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

İlişkisel 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

  • İlişkisel veri modelleme, gerçek dünyadaki bilgileri tablolar ve verilere ayırma işlemidir ve gereksinim analizi, kavramsal veri modelleme, mantıksal veri modelleme ve fiziksel veri modelleme adımlarından oluşur.
  • Gereksinim analizi, veri modelleme sürecindeki en önemli adımdır ve program oluşturmak isteyen kişi ile birlikte UI'yi çizerek fikirleri uyumlu hale getirmek önemlidir.
  • Kavramsal modelleme, ERD'yi kullanarak kavramları ayırır ve etkileşimleri ifade eder, mantıksal modelleme ERD'yi mantıksal tablolara dönüştürür ve fiziksel modelleme tabloyu SQL cümleleri ile gösterir.

İlişkisel veri modelleme, gerçek dünyanın karmaşık bilgilerini tablolar ve veriler olarak bölme işlemini ifade eder.
İlişkisel veri modelleme, büyük ölçüde birkaç işlemden oluşur.

Gereklilik Analizi

Gereklilik analizi, gerçek dünyanın bilgilerini kullanarak ne yapmak istediğinizi belirleme işidir.

Genellikle geliştiriciler, programda gerekli bilgileri belirlemek için bir şartname gibi bir çıktı alırlar.

Gereklilik analizi, veri modelleme sürecinin en önemli aşamasıdır, bu nedenle çoğu sorun gereklilik analizi aşamasında ortaya çıkar.

Gereklilik analizi aşamasında sorunların ortaya çıkmasını önlemenin en iyi yolu, programı oluşturmak isteyen kişilerle ve programınUI(Kullanıcı Arayüzü) birlikte çizerek karşılıklı fikir birliğine varmaktır.

Kavramsal Veri Modelleme

Yapılması gereken işlemler için gerekli kavramları ayırmak ve her bir kavramın birbirleriyle nasıl etkileşim kurduğunu modellemek aşamasıdır.

Genellikle Kargaburun Notasyonukullanılarak ERD(Varlık İlişki Şeması) çizerek şematik olarak gösterilir.


Mantıksal Veri Modelleme

Kavramsal veri modelleme sürecinin çıktısı olan ERD'yi mantıksal tablolar olarak dönüştürür.

[Mantıksal Veri Modelleme]⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Fiziksel Veri Modelleme

Mantıksal veri modelleme sürecinde oluşturulan tablolar, gerçek veritabanında kullanılabilecek SQL sorguları olarak gösterilir.


İlişkisel veri modelleme, gerçek dünyanın karmaşık sorunlarını parçalayarak soyutlama süreciyle bilgisayara aktarma işlemidir.

Jay
제이의 블로그
1인분이 목표인 초보 개발자
Jay
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

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

Kanban Kurulu Projesi 1 Kavramsal Veri Modellemesi Wanted Backend Stajyerlik Görevi olan Kanban Kurulu Projesini, ilişkisel veri modelleme alıştırması amacıyla yeniden uygulayarak kavramsal veri modellemesi gerçekleştirdim. Varlık ayrımı, tanımlayıcı tanımlama, ilişki belirleme gibi adımlar geçerek modell

9 Nisan 2024

Büyük Verinin Yaratığı Yanılgılar Büyük Veri, şirketlerin beklentilerinin aksine, çoğu şirketin veri analizi yoluyla derin içgörüler elde edemediğini gösteriyor. Büyük Veri 'korelasyon'a odaklanırken, insan davranışını anlamak için temel unsur 'nedensellik'tir. İnsanları doğru bir şekilde
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

7 Mayıs 2024

Canavarlar Çağı, İçindeki İnsan 'Canavarların Kökeni' kitabından, ilkel medeniyetlerde canavar imgelerinin güç ve gücü sembolize etmek için kullanıldığını öğrendik. Yazar, bu olayın bilişsel, sosyoekonomik ve kurumsal faktörlere dayandığını iddia ediyor. Yapay zekânın evrimi bugün algım
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

22 Mayıs 2024

Veri Etiketleme Nedir? Türleri, Avantajları, Dezavantajları Veri etiketleme, bilgisayarların verileri anlamasını sağlayan temel bir süreçtir. Köpek ve kedi resimlerine sırasıyla 'köpek' ve 'kedi' etiketleri eklemek gibi, verilere etiketler ekleyerek bilgisayar öğrenmesini mümkün kılar. Dikdörtgen, nokta, çokgen gi
세상 모든 정보
세상 모든 정보
세상 모든 정보
세상 모든 정보

29 Mart 2024

Sentetik Veri: Makineler Tüketici Oluyor Yapay zeka sentetik tüketicileri kullanan kullanıcı araştırması hizmetlerinin ortaya çıkmasıyla veri ve gerçeklik hakkında yeni tanımlar gerekli hale geldi. Bu hizmet, sanal karakterler aracılığıyla ürün geliştirme hakkında geri bildirim almayı mümkün kıl
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

10 Mayıs 2024

[Bilim Dışı, Geliştirici Olarak Hayatta Kalma] 13. Yeni Başlayan Geliştirici Teknik Görüşme Yeni başlayan geliştirici teknik görüşmelerinde sıkça sorulan 7 soruyu ve görüşme hazırlık ipuçlarını sunuyoruz. OOP, veritabanı, ağ, algoritma gibi çeşitli alanlara ilişkin soruları ve cevaplama stratejilerini inceleyin. Takım projesi deneyiminiz ve ilgi
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자

1 Nisan 2024

[SI Geliştirici Hikayesi] 08. SI Projesine İlk Katılım: İş Tanımı SI projesine ilk kez dahil olan geliştiriciler için iş tanımlama kılavuzudur. Teklif ve RFP aracılığıyla projenin genel çerçevesini ve gerekli işlevleri anlamak ve yaklaşık bir ay boyunca proje atmosferini ve içeriğini kavrayarak geliştirme için gerekli b
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자
투잡뛰는 개발 노동자

18 Nisan 2024