Oracle SQL İleri Seviye Sorgulama Eğitimi

Eğitim Hakkında

Oracle SQL'in analitik ve ileri sorgulama özelliklerini derinlemesine öğreten eğitim

Oracle SQL İleri Seviye Sorgulama Eğitimi, temel SQL bilenleri analitik raporlama sorgularında ustalaştırır. Katılımcılar OVER, PARTITION BY ve windowing ile pencere fonksiyonlarını, RANK, ROW_NUMBER, LAG ve LEAD'i öğrenir. CONNECT BY ile hiyerarşik sorgular, PIVOT, ROLLUP, CUBE ve GROUPING SETS ile çok boyutlu özetleme işlenir. Recursive WITH, REGEXP desen eşleştirme, MATCH_RECOGNIZE ile satır deseni ve JSON_TABLE ile yarı yapılandırılmış veri sorgulama ele alınır.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün analitik fonksiyonlar, ikinci gün hiyerarşik sorgular, pivot ve gruplama uzantıları, üçüncü gün regexp, MATCH_RECOGNIZE ve JSON işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Analitik fonksiyonlar, hiyerarşik sorgular, PIVOT, MATCH_RECOGNIZE ve JSON ile ileri sorgulama işlenir

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek raporlama senaryoları üzerinde, analitik sorgular adım adım kurularak ve sonuçlar yorumlanarak uygulamalı işlenir.

Neden Bu Eğitim?

📈Analitik ustalık

Pencere fonksiyonlarıyla sıralama, kümülatif toplam ve kayan ortalama hesaplar, raporu tek sorguda çözersiniz.

🌳Karmaşık yapılar

Hiyerarşik ve recursive sorgularla ağaç yapılarını, PIVOT ile çok boyutlu özetleri kolayca üretirsiniz.

🧬Modern SQL

MATCH_RECOGNIZE ve JSON fonksiyonlarıyla desen tespiti ve yarı yapılandırılmış veriyi SQL içinde işlersiniz.

Anahtar Konular

oracle ileri sql eğitimianalitik fonksiyonlar oraclepencere fonksiyonları sqloracle pivot eğitimiconnect by hiyerarşik sorgumatch_recognizeoracle json sorgulamasql rollup cubeileri sql sorgulama kursuoracle analitik sql

“Analitik SQL, veriyi sadece getirmez; onun içindeki örüntüyü, eğilimi ve hiyerarşiyi tek sorguda anlaşılır bir hikâyeye dönüştürür.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Temel SQL

SELECT, JOIN, GROUP BY ve alt sorgu yazabilmek ileri analitik konuları takip etmek için gereklidir.

2

Aggregate deneyimi

COUNT, SUM ve AVG gibi toplama fonksiyonlarına aşinalık pencere fonksiyonlarını kavramayı kolaylaştırır.

3

Oracle istemcisi

SQL Developer veya SQL*Plus ile sorgu çalıştırabilmek analitik örnekleri denemeyi sağlar.

4

Örnek veri seti

Satış veya işlem içeren örnek bir veri setine erişim analitik senaryoları uygulamayı kolaylaştırır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar pencere fonksiyonu kavramını kavrar, OVER ve PARTITION BY ile veriyi bölümler, sıralama ve kayan pencere hesaplamalarını analitik sorgularda uygular.

Modül 1

Pencere Fonksiyonu Temeli

Analitik fonksiyon ile aggregate fonksiyon arasındaki fark
OVER yan tümcesinin sorgu sonucunu nasıl koruduğu
PARTITION BY ile veriyi mantıksal bölümlere ayırma
ORDER BY ile pencere içi sıralamanın tanımlanması
Windowing: ROWS ve RANGE ile pencere sınırının belirlenmesi
Analitik fonksiyonun sorgu yürütme sırasındaki yeri

Modül 2

Sıralama Fonksiyonları

ROW_NUMBER ile her satıra benzersiz sıra numarası
RANK ile eşit değerlerde boşluklu sıralama
DENSE_RANK ile boşluksuz yoğun sıralama
NTILE ile satırların eşit gruplara bölünmesi
Partition başına ilk N kaydın (top-N) getirilmesi
PERCENT_RANK ve CUME_DIST ile yüzdelik konum

Modül 3

Kayan Pencere ve Toplama

SUM OVER ile kümülatif (running total) toplam hesaplama
AVG OVER ile kayan (moving) ortalama üretme
ROWS BETWEEN ile belirli satır aralığında toplama
RANGE BETWEEN ile değer aralığında pencere tanımı
Partition içinde çalışan min ve max hesaplaması
RATIO_TO_REPORT ile satırın toplam içindeki payı

Modül 4

Satır Karşılaştırma

LAG ile önceki satır değerine erişim
LEAD ile sonraki satır değerine erişim
Dönemsel değişim ve büyüme oranı hesaplama
FIRST_VALUE ve LAST_VALUE ile pencere uç değerleri
NTH_VALUE ile penceredeki n'inci değerin alınması
LISTAGG ile grup içindeki değerlerin metne birleştirilmesi

Günün hedefiKatılımcılar CONNECT BY ile ağaç yapılarını sorgular, PIVOT ve UNPIVOT ile satır-sütun dönüşümü yapar, ROLLUP ve CUBE ile çok boyutlu özetler üretir.

Modül 1

Hiyerarşik Sorgular

START WITH ve CONNECT BY ile ağaç yapısının gezilmesi
LEVEL ile hiyerarşi derinliğinin belirlenmesi
PRIOR operatörüyle üst-alt ilişki yönünün tanımı
SYS_CONNECT_BY_PATH ile kök-yaprak yolunun üretimi
CONNECT_BY_ROOT ile kök değerin her satıra taşınması
CONNECT_BY_ISLEAF ile yaprak düğümlerin tespiti

Modül 2

Pivot ve Unpivot

PIVOT ile satır değerlerinin sütunlara dönüştürülmesi
Pivot içinde aggregate fonksiyon ve IN listesi kullanımı
Birden çok ölçü ve sütun takma adıyla pivot
UNPIVOT ile sütunların tekrar satıra dönüştürülmesi
Dinamik sütun ihtiyacında XML ve alternatif yaklaşımlar
Pivot sonuçlarında NULL ve eksik değer yönetimi

Modül 3

Gruplama Uzantıları

ROLLUP ile hiyerarşik ara ve genel toplamların üretimi
CUBE ile tüm boyut kombinasyonlarının özetlenmesi
GROUPING SETS ile istenen özet seviyelerinin seçimi
GROUPING fonksiyonuyla ara toplam satırlarının ayrımı
GROUPING_ID ile özet seviyelerinin kodlanması
Raporlarda alt toplam ve genel toplamın tek sorguda üretimi

Modül 4

Recursive WITH Sorguları

Recursive WITH yan tümcesinin anchor ve döngü kısmı
CONNECT BY yerine recursive CTE ile hiyerarşi gezme
Recursive sorguda sonsuz döngüyü önleyen koşullar
Sayı ve tarih serisi üretiminde recursive kullanımı
SEARCH ve CYCLE yan tümceleriyle sıralama ve döngü kontrolü
Recursive ve hiyerarşik yaklaşımların karşılaştırılması

Günün hedefiKatılımcılar REGEXP fonksiyonlarıyla desen eşleştirir, MATCH_RECOGNIZE ile satır örüntülerini tanır ve JSON fonksiyonlarıyla yarı yapılandırılmış veriyi sorgular.

Modül 1

Regular Expression

REGEXP_LIKE ile desen tabanlı satır filtreleme
REGEXP_SUBSTR ile metinden desen parçası çıkarma
REGEXP_REPLACE ile desen tabanlı metin değiştirme
REGEXP_INSTR ile desenin konumunun bulunması
Karakter sınıfları, nicelik ve gruplama sözdizimi
E-posta ve telefon gibi biçimlerin doğrulanması

Modül 2

MATCH_RECOGNIZE Örüntü

MATCH_RECOGNIZE ile satır dizilerinde örüntü tanıma
PATTERN ve DEFINE ile durum ve geçişlerin tanımı
PARTITION BY ve ORDER BY ile örüntü kapsamı
MEASURES ile eşleşmeden ölçüt değerlerinin üretimi
Ardışık fiyat artışı gibi trendlerin tespiti
Oturum ve olay dizisi analizinde kullanım senaryoları

Modül 3

JSON ile Sorgulama

JSON_VALUE ile JSON belgesinden skaler değer çıkarma
JSON_QUERY ile JSON parça ve dizilerin alınması
JSON_TABLE ile JSON verisinin ilişkisel satıra açılması
JSON path ifadeleriyle iç içe yapıya erişim
IS JSON kısıtıyla sütunda geçerli JSON zorlanması
JSON_OBJECT ve JSON_ARRAYAGG ile JSON üretimi

Modül 4

Çözümleme ve Performans

WITH ile ara sonuçların okunur biçimde bölünmesi
Materialize ipucuyla tekrarlı alt sorgunun saklanması
RESULT_CACHE ile sık çalışan sorgu sonucunun önbelleği
Analitik sorgularda sıralama maliyetinin yönetimi
Pencere fonksiyonu ve join sırasının plana etkisi
Karmaşık sorgularda okunabilirlik ve performans dengesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Pencere fonksiyonları

OVER, PARTITION BY ve windowing ile veriyi bölümler, satır bağlamını koruyarak analitik hesap yaparsınız.

✅

Sıralama analizi

RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER ve NTILE ile top-N ve yüzdelik sıralama sorgularını kolayca yazarsınız.

✅

Dönemsel hesap

LAG, LEAD ve kümülatif toplamlarla büyüme oranı ve kayan ortalama gibi dönemsel ölçümleri üretirsiniz.

✅

Hiyerarşik sorgu

CONNECT BY ve recursive WITH ile ağaç yapılarını gezer, yol ve seviye bilgisini sorguda üretirsiniz.

✅

Çok boyutlu özet

PIVOT, ROLLUP, CUBE ve GROUPING SETS ile ara toplamlı çapraz raporları tek sorguda oluşturursunuz.

✅

Desen eşleştirme

REGEXP fonksiyonları ve MATCH_RECOGNIZE ile metin desenlerini ve satır örüntülerini tanır ve çıkarırsınız.

✅

JSON işleme

JSON_VALUE, JSON_QUERY ve JSON_TABLE ile yarı yapılandırılmış veriyi SQL içinde sorgular ve açarsınız.

✅

Sorgu verimliliği

WITH, materialize ve result cache teknikleriyle karmaşık sorguları hem okunur hem verimli yazarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Karmaşık raporlar hazırlayan SQL geliştiricileri
veri ambarı ve BI sorguları yazan analistler
finansal
operasyonel analiz yapan uzmanlar ve SQL bilgisini analitik seviyeye taşımak isteyen veritabanı profesyonelleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu ileri Oracle SQL eğitimi kimler için uygundur?

Karmaşık raporlar hazırlayan SQL geliştiricileri, veri ambarı ve BI analistleri, finansal ve operasyonel analiz yapan uzmanlar için uygundur. Temel SQL'i bilen ve sorgulama becerisini analitik seviyeye taşımak isteyen herkese hitap eder.

Eğitim için hangi ön bilgi gerekir?

SELECT, JOIN, GROUP BY ve alt sorgu yazabilmek gereklidir. COUNT, SUM ve AVG gibi aggregate fonksiyonlara aşinalık pencere fonksiyonlarını kavramayı kolaylaştırır. Konular temel SQL'in üzerine analitik düzeyde inşa edilir.

Analitik ve aggregate fonksiyon arasındaki fark nedir?

Aggregate fonksiyon satırları gruplayıp azaltırken analitik (pencere) fonksiyon satır sayısını korur ve her satır için bir pencere üzerinde hesap yapar. Eğitimde OVER, PARTITION BY ve windowing ile bu farkı uygulamalı kavrarsınız.

MATCH_RECOGNIZE ve JSON gerçekten işleniyor mu?

Evet. MATCH_RECOGNIZE ile ardışık fiyat artışı veya oturum dizisi gibi satır örüntülerini tanırsınız; JSON_VALUE, JSON_QUERY ve JSON_TABLE ile JSON belgelerini ilişkisel satıra açarak sorgularsınız. Her ikisi de gerçek senaryolarla uygulanır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika eğitime katılımı ve değerlendirmedeki başarıyı belgeler. Oracle'ın resmi sınavına girmek isteyenler için sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.

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