QUERYING WITH JOINS EĞİTİMİ

Tabloları JOIN ile birleştirip bütün resmi görün

INNER, LEFT, RIGHT, FULL ve SELF JOIN ile çok tablolu sorgular, set operatörleri ve birleştirme performansını öğrenin.

INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS ve SELF JOIN ile çok tablolu sorgular; UNION/INTERSECT/EXCEPT set operatörleri, EXISTS/IN alt sorgu seçimi ve join performansını örnek veritabanında uygulamalı öğreten eğitim.

2 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Çok tablolu sorgular için JOIN ve set işlemleri

Bu eğitim, ilişkisel veritabanlarında birden çok tabloyu birleştirmeyi JOIN türleri üzerinden uygulamalı öğretir. INNER JOIN ile eşleşen satırlar, LEFT/RIGHT OUTER JOIN ile eşleşmeyenleri koruma, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN ve SELF JOIN işlenir. ON ve USING koşulları, çok tablolu zincir join'ler, join üzerinde filtreleme (ON vs WHERE farkı), NULL üretimi ve tespiti ele alınır. UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT set operatörleri ve join yerine alt sorgu/EXISTS karşılaştırması gösterilir. Join performansı, kartezyen çarpım riski ve indeks etkisi tartışılır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; ilişkili tabloları birleştiren canlı sorgu çalışmaları.

Seviye

Temel Seviye — SQL JOIN türlerini (INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, SELF), birden çok tablo birleştirmeyi ve set operatörlerini kapsar.

Öğrenme Metodu

Müşteri-sipariş-ürün gibi ilişkili tablolarda join senaryoları yazarak ve sonuç kümelerini karşılaştırarak ilerlenir.

Neden Bu Eğitim?

🔗İlişkili Veri

Normalize tabloları JOIN ile birleştirerek tam bir iş görünümü elde edersiniz.

🧩Doğru JOIN

INNER ve OUTER join farkını kavrayıp eksik satır sorunlarını önlersiniz.

⚡Performans

Kartezyen çarpımdan kaçınıp indekslerle join'leri hızlandırırsınız.

Anahtar Konular

sql join eğitimiinner joinleft joinouter joinself joinunion intersect exceptçok tablolu sorgujoin performansı
“Tek tablo bir parça; JOIN bütün hikâyeyi anlatır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Temel SELECT

SELECT, WHERE ve ORDER BY ile basit sorgu yazabilmek gerekir.

2
Anahtar Kavramı

Birincil anahtar ve yabancı anahtar ilişkisine aşinalık faydalıdır.

3
Lab Ortamı

İlişkili tabloları olan örnek bir veritabanına erişim gerekir.

4
SQL İstemcisi

pgAdmin, DBeaver veya benzeri bir sorgu aracı kurulu olmalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı farklı JOIN türlerini ayırt eder ve iki tabloyu doğru koşulla birleştirebilir.
Modül 1
JOIN Temeli
  • Birleştirme mantığı ve eşleştirme koşulu
  • ON ile açık join koşulu
  • USING ile ortak kolon birleştirme
  • Tablo takma adları (alias) ile okunurluk
  • Kalifiye kolon adı (tablo.kolon)
  • Join sonucu satır sayısının değişmesi
Modül 2
INNER JOIN
  • Yalnızca eşleşen satırları döndürme
  • Çok koşullu eşleştirme (AND ile)
  • Eşitlik dışı (non-equi) join
  • Üç ve daha fazla tabloyu zincirleme
  • Join üzerinde ek filtre
  • Eşleşmeyen kayıtların kaybolması
Modül 3
OUTER JOIN
  • LEFT JOIN ile sol tabloyu koruma
  • RIGHT JOIN davranışı
  • FULL OUTER JOIN ile her iki tarafı koruma
  • Eşleşmeyende NULL üretimi
  • Eksik kayıtları bulma (IS NULL filtresi)
  • Anti-join deseni
Modül 4
CROSS ve SELF
  • CROSS JOIN ve kartezyen çarpım
  • Kombinasyon üretmede CROSS kullanımı
  • SELF JOIN ile aynı tabloyu birleştirme
  • Hiyerarşi (yönetici-çalışan) sorgusu
  • Çift takma adla self join
  • Yanlışlıkla kartezyen oluşmasını önleme
Günün hedefiKatılımcı set operatörlerini kullanabilir ve join ile alt sorgu arasında bilinçli seçim yapabilir.
Modül 1
Set Operatörleri
  • UNION ile birleştirme ve tekilleştirme
  • UNION ALL ile tüm satırları koruma
  • INTERSECT ile ortak satırlar
  • EXCEPT / MINUS ile fark
  • Kolon sayısı ve tip uyumu kuralı
  • ORDER BY'ın set sonucuna uygulanması
Modül 2
Join vs Alt Sorgu
  • IN ve NOT IN ile alt sorgu
  • EXISTS ve NOT EXISTS deseni
  • Correlated (ilişkili) alt sorgu
  • Join ile alt sorgunun eşdeğerliği
  • NULL'ın NOT IN üzerindeki tuzağı
  • Okunurluk ve bakım açısından seçim
Modül 3
Toplulaştırmalı Join
  • Join sonrası GROUP BY
  • Çift sayım (fan-out) sorununu önleme
  • Alt sorguda önce toplulaştırma
  • LEFT JOIN ile sıfır değerli grupları koruma
  • COALESCE ile NULL toplamları düzeltme
  • Grup bazlı metriklerin doğrulanması
Modül 4
Performans
  • Join kolonlarında indeks önemi
  • Kartezyen çarpım ve patlama riski
  • EXPLAIN ile join planı okuma
  • Nested loop / hash / merge join sezgisi
  • Gereksiz tabloları join'den çıkarma
  • Filtreyi erken uygulama (predicate)

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
JOIN Türleri

INNER ve OUTER join'leri doğru senaryoda seçebilirsiniz.

✅
Çok Tablo

Üç ve daha fazla tabloyu zincirleyerek birleştirebilirsiniz.

✅
Eksik Kayıt

LEFT JOIN + IS NULL ile eşleşmeyen kayıtları bulabilirsiniz.

✅
Self Join

Hiyerarşik verileri SELF JOIN ile sorgulayabilirsiniz.

✅
Set İşlemleri

UNION, INTERSECT ve EXCEPT'i doğru kullanabilirsiniz.

✅
Alt Sorgu

EXISTS ve IN ile join arasında bilinçli seçim yapabilirsiniz.

✅
Doğru Sayım

Fan-out kaynaklı çift sayımları fark edip düzeltebilirsiniz.

✅
Performans

Kartezyen çarpımdan kaçınıp indekslerle join'i hızlandırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Temel SELECT bilen ve çok tablolu sorgu yazmak isteyen analistler
  • raporcular
  • yazılım geliştiriciler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Temel SELECT bilen ve çok tablolu sorgu yazmak isteyen analistler, raporcular ve geliştiriciler için uygundur.
INNER ile LEFT JOIN farkı öğretiliyor mu?
Evet; eşleşen ve eşleşmeyen satırların davranışı örneklerle gösterilir.
Set operatörleri de var mı?
UNION, UNION ALL, INTERSECT ve EXCEPT/MINUS operatörleri işlenir.
Performans konusuna giriliyor mu?
Evet; kartezyen çarpım riski, indeks etkisi ve EXPLAIN ile join planı okuma ele alınır.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Querying with Joins Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikIBP700 - Time Series Based Supply Planning Optimizer Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

IBP700 - Time Series Based Supply Planning Optimizer Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SAP IBP zaman serisi tabanlı tedarik planlaması ve Supply Optimizer ile maliyet, kapasite kısıtları, senaryo ve sonuç analizini uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikIllustrating reports in Project Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Illustrating reports in Project Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Microsoft Project'te yerleşik ve özel raporlar, grafikler, Timeline, Gantt kritik yol ve Visual Reports ile Excel/Visio aktarımını uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikImplement a Lakehouse with Microsoft Fabric (DP-601T00) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Implement a Lakehouse with Microsoft Fabric (DP-601T00) Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Microsoft Fabric'te Lakehouse: OneLake, kısayol, Dataflow Gen2, Spark notebook, Delta tabloları, medallion mimarisi ve DirectLake Power BI raporlamayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikImplement Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Implement Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600) Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Microsoft Fabric DP-600: Lakehouse/Warehouse, boyutsal modelleme, semantic model, DAX, DirectLake, RLS güvenlik ve CI/CD ile uçtan uca analitik çözümü öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikImplement analytics solutions using Microsoft Fabric (DP-600T00) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Implement analytics solutions using Microsoft Fabric (DP-600T00) Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

DP-600T00 resmi kurs modül yapısıyla Fabric: Lakehouse/Warehouse, semantic model, DAX, DirectLake, güvenlik, CI/CD laboratuvarları ve DP-600 sınav hazırlığı.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn