Relational Database Concepts Eğitimi

Eğitim Hakkında

İlişkisel modelin kuramından ER modelleme, normalizasyon ve bütünlüğe sağlam veri temeli

Relational Database Concepts Eğitimi, ilişkisel veritabanlarının altında yatan kuramsal ve tasarımsal temelleri öğretir. Katılımcılar ilişkisel modeli, tablo-satır-sütun yapısını, anahtar türlerini ve ilişkileri kavrar. Varlık-ilişki (ER) modelleme, fonksiyonel bağımlılık ve normalizasyon adımları işlenir. Bütünlük kısıtları, ilişkisel cebir ve temel SQL ile kavramların pratiğe dökülmesi ele alınır. Eğitim ürüne değil, her ilişkisel veritabanında geçerli kavramlara odaklanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; ilişkisel model ve anahtarlardan ER modelleme ve normalizasyona, oradan bütünlük, ilişkisel cebir ve temel SQL'e ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — ilişkisel model, anahtarlar, normalizasyon, ER modelleme ve bütünlük kavramları

Öğrenme Metodu

Her kavram örnek bir veri modeli üzerinde ER diyagramı, normalizasyon adımı ve SQL karşılığıyla uygulamalı pekiştirilir.

Neden Bu Eğitim?

🧱Sağlam temel

İlişkisel modeli kuramından kavrar, ileri konulara ezberle değil nedenini anlayarak güçlü bir temelle geçersiniz.

📐Doğru tasarım

ER modelleme ve normalizasyonla veri tekrarını ve anomalileri önler, bakımı kolay ve tutarlı şemalar tasarlarsınız.

🔗Ürün bağımsız bilgi

Belirli bir motora bağlı kalmadan, her ilişkisel veritabanında geçerli kavramları öğrenir ve kolayca uyarlarsınız.

Anahtar Konular

ilişkisel veritabanı eğitimiveritabanı tasarımı eğitiminormalizasyon eğitimier modelleme eğitimiveritabanı kavramları kursuilişkisel model eğitimiveri modelleme eğitimibirincil anahtar yabancı anahtarveritabanı temelleri eğitimi

“İyi bir veritabanı sorgudan önce tasarımda kazanılır; ilişkisel modeli anlayan, veriyi değil karmaşayı normalize eder.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Bilgisayar okuryazarlığı

Temel bilgisayar ve dosya kullanımı ile mantıksal düşünme becerisi yeterlidir.

2

Veri farkındalığı

Tablo veya elektronik çizelgeyle veri tutma deneyimi kavramları hızlandırır.

3

SQL ön bilgisi

SQL gerekmez; temel SQL aşinalığı örnekleri takip etmeyi kolaylaştırır.

4

Çalışma ortamı

Örnek şema denemek için kurulabilen herhangi bir ilişkisel veritabanı yeterlidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı ilişkisel modelin temel bileşenlerini, tablo-satır-sütun yapısını, anahtar türlerini ve tablolar arası ilişkilerin nasıl kurulduğunu kavrar.

Modül 1

İlişkisel Modelin Temelleri

Codd'un ilişkisel modelinin çıkış noktası
İlişki (relation), tablo, satır ve sütun kavramı
Nitelik (attribute) ve etki alanı (domain)
Tuple ve kümeler kuramıyla ilişkisi
Dosya tabanlı sisteme göre üstünlükleri
Veri bağımsızlığı (data independence) ilkesi

Modül 2

Anahtar Türleri ve Seçimi

Aday anahtar (candidate key) ve özellikleri
Birincil anahtar (primary key) seçimi
Yabancı anahtar (foreign key) ve ilişki kurma
Doğal (natural) ve vekil (surrogate) anahtar
Bileşik (composite) anahtarın kullanımı
Süper anahtar ve alternatif anahtar farkı

Modül 3

İlişkiler ve Kardinalite

Bire bir (1:1) ilişkinin kullanım senaryosu
Bire çok (1:N) ilişkinin modellenmesi
Çoka çok (M:N) ilişki ve ara tablo
Kardinalite ve zorunluluk (participation)
Kendine referans veren (self) ilişki
İlişkinin yabancı anahtarla fiziksel kurulumu

Modül 4

NULL ve Veri Değerleri

NULL'ın anlamı ve bilinmeyen değer sorunu
Üç değerli mantık (three-valued logic)
NULL'ın karşılaştırma ve toplamaya etkisi
Varsayılan (default) değerlerin rolü
Veri tipleri ve etki alanı kısıtı
NULL kullanımının tasarımdaki riskleri

Günün hedefiKatılımcı varlık-ilişki modeli kurar, fonksiyonel bağımlılıkları belirler ve normalizasyon adımlarıyla veri tekrarı ve anomalileri ortadan kaldırır.

Modül 1

Varlık-İlişki (ER) Modelleme

Varlık (entity) ve öznitelik belirleme
Güçlü ve zayıf (weak) varlık ayrımı
İlişki türleri ve derecelerinin gösterimi
ER diyagramı notasyonu (Chen, crow's foot)
ER modelinden tablo şemasına dönüşüm
Kavramsal, mantıksal ve fiziksel model ayrımı

Modül 2

Fonksiyonel Bağımlılıklar

Fonksiyonel bağımlılığın (FD) tanımı
Tam ve kısmi (partial) bağımlılık
Geçişli (transitive) bağımlılık kavramı
Bağımlılıklardan aday anahtar çıkarma
Armstrong aksiyomlarına temel giriş
Bağımlılıkların kapanışı (closure) mantığı

Modül 3

Normal Formlar (1NF-3NF)

Birinci normal form ve atomik değer
Kısmi bağımlılık ve ikinci normal form
Geçişli bağımlılık ve üçüncü normal form
Ekleme, silme ve güncelleme anomalileri
Normalizasyonun veri tekrarına etkisi
Her adımda tablo bölme (decomposition)

Modül 4

BCNF ve Denormalizasyon

Boyce-Codd normal formun gerekçesi
3NF ile BCNF arasındaki ince fark
Kayıpsız (lossless) ayrıştırma koşulu
Bağımlılık koruma (dependency preservation)
Denormalizasyonun performans amacı
Normalizasyon ile hız arasındaki denge

Günün hedefiKatılımcı bütünlük kısıtlarını uygular, ilişkisel cebirle sorgu mantığını çözümler ve kavramları temel SQL deyimlerine dökerek pratiğe aktarır.

Modül 1

Bütünlük Kısıtları

Varlık bütünlüğü (entity integrity) kuralı
Referans bütünlüğü (referential integrity)
Yabancı anahtarda cascade ve restrict davranışı
Etki alanı (domain) ve CHECK kısıtı
UNIQUE ve NOT NULL kısıtlarının rolü
Kısıtların veri kalitesine katkısı

Modül 2

İlişkisel Cebir İşlemleri

Seçme (selection) ve izdüşüm (projection)
Birleşim, kesişim ve fark işlemleri
Kartezyen çarpım ve join türevi
Theta, equi ve natural join ayrımı
Yeniden adlandırma (rename) işlemi
İlişkisel cebirin SQL ile karşılığı

Modül 3

Kavramların SQL'e Dökülmesi

CREATE TABLE ile şema ve kısıt tanımı
PRIMARY KEY ve FOREIGN KEY bildirimi
SELECT, WHERE ve projeksiyonun karşılığı
JOIN ile ilişkisel bağların sorgulanması
GROUP BY ile gruplama ve toplama
View ile mantıksal veri sunumu

Modül 4

Şema Tasarımı Uygulaması

Gereksinimden varlık ve ilişki çıkarma
ER modelini tablolara dönüştürme
Normalizasyonu örnek şemada uygulama
Anahtar ve kısıtları doğru yerleştirme
Örnek sorgularla tasarımı doğrulama
Tasarım hatalarını tespit ve düzeltme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

İlişkisel model hakimiyeti

İlişkisel modelin kuramını, tablo yapısını ve veri bağımsızlığı ilkesini kavrar, kavramların nedenini açıklayabilirsiniz.

✅

Anahtar tasarımı

Aday, birincil, yabancı ve vekil anahtarları doğru seçer, tablolar arası ilişkileri sağlam biçimde kurarsınız.

✅

ER modelleme

Gereksinimlerden varlık-ilişki modeli çıkarır, ER diyagramını doğru notasyonla çizer ve tablo şemasına dönüştürürsünüz.

✅

Normalizasyon

Fonksiyonel bağımlılıkları belirler, 1NF'den BCNF'e normalizasyon uygular ve veri anomalilerini ortadan kaldırırsınız.

✅

Veri bütünlüğü

Varlık, referans ve etki alanı bütünlüğü kısıtlarını uygular, veri kalitesini şema düzeyinde güvence altına alırsınız.

✅

İlişkisel cebir

Seçme, izdüşüm ve join işlemleriyle sorgu mantığını çözümler, ilişkisel cebiri SQL karşılıklarıyla ilişkilendirirsiniz.

✅

SQL'e geçiş

Kavramları CREATE TABLE, JOIN ve kısıt tanımlarıyla SQL'e döker, tasarımınızı çalışan bir şemaya dönüştürürsünüz.

✅

Tasarım değerlendirme

Var olan bir şemayı anahtar, ilişki ve normalizasyon açısından değerlendirir, tasarım hatalarını tespit edip düzeltirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Veritabanı tasarımına sağlam temelle başlamak isteyen yazılım geliştiriciler
veri analistleri
öğrenci
yeni mezunlar ile kavramsal eksiğini kapatmak isteyen BT profesyonelleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veritabanı tasarımına sağlam temelle başlamak isteyen yazılım geliştiriciler, veri analistleri, öğrenci ve yeni mezunlar ile kavramsal eksiğini kapatmak isteyen BT profesyonelleri için uygundur. Önceden SQL bilgisi gerekmez; temel bilgisayar okuryazarlığı yeterlidir.

Eğitim belirli bir veritabanı ürününe mi odaklıdır?

Hayır. Eğitim ilişkisel model, anahtarlar, normalizasyon ve bütünlük gibi her ilişkisel veritabanında geçerli kavramlara odaklanır. Örnekler temel SQL ile verilir ve kazanılan bilgi Oracle, PostgreSQL, SQL Server veya MySQL gibi herhangi bir motora kolayca uyarlanır.

Normalizasyon bu eğitimde nasıl işleniyor?

Fonksiyonel bağımlılıklardan başlayarak 1NF, 2NF, 3NF ve BCNF adım adım, örnek bir şema üzerinde uygulamalı işlenir. Ekleme, silme ve güncelleme anomalileri gösterilir, her normal formun hangi sorunu çözdüğü ve denormalizasyonun ne zaman tercih edildiği açıklanır.

Bu eğitim RDBMS eğitiminden nasıl farklıdır?

Bu program ilişkisel modelin kavramsal ve tasarımsal temeline, yani model, anahtar ve normalizasyona odaklanır. RDBMS eğitimi ise bu kavramları çalıştıran veritabanı yönetim sistemlerinin kurulumu, mimarisi, yönetimi ve güvenliği gibi operasyonel konuları ele alır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika ilişkisel model, ER modelleme, normalizasyon ve veri bütünlüğü konularını belgeler. Eğitim yüz yüze veya online verilebilir ve kurumun ihtiyaçlarına göre uyarlanır.

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