Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

İlişkisel Veri Tabanı Nedir?

İş dünyasında finansal ve kişisel veriler, envanter bilgileri, ürün bilgileri gibi çok fazla veri yönetilir. Bu veriler tüm süreçlerin yönetilmesinde büyük rol oynadığı için mümkün olduğunca dijital ve güvenli bir şekilde saklanması önerilir. Ancak, bu veriler genellikle metin dosyalarında (Word ve Excel gibi) düz metne çevrilir ve güvenlik ise yalnızca kişisel bir paroladan oluşur. Fakat bu parolalar ya da metin dosyaları her zaman yeterli değildir. Bu nedenle tüm kuruluş ve özellikle büyüyen şirketlerin farklı erişim ve kontrol düzeyleriyle yinelenen içeriği önleyen bir sisteme ihtiyaçları vardır. Bu da sağlıklı verilerden oluşan ve üst düzey korunan veri tabanıdır ve birkaç modelden oluşur. Bunlardan biri de ilişkisel veri tabanıdır. Peki ilişkisel veri tabanı nedir? Kimler kullanır, ne işe yarar? İşte ilişkisel veri tabanı hakkında merak edilen tüm detaylar.

İlişkisel Veri Tabanı Nedir?

Her şirketin belirli bir şekilde saklanması gereken verileri vardır. Günümüzde bunların tümü veri tabanlarında dijital olarak işlenmektedir. Veriler veri tabanlarında toplanır, düzenlenir ve birbiriyle ilişkilendirilir. Bu dijital veri tabanları günümüz şirketlerinin vazgeçilmezidir. Dijital veri tabanları, erişimi olan herhangi bir bilgisayardan veri almayı mümkün kılar. Yaygın olarak kullanılan bir veri tabanı, ilişkisel veri tabanıdır ve bu teknoloji yapılandırılmış bilgilere erişmenin en verimli ve esnek yolunu sağlar.

İlişkisel bir veri tabanı, çeşitli tablolarda yapılandırılmış bir bilgi koleksiyonudur. Örneğin SQL CREATE TABLE ifadesiyle tablolar oluşturulabilir. Her tablonun sütunları ve satırları vardır. Her satır, belirli bir özellikle ilgili bilgileri içerir ve sütunlar, hangi özelliklerin beklendiğini gösterir. İlişkisel veri tabanları, ilişkisel model aracılığıyla oluşturulur. İlişkisel model, esas olarak veriler içindeki ilişkileri kullandığı bir veri koleksiyonunu yapılandırmanın bir yoludur. Kısaca verileri depolayan ve aralarında bir bağlantı noktası sağlayan bir veri tabanıdır. Veriler daha sonra tablolar kullanılarak birbirine bağlanır: buna ilişkisel model denir.

İlişkisel Veri tabanı Yönetim Sistemleri (RDBMS), piyasadaki en yaygın modeldir. Birçok web hizmeti ve iş uygulaması, verilerini yapılandırmak ve buradan temel bilgileri çıkarmak için bu tür veri tabanıyla çalışır. Bazı büyük bulut şirketleri kendi modellerini geliştirmiştir. Ancak, MySQL, PostgreSQL, SQLite gibi RDBMS projelerinin çoğu açık kaynaklıdır.

Yapılandırılmış Sorgu Dili yani SQL kısaltması ismin dilinden türetilmiştir ve ilişkisel veri tabanı için standart arabirimdir. Bu dilin yönergeleri, verileri yapılandırmak ve istenen bilgileri düzenlemek için kullanılır.

İlişkisel Veri Tabanı Nasıl çalışır?

İlk bakışta, ilişkisel bir veri tabanı, düz bir veri tabanı ile aynı görünür. Ancak fark, tabloların bağımsız olmamasıdır. Veri tabanındaki iki veya daha fazla tablo, JOIN yan tümcesi aracılığıyla bağlanır . Örneğin, bir şirket verileri tablosundaki ilgili kişi, söz konusu ilgili kişinin satın alma geçmişini içeren başka bir tabloya başvurabilir. Microsoft SQL Server, ilişkisel veri tabanı sistemine bir örnektir.

Bu tür veri tabanlarını yönetmek için kullanıcılar bir dil (SQL) aracılığıyla yönetim arabirimiyle etkileşime girer. Tüm komutlar SQL'de verilir ve veri tabanının geliştirilmesindeki her adımın ayrıntılarını açıklar. Bu dil, istediğiniz verileri seçmenize, veri tabanındaki konumunu belirlemenize, onunla etkileşime girmenize ve çok daha fazlasına olanak tanır.

İlişkisel bir veri tabanı, birbiriyle ilişkili tablolardan oluşur ve her tablo belirli bir veri türünün - bir varlığın - verilerini içerir. İlişkisel model, gerçekliği tanımlar ve genellikle varlık sayısı kadar ayrı tabloya sahiptir. İlişkisel bir veri tabanı, tüm veri öğelerini yalnızca bir kez görüntülemeye çalışır. Buna teknik anlamda 'normalleştirme' denir. Keys, (anahtarlar) ise tabloları birbirine bağlayan ögelerdir. JOIN işlemi aynı anda birden fazla tabloda arama yapmanızı sağlar. Seçilen veriler, kullanıcı tanımlı koşullara göre toplanır ve filtrelenir. SQL JOIN işlevi, çok tablolu veri tabanlarının yararlı ve yüksek kaliteli bilgiler üretmesi için gerekli bir araçtır.

Üç ana JOIN türü vardır:

Veri tabloları nadiren tek başına kullanılır. Ancak esas olarak, birkaç tabloya bölünmüş ve birlikte kesin bir anlamı olan bir veri koleksiyonuyla çalışılır. Bu amaçla, veriler önceden normalize edilmelidir.

Mantıksal olarak aynı anda birden çok tablodan veri istemek için çeşitli tablolara birden çok istek yapılması gerekir. Ancak bu zaman alır, pratik değildir ve mükerrer sonuçlar doğurabilir. Bu da, verilerin işlenmesini etkileyebilir. Standardizasyon bunun için önemlidir. Söz konusu yabancı anahtarlarla ilişkili veri kümelerini araştırarak ilgili verileri işlerseniz, tek bir istek gerçekleştirebilirsiniz.

İlişkisel Veri Tabanı Avantajları

İlişkisel veri tabanları Excel başta olmak üzere birçok tablo sunumuna göre avantajlıdır. Sağladığı avantajlar ise zaman tasarrufu ve uyarlanabilirlik gibi çalışma koşullarını iyileştiren noktalardan oluşur. İşte ilişkisel veri tabanlarının öne çıkan avantajları:

İlişkisel Veri Tabanı Örnekleri Nelerdir?

İlişkisel veri tabanları saklanabilir, erişilebilir ve değiştirilebilir. Bu işlevler bir RDBMS (İlişkisel Veri tabanı Yönetim Sistemi) aracılığıyla gerçekleştirilir. Bu tür sistemlere örnek olarak MySQL, SQL Server, Oracle ve PostgreSQL verilebilir. Bu sistemler içerisinde SQL dili kullanılır.

Farklı veri tabanlarının işlevselliği hemen hemen aynıdır. Farklılıklar temel olarak söz diziminde, lisanslama modelinde, diğer araçlarla entegrasyonda ve mevcut istemcilerdedir. Bir analist veya kullanıcı olarak, bu genellikle önemli değildir. Ancak büyük şirketler, destekten emin olmak için genellikle bir lisanslama modelini tercih eder.

Bir veri tabanı seçmek üzereyseniz ve SQL Server tercih etmiyorsanız, hiçbir zaman sınırlamalarla karşılaşmamanız için birçok işlevsellik sunan açık kaynaklı ilişkisel veri tabanlarını tercih edebilir, verilerinizi güvenli ve erişilebilir tutmak için Komtaş'ın sunduğu farklı çözümlere göz atabilirsiniz.

sözlüğe geri dön

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü'nü Keşfet

Karşılaştırmalı Analiz (Comparative Analysis) Nedir?

Karşılaştırmalı analiz iki veya daha fazla sürecin, belgenin, veri kümesinin veya diğer nesnelerin karşılaştırılması anlamına gelir. Örüntü analizi, filtreleme ve karar ağacı analitiği karşılaştırmalı analizin türleridir.

DETAYLI İNCELE
Koşut Zamanlılık/Koşut Zamanlı Bilgi İşlem Nedir? (Concurrency/Concurrent Computing)

Koşut zamanlılık veya koşut zamanlı bilgi işlem birden fazla bilgi işlem görevinin aynı anda veya üst üste binmiş zamanlarda meydana geldiği bilgi işlem türü anlamına gelmektedir

DETAYLI İNCELE
Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Derin nöral öğrenme veya derin nöral ağ olarak da bilinen derin öğrenme, verileri işlemek ve karar verme sürecini kolaylaştıran örüntüler yaratmak için insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir yapay zeka (AI) fonksiyonudur.

DETAYLI İNCELE
REFERANSLARIMIZ

Başarılı İş Ortaklarımıza Katılın!

Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.

İlETİŞİM FORMU

Sizi Tanımak için Sabırsızlanıyoruz

Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
İLETİŞİME GEÇ
BAŞARI HİKAYESİ

Enerjisa - Self Servis Analitik Platformu Başarı Hikayesi

Self Servis Analitiği platformu Enerjisa’nın kuvvetli analitik yetkinliğinden tüm Enerjisa çalışanlarının yararlanması amacıyla tasarlandı.

HEMEN İZLE
HEMEN İNCELE
50+
Proje Hayata Geçirildi
200
Katılımcı ile Veri Maratonu Yapıldı
350
Enerjisa Çalışanına Self Service Analitik Ortam Sağlandı
Bu internet sitesinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve internet sitesinin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla çerezler kullanılmaktadır. “Kabul Et” butonuna tıkladığınızda bu çerezlerin kullanılmasını kabul etmiş olursunuz. Çerezleri nasıl kullandığımız, sildiğimiz ve engellediğimiz ile ilgili detaylı bilgi için lütfen Gizlilik Politikası sayfasını okuyunuz.
Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Heading

Heading