İlişkisel veritabanları, veriler normalleştirildiğinde en iyi şekilde çalışır. Verilerinizi normalleştirdiğinizde, verilerinizi veri girişi hatalarına karşı korumaya yardımcı olmak için gereksiz verileri ortadan kaldırırsınız. Ayrıca, her bir veri tablosundaki bilgilerin doğru bir şekilde bağlantılı olmasını sağlarsınız, böylece ilgili verilere uygun şekilde çapraz referans verebilirsiniz.

Bir veya daha fazla veri tablosunda çok sayıda yinelenen veriye sahip olduğunuzda ve veri girişi hatalarını azaltmak ve muhtemelen veri depolama gereksinimlerini azaltmak için verileri yeniden yapılandırmak istediğinizde verileri normalleştirirsiniz. Verileri normalleştirmek için, normal formlar adı verilen bir dizi yerleşik kural izlemelisiniz. Üç yaygın normal form vardır. Bu çalışmanın kapsamı dışında kalan birkaç daha az yaygın normal form da vardır.

Üç ortak normal formun altında yatan genel stratejiler şunlardır:

• Satırlarda veya veri kayıtlarında tekrar eden verileri ortadan kaldırın.
• Tekrarlanan verileri başka veri tablolarına taşıyarak, sütunlarda veya veri alanlarında yinelenen verileri ortadan kaldırın.
• İlgili veri kayıtlarını veri tabloları arasında çapraz referanslamak için birincil anahtarları ve yabancı anahtarları kullanın.

Önceki veri tablosunda aşağıdaki gerçeklere dikkat edin:

• Şehirler ve eyaletler, birkaç yinelenen şehir ve eyalet listelenerek aynı veri alanında yer alır.
• Tarih, yüksek sıcaklık, düşük sıcaklık ve hava kalitesi veri alanları özel bir şekilde sunulur: dört tarih için hava durumu, dörtten fazla veri kaydında sunulur; ve üçten fazla kayıtta üç şehir ve eyalet kombinasyonu sunulmaktadır.
• Birçok hava kalitesi veri alanı değeri tekrarlanır.

Bu verilerin normalleştirilmesi aşağıdaki faydaları sağlar:

• Şehirler, Eyaletler ve Şehirler Eyaletleri veri tabloları, aynı ada sahip bir şehrin birden çok eyalette var olmasına izin verecek şekilde genişletilebilir.
• Bir şehir veya eyaletin adı değişirse, yalnızca Şehirler veya Eyaletler veri tablosundaki bir kaydı değiştirmeniz gerekir.
• Bir tarihin temsilinin değişmesi gerekiyorsa (örneğin, 15-Şubat’ı 02/15 veya 15/02 olarak değiştirmek), yalnızca Tarihler veri tablosundaki veri kayıtlarını değiştirmeniz gerekir.
• Hava kalitesi kategorileri değişirse, yalnızca Hava Kaliteleri veri tablosundaki veri kayıtlarını değiştirmeniz gerekir.

Ek bir avantaj olarak, normalleştirilmiş Hava Durumu Verileri tablosunda hava durumu verilerinin sıralanması ve ortalamasının alınması biraz daha basittir.

Örneğin, normalleştirilmemiş verilerde, 15 Şubat için Oregon’daki şehirler için yüksek sıcaklıkların ortalamasını almak daha karmaşıktır: önce Oregon’un Şehir, Eyalet veri alanında herhangi bir yerde olduğu tüm satırları filtrelemeniz, ardından bir şekilde tüm Yüksek verileri toplamanız gerekir. ilgili Tarih 1 veya Tarih 2 veri alanının 15-Şubat olduğu (birçok veritabanı yönetim sistemi için bunu otomatik olarak yapması zordur) alan değerleri birlikte, ardından ortalama yüksek sıcaklığı hesaplarsınız.

Normalleştirilmiş Hava Durumu Verileri tablosunda, Date_ID_FK veri değerinin 15-Şubat’a karşılık gelen Tarihler veri tablosunda eşleşen bir veri değeri içerdiği ve City_State_ID_FK veri değerinin Şehirler Eyaletler ve Eyaletler verilerinde eşleşen bir değer içerdiği tüm satırları filtrelersiniz Oregon’a karşılık gelen tablolar; ardından Yüksek veri alanındaki değerlerin ortalamasını alırsınız.

Yinelenen verileri normalleştirmek için, yinelenen verileri diğer veri tablolarına taşıyarak veri kayıtlarında ve veri alanlarında yinelenen verileri ortadan kaldırırsınız. Ardından, bu veri tabloları arasında ilgili veri kayıtlarına çapraz referans vermek için birincil anahtarları ve yabancı anahtarları kullanırsınız.

Min max normalizasyon formülü
Normalizasyon formülü
Veri normalleştirme Nedir
Verileri standardize etmek
Normalleştirme nedir
Normalizasyon örnek sorular
Normalize etmek
Normalizasyon yöntemleri

Bir veya daha fazla mevcut veri tablosundaki verileri normalleştirmek için aşağıdakileri yapın:

1. Yinelenen veri değerlerine veya çok parçalı veri değerlerine sahip veri alanlarını tanımlayın (örneğin, aynı veri alanında yer alan ilgili kişi adı ve adres veri değerleri veya ürün adı ve üretici veri değerleri). Bu veri değerlerini birden çok veri alanına bölün (örneğin, ad, adres, ürün adı veya üretici veri değerleri için ayrı veri alanları).
2. İlgili veri değerlerine sahip veri alanlarını ayrı veri tablolarında gruplandırın (örneğin, kişiler için bir veri tablosu, ürünler için bir veri tablosu veya üreticiler için bir veri tablosu).
3. Her veri tablosunda yinelenen veri değerlerini ortadan kaldırın (örneğin, yinelenen bir adres veya yinelenen bir ürün adı).
4. Her veri tablosuna bir birincil anahtar veri alanı ve bu veri tablosundaki her veri kaydı için benzersiz bir tanımlayıcı (örneğin, benzersiz bir ilgili kişi kimlik numarası veya benzersiz bir ürün parça numarası) atayın.
5. Birden çok veri tablosunda bulunan çapraz referansla ilgili veri kayıtlarına gerekli yabancı anahtar veri alanlarını ekleyin (örneğin, ürünler ve üreticiler arasındaki ilişkileri açıklayan yabancı anahtar veri alanları, ayrı ürün ve üretici veri tablolarındaki birincil anahtar veri değerlerine çapraz referans).
6. Benzersiz gerçekler ve rakamlar içeren veri kayıtlarını depolamak için ek veri tabloları oluşturun ve gerektiğinde yabancı anahtarlar kullanın (örneğin, bireysel satış işlemi ayrıntılarını içeren bir ürün satış işlemi veri tablosu, birincil anahtar veri değerlerine çapraz referans ürün/üretici veri tablosu).

İki veri tablosu arasındaki birden çoğa ilişki, en yaygın ilişki türüdür. A veri tablosundaki bir veri kaydı, başka bir B veri tablosunda birçok eşleşen veri kaydına sahip olduğunda, ancak B veri tablosundaki bir veri kaydı, A veri tablosunda yalnızca bir eşleşen veri kaydına sahip olduğunda bire çok ilişki vardır.

Örneğin, bir veri tablosundaki bir satış siparişi, başka bir veri tablosunda eşleşen çok sayıda satış satır öğesine sahip olabilir, ancak her satış satır öğesi yalnızca bir satış siparişiyle eşleşir.

A tablosundaki bir veri kaydının B veri tablosunda birçok eşleşen kaydı olabileceği ve B veri tablosundaki bir kaydın birçok eşleşen kaydı olabileceği zaman, iki veri tablosu arasında daha az sıklıkta ama yine de yaygın bir ilişki türü olan çoktan çoğa ilişki vardır. 

Çoktan çoğa ilişki, hem A hem de B veri tablolarından yabancı anahtarlar içeren, bağlantı tablosu adı verilen üçüncü bir tablo oluşturarak mümkün olur.

Örneğin, bir veri tablosundaki bir satış siparişi başka bir veri tablosunda birçok eşleşen ürün kalemine sahip olabilir ve her bir ürün kalemi birçok farklı satış siparişinde görünebilir. Satış siparişlerini ürün kalemleriyle ve ürün kalemlerini satış siparişleriyle eşleştirerek, bu karmaşık ilişkiyi açıklamak için üçüncü bir veri tablosu kullanılır.

A veri tablosundaki her veri kaydının B veri tablosunda yalnızca bir eşleşen veri kaydı olabileceği ve B veri tablosundaki her veri kaydının sahip olabileceği çok nadir bir ilişki türü, bire bir ilişki, iki veri tablosu arasında mevcuttur.

Bu tür bir ilişki nadirdir çünkü bu tür veriler en iyi şekilde tek bir veri tablosunda tanımlanır. Örneğin, bir veri tablosundaki bir müşterinin başka bir veri tablosunda benzersiz bir kimlik numarası vardır ve her benzersiz kimlik numarası yalnızca bir müşteriye aittir. Bu örnekte, kuruluşunuz tarafından zorunlu kılınan bir tür güvenlik veya gizlilik ilkesi için bu bilgileri iki veri tablosuna ayırmanız gerekmiş olabilir.

Web sitelerinizi, arama motorlarında en yukarı getirmek adına sizlere 3 adet paket öneriyoruz. Bu paketler sayesinde web siteleriniz aramalarda 1 yıl içerisinde en yukarıya tırmanacaktır. 

1) Backlink Paketi  50 $ (Yıllık Ücret)
2) Hızlandırma Paketi 300 $ (Yıllık Ücret)
3) Kelime Yönlendirme Paketi 150 $ (Aylık Ücret)

The post Verileri Normalleştirme  – SEO Hizmeti Sunma – SEO Hizmeti – SEO Hizmeti Ücretleri – SEO Hizmeti Yaptırma first appeared on Jeff Bezos Tasarım.