Fiziksel Veri Modelleme

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

Fiziksel Veri Modelleme

9 Haziran 2023 İlişkisel veri modeli Veri modelleme teknikleri 0
Kaynak Sütunu

Fiziksel Veri Modelleme

Fiziksel veri modelleme aşaması, mantıksal veri modelini verimli bir veritabanı tasarımına dönüştürmek için gereken tüm görevleri içerir.

Mantığı Fiziksel Tasarıma Dönüştürün

5NF mantıksal veri modeline sahip olduğunuzda, artık kendinizi gerçek dünyaya hazırlama zamanı. Günümüzün ilişkisel veritabanlarının performansı öyledir ki, ne kadar çok tabloya karşı birleşirsek, alma hızları o kadar yavaşlar. Bu bizi, farklı normalleştirilmiş varlıklardan gelen veri öğelerini ortak alma modellerine göre birleştirdiğimiz denormalizasyona götürür. Bu adımda, neyi normalden uzaklaştırmamız gerektiğine dair çok zor ama hesaplı kararlar almamız gerekiyor.

“Normalizasyon Artışı ve Denormalizasyon Hayatta Kalma Rehberi”nde tartışılan Denormalization Survival Guide, mantıksal veri modelinizi nerede denormalize edeceğinizi belirlemeye yönelik bir soru-cevap yaklaşımıdır. Hayatta kalma kılavuzu, birkaç farklı kategoride bir dizi soru içerir.

Bu soruların modelimiz üzerindeki her ilişki için sorulması gerekir. Her sorunun cevaplarıyla ilişkili puan değerleri vardır. Bu noktaları toplayarak, her bir özel ilişkiyi denormalize edip etmeyeceğimizi belirleyebiliriz.

Bireysel puanları topladıktan sonra puanımız 10 veya daha yüksekse, ilişkiyi denormalize edeceğiz. Puanımız 20’nin altındaysa, ilişkiyi normal ve sağlam tutacağız. Her bir ilişki için bu soruları sormayı bitirdiğinizde, uygun denormalizasyon seviyesinde bir fiziksel veri modeline sahip olacaksınız.

Denormalizasyon Hayatta Kalma Kılavuzu’ndaki sorular, aşağıdakiler de dahil olmak üzere ayrıntılı olarak inceleyeceğimiz birkaç alana aittir:

■■ İlişki türü
■■ Katılım oranı
■■ Ana varlık boyutu
■■ Ortaklık veya kullanım
■■ Yer tutucu faktörü
■■ Değişim faktörü

Fiziksel Veri Modelini Uygun Şekilde Düzenleyin

Fiziksel veri modelleme aşamanız sona eriyor ve modeli kullanıcılar ve proje ekibi ile gözden geçirmeye hazırlanıyorsunuz. Her varlıktaki veri öğelerinin sırasının performans ve depolama için en uygun olduğundan emin olmak istiyorsunuz. Örneğin, genellikle null olan uzun karakter dizileri, tablonuzdaki ilk veri öğesi olmamalıdır.

Mantıksal veri modelinde veri öğelerinin doğru sırasına odaklandığımız gibi, fiziksel veri modelinde de veri öğelerinin doğru dizisi için yönergelere ihtiyacımız var. “Veri Modeli Güzellik İpuçları”nda, Fiziksel Veri Öğesi Dizisi İpuçları da dahil olmak üzere bunlara sahibiz.

Bu ipuçları daha az görsel ipuçları ve daha çok bellek depolama ve performans ipuçlarıdır. Fiziksel bir bakış açısıyla, veri öğelerini belirli bir şekilde sıralamak potansiyel olarak veritabanında yer tasarrufu sağlayabilir ve veri alma sürelerini azaltabilir.

Bu nedenle, fiziksel veri modelinde okunabilirliği ve anlaşılırlığı artıran düzen hakkında daha az düşünüyoruz. Bunun yerine, veri öğesi uzunluğuna, geçersiz kılınabilirliğe ve bileşik alternatif ve birincil anahtarlara daha fazla odaklanıyoruz. Her varlığın sonuna doğru listelenen daha büyük, daha boş veri öğeleri, değerli depolama alanından tasarruf sağlayabilir.

Aşağıda tartışılan Fiziksel Veri Elemanı Dizisi yer almaktadır:

1. Birincil anahtar
2. Alternatif tuşlar
3. En kısadan en uzuna sıralama


Veri modelleme teknikleri
Veri modeli çeşitleri
Veri modelleme örnekleri
Ağ veri modeli
İlişkisel veri modeli
Mantıksal veri modeli
Kavramsal veri modeli
Soyut Veri modeli nedir


Öncelikler Üçgeni Nedir?

Proje yöneticisinin, oldukça görünür bir proje için veri modelleyici olan sizden son derece yüksek beklentileri vardır. En yüksek kaliteyi bekliyor. Ayrıca en yüksek kalitede tasarımı sunmayı da beklersiniz. Bununla birlikte, teslimatlarınızı çok gerçekçi olmayan ve dar bir zaman diliminde de ister.

Bu da yetmezmiş gibi teslimatların da minimum maliyetle tamamlanmasını istiyor. Bu nedenle, veri modelleme çalışmanızı en yüksek kalitede, ancak minimum zaman ve parayla tamamlamanız gerekmektedir. Bu mümkün mü?

Öncelikler Üçgeninin amacı, her şeye sahip olamayacağınızı resimsel olarak göstermektir.

Üç kişiden en fazla ikisini seçebilirsiniz:

■■ Çok yüksek kalite
■■ Minimum süre
■■ Minimum maliyet

Bu araç, üç seçeneğin resmedilmesini kolaylaştırır ve aralarındaki ödünleşimlerin açıklanmasına yardımcı olur. Bu gerçekleştirme, veri modelleme görevlerinize ve bir bütün olarak projeye uygulanabilir. Veri modelleme görevleri için takip edilen ikisinin, bir bütün olarak proje için takip edilenle aynı olduğundan emin olun.

Öncelikler Üçgenini Kullanma

Üçgenin farklı kombinasyonlarının açıklamalarını ve her birinin bir örneğini içerir. Üçgendeki olası seçeneklerin her birini, genellikle belirli seçeneği seçen proje türlerinin örnekleriyle birlikte gösterir. Üç öncelikten hangisini seçeceğinize karar verirken, ne kazandığınızdan çok ne kaybettiğinizi düşünün.

Örneğin, projeniz için minimum süre için yüksek kalite düşünüyorsanız, bütçeyi aşmayı veya veri modelleme çabasının daha büyük masrafını düşünün. Fazladan parayı harcamayı göze alabilir misin?

Bu seçeneklerin her birine bakalım:

Yüksek kalite ve minimum zaman. Bu en pahalı seçenektir. Veri modelleme işi doğru ve en az sürede yapılmalıdır. Bu seçenek, kritik yolda olan projeler için çok popülerdir. Bu, belirli bir proje tamamlanana kadar birkaç başka projenin başlatılamaması durumunda, özellikle bu projedeki içerik birçok başka proje tarafından kullanılacaksa, genellikle yüksek kalite ve minimum süre ile yürütüleceği anlamına gelir.

Bu seçenek ayrıca, kullanıcıların paraya sahip olduğu ve raporlama verilerine mümkün olan en kısa sürede erişmeleri gereken yüksek etkili bir veri pazarı oluşturduğunuzda da çok etkilidir. Bunun kaliteden ödün vermediğini unutmayın. Örneğin minimum süreyi seçerseniz, kaliteyi kaybedersiniz.

Bu nedenle, uzun vadede, hem yüksek kaliteyi hem de minimum süreyi seçmiş olmanıza kıyasla, destek maliyetleri ve güvenilirlik kaybı açısından masraf çok daha fazla olacaktır. Zamanın başlıca motive edici faktör olduğu bir proje üzerinde çalıştım. Çalışılanların kalitesi zarar gördü ve nihayetinde projenin yararlılığını en aza indirdi.

Sadece üçten birini değil, üçten ikisini seçtiğinizden emin olun. Yalnızca birini seçmek, diğer ikisinin başlangıçta planlanandan önemli ölçüde daha kötü olmasına neden olacaktır. Örneğin, minimum süreyi seçmek, kalitenin önemli ölçüde zarar göreceği ve destek maliyetleri ve güvenilirlik kaybı nedeniyle maliyetin çok daha yüksek olacağı anlamına gelir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir