• Buradasın

    Database çeşitleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veritabanı (Database) çeşitleri şu şekilde sınıflandırılabilir:
    1. İlişkisel Veritabanı (Relational Database) 12. Tablolar halinde, satırlar ve sütunlardan oluşan, sayısal ve sözel içeriklerden meydana gelen veritabanı türüdür 1.
    2. Merkezi Veritabanı (Centralized Database) 1. Birçok bilgisayardan toplanan verilerin tek bir veritabanında saklandığı, veri tabanını kullanan her birimin kendi verilerini kontrol edip yönetebildiği veritabanı türüdür 1.
    3. Bulut Veritabanı (Cloud Database) 12. Sanal ortamda oluşturulmuş, ölçeklendirme ve kullanılabilirlik açısından avantaj sağlayan veritabanı türüdür 1.
    4. Nesneye Yönelik Veritabanı (Object Oriented Database) 12. Verilerin nesneler biçiminde çalıştığı, programlama dilleri ile oluşturulan nesnelerin veri tabanı nesnesi olarak algılandığı veritabanı türüdür 1.
    5. Açık Kaynak Veritabanı (Open Source Database) 1. Açık kaynak kodlu ve erişime açık, ücretsiz veritabanı türüdür 1.
    6. NoSQL Veritabanı (NoSQL Database) 12. Büyük boyutlu ve yapılandırılmamış verileri analiz etmek için kullanılan veritabanı türüdür 1.
    7. Grafik Veritabanı (Graph Database) 12. Verilerin depolanması, indekslenmesi ve sorgulanması grafik teorisi üzerinden yapılan veritabanı türüdür 1.
    8. Kişisel Veritabanı (Personal Database) 1. Kişisel verilerin depolandığı veritabanı türüdür 1.
    9. Belge/JSON Veritabanı (Document/JSON Database) 1. Verilerin satır ve sütunlar yerine JSON, XML ve BSON formatlarında oluşturulan koleksiyonlarda saklandığı veritabanı türüdür 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. niobehosting.com
        1
      2. baserow.io
        2
      3. iienstitu.com
        3
      4. matillion.com
        4
      5. geeksforgeeks.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Data sistemleri nelerdir?

    Data sistemleri, dijital ortamda verilerin toplanması, saklanması, yönetilmesi, işlenmesi ve iletilmesi için kullanılan altyapılardır. Temel bileşenleri: - Veritabanı Yönetim Sistemleri (DBMS): Verilerin düzenli bir şekilde saklanmasını ve erişilmesini sağlayan yazılımlar. - Veri Depolama Çözümleri: Fiziksel ve sanal depolama alanları, verinin güvenli bir şekilde saklanması için kullanılır. - Ağ Altyapıları: Verilerin hızlı ve güvenli bir şekilde iletilmesini sağlamak için kullanılan ağ sistemleri. - Yedekleme ve Kurtarma Sistemleri: Veri kaybı durumunda verilerin geri getirilmesini sağlamak için kullanılan sistemler. - Veri Güvenliği Çözümleri: Verinin kötü niyetli saldırılardan korunması için kullanılan şifreleme, güvenlik duvarları ve diğer güvenlik önlemleri. Kullanım alanları: kurumsal ağlar, veri merkezleri, bulut sistemleri ve IoT çözümleri gibi birçok alanda kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Data nedir?

    Data (veri), bilgilerin toplandığı, saklandığı ve işlendiği yapılandırılmış veya yapılandırılmamış parçalardır. Data iki ana türde olabilir: 1. Yapılandırılmış veri: Belirli bir düzen veya format içinde organize edilmiş veridir. 2. Yapılandırılmamış veri: Herhangi bir düzen veya format içermeyen veridir. Data analitiği, istatistiksel ve matematiksel tekniklerin kullanılarak veriyi anlamlı bilgilere dönüştürme sürecidir.
    5 kaynak

    Database nedir ne işe yarar?

    Database (Veri Tabanı), bilgilerin dijital ortamda sistematik olarak saklandığı, erişildiği ve yönetildiği yapılandırılmış bir veri koleksiyonudur. İşe yararları: 1. Veri Tutarlılığı: Veri kalitesinin korunması ve güvenli raporlama süreçlerinin sağlanması. 2. Kurum İçi Veri Paylaşımı: Farklı departmanların aynı veri setine erişerek iş birliği yapması. 3. Veri Güvenliği: Erişim kontrolleri ve yetkilendirme mekanizmaları ile hassas verilere yetkisiz erişimin engellenmesi. 4. Analitik Altyapı: Büyük veri ve yapay zekâ projeleri için temel altyapıyı sağlayarak ham verilerin analiz edilmesi. 5. Operasyonel Verimlilik: E-ticaret, finans yönetimi ve sağlık kayıtları gibi alanlarda operasyonel süreçlerin hızlandırılması.
    5 kaynak

    Database yönetim sistemi nedir?

    Veri Tabanı Yönetim Sistemi (VTYS), verilerin organize edilmesi, depolanması, yönetilmesi ve geri alınması işlevlerini yerine getiren yazılımlardır. VTYS'nin temel işlevleri şunlardır: - Veri Tanımlama: Veri tabanı şemasını ve yapısını tanımlama. - Veri İşleme: Veri ekleme, silme, güncelleme ve sorgulama. - Veri Paylaşımı: Birden çok kullanıcının ve uygulamanın aynı verilere eş zamanlı erişimini sağlama. - Veri Bütünlüğü: Verilerin tutarlılığını ve doğruluğunu koruma. - Veri Güvenliği: Yetkisiz erişime karşı verileri koruma. - Veri Kurtarma: Sistem hatalarından sonra veri tabanını tutarlı bir duruma geri getirme. - Veri Yönetimi: Depolama alanını optimize etme ve performansı artırma. Yaygın kullanılan VTYS türleri iki ana kategoriye ayrılır: 1. İlişkisel Veri Tabanı Yönetim Sistemleri (RDBMS): Verileri tablo adı verilen yapılandırılmış formatlarda depolar. 2. NoSQL Veri Tabanı Yönetim Sistemleri: Yapılandırılmış verilerin yanı sıra yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri de depolamak için tasarlanmıştır.
    5 kaynak

    Database ve veri tabanı aynı şey mi?

    Evet, "database" ve "veri tabanı" aynı şeyi ifade eder. Database, verilerin belirli bir düzen içinde depolandığı, yönetildiği ve erişilebildiği elektronik bir bilgi deposudur.
    5 kaynak

    Repository ve database arasındaki fark nedir?

    Repository ve database arasındaki temel farklar şunlardır: - Repository, verilerin merkezi bir konumda depolanması, yönetilmesi ve erişilmesi için kullanılan bir yerdir. - Database, yapılandırılmış bir veri koleksiyonudur ve verilerin belirli bir şemaya göre organize edilmesini sağlar. Özetle, repository daha esnek ve geniş kapsamlı bir veri saklama çözümü sunarken, database daha spesifik ve yapılandırılmış veri yönetimi için uygundur.
    5 kaynak

    Vector database ne işe yarar?

    Vector database, vektör veri yapılarıyla büyük hacimli ve karmaşık verilerin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesi için kullanılan bir veritabanı türüdür. Vector database'in başlıca kullanım alanları: - Yapay zeka ve makine öğrenimi: Veri noktaları genellikle yüksek boyutlu vektörler olarak temsil edilir ve bu vektörlerin benzerlikleri veya uzaklıkları üzerinden analiz yapılır. - Görüntü tanıma: Derin öğrenme modelleri tarafından üretilen vektörler, görüntü tanıma ve sınıflandırma projelerinde kullanılır. - Anomali tespiti: Finansal hizmetler, siber güvenlik ve sağlık alanlarında, yüksek boyutlu vektör verileri üzerinde yapılan analizlerle anormallikler tespit edilir. - Tavsiye sistemleri: Kullanıcı davranışlarına dayalı olarak içerik veya ürün önerileri sunar. - Robotik ve otonom sistemler: Çevresel verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi, karar verme süreçlerini optimize eder.
    5 kaynak