MySQL ve MariaDB üzerinde doğru sorguyu yazmayı, tabloları sağlam kurmayı ve yavaş sorgunun nedenini bulmayı öğrenin.
Eğitmen
Emre Kavaslar
7 bölüm · 36 ders · toplam 6 sa 17 dk
İlişkisel veritabanının ne işe yaradığını netleştirip yerel bir MySQL/MariaDB sunucusu kuruyor ve kurs boyunca kullanacağımız örnek veritabanını yüklüyoruz.
İlişkisel veritabanı elektronik tablodan neyi farklı yapar? Önizle 9 dkTek tablodan veri çekmenin bütün araçlarını sırayla ele alıyoruz: kolon seçimi, filtreleme, mantıksal operatörler, sıralama ve sayfalama.
Yabancı anahtarla kurulan ilişkileri tanıyor, JOIN türlerini sonuç kümesi üzerinden ayırt ediyor ve çok tablolu sorgular yazıyoruz.
Yabancı anahtar ve ilişki türleri: bire-bir, bire-çok, çoka-çok Önizle 11 dkToplulaştırma fonksiyonlarıyla ham satırları özete çeviriyor, GROUP BY kırılımlarını ve HAVING filtrelerini kuruyoruz.
Veri tipi ve anahtar seçiminden başlayıp bir şemayı 1NF, 2NF ve 3NF adımlarıyla düzeltiyor, çoka-çok ilişkiyi ara tabloyla çözüyoruz.
İndeksin nasıl çalıştığını, EXPLAIN çıktısının nasıl okunduğunu ve bileşik indekslerde kolon sırasının neden önemli olduğunu inceliyoruz.
Çok adımlı değişiklikleri işlem içinde uygulamayı, izolasyon seviyelerini, kilitlenmeleri ve yedekleme akışını ele alıyoruz.
Veriyle çalışan her ekip er ya da geç aynı duvara toslar: sorular çoğalır, tablolar birbirinden kopar ve bir süre sonra kimse rakamların nereden geldiğinden emin olamaz. Bu kurs ilişkisel veritabanlarını sıfırdan ele alır; hem doğru sorguyu yazmayı hem de o sorgunun üzerinde çalıştığı yapıyı doğru kurmayı birlikte öğretir. Bu iki beceri ayrı ayrı öğrenildiğinde eksik kalır: kötü tasarlanmış bir tabloda en temiz sorgu bile yanlış sonuç verir, özensiz yazılmış bir sorgu ise en iyi şemayı yavaşlatır. Tüm örnekler MySQL ve MariaDB üzerinde, tek bir örnek mağaza veritabanıyla ilerler; böylece her yeni konu bir öncekinin üzerine oturur ve baştan sona aynı veriyi tanırsınız.
İlerleyiş bilinçli olarak katmanlıdır. Önce tek tablodan veri okumayı, filtrelemeyi, sıralamayı ve sayfalamayı öğrenirsiniz. Ardından yabancı anahtarlarla ilişkileri kurar, JOIN türlerini sonuç kümesi üzerinden birbirinden ayırt eder ve birden çok tablodan tek bir anlamlı sonuç üretirsiniz. Gruplama bölümünde toplulaştırma fonksiyonlarıyla ham satırları rapora çevirir, tasarım bölümünde normalleştirme adımlarını uygulayarak tekrar eden veriyi ayıklarsınız. Son iki bölüm sistemin yük altında ayakta kalmasıyla ilgilidir: indekslerin nasıl çalıştığı, sorgu planının nasıl okunduğu, işlemler, izolasyon seviyeleri ve yedekleme.
Kurs boyunca her bölümde çalıştırılabilir sorgular yazar, sonuçları örnek veri üzerinde karşılaştırırsınız. Bölüm sonlarındaki testler konunun oturup oturmadığını görmenizi sağlar. Sonunda bir iş sorusunu adım adım SQL diline çevirebilir, mevcut bir şemadaki tasarım hatalarını gerekçesiyle işaret edebilir, yavaş bir sorgunun neden yavaş olduğunu ölçerek açıklayabilir ve birden çok tabloyu etkileyen değişiklikleri bir işlem içinde güvenle uygulayabilirsiniz. Konuların oturma hızı kişiden kişiye değişir; alıştırmalar tekrar edilerek çalışılmak üzere hazırlanmıştır.
Veri Analizi Eğitmeni
Emre Kavaslar sekiz yıldır veriyle çalışıyor ve bu sürenin çoğunu dağınık tabloları kullanılabilir hâle getirerek geçirdi. Analizin en uzun kısmının modelleme değil temizlik olduğunu her derste tekrar ediyor. Konuları örnek veri kümeleri üzerinde adım adım işliyor.
Eğitmen sayfasıJOIN türlerini hep karıştırırdım, görsel anlatım ve örnek sorgularla ayrımı net kavradım. Normalizasyon bölümü de veritabanımı baştan tasarlamamı sağladı.
LEFT JOIN yazdım ama sonuç INNER JOIN gibi davranıyor, eşleşmeyen satırlar gelmiyor. Sorguda WHERE ile sağ tablodan bir sütuna filtre koymuştum.
Soruların tamamını ve eğitmen yanıtlarını ders sayfalarında görebilirsiniz.
