İlişkisel Veritabanı – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İlişkisel Veritabanı Tasarımında İlişki Önem Derecesi Kısıtlamaları
Veritabanı modelleme, soyutlama süreçlerini ve veri modellerini kullanarak şemaların tanımı yoluyla gerçek söylem evrenlerini (UD) tasarlamayı, anlamayı, yapılandırmayı ve tanımlamayı içeren karmaşık bir görevdir. Geleneksel olarak, veritabanı tasarımında üç aşama tanımlanır: kavramsal, mantıksal ve fiziksel tasarım vb.
Kavramsal modelleme aşaması, herhangi bir veritabanı yönetim sisteminden (DBMS) bağımsız olduğu ve sonuç olarak kullanıcıya çok yakın olduğu ve modellenecek gerçek dünyanın anlam bilimini neredeyse tamamen toplamasına izin verdiği için en soyut düzeyi temsil eder.
Kullanılan veri biçimciliğinden bağımsız bir kavramsal şema, kavramsal tasarım aşamasında iki ana rol oynar: kullanıcı gereksinimlerinin bir araya toplandığı ve bir UD’deki varlıkların ve ilişkilerin belgelendiği anlamsal bir rol ve bu rolü destekleyen temsili bir rol. – veritabanı geliştirmenin mantıksal tasarımına eşlemeye izin veren bir çerçeve sunar.
Veritabanı kavramsal modelleme sürecinde üç konu yer alır: veri modelleme formalizmi, metodolojik yaklaşım ve CASE araç desteği vb.
En kapsamlı veri modelleme formalitelerinden biri olan genişletilmiş varlık ilişkisi (EER) modelinin, bilgi sistemleri geliştirmede veri gereksinimlerini temsil etmek için kesin ve kapsamlı bir araç olduğu kanıtlanmıştır; o içerir. Orijinal ER modeli önerilmiş olmasına rağmen, birçok uzantı ve varyasyonun yanı sıra farklı şematik stiller tanımlanmıştır.
Veritabanı kavramsal analizinde, modellenmesi en zor kavramlardan biri ilişki kavramıdır, özellikle üst düzey ilişkiler ve bununla ilişkili kardinalitelerdir.
Bazı ders kitapları, amacı bilgisayar odaklı bir model oluşturmak olduğundan, herhangi bir kavramsal tasarımın yalnızca ikili ilişkiler dikkate alınarak ele alınabileceğini varsayar. Bu yaklaşımın avantajlarını anlıyoruz, ancak bunun belirli bir anlam kaybına yol açabileceğine (kullanıcı gereksinimlerinde bazı önyargılar ortaya çıkıyor) ve bilgiyi oldukça yapay ve bazen de doğal olmayan şekillerde sunmaya zorladığına inanıyoruz.
Mantıksal tasarım ile ilgili olarak, kavramsal şemaların ilişkisel şemalara dönüştürülmesi işlemi, kavramsal şemada yer alan anlamlar tam olarak korunmaya çalışılarak yapılmalı; nihai amaç, bu tür semantikleri veritabanına erişen uygulamalarda değil, veritabanının kendisinde tutmaktır.
Bununla birlikte, bazen belirli bir semantik kaybı meydana gelir, örneğin, ilişkisel modeldeki yabancı anahtar ve boş olmayan seçenekler, ilişki kardinalite kısıtlamalarını kontrol etmek için yeterli değildir.
KAVRAMSAL MODELİN REVİZE EDİLMESİ
ER kavramsal modelinin merkezi kavramları, varlıklar ve ilişkilerdir; bu yapılar tanıtıldı ve farklı isimlerle de olsa diğer kavramsal modellere dahil edildi: varlıklar için sınıf, tür ve benzeri, ilişkiler için dernekler. Bununla birlikte, bu kavramların kesin bir anlamı yoktur ve bu nedenle anlamlarının sabitlenmesi gerekir.
Varlık kavramı yaygın olarak kullanılmasına ve kabul edilmesine rağmen, bir tanım üzerinde anlaşma yoktur; örneğin, 12 farklı varlık gösterimi toplar. Uzmanlar özgün bir tanım veremese de hepsinde temel kavram tesadüftür ve tasarım öğesi olarak kullanılması büyük dezavantajlar getirmez.
Burada bir varlık tanımı verilmemiştir, sadece vurgulamak için, bir varlığa göre modelleme amaçlı bir temsil soyutlamasıdır. Date, temsil edilen konseptin ayırt edilebilir bir nesne olduğunu ekliyor, ancak bu özelliği tasarımcının bakış açısına bağlı olduğu için gerekli görmüyoruz.
