Try using it in your preferred language.

English

  • English
  • 汉语
  • Español
  • Bahasa Indonesia
  • Português
  • Русский
  • 日本語
  • 한국어
  • Deutsch
  • Français
  • Italiano
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • ไทย
  • Polski
  • Nederlands
  • हिन्दी
  • Magyar

Çıkış Yap

translation

Bu, AI tarafından çevrilen bir gönderidir.

제이의 블로그

Fiziksel Veri Modelleme

  • tr Writing language: Korece
  • tr Referans Ülke: tr Tüm ülkeler country-flag

Dil Seç

  • Türkçe
  • English
  • 汉语
  • Español
  • Bahasa Indonesia
  • Português
  • Русский
  • 日本語
  • 한국어
  • Deutsch
  • Français
  • Italiano
  • Tiếng Việt
  • ไทย
  • Polski
  • Nederlands
  • हिन्दी
  • Magyar

Text summarized by durumis AI

  • Mantıksal veri modellemesi, ilişkisel veritabanlarına uygun tablolar oluşturma işlemi ise fiziksel veri modelleme, gerçek kullanılacak tabloları oluşturma işlemidir. Depolama alanı verimliliği ve performans optimizasyonunu göz önünde bulundurur.
  • Yavaş sorgular, indeksler, önbellek gibi yöntemlerle performansı artırabilir ve performans sorunları devam ederse veritabanı yapısını değiştiren denormalizasyon düşünülebilir.
  • Normalizasyon, yazma işlemlerinin kolaylığı için okuma performansından ödün verirken, denormalizasyon performans düşüşüne yol açabilir. Bu nedenle sorun doğru bir şekilde anlaşılmalı ve dikkatlice karar verilmelidir.

Mantıksal veri modellemesi ilişkisel veritabanlarına uygun ideal tabloları oluşturma işi ise, fiziksel veri modellemesi ideal tabloları gerçek kullanıma uygun hale getirmeyi, depolama alanının verimli kullanımı için planlama, nesne bölümlendirme tasarımı, en uygun indeks tasarımı gibi konuları kapsayarak performans artırımı ve optimizasyonu ön plana alır.

Hizmet operasyonları sırasında darboğaz yaratan yavaş sorguları bulma yöntemi, DBMS türüne göre değişiklik gösterir veYavaş Sorgukullanarak arama yapılması gerekir.

Performans için Dikkate Alınması Gereken Hususlar

Yavaş Sorgu (Slow Query) Bulma

  • Yavaş sorgular, DBMS'nin aldığı istekleri yerine getirirken belirli bir süre içinde tamamlanamayan sorgulardır.
  • Darboğaz oluşturan yavaş sorguları bulup, sorunun ne olduğunu belirleyip çözüm bulmalısınız.

İndeks (Index)

  • İndeksler, satırlar için okuma performansını çarpıcı bir şekilde artırır.
  • Ancak yazma performansını düşürür ve daha fazla depolama alanı kullanır.


Önbellek (Cache)

  • Veritabanı yükünü uygulama düzeyinde azaltmanın bir yolu
  • Aynı giriş isteği-yanıtı çiftini depolama alanında saklayıp, sonraki isteklerde doğrudan buradan yanıt verme yöntemidir.


Yukarıdaki yöntemlerle performans sorunları çözülemiyorsa, denormalizasyon olarak da adlandırılan normalleştirme işlemi gerçekleştirilir.

Tablonun yapısını cerrahi olarak düzeltmektir.

Normalleştirmenin Uzlaşımı

Normalleştirme, yazma işlemlerinin rahatlığı için okuma performansından feragat etmek gibidir. Normalleştirme yapıldığında, birkaç parçaya ayrılmış tablo verilerini birleştirmek için sorgular yazılmalıdır.

Ancak normalleştirmenin mutlaka performansı düşürdüğü söylenemez, bu nedenle denormalizasyon işlemine başlamadan önce sorunu doğru bir şekilde tespit edip değerlendirmelisiniz.

Aşağıdaki bağlantı, ele alacağımızDenormalizasyonkonusunu ele alan iyi bir yazı.

Denormalizasyon (denormalization)

İlk olarak, normalleştirme işleminden sonra denormalizasyon işlemi gerçekleştirilmelidir. İlk başta denormalize edilmiş tablolar iyi bir çözüm değildir.

Şu anda gerekli bilgi olmadığı için, sadece bilgi amaçlı olarak aktarıyorum.

Tablo Denormalizasyonu Teknikleri

Kaynak - DataOnAir - Denormalizasyon ve Performans

Sütun Denormalizasyonu

Kaynak DataOnAir - Denormalizasyon ve Performans

İlişkinin Denormalizasyonu

Kaynak - DataOnAir - Denormalizasyon ve Performans

Jay
제이의 블로그
1인분이 목표인 초보 개발자
Jay
Mantıksal Veri Modelleme Mantıksal veri modelleme, kavramsal veri modellemeyi ilişkisel veritabanı paradigmasına göre dönüştürme sürecidir, 1:1, 1:N, N:M ilişkileri işler ve normalleştirme yoluyla veri bütünlüğünü sağlar. 1NF, 2NF, 3NF'den geçerek tabloları rafine eder ve kısmi b

9 Nisan 2024

İlişkisel Veri Modelleme İlişkisel veri modelleme, gerçek dünyadaki bilgileri tablolar ve verilere ayırma sürecidir ve gereksinim analizi, kavramsal veri modelleme, mantıksal veri modelleme ve fiziksel veri modelleme adımlarını içerir. Karga ayağı gösterimini kullanan ERD aracılı

8 Nisan 2024

Kanban Panosu Projesi 2 Mantıksal Veri Modelleme Kavramsal veri modelleme ERD'sini temel alarak mantıksal veri modellemeyi adım adım açıklayan ve normalleştirme sürecinde ortaya çıkan zorluklar ve çözümlerini sunan bir makale. Özellikle Ticket tablosundaki author_id ve responsibility_id'nin ayrı tutulma

9 Nisan 2024

'Sherlock'un Görünümü Mümkün mü? Sherlock Holmes'un çıkarım yöntemi dramatik olsa da, gerçek dünyada karmaşık unsurların göz önünde bulundurulması gerektiği için tehlikeli olabilir. İş danışmanlığı, sorunları çözmek için tümevarım, tümdengelim ve çıkarımsal yaklaşımları kullanır ve her y
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

22 Mayıs 2024

[Javascript] Nesne Yapısı (V8) JavaScript'teki Nesne, V8 motorunda durumuna göre yapı gibi optimize edilmiş Hızlı mod ve karma tablo olarak çalışan Sözlük moduna dönüştürülür. Hızlı mod, anahtar ve değerlerin neredeyse sabit olduğu bir biçimde hızlıdır ancak yeni bir anahtar eklendiğin
곽경직
곽경직
곽경직
곽경직
곽경직

18 Mart 2024

[Metal Malzemeler Ustası Uygulaması] 37. Sınav Çözümü Metal malzemelerin özellikleri, test yöntemleri, ısıl işlem, alaşımlar ve daha fazlası hakkında bilgi veren bir kaynaktır. Geçirgenlik ölçer, manyetik eğri, mikro yapı incelemesi, metalik olmayan kapanımlar mikroskopik incelemesi, termoçift, şekil hafızal
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi

24 Nisan 2024

[DB] Önbelleğe Alma Ayarlama Kriterleri Sıkça okunan ancak nadiren yazılan verileri önbelleğe alma yöntemleri hakkında pratik bir rehberdir. Veri Köpeği gibi APM'leri kullanarak RDB sorgularını çağrı geçmişini analiz edin ve önbelleğe alınacak hedefleri belirlemek için sorgu sayısı yüksek, günc
제이온
제이온
제이온
제이온
제이온

25 Nisan 2024

[Bilişim alanında olmayanlar için, geliştirici olarak hayatta kalmak] 14. Yeni Başlayan Geliştiricilerin Sıkça Sorduğu Teknoloji Görüşme İçerikleri Özeti Yeni başlayan geliştiriciler için bir teknoloji görüşme hazırlık rehberidir. Ana bellek alanı, veri yapıları, RDBMS ve NoSQL, yordamsal ve nesne yönelimli, geçersiz kılma ve aşırı yükleme, sayfa değiştirme algoritmaları, süreçler ve iş parçacıkları, OSI 7
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자

3 Nisan 2024

[Metal Malzemeleri Ustalık Sınavı] 34. Dönem Çözümleri Bu belge, malzeme bilimi ve ısıl işlemle ilgili çeşitli konuları ele almaktadır ve soğuk işleme, yorulma dayanımı, yüksek frekanslı sertleştirme, kırılmayan muayene, sertlik, karbonlama, metallerin özellikleri, martensit dönüşümü gibi konulara dair açıkla
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi
blog.naver.com/gksmftordldi

23 Nisan 2024