Data-Science-For-Beginners/translations/tr/2-Working-With-Data/05-relational-databases/README.md

Verilerle Çalışmak: İlişkisel Veritabanları

Verilerle Çalışmak: İlişkisel Veritabanları - Sketchnote by @nitya

Muhtemelen geçmişte bilgi depolamak için bir elektronik tablo kullanmışsınızdır. Satır ve sütunlardan oluşan bir yapınız vardı; satırlar bilgiyi (veya veriyi) içerirken, sütunlar bu bilgiyi tanımlıyordu (bazen buna meta veri denir). İlişkisel bir veritabanı, tablolardaki sütunlar ve satırlar prensibine dayanır ve bilgiyi birden fazla tabloya yaymanıza olanak tanır. Bu, daha karmaşık verilerle çalışmanıza, tekrarı önlemenize ve verileri keşfetme şeklinizde esneklik sağlamanıza olanak tanır. Haydi, ilişkisel veritabanı kavramlarını keşfedelim.

Ders Öncesi Testi

Her Şey Tablolarla Başlar

Bir ilişkisel veritabanının temelinde tablolar bulunur. Tıpkı bir elektronik tabloda olduğu gibi, bir tablo sütunlar ve satırlardan oluşan bir koleksiyondur. Satır, çalışmak istediğimiz veriyi veya bilgiyi içerir, örneğin bir şehrin adı ya da yağış miktarı. Sütunlar ise depoladıkları veriyi tanımlar.

Şehirler hakkında bilgi depolamak için bir tablo oluşturarak keşfimize başlayalım. Şehirlerin adını ve ülkesini içeren bir tablo oluşturabiliriz. Bu tablo şu şekilde görünebilir:

Şehir	Ülke
Tokyo	Japonya
Atlanta	Amerika Birleşik Devletleri
Auckland	Yeni Zelanda

Dikkat edin, şehir, ülke ve nüfus sütun adları depolanan veriyi tanımlar ve her satır bir şehir hakkında bilgi içerir.

Tek Tablo Yaklaşımının Eksiklikleri

Yukarıdaki tablo size oldukça tanıdık gelebilir. Gelişmekte olan veritabanımıza yıllık yağış miktarını (milimetre cinsinden) ekleyerek biraz daha veri ekleyelim. 2018, 2019 ve 2020 yıllarına odaklanalım. Tokyo için ekleyecek olursak, tablo şu şekilde görünebilir:

Şehir	Ülke	Yıl	Miktar
Tokyo	Japonya	2020	1690
Tokyo	Japonya	2019	1874
Tokyo	Japonya	2018	1445

Tablomuzda ne fark ettiniz? Şehrin adı ve ülkesini tekrar tekrar kopyaladığımızı fark etmiş olabilirsiniz. Bu, oldukça fazla depolama alanı kaplayabilir ve büyük ölçüde gereksizdir. Sonuçta, Tokyo'nun ilgilendiğimiz tek bir adı var.

Tamam, başka bir şey deneyelim. Her yıl için yeni sütunlar ekleyelim:

Şehir	Ülke	2018	2019	2020
Tokyo	Japonya	1445	1874	1690
Atlanta	Amerika Birleşik Devletleri	1779	1111	1683
Auckland	Yeni Zelanda	1386	942	1176

Bu, satır tekrarını önlerken başka zorluklar ekliyor. Her yeni yıl için tablomuzun yapısını değiştirmemiz gerekecek. Ayrıca, verilerimiz büyüdükçe yılları sütun olarak tutmak, değerleri geri almak ve hesaplamak için işleri zorlaştıracaktır.

Bu nedenle birden fazla tabloya ve ilişkilere ihtiyacımız var. Verilerimizi bölerek tekrarı önleyebilir ve verilerle çalışma şeklimizde daha fazla esneklik sağlayabiliriz.

İlişkilerin Kavramları

Verilerimize geri dönelim ve nasıl böleceğimizi belirleyelim. Şehirlerimizin adını ve ülkesini depolamak istediğimizi biliyoruz, bu nedenle bu bilgiler muhtemelen bir tabloda en iyi şekilde saklanır.

Şehir	Ülke
Tokyo	Japonya
Atlanta	Amerika Birleşik Devletleri
Auckland	Yeni Zelanda

Ancak bir sonraki tabloyu oluşturmadan önce, her şehri nasıl referans alacağımızı belirlememiz gerekiyor. Bir tür tanımlayıcıya, kimliğe veya (teknik veritabanı terimleriyle) bir birincil anahtara ihtiyacımız var. Birincil anahtar, bir tablodaki belirli bir satırı tanımlamak için kullanılan bir değerdir. Bu, bir değerin kendisine dayalı olabilir (örneğin, şehrin adını kullanabiliriz), ancak neredeyse her zaman bir sayı veya başka bir tanımlayıcı olmalıdır. Kimliğin asla değişmemesini isteriz, çünkü bu ilişkiyi bozabilir. Çoğu durumda, birincil anahtar veya kimlik otomatik olarak oluşturulan bir sayı olacaktır.

✅ Birincil anahtar genellikle PK olarak kısaltılır.

şehirler

şehir_id	Şehir	Ülke
1	Tokyo	Japonya
2	Atlanta	Amerika Birleşik Devletleri
3	Auckland	Yeni Zelanda

✅ Bu derste "id" ve "birincil anahtar" terimlerini birbirinin yerine kullandığımızı fark edeceksiniz. Buradaki kavramlar, daha sonra keşfedeceğiniz DataFrame'ler için de geçerlidir. DataFrame'ler "birincil anahtar" terminolojisini kullanmaz, ancak benzer şekilde davrandıklarını fark edeceksiniz.

Şehirler tablomuzu oluşturduğumuza göre, yağış miktarını saklayalım. Şehirle ilgili tam bilgiyi kopyalamak yerine, kimliği kullanabiliriz. Ayrıca, yeni oluşturulan tablonun da bir id sütununa sahip olduğundan emin olmalıyız, çünkü tüm tabloların bir kimlik veya birincil anahtarı olmalıdır.

yağış

yağış_id	şehir_id	Yıl	Miktar
1	1	2018	1445
2	1	2019	1874
3	1	2020	1690
4	2	2018	1779
5	2	2019	1111
6	2	2020	1683
7	3	2018	1386
8	3	2019	942
9	3	2020	1176

Yeni oluşturulan yağış tablosundaki şehir_id sütununa dikkat edin. Bu sütun, şehirler tablosundaki kimliklere referans veren değerler içerir. Teknik ilişkisel veri terimleriyle, buna yabancı anahtar denir; başka bir tablodan bir birincil anahtardır. Bunu bir referans veya işaretçi olarak düşünebilirsiniz. şehir_id 1, Tokyo'yu referans alır.

[!NOTE] Yabancı anahtar genellikle FK olarak kısaltılır.

Veriyi Geri Getirme

Verilerimizi iki tabloya ayırdıktan sonra, bunları nasıl geri getireceğimizi merak ediyor olabilirsiniz. MySQL, SQL Server veya Oracle gibi bir ilişkisel veritabanı kullanıyorsak, Yapılandırılmış Sorgu Dili veya SQL adlı bir dil kullanabiliriz. SQL (bazen "sequel" olarak telaffuz edilir), ilişkisel bir veritabanında veri almak ve değiştirmek için kullanılan standart bir dildir.

Veriyi almak için SELECT komutunu kullanırsınız. Temel olarak, görmek istediğiniz sütunları seçer ve bunların bulunduğu tabloyu belirtirsiniz. Sadece şehirlerin adlarını görüntülemek istiyorsanız, şu sorguyu kullanabilirsiniz:

SELECT city
FROM cities;

-- Output:
-- Tokyo
-- Atlanta
-- Auckland

SELECT, listelemek istediğiniz sütunları, FROM ise bu sütunların bulunduğu tabloları belirtir.

[NOTE] SQL sözdizimi büyük/küçük harf duyarlı değildir, yani select ve SELECT aynı anlama gelir. Ancak, kullandığınız veritabanı türüne bağlı olarak sütunlar ve tablolar büyük/küçük harf duyarlı olabilir. Bu nedenle, programlamada her şeyi büyük/küçük harf duyarlıymış gibi ele almak en iyi uygulamadır. SQL sorguları yazarken, anahtar kelimeleri tamamen büyük harflerle yazmak yaygın bir konvansiyondur.

Yukarıdaki sorgu tüm şehirleri görüntüler. Sadece Yeni Zelanda'daki şehirleri görüntülemek istediğimizi hayal edelim. Bir tür filtreye ihtiyacımız var. SQL'deki anahtar kelime WHERE, yani "bir şey doğru olduğunda"dır.

SELECT city
FROM cities
WHERE country = 'New Zealand';

-- Output:
-- Auckland

Veriyi Birleştirme

Şimdiye kadar veriyi tek bir tablodan aldık. Şimdi şehirler ve yağış tablolarındaki verileri bir araya getirmek istiyoruz. Bu, onları birleştirerek yapılır. İki tablo arasında bir dikiş oluşturur ve her tablodan bir sütundaki değerleri eşleştirirsiniz.

Örneğimizde, yağış tablosundaki şehir_id sütununu, şehirler tablosundaki şehir_id sütunuyla eşleştireceğiz. Bu, yağış değerini ilgili şehriyle eşleştirecektir. Yapacağımız birleştirme türü, iç birleştirme olarak adlandırılır, yani diğer tablodan hiçbir şeyle eşleşmeyen satırlar görüntülenmez. Bizim durumumuzda her şehirde yağış verisi var, bu yüzden her şey görüntülenecek.

Tüm şehirler için 2019 yılı yağış miktarını alalım.

Bunu adım adım yapacağız. İlk adım, şehir_id sütunlarını belirterek verileri birleştirmektir.

SELECT cities.city
    rainfall.amount
FROM cities
    INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id

Birleştirmek istediğimiz iki sütunu ve tabloları şehir_id üzerinden birleştirmek istediğimizi vurguladık. Şimdi sadece 2019 yılını filtrelemek için WHERE ifadesini ekleyebiliriz.

SELECT cities.city
    rainfall.amount
FROM cities
    INNER JOIN rainfall ON cities.city_id = rainfall.city_id
WHERE rainfall.year = 2019

-- Output

-- city     | amount
-- -------- | ------
-- Tokyo    | 1874
-- Atlanta  | 1111
-- Auckland |  942

Özet

İlişkisel veritabanları, bilgiyi birden fazla tabloya bölmek ve ardından görüntüleme ve analiz için bir araya getirmek üzerine kuruludur. Bu, hesaplamalar yapmak ve verileri manipüle etmek için yüksek bir esneklik sağlar. İlişkisel bir veritabanının temel kavramlarını ve iki tablo arasında bir birleştirme yapmayı gördünüz.

🚀 Meydan Okuma

İnternette birçok ilişkisel veritabanı mevcuttur. Yukarıda öğrendiğiniz becerileri kullanarak verileri keşfedebilirsiniz.

Ders Sonrası Testi

Ders Sonrası Testi

Gözden Geçirme ve Kendi Kendine Çalışma

SQL ve ilişkisel veritabanı kavramlarını keşfetmeye devam etmeniz için Microsoft Learn üzerinde çeşitli kaynaklar mevcuttur:

• İlişkisel veri kavramlarını açıklayın
• Transact-SQL ile Sorgulamaya Başlayın (Transact-SQL, SQL'in bir versiyonudur)
• Microsoft Learn'deki SQL içeriği

Ödev

Ödev Başlığı

---

Feragatname:
Bu belge, Co-op Translator adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belgenin kendi dilindeki hali yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan herhangi bir yanlış anlama veya yanlış yorumlama durumunda sorumluluk kabul edilmez.