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.

The post Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Konu alanı modelini okurken bir noktada aklınıza bir soru gelmiş olabilir: “Bunun kavramsal veri modeliyle nasıl bir ilişkisi var?” Çoğumuz bu terimi duyduk ve muhtemelen bir noktada Kavramsal Veri Modelleri (CDM’ler) yarattık. Bir CDM, işin herhangi bir üst düzey görünümüdür.

Konu alanlarını içerebilir ancak aşağıdakileri de içerebilir:

■■ Bazen birincil ve yabancı anahtarlar dahil olmak üzere veri öğeleri
■■ Varlıklar, bazen ilişkisel varlıklar dahil
■■ Bir data mart için raporlama seviyeleri

Bir konu alanı düzeyinde olduğunda, konu alanı modeliyle özdeş hale gelir ve “CDM” ve “konu alanı modeli” terimlerini birbirinin yerine kullanabiliriz. CDM farklı ayrıntı düzeylerini kapsayabileceğinden, yalnızca varlık düzeyinde veya yalnızca varlık ve anahtar düzeyinde de kavramsal veri modellerine sahip olabiliriz.

Varlıkları modelimize dahil ettiğimiz anda, çok daha fazla karmaşıklığa ve ayrıntıya sahibiz. Daha yüksek düzeyde bir anlayış sağlamak için bir konu alanı modelimiz varsa, bu varlık ve anahtar modeller yine de değerli olabilir.

Bazen bir CDM ile karşılaştığımız bir sorun, farklı ayrıntı düzeylerini aynı modelde birleştirdiğimizde ortaya çıkar. Örneğin, hem konu alanlarını hem de daha ayrıntılı varlıkları içeren bir CDM gördüm.

Ayrıntı düzeylerini birleştirmek, kavramların ve iş kurallarının temsilinde tutarsızlıklara yol açabilir ve bu nedenle, anlayışı sınırlayabilir ve kafa karışıklığına ve hayal kırıklığına neden olabilir. Bir CDM’deki değişen düzeyler de doğruluk sorunlarına neden olabilir, çünkü farklı ayrıntı düzeyleri içeren bir CDM’nin eksiksiz ve doğru olduğunu doğrulamak imkansız değilse bile daha zordur.

Örneğin, CDM’me birincil anahtarlar ekliyorsam, herhangi bir mantıksal veri analizi ve normalleştirme yapmadan önce, tanımlanmış birincil anahtarların tam ve doğru listesine sahip olup olmadığımdan nasıl emin olabilirim?

Kurallar Nasıl Okunur?

Bu çalışma veri modellemeye giriş niteliğinde bir kitap değildir ve bu nedenle temel modelleme kavramları üzerinde zaman harcamaktan kaçınmak istiyoruz. Bu nedenle, bu bölüm kardinalitenin ayrıntılı bir açıklamasına girmez. Bunun yerine, iş kurallarındaki etiketlerin ve kardinalitenin nasıl okunacağına veya yorumlanacağına odaklanıyoruz.

Çoğu zaman kendimizi gerçek iş anlamlarını anlamadan ilişkileri tanımlarken bulabiliriz. İş kurallarını nasıl okuyacağınızı bilmek, konu alanı modellerimize daha fazla doğruluk ve netlik katacaktır.

İş kurallarını açıkça ifade etmek aşağıdaki faydaları sağlar:

İş kullanıcılarının satırları anlamalarına yardımcı olur. İş kurallarını okumak ve katılım, veri modelleme geçmişi az olan kişilerin bu kuralları anlamasına ve doğrulamasına yardımcı olabilir. Kullanıcı karga ayaklarını (çoğu için Bilgi Mühendisliği sembolü) veya kutuları birbirine bağlayan çizgileri anlamayabilir, ancak Bob’un beş hesaba sahip olup olamayacağını anlayacaktır.

Mantıksal veri modellemeye hazırlık için iyi bir öğrenme alanı sağlar. Bir konu alanı modelinde çizgilerin ne anlama geldiğini açıklayabilirseniz, mantıksal veri modelini anlamaya bir adım daha yaklaşmış olursunuz. İş kurallarını okumak ayrıntı düzeyinden bağımsızdır ve kutuların konu alanlarını mı yoksa normalleştirilmiş varlıkları mı temsil ettiği önemli değildir.

Mantıksal veri modeli
Kavramsal veri modeli özellikleri
Kavramsal veri modeli bileşenleri
Veri modeli çeşitleri
Ağ veri modeli
Fiziksel veri modeli nedir
Veri modeli örnekleri
Kavramsal Model örnekleri

Bir hikaye anlatır. Önceki bölümde konu alanlarının her birinin ne kadar izole olduğunu hatırlıyor musunuz? İş kuralları bu konu alanlarını birbirine bağlar ve işi daha eksiksiz bir şekilde temsil eder. Model bir bütün olarak bir hikaye anlatır. Tek başına konu alanları, sırasız ve sırasız birçok paragraftan oluşan bir kitabı andırıyor; bir çalışmada herhangi bir sayfaya rastgele yerleştirilirler.

Örneğin, bitiş başlangıçtan önce olabilir. İş kuralları, konu alanlarına mantık ve düzen getirir. Paragrafların bir düzene sahip olduğu ve diğer paragraflara yumuşak bir geçişin olduğu bir kitaba benzer.

O zaman kitap bir bütün olarak bir hikaye anlatır, tıpkı konu alanlarını birbirine bağlayan iş kurallarının bir hikaye anlatması ve işi açıklaması gibi. Bu bölümde iş kurallarının okunmasıyla ilgili kısa bir örnek üzerinden geçilir ve ardından iş kuralı etiketleri ve kardinalite hakkında tavsiyeler verilir.

Uygulamalı Kuralları Okumak

Müşteri ve hesap iş kurallarının birkaç farklı varyasyonunu içerir. Müşteri ve hesap arasındaki ilk ilişki çoktan çoğa ilişkidir. Çoktan çoğa terimi, bir işletme kullanıcısı için bir anlam ifade etmez. Bu ilişkiyi okumak kulağa şöyle gelebilir: “Bir Müşterinin birçok Hesabı olabilir.

Bir Hesabın sahibi birçok Müşteri olabilir.” Bu iki cümlenin, Müşteri ve Hesap arasında çoktan çoğa bir ilişkimiz olduğunu söylemekten ne kadar daha değerli ve net göründüğüne dikkat edin. İlişki etiketlerini okumanın saat yönüne de dikkat edin. Sayfadaki kutuların ve çizgilerin birbirlerine göre dikey, yatay veya çapraz konumlarından bağımsız olarak iş kurallarını her zaman saat yönünde okuyun.

Örneğin, bu ikinci ilişkide, saat yönünde okunduğunda, bir “Müşteri bir veya daha fazla Hesaba sahip olabilir. Bir Hesabın sahibi tek bir Müşteri olmalıdır.” Hesap tarafında opsiyonellik olduğu ve bu nedenle müşteri hesabı olmadan da var olabileceği için “can” kelimesini kullanıyoruz.

Bir Müşterinin sıfır, bir veya daha fazla Hesaba sahip olabileceğini söylemek yerine, “Müşteri bir veya daha fazla Hesaba sahip olabilir” diyerek daha net bir hikaye anlatılır. “Can” kelimesi “sıfır” anlamına gelir. Buna karşılık, “Bir Hesabın sahibi tek bir Müşteri olmalıdır.” Müşteri tarafında bir opsiyonellik olmadığı ve bu nedenle müşteri olmadan hesap olamayacağı için “zorunluluk” ifadesini kullanıyoruz.

Basit pasif kelimeler ve must gibi aktif kelimeler, daha net ve anlaşılması kolay bir hikaye yaratır. Pratik yapmak için üçüncü örneğe bakın ve iş kuralını okuyun. Bir Müşteri, bir Hesaba sahip olabilir. Bir Hesabın sahibi tek bir Müşteri olmalıdır.

The post Kavramsal Veri Modeli ile Karşılaştırma first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.