Veritabanları

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.

MySQL'de tabloları listelemek için `SHOW TABLES` komutu kullanılır. Bu komutun kullanımı şu şekildedir: 1. MySQL sunucularına `mysql -u username -p` komutuyla bağlanın ve şifreyi girin. 2. Ardından, çalışmak istediğiniz veritabanını `USE database_name;` komutuyla seçin. 3. Son olarak, mevcut veritabanındaki tüm tabloları görüntülemek için `SHOW TABLES;` komutunu çalıştırın.

SQL kullanarak stok takibi yapmak için aşağıdaki SQL sorguları ve işlemleri kullanılabilir: 1. Stok Listeleme: Stok tablosundaki tüm kayıtları listelemek için `SELECT FROM stok;` sorgusu kullanılır. 2. Belirli Kriterlere Göre Kayıt Listeleme: `WHERE` sorgusu ile belirli bir kurala uygun olan kayıtları listelemek mümkündür. Örneğin, `tur=’malzeme’` koşulu ile sadece "Malzeme" türündeki stokları listelemek için `SELECT FROM stok WHERE tur=’malzeme’;` sorgusu kullanılır. 3. Farklı Değerleri Listeleme: `Distinct` kelimesi ile tablo içindeki tekrarlanan değerler yerine farklı değerleri listelemek mümkündür. 4. Siparişe Göre Sıralama: `ORDER BY` ile kayıtları artan veya azalan şekilde sıralamak mümkündür. Örneğin, `ORDER BY stokkodu` ile stok koduna göre sıralama yapılır. 5. Kayıt Ekleme: `INSERT INTO` komutu ile stok tablosuna yeni bir kayıt eklenir. 6. Kayıt Güncelleme: `UPDATE` komutu ile stok tablosundaki kayıtlar güncellenebilir. 7. Kayıt Silme: `DELETE` komutu ile tablodan kayıtlar silinebilir. Ayrıca, stok takibi için stok yönetimi yazılımları ve otomatik sistemler kullanarak da daha verimli bir stok yönetimi sağlanabilir.

Redis ve veritabanı aynı şey değildir, ancak Redis bir tür veritabanıdır. Redis, Remote Dictionary Server'ın kısaltması olup, anahtar-değer veritabanı sunucusu olarak tanımlanır. Geleneksel veritabanları ise verileri disk veya SSD'lerde depolar ve yapılandırılmış sorgu dili (SQL) kullanır.

İndeks farklı alanlarda farklı anlamlara gelen bir terimdir: 1. Arama Motoru İndekslemesi: Arama motorlarının web sitelerini ve içeriklerini veri tabanlarına kaydetme sürecidir. 2. Kitap ve Dergi İndeksi: Bir kitabın veya derginin kişi, konu, yer adı vb. bakımından içindekileri yer numarasıyla belirten ve eserin arkasında yer alan alfabetik listedir. 3. Veritabanı İndeksi: Veritabanı yönetim sistemlerinde veri alma işlemlerini hızlandırmak için kullanılan bir veri yapısıdır.

SQL'deki en büyük veri tipi `bigint`'tir.

SQL bağımlılık analizi, aşağıdaki yöntemlerle yapılabilir: 1. SQL Server Management Studio (SSMS) kullanarak: - Nesne Gezgini'nde veritabanına bağlanın ve genişletin. - "Programlanabilirlik" altında "Saklı Yordamlar"ı genişletin, yordama sağ tıklayın ve "Bağımlılıkları Görüntüle" seçeneğini seçin. 2. Transact-SQL (T-SQL) kullanarak: - sys.dm_sql_referencing_entities veya sys.dm_sql_referenced_entities sistem işlevlerini kullanın. - Aşağıdaki örnekleri sorgu düzenleyicisine yapıştırın: - `sys.dm_sql_referencing_entities`: yordama bağlı nesneleri görüntülemek için. - `sys.sql_expression_dependencies`: yordamın bağımlı olduğu veya yordama bağlı olan nesneleri görüntülemek için. Ayrıca, sys.objects ve sys.depends sistem görünümleri de bağımlılık analizi için kullanılabilir.

SQL pivot kullanımı, verileri satırlardan sütunlara dönüştürmek için kullanılır. Temel syntax: ``` SELECT , , FROM (SELECT , , FROM ) AS SourceTable PIVOT (SUM() FOR IN ([, , ])) AS PivotTable; ``` Adımlar: 1. Sütun Seçimi: `, ,` ifadeleri, seçilecek sütunları belirtir. 2. Toplanacak Veri: `SUM()` gibi bir toplama işlevi, `SalesAmount` gibi toplanacak veriyi tanımlar. 3. Pivotlanacak Sütun: `Month` gibi pivotlanacak sütun belirtilir. 4. Yeni Sütun Değerleri: `[January], [February]` gibi yeni sütun değerleri tanımlanır. Örnek Kullanım: ``` SELECT Product, [January], [February] FROM (SELECT Product, Month, SalesAmount FROM Sales) AS SourceTable PIVOT (SUM(SalesAmount) FOR Month IN ([January], [February])) AS PivotTable; ``` Bu sorgu, aylık satış verilerini sütun formatında özetleyerek daha okunabilir hale getirir. Farklı SQL veritabanlarında pivot işlemleri için farklı yöntemler kullanılabilir; örneğin, MySQL ve PostgreSQL'de `GROUP BY`, `CASE` ve `AGGREGATE` işlevleri kullanılır.

SQL Server izleme yapmak için aşağıdaki yöntemler ve araçlar kullanılabilir: 1. SQL Server Profiler: SQL Server'a gelen komutları ve olayları yakalamak ve analiz etmek için kullanılır. 2. Activity Monitor (SQL Server Management Studio): Sunucu ve veritabanı üzerindeki aktif süreçleri, kaynak kullanımını ve son pahalı sorguları gerçek zamanlı olarak izler. 3. Extended Events: Özel olaylara (örneğin, sorgu yürütme, kilitlenmeler veya hatalar) ince ayarlı izleme sağlayan, daha az performans yükü olan bir olay işleme sistemidir. 4. Dynamic Management Views (DMVs) ve Functions (DMFs): Sunucu performansı, oturum etkinliği, sorgu performansı ve kaynak tahsisi gibi çeşitli metrikleri gerçek zamanlı ve tarihsel olarak izlemek için kullanılır. 5. Performance Monitor: İşletim sistemi ve SQL Server'ın kaynak kullanımını izlemek için Microsoft'un sunduğu bir araçtır. Ayrıca, üçüncü taraf izleme çözümleri de mevcuttur, örneğin SigNoz, SolarWinds Database Performance Analyzer gibi.

Redis ve Memcached arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Yapıları: Redis, daha geniş bir veri yapıları yelpazesi sunar; strings, hashes, lists, sets ve sorted sets gibi karmaşık veri türlerini desteklerken, Memcached sadece basit key-value depolama sağlar. 2. Performans ve Ölçeklenebilirlik: Memcached, yüksek performans ve dikey ölçeklenebilirlik sunar; daha fazla sunucu ekleyerek yatay ölçeklendirme yapabilir. 3. Kalıcılık: Memcached, verileri sadece RAM'de saklar ve kalıcılık sağlamaz; Redis ise RDB (Redis Database) ve AOF (Append-Only File) gibi yöntemlerle veri kalıcılığı sunar. 4. Ek Özellikler: Redis, transactions, pub/sub mesajlaşma, Lua scripting ve coğrafi dağıtım gibi daha gelişmiş özellikler sunar. Memcached ise bu tür özel işlemleri desteklemez. 5. Topluluk ve Destek: Redis, daha büyük bir topluluk, kapsamlı dokümantasyon ve resmi müşteri kütüphaneleri ile daha geniş bir ekosisteme sahiptir.

SQL 1044 hatası, MySQL'de "Access denied for user" (kullanıcı için erişim reddedildi) anlamına gelir. Bu hata, genellikle aşağıdaki nedenlerden kaynaklanır: 1. Yetersiz veritabanı ayrıcalıkları: Kullanıcı hesabının, belirtilen veritabanına erişmek için gerekli izinlere sahip olmaması. 2. Yanlış veritabanı adı: Veritabanı adının yanlış yazılmış olması veya mevcut bir veritabanı olmaması. 3. Kullanıcı hesabının olmaması: Kullanıcının MySQL sunucusunda mevcut olmaması. Bu hatayı çözmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kullanıcı ayrıcalıklarını kontrol edin: MySQL sunucusuna yönetici ayrıcalıklarıyla bağlanarak kullanıcı hesabının gerekli izinlere sahip olup olmadığını kontrol edin. 2. Gerekli ayrıcalıkları verin: Kullanıcıya gerekli izinleri vermek için `GRANT` komutunu kullanın ve değişiklikleri etkinleştirmek için `FLUSH PRIVILEGES` komutunu çalıştırın. 3. Veritabanı adını düzeltin: Veritabanı adının doğru yazıldığından emin olun. 4. Anonim kullanıcıları kontrol edin: MySQL kullanıcı tablosunda anonim kullanıcıların olup olmadığını kontrol edin ve varsa bunları silin.

Diğer indeksler çeşitli alanlarda farklı amaçlarla kullanılan indeks türlerini ifade eder. İşte bazı örnekler: 1. Veritabanı İndeksleri: İlişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde (RDBMS) kullanılır ve verilerin hızlı aranmasını sağlar. 2. Akademik Dergi İndeksleri: Bilimsel yayınların niteliğini ve etkisini belirlemek için kullanılır. 3. H-indeksi, i10-indeksi, g-indeksi: Araştırmacıların çalışmalarını değerlendirmek için kullanılan puanlama sistemleridir. 4. Borsa Endeksleri: Hisse senetleri, tahviller veya diğer finansal araçların performansını ölçmek için kullanılır.

MySQL ve Firebase arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Modeli: MySQL, ilişkisel (tabular) veri modeli kullanır ve verileri önceden tanımlanmış şemalarla tablolarda saklar. 2. Ölçeklenebilirlik: MySQL, dikey ölçeklendirme ile optimize edilmiştir. 3. Gerçek Zamanlı Güncellemeler: Firebase, gerçek zamanlı veri senkronizasyonu sunar ve WebSockets kullanarak verileri anında günceller. 4. İşlem Desteği: MySQL, ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) işlemleri için güçlü destek sunar. 5. Hosting ve Hizmetler: Firebase, entegre hosting, bulut depolama ve sunucu işlevleri sunar.

Select from tablo ismi sorgusunun doğrusu şu şekildedir: SELECT sütun1, sütun2 FROM tablo;.

Veri analisti ve veri tabanı uzmanı farklı rollere sahiptir. Veri analisti, verilerin toplanması, sınıflandırılması, analiz edilmesi ve raporlanması ile ilgilenir. Veri tabanı uzmanı ise, veritabanlarının tasarımı, uygulanması ve bakımı konusunda uzmanlaşmış bir profesyoneldir.

Normalizasyonun amacı, veri tabanında veri tekrarını, veri kaybını veya veri yetersizliğini önlemek ve en yüksek verimi elde etmektir. Diğer amaçlar ise: - Veri bütünlüğünün sağlanması: Gereksiz veri tekrarını önleyerek verilerdeki bozulmaları engellemek. - Uygulamadan bağımsızlık: Uygulama değişse bile veritabanının tutarlı olarak çalışması. - Performansın artırılması: Veri tekrarı en aza iner ve arama işlemleri daha hızlı olur.

Tarihin yapılandırılmış veri örnekleri şunlardır: 1. İlişkisel Veri Tabanı Tabloları: Müşteri bilgileri, ürün katalogları ve finansal kayıtlar gibi veriler, tarih formatında yapılandırılmış veri olarak saklanır. 2. Elektronik Tablolar: Excel dosyaları ve Google Sheets dokümanları, tarihlerin belirli sütunlarda organize edildiği yapılandırılmış veri örnekleridir. 3. Veri Ambarları: Kurumsal raporlama sistemlerindeki düzenlenmiş veri setleri, tarihlerin tutarlı bir şekilde saklandığı yapılandırılmış verilerdir. 4. Online İşlem İşleme (OLTP) Sistemleri: Banka işlemleri ve e-ticaret siparişleri gibi sistemler, tarihlerin önemli bir bileşen olduğu yapılandırılmış verileri kullanır. 5. JSON ve XML Dosyaları: API'lar aracılığıyla veri alışverişinde kullanılan yapılandırılmış veri formatları, tarihleri de içerir.

"Oracle yuvadan okunacak başka veri yok" ifadesi, veri dosyasının tanımlanamadığı veya kilitlenemediği anlamına gelir.

Plaka Tanıma Sistemi (PTS) verileri, veritabanlarına kaydedilir.

DML (Data Manipulation Language), veritabanı verilerini yönetmek için kullanılır. DML'nin kullanım alanları: - Veri ekleme: `INSERT` komutu ile tablolara yeni kayıtlar eklenir. - Veri güncelleme: `UPDATE` komutu ile mevcut kayıtlar güncellenir. - Veri silme: `DELETE` komutu ile tablodan kayıtlar silinir. - Veri sorgulama: `SELECT` komutu ile veritabanından kayıtlar çekilir. DML, SQL'in bir alt kümesidir ve ilişkisel veritabanları ile çalışırken yaygın olarak kullanılır.