İlişkisel Veritabanı Tasarımı ve Veri Modelleme

Yeni bir projeye başlamak için verileri güvenilir bir şekilde depolamanın nasıl yapılacağını anlamak gerekiyor. Veri modellemede güçlü bir temel olmadan, veritabanınız kaçınılmaz olarak tutarsızlık ve karmaşıklıktan muzdarip olacaktır. İlişkili veri modelini iyi bir şekilde öğrenerek, gerçek dünya iş gereksinimlerini kesin, verimli veritabanı şemalarına çevirmek için gerekli teorik bilgiyi elde edeceksiniz.Kavramsal varlıkları tanımlamaktan tamamen normalleştirilmiş mantıksal modelleri uygulamaya kadar tüm süreci öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: * Alanlar, tupler, özellikler ve ilişkiler de dahil olmak üzere İlişkili Veri Modeli (RDM) temel kavramlarını anlamak. * Varlık-İlişki (ER) ilkelerini kullanarak gerçek dünya gereksinimlerini kavramsal modellere çevirme. * Gereksizliği ortadan kaldırmak ve veri bütünlüğünü sağlamak için normalizasyon teknikleri (1NF, 2NF, ve BCNF) uygulayın. * İlkel anahtar, yabancı anahtarlar, benzersiz kısıtlamalar ve kontrol kısıtlamaları da dahil olmak üzere temel bütünlük kısıtlamaları yapılandır. * Kavramsal bir modeli sağlam mantıksal ilişkisel bir şemaya dönüştürmek için gerekli adımları öğrenmek. Kurs temel terminoloji ve tanımlarla başlar, kavramsal modelleme teknikleri ile ilerler ve yazılı egzersizler yoluyla normalizasyon ve şema rafinesinin pratik uygulamasıyla sonuçlanır. Bu ders, veritabanı tasarımında sağlam bir teorik zemine ihtiyaç duyan mutlak yeni başlayanlar - geliştiriciler, analistler veya öğrenciler - için tasarlanmıştır. SQL veya veritabanın önceden bilinmesi gerekmez. Okumaya bugün başlayın ve yüksek kaliteli, güvenilir veritabanı sistemleri tasarlamak için gerekli becerileri geliştirin.