ER Model KAVRAMSAL MODEL KAVRAMSAL MODEL Conceptual Model
- Slides: 56
ER Model KAVRAMSAL MODEL
KAVRAMSAL MODEL (Conceptual Model) • Veri tabanı sistemlerinin modellenmesi amacıyla, ilk aşamadaki verilere göre hazırlanır. • Varlık - Bağıntı Çizeneği kullanılır. (ERD) • Bu aşamada, varlıklar, bağıntılar, iş kuralları, bütünlük kısıtları tanımlanır. • Şekiller ile hazırlanılarak ifade edilir.
Varlık - Bağıntı Çizeneği
Varlık - Bağıntı Çizeneği • 1970’lerde, DR. Peter Chen ve arkadaşları tarafından geliştirilmiştir. • Diyagram şeklinde hazırlanır. • Veritabanı tasarımcıları için geliştirilmiş bir araçtır.
Niteliklerin Gösterimi • Nitelik (attribute)’ler birazdan öğreneceğimiz varlıklar ya da bağıntılar ile ilgili özellikleri, belirtir. • Nitelikler oval şekiller içinde tanımlanır. e. Posta d. Yeri gsm. No • Bir nitelik tanımlanırken, değer alanı, veri tipi, biçim ve büyüklüğü de tanımlanmalıdır.
Niteliklerin Gösterimi • Değer Alanı (Domain): Bir niteliğin değer alanı, alabileceği değerler kümesini tanımlar. Örneğin: şehir plaka kodları 181 arasındadır. • Veri Tipi (data type): Verilerin hangi tipte saklanacağını tanımlar. Örneğin : sayısal değerler integer tanımlanır.
Niteliklerin Gösterimi • Biçim (Format): Verilerin hangi biçimde saklanacağını gösterir. Örneğin : Tarih bilgisi için gg. aa. yyyy formatı • Büyüklük (size): Girilecek verilerin ne kadar büyük olacağını tanımlar. Örneğin : Soyad bilgisi için 20 karakter
Nitelik Türleri • Çekirdek Nitelik (atomic attribute) En sade hali ile tanımlanmış niteliklerdir. Alt parçalara bölünemezler. • Birleşik Nitelik (composite attribute) Birden fazla niteliğin birleşmesi ile oluşur.
Nitelik Türleri • Türetilmiş Nitelik (derived attribute) Veri tabanında bir değer tutmayan, varolan değerlerden birisini kullanarak hesaplanan değerlerdir. Kesik dış çizgilerle gösterilir.
Nitelik Türleri • Birden Çok Değer Alabilen Nitelik (multivalued attribute) Bu nitelikler birden fazla değer alabilir. Örneğin; bir kişinin birden fazla mail adresinin tutulması gereken durumlar olabilir.
Nitelik Türleri
Varlık Tiplerinin Gösterimi • Varlık (entity), veritabanı sisteminde tek başına anlam ifade edebilen ve diğer varlıklardan ayrıştırılabilen herşeydir. • Mutlaka ayrıştırıcı birincil anahtara sahip olmalıdır. • En az bir niteliğe sahip olmalıdır.
Varlık Kümeleri • Benzer özellikler içeren elemanlar, varlık kümelerinde toplanır. • Örneğin, tüm kullanıcılar, sistemde tek bir varlık kümesine alınabilir. Çünkü veritabanında tutulacak özellikleri aynıdır.
Varlık Kümeleri • Benzer özellikler içeren elemanlar, varlık kümelerinde toplanır. • Örneğin, tüm kullanıcılar, sistemde tek bir varlık kümesine alınabilir. Çünkü veritabanında tutulacak özellikleri aynıdır.
Zayıf Varlıklar • Tek başına sistemde bir anlam ifade etmezler. • Başka varlıklara bağımlı olan varlıklardır.
ZayıF Varlık Örnekler
Bağıntı Tipleri • Varlıklar, veritabanı sisteminde, birbirleri ile bağıntı içinde bulunabilirler. • Baklava dilimi şeklinde gösterilirler. • Bağıntılar iki veya daha fazla varlığı birbirine bağlayabilirler.
Bağıntı Tipleri
Bütünlük Kısıtları • Bütünlük kısıtları 2 farklı konu üzerinde yapılır. Eleman sayısı ve katılım.
Eleman Sayısı Bütünlük Kısıtları • Bire bir Bağıntı ( 1 - 1 Bağıntı ) • Bire bir bağıntıda bulunan elemanlar, karşı taraftan sadece bir eleman ile eşleşebilir. • Bir otobüs firmasının bilet sisteminin veri tabanını düşünelim.
Eleman Sayısı Bütünlük Kısıtları • Bire bir Bağıntı ( 1 - 1 Bağıntı )
Eleman Sayısı Bütünlük Kısıtları • Bire Çok Bağıntı ( 1 - N Bağıntı ) • Bağıntıda bulunan varlıklardan bir tanesinin elemanının, diğer varlığın birden fazla elemanıyla eşleşebildiği bağıntıdır. • Hepsiburada. com gibi alışveriş sitelerinin, adres bilgilerini düşünelim:
Eleman Sayısı Bütünlük Kısıtları • Bire Çok Bağıntı ( 1 - N Bağıntı )
Eleman Sayısı Bütünlük Kısıtları • Çoğa Çok Bağıntı ( M - N Bağıntı ) • Bağıntıda bulunan varlıkların her ikisinin elemanlarının, diğer tarafın birden fazla elemanı ile eşleşebildiği bağıntıdır. • Sınav ve soruların bir veri tabanında tutulduğunu düşünelim:
Eleman Sayısı Bütünlük Kısıtları • Çoğa Çok Bağıntı ( M - N Bağıntı )
Katılım Bütünlük Kısıtları • Zorunlu Katılım ( mandatory ) • Zorunlu katılım olarak tanımlanmış bir varlığa ait elemanların, bağıntının diğer tarafındaki varlığa eleman girilirken mutlaka bulunması gerekir. • Yolcu - Koltuk örneğimizi tekrar ele alalım :
Katılım Bütünlük Kısıtları • Zorunlu Katılım ( mandatory ) • Burada yolcu varlığına, her yeni bir eleman eklendiğinde, ona ait bir koltuk numarası da tanımlanmalıdır. • Girilmesi zorunlu olan taraftan çıkan yola, düz çizgi eklenerek gösterilir.
Katılım Bütünlük Kısıtları • Kısmen (Opsiyonel) Katılım ( optional ) • Opsiyonel katılım olarak tanımlanmış bir varlığa ait elemanların, bağıntının diğer tarafındaki varlığa eleman girilirken mutlaka bulunması zorunlu değildir. • Yolcu - Koltuk örneğimizden devam edelim :
Katılım Bütünlük Kısıtları • Kısmen (Opsiyonel) Katılım (optional ) • Burada koltuklar varlığına, yeni bir eleman eklendiğinde, ona bir yolcu oturtulması zorunlu değildir. Koltuklar, sisteme önceden boş olarak eklenebilir. • Girilmesi zorunlu olmayan taraftan çıkan yola, daire eklenerek gösterilir.
Varolma Bağıntısı • Her zayıf varlığın bir var olma bağıntısı olması gereklidir. • Zayıf varlığın var oluşu, hangi varlığa bağlıysa ona doğru bir var olma bağıntısı oluşturulur. • Çift çizgili baklava dilimi içerisinde gösterilir.
Varolma Bağıntısı
Özyineli Bağıntı • Bir varlığın kendisi ile kurduğu bağıntıdır. • Bir varlık içerisinden, özel bir eleman seçileceği zaman, özyineli bağıntı kurulur. • Meclis için bir veritabanı modeli oluşturalım ve bir kısmını örnek olarak inceleyelim :
Özyineli Bağıntı
VBÇ’nin Okunması • VBÇ okunurken, belirli kurallara dikkat edilir ve sıra ile okunur. • Önce varlıklar ve bu varlıkları tanımlayan nitelikler okunur. • Devamında bağıntılar okunur. • Sonra eleman sayısı ve katılım bütünleme kısıtları okunur.
VBÇ’nin Okunması
VBÇ Tasarım İpuçları • Bir veritabanı sistemi modellenirken, iki önemli bütünlük kuralına dikkat edilmelidir. Varlık Bütünlüğü Kuralları • Her varlık mutlaka birincil anahtara sahip olmalı • Bir varlıktaki iki kayıt, aynı anahtar değerine sahip olamaz. • Anahtar nitelik değerleri boş (NULL) olamaz.
VBÇ Tasarım İpuçları Referans Bütünlüğü Kuralları • Yabancıl anahtarlar referans verdikleri varlıklara ait birincil anahtarlar ile eşleşmelidir. • Bazı durumlarda yabancıl anahtarlar boş olabilir.
Veri Tabanı Tasarımında Dikkat Edilmesi Gereken Durumlar • Gereksinimlerin dikkatle incelenerek sistemde bulunması gereken varlıkların belirlenmesi. • Bu varlıkların birincil anahtarlarının tanımlanması • Varlıkların niteliklerinin tanımlanması • Varlıklar arasındaki bağıntıların tanımlanması • Her bağıntıya ait eleman sayısı ve katılım kısıtlarının tanımlanması
Veri Tabanı Tasarımında Dikkat Edilmesi Gereken Durumlar • Her bağıntıya tek ve anlamlı bir ismin verilmesi • Tasarımlarda gereksiz bağıntılar kurmaktan kaçınılması • Verilere erişim için kullanılan yolların dikkatle hazırlanması ve aynı bilgilerin tekrarlı olarak sistemde tutulmasından kaçınılması • Tasarımlarda birden fazla alternatif geliştirilerek, en uygun olanının seçilmesi • Zayıf varlıkların mutlaka çift çizgili kutularda gösterilmesi ve her zayıf varlık için en az bir varolma bağıntısının kurulması
VBÇ GÖSTERİMLERİ ÖZETİ
Örnek Bir hastanede doktorun hasta muayene sistemini düşünelim. . Muayene tarih ve saatinin, hasta ile ilgili muayene sonucu verdiği kararların tutulacağı bir sistem olsun. Tablolar? İlişkiler?
- Kavramsal veri modeli
- Kavramsal model nedir
- Kavramsal çerçeve örneği
- Kavramsal çerçeve örneği
- Kavramsal sanat nedir
- Kavramsal çerçeve
- Kavramsal çerçeve örneği
- Kuramsal çerçeve örnekleri
- Kavram yanılgıları örnekleri
- Kavram haritası örneği
- Ufrs vuk farkları
- Kavramsal veri modeli
- Hemşireliğin kavramsal çerçevesi
- Kavram ağı
- Anlam çözümleme tablosu
- Unary many to many
- Telecommunication network management
- Rube goldberg machine conceptual model answer key
- Actual caring occasion
- Describe the three-schema architecture.
- Conceptual data model
- Carron’s conceptual model of cohesion
- Tmn conceptual model
- Conceptual model builder
- Faunadefinition
- Conceptual model creator
- Hci conceptual model
- Dorothea orems theory
- Schema conceptuala baza de date
- Don norman's design principles
- Conceptual model building
- Conceptual model of nursing by evelyn adams
- Conceptual model chemistry
- What is group cohesion in psychology
- High level conceptual data model for database design
- Conceptual model
- Significance of the problem example
- Erm database example
- Ventajas de hacer mapas conceptuales
- Procedimental conceptual y actitudinal
- Algebra mapa conceptual
- Mapa
- Cuadro sinoptico de la luz
- La sociedad azteca
- (1642-1727)
- Unicef conceptual framework for malnutrition explained
- What is a conceptual approach
- Mapa conceptual de la conquista del desierto
- Diagrama conceptual uml
- Bomba de sodio y potasio mapa conceptual
- Mapa conceptual planteamiento del problema
- Theoretical and conceptual framework example
- Conceptual framework of the four agencies in the art world
- Mapa conceptual de textos literarios
- Conclusion de mapa mental
- Mapa conceptual de las 9 categorias gramaticales
- Mapa conceptual de la figura humana