Veritabanları

FootyStats'ın sahibi Jaime Tatsubana'dır.

NVL fonksiyonu, SQL'de null değerini gerçek bir değere dönüştürmek için kullanılan bir fonksiyonudur. Bu fonksiyonun sözdizimi şu şekildedir: NVL(expr1, expr2): - expr1: Null değeri içerebilecek kaynak ifade veya değer. - expr2: Null değerinin yerine konulacak hedef değer. Kullanım örnekleri: - Maaş ve komisyon yüzdesini görüntüleme: `SELECT salary, NVL(commission_pct, 0) FROM employees;`. - Telefon numarası formatlama: `SELECT case when TELNO like '0%' THEN REPLACE(REPLACE(replace(substr(TELNO,2,length(TELNO)),' ',''),'(',''),')','') when TELNO like '9%' THEN REPLACE(REPLACE(replace(substr(TELNO,3,length(TELNO)),' ',''),'(',''),')','') FROM telefon_kayitlari;`.

İndeks türleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Veritabanı İndeksleri: İlişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde kullanılır ve verilerin hızlı aranmasını sağlar. Türleri: - B-Tree İndeksleri: En yaygın kullanılan tür olup, verileri dengeli bir ağaç yapısında saklar. - Hash İndeksleri: Hash tablosu yapısını kullanarak verilerin hızlıca bulunmasını sağlar. - Ters İndeks (Inverted Index): Metin tabanlı arama motorlarında kullanılır. - Multidimensional İndeksler: Coğrafi bilgi sistemleri ve büyük veri uygulamalarında kullanılır. 2. Diğer İndeks Türleri: - Clustered ve Non-Clustered İndeksler: Veri satırlarının fiziksel düzenini etkiler. - Unique İndeksler: Sütunlardaki değerlerin benzersiz olmasını sağlar. - Full-Text İndeksler: Büyük metin alanlarında hızlı arama yapmak için kullanılır. - Filtered İndeksler: Belirli bir koşulu karşılayan satırları indeksler.

Evet, SQL Server 2017 hala kullanılmaktadır. SQL Server 2017, Windows ve Linux üzerinde çalışabilme, Docker container desteği, makine öğrenimi entegrasyonu ve gelişmiş güvenlik özellikleri gibi birçok yenilikçi özellik sunmaktadır. Ayrıca, Microsoft tarafından SQL Server 2017 için uzun vadeli destek sağlanmaktadır, bu da kullanıcıların en son güvenlik güncellemeleri ve hata düzeltmelerini almaya devam edeceği anlamına gelmektedir.

Sağlık bilimleri dergilerini taramak için aşağıdaki uluslararası indeksler ve veritabanları kullanılabilir: 1. PubMed: Sağlık bilimleri alanında en yaygın kullanılan global indeks, bibliyografik veritabanı ve arama motorudur. 2. Scopus: Hakemli literatürün en büyük özet ve alıntı veri tabanıdır. 3. Embase/Excerpta Medica: Biyomedikal literatürü kapsayan çok yönlü bir veri tabanıdır. 4. CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature): Hemşirelik ve yardımcı sağlık bilimleri dergilerini indeksler. 5. Türkiye Atıf Dizini: Türkiye'de sağlık bilimleri dergilerinin indekslendiği ulusal bir atıf tarama dizinidir. Ayrıca, DergiPark gibi platformlar da sağlık bilimleri dergilerine erişim sağlar.

"Kullanılmayan bir cihaz fark ettik" ifadesi, birinin kullanmadığı, ancak veritabanında aktif olarak görünen bir cihazın tespit edilmesi anlamına gelebilir. Bu durum, genellikle cep telefonlarında IMEI numarasının kayıtlı olması ve cihaz sinyal almadığında bile veritabanında kalması nedeniyle ortaya çıkar.

MYD dosyası, MySQL veritabanı yönetim sistemi tarafından kullanılan bir veritabanı veri dosyasıdır. Bu dosyalar, veritabanının satırlarında depolanan gerçek verileri içerir ve genellikle .FRM ve .MYI dosyalarıyla birlikte kaydedilir.

EKUAL veritabanları, TÜBİTAK ULAKBİM tarafından üniversitelere sunulan elektronik kaynaklardır. İşte bazı EKUAL veritabanları: Academic Search Ultimate: 8,500'den fazla süreli yayını tam metin olarak içeren, tüm akademik disiplinlerden kaynaklara erişim sağlar. Book Citation Index: Sosyal bilimler, sanat ve beşeri bilimler genelindeki disiplinleri kapsayan, 128,000'den fazla kitabı indeksleyen bir atıf dizini. Business Source Ultimate: İktisadi ve idari bilimler için derlenmiş, 1886'lı yıllara kadar geriye giden içerikle indekslenmiş bir veri tabanıdır. CAB Direct: Tarım, uygulamalı yaşam bilimleri ve çevre konularında bibliyografik bir veri tabanıdır. SpringerLink: 2296 dergi ve 483 açık erişimli dergiye tam metin erişim sağlayan, disiplinler arası bir veritabanıdır.

SQL ile çözüm yapmak, veritabanlarındaki verileri yönetmek, sorgulamak ve işlemek için çeşitli yöntemler içerir. İşte bazı temel SQL çözümleri: 1. Veri Sorgulama ve Analiz: SQL'in `SELECT` komutu ile belirli kriterlere göre veri çekebilir, filtreleyebilir ve sıralayabilirsiniz. 2. Veri Ekleme, Güncelleme ve Silme: `INSERT`, `UPDATE` ve `DELETE` ifadeleri ile veritabanına yeni kayıtlar ekleyebilir, mevcut verileri güncelleyebilir veya silebilirsiniz. 3. Veritabanı Yönetimi: SQL, veritabanı oluşturma, kullanıcı yetkilendirme ve yedekleme gibi yönetim işlemlerini de sağlar. 4. Performans Optimizasyonu: Sorguların performansını artırmak için indeks kullanımı, sorguların basitleştirilmesi ve yavaş sorguların tespiti gibi teknikler uygulanabilir. Bu işlemler sırasında hata ayıklama ve güvenlik önlemlerine dikkat etmek önemlidir.

SQL'da `IN` operatörü yerine `EXISTS` operatörü kullanılabilir. `IN` operatörünün temel kullanım alanları: - birden fazla değeri kontrol etme; - alt sorgular. `EXISTS` operatörünün avantajları: - özellikle büyük veri kümelerinde daha hızlı çalışma; - koşullu ifadelerde kullanıldığında performansı artırma.

Veritabanının temel amacı, büyük miktarda veriyi depolayarak gerekli durumlarda kullanmaktır. Bunun yanı sıra, veritabanları: Bilgilerin güvenli bir şekilde saklanmasını ve hızlı bir şekilde erişilebilmesini sağlar; Verilerin analiz edilmesini mümkün kılar, bu da iş kararlarının güvenle alınmasını destekler; Şirketlerin müşteri yönetimini kolaylaştırır.

CAP teoremi, dağıtılmış sistemlerin tasarımında önemli bir kavramdır çünkü sistemlerin aynı anda sadece iki özellikten fazlasını garanti edemeyeceğini ortaya koyar: tutarlılık, kullanılabilirlik ve bölüm toleransı. Bu teorem, tasarımcılara şu konularda yardımcı olur: - Önceliklendirme: Hangi özelliklerin en önemli olduğunu seçerek sistem performansını optimize etmek. - Gerçekçi beklentiler: Tüm özelliklerin aynı anda sağlanmasının mümkün olmadığını kabul ederek, daha dengeli ve bilinçli kararlar almak. - Sistem mimarisi ve teknoloji seçimi: Uygun veritabanı teknolojileri, çoğaltma stratejileri ve iletişim protokollerini belirlemek.

Yazılımda en çok kullanılan tablo türleri arasında ilişkisel veritabanı tabloları öne çıkar. Bazı yaygın yazılım tabloları şunlardır: - LG_XXX_CLCARD: Cari hesap kartları ve müşteri bilgileri. - LG_XXX_STLINE: Stok hareketleri. - LG_XXX_ITEMS: Ürün ve hizmet kartları. - LG_XXX_INVOICE: Fatura bilgileri. - Microsoft Excel ve Google Sheets: Hesaplama, veri analizi ve görselleştirme için kullanılan elektronik tablo yazılımları.

SQL'de yabancı anahtar ilişkilendirme, bir tablodaki başka bir tablonun birincil anahtarını ifade eden bir sütun veya sütunlar kümesidir. Bu ilişkilendirme, iki tablo arasında referans bütünlüğünü sağlamak ve tablolar arasındaki ilişkileri kurmak için kullanılır.

SQL Inner Join ve Left Join arasındaki temel fark, veri getirme davranışlarıdır: - Inner Join: İki tablo arasında eşleşen verileri getirir ve sadece eşleşen kayıtları içerir, eşleşmeyenleri dışarıda bırakır. - Left Join (veya Left Outer Join): Sol tablodaki tüm kayıtları ve eşleşen sağ tablo kayıtlarını getirir. Bu nedenle, Left Join, bir tabloda bulunan tüm verileri alırken, diğer tablodan yalnızca ilgili verileri eklemek istediğinizde kullanılır.

İlişkisel veritabanları (RDBMS), verileri satırlar ve sütunlar içeren tablolar halinde saklayan bir veritabanı türüdür. Temel özellikleri: - Birincil ve yabancı anahtarlar: Tablolar arasındaki ilişkileri yönetmek için kullanılır. - SQL (Yapılandırılmış Sorgu Dili): Veri sorgulama ve yönetimi için desteklenir. - Veri bütünlüğü: ACID (Atomiklik, Tutarlılık, İzolasyon, Dayanıklılık) özellikleri ile sağlanır. Popüler RDBMS örnekleri: - MySQL. - PostgreSQL. - Oracle. - Microsoft SQL Server.

MySQL'de tablo adını değiştirmek için iki ana yöntem vardır: RENAME TABLE ve ALTER TABLE ifadeleri. RENAME TABLE ifadesi, tek bir adımda tablo adını değiştirmeyi sağlar: ``` RENAME TABLE eski_tablo_adı TO yeni_tablo_adı; ``` Burada `eski_tablo_adı` mevcut tablonun adı, `yeni_tablo_adı` ise yeni istenen addır. ALTER TABLE ifadesi de aynı amaçla kullanılabilir ve kullanımı şu şekildedir: ``` ALTER TABLE eski_tablo_adı RENAME TO yeni_tablo_adı; ``` Ayrıca, CREATE TABLE ve INSERT INTO ifadelerini kullanarak da yeni bir tablo oluşturup verileri eski tablodan yeni tabloya kopyalayarak tablo adını değiştirebilirsiniz.

Access ve SQL arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kullanım Alanı: - Access, küçük ölçekli uygulamalar ve bireysel/küçük takım kullanımı için uygundur. - SQL, orta ve büyük ölçekli işletmeler ile kurumsal düzeyde veri işleme ihtiyaçları için kullanılır. 2. Veritabanı Yapısı: - Access, dosya tabanlı bir veritabanı sistemidir ve veritabanı tek bir dosya olarak saklanır. - SQL, ilişkisel bir veritabanı sistemidir ve veriler tablolar halinde yapılandırılır. 3. Veri Manipülasyonu ve Sorgulama: - Access, görsel bir kullanıcı arayüzü üzerinden basit sorgular ve raporlar oluşturmayı sağlar. - SQL, komut satırı arayüzü ile karmaşık sorguları ve ileri düzey veri manipülasyon işlemlerini destekler. 4. Performans ve Güvenlik: - SQL, indeksleme, sorgu optimizasyonu ve caching gibi özelliklerle daha iyi performans ve gelişmiş güvenlik kontrolleri sunar. - Access, sınırlı güvenlik kontrollerine sahiptir. 5. Entegrasyon ve İşbirliği: - SQL, çeşitli veri kaynakları, uygulamalar ve programlama dilleriyle daha geniş entegrasyon seçenekleri sunar. - Access, entegrasyon yetenekleri açısından daha sınırlıdır.

SQL'de lock (kilit) işlemi, veri bütünlüğünü sağlamak ve birden fazla kullanıcının veya işlemin aynı verilere aynı anda erişimini ve değiştirmesini önlemek için kullanılır. Lock'un başlıca işlevleri: - Paylaşımlı (shared) lock: Verilerin okunması sırasında (SELECT ifadesi) uygulanır ve birden fazla paylaşımlı lock aynı anda tutulabilir. - Özel (exclusive) lock: Verilerin değiştirilmesi sırasında (INSERT, UPDATE, DELETE ifadeleri) uygulanır ve sadece bir özel lock aynı anda tutulabilir. Ayrıca, lock'lar kilit hiyerarşisi oluşturarak, işlemlerin daha verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Spark ve SQL arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kullanım Alanı: - SQL, ilişkisel veritabanlarında yapılandırılmış verilerin yönetimi ve sorgulanması için kullanılır. - Spark, büyük ölçekli veri işleme, analitik ve makine öğrenimi gibi görevler için tasarlanmış, dağıtık bir hesaplama çerçevesidir. 2. Performans ve Ölçeklenebilirlik: - SQL, OLTP işlemleri için optimize edilmiştir ve genellikle dikey ölçeklendirme yapar. - Spark, yatay ölçeklendirme yaparak veri işleme hızını artırır ve karmaşık hesaplamalar için daha verimlidir. 3. Veri Formatı: - SQL, tabular şemaya sahip verileri işler. - Spark SQL, JSON, Parquet gibi çeşitli veri formatlarını destekler ve hem yapılandırılmış hem de yarı yapılandırılmış verilerle çalışabilir. 4. Entegrasyon: - Spark, diğer Spark bileşenleriyle ve dış sistemlerle (örneğin, Apache Kafka, Cassandra) daha iyi entegre olur. - SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle gibi yaygın DBMS'lerle uyumludur.