Java'dan veritabanını verimli ve güvenli sorgula
Java JDBC ile ResultSet gezinme, PreparedStatement, batch güncelleme, üretilen anahtarlar ve transaction denetimini uygulamalı öğreten orta seviye veri erişim eğitimi.
JDBC ResultSet, PreparedStatement, batch işlemler ve transaction yönetimi
Bu orta seviye eğitim, Java uygulamalarında JDBC ile veritabanı erişimini derinlemesine ele alır. Katılımcılar Connection kurulumu ve DriverManager/DataSource, Statement ile PreparedStatement farkı, ResultSet türleri (forward-only, scrollable, updatable), satır gezinme ve veri okuma, NULL yönetimi ve tip eşleme konularını öğrenir. Ardından batch güncelleme (addBatch/executeBatch), performans için batch boyutu, otomatik üretilen anahtarların alınması, transaction denetimi (commit/rollback, savepoint), bağlantı havuzu ve kaynak sızıntısını önleyen try-with-resources deseni uygulamalı işlenir.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar ResultSet yönetiminden batch ve transaction denetimine ilerler.
Orta Seviye — Java JDBC ile veritabanı erişiminde ResultSet yönetimi, toplu (batch) sorgular, PreparedStatement ve transaction denetiminin ele alınması.
Katılımcılar örnek bir veritabanına karşı JDBC kodu yazıp ResultSet, batch ve transaction senaryolarını uygulayarak öğrenir.
Batch güncellemelerle yüzlerce sorguyu tek turda çalıştırıp hızlandırırsınız.
PreparedStatement ile SQL enjeksiyonunu önleyip güvenli sorgu yazarsınız.
Transaction denetimiyle veriyi tutarlı ve atomik biçimde güncellersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel Java (sınıf, istisna, koleksiyon) bilgisi beklenir.
SELECT, INSERT, UPDATE ve DELETE bilgisi gereklidir.
JDK, bir IDE ve erişilebilir bir veritabanı (MySQL/PostgreSQL) gereklidir.
Kullanılacak veritabanının JDBC sürücüsü önerilir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
DriverManager ve DataSource ile JDBC bağlantısını doğru kurarsınız.
Parametreli sorgularla SQL enjeksiyonunu önlersiniz.
Forward-only, scrollable ve updatable ResultSet'leri yönetirsiniz.
Tip eşleme ve NULL kontrolüyle veriyi güvenle okursunuz.
addBatch/executeBatch ile toplu işlemleri hızlandırırsınız.
Üretilen anahtarları alıp ilişkili kayıtlara bağlarsınız.
commit, rollback ve savepoint ile tutarlılığı sağlarsınız.
try-with-resources ile bağlantı sızıntısını önlersiniz.
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.
Veri analitiği için SQL, Python ve R ortamları, Jupyter ve RMarkdown not defterleri, paket yönetimi ve Git ile üretilebilir iş akışlarını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →Betimleyici, tanısal, kestirimci ve kuralcı analitik ile trend, segmentasyon, korelasyon ve regresyon tekniklerini doğru seçmeyi ve yorumlamayı öğrenin.
Detayları Gör →Veri analitiği araçlarını karşılaştırmalı öğrenin: Excel pivot, SQL, Python/R ve Power BI, Tableau, Qlik ile işe uygun araç seçimi ve uygulaması.
Detayları Gör →Veri kaynakları, veri ambarı, veri gölü, lakehouse, ETL/ELT ve bulut analitik altyapısını; şema tasarımı ve veri yönetişimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →Ortalama, medyan, standart sapma, çeyreklik, çarpıklık ve korelasyon ile tanımlayıcı istatistik yöntemlerini doğru hesaplamayı ve yorumlamayı öğrenin.
Detayları Gör →