Veri tabanı tasarımında normalizasyonu nasıl uygulayabilirim?
Veri Tabanı Tasarımında Normalizasyon Uygulama Adımları
Normalizasyon, veri tabanındaki tekrarlayan verileri azaltmak ve veri tutarlılığını artırmak için uygulanan bir tekniktir. Aşağıdaki adımları takip ederek normalizasyon sürecini gerçekleştirebilirsiniz:1. Gereksinimleri Belirleme
- Projenin kapsamını netleştirin.
- Veri akışını ve ilişkilerini belirleyin.
2. İlk Hali Oluşturma
- Tüm verileri tek bir tabloya yerleştirin.
- Bu aşamada veri tutarsızlıkları gözlemlenebilir.
3. Birinci Normal Form (1NF)
- Her alanın atomik (bölünemez) olması gerekir.
- Tekrar eden grupları ortadan kaldırın.
4. İkinci Normal Form (2NF)
- Anahtar olmayan her alan, her bir anahtar ile tam bağımlı olmalıdır.
- Veri parçalarını, anahtarlara göre ayırın.
5. Üçüncü Normal Form (3NF)
- Anahtar olmayan alanların, diğer anahtar olmayan alanlarla bağımlılığını kaldırın.
- Veri tutarlılığını sağlamak için ilişkilendirilmiş tablolarınızı oluşturun.
6. İleri Normalizasyon Düzeyleri
- Boyce-Codd Normal Form (BCNF) ve diğerleri gibi ileri düzeyleri inceleyin.
- Gereksinimlere göre uygulayın.
7. Uygulama ve Test
- Tasarlanan veritabanını oluşturun.
- Veri bütünlüğünü ve performansını test edin.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- RAM nedir ve bilgisayar performansını nasıl etkiler?
- Yapay zeka algoritmalarının veri gizliliği üzerindeki etkileri ve bu etkilerin azaltılması için hangi yöntemler kullanılabilir
- Bağlı liste (linked list) nedir?
- Yapay zeka algoritmalarının performansını artırmak için kullanılan veri ön işleme teknikleri nelerdir ve bu tekniklerin etkileri nasıl değerlendirilir
- Counting sort ve radix sort hangi durumlarda etkilidir?
- Hash tablosu nasıl çalışır?
- Sıralama algoritmaları arasındaki farklar nelerdir?
- Bilgisayar mühendisliği öğrencileri için en önemli programlama dilleri nelerdir?
- Bilgisayar bilimi nedir?
- İki aşamalı doğrulama (2FA) nedir?
- Agile ve Scrum arasında ne fark vardır?
- Veri yapıları ve algoritmalar arasındaki ilişki, bilgisayar programlarının verimliliğini nasıl etkiler?
- Machine learning modelleri eğitirken overfitting’i nasıl önleyebilirim?
- Web uygulaması güvenliği için OWASP Top 10 nedir?
- Kuantum bilgisayarlar, geleneksel bilgisayarlara göre hangi avantajlara sahiptir?
- Heap veri yapısı ne işe yarar?
- Bilgisayarın temel bileşenleri nelerdir?
- Heap nedir ve nerede kullanılır?
- Bulanık Mantık Nedir?
- Yeni başladım: Güvenlik duvarı nedir ve web uygulamalarında neden önemlidir?
