Normalize etmek Ne Demek?
Veri normalizasyonu, veri tabanlarnn iyi yurutulmesi icin gerekli olan cesitli islemlerin bir araya getirilmesi anlamna gelir. Veri normalizasyonu, veritabannn tasarm, veri kalitesi ve veri erisiminin hzn iyilestirmek icin gerceklestirilir. Veri normalizasyonu, veri tabannn arka plann daha iyi anlamak icin onemlidir. Bu, verilerin daha anlaslr bir bicimde saklanmasn ve hzla erisilebilir hale getirilmesini saglar.
Veri normalizasyonu, veri tabannn uc temel normal forma uygun hale getirilmesi anlamna gelir. Bunlar, birinci normal form (1NF), ikinci normal form (2NF) ve ucuncu normal form (3NF) olarak adlandrlr. Her form, bir onceki forma gore daha fazla kurallara uymak zorundadr.
1. Normal Form (1NF)
Birincil normal form, veritabannn sutunlarnn tek bir deger icerdigi anlamna gelir. Bu, veritabannn her kaydnn bir sutun icinde depolanmas gerektigi anlamna gelir. Bu, veritabannn daha anlaslr hale gelmesini saglar. Birincil normal form, veritabannn verilerinin her kaytta tek bir deger oldugu anlamna da gelir.
2. Normal Form (2NF)
Ikinci normal form, birincil normal forma uygun olmayan veritabann duzenlemeyi gerektirir. Bu form, veritabannn anahtar degerlerini saklamasn ve her kaytta tek bir anahtar deger oldugunu gerektirir. Ikinci normal form, veritabannn daha anlaslr ve kullanc dostu hale gelmesini saglar.
Ucuncu Normal Form (3NF)
Ucuncu normal form, veritabannn coklu anahtar degerlerini saklamasn gerektirir. Veritabannn her kaydnda sadece bir anahtar deger olmas gerekir. Veritabannn her kaydnda her bir alann sadece bir anahtar degeri icermesi gerekir. Bununla birlikte, veritabannn her kaydnn tek bir anahtar degeri icermesi gerekir. Ucuncu normal form, veritabannn daha kolay anlaslr ve kullanc dostu hale gelmesini saglar.
Veri normalizasyonu, veritabannn daha verimli, anlaslr ve kullanc dostu hale getirilmesini saglar. Veri normalizasyonu, veritaban tasarmn iyilestirmek icin cok onemlidir ve veritabannn saglkl bir sekilde calsmasn saglar.
Veri normalizasyonu, veri tabanlarnn iyi yurutulmesi icin gerekli olan cesitli islemlerin bir araya getirilmesi anlamna gelir. Veri normalizasyonu, veritabannn tasarm, veri kalitesi ve veri erisiminin hzn iyilestirmek icin gerceklestirilir. Veri normalizasyonu, veri tabannn arka plann daha iyi anlamak icin onemlidir. Bu, verilerin daha anlaslr bir bicimde saklanmasn ve hzla erisilebilir hale getirilmesini saglar.
Veri normalizasyonu, veri tabannn uc temel normal forma uygun hale getirilmesi anlamna gelir. Bunlar, birinci normal form (1NF), ikinci normal form (2NF) ve ucuncu normal form (3NF) olarak adlandrlr. Her form, bir onceki forma gore daha fazla kurallara uymak zorundadr.
1. Normal Form (1NF)
Birincil normal form, veritabannn sutunlarnn tek bir deger icerdigi anlamna gelir. Bu, veritabannn her kaydnn bir sutun icinde depolanmas gerektigi anlamna gelir. Bu, veritabannn daha anlaslr hale gelmesini saglar. Birincil normal form, veritabannn verilerinin her kaytta tek bir deger oldugu anlamna da gelir.
2. Normal Form (2NF)
Ikinci normal form, birincil normal forma uygun olmayan veritabann duzenlemeyi gerektirir. Bu form, veritabannn anahtar degerlerini saklamasn ve her kaytta tek bir anahtar deger oldugunu gerektirir. Ikinci normal form, veritabannn daha anlaslr ve kullanc dostu hale gelmesini saglar.
Ucuncu Normal Form (3NF)
Ucuncu normal form, veritabannn coklu anahtar degerlerini saklamasn gerektirir. Veritabannn her kaydnda sadece bir anahtar deger olmas gerekir. Veritabannn her kaydnda her bir alann sadece bir anahtar degeri icermesi gerekir. Bununla birlikte, veritabannn her kaydnn tek bir anahtar degeri icermesi gerekir. Ucuncu normal form, veritabannn daha kolay anlaslr ve kullanc dostu hale gelmesini saglar.
Veri normalizasyonu, veritabannn daha verimli, anlaslr ve kullanc dostu hale getirilmesini saglar. Veri normalizasyonu, veritaban tasarmn iyilestirmek icin cok onemlidir ve veritabannn saglkl bir sekilde calsmasn saglar.