Veritabanında bütünlüğü kısıtlarla garanti altına alın
İlişkisel veritabanında anahtar, referans ve etki alanı kısıtlarıyla veri bütünlüğünü kaynağında güvence altına almayı öğreten eğitim.
İlişkisel veritabanı bütünlük kısıtları ve tasarımı üzerine uygulamalı program
Bu eğitim, ilişkisel veritabanlarında veri bütünlüğünü kısıtlar aracılığıyla güvence altına alma becerisi kazandırır. Varlık bütünlüğü (PRIMARY KEY), referans bütünlüğü (FOREIGN KEY, ON DELETE/UPDATE CASCADE/RESTRICT/SET NULL), etki alanı bütünlüğü (CHECK, NOT NULL, DEFAULT, DOMAIN) ve tekillik (UNIQUE) ele alınır. Kısıt adlandırma, ertelemeli (deferrable) kısıtlar, trigger ile karmaşık kurallar, normalizasyon ve bütünlük ilişkisi, kısıt ihlali hatalarının yönetimi işlenir. Katılımcı; gerçek bir şema üzerinde bütünlük kurallarını tasarlar ve uygular.
2 Gün. Her gün dört modül; anahtar ve referans bütünlüğü, etki alanı kısıtları ve ileri kurallar üzerine uygulama.
Orta Seviye — ilişkisel veri bütünlüğü, kısıtlar (constraint), referans bütünlüğü ve bütünlük kuralları tasarımı
PostgreSQL üzerinde gerçek bir şema kurularak kısıtların tanımı ve ihlal senaryoları uygulamalı denenir.
Bütünlüğü uygulama koduna bırakmadan veritabanı düzeyinde garanti edersiniz.
Referans bütünlüğüyle yetim kayıt ve kopuk ilişkileri önlersiniz.
Kısıtları normalizasyonla birleştirerek sağlam bir veri modeli kurarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
CREATE TABLE ve DML komutlarına aşinalık gerekir.
Tablo, sütun ve ilişki kavramlarını bilmek önerilir.
PostgreSQL veya benzeri bir RDBMS erişimi gerekir.
psql veya bir SQL istemcisi kullanabilmek faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Uygun birincil anahtar seçip tanımlayabilirsiniz.
FOREIGN KEY ile tutarlı ilişkiler kurabilirsiniz.
CASCADE/RESTRICT/SET NULL eylemlerini doğru seçebilirsiniz.
CHECK, NOT NULL ve DEFAULT ile değer bütünlüğü sağlayabilirsiniz.
UNIQUE ve kısmi indeksle tekilliği güvence altına alabilirsiniz.
Trigger ve EXCLUSION ile karmaşık kurallar uygulayabilirsiniz.
Kısıtları ekleyip doğrulayarak yönetebilirsiniz.
Kısıt ihlali hatalarını yorumlayıp ele alabilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
R'da dplyr join türleri, bind/set işlemleri ve ggplot2 gramer katmanlarıyla veri birleştirme ve görselleştirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da readr, readxl, DBI ve RDS/Parquet ile CSV, Excel ve veritabanından veri okuyup yazmayı, tip ve kodlama sorunlarını çözmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
R'da dplyr ile select, filter, arrange ve group_by/summarise fiillerini pipe akışında kullanarak veriyi sorgulamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da mutate, case_when, across ve tidyr pivot_longer/wider ile veriyi dönüştürüp tidy hale getirmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Yıldız şema, granülerite, conformed boyutlar, ilişki yönü ve ölçü tasarımıyla performanslı iş zekâsı veri modelleri kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →