Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2007
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Özgür YÜREKTEN
Danışman: HASAN ŞAKİR BİLGE
Özet:Elektronik Harp Birlestirilmis Yeniden Programlanabilir Veritabanı (EWIRDB), elektronik harp alanındaki verilerin saklandıgