Normalleşme düzeylerini uygulamalı olarak açıklamak. Normalizasyon Yürüyüşü, normalleştirmenin standart kitabınızdan daha az matematiksel ve teorik bir açıklamasını sunar. Örneğin, bu araç belirli ve birleştirme bağımlılığı gibi sözcüklerden kaçınır.

Normalleştirme yönergeleri, ipuçları ve uyarılar sunmak. Zam, normalleşmenin her aşaması için faydalı ipuçları sağlıyor. Örneğin, oldukça uzun uzunluklara sahip kodlar olan veri öğelerini aramak, aynı veri öğesi içinde birden çok iş bilgisi parçasının saklandığı durumların saptanmasına yardımcı olabilir.

Görsel sağlamak. Yürüyüş, her tasarım yaptığımızda içinden geçtiğimiz bir ilerlemedir. Tıpkı zorlu bir varış noktası olan herhangi bir uzun yürüyüşte olduğu gibi, patika boyunca ne kadar ilerlersek, anlayışımız o kadar artar ve normalleştirilmiş mantıksal tasarıma ulaşmak için o kadar çok ter ve çaba harcanır.

Bu görsel imge, normalleşmenin değerini ve normalleşmenin gerektirdiği emeği anlatmak için çok etkilidir. Aynı zamanda, bazen dağ boyunca nasıl kestirme yollardan geçtiğimizi göstermek için iyi bir görsel imgedir. Bu kestirme yollar, dağ boyunca yürüyüş yapmadan ve normalden uzaklaşmadan önce yalnızca birkaç normalizasyon düzeyine çıkmayı içerir. Normalleşme Yürüyüşündeki bu kısayol, 5NF’ye kadar tamamen normalleşmeyerek ne kadar anlayışı kaçırdığımızı gösteriyor.

Denormalization Hayatta Kalma Rehberi için başlangıç noktası olmak. Gözetleme noktasına tırmandıktan ve tamamen normalleştirilmiş bir veri modelimize sahip olduktan sonra, aşağı inmeye ve normallikten çıkarmaya başlamamız gerekiyor. Normalizasyon Yürüyüşü, Denormalizasyon Hayatta Kalma Rehberini kullanarak alçalmadan önce gidebildiğimiz kadar yükseğe çıkmamızı sağlar.

Soyutlamayı Uygula

Soyutlama, veri modelleyicileri olarak sahip olduğumuz en güçlü araçlardan biridir. Bitmiş veri modelinin ana hedefi, zamanın değişikliklerine dayanabilen yapılara sahip olmaktır.

Sadece anlık veri gereksinimleri için değil, aynı zamanda gelecekteki gereksinimleri de göz önünde bulundurarak tasarlıyoruz. Uygulama yayına girdikten kısa bir süre sonra kullanıcıların proje yöneticisine geri dönüp veri modeli, veritabanı ve kodlama değişiklikleri gerektirecek biraz farklı bir şey istemesi durumundan kaçınmaya çalışıyoruz.

Soyutlama çok güçlüdür çünkü modellerimize bir esneklik katmanı ekler. Örneğin, çalışan, müşteri ve satıcı kavramlarının tümü, kişi adı verilen bir kavramla soyutlanabilir. Kişi daha sonra, minimum tasarım değişikliğiyle veya hiç tasarım değişikliği olmadan, tüketici veya rakip gibi yeni tip bireylerle başa çıkabilir. Tipik meta veri havuzu için veri gereksinimlerini yakalamak için kullanılabilecek bir soyutlama örneği gösterir.

Soyutlama Güvenlik Kılavuzu, tasarımımızda uygun düzeyde soyutlama uyguladığımızdan emin olacaktır. Bu güvenlik kılavuzu, veri modellerimizi nerede özetlememiz gerektiğini belirlememize yardımcı olacak üç soru içerir.

Nerede soyutlama yapacağımıza karar vermede tutarlılık sağlamaya yardımcı olur, soyutlama için hiçbir fırsatı kaçırmamamızı sağlar ve aşırı soyutlamadan kaçınmamıza yardımcı olur.

İşte tartışılacak olan üç Soyutlama Güvenliği Kılavuzu sorusu:

1. Bu veri öğesinin, varlığının veya ilişkisinin bir veya daha fazla başka veri öğesi, varlığı veya ilişkisi ile ortak bir yanı var mı?
2. Evet ise, soyut bir yapıyı gerektirecek somut durumlar var mı?
3. Cevabınız evet ise, ekstra geliştirme çabası şu anda yolun aşağısındaki geliştirme çabasından önemli ölçüde daha mı az?

Soyutlama Bileşenleri Aracı, varlık, ilişki veya veri öğesi düzeyinde var olabilen en kullanışlı soyutlama yapı taşlarının bir koleksiyonudur. Varlıklar için, en yaygın altı soyut varlığı tartışıyoruz. İlişkiler için, en güçlü üç soyut ilişkiyi tartışıyoruz. Veri öğeleri için, herhangi bir veri öğesinin temel yapı taşını tartışıyoruz: sınıf sözcüğü. Sınıflandırma adı verilen bir ilişki soyutlama bileşeni örneği gösterilmektedir.

normalizasyon 1nf 2nf, 3nf
Normalizasyon Örnekleri
Normalizasyon Nedir
Normalizasyon TAVLAMASI
Normalizasyon Nedir veritabanı
Normalizasyon örnekleri pdf
1nf 2nf, 3nf örnekleri
Veritabanı normalizasyon

Mantıksal Veri Modelini Uygun Şekilde Düzenleme

Mantıksal veri modelleme aşamanız sona ermek üzereyken ve modeli kullanıcılar ve proje ekibiyle gözden geçirmeye ve doğrulamaya hazırlanırken, mantıksal veri modelinin görsel görünümünün iş anlayışı için en uygun olduğundan emin olmanız gerekir. . Örneğin, Müşteri varlığında, adres veri öğelerinizin müşteri adı veri öğelerinin hemen altında olmasını isteyebilirsiniz.

Şehir verisi öğesinin, durum verisi öğesinin hemen üstünde ve adres satırı veri öğesinin hemen altında olmasını isteyebilirsiniz. Bu adımda, tüm varlıkların, ilişkilerin ve veri öğelerinin kullanıcının anlayabileceği en iyi düzenleme ve düzende olduğundan emin olmak için bir dizi kural uygulamanız gerekir.

“Veri Modeli Güzellik İpuçları”, mantıksal veri modelinizin görünümünü ve dolayısıyla okunabilirliğini iyileştirebilecek dört veri modelleme güzellik ipucu kategorisini ayrıntılı olarak ele alıyorum. İşte bu kategorilerin her birine genel bir bakış:

Mantıksal Veri Eleman Dizisi İpuçları. Bu ipuçları, mantıksal veri modelinizdeki her varlık içindeki veri öğelerinin sıralanmasını veya sıralanmasını önerir. Bu sıralama, her varlık içindeki veri öğelerinin okunabilirliğini ve anlaşılmasını geliştirmek için yapılır.

Varlık Düzeni İpuçları. Bu ipuçları, hem mantıksal hem de fiziksel veri modellerinde varlıkların her birinin en uygun düzenine odaklanır. Bu tamamen okunabilirlik ve anlama amaçlıdır. Bir veri modelindeki varlıkların konumlarının bu kadar farklı olmasının bir veri modeli incelemesini etkileyebilmesi şaşırtıcıdır.

Varlıklar doğru bir şekilde konumlandırıldığında, bir veri modeli incelemesi, varlıkların yerleşimi düşünülmediği duruma göre çok daha kolay ve daha sezgiseldir. Yerleştirmeye odaklanmadan, model incelemeleri sırasında varlıkları anlamaya çalışmaktansa varlıkları bulmaya çalışmak için harcanan zaman daha fazla olacaktır. Uygun bir varlık yerleşimi, modeldeki varlıkları bulmak için harcanan zamandan tasarruf sağlar ve aksi takdirde gizli kalacak olan tasarım sorunlarını ortaya çıkarabilir.

İlişki Düzeni İpuçları. Bu ipuçları, örtüşen ilişki çizgilerini ve bağladıkları varlıklara çevreleri yerine varlıklardan geçen ilişkileri yeniden düzenlemeye odaklanır. Bir ilişki çizgisini model üzerinde hafifçe yukarı veya aşağı hareket ettirmek, kafa karışıklığı ve netlik arasındaki farkı yaratabilir. Yakın zamanda, kötü yerleştirilmiş ilişkilerin birkaç örneğinin olduğu bir veri modelini tamamladım. Neyse ki, bu durumları modelimde yakalayabildim ve model incelemesinden önce düzeltebildik.

Dikkat Çekme İpuçları. Bu ipuçları, mantıksal ve fiziksel veri modellerinin belirli bölümlerine dikkat çekme yollarına odaklanır. Tasarımımızda veri öğelerini, varlıkları veya ilişkileri vurgulamamız gereken zamanlar vardır. Vurgulamanın nedenleri, modelin yalnızca çözülmemiş sorunları veya belirli raporlama ihtiyaçları olabilecek bir bölümünü göstermek isteyebileceğimizi içerebilir.

The post Normalizasyon Süreçleri  first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.