Skaler Dizi İşlevleri – Blog Yazma – Web Tasarımı Yapımı – Web Tasarımı YouTube Videosu Yapımı – Web Sitesi Tasarlama Fiyatları
INTERSECT Küme Operatörü
Bu, yalnızca hem birinci sorgunun hem de ikinci sorgunun veri kümesinde görünen satırları döndüren bir küme işlecidir. İki değişkenli UNION operatörü ve INTERSECT operatörü değişme özelliğini kontrol eder. Bu özellik, iki sorgunun sırasının sayılmadığı anlamına gelir; yalnızca, halihazırda aynı adlara sahip değillerse, görüntülenecek sütunların (ilk sorgudakiler) adlarının seçimine müdahale eder.
Bu, yalnızca birinci isteğin veri kümesinde görünen ve ikinci isteğin veri kümesinde olmayan satırları döndüren bir küme işlecidir.
EXCEPT operatörü, değişme karakteristiğini kontrol etmez. İki sorgunun sırası önemlidir çünkü permütasyon farklı sonuçlar verir.
Bölme küme operatörü
Bu, bir veri kümesinin yalnızca başka bir veri kümesinin tüm satırlarıyla ilişkili satırlarını döndüren bir küme işlecidir. Bu veri sorgusu, ikisini birbirine bağlayan bir ara veri kümesi gerektirir. Müşterileri ürünlere göre bölmek, yani tüm ürünleri sipariş eden müşterileri aramak için üç veri seti gereklidir:
— müşteriler için bir veri seti;
— ürünler için bir veri seti;
— müşteriler ve ürünler arasındaki bağlantıları sipariş ayrıntıları (sipariş satırları) biçiminde temsil eden bir ara veri kümesi.
Veritabanını ilişkisel modelle modellemek, tabloların matematiksel olarak ilişkilere veya kümelere benzetildiği anlamına gelir. UNION, INTERSECT ve EXCEPT gibi operatörler, bu tablolara bir set mantığı uygularken çok kullanışlı görünmektedir.
Dönen Operatörler
Bilgi sistemi tarafından yönetilen veriler genellikle iki alt sisteme ayrılır:
— OLTP: verilerin tablolardan oluşan ve SQL dili tarafından talep edilen ilişkisel veritabanlarında saklandığı bir işlem sistemi;
— OLAP: verilerin küplerden oluşan ve MDX veya DAX dili tarafından talep edilen çok boyutlu veritabanlarında saklandığı bir karar verme sistemi.
Döndürme İşleçleri olarak da bilinen döndürme işleçleri, ilişkisel modele entegre edilmiş yeni özelliklerdir. Bu operatörler, PIVOT, DRILL DOWN, DRILL UP, DRILL THROUGH, SLICE ve DICE gibi işlemlerin küplere uygulanabildiği çok boyutlu mantıktan esinlenmiştir.
Verileri döndürmenin avantajı, şirketin farklı ilgi ve endişelerini yansıtan farklı açılardan verilere bakabilmektir.
Bu üçüncü bölüm, küplerde depolanan çok boyutlu verilere uygulanabilen pivot işlecini simüle etmek için bir tablonun satırları ve sütunları arasında verilerin yer değiştirmesini sağlayan işleçleri sunmaya ayrılacaktır.
Bu bölümde ele alınacak farklı kavramların zihin haritasını sunar.
PIVOT operatörü
PIVOT operatörü, bu veri kümesinin satırlarını sütunlara dönüştürerek veri kümesinin görüntüsünü aktarmanıza izin verir. Yıllar için değerler iki parantez [] arasına girilmelidir. Bir görünüm oluşturmak, tüm sütunları için takma adlar gerektirir.
PIVOT işleciyle ilgili bir sorun, bunları sütunlarda görmek istiyorsanız, IN seçiminde tüm değerleri belirtmektir. Bu sorunun üstesinden gelmenin bir çözümü, Dinamik SQL mekanizmasını kullanarak dinamik bir IN seçimi oluşturmaktır.
UNPIVOT operatörü
UNPIVOT operatörü, bu veri kümesinin sütunlarını satırlara dönüştürerek veri kümesinin görüntüsünü aktarmanıza izin verir. UNPIVOT operatörü, hiçbir koşulda PIVOT operatörü tarafından gerçekleştirilen işi iptal etme işlemi olarak yorumlanmamalıdır. Sütunları satırlara aktararak belirli bir kaynaktan gelen verilere etki eden bağımsız bir işlemdir.
Döndürme işleçleri, ilişkisel bir veritabanında çok boyutlu mantık işlevlerini simüle etmek için kullanılır. Çok boyutlu veritabanlarına yatırım yapmayı planlamayan, ancak verilerinin analizi için ilişkisel veritabanlarına güvenmeyi planlayan bilgi sistemleri için kullanışlıdırlar.
Önceden tanımlanmış işlevler
SQL dili, icadından bu yana çekirdeğinde (komutlarında) herhangi bir büyük değişiklik olmayan kararlı bir dildir. Bu, SQL’in durgun bir dil olduğu anlamına gelmez, çünkü başta SELECT komutu olmak üzere SQL komutlarıyla kullanılabilecek yeni işlevlerin entegrasyonu yoluyla birden çok geliştirme yapılmıştır.
SQL’in dinamizmi aynı zamanda Transact SQL (TSQL) kullanarak kullanıcı fonksiyonları oluşturma olasılığından kaynaklanmaktadır. Neredeyse tüm DBMS’lere yönelik bu prosedürel eklenti, veritabanına erişirken daha fazla bütünlük, optimizasyon ve güvenlik sağlamak için öncelikle sunucu tarafı geliştirme için tasarlanmış prosedürel bir programlama ortamıdır. Fonksiyonlar, iki varyantı (ön tanımlı ve kullanıcı) ile veri analizinde önemli bir rol oynar.
Bu ilk bölüm, SQL Server’ın önceden tanımlanmış işlevlerini sunmaya ve sınıflandırmaya ve ayrıca kullanıcı tanımlı işlevleri tanıtmaya ayrılacaktır. Burada ele alınacak farklı kavramların zihin haritasını sunar.
DÇARP Excel
Python 2 boyutlu dizi oluşturma
Python matris oluşturma
Python matris çarpımı numpy
Python matris İşlemleri
Python boş dizi oluşturma
For döngüsü ile matris oluşturma Python
Python matris toplama
Skaler Yerleşik İşlevler
SQL Server, yerleşik işlevler olarak adlandırılan çok zengin bir önceden tanımlanmış işlevler kümesine sahiptir. Bu işlevler, temel olarak skaler işlevler, toplama işlevleri ve pencereleme işlevleri olmak üzere farklı kategorilere ayrılabilir.
Diğer iki kategori aşağıdaki bölümlerde detaylandırılacağından, bu bölüm skaler fonksiyonları sunmaya ayrılmıştır.
Tek satırlı işlevler olarak da adlandırılan skaler işlevler, işlenen veri kümesinin her satırında çalışan ve satır başına bir çıktı döndüren işlevlerdir. Bu kategoride, sayısal skaler fonksiyonlar, dizi işleme, tarihlerin işlenmesi, dönüştürme, boş değer işleme ve mantıksal işlevler arasında ayrım yapan başka bir sınıflandırma vardır.
Bu bölümde amaç, tüm fonksiyonların kapsamlı bir envanterinden ziyade, farklı fonksiyonların sınıflandırılmasını açıklayıcı örneklerle sunmaktır.
İşlevlerin tam listesi, aşağıdaki adımlar izlenerek SQL Server belgelerinde veya SSMS istemcisinde görüntülenebilir:
1) SQL Server Management Studio’yu açın ve hedef SQL Server örneğine bağlanın.
2) Veritabanı düğümüne tıklayın, herhangi bir veritabanı seçin (ör. “AdventureWorks2014”), Programlanabilirlik’i seçin, İşlevler’i ve ardından Sistem İşlevleri’ni genişletin.
3) İlgili işlevlerin listesini görmek için istediğiniz kategoriyi genişletin.
Skaler Sayısal Fonksiyonlar
Sayılar üzerinde çalışan işlevler sayısal değerleri kabul eder, parametre olarak ve sayısal değerler döndürür.
Sayısal skaler fonksiyonlar aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir:
— bilimsel işlevler;
— trigonometrik fonksiyonlar;
— yuvarlama işlevleri;
— rasgele sayı üretme işlevleri.
Skaler Dizi İşlevleri
Karakter dizileri üzerinde çalışan işlevler, karakter dizilerini parametre olarak kabul eder ve sayısal bir değer veya bir karakter dizisi döndürür. Karakter dizilerini işlemek için skaler fonksiyonlar aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir:
— bir dizgenin diğerinin içindeki konumunu döndüren işlevler;
— dönüşüm fonksiyonları;
— karşılaştırma işlevleri;
— karakter kodlama işlevleri.
Skaler Tarih Fonksiyonları
Tarihlerde çalışan işlevler, tarihleri parametre olarak kabul eder ve tarihler veya sayısal değerler döndürür. Tarihleri işlemek için skaler fonksiyonlar aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir:
— geçerli tarih ve saati düşük ve yüksek hassasiyetle döndüren işlevler;
— tarih ve saatin bir kısmını döndüren işlevler;
— doğrulama ve biçim yönetimi işlevleri;
— tarihi karşılaştırma ve değiştirme gibi diğer işlevler.
Web sitelerinizi, arama motorlarında en yukarı getirmek adına sizlere 3 adet paket öneriyoruz. Bu paketler sayesinde web siteleriniz aramalarda 1 yıl içerisinde en yukarıya tırmanacaktır.
1) Backlink Paketi 50 $ (Yıllık Ücret)
2) Hızlandırma Paketi 300 $ (Yıllık Ücret)
3) Kelime Yönlendirme Paketi 150 $ (Aylık Ücret)
