Back to the topics list

veri modelleme

Veritabanı Yönetim Sistemlerinde Veri Modelleme

Veri modelleme, veritabanı sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesinde kritik bir süreçtir. Verileri düzenlemek ve yönetmek için yapılandırılmış bir çerçeve sağlayarak veritabanlarının verimli veri alımı ve depolama için optimize edilmesini sağlar. Bu ders, temel kavramlar, veri modeli türleri ve pratik örnekler de dahil olmak üzere veritabanı yönetim sistemleri bağlamında veri modellemenin temellerini araştırır.

Veri Modellemeye Giriş

Veri modelleme, bir veritabanında saklanacak verilere yönelik bir veri modeli oluşturma işlemidir. Bu model, bir veritabanı oluşturmak için bir plan görevi görür. Veri modelleme, veritabanında fiziksel olarak nasıl uygulanacağına bakılmaksızın gerekli verilerin, bunların ilişkilerinin ve kısıtlamalarının belirlenmesine yardımcı olur. Etkili veri modelleme, verimli performans gösteren, bakımı ve güncellenmesi kolay, iyi yapılandırılmış bir veritabanıyla sonuçlanabilir.

Veri Modellerini Anlamak

Veri modeli, veri öğelerini düzenleyen ve bunların birbirleriyle ve gerçek dünyadaki varlıkların özellikleriyle ilişkilerini standartlaştıran soyut bir temsildir. Veritabanı yönetim sistemlerinde üç temel veri modeli türü yaygın olarak tanınmaktadır:

• Kavramsal Veri Modeli: Bu, yapıya değil organizasyona odaklanan, verilerin en üst düzey görünümüdür. Fikirleri stratejik düzeyde tartışmak için kullanılır ve sıklıkla varlık-ilişki diyagramlarını kullanır.
• Mantıksal Veri Modeli: Bu model, soyuttan veri yapısının daha somut bir görünümüne geçiş yapar. DBMS'den bağımsız olarak sistemin nasıl uygulanması gerektiğini tanımlar. Bu model tabloları, anahtarları ve ilişkileri içerir ancak bunların nasıl uygulanacağını tanımlamaz.
• Fiziksel Veri Modeli: Bu, veri modelinin en ayrıntılı düzeyidir ve veritabanının depolama ortamında nasıl oluşturulduğunu tam olarak belirtir. Gerekli tüm fiziksel tasarım seçeneklerini ve fiziksel depolama parametrelerini içerir.

Veri Modellemede Temel Kavramlar

Veri modellemede çeşitli temel kavramları anlamak çok önemlidir:

• Varlıklar: Bunlar, hakkında verilerin depolandığı nesneler veya kavramlardır. Her varlık veritabanında bir tablo olarak temsil edilir.
• Nitelikler: Bir varlığın özellikleri veya özellikleri. Örneğin, bir Çalışan varlığı, Çalışan Kimliği, Adı ve Departmanı gibi özelliklere sahip olabilir.
• İlişkiler: Varlıklar arasındaki ilişki. İlişkiler yabancı anahtarlar kullanılarak eşlenir.
• Kısıtlamalar: Verilere uygulanan kurallar. Veritabanının bütünlüğünü ve doğruluğunu sağlarlar. Yaygın kısıtlamalar arasında NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY ve FOREIGN KEY yer alır.

Veri Modelleme Süreci

Veri modelleme süreci, bir veritabanının kısa ve düzenli bir temsilini oluşturmak için tasarlanmış birkaç adımı içerir:

1. Gereksinim Toplama: Veritabanı sisteminin gereksinimlerini iş perspektifinden anlayın ve belgeleyin.
2. Kavramsal Modelleme: Etki alanı kavramlarını ve veriler arasındaki ilişkileri keşfetmek için kavramsal bir veri modeli oluşturun.
3. Mantıksal Modelleme: Belirli bir DBMS'yi dikkate almadan kavramsal modeli, varlıklar, ilişkiler ve nitelikler dahil olmak üzere mantıksal bir modele dönüştürün.
4. Fiziksel Modelleme: Verilerin nasıl saklanacağını ve erişileceğini belirterek, kullanılacak veritabanı yönetim sistemine uygun nihai fiziksel modeli geliştirin.
5. Uygulama: DBMS içindeki veritabanı şemasını oluşturmak için fiziksel modeli kullanın.

Veri Modellemede Normalleştirme

Normalleştirme, bir veritabanının alanlarını ve tablosunu düzenleyerek artıklığı ve bağımlılığı azaltmayı amaçlayan veri modellemede anahtar bir kavramdır. Normalleştirmenin temel amacı, büyük tabloları veri bütünlüğünü kaybetmeden daha küçük, daha yönetilebilir tablolara bölmektir. Birinci Normal Form'dan (1NF) Boyce-Codd Normal Form'a (BCNF) kadar birçok normal form içerir. Her normal form, potansiyel tasarım sorunlarını gidererek veritabanının mantıksal olarak yapılandırılmasını sağlar.

Örnek: Kütüphane Sisteminin Modellenmesi

Bir kütüphane sistemi için veritabanı tasarlamanın basit bir örneğini düşünün. Sistemin kitaplar, yazarlar ve ödünç alanlar hakkındaki bilgileri yönetmesi gerekir.

• Adım 1: Gereksinim Toplama

  Başlıklar, yazarlar, yayın tarihleri, ödünç alan ayrıntıları ve ödünç alma tarihleri ​​gibi kütüphane sisteminin saklaması gereken bilgilerle ilgili gereksinimleri toplayın.

• Adım 2: Kavramsal Modelleme

  Ana varlıkları tanımlayın: Kitap, Yazar ve Borçlu. İlişkiler kurun: Bir kitap bir veya daha fazla yazar tarafından yazılabilir ve ödünç alan kişi birden fazla kitabı ödünç alabilir.

• Adım 3: Mantıksal Modelleme

  Kitaplar, Yazarlar, Ödünç Alanlar için tablolar ve birden fazla yazarlı kitapları yönetmek için Kitap_Yazar ilişkisi içeren mantıksal bir model geliştirin. Her tablo için Kitap Kimliği, Yazar Kimliği, Borç Alan Kimliği vb. gibi nitelikleri tanımlayın.

• Adım 4: Fiziksel Modelleme

  Mantıksal modele dayanarak, veri türleri ve kısıtlamalar dahil olmak üzere fiziksel tabloları tasarlayın. Sorguları optimize etmek için indeksleme stratejilerine karar verin.

• Adım 5: Uygulama

  Seçilen bir DBMS'de veritabanı yapılarını oluşturun, verileri ekleyin ve sistemi kullanıma hazır hale getirin.

Çözüm

Veri modelleme, verimli ve güvenilir veritabanı sistemleri geliştirmede temel bir adımdır. Geliştiriciler kavramsal, mantıksal ve fiziksel veri modellerini dikkatlice oluşturarak veritabanının iş gereksinimlerini karşıladığından, veri bütünlüğünü koruduğundan ve verimli veri alımını desteklediğinden emin olabilirler. Günümüzün bilgi odaklı dünyasında veritabanları çok önemli bir rol oynadığından, veri modelleme tekniklerinde uzmanlaşmak, veritabanı tasarımı ve yönetimiyle ilgilenen herkes için çok önemlidir.