Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri

Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri

Bu, veritabanı performansını ve depolamayı en üst düzeye çıkarmak için iş gereksinimlerini doğru bir şekilde temsil etmenize olanak tanır. “Normalleştirme Zammı ve Denormalizasyon Hayatta Kalma Kılavuzu”, veri gereksinimlerinizi normalleştirmeniz ve normalleştirmemeniz için araçlar sunar. Normalleşme Yürüyüşü, sizi başvurunuz için tam bir anlayış zirvesine götürebilecek bir dizi kural ve kılavuzdur.

Denormalizasyon Hayatta Kalma Rehberi, veri modelinizi nerede anormalleştireceğinizi belirlemeye yönelik bir soru-cevap yaklaşımıdır. Her bir ilişki için bu soruları sormayı bitirdiğinizde, uygun denormalizasyon seviyesinde bir fiziksel veri modeline sahip olacaksınız.

Esnekliği tasarıma dahil edin. Bu, tasarımınızda maksimum esneklik sağlar. “Soyutlama Güvenliği Kılavuzu ve Bileşenleri”, gelecekteki veri gereksinimlerinin modelimiz ve sonuçta ortaya çıkan veritabanı tasarımı üzerindeki etkisini en aza indirmeye yardımcı olur.

Soyutlama Güvenliği Kılavuzu, veri modellerinizi nerede soyutlamanız gerektiğini belirlemenize yardımcı olacak üç sorudan oluşan bir dizidir. Soyutlama Bileşenleri aracı, bu soyutlama yapı taşlarının en kullanışlı olanlarının bir koleksiyonudur. Ele aldığımız bileşenler, modellerinizin daha fazla esneklik gerektiren bölümlerini değiştirmek için kendi uygulama modellerinizde kullanabileceğiniz bileşenlerdir.

Bu bileşenler varlık, ilişki veya veri öğesi düzeylerinde bulunabilir. Modeli maksimum okunabilirlik ve anlayış için düzenleyin. “Veri Modeli Güzellik İpuçları”, mantıksal ve fiziksel veri modellerinin görsel görünümünü geliştirmeye yönelik ipuçlarına odaklanarak tasarımınızı acil uygulama gereksinimlerinin ötesine taşır. Bu ipuçları varlık, ilişki ve veri öğesi ayrıntı seviyelerinde sunulur.

Veri modelleme alanında başarılı olun ve mükemmel olun. “Veri Modellemede Uzun ve Müreffeh Bir Kariyer Planlamak”, bir veri modelleyici olarak takip ettiğim tavsiyeme odaklanıyor. Bu tavsiyeyi yıllar içinde ya kendi deneyimlerimden ya da çevremdekilerin başarılarından ve başarısızlıklarından öğrendim. İlk On listesi biçiminde ifade edilen bu tavsiyeye uymak, daha başarılı bir veri modelleyici olmanıza yardımcı olabilir.

Normalleşme ve Denormalizasyon Rehberi

Veri modelleyicileri olarak her tasarımda benzer bir süreçten geçiyoruz. Bu projenin kapsamında yer alan veri öğeleri ve iş kuralları hakkında çok az bilgi sahibi olarak, bir maceraya hazır olarak bir yolun en altından başlıyoruz.

Patika boyunca, şişerek ve terleyerek ilerledikçe daha yükseklere çıkıyoruz ve görüşümüz düzeliyor ve normalleştiriyoruz. Birinci Normal Biçim (1NF), İkinci Normal Biçim (2NF), Üçüncü Normal Biçim (3NF)— her ek normalleştirme derecesi bizi daha yüksek bir anlayış düzeyine götürür. Sonunda Beşinci Normal Forma (5NF) ulaştığımızda, uygulamayı tam olarak anlamış ve takdir etmiş oluruz. Beşinci Normal Form’daki gözetleme noktasına ilerlemek için kurallar ve ipuçları, Normalizasyon Yürüyüşü adı verilen bir araçta ele alınmıştır.

Bir süre bu gözetleme noktasından dünyayı hayranlıkla izledikten sonra gerçekler devreye giriyor. Sonunda bu güzel, iyi anlaşılan manzarayı bırakıp patikadan aşağı inmek zorunda kalıyoruz. Yokuş aşağı yürüyüşte, topuktan ayağa yürümek ve tutarlı bir ivme ve tempoyu korumak gibi belirli kurallar vardır. Bu kurallara uyulması, yürüyüşün güvenli bir şekilde tamamlanmasını sağlayacaktır.

5NF’ye ulaştıktan sonra, gerçekliğe boyun eğmeli ve tasarımımızın mevcut teknolojiyi kullanarak verimli olabilmesi için muhtemelen bir miktar denormalizasyon gerektireceğini fark etmeliyiz. Bu nedenle, bu 5NF arama noktasından inerken ve denormalize ederken kendi güvenliğiniz için uymanız gereken bazı kurallar da vardır. Bu kurallar, doğru denormalizasyon kararlarını vermenize yardımcı olacaktır. 

Metinde bu noktaya kadar, önemli miktarda konu alanı ve veri öğesi analizi yaptık, hem konu alanı hem de veri öğesi düzeylerinde önemli meta veri parçalarını tanımlayıp belgeledik. Ayrıca bireysel konu alanlarını aldık ve birkaç farklı türde konu alanı modeli yaratmak için bunları ilişkiler aracılığıyla birbirine bağladık.

Şimdi, konu alanlarını birbirine bağladığımız gibi, veri öğelerini ilişkiler aracılığıyla birbirine bağlamamız gerekiyor. Üst düzey modellerde tanımlanan konu alanı görünümünü ve her bir veri öğesi hakkındaki anlamı, geçersiz kılınabilirliği ve diğer bilgileri anlıyoruz.

Mantıksal veri modeli
Veri modeli çeşitleri
Kavramsal veri modeli
Fiziksel veri modeli nedir
Kavramsal veri modeli nedir
Kavramsal veri modeli özellikleri
Veri modeli örnekleri
Veri modeli Nedir

Bu nokta, tasarımın hem mantıksal hem de fiziksel düzeylerinde veri öğeleri arasındaki ilişkilerin tanımlanmasına ve temsil edilmesine odaklanmaktadır. Bu bireysel veri öğelerini alıp, veri öğeleri arasında var olan bağımlılıklara ve kurallara göre en uygun varlıklara atarız.

Normalleştirme, tamamlanmış bir mantıksal veri modeline götüren bir dizi kuraldır. Benzer şekilde, denormalizasyon, bitmiş bir fiziksel veri modeline ulaşmak için bir dizi kuraldır. Normalleşme ve denormalleşme süreçlerini bir macera olarak görselleştirmeyi seviyoruz.

Bir yokuşun çıkışında normalleşmenin ilerlemesini ve yokuşun inişinde denormalizasyonun ilerlemesini gösterir. Normalleşme kurallarını uygulamak için çok çaba harcıyoruz, bu maceranın temelinde kaotik bir durumda başlıyoruz ve ardından zirveye ulaşana kadar her normalleşme seviyesinden geçiyoruz.

Bu maceranın zirvesinde, tüm uygulamanın engelsiz bir görünümü var. Tüm veri öğelerini ve bağımlılıklarını tam olarak anladık. Bu düzeyde bir anlayışa sahip olduğumuzda, dağdan inebiliriz. İniş, anormalleşmeyi temsil eder ve ne kadar alçalırsak, o kadar normalden uzaklaşırız. Operasyonel uygulamalar için, varsa, genellikle çok az denormalizasyona sahibiz; oysa veri pazarları için genellikle çok daha fazla denormalizasyona sahibiz.

Bu çalışma konusunu oluşturan çok önemli iki araç, bu Normalleşme Serüveninde size yardımcı olabilir:

Normalleşme Yürüyüşü. Bu, sizi başvurunuz için eksiksiz bir anlayış zirvesine götürebilecek bir dizi kural ve kılavuzdur. Normalleşmenin her aşamasında bu yürüyüşü başarılı bir şekilde tamamlamak için çok çaba ve sebat gerekiyor.

Bu aracı tamamlamak için belirli kuralları uygulamanız, belirli yönergeleri ve ipuçlarını dikkate almanız ve çeşitli uyarılardan haberdar olmanız gerekir. Bu araç, diğer metinlerde gördüğümüz standart normalleştirme kuralları kümesi değildir.

Bu metinde daha basit bir anlatım istediğim için bağımlılık algoritmaları ve matematiksel ispatlar yerine dili kolay takip edilebilir ve pratik durumlara uygun tuttum. Ayrıca her seviyeyi tamamlamamda bana yardımcı olan özel ipuçları ve yönergeler ekledim. Normalleştirmeye yönelik pratik bir yaklaşım olan Normalization Hike’ı düşünün.

Denormalizasyon Hayatta Kalma Rehberi. Bu, mantıksal veri modelinizi nerede anormalleştireceğinizi belirlemeye yönelik bir soru-cevap yaklaşımıdır. Hayatta kalma kılavuzu, modelimiz üzerindeki her ilişki için sorulması gereken bir dizi soru içerir. Her sorunun cevaplarıyla ilişkili puan değerleri vardır.

Bu noktaları toplayarak, ilişkiyi normalden çıkarıp çıkarmama ya da normalleştirmeye devam edip etmeyeceğimize karar verebiliriz. Her bir ilişki için bu soruları yanıtlamayı bitirdiğinizde, uygun denormalizasyon düzeyinde bir başlangıç fiziksel veri modeline sahip olacaksınız.