Start your journey into database design by learning about the two approaches to data processing, OLTP and OLAP. In this first chapter, you'll also get familiar with the different forms data can be stored in and learn the basics of data modeling.

OLTP and OLAP

OLAP vs. OLTP

Which is better?

Storing data

Name that data type!

Ordering ETL Tasks

Recommend a storage solution

Database design

Classifying data models

Deciding fact and dimension tables

Querying the dimensional model

Processing, Storing, and Organizing Data

In this chapter, you will take your data modeling skills to the next level. You'll learn to implement star and snowflake schemas, recognize the importance of normalization and see how to normalize databases to different extents.

Star and snowflake schema

Running from star to snowflake

Adding foreign keys

Extending the book dimension

Normalized and denormalized databases

Querying the star schema

Querying the snowflake schema

Updating countries

Extending the snowflake schema

Normal forms

Converting to 1NF

Converting to 2NF

Converting to 3NF

Database Schemas and Normalization

Get ready to work with views! In this chapter, you will learn how to create and query views. On top of that, you'll master more advanced capabilities to manage them and end by identifying the difference between materialized and non-materialized views.

Database views

Tables vs. views

Viewing views

Creating and querying a view

Managing views

Creating a view from other views

Granting and revoking access

Updatable views

Redefining a view

Materialized views

Materialized versus non-materialized

Creating and refreshing a materialized view

Managing materialized views

Database Views

This final chapter ends with some database management-related topics. You will learn how to grant database access based on user roles, how to partition tables into smaller pieces, what to keep in mind when integrating data, and which DBMS fits your business needs best.

Veritabanı rolleri ve erişim denetimi

Bir rol oluştur

GRANT ayrıcalıkları ve ALTER öznitelikleri

Bir kullanıcı rolünü bir grup rolüne ekle

Tablo bölümleme

Bölümlendirme için nedenler

Özellikler

Normalizasyon

Dikey Bölümlendirme

Yatay Bölümlendirme

Bölümlendirme ve normalizasyon

Dikey bölümler oluşturma

Yatay bölümler oluşturma

Veri entegrasyonu

Seçenekler

Yanlış

Doğru

Veri entegrasyonunda yapılacaklar ve yapılmayacaklar

Bir veri entegrasyonu planını analiz etmek

Bir Veritabanı Yönetim Sistemi (DBMS) Seçme

SQL ve NoSQL karşılaştırması

DBMS’ler

NoSQL

Doğru DBMS’i seçmek

Database Management

Chicago 311 Service Requests

Pitchfork Reviews

Course Glossary

İyi bir veritabanı tasarımı, yüksek performanslı bir uygulama için kritiktir. Nasıl bir evi projesiz inşa etmeye başlamazsan, verilerinin nasıl saklanacağını da önceden düşünmelisin. Veritabanını tasarlamak için zaman ayırmak ileride zaman ve uğraş kazandırır; iyi tasarlanmış bir veritabanı ise bilgiye erişimi ve bilgiyi geri getirmeyi kolaylaştırır. Bir tasarım seçerken pek çok unsur dikkate alınmalıdır. Bu kursta verileri nasıl verimli şekilde işleyeceğini, depolayacağını ve düzenleyeceğini öğreneceksin. Normalizasyonla verileri nasıl yapılandıracağını ve görünümlerle verilerini nasıl sunacağını göreceksin. Son olarak, veritabanını nasıl yöneteceğini öğreneceksin ve tüm bunları kitap satışları, araba kiralama ve müzik yorumları gibi farklı veri kümeleri üzerinde yapacağız.

Videolarda, videoların sol altındaki "Show transcript"e tıklayarak açabileceğin canlı transkriptler bulunur.
Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.
CPE kredisi almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağda yer alan CPE kredileri bildirimine tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Introduction to Relational Databases in SQL

Yıldız ve kar tanesi şemaları, OLTP ve OLAP kullanarak veritabanı tasarlamayı öğrenin. SQL'de uzmanlaşın.

Veritabanı Tasarımı

Verileri daha verimli bir şekilde işlemek, depolamak ve düzenlemek için SQL'de veritabanı tasarlamayı öğrenin.

Yardımcı Veri Mühendisi SQL içinde

Yardımcı Veri Mühendisi Kar Tanesi'nde

Veritabanı Yöneticileri için SQL

SQL Temelleri

SQL Server Geliştiricisi

Veritabanı Yöneticileri için SQL Server

Otomatik testler ve proaktif uyarılar gerekli değildir.

Tüm verilerin nihai görünümde gerçek zamanlı olarak güncellenmesi gerekir.

Kaynak verilerim farklı formatlarda ve veritabanı yönetim sistemlerinde olabilir.

Bakım maliyeti nedeniyle el ile kodlanmış bir çözüm seçerken dikkatli olmalısın.

Veri entegrasyonu iş odaklı olmalıdır; örneğin, hangi veri kombinasyonlarının iş için faydalı olacağına bakılmalıdır.

Nihai görünümdeki veriler farklı aralıklarla güncellenebilir.

Veri entegrasyonunda yapılacaklar ve yapılmayacaklar

Veritabanı Tasarımı

Uygulamalı interaktif egzersiz