SQL Server Veri Ambarı Eğitimi

Eğitim Hakkında

Fact ve dimension tablolarından SCD, columnstore, partition ve SSAS küplerine uzanan veri ambarı

SQL Server ile Veri Ambarı Uygulaması Eğitimi, operasyonel verinin analize uygun bir ambara dönüştürülmesini uygulamalı öğretir. Katılımcılar OLTP ile OLAP farkını, boyutsal modellemeyi ve Kimball yaklaşımını kavrar. Star ve snowflake şema tasarımı, fact ve dimension tabloları, grain seçimi ve yavaş değişen boyutlar (SCD) işlenir. Columnstore indeksler, tablo partition'ı ve SQL Server Analysis Services (SSAS) tabular/multidimensional modelleri, MDX ve DAX ile uygulanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; boyutsal modelleme ve şema tasarımından columnstore, partition, SSAS küpleri ve DAX/MDX sorgulamaya kadar uygulamalı ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — Star şema, boyutsal modelleme, columnstore ve SSAS ile veri ambarı tasarımı

Öğrenme Metodu

Her konu örnek bir satış veri ambarı üzerinde, canlı star şema tasarımı, columnstore ve SSAS modelleriyle adım adım uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

⭐Boyutsal modelleme

Star ve snowflake şemalarla fact ve dimension tablolarını doğru kurarak raporların anlaşılır ve hızlı olmasını sağlarsınız.

⚡Columnstore hızı

Columnstore indeksler ve partition ile milyonlarca satırlık analitik sorgularda çarpıcı performans kazanımı elde edersiniz.

📊SSAS ile analiz

SSAS tabular ve multidimensional modellerle çok boyutlu analizi kurarak iş kullanıcılarına esnek raporlama altyapısı sunarsınız.

Anahtar Konular

sql server veri ambarı eğitimiboyutsal modelleme eğitimistar şema eğitimissas eğitimicolumnstore indeks eğitimidata warehouse kursuslowly changing dimension eğitimidax eğitimisql server bi eğitimi

“İyi tasarlanmış bir veri ambarı sorulardan önce cevapları hazırlar; doğru grain ve star şema, raporun hızını da güvenini de belirler.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

T-SQL bilgisi

SELECT, JOIN, GROUP BY ve temel tablo tasarımına hakimiyet eğitimi kolaylaştırır.

2

İlişkisel model

Birincil/yabancı anahtar ve ilişkisel veritabanı kavramlarına aşinalık gereklidir.

3

Raporlama farkındalığı

Temel raporlama ve analiz ihtiyaçlarına dair farkındalık konuları anlamayı kolaylaştırır.

4

SQL Server ortamı

SSAS kurulabilen bir SQL Server ve Visual Studio/SSDT erişimi pratik için gereklidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı OLTP ile OLAP farkını kavrar, Kimball boyutsal modelleme yaklaşımını anlar, grain seçer ve star şema üzerinde fact ile dimension tablolarını tasarlar.

Modül 1

Veri Ambarı Temelleri

OLTP ile OLAP sistemleri arasındaki temel fark
Veri ambarı, data mart ve ODS kavramları
Kimball ile Inmon yaklaşımlarının karşılaştırması
Kaynak sistemlerden ambara veri akışının genel mimarisi
Staging alanı ve kalıcı ambar katmanları
Veri ambarı projesinin tipik yaşam döngüsü

Modül 2

Boyutsal Modelleme

Fact (olgu) ve dimension (boyut) tablosu kavramı
Grain (ayrıntı düzeyi) seçiminin önemi
Boyut nitelikleri ve hiyerarşilerin tasarımı
Ölçütlerin (measure) additive, semi-additive ayrımı
Degenerate dimension ve junk dimension kullanımı
Surrogate key ile business key ayrımı

Modül 3

Star ve Snowflake Şema

Star şema yapısı ve raporlamaya etkisi
Snowflake şemada boyutların normalize edilmesi
İki yaklaşımın performans ve bakım karşılaştırması
Conformed dimension ile ambarlar arası tutarlılık
Çok sayıda fact tablosunun ilişkilendirilmesi (bus matrix)
Factless fact tablolarının kullanım senaryoları

Modül 4

Fact ve Dimension Tasarımı

Transaction, periodic snapshot ve accumulating fact türleri
Date (tarih) boyutunun tasarımı ve doldurulması
Null ve bilinmeyen değerler için boyut satırları
Yabancı anahtar ilişkileri ve bütünlük
Dimension tablolarında denormalizasyon kararları
Fact tablosunda ölçüt granülasyonunun belirlenmesi

Günün hedefiKatılımcı ambar yükleme desenlerini uygular, yavaş değişen boyut türlerini yönetir, columnstore indeks ile tablo partition'ını analitik performans için yapılandırır.

Modül 1

Ambar Yükleme Desenleri

Tam (full) ve artımlı (incremental) yükleme stratejileri
Staging tablolarından ambara dönüşüm akışı
Surrogate key atama ve lookup süreci
Fact tablosu yüklemede boyut anahtarı eşleme
Hatalı ve eksik kayıtların ele alınması
Yükleme sırası: önce boyut sonra fact kuralı

Modül 2

Yavaş Değişen Boyutlar (SCD)

SCD Type 1: üzerine yazma yaklaşımı
SCD Type 2: tarihçe tutma ve yeni satır ekleme
SCD Type 3: sınırlı önceki değer saklama
Geçerlilik tarihi ve current flag sütunları
MERGE deyimi ile SCD mantığının uygulanması
Hibrit SCD ve sık değişen nitelik yönetimi

Modül 3

Columnstore İndeksler

Rowstore ile columnstore depolama farkı
Clustered ve nonclustered columnstore indeks
Segment, rowgroup ve sıkıştırma mantığı
Batch mode işleme ve analitik sorgu hızlanması
Delta store ve tuple mover davranışı
Columnstore üzerinde güncelleme ve yeniden oluşturma

Modül 4

Tablo Partition'ı

Partition function ve partition scheme tanımı
Tarih bazlı aylık/yıllık bölümleme stratejisi
Partition switching ile hızlı veri yükleme
Eski verinin sliding window ile arşivlenmesi
Partition elimination ile sorgu performansı
Columnstore ve partition'ın birlikte kullanımı

Günün hedefiKatılımcı SSAS tabular ve multidimensional modelleri kurar, hiyerarşi ve ölçüt tanımlar, DAX ile MDX kullanarak çok boyutlu analitik sorgular yazar.

Modül 1

SSAS Mimarisine Giriş

SSAS tabular ve multidimensional mod karşılaştırması
Visual Studio/SSDT ile SSAS projesi oluşturma
Veri kaynağı ve veri kaynağı görünümü (DSV)
In-memory VertiPaq motorunun çalışma mantığı
Model dağıtımı (deploy) ve işleme (process)
SSAS örneğinin yönetim ve yetkilendirme yapısı

Modül 2

Multidimensional Küp Tasarımı

Küp, boyut ve ölçü grubu (measure group) kavramı
Boyut hiyerarşileri ve attribute ilişkileri
Aggregation tasarımı ve sorgu performansı
Storage mode: MOLAP, ROLAP, HOLAP seçimi
Küp işleme (processing) türleri ve stratejileri
Perspektif ve çeviri (translation) kullanımı

Modül 3

Tabular Model ve DAX

Tabular modelde tablo, ilişki ve ölçüt yapısı
Hesaplanan sütun ile measure arasındaki fark
DAX ile CALCULATE, FILTER ve SUMX kullanımı
Time intelligence fonksiyonlarıyla dönemsel analiz
Satır ve filtre bağlamı (context) kavramı
KPI ve hiyerarşi tanımlarının eklenmesi

Modül 4

Analitik Sorgulama ve Raporlama

MDX ile küp üzerinde çok boyutlu sorgular
SELECT, WHERE ve ekseni (axis) kullanımı MDX'te
Excel ve Power BI'dan SSAS modeline bağlanma
Drill-down ve drill-through analiz senaryoları
Rol bazlı güvenlik ve veri satırı filtreleme
Raporlama katmanının ambar ile uçtan uca testi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

DW kavramları

OLTP ile OLAP farkını, veri ambarı mimarisini ve Kimball boyutsal modelleme yaklaşımını açıklayabilirsiniz.

✅

Şema tasarımı

Star ve snowflake şemaları kurar, fact ile dimension tablolarını doğru grain üzerinde tasarlarsınız.

✅

SCD yönetimi

Yavaş değişen boyut türlerini tanır, Type 1/2/3 mantığını MERGE ile uygulamalı kurabilirsiniz.

✅

Columnstore

Clustered ve nonclustered columnstore indeksleri kurar, batch mode ile analitik sorguları hızlandırırsınız.

✅

Partition

Partition function ve scheme tanımlar, switching ile büyük tablolarda hızlı yükleme ve arşivleme yaparsınız.

✅

SSAS modelleme

Tabular ve multidimensional modeller kurar, hiyerarşi, ölçüt ve aggregation tasarlayabilirsiniz.

✅

DAX ve MDX

DAX ile ölçütler yazar, MDX ile küp üzerinde çok boyutlu analitik sorgular oluşturursunuz.

✅

Raporlama entegrasyonu

Excel ve Power BI'ı SSAS modeline bağlar, rol bazlı güvenlikle raporlama katmanını kurarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Kurumsal raporlama altyapısı kuran veritabanı geliştiricileri
BI geliştiricileri
veri mühendisleri
analitik projelerde çalışan DBA'ler
veri ambarı tasarımını öğrenmek isteyen uzmanlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Kurumsal raporlama ve analitik altyapısı kuran veritabanı ve BI geliştiricileri, veri mühendisleri ve DBA'ler için uygundur. Temel T-SQL ve ilişkisel model bilgisi, boyutsal modelleme konularını anlamayı kolaylaştırır.

Eğitim kaç gün sürüyor ve neleri kapsıyor?

Eğitim 3 gündür ve her gün dört modülden oluşur. Boyutsal modelleme ve star/snowflake şema tasarımıyla başlar; yükleme desenleri, SCD, columnstore indeks, partition ve SSAS tabular/multidimensional modelleri ile DAX ve MDX sorgulamayı kapsar.

Bu eğitim ETL eğitiminden ne ile ayrılır?

Bu eğitim ambarın hedef tasarımına, boyutsal modelleme, columnstore ve SSAS küplerine odaklanır. ETL eğitimi ise SSIS ile veriyi taşıma ve dönüştürme sürecine odaklanır. İki konu bir veri ambarı projesinde birbirini tamamlar.

SSAS hangi modda işleniyor, tabular mı multidimensional mı?

Her iki mod da ele alınır. Tabular modelde ilişki, ölçüt ve DAX; multidimensional modelde küp, boyut hiyerarşileri, aggregation ve MDX işlenir. Böylece katılımcı projesine uygun modu seçebilecek düzeye gelir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Microsoft'un resmi sertifika sınavları ayrıdır; bu sınavlara başvuru ve ücret 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