VERİ AMBARI NEDIR ? NASIL OLUSTURULUR ?

Arkadaşlar Merhaba ; 

Diğer yazıma ilaveten veri ambarı nedir ? , nasıl oluşturulur ? konusuna göz atalım . 






Öncelikle kısaltmalara bakalım :

Şimdi ise sırayla :

1. Veri ambarı nedir ? , ne demektir ?
2. Dwh ile Dm arasındaki fark nedir ?
3. Dwh ile OLTP arasındaki fark nedir ?
4. Dwh bileşenleri nelerdir ?
5. Etl ne demektir ?
6. Etl tipleri nelerdir ?
7. Modelleme nedir ? , Nasıl Yapılmalıdır ?
8. Veri Kalitesi nedir ? Nasıl sağlanmalıdır ?
9. Veri Tabanı Fiziksel Yaklaşımları nelerdir ?

konularına kısaca hep birlikte göz atalım .

1. Datawarehouse Nedir ?

DWH tarihi 

• EIS(Enterprise Information Systems--Kurumsal Bilgi Sistemleri)
• DSS(Decision Support Systems--Karar Destek Sistemleri)
• Data Warehousing and Business Intelligence 

Bir veri ambarı  ; yönetim kararlarını destekleyici ,konu yönelimli ,entegre , uçucu olmayan ,ve zaman değişkenli veri kümesidir .(Bıll Inmon-1990)
İş Zekası , verinin bilgiye dönüşümü işlemidir .(Gartner Group)

Teknik Avantajları :

• parelel kullanımı
• veri kümelemesi
• veri sıkıştırması

Bu konu hakkında daha önceki yazılarımızda açıklama yaptığımızdan dolayı pek fazla durmayacağım .
   
       2. Datamart Nedir ?

Datamartlar ;

• Konu yönelimli
• tümleşik
• genellikle tek kaynak sistemden beslenir .

Bağımlı ve bağımsız olabilirler.

• Bağımlı DM : DWH ' tan beslenen kolay ETL , kurumsal planın parçası
• Bağımsız DM : Ayrık , operasyonel maliyeti yüksek ,harici veri kaynaklarında beslenen, analitik ihtiyaçlara göre hazırlanan veriler için kullanılır .

farklara bakacak olursak :

           3. DWH ile OLTP Arasındaki Farklar ?

        4. DWH Bileşenleri Nelerdir ?

DWH  Yazılım Yaklaşımları :

• Bing Bang Yaklaşımı .
• Artımsal Yaklaşım

1. Yukarıdan Aşağıya Artımsal (top-down incremental )
2. Aşağıdan Yukarıya Artımsal (bottom-up incremental )

     5. ETL Ne Demektir ?

E-T-L (Extract -Transform-Load) anlamına gelmektedir . Zaten bu konuya da daha önce değinmiştim . Kısaca hatırlamak mahiyetinde üzerinden geçelim .

Extraction:

• Farklı kaynak sistemden , veri tabanından farklı formatlarla elde edilir .
• Kaynak sistemlerin canlı ,arşiv ,dahili ve harici verilerine erişilebilir .

Transform:

• Veri hataları düzeltilir .
• Genellikle staging area (remote/on site )(sahneleme alanı) kullanılır .
• Veri entegrasyonu sağlanır . 
• İş kuralları verilere uygulanarak veri doğrulaması gerçekleştirilir .
• Veriler onaylanır .
• Verilere zaman entegre edilir .

Load :

• Elde edilen temizlenmiş veri DWH ortamına yazdırılır .

       6. ETL tipleri nelerdir ?

Truncate & Load :

• Kaynak sistemden elde edilen verilerin tümünün silinerek yeniden yapılandırılması .

Incremental Update :

• Kaynak sistemden elde edilen birincil anahtarlar (primary key) yardımı ile  - yeni geleni ekle , mevcut olanı güncelle ,silineni işaretle - yaklaşımı
• Change Data Capture (CDC)

Slowly Changing Dimensions Type 2(SCD)

• Kaynak sistemden elde edilen veriler tarihsel olarak saklanarak hiçbir veri silinmez.(Tarihsel yaklaşım)

Bunların yanı sıra bazı ETL problemleri ortaya çıkmıştır . Maddeler halinde değinecek olursak ;

• Kaynak sistemdeki tablonun unusable (kullanılamaz ) olması
• Kaynak sistemdeki dosyaya erişilememe
• Yetersiz metadata
• Zayıf veya yetersiz analiz süreci 
• Yetersiz yer (storage) planlama
• Kaynak sistemde yapısal değişiklikler
• Yetersiz veri validasyonu
• Hatalı mantıksal/fiziksel model dizaynı
• Veri tipi uyumsuzlukları

gibi başlıca problemleri sıralayabiliriz .

      7. Modelleme Nedir ? , Nasıl Yapılmalıdır ?

MODELLEME

İş Modelinin Oluşturulması (Business Model)

• Strateji Analizinin Yapılması
• İş Birimi Tanımlarının ve Kurallarının Belirlenmesi
• İş İhtiyaçlarının Belirlenmesi

Mantıksal Modelin Oluşturulması(Logical Model)

• İlişki ve İlişki Tiplerinin Belirlenmesi
• Fact ve Dimension 'ların tespit edilmesi
• Sonuçların mantıksal olarak üretilerek konu alanlarının tespit edilmesi 
• Nesnelerin isim ve renk standartlarının belirlenmesi 

Fiziksel Modelin Oluşturulması (Physical Model )

• Donanım İhtiyaçlarının Tespit Edilmesi
• Tablo ve index için disk kapasite ihtiyacının belirlenmesi 
• Partition stratejisinin belirlenmesi 
• Güvenlik stratejisinin belirlenmesi 

Third Normal Form (3NF)

       Star Schema

customer : müşteri ; product : ürün ; supplier : tedarikçi ;geography : coğrafya ; sales :satış ; dimension table : boyut tablosu . fact table : geçeklik tablosu.

Snowflake Schema 

 

                 8. Veri Kalitesi Nedir ? , Nasıl Sağlanır ?

Beklenen veri , beklenen  yerde , beklenen şekilde bulunmaz  ise veri kalitesi problemi ortaya çıkar .

• Farkla anlama gelen data
• Eksik bilgi  , verinin farklı alanda olması 
• Veri tipi farklılığı
• Veri boyutu farklılığı
• Veri doğrulama kurallarının olmaması 
• Drill- Down olmaması
• İlişkisel bütünlüğün olmaması , öksüz kayıtların varlığı
• Veri duplikasyonu 

               9. Veri Tabanı Fiziksel Yaklaşımları Nelerdir ?

Fact Tablo Karekteristikleri

• İş birimlerinin kullanılacağı nümerik metrik değerleri içerir.
• Büyük miktarda veri içerir.
• Çabuk büyür , çok hızlı genişler.
• Stabil , türetilmiş yada özetlenmiş veri içerir.
• Genellikle ekleme yapılır .
• Genellikle dimension tablolarla foreign key ile ilişkilidir .

Dimension Tablo Karekteristikleri

• İş birimlerinin görmek istedikleri metin tipteki veriyi içerirler.
• Genellikle statik veri içerirler.
• Boyutları küçüktür.
• Truncate Load mekanizmasına uygundur .

Slowly Changing Dimension Tablo Karekteristikleri

•  Genellikle link tablolarıdır . (Fact -Dimension  linki )
• Fact üzerindeki  dimension ' ın tarihçe bilgilerini tutar .

KAYNAK:
https://www.slideshare.net/GurcanOrhan/what-isdwh
https://gurcanorhan.wordpress.com/2011/03/21/troug-sakarya-universitesi/
https://gurcanorhan.wordpress.com/2011/03/25/troug-sakarya-universitesi-2/

Read More

DATAWAREHOUSE NEDIR ? / NE ISE YARAR ? / NASIL YAPILIR ?

Arkadaşlar Merhaba ;
Datawarehouse hakkında genel bilgiler vermek istiyorum .Öncelikle datawarehouse nedir ?   hakkındaki kısa yazımızı okumak için linke tıklayalım . Şimdi konuya hemen giriş yapalım .

Kısaca yeni nesil veri ambarı olan microsoft sql server 2012 parelel datawarehouse ' a kısaca değinmek isterim.
PDW (parelel datawarehouse) : veri analizlerini hızlı bir şekilde çalıştırmak ve tek bir cihaz içerisinde depolamayı , birkaç tb 'dan 6 petabayt'a kadar ölçeklendirebilmemize imkan sağlayan yeni nesil bir platformdur .PDW , sistemimize en yüksek  performansı sunmak için önceden yapılandırılmış ve kurulmuş donanım ve yazılımla gelir . PDW sade bir tasarıma sahiptir. Bu sayede hem öğrenilmesi hemde yönetilmesi kolaydır .
O zaman bu platformu neden tercih etmeliyiz ?

1. Ölçeklenebilir: Diğer sistemler de (oracle , sql server 2008 vs.  daha fazla veri saklayabilmek için daha fazla sunucu almak gerekirken , PDW de mevcut sisteme yapılan ilavelerle büyür.
2. Hızlı: Büyük ölçekli parelel işlem (MPP) tasarımı sayesinde sorgular. Geleneksel veri ambarları ile kıyaslandığında ortalama 50 kat daha hızlı bir şekilde tamamlamaktadır .
3. Güvenilir : Yüksek yedeklilik ve yüksek süreklilik için tasarlanmıştır .
4. Kullanım ve Yönetim Kolaylığı :
5. Yüksek Süreklilik :
6. *** Hadoop İle Entegrasyon : PDW 'nin PolyBase teknolojisi , t-sql kullanarak Hadoop verilerini sorgulamamıza ve ilişkisel verilerinizle birleştirmemize imkan verir. PolyBase 'in T-SQL 'in arabirimini kullanarak hadoop içerisinde MapReduce sorgularını zorlanmadan veri madenciliği , raporlama  ve analizler gerçekleştirebiliriz. 
7. Yüksek Sıkıştırma Oranı : PDW , verilerini disk üzerinde tutmak için bellek için kümelenmiş columnstore dizilerini kullanarak yüksek sıkıştırma oranları elde eder. Bu Sayede depolama masraflarını azaltırb ve sorgu performansını artırır / iyileştirir .
8. Hızlı veri yükleme kolaylığı : PDW verilerinizi sql server 2012 'den 7 kat daha hızlı yükler. Nedeni ise veri parelel olarak sql server'ın birden çok belleğine yüklenir .
9. Daha fazla veri tutma kolaylığı : Ölçeklendirilebilir mimarisi , kapasite eklemeyi kolaylaştırılır. Bu sayede raporlama ve analiz için daha fazla veriyi çevrimiçi olarak tutabiliriz . Ayrıca smp sistemlerinde olduğu gibi verilerimizi bölümlere ayırabilir ve ihtiyacımıza göre belirli bölümleri veri ambarımızda arşivleyebiliriz .
10. İş Zekası araçlarıyla entegrasyon : İş zekası araçları entegrasyonu sayesinde veri madenciliği ve analiz çözümleri için kapsamlı bir platforma dönüşür. Reporting services , analysis services vs vs gibi microsoft iş zekası çözümleri ile entegre olur . 

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Veri Ambarları ; veriler üzerinde analiz amaçlı sorgulamalar yapmak için özelleştirilmiş bir veritabanıydı .
İlişkisel veri tabanı ; işlemler ve olaylar ile ilgili verileri saklar ve sürekli bir veri giriş-çıkış içerisinde olan bir yapıydı .  O zaman veri ambarlarına biz , bu veri tabanındaki verilerle ve diğer dış kaynaklardan alınan verilerin derlenip arşivlenmesi ile oluşturulan , dönemsel analizlerin yapılmasına olanak sağlayan yapılardır , diyebiliriz .

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

OLAP ve OLTP : OLAP (On-Line Analytical Processing---Çevrimiçi Analitik İşlem): veriler üzerinde çok boyutlu analizler yapılmasına imkan sağlayan  yaklaşımdır. OLAP veri ambarlarına ait sorgulama ve oluşturma işlemlerini de kapsar . Ancak sıkça yapılan bir hataya dikkat çekmek isterim  Veri ambarı ve OLAP terimleri birbirleri yerine kullanılması yanlış bir yaklaşımdır .Veri ambarı özel bir veri tabanı iken OLAP eldeki verilerin üzerinde çok boyutlu sorgular yapmayı kolaylaştıran bir analiz yaklaşımıdır . OLTP(On-Line Transaction Processing---Çevrimiçi İşlem) :Operasyonel veritabanındaki işlemleri kapsar . Bu veritabanları "transaction " temelli sistemlerdeki veriler anlıktır.Ve sürekli değişirler. Normalize biçimde tasarlanan bu veri tabanları  hızlı sorgulama işlemlerine cevap verirler . Tablolar arası ilişkiler sayesinde veri tekrarı olmaz .

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Güzel Bir Makale: 

Veri Ambarı Nedir?

Veri ambarı transaction işlemlerinden (insert, update, delete) daha çok sorgulama veya analiz etme işlemleri (select) için tasarlanmış, içinde tarihsel verileri barındıran ilişkisel veya OLAP veri tabanlarıdır. Çoğunlukla OLTP veri tabanlarından elde edilen tarihsel verilerden oluşmaktadır ancak başka veri kaynaklarından da veriler içerebilmektedir. OLTP veri tabanları verileri hızlı, tekrardan uzak ve kayıpsız şekilde tutabilmek için tasarlanmaktadırlar. Bu durumda veriler normalize koşullarına uyarlanarak genellikle çok fazla tabloya yayılacak şekilde tutulmaktadır. OLTP veri tabanlarındaki veri büyüklüğü arttıkça bu veri tabanlarından verileri sorgulamak gittikçe zorlaşmaktadır. Yüzlerce transaction’ın yapılmaya çalışıldığı bir anda bu tablolara SQL sorguları göndererek sonuçları beklemek, veri tabanının birincil amacıyla çelişen bir durumdur. İşte bu noktada verilerin transaction miktarı daha düşük, SQL sorgularına daha hızlı cevap verebilecek yapılardan çekilmesi gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Veri ambarları bu iş yükünü ayırdıkları gibi çoklu veri kaynaklarından gelen verilerin işlenmesi ve uyumlulaştırılması sonucunda daha detaylı analizler yapma imkanı sağlamaktadırlar. Bu sayede tarihsel verilerin yönetimi kolaylaştırılmakta ve kuruluşların verilerini daha iyi anlama ve yorumlama yeteneği kazandırmaktadır. Veri ambarlarındaki verilerin güncellenebilmesi için ETL (extract, transform, load) süreçleri işletilmelidir.

Veri ambarları verileri analiz etmeye yardımcı olmaları için tasarlanırlar. Örneğin şirketin satış rakamları hakkında daha detaylı bilgiler verir veya önümüzdeki yıl hangi müşteri en iyi müşteri olabilir gibi veri madenciliği konularında veri kaynağı olarak görev yapar. Çoklu kaynaklardan veri elde ediliyorsa bu verilerin uyumuna dikkat  edilmelidir. Tutarsız veri isimleri veya meta veriler mutlaka uygun formatlara çevrilmelidir. Veri kaynaklarından farklı olarak silme, güncelleme veya ekleme işlemleri yapmaktan kaçınılmalıdır. Veri kaynaklarında ne varsa o veriler veri ambarında da olmalıdır.

OLTP ve VERİ AMBARI YAPILARI ARASINDAKİ FARKLAR

OLTP veri tabanlarında transaction sayısı veri ambarlarına göre çok daha fazladır.

OLTP veri tabanlarında transaction’lar günün her anında düzensiz olarak gerçekleşebilirken veri ambarlarında bu, veri aktarım zamanlarında daha düzenli bir yapı içerisinde gerçekleşmektedir. İş gereksinimlerine göre günlük, saatlik, aylık, haftalık aktarımlar ile veri ambarındaki transaction’lar düzenli bir şekilde oluşturulabilirler.

OLTP veri tabanlarında indeksler sıklıkla kullanılmaktadırlar. Veri ambarlarında indeksler veri aktarımlarını yavaşlattıkları gerekçesiyle sıklıkla tercih edilmezler.

OLTP veri tabanları normalize tablo yapılarında oluşturulduklarından veriler çok sayıda tabloya dağıtılmıştır. Veri ambarlarında ise farklı tablolardaki veriler bir araya getirilerek oluşturulurlar. Dolayısıyla veri ambarılarında tablo join’lerinin sayısı daha az olması hedeflenmektedir.

OLTP veri tabanlarında veri tekrarından olabildiğince kaçınılmaktadır. Veri ambarlarında ise SQL sorgularının daha hızlı gelebilmesi için veri tekrarı çok daha fazla yapılmaktadır. Veri ambarları denormalize olarak tasarlanırlar.

OLTP veri tabanlarında satır satır detay bilgiler mevcuttur. Veri ambarlarında ise özet tablolara sıklıkla rastlanmaktadır.

OLTP veri  tabanları hızlı veri yazılması işlemleri odaklı tasarlanırken, veri ambarları Ad Hoc sorguları ve veri analizleri için tasarlanırlar.

Veri ambarlarındaki veriler yalnızca aktarım süreçleriyle güncellenmelidirler. Sql sorguları yazılarak dışarıdan veri güncellemesinden kaçınılmalıdır. OLTP veri tabanlarına ise kullanıcılar sürekli veri güncellemeleri yapabilmektedirler.

Bir veri ambarı sorgusunda genellikle binlerce satırlık veri işlenmektedir. Örneğin 2013 yılındaki toplam satışlar. OLTP veri tabanında ise genellikle daha sınırlı sayıda veri ile sorgulama yapılmaktadır. Örneğin 150 id’li müşterinin bilgileri.

Kaynaklar: The Data Warehouse Toolkit by Ralph Kimball.

Read More

ETL ' e GENEL BAKIS

 Arkadaşlar Merhaba  ;

ETL nedir ? Kısaca buna değinmek istiyorum .
Kısaltmasından da anlaşılacağı üzere ETL:
Extract , Transform , Load  olarak geçen ; veriyi çıkar      , değiştir    , yükle anlamına gelir.
Entegre sistem kurulumlarında , göç ve veri ambarı projelerinde kullanılan adımların bir kısmının  birlikte isimlendirilmesidir. Projelerde veri her zaman  istediğimiz biçimde bulunmayabilir. Zaman zaman ihtiyaca göre aynı verinin kullanım amacına bağlı olarak farklı düzenlerde kullanılması gerekir .Etl araçları ile verinin kaynaklarından , ham olarak işlenecek kaynağa çevrilmesi yapılır . Elde edilen veriler incelenir  .Çeşitli filtreleme , temizlik , eşleme sıralama , ayrıştırma gibi işlemler uygulanır .Son aşamada istenilen düzene getirilen veri sunumun yapılacağı sisteme uyumlu yollar ile yüklenir .Aşamalar birkaç kez test edilerek doğruluğu onaylanır .
Süreçlerin iyi analiz edilmesi  , kullanılan aracın tekrarlamaya ve peryodik  çalışmaya uygun olması , bu aşamaların başarı oranını artırır .  Şimdi ETL ' li oluşturan tanımlara birazcık daha yakından bakalım:

Extract - (Ayrıştırma) : 

Veriyi kaynak sistemden alma anlamına gelir .  Bilindiği gibi veri ambarı yapılarında birçok farklı kaynak sistem  ve flat files (excell ,txt vb . ) kullanılır. Veriyi birçok sistemden yardımcı araçlar veya kod ile alabiliriz . 

Transform - (Dönüştürme) :

Verilerin birçok sistemden geldiğini söyledik. Bu farklı sistemden gelen verilerin bizim yapımıza uygun olması için belli bir dönüşümden geçmesi gerekmektedir .Verinin temizlenmesi  , kalitenin arttırılması gerekmektedir .
Veri farklı bir kaynaktan gelmese bile verinin ; her bir veri ambarı yapısında farklı karekteristik özellikte davranması gerekebilir . İşte bu yüzden staging alanındaki bir veri ile veri ambarındaki aynı verinin formatı farklı olabilir .İşte tam bu noktada transform bu işlemlerin genel adını kapsar . 

Load - (Yükleme) : 

Verilerin kaynak sistemden gelip hedef sisteme yüklenmesi anlamına gelir . 

ETL süreci:

çıkart-dönüştür-yükle

Temel olarak kullanılan verinin dış kaynaktan çıkarılması  , verinin iş önceliklerine göre temizlenmesi , birleştirilmesi  vs  ve son hedefe yüklenmesi (veri tabanı veya veri ambarı ) sürecine denir . Yüksek boyuttaki veriler  operasyonel sistemlerden alınıp veri ambarına veya data mart'lara yüklenirken ETL sürecine sokulurlar. Amaç iş zakasında kullanılacak verinin en etkin kullanılabilecek hala gelmesidir. 

Yukarıda tanımı geçmişken kısaca değineyim peki nedir bu data mart'lar ?

Arkadaşlar DATA MART dediğimiz şey veri ambarların alt kümesidir . Veri ambarları , veriler üzerinde genel bir bakış sağlarken  data mart'lar sadece belirli bir kısma bakış sağlar . Data mart'lar belirli birimlerin ihtiyacı duyduğu verilere bağlı olarak analiz yapmaya imkan sağlarlar ve veri ambarındaki tüm karmaşıklık ile uğraşmadan ilgili data martlar sayesinde daha kolay analiz yaparlar . Yani kısaca parçala-fethet yöntemi diyebiliriz . 

Diğer önemli konu ise ETL işleminde aşağıdaki testlerin mutlaka yapılması gerektiğidir:

• Datalar tamamen yüklendi mi ?
• Data transformasyon işlemleri hatasız tamamlandı mı ?
• İçeri atılan data nın kalitesi , operasyonel data kalitesi değil , Dwh data kalitesi istenen seviyeyi yakalıyor mu ?
• Data seviyesi artıkça sorgulardaki değişim nedir ? Yani sorgu performansları ne durumda ?
• Yükleme performansı kabul edilir durumda mı ? değilse nasıl bir iyileştirme gerekecek ?
• Depolamada ne durumdayım . Gelecek yüklemelere ne kadar hazır Dwh ? 

ETL vendor' ları kimler? Rastgele sırayla:

• IBM
• Oracle
• Ab Initio
• Informatica
• SAP
• Microsoft
• SAS
• Adeptia
• ETI
• iWay
• Jaspersoft – open source

Umarım faydalı bir yazı olmuştur . İyi Çalışmalar , Kolay Gelsin ..

Read More

SQL Server 2012 Kurulumu

Kurulum dosyaları elinizde yok ise aşağıdaki link üzerinden indirebilirsiniz. http://www.microsoft.com/betaexperience/pd/SQL2012EvalCTA/enus/default.aspx   Sql 2012 kurulumu noktasında gerekli sistem gereksinimleri aşağıdaki link üzerinde yer almaktadır. Buradaki istenenleri sağlayarak kuruluma geçebilirsiniz.

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms143506.aspx

Dosyalarımız hazır olduğuna göre kuruluma geçebiliriz. Öncelikle autorun ile çalışan kurulum ekranında “Installation” linkine tıklayalım. Sql kurulum sırasında gelen bu ekran ile yeni bir kurulum, var olan kurulum üzerinde özellik ekleme, çıkartma, cluster kurulumu, clustere nod ekleme, eski versiyondan yeni versiyona upgrade gibi işlemler yapabiliriz.

Biz yeni temiz bir kurulum yapacağımız için “New SQL Server stand-alone installation or add features to an existing installation” seçeneğine tıklayalım.

Bu linke tıkladıktan sonra kurulum için gerekli bileşenlerin durumu incelenmektedir. Biz kurulumu server 2012 üzerine yaptığımız için eksik bileşen bulunmadı ve hepsine yeşil check attı. “OK” butonuna tıklayalım.

Kurulum için gerekli olan ürün anahtarımızı girelim. Eğer Trial versiyon indirip kurulum yapıyorsanız sizden ürün anahtarı istemeyecektir. “Next” ile ilerleyelim.

Bu ekranda sözleşmemizi kabul edelim ve “Next” ile ilerleyelim.

Bir sonraki ekranımızda kurulum öncesi bir güncelleme var ise bu denetlenip Sql Server 2012 öncesi indirmektedir. Dilerseniz bunu pas geçebilirsiniz ama kurulmasında yarar vardır. Gerekli güncellemeleri indirmesini istiyorum. Şu anda güncelleme olup olmadığı inceleniyor.

2 adet güncelleme bulundu. “Next” butonuna tıklayalım.

Şu anda güncellemeler için gerekli indirme işlemleri yapılmaktadır.  Bu indirme işlemi sonrasında kurulumları yapılarak Status kısmında Complete olarak hepsinin tamamlanması gerekmektedir. Bu kurulumların hepsi tamamlanınca “Install” butonu aktif olacaktır. “Install” butonuna tıklayarak bir sonraki ekrana ilerleyelim.

Güncellemeler yüklendiğine göre artık Sql Server 2012 kurulma adımlarına geçebiliriz. Şimdi sistem bir denetleme yaparak kurulum öncesinde bir sorun olup olmadığı konusunda bize bilgi verecektir. Şu anda sadece Firewall kapalı olduğundan bir adet sarı uyarı aldık. Bu kurulumumuzu yapmamız için engel bir durum değil. “Next” ile ilerleyelim.

Bu ekranımızda istersek tüm Sql özelliklerini kurabilir, istersek sadece gerekli olan bileşenleri kurabiliriz. Ben ilk seçeneği seçerek “Next” ile ilerliyorum.

Burada yüklenebilecek olan rollerin bir listesi görüntülenmektedir. Burada gerekli olan rolleri kurabileceğiniz gibi bir önceki ekranda bize diğer seçenek olarak sunulan tüm rollerin kurulması işlemini de yapabilirsiniz. Bu ekranı görebilmeniz için ben bu seçimi yaptım. Tüm bileşenleri kurmak istediğim için hepsini seçip “Next” ile ilerliyorum.

Biz tüm rolleri seçtiğimiz için bu rollerin çalışabilmesi adına bazı bileşenlerin bulunması gerekmektedir. Bunlar denetlendi ve sorun olmadığından hepsine yeşil check attı. “Next” ile ilerleyelim.

Bu ekranımızda Sql server kurulduğunda hangi Instance ismi ile kurulacak ise bizden onun bilgisi istenmektedir. Özel bir geliştirme olmadığı için ben default instance ismi olan “MSSQLSERVER” ismini olduğu gibi bırakıyorum. Default dizine kurulmasını istediğimden değişiklik yapmıyorum. Bu adımı da geçerek “Next” ile ilerleyebiliriz.

Bu ekranımızda kurulum için yeterli disk alanının olup olmadığı incelendi. Gerekli yer olduğundan bir sorun ile karşılaşmadık. “Next” ile ilerleyebiliriz.

Karşımıza Server Configuration ekranı geldi. Service Accounts tabında SQL Server 2012 Servislerini çalıştıracak kullanıcı hesapları belirlenir. Bu servis seçimlerini aşağıdaki gibi bırakabilirsiniz. İlerleyen makale serilerimizde yapacağımız bazı örnekler ile bu kısımlara zaten yer vermek durumunda kalacağız. Collation tabından SQL Server dil ve karakter set ayarları yapılır. “Next” ile ilerleyelim.

Database Engine Configuration kısmında kimlik doğrulama metodunu seçmemiz ve bunun için kullanıcı belirlememiz istenmektedir.

Biz yapımızda şu anda “Windows authencation mode” seçimini yapacağız. Bu metot ile kimlik doğrulaması yaptığım için Windows kullanıcılarından bir tanesini seçmem gerekmekte. Kurulumu Administrator hesabı ile yaptığımız için “Add Currnet User” seçimini yaparak Administrator kullanıcısının otomatik eklenmesini sağlayabiliriz. Administrator hesabımız eklendi ve hata ortadan kalktı.

Data Directories tabında log, db ve bileşenlerin kurulacağı yerler belirlenebilmektedir. Biz bu ekranda varsayılan konumları seçerek devam edeceğiz. Bu kısma büyük kurumlarda performans gerektiren durumlarda müdahale edilmektedir. Farklı diskler üzerinde farklı yerlerde directories oluşumları sağlanmaktadır.

FILESTREAM Tsql ile büyük geliştirmeleri içeren bir adım olarak tanımlanmaktadır. Bu özellik sayesinde büyük boyutlu resim, video gibi öğeleri de artık db ile bütünleşik hale getirebilmekteyiz. Bu alan üzerinde de bir değişiklik yapmadan “Next” ile ilerleyelim.

Analysis Services Configuration ekranında bu servisi yönetecek olan hesabı seçelim. Bu işlemi yine Administrator kullanıcısını kullanacağımız için “Current User” butonuna tıklayarak yapalım. “Next” ile ilerleyelim.

Reporting Services içinde aşağıdaki ayarları yaparak “Next” ile ilerleyelim.

Distributed Services Configuration ekranında bu servisi yönetecek olan hesabı seçelim. Bu işlemi yine Administrator kullanıcısını kullanacağımız için “Current User” butonuna tıklayarak yapalım. “Next” ile ilerleyelim.

Bu ekranımızı default olarak geçelim. “Next” ile ilerleyelim.

Bu ekranda bir hata olması durumunda bu konuda aksiyon alınıp iyileştirme yapılabilmesi adına rapor gönderilip, gönderilmeyeceği konusunda seçim yapmamız gerekmektedir. Bunu seçmenizde yarar var. Biz test ortamında olduğumuz için “Next” butonuna tıklayarak ilerleyelim.

Kurulum öncesi son kontroller yapıldı. Bir sorun olmadığından tüm bileşenlere yeşil check atıldı. “Next” ile bir sonraki adıma ilerleyelim.

Bu kısma kadar olan kısımda yapılan seçimlerin ir özeti karşımıza geldi. Bu ekranda yer alan “Configuration file path” yolundaki ini dosyasına erişerek bu kurulumlar sırasında hangi komutların işletileceğini görebiliriz. Bunlar otomasyonel kurulumlarda işimize yarayabilmektedir.

Kurulum başladı. Bilgisayarınızın performansına göre değişken bir zaman alacaktır. Ortalama 20 dakika gibi bir sürede kurulum tamamlanacaktır.

Kurulum başarı ile tamamlandı. Bize bir sonuç tablosu yansıtılmaktadır. “Close” ile kurulum işlemini noktalayabiliriz.

Sql Management Studio’yu açarak durumu gözlemleyelim.

Sorunsuz şekilde Sql serverimize login olup databaseleri görebilir duruma geldik.

Read More