N-ary ilişkilerinde, daha önce yorumlanan Chen ve Merise iki yaklaşımı aynı semantiği temsil etmez. Yaklaşıma bağlı olarak n-ary ilişkisi R’de A için kardinalite kısıtlamasıyla ilişkili semantiği özetlemektedir.
Mssql ilişkisel veritabanı
Nesne ilişkisel veritabanı
MySQL ilişkisel veritabanı
İlişkisel veritabanı örnekleri
İlişkisel Veritabanı Nedir
İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri
İlişkisel olmayan veritabanı
İlişkisel veritabanı özellikleri
KAVRAMSAL ŞEMALARIN İLİŞKİSEL ŞEMALARA DÖNÜŞÜMÜ
Kavramsal bir şemayı ilişkisel bir şemaya dönüştürürken karşılaşılan temel zorluk bilginin korunmasıdır. Genel olarak, her iki model arasında tam bir eşleme elde etmek ve bunların içsel ve anlamsal kısıtlamalarını kavramsal modelden ilişkisel modele kadar sürdürmek oldukça karmaşıktır.
Genellikle ilişkisel modelde uygulanamayan kısıtlamaların uygulamaya farklı bir şekilde, yani DBMS dışında yansıtılması gerekir. Bu şekilde, önerilen ilişkisel modelin çeşitli uzantıları vardır.
Temel dönüşüm kuralları, çoğu veritabanı ders kitabında açıklanmıştır ancak bu kurallar, kardinalite kısıtlamaları dönüşümünü yansıtmaz. Genel olarak, bu kurallar oluşturulan ilişki sayısına bağlı olarak ikili ilişkiler dönüşümü için sınıflandırılabilir.
Seçenek 1, her kurucu için bir ilişki kurar, bu nedenle R ilişkisi bir ilişkiye dönüşür. Seçenek 2, eşleme kısıtlamasının 1:N veya 1:1 olduğu bir ilişkiye uygulanan anahtar yayılımını kullanır. Son olarak, Seçenek 3, A, B ve R yapıcılarının bilgilerini depolamak için yalnızca bir ilişkiyi dikkate alır. Bu seçenek diğerlerinden daha kısıtlayıcıdır ve yalnızca eşleme kısıtlamasının 1:1 olduğu bir ilişkide uygulanabilir.
Tablo 3’te açıklanan farklı seçeneklerin, A ve B varlıklarıyla ilişkili kardinalite kısıtlamalarına (maks. ve min.) bağlı olarak ne zaman kullanılabileceğini açıklar ve seçeneklerle gösterilen ana dönüşüm kurallarını ve dahil edilmesi gereken ilişkisel kısıtlamaları özetler. semantik ekleyin. Dikkate alınan ilişkisel kısıtlamalar şunlardır: birincil anahtar (PK), benzersiz anahtar (UK), yabancı anahtar ve X ilişkisine referans (FK_X) ve isteğe bağlı nitelikler (N).
Gördüğümüz gibi, çoğu durumda tablodaki ilk üç satır olan minimum kardinalite dikkate alınmaz, bu nedenle ilişkili semantiği dönüşümde kaybolur.
n-ary ilişkilerini dönüştürdüğümüzde, şunları dikkate almalıyız:
• kavramsal modelde kullanılan kardinalite kısıtlaması yaklaşımı;
• bir ilişkinin küçük dereceli ilişkilere ayrıştırılması gerekip gerekmediği; ve
• çalışma kardinalite kısıtlaması doğrulaması gerekiyorsa.
İlişki ayrışımı ve kardinalite kısıtlama doğrulama çalışması, çözülmesi için alan uzmanlarıyla etkileşime ihtiyaç duyan karmaşık bir görevdir. Bu nedenle, dönüşüm kuralları genel olarak kolay kurallar sunuyordu.
Üçlü bir ilişki için Merise ve Chen yaklaşımlarıyla farklı dönüşüm kurallarına bir örnek sunulmuştur. Tabloda gösterildiği gibi, kurallar yalnızca eşleme kısıtlamasına bağlıdır.
Ek olarak, çoğu tasarım metodolojisi için benimsenen üçlü bir ilişki için temel dönüşüm kuralları, minimum kardinalite kısıtlamalarından bağımsız görünmektedir. Bu durum daha yüksek ilişkilerde de kendini gösterir.
Bu nedenle, kardinalite kısıtlamasının bir ilişkide kurulabilecek en önemli kısıtlamalardan biri olduğunu ve genel olarak ilişkili semantiğin ilişkisel modele dönüşüm sürecinde kayıp olduğunu özetleyebiliriz.
İlişkisel olmayan veritabanı İlişkisel Veritabanı Nedir İlişkisel veritabanı örnekleri İlişkisel veritabanı özellikleri İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri Mssql ilişkisel veritabanı MySQL ilişkisel veritabanı Nesne ilişkisel veritabanı