Veritabanı Sorguları – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veritabanı Sorguları
Veri entegrasyonunun amacı, bağımsız uygulamalar için bağımsız olarak tasarlanmış ve içerikleri kesinlikle birbiriyle ilişkili olan çok sayıda heterojen bilgi kaynağına tek tip bütünleşik erişim sağlamaktır.
Farklı kaynaklardan gelen verileri entegre etmek iki ana adımdan oluşur: birincisi, çeşitli ilişkilerin bir araya getirildiği ve ikincisi, bütünlük kısıtlamalarını karşılamak için elde edilen veritabanından bazı demetlerin çıkarıldığı (veya eklendiği) söz konusudur.
Veritabanlarını veya muhtemelen dağıtılmış bilgi kaynaklarını entegre etmenin birkaç yolu vardır, ancak ne olursa olsun, seçtiğimiz entegrasyon mimarisi, entegre edilecek kaynakların heterojenliği ince sorunlara neden olur. Özellikle, entegrasyon sürecinden elde edilen veri tabanı, bütünlük kısıtlamaları açısından tutarsız olabilir, yani bir veya daha fazla bütünlük kısıtlaması karşılanmayabilir.
Bütünlük kısıtlamaları, gerçek dünya hakkında önemli bir bilgi kaynağını temsil eder. Genellikle veriler üzerindeki kısıtlamaları (fonksiyonel bağımlılıklar, dahil etme bağımlılıkları, vb.) tanımlamak için kullanılırlar ve günümüzde anlamsal sorgu optimizasyonu, işbirlikli sorgu yanıtlama, veritabanı entegrasyonu ve görünüm güncellemesi gibi çeşitli bağlamlarda geniş bir uygulanabilirliğe sahiptirler.
Bütünlük kısıtlarının yerine getirilmesi genellikle garanti edilemediğinden, eğer veritabanı farklı bilgi kaynaklarının entegrasyonundan elde ediliyorsa, sorguların değerlendirilmesinde bütünlük kısıtlamaları ile tutarlı cevaplar hesaplamamız gerekir. Aşağıdaki örnek bir tutarsızlık durumunu göstermektedir.
İki örnek, Course bir anahtar olduğu kısıtlamasını karşılar, ancak bunların birleşiminden, Course özniteliği için aynı değere sahip iki farklı demet olduğu için kısıtlamayı karşılamayan bir ilişki elde ederiz.
Birbiriyle çelişen iki veritabanının entegrasyonunda, kaynak bilgide kısmi sıralama veya çoğunluk kriteri gibi tercih kriterlerinin tanımlanmasına dayalı basit çözümler olabilir. Bununla birlikte, bu çözümler genellikle tatmin edici değildir ve daha yararlı çözümler, 1) veritabanı için “onarımların” hesaplanmasına, 2) tutarlı yanıtların hesaplanmasına dayananlardır.
Onarımların hesaplanması, ortaya çıkan veritabanının tüm kısıtlamaları karşılaması için minimum ekleme ve silme işlemleri setlerinin tanımına dayanır. Tutarlı cevapların hesaplanması, bütünlük kısıtlamalarını karşılayan demetlerin tanımlanmasına ve amaca uyan demetlerin seçimine dayanır.
Örneğin, Örnek 1’deki entegre veri tabanı için, (c2,p2) ve (c2,p3) gruplarından birinin silinmesini içeren iki alternatif onarıma sahibiz. Öğretiyor ilişkisine ilişkin bir sorguya verilen tutarlı yanıt, benzersiz tanımlama grubunu (c1,p1) içerir, böylece c2 dersini hangi profesörün öğrettiğini bilemeyiz.
Bu nedenle, tutarsız verilerin varlığında, tutarlı yanıtlar kümesini hesaplamak, aynı zamanda hangi gerçeklerin bilinmediğini ve veritabanı için olası onarımların olup olmadığını bilmek çok önemlidir.
SQL Sorgu Komutları
SQL örnek Veritabanı projeleri
SQL örnek veritabanı
SQL örnek tablo
SQL pratik yapma
SQL Sorguları
SQL kütüphane veritabanı Sorguları
SQL Sorgu Örnekleri ve Cevapları
VERİTABANLARINI SORGULAMA VE ONARIM TEKNİKLERİ
Son zamanlarda, veritabanlarının entegrasyonunu ve ayrıca sorguların tutarsız veritabanları üzerinden hesaplanmasını göz önünde bulunduran birkaç öneri olmuştur. Tekniklerin çoğu, kısıtlı kısıtlamalar için çalışır ve daha genel kısıtlamaları dikkate almak için öneriler ancak son zamanlarda olmuştur. Aşağıda, literatürde önerilen ana tekniklerin resmi olmayan bir tanımını veriyoruz.
• Agarwal, temel nitelikler için aynı değere sahip kümelere ve diğer nitelikler için çelişkili değerlere sahip verilerle başa çıkmak için esnek cebir adı verilen ilişkisel cebirin bir uzantısı önerilmiştir. Teknik, yalnızca işlevsel bağımlılıkları tanımlayan kısıtlamaları dikkate alır ve yalnızca, tek bir öznitelikten oluşan bir birincil anahtar tarafından belirlenen bağımlılıklara sahip veritabanları sınıfı için uygundur.
• Dung (1996)’da, olası tutarsız bir veri tabanı için maksimum tutarlı alt kümelerin tanımına dayalı olarak diğer temel işlevsel bağımlılıklar için esnek cebirin bir uzantısı olan Entegre İlişkisel Hesap önerilmiştir.
Dung, anahtar nitelikler için tanımlama gruplarının boş değerlere sahip olamayacağı kısıtlaması ile bilginin yokluğunu ifade eden boş değerleri de dikkate alarak genişleyen ilişkiler önerdi. Entegre İlişkisel Hesap, esnek ilişkisel cebirin bazı dezavantajlarının üstesinden gelir. Her neyse, her iki teknik de kısıtlı durumları dikkate aldığından, cevapların hesaplanması verimli bir şekilde yapılabilir.
• Lin ve Mendelzon’da, bütünlük kısıtlamalarıyla uyumlu yeni bir ilişki elde etmek için bilgi temellerinin çoğunluk görüşünü dikkate alan bir yaklaşım önerilmiştir. Teknik, birinci dereceden teorileri bir dizi kısıtlama altında birleştirmek için biçimsel bir anlambilim önerir.
SONUÇLAR VE GELECEK TRENDLER
Birden fazla kaynaktan gelen bilginin entegrasyonunda iki ana adım gerçekleştirilir: birincisi, çeşitli ilişkilerin bir araya getirildiği ve ikincisi, bütünlük kısıtlamalarını karşılamak için sonuçtaki veritabanından bazı demetlerin çıkarılmasıdır (veya eklendiği).
Farklı kaynakların birleştirilmesinden elde edilen veri tabanı tutarsız veriler içerebilir. Bu bölümde, tutarsız veritabanlarını sorgulama ve onarma sorununu araştırdık. Özellikle, tutarsız veritabanlarını sorgulamak ve onarmak için farklı teknikleri sunduk.
Gelecekteki bir eğilim olarak ilginç bir konu, bir dizi uygulanabilir onarım arasından tercih edilenleri, yani belirtilen kriterlere daha iyi uyanları seçmek için tercih kriterlerini belirlemekten ibarettir.
Tercih kriterleri, tutarlı hale getirmek için tutarsız veri tabanının nasıl güncelleneceğine dair gerekli bilgileri verir, bu nedenle, mümkünse genel bir onarımla karşılanan bir dizi istek olarak kabul edilebilirler. Bu nedenle, gayri resmi olarak tercih edilen bir onarım, tercihleri daha iyi karşılayan bir onarımdır.
Bilimsel veya örgütsel bilgi yaratma, bilim tarihi boyunca ve özellikle sosyal bilimler tarihi boyunca farklı perspektiflerden ele alınmıştır. Süreç, bu bilginin yaratıcısının ait olduğu topluluğun üyeleri tarafından paylaşılan değerler, inançlar ve normlar tarafından yönlendirilir, yani benimsenen paradigma tarafından yönlendirilir.
Benimsenen paradigma, incelenen gerçekliğin doğasının nasıl anlaşıldığını, yaratılan bilginin geçerliliğini değerlendirmek için kullanılacak kriterleri ve bilginin yaratılmasını yapılandırmak ve desteklemek için yöntem, teknik ve araçların oluşturulmasını ve seçimini belirler.
Kişinin çevreleyen gerçekliği anlamlandırmak için örtük veya açık bir şekilde kullandığı paradigmayı karakterize eden bu ontolojik, epistemolojik ve metodolojik varsayımlar dizisi, entelektüel girişimlerin kültürel köküdür. Bu varsayımlar, teorilerin inşası, araştırma stratejilerinin tanımı, algılanan fenomenlerin yorumlanması ve bilginin yayılması gibi faaliyetlerin gerçekleştirilmesini kısıtlar.
Geleneksel olarak, organizasyonlar gibi sosyal gerçekliklerin nesnel bir yapıya sahip olduğu varsayılmıştır. Bu bakış açısını varsayarsak, belirli koşullar altında düzenli olarak meydana gelen şeyler, süreçler veya olaylar hakkında sahip olduğumuz bilgi, bunların yeterli bir temsili olmalıdır. Bilgi, ilgilenilen fenomenin titiz, nicel ve nesnel bir çalışmasının sonucudur. Amacı, oluşumunu tahmin edebilmek ve kontrol edebilmek için fenomeni anlamaktır.
Bunun yerine organizasyonlar, sosyal olarak inşa edilmiş gerçekler olarak anlaşılabilir. Bu itibarla, örgütsel aktörler ve diğer paydaşlardan ayrı olarak var olmadıkları için doğaları gereği sübjektiftirler. Örgütün içinde ve dışında meydana gelen istikrarlı eylem ve etkileşim kalıpları, nesnel bir varlığın izleniminden sorumludur.
SQL kütüphane veritabanı Sorguları SQL örnek tablo SQL örnek veritabanı SQL örnek Veritabanı projeleri SQL pratik yapma SQL Sorgu Komutları SQL Sorgu Örnekleri ve Cevapları SQL Sorguları