Veritabanı tasarımı temel prensipleri nelerdir?
Veritabanı Tasarımı Temel Prensipleri
Veritabanı tasarımı, etkili ve verimli veri yönetimi için kritik öneme sahiptir. İşte temel prensipler:
- Veri Bütünlüğü: Verilerin tutarlı ve doğru olmasını sağlamak.
- Normalizasyon: Verilerin tekrarlanmasını önleyerek yapısal düzenleme yapmak.
- İlişkilendirme: Tablolar arasında anlamlı ilişkiler kurmak.
- Performans: Sorgu sürelerini optimize etmek ve hızlı erişim sağlamak.
- Genişletilebilirlik: Gelecekteki ihtiyaçları karşılamak için esnek bir yapı oluşturmak.
- Güvenlik: Verilerin yetkisiz erişimden korunmasını sağlamak.
Bu prensipler, veritabanının verimli ve güvenilir çalışmasını garanti eder.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Bilgisayarımın RAMi ne işe yarar?
- Mühendislik alanında yeni başlayan biri olarak Python programlama dilinde for döngüsü nasıl kullanılır?
- Python’da bir string içindeki boşlukları nasıl kaldırabilirim?
- BFS ile DFS arasındaki farklar nelerdir?
- Yapay zeka nasıl insan zekasından farklıdır?
- MapReduce nedir, büyük veride nasıl kullanılır?
- Mobil uygulamalar için veritabanı seçerken nelere dikkat etmeliyim?
- Yeni başladım: Python’da bir liste nasıl oluşturulur?
- Trie nedir ve arama problemlerinde nasıl avantaj sağlar?
- Big-O notasyonu nedir?
- Yeni başladım: Python’da bir stringi integer’a nasıl dönüştürebilirim?
- Veri yapıları nelerdir?
- Derin öğrenme nasıl çalışır?
- Veri tabanı tasarımında normalizasyonu nasıl uygulayabilirim?
- Zaman ve alan karmaşıklığı nasıl hesaplanır?
- Dizi ile bağlı liste arasındaki farklar nelerdir?
- Faktöriyel hesaplama işlemi için hangi programlama dilleri daha verimli kullanılabilir?
- Python’da bir stringin içinde belirli bir karakterin sayısını nasıl bulabilirim?
- Veri tabanı tasarımında temel ilişki türleri nelerdir?
- Zaman karmaşıklığı nasıl hesaplanır?