 1

MODÜLER ARİTMETİK A)1 B)3 C)8 D)11 E)13. TANIM Z tam sayılar kümesinde tanımlı

BTP 209 SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI

Kavramsal Tasarım. Veritabanlarına Giriş Dersi

Veri Tabanı Hafta Dersi

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

1 Temel Kavramlar. Veritabanı 1

Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur

Veritabanı ve Yönetim Sistemleri

1.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.

Veritabanı Tasarımı Ve Yönetimi

Temel Kavramlar. (r) Sıfırdan farklı kompleks sayılar kümesi: C. (i) Rasyonel sayılar kümesi: Q = { a b

HASTANE OTOMASYONU VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ TEMEL VERİTABANI KAVRAMLARI

30 NİSAN-14 MAYIS ZEYNEP KAYAR. 1) L : R 3 R 2, L(x 1, x 2, x 3 ) = ( 3x 1 + 2x 3 4x 2, 2x 1 + x 2 3x 3 )

Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi. Uzm. Murat YAZICI

Leyla Bugay Doktora Nisan, 2011

Tanım Bir X kümesi üzerinde bir karakter dizgisi (string) X kümesindeki. boş karakter dizgisi (null string) denir ve l ile gösterilir.

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

Tekrar. Veritabanı 2

1. GRUPLAR. c (Birleşme özelliği) sağlanır. 2) a G için a e e a a olacak şekilde e G (e ye birim eleman denir) vardır.

Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) İlişkisel Veritabanı Modeli

VERİTABANI Veritabanı Normalizasyonu

VERİTABANI YÖNETİMİ. İlişkisel Veritabanı 4.HAFTA. Veritabanı Yönetimi Prof. Dr. İbrahim Çil

HR - İnsan Kaynakları Modülü Organizasyon Yönetimi - Organizasyon Şeması İşlemleri

1.4. KISMİ SIRALAMA VE DENKLİK BAĞINTILARI

Veritabanı Tasarımı. NOT NULL ve UNIQUE Kısıtlamaları Tanımlama

VeritabanıYönetimi Varlık İlişki Diyagramları. Yrd. Doç. Dr. Tuba KURBAN

Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos

SU DALGALARINDA GİRİŞİM

KARAKTER DİZGİLERİ, BAĞINTILAR, FONKSİYONLAR KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR

Veritabanı sistemlerinde veri bütünlüğünü sağlayabilmek için CONSTRAINTS olarak adlandırılan bazı zorlayıcı ifadeler kullanılabilir.

Veritabanı Tasarımı. Sütun Değerlerini Güncelleme ve Satırları Silme

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

Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Tasarımı) Normalizasyon

Veritabanı Dersi. Teoriden Pratiğe. Çağıltay N.E., Tokdemir G.

MUTLAK DEĞER Test -1

Cebirsel Fonksiyonlar

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

Kafes Yapıları. Hatırlatma

Alıştırmalar 1. 1) Aşağıdaki diferansiyel denklemlerin mertebesini ve derecesini bulunuz. Bağımlı ve bağımsız değişkenleri belirtiniz.

VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ

Koordinat sistemi. a) x = 2 için 3x -2y =14 y =? b) x = 2 için 2y =10-4x y =? c) x = -3 için 3y +5x = 3 y =? d) x = -1 için -3x = 5-2y y =?

KÜMELER. İyi tanımlanmış nesneler topluluğuna küme denir. Bir küme, birbirinden farklı nesnelerden oluşur. Bu nesneler somut veya soyut olabilir.

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

ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.

9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut Germe. 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

2 İlişkisel Veritabanı Tasarımı. Veritabanı 1

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ

Atılım Üniversitesi Bilgi & Đletişim Teknolojileri Müdürlüğü. AKTS Veri Girişi, CMS - Yönetim Paneli Kullanıcı Kılavuzu

Grup Homomorfizmaları ve

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

14.Konu Reel sayılarının topolojisi. 1.Tanım:, verilsin. açık aralığına noktasının -komşuluğu denir. { } kümesine nın delinmiş -komşuluğu denir.

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

Bu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ

İleri Diferansiyel Denklemler

MAT 321SOYUT CEBİR I KONU TEKRAR SORULARI. ise < A > nedir?

için doğrudur. olmak üzere tüm r mertebeli gruplar için lemma nın doğru olduğunu kabul edelim. G grubunun mertebesi n olsun. ve olsun.

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

olsun. 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

MAT223 AYRIK MATEMATİK

VERİ TABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ

EKLEME SORGUSU. 2) ornekveritabani.accdb isimli veritabanınızı çift tıklayarak açınız. Sorarsa, İçeriği Etkinleştir komutunu uygulayınız.

Uluslararası Antalya Üniversitesi Güz Yarıyılı 2.Sınıf Öğrencileri için 3.Yarıyıl Ders Kayıt Rehberi

T I M U R K A R A Ç AY - H AY D A R E Ş C A L C U L U S S E Ç K I N YAY I N C I L I K A N K A R A

Cebir Notları. Gökhan DEMĐR, ÖRNEK : A ve A x A nın bir alt kümesinden A ya her fonksiyona

4.3. Türev ile İlgili Teoremler

bizmed Versiyonu ile Stok İşlemlerinde Yapılan Değişiklikler

HOMOGEN OLMAYAN DENKLEMLER

08118 Veri Tabanı I. Database Management System. Elbistan Meslek Yüksek Okulu Bahar Yarıyılı. Öğr.Gör. Murat KEÇECĠOĞLU

Transkript:

BĐL378 VERĐTABANI YÖNETĐM SĐSTEMLERĐ Öğr.Gör. Sedat TELÇEKEN VTYS, bütünlük kısıtlamalarını uygulayarak yalnız geçerli verilerin depolanmasını sağlar. ANADOLU ÜNĐVERSĐTESĐ FEN FAKÜLTESĐ MATEMATĐK BÖLÜMÜ 2005 2006 Bahar Dönemi 1 (Integrity Constraints) Bir VT depoladığı veriler ne kadar sağlıklı ise o kadar iyi durumdadır. Bu nedenle VTYS yanlış veri girişini engellemelidir. 1. Alan Kısıtlamaları (Domain Constraints) 2. Anahtar Kısıtlamaları (Key Constraints) 3. Yabancı Anahtar Kısıtlamaları (Foreign Key Constraints) 4. Genel Kısıtlamalar 5. Đşlevsel Bağımlılık (Functional Dependency) Bütünlük kısıtlamaları, VT nında tutulabilecek veriyi kısıtlayan koşullardır. Bir VT tüm bütünlük kısıtlamalarını sağlıyorsa geçerli durumdadır. Bütünlük kısıtlamaları, verinin diğer verilerle tutarlı olmasını, gereksiz verilerin VT da tutulamamasını sağlar. 1

Gereksiz veriler saklandığı zaman; 1. Güncelleme düzensizlikleri 2. Ekleme düzensizlikleri 3. Silme düzensizlikleri oluşur. Silme Düzensizlikleri Silinen varlıklarla birlikte bir takım başka veriler de yitirilebilir. Güncelleme Düzensizlikleri Verinin bir kopyasında güncelleme yapılırken, diğer tüm kopyalarda da güncelleme yapılmalıdır. Aksi takdirde veriler tutarsız hale gelir. Bu durumda, bir takım düzenlemelere ihtiyacımız var. Ancak bu düzenlemeler 1. VT için kayıpsız (Loseless-Join) olmalı, yani özgün tabloda bulunan tüm veriler oluşturulan yeni tablolardan elde edilebilmeli, 2. Bağımlılık-koruyan (dependency-preserve) olmalı, yani özgün tabloların içerdiği bağlantılar yeni tablolarda da korunmalıdır. Ekleme Düzensizlikleri Yeni veri girişi için detaylar bilinmelidir, aksi takdirde veri girilemez. Ancak tüm verilerin girilmesi gerekmiyor da olabilir. Đşlevsel bağımlılık, anahtar kavramının bir genelleşmesidir. R bir tablo şeması ve A, B, R nin özniteliklerinin boş olmayan bir altkümesi olsun. Bir t anında R deki her V1, V2 varlığı için V1.A=V2.A iken V1.B=V2.B oluyorsa B, A ya işlevsel bağımlıdır diyoruz ve A B ile gösteriyoruz. Ayrıca A ya B nin belirleyicisi denir. 2

Bir başka deyişle, B, A ya işlevsel bağımlı ise A nın belli bir değerine karşılık B nin bir tek değeri karşılık gelir., ye işlevsel bağımlıdır Bu durumda tabloda A nın bir değerini ve buna karşı gelen B nin değerini biliyorsak, A nın bu değerine karşı gelen tüm B değerlerini biliyoruz demektir. A B, A ya işlevsel bağımlıdır A, B nin belirleyicisidir B Öznitelikler arasında 1 1 ve 1 Çok türünde bağıntılar olabilir. 1 1 durumda A nın bir değerine karşılık B nin yalnız bir değeri karşılık gelirken, 1 Çok durumda A nın bir değerine karşılık B nin birden çok değeri karşılık gelebilir. Bölüm/ Biz, işlevsel bağımlılığı 1 1 durumlar için göz önüne alacağız. Fatma Turan PK 16 Sedat Duran 3

Bölüm/, ye işlevsel bağımlıdır Fatma Turan PK 16, e işlevsel bağımlı değildir Sedat Duran, e işlevsel bağımlı değildir Fatma Turan Sedat Duran Bölüm PK 16 Đşlevsel bağımlılık da anahtarlar gibi varlık sınıfları üzerinden düşünülmelidir. Başka bir deyişle işlevsel bağımlılık tablonun herhangi bir t anında sağladığı bir özellik değil, tablo şemasının sağlaması gereken bir özelliktir. 4

, Trivial Fatma Turan, Trivial Sedat Duran, ye işlevsel bağımlıdır, e işlevsel bağımlı mı?? Özet olarak ilgili olduğumuz işlevsel bağımlılıklar; 1. Varlık sınıfları üzerinde tanımlı, 2. Trivial olmayan, 3. Öznitelik kümeleri arasında 1 1 bağıntı bulunan bağımlılıklardır. Bazı bağımlılıkların geçersiz olma ihtimali olmayabilir. Bu tür bağımlılıklara trivial bağımlılık diyoruz. Đşlevsel bağımlılık konusunda trivial bağımlılıkları da dışlayacağız.,,,,,, 5

Anahtarlar, işlevsel bağımlılıkların özel bir durumudur. Anahtarlarda, anahtar öznitelik A yerine geçerken varlığın geri kalan tüm öznitelikleri B yerine geçer. Bu nedenle işlevsel bağımlılıklar anahtarların belirlenmesi için de kullanılırlar. Đşte Y kümesinden elde edilebilecek tüm işlevsel bağımlılıkların kümesine Y nin kapanışı diyoruz ve Y + ile gösteriyoruz. Đşlevsel bağımlılıkları 1 1, trivial olmayan ve her zaman geçerli olarak tanımladık ancak hala çok sayıda işlevsel bağımlılıkla karşı karşıya olabiliriz. Bu nedenle işlevsel bağımlılıkların kümesini biraz daha daraltmaya ihtiyacımız var. Sonuç olarak, bize verilen herhangi bir tablodan elde edilebilecek tüm işlevsel bağımlılıklar X ise, aradığımız X=Y + olacak biçimdeki Y işlevsel bağımlılıklar kümesidir. Bu nedenle, bir tabloya ait tüm işlevsel bağımlılıkların kümesini X ile gösterecek olursak işlevsel bağımlılıkların öyle bir Y kümesini bulmak istiyoruz ki Y den X deki tüm işlevsel bağımlılıkları elde edebilelim. Artık bütünlük kısıtlamalarının Y üzerine uygulanması ile bu kısıtlamalar tüm tabloya uygulanmış olacaktır. 6

Açıktır ki, bir X işlevsel bağımlıklar kümesi verildiğinde X + kümesini bulabilmek için bir takım kurallara ihtiyacımız vardır. Đşte, bir X işlevsel bağımlıklar kümesi verildiğinde X kümesinden elde edilebilecek tüm işlevsel bağımlılıklar için Armstrong Aksiyomları kullanılması yeterlidir. Ek olarak, Armstorng Aksiyomları kullanılarak X + kümesinde bulunmayan herhangi bir işlevsel bağımlılık da elde edilemez. (Armstrong Aksiyomları) Armstrong Aksiyomları, verilen bir işlevsel bağımlılıklar kümesinden yeni bağımlılıkların nasıl elde edilebileceğini söyler. Yine Armstrong aksiyomları kullanılarak işimizi kolaylaştıracak şu kuralları da ifade edebiliriz: A, B, C ve D, R tablosu için öznitelik kümeleri olsun. 1. A A 2. A B, C ise A B ve A C 3. A B ve A C ise A B, C 4. A B ve C Dise A, C B, D (Armstrong Aksiyomları) A, B ve C bir R tablosu için öznitelik kümeleri olsun. 1. B A ise A B 2. A B ise A, C B, C 3. A B ve B C ise A C (Minimal Bağımlılık Kümesi) X, R tablosu için bir işlevsel bağımlılıklar kümesi olsun. Eğer; X deki her işlevsel bağımlılığın sağ tarafı tek özniteliğe sahipse; X deki herhangi bir A B işlevsel bağımlılığı ve A nın hiçbir C altkümesi için C B olmuyorsa; X den herhangi bir bağımlılık çıkarılamıyorsa X kümesine minimal bağımlılık kümesidir diyoruz. 7

Bölüm/ Fatma Turan PK 16 Sedat Duran,, 8