Nosql'de Toplama Nasıl Yapılır?

Bir NoSQL veritabanında verileri toplarken dikkate alınması gereken birkaç nokta vardır. Birincisi, verilerinizin yapısıdır. İlişkisel bir veritabanında , veriler genellikle satırları ve sütunları olan tablolarda depolanır. Bir NoSQL veritabanında, veriler genellikle ilişkisel bir veritabanındaki satırlara benzeyen belgelerde depolanır. Her belge, ilişkisel veritabanındaki sütunlara benzeyen farklı alanlara sahip olabilir. Dikkate alınması gereken ikinci şey, gerçekleştirmek istediğiniz toplama türüdür. En yaygın toplama türü, yalnızca belirli bir ölçütle eşleşen belgelerin sayısını sayan bir sayımdır. Diğer yaygın toplamalar arasında toplam, ortalama, minimum ve maksimum bulunur.

Nosql'de Toplama Nedir?

NoSQL'de Toplu Veri Modeli (ADM) nedir? Agrega olarak bilinen bir nesneler koleksiyonu, bir olarak kabul edilir. NoSQL veritabanlarındaki "Agrega" terimi, çalışması için bir araya getirilen bir veri koleksiyonunu ifade eder. Ayrıca bunlar, ACID işlemlerinin sınırlarını oluşturan veri veya küme türleridir.

Etki alanı nesnelerinizi korumak için en iyi yöntemi seçmek, projenizin kapsamına bağlı olarak değişecektir, ancak seçeneklerden habersiz olup artıları ve eksileri göz önünde bulunduramayız. Bir etki alanı nesneleri koleksiyonu, varsayılan olarak bir toplama olarak sınıflandırılır. NoSQL veritabanlarının anahtar/değer basitliği, bu verileri şemasız olarak depolayabilecekleri anlamına gelir. Belge bilgileri (genellikle JSON) NoSQL veritabanlarında saklanır. Bu model, çok çeşitli uygulamalar tarafından kullanılabilir çünkü çoğu programlama dili, verilerin bu şekilde saklanmasına ve alınmasına izin verir. Ayrıca NoSQL veritabanları, yüksek düzeyde ölçeklenebilirliğe sahip kuruluşlar için idealdir. Verileri talep etmek için basit bir prosedür izlemelisiniz.

Toplama işlevi, bir veri koleksiyonunu alır ve daha sonra birleştirilmiş veri olarak değerlendirilen tek bir değer döndürür. Bu program, verileri çeşitli şekillerde işlemek ve analiz etmek için kullanılabilir. Bir sayı koleksiyonu alındığında, toplam işlevi toplamı döndürür. Bu yöntem, bir koleksiyondaki toplam veri miktarını hesaplamak için kullanılır. Bir sayım işlevi, bir sayı koleksiyonu almanın sonucu olarak her sayının bir koleksiyonda kaç kez göründüğünü döndürür. Bu yöntemi kullanarak, bir koleksiyonda kaç öğe olduğunu öğrenebilirsiniz. Size işlevinde, bir dizi sayı alınır ve bunlardaki toplam bayt sayısı döndürülür. Bir sunucuda ne kadar yer kapladığını belirlemek için bir veri koleksiyonu bu şekilde hesaplanabilir. Sonuç olarak avg işlevi, bir dizi sayı aldıktan sonra koleksiyondaki değerlerin ortalama değerini döndürür. Örnek olarak, bu yöntem size bir koleksiyonda ne kadar veri olduğunu gösterecek, ancak size herhangi bir bireysel değer vermeyecektir. max işlevi, bir dizi sayı aldıktan sonra koleksiyonun maksimum değerini döndürür. Bu, bir koleksiyonun en büyük değerinin ne olduğunu anlamanıza olanak tanır. min işlevi, koleksiyondaki en küçük değere sahip bir sayı döndürür. Bir koleksiyondaki en küçük miktar burada bulunabilir. Oracle NoSQL Veritabanının işlevlerinden biri, toplam, sayım, boyut, ortalama, maks ve min gibi bir toplama işlevidir. İşlevler, bir koleksiyondaki toplam veri miktarı, belirli bir sayının bir koleksiyonda kaç kez göründüğü, bir koleksiyonun boyutu veya bir değer kümesinin ortalaması gibi çeşitli değerleri hesaplamanıza olanak tanır. Toplu işlevler, verileri işlemek ve analiz etmek için güçlü bir araçtır.

Toplama Yöntemi Nedir?

Toplama yöntemi , birden çok veri noktasını tek bir değerde birleştirmenin bir yoludur. Bu, veri noktalarının ortalamasını, ortancasını veya modunu almak da dahil olmak üzere çeşitli şekillerde yapılabilir. Toplama, büyük veri kümelerini daha yönetilebilir hale getirmek için veri analizinde sıklıkla kullanılır.

SQL'de toplamalarla çalışmak için, kullanılan toplama işlevinin türünü, işlenmesi gereken değerlerin sayısını ve toplanması gereken veri türünü bilmeniz gerekir. SQL'de, veritabanını tanımlamak için kaba ve ince toplamlar kullanılır. Kaba agrega birden fazla değere sahipken, ince agrega birden az değere sahiptir. İki ana kaba agrega türü, sayısal ve ince agregalardır; kaba toplamlar üç türe ayrılır: sayısal, ince toplamlar ve metin toplamları. Ort., sayım ve toplam gibi sayısal toplamlardaki bir dizi değerin işlendiği kabul edilir. Maks ve min gibi metin kümeleri, metin değerlerinin ayıklanması ve işlenmesi sürecinin bir sonucu olarak üretilir. Bir hesaplama yaparken, NULL değerleri yok sayarlar. Metin kümeleriyle çalışırken, veri kümesindeki karakterlere dikkat etmek çok önemlidir. Veriler karakter kümesiyle düzgün bir şekilde eşleşmezse toplamalar düzgün çalışmaz. Örneğin, veriler İngilizce, ancak toplamalar İspanyolca ise, toplamalar düzgün çalışmaz. SQL kullanırken toplama işlevinin türünü, işlenen değerlerin sayısını ve toplanan verilerin türünü anlamak çok önemlidir.

Nosql'e Genel Bakış

Nosql, geleneksel, ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinden bazı temel yönlerden farklılık gösteren veritabanı sistemleri için kullanılan bir terimdir. Örneğin, nosql veritabanları genellikle dağıtılır, yani birden çok sunucuya ve hatta birden çok veri merkezine yayılırlar. Bu yatay ölçeklendirme, nosql veritabanlarını ilişkisel veritabanlarından daha ölçeklenebilir ve performanslı hale getirebilir. Ek olarak, nosql veritabanları genellikle şemasız veya belge odaklı veri modelleri kullanır, bu da onları belirli kullanım durumları için daha esnek hale getirebilir.

EFCodd'un 1970 tarihli makalesi A ilişkisel veri modeli için büyük paylaşılan veri bankaları gibi nesne yönelimli bir veritabanı, ilişkisel bir veritabanına benzer. Dağıtılmış bir sistem, bir bilgisayar ağı üzerinden birbirleriyle iletişim kuran bir dizi bilgisayar ve yazılım bileşeninden oluşur. Bu tür bir sistem, ortak bir hedefe ulaşılmasına izin veren bilgisayar etkileşimleri ve kaynak paylaşımı ile karakterize edilir. Dağıtılmış bir bilgi işlem sistemi, verileri daha verimli bir şekilde işleyebilmesi nedeniyle diğer sistem türlerinden daha fazla bilgi işlem gücüne sahiptir. NoSQL veritabanı yönetim sistemleri ile geleneksel ilişkisel veritabanı sistemleri arasındaki fark bazı açılardan önemlidir. Bir NoSQL sistemiyle, veri deposu ölçeklenebildiği için çok daha hızlı olabilir. Carlo Strozzi, NoSQL terimini ilk olarak 1998'de ortaya attı.

Veritabanı türleri, ilişkisel olmayan, dağıtılmış ve geleneksel ilişkisel veritabanı sistemlerinde önemli olan atomik, tutarlılık, yalıtım veya dayanıklılık standartlarına uymayan türlerdir. CAP Teoremine göre, dağıtık sistemler için uygulama tasarlamadan önce karşılanması gereken üç temel gereksinim vardır. Dağıtılmış bir bilgisayar sistemi, CAP teoremine göre aşağıda listelenen tüm özellikleri garanti edemez. Bir NoSQL veritabanının dört temel türü (en yaygın olanları aşağıdaki kategorilerdedir). Bir grafik veri yapısının kenarları veya yayları, değişebilir düzen potansiyeline sahip bir sıralı çiftler kümesidir.

Nosql Veritabanları: Verileri Depolamanın ve Almanın Yeni Yolu

İlişkisel veritabanlarının aksine, NoSQL veritabanları, tablo dışı ilişkileri kullanan geleneksel veri depolama ve alma yönteminden farklı bir model kullanır. Ayrıca, daha verimli veri depolama ve almanın yanı sıra veritabanının boyutunu değiştirmeden içeri ve dışarı ölçeklendirme yeteneğine de izin verebilir. Aslında, NoSQL bir süredir ortalıkta dolaşıyor. Bu, geleneksel ilişkisel veritabanlarından daha fazla esneklik ve ölçeklenebilirlik taleplerini karşılama becerisi nedeniyle, veritabanı tasarımı için uygun bir seçenektir.

Veri Veri Toplama

Veri toplama , birden fazla kaynaktan gelen verileri bir araya getirme ve tek bir merkezi havuza koyma işlemidir. Bu veriler daha sonra, veriler silolarda tutulduğunda tespit edilmesi zor olacak içgörüler ve eğilimler sağlamak için kullanılabilir. Veri toplama manuel olarak veya yazılım araçları kullanılarak yapılabilir.

Üst düzey analiz oluşturmak için büyük veri koleksiyonlarını özetleme işlemi, veri toplama olarak bilinir. Toplu verileri analiz etmek, stratejik planlama, fiyatlandırma ve pazarlama kampanyaları gibi faaliyetler hakkında kararlar almak için kritik öneme sahiptir. Günümüzün büyük veri dünyasında ve nesnelerin internetinde başarılı olmak için iş stratejisi veri toplamayı içermelidir. Toplu verilerin sunumunun ardından, analiz, içgörü ve genel bakış amacıyla kullanılabilecek bir formatta özetlenir. Veri toplamayı yürütmek için, işletmelerin büyük bir kısmı büyük ölçüde insan girdisine güvenir. Toplama araçları, en doğru ve uygun verileri olabildiğince verimli bir şekilde yakalayarak toplama yöntemini geliştirir. Büyük miktarda veri toplandığında, sektör veya departmandan bağımsız olarak doğru kararlar alınması gerekir.

Bilgilerin toplanması yalnızca stratejik karar vermeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda ürün geliştirme, planlama ve operasyon optimizasyonuna da yardımcı olabilir. Prosedür, tipik olarak benzersiz veri toplama tekniklerinin ve çeşitli veri toplama araçlarının kullanılmasını gerektiren pazarlama stratejilerinin geliştirilmesinde özellikle yararlıdır. Anahtar, pazarlama harcamalarının doğru bir şekilde kullanılmasını ve satışların en üst düzeye çıkarılmasını sağlamaktır. Veri toplamanın önemine dair bir ders kitabı örneği olarak hizmet veren COVID pandemisi, veri toplamanın yalnızca devlet sağlık tesisleri için değil, izleme organları için de önemini göstermektedir. Yeni çözümler üretebilmek için sağlık sektöründeki değişim ve trendleri takip etmek önemlidir. Ayrıca, veri toplama, hastalar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları arasında artan güvene izin verecektir. Yasa son on yılda önemli ölçüde geliştiğinden, web sitesi sahipleri artık çerezlerin kullanıcılarının kişisel bilgilerini nasıl etkilediği konusunda çok şeffaf olmalıdır. Veri toplama araçlarını otomatikleştirmek, veri kaynaklarını ve kaynaklarını izleyerek bir denetim izi oluşturmak için de kullanılabilir.

Birleştirmenin ne zaman kullanılacağını seçmek her zaman kolay değildir, ancak verilerin doğru olduğundan ve analizin sağlam ilkelere dayandığından emin olmak çok önemlidir. Veri toplamanın amacı bir amaca ulaşmak olmalı ve süreç içinde kaybolmaması veya bozulmaması için veriler her zaman takip edilmelidir.
Veri toplama güçlü bir araç olabilse de, ekolojik olarak geçersiz analizlerden kaçınmak için dikkatle kullanılmalıdır.

Veri Toplama: Temel Bilgiler

Bu teknoloji, verileri düzenlemek ve analiz etmek için çeşitli şekillerde kullanılır. Yaygın olarak kullanılan, bir satış veri tabanından satış verileri, bir müşteri veri tabanından müşteri verileri ve bir ürün veri tabanından ürün verileri gibi çeşitli veritabanlarından alınan verilerin bir araya toplanmasıdır. Veri toplama süreci birkaç yöntemle ayırt edilir. En yaygın veri toplama yöntemleri toplam, ortalama, ortalama ve medyan ifadeleridir. Bir sayı, sayılara, yüzdelere ve oranlara ek olarak bir, iki veya üç sayıdan oluşabilir. Veri toplama sürecinin tamamlanmasının ardından, hangi kaynakların veya kaynak gruplarının yüksek talep gördüğü belirlenebilir. Toplanan veriler, iş süreçlerini iyileştirmek veya insan analizi yapmak için de kullanılabilir.