Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

2.1. İlişkisel Veri Tabanları “Relational Database”

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "2.1. İlişkisel Veri Tabanları “Relational Database”"— Sunum transkripti:

1 2.1. İlişkisel Veri Tabanları “Relational Database”

2 2 İlişkisel Veri Tabanları Sütun ve satırlardan oluşan tablolar ile verileri depolamak için kullanılan bir veri tabanı modelidir Sütun ve satırlardan oluşan tablolar ile verileri depolamak için kullanılan bir veri tabanı modelidir Bir tablo, belirli bir nesneye ait özellikleri içerir. Sütunlar detayın özelliklerdir (öznitelik), satırlar nesneye ait birer olaydır (kayıt) Bir tablo, belirli bir nesneye ait özellikleri içerir. Sütunlar detayın özelliklerdir (öznitelik), satırlar nesneye ait birer olaydır (kayıt) Her tablonun/nesnenin kendisi için indeks anlamını taşıyan bir özniteliği vardır (primary key). Nesneye ait tüm kayıtlarda bu özniteliğin değeri tekdir Her tablonun/nesnenin kendisi için indeks anlamını taşıyan bir özniteliği vardır (primary key). Nesneye ait tüm kayıtlarda bu özniteliğin değeri tekdir

3 3 İlişkisel Veri Tabanları Tablolar arasında bağlantı kurmak için “primary key” Tablolar arasında bağlantı kurmak için “primary key” yada başka bir sütun olan “secondary/foreign key” kullanılır yada başka bir sütun olan “secondary/foreign key” kullanılır Birbiri ile ilişkili nesneler/tablolar Birbiri ile ilişkili nesneler/tablolar İlişkisel yapı bire-bir ve bire-çok (çoka-bir) ilişkiyi destekler İlişkisel yapı bire-bir ve bire-çok (çoka-bir) ilişkiyi destekler Çoka-çok ilişki 3 tablo ile çözülür (ilişkiler bire-çok, bire-çok) haline dönüştürülür Çoka-çok ilişki 3 tablo ile çözülür (ilişkiler bire-çok, bire-çok) haline dönüştürülür

4 4 Değer türü (sayı, karakter, tarih vb) Değer türü (sayı, karakter, tarih vb) Büyüklüğü (10 hane vb) Büyüklüğü (10 hane vb) Değer girilme zorunluluğu Değer girilme zorunluluğu Veri tekrarı Veri tekrarı Anahtar öznitelik Anahtar öznitelik

5 5 İlişkisel Veri Tabanı Purchase Record ItemDatePrice CustomerKey Skate Board2/1/ John Smith42 Baseball Bat2/1/ James Brown978 Patient Record Key Check-inCheck OutRoom No. 422/1/962/4/96N /3/962/4/96N712 Accident Report DateInjuryNameKeyLocation 2/1/96Broken LegJohn Smith42 75 Elm Street 2/2/96ConcussionSylvia Jones65412 State Street 2/2/96Cut on EarRobert Doe Broad Street File

6 6 Örnek

7 7 Kavramsal Veri Tasarımı Varlıklar, Öznitelikler ve İlişkilere karar verme Varlık-İlişki (E-R) diyagramı veya UML sınıf diyagramının çizilmesi

8 8 Varlık-İlişki Diyagramı

9 9 UML Sınıf Diyagramı

10 10 Mantıksal Veri Tasarımı Kavramsal şema, kullanılacak yazılım doğrultusunda mantıksal şemaya dönüştürülür E-R deki varlıklar veya UML sınıfları birer tablo olarak düşünülür E-R deki varlıklar veya UML sınıfları birer tablo olarak düşünülür Çoka-çok bağlantılar da arada bir tablo söz konusudur Çoka-çok bağlantılar da arada bir tablo söz konusudur Anahtar öznitelikler tanımlanır Anahtar öznitelikler tanımlanır Tabloların normalizasyon kurallarına uyup uymadığı denetlenir Tabloların normalizasyon kurallarına uyup uymadığı denetlenir

11 11 Anahtar Öznitelikler

12 12 Normalizasyon/Ayrıştırma Bir tablo içerisinde yer alacak kayıdın nelerden (hangi özniteliklerden) oluşacağına karar vermeye yarayan kurallardır Bir tablo içerisinde yer alacak kayıdın nelerden (hangi özniteliklerden) oluşacağına karar vermeye yarayan kurallardır E-R veya UML diyagramlarının bu kurallara uyup uymadığı denetlenir E-R veya UML diyagramlarının bu kurallara uyup uymadığı denetlenir Sonuçta bellek, erişim, bütünlük açısından problemsiz tablolar oluşturulmuş olur Sonuçta bellek, erişim, bütünlük açısından problemsiz tablolar oluşturulmuş olur

13 13 Bir satırdaki her kolon tek bir bilgi içerebilir. Tekrarlayan gruplar olmamalıdır Bir satırdaki her kolon tek bir bilgi içerebilir. Tekrarlayan gruplar olmamalıdır Bir tablodaki öznitelikler anahtar özniteliğe bağımlı olmalıdır Bir tablodaki öznitelikler anahtar özniteliğe bağımlı olmalıdır Diğer öznitelikler arasında birbirine bağımlılık olmamalıdır Diğer öznitelikler arasında birbirine bağımlılık olmamalıdır Normalizasyon Kuralları

14 14 SQL-Standard/Structured Query Language İlişkisel VTYS’nde veri tanımlama ve erişim olanakları sağlar İlişkisel VTYS’nde veri tanımlama ve erişim olanakları sağlar Doğrudan veya bir programlama dili içinde kullanılır Doğrudan veya bir programlama dili içinde kullanılır İlişkisel cebir ve küme işlemleri temellidir İlişkisel cebir ve küme işlemleri temellidir Sorgulama sonucu görsel olarak ilgili kayıtları içeren yeni bir tablodur Sorgulama sonucu görsel olarak ilgili kayıtları içeren yeni bir tablodur

15 15 select A1,A2,..., An veya * from r1, r2,..., rm where P; – A: öznitelikler-attributes – r: tablolar/ilişkiler – P: koşul

16 16 İstatistiksel Fonksiyonlar avg: average value min: minimum value max:maximum value sum: sum of values count: number of values

17 Normalizasyon-Örnek

18 18 Dönem ve Öğrenci Verileri Öğrenci No Adı- Soyadı Doğum Tarihi Doğum Yeri BabasıAdresi Danışman Kodu Danışmanı Ders Kodu GrubuDerslerSınıfNot Not karşılığı Ali Yalçın 10/10/1980İstanbulAhmet Ayşe Okur Veri Tabanı A-501A Ali Yalçın 10/10/1980İstanbulAhmet Ayşe Okur Hata Teorisi A-502B Ali Yalçın 10/10/1980İstanbulAhmet Ayşe Okur JeodeziA-504F Mine Çayır 5/5/1985AnkaraAli Mehmet Polat Hata Teorisi A-502F Mine Çayır 5/5/1985AnkaraAli Mehmet Polat JeodeziA-501B Ayşe Özgür 2/2/1985MuğlaVeli Mehmet Polat Fotograme tri A-503A Ayşe Özgür 2/2/1985MuğlaVeli Mehmet Polat JeodeziA-505A Ayşe Özgür 2/2/1985MuğlaVeli Mehmet Polat Veri Tabanı A-504B Ali Yalçın 2/12/1983İstanbulAhmet Ayşe Okur Veri tabanı A-501C2 Öğrenci kimlik Öğrenci aldığı dersler Öğrenci Danışmanı Dönem Not Ortalaması

19 19 Öğrenci NoAdıSoyadıDoğum TarihiDoğum YeriBabasıAdresi AliYalçın10/10/1980İstanbulAhmet MineÇayır5/5/1985AnkaraAli AyşeÖzgür2/2/1985MuğlaVeli AliYalçın2/12/1983İstanbulAhmet Öğrenci No Danışman Kodu sicilNoAdıSoyadı AyşeOkur MehmetPolat OgrenciKimlik(ogrenciNo, adi, soyadi, dogumTarihi, dogumYeri, babasi, adresi) PersonelKimlik(sicilNo, adi, soyadi,...) OgrenciDanisman(ogrenciNo, sicilNo)

20 20 Ders KoduGrubuSınıf A A A A A A A-504 Ders KoduDersler Veri Tabanı Hata Teorisi Jeodezi DersSinif(dersSinifKodu, dersKodu, grubu, sinifi) Ders(dersKodu, dersler)

21 21 NotNot karşılığı A4 B3 C2 D1 F0 F00 OgrenciNot(ogrenciNotKodu, ogrenciNo, dersKodu, grubu,notu) NotKarsilik(notu, notKarsiligi) Öğrenci NoDers KoduGrub u Not A B F F B A A B C

22 22 ÖğrenciDanışmanDersNot(Öğrenci No,Adı-Soyadı,Doğum Tarihi,Doğum Yeri,Babası,Adresi,Danışman Kodu,Danışmanı,Ders Kodu,Grubu,Dersler,Sınıf,Not,Not karşılığı) ÖğrenciDanışmanDersNot(Öğrenci No,Adı-Soyadı,Doğum Tarihi,Doğum Yeri,Babası,Adresi,Danışman Kodu,Danışmanı,Ders Kodu,Grubu,Dersler,Sınıf,Not,Not karşılığı) OgrenciKimlik(ogrenciNo, adi, soyadi, dogumTarihi, dogumYeri, babasi, adresi) OgrenciKimlik(ogrenciNo, adi, soyadi, dogumTarihi, dogumYeri, babasi, adresi) PersonelKimlik(sicilNo, adi, soyadi,...) PersonelKimlik(sicilNo, adi, soyadi,...) OgrenciDanisman(ogrenciNo, sicilNo) OgrenciDanisman(ogrenciNo, sicilNo) DersSinif(dersSinifKodu, dersKodu, grubu, sinifi) DersSinif(dersSinifKodu, dersKodu, grubu, sinifi) Ders(dersKodu, dersler) Ders(dersKodu, dersler) OgrenciNot(ogrenciNotKodu, ogrenciNo, dersKodu, grubu,notu) OgrenciNot(ogrenciNotKodu, ogrenciNo, dersKodu, grubu,notu) NotKarsilik(notu, notKarsiligi) NotKarsilik(notu, notKarsiligi)

23 23

24 SQL Örnekleri

25 25 Öğrenci Kimlik Bilgileri SELECT * FROM OgrenciKimlik WHERE (((OgrenciKimlik.ogrenciNo)=[No gir]));

26 26 SELECT * FROM OgrenciKimlik WHERE (((OgrenciKimlik.adi)=[Adı]) AND ((OgrenciKimlik.soyadi)=[Soyadi]));

27 27 Aldığı Dersler SELECT OgrenciKimlik.ogrenciNo, OgrenciNot.dersKodu, Ders.dersler FROM Ders INNER JOIN (OgrenciKimlik INNER JOIN OgrenciNot ON OgrenciKimlik.ogrenciNo=OgrenciNot.ogrenciNo) ON Ders.dersKodu=OgrenciNot.dersKodu WHERE (((OgrenciKimlik.ogrenciNo)=[No]));

28 28 Dersi Alan Öğrenciler SELECT OgrenciKimlik.ogrenciNo, OgrenciKimlik.adi, OgrenciKimlik.soyadi, OgrenciNot.dersKodu, Ders.dersler FROM Ders INNER JOIN (OgrenciKimlik INNER JOIN OgrenciNot ON OgrenciKimlik.ogrenciNo = OgrenciNot.ogrenciNo) ON Ders.dersKodu = OgrenciNot.dersKodu WHERE (((Ders.dersler)=[Ders Adı]));

29 29 Dönem Not Ortalaması SELECT OgrenciNot.ogrenciNo, OgrenciKimlik.adi, OgrenciKimlik.soyadi, Avg(NotKarsilik.notKarsiligi) AS NotOrtalaması INTO aa FROM OgrenciKimlik INNER JOIN (NotKarsilik INNER JOIN OgrenciNot ON NotKarsilik.notu = OgrenciNot.notu) ON OgrenciKimlik.ogrenciNo = OgrenciNot.ogrenciNo GROUP BY OgrenciNot.ogrenciNo, OgrenciKimlik.adi, OgrenciKimlik.soyadi; ! Aritmetik Ortalama

30 30 SELECT Avg(NotKarsilik.notKarsiligi) AS NotOrtalaması FROM [ogrenci bul "no"] INNER JOIN (NotKarsilik INNER JOIN OgrenciNot ON NotKarsilik.notu=OgrenciNot.notu) ON [ogrenci bul "no"].ogrenciNo=OgrenciNot.ogrenciNo; ! Aritmetik Ortalama

31 31 3. Coğrafi Bilgi Sistemleri

32 32 Coğrafi Bilgi Sistemleri Konumsal verileri üreten, kullanan kurumların, kişilerin; günlük işlerini kolaylaştıran, destekleyen günlük işlerini kolaylaştıran, destekleyen karar verme ve problem çözme işlerinde destek sağlayan karar verme ve problem çözme işlerinde destek sağlayan bilgi/bilişim sistemleridir

33 33 Verilerin bilgisayara girilmesi/aktarılması Verilerin bilgisayara girilmesi/aktarılması Fiziksel ortamda depolama Fiziksel ortamda depolama Erişim Erişim Güvenlik Güvenlik İşleme İşleme Sorgulama, Mekansal analizler Sorgulama, Mekansal analizler Rapor ve harita hazırlama Rapor ve harita hazırlama Yayınlama Yayınlama Temel İşlevler

34 34 Veri tabanı yönetim sistemi yazılımları Veri tabanı yönetim sistemi yazılımları Donanım Donanım İletişim yapısı İletişim yapısı Kişi bileşeni Kişi bileşeni Bazı süreçler – Uygulama programları Bazı süreçler – Uygulama programları Bazı yöntemler Bazı yöntemler Diğer bilgi sistemleri ile benzerlikleri

35 35 Tarihçe Tematik kartoğrafya Tematik kartoğrafya Plancılar klasik yöntemler ile (elle) harita çakıştırma yöntemini uygulamışlardır Plancılar klasik yöntemler ile (elle) harita çakıştırma yöntemini uygulamışlardır Bu ilk kez 1950’de planlama kitabında Jacqueline Tyrwhitt tarafından tanımlanmıştır Bu ilk kez 1950’de planlama kitabında Jacqueline Tyrwhitt tarafından tanımlanmıştır McHarg, yer seçimi için transparan haritaları çakıştırarak kullanmıştır McHarg, yer seçimi için transparan haritaları çakıştırarak kullanmıştır

36 36 Temel Bileşenler Veri Veri Yazılım Yazılım Donanım Donanım İnsan İnsan Yönetim Yönetim YÖNETİM

37 37 Yazılım CBS paket programı CBS paket programı ArcGIS, MapInfo, PostGIS vb, CAD yazılımlarının CBS modülleri ArcGIS, MapInfo, PostGIS vb, CAD yazılımlarının CBS modülleri CBS paket programı ekleri: üç boyutlu analizler, mekansal analizler, şebeke analizi, internetten sunuş vb CBS paket programı ekleri: üç boyutlu analizler, mekansal analizler, şebeke analizi, internetten sunuş vb Uygulama yazılımı Uygulama yazılımı VTYS VTYS İletişim ile ilgili yazılımlar İletişim ile ilgili yazılımlar

38 38 Yazılım CBS YAZILIMI Veri Depolama Veri Yönetimi Veri Girişi Veri İşleme Sorgulama Coğrafi Analiz Sunuş İletişim

39 39 Yazılım Temel fonksiyonlar Temel fonksiyonlar ekranda sayısallaştırma vb veri girişi ekranda sayısallaştırma vb veri girişi farklı dosya formatlarını okuma ve dönüştürme farklı dosya formatlarını okuma ve dönüştürme koordinat sistemi dönüşümü koordinat sistemi dönüşümü sql sorgulamaları sql sorgulamaları istatistiksel işlemler istatistiksel işlemler görselleştirme görselleştirme arayüz, makro olanakları vb arayüz, makro olanakları vb

40 40 Bir veya birden çok katmanla yapılan işlemler, yeni oluşumlar Bir veya birden çok katmanla yapılan işlemler, yeni oluşumlar En kısa yol vb işlemler En kısa yol vb işlemler

41 41 Yüzey oluşturma, enterpolasyon Yüzey oluşturma, enterpolasyon çeşitli veri türlerinden TIN-üçgenleme ile yüzey oluşturma çeşitli veri türlerinden TIN-üçgenleme ile yüzey oluşturma çeşitli veri türlerinden, diğer enterpolasyon yöntemleri ile GRID oluşturma çeşitli veri türlerinden, diğer enterpolasyon yöntemleri ile GRID oluşturma “Multipatch” tarzı 3B poligon, çizgi veriler “Multipatch” tarzı 3B poligon, çizgi veriler

42 42 Yüzey verileri ile işlemler, sorgulamalar Yüzey verileri ile işlemler, sorgulamalar eğim, bakı, gölgelendirme vb eğim, bakı, gölgelendirme vb görülebilirlik analizleri görülebilirlik analizleri istatistiksel işlemler istatistiksel işlemler görüntü-yüzey kaplama görüntü-yüzey kaplama 3B modelleme 3B modelleme

43 43 Internet vb ağ uygulamaları Internet vb ağ uygulamaları İstemci/sunucu mimarisi İstemci/sunucu mimarisi verilerin bir veya daha çok sunucuda bulunması ve erişim verilerin bir veya daha çok sunucuda bulunması ve erişim verilerin internette sunulması verilerin internette sunulması verilere internette erişim verilere internette erişim

44 44 Mobil uygulamalar Mobil uygulamalar GPS, iletişim teknolojisi GPS, iletişim teknolojisi bilgisayardan uzakta iletişim sistemleri ile veri toplama/güncelleme bilgisayardan uzakta iletişim sistemleri ile veri toplama/güncelleme araç takibi araç takibi navigasyon navigasyon

45 45 Merkezi veya dağıtık yapı Merkezi veya dağıtık yapı LAN, WAN, Internet ağları veya tek bilgisayar LAN, WAN, Internet ağları veya tek bilgisayar Yazıcı, çizici vb birimler Yazıcı, çizici vb birimler Donanım

46 46 Sistem oluşturma ekibi Sistem oluşturma ekibi Yöneticiler Yöneticiler Operatörler ve diğer kullanıcılar Operatörler ve diğer kullanıcılar İnsan

47 47 Veri Yer yüzeyinin üstünde, altında, üzerinde belli bir biçimi ve konumu olan somut veya soyut nesnelerin Yer yüzeyinin üstünde, altında, üzerinde belli bir biçimi ve konumu olan somut veya soyut nesnelerin koordinat koordinat öznitelik-özellik öznitelik-özellik konumsal ilişki konumsal ilişki zaman değerleridir zaman değerleridir Diğer veriler; kişi vb Diğer veriler; kişi vb

48 48 Veri Geometrik (Grafik) veriler Geometrik (Grafik) veriler Vektör Vektör Raster/Grid Raster/Grid Geometrik (Grafik) olmayan veriler Geometrik (Grafik) olmayan veriler  Geometrik veriler için tanımlayıcılar (öznitelikler)  Geometrik veri ile dolaylı ilgisi olan veya olmayan diğer veriler

49 49

50 Vektör Veriler 3.1. Vektör Veriler Noktalar Noktalar Çizgiler Çizgiler Poligonlar Poligonlar Binalar Yapı Adaları Caddeler Riskli bölgeler İlçeler İller

51 51 Vektör Veri Nokta/Çizgi/Poligon (çokgen/alan/) Nokta/Çizgi/Poligon (çokgen/alan/) özellikleri özellikleri koordinatları (x,y,z)/(x,y) koordinatları (x,y,z)/(x,y) konumsal ilişkileri konumsal ilişkileri

52 52 Nokta Kuyu, ağaç, rögar vb Kuyu, ağaç, rögar vb

53 53 Çizgi Ulaşım, Altyapı vb Ulaşım, Altyapı vb

54 54 Çizgi Ulaşım, Altyapı vb Ulaşım, Altyapı vb

55 55 Poligon Mahalle, Bina, Parsel vb Mahalle, Bina, Parsel vb

56 56 Poligon Mahalle, Bina, Parsel vb Mahalle, Bina, Parsel vb

57 57 Dosya Türleri ve Uzantıları ncz ncz map,tab,ind map,tab,ind shp, dbf, shx vd shp, dbf, shx vd mdb vb Kooordinat vb verinin de depolandığı Veri Tabanı dosyaları (CVT) mdb vb Kooordinat vb verinin de depolandığı Veri Tabanı dosyaları (CVT) GML (Geographic Markup Language): CBS de vektör verinin hazırlanmasi için kullanılır, XML in geliştirilmişidir GML (Geographic Markup Language): CBS de vektör verinin hazırlanmasi için kullanılır, XML in geliştirilmişidir UVDF (Ulusal Veri Dönüşüm/Değişim Formatı)

58 58

59 59

60 60

61 61 Katman/tabaka/detay/sınıf Aynı Geometri Öznitelikler Koordinat Sistemi Ölçek Doğruluk Toplama yöntemi, zamanı vb


"2.1. İlişkisel Veri Tabanları “Relational Database”" indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları