VERİTABANI SİSTEMLERİ - Deneme Sınavı - 4

SELECT * FROM Ogrenci WHERE Telefon is NULL

SELECT GETDATE()

TRUNCATE

TRANSACTION

Yukarıdaki tabloda görüldüğü üzere her öğrencinin bir bölümü vardır ve bu bölümler fakültelere bağlıdır. Dolayısıyla geçişli bağımlılık kaldırıldığında bölüm satırı silinecektir.

Alan, sütun ve öznitelik ifadelerinin hepsi veri tabanı tablosundaki alanları belirmek için kullanılan terimlerdir.

Kısmi bağımlılık, Çok değerli bağımlılık, Tam fonksiyonel bağımlılık, geçişli bağımlılık ve döngüsel bağımlılık hepsi fonksiyonel bir bağımlılıktır.

Veri tabanında verinin değiştirilmesi sırasında mantıksal olarak bozulmaya yol açan durumlara aykırılık (anomaly) denir.

Bir veri tabanında görülebilecek üç aykırılık vardır. Bunlar ekleme, silme ve güncelleme aykırılıkları olarak sıralanabilir.

1. Veri artıklığı (redundancy) minimum yapmak. Böylece aykırılıklar önlenmiş ve fiziksel veri saklama alanından tasarruf edilmiş olur.
2. Veri bütünlüğünü sağlayan kısıtların uygulamasını basitleştirmek. Eğer bir alan tanımı birden fazla tabloda var ise farklı tablolardaki bu alanlar bir süre sonra birbirinden faklı değerler içermeye başlayacaktır. Bu tip aynı alanın farklı tablolarda tekrar tanımının önlenmesi gerekir. Ayrıca bir tabloda aynı bilgiler yinelenen satırlarda saklanırsa ekleme, silme ve güncelleme aykırılıklarına sebep olur ve veri bütünlüğünü korunamaz. Aykırılığa sebep olan ilişkiler tekrar yapılandırılmalıdır.
3. Veri islemeyi (ekleme, güncelleme ve silme) daha basit hâle getirmek. Daha basit SQL komutları daha yüksek performansta veriye erişimi sağlayabilecektir.
4. Gerçek varlık ve ilişkileri daha iyi temsil edecek veri tabanı modeli tasarımını gerçekleştirmek ve ilerideki geliştirmeler için sağlam bir taban oluşturmak.

Normalleştirme işlemi 5 basamaktan oluşmaktadır.

3 NF: Geçişli fonksiyonel bağımlılıklar kaldırılır. Yani birincil anahtar tarafından dolaylı olarak belirlenen alanlar yok edilir. Geçişli fonksiyonel bağımlılığı kaldırmak için asıl tablodaki birincil anahtara dolaylı bağımlı alanlar yeni bir tabloya taşınır.

2NF’de tekrar eden değerler yeni tablolara taşınmaktadır. 2NF kuralları aşağıdadır:
- Tablolar 1NF olmalıdır.
- Tüm anahtar olmayan alanlar birincil anahtara tam fonksiyonel bağımlı olmalıdır.
- Kısmi bağımlılıklar kaldırılmalıdır.

Silme Aykırılığı: Müşteri bilgisi Satışlar tablosu ile birlikte tutulduğu için ilgili müşteriye ait tüm satışların silinmesi hâlinde müşteri bilgisinde kaybedilmektedir.

Normalleştirme ile tablolar ve tablolar arasındaki ilişkiler tekrar düzenlenerek tutarsız bağımlılıklar kaldırılır ve artıklıklar (redundancy) en aza indirilir. Mevcut bir veri tabanındaki ilişkilerin iyileştirilmesi içinde normalleştirme kullanılır. Normalleştirme kuralları iki öznitelik arasındaki kısıtlara dayanan fonksiyonel bağımlılık kavramı ile test edilir.

Her aşamada uygulanan kurala Normal Form (NF) adı verilir. İlk kural uygulanıyorsa veri tabanı tasarımının birinci normal formda (1NF) olduğu, ikinci kural uygulanıyorsa ikinci normal formda (2NF) olduğu şeklinde ifade edilir.

Bir tabloda birincil anahtar bir veya daha fazla öznitelikten oluşabilir. Eğer birincil anahtar iki veya daha fazla öznitelikten oluşuyorsa bu tür birincil anahtarlara birleşik anahtar (composite key) adı verilir. Bu tür tablolarda anahtar olmayan öznitelik, birleşik anahtarın sadece bir kısmı ile belirleniyorsa buna kısmi bağımlılık denir.

Bir özniteliğin değeri bağlı olduğu anahtar ile benzersiz olarak belirleniyorsa bu ilişki tam bağımlılık (Full Functional Dependence)olarak adlandırılır.

Bir veri tabanında görülebilecek üç aykırılık vardır. Bunlar ekleme, silme ve güncelleme aykırılıkları olarak sıralanabilir. Eğer bir tabloda bu aykırılıklardan biri veya birkaçı varsa bu tablo ve dolayısıyla veri tabanının iyi tasarlanmadığı söylenir.

Normal Form (5th Normal Form - 5NF): Bu aşamada döngüsel fonksiyonel bağımlılıklar ve kalan tüm aykırılıklar kaldırılır. Projeksiyon Normal Form (PJNF) olarak da adlandırılır. 4NF’de kaldırılmamış olan tekrarlamalar daha küçük tablolara bölünerek kaldırılır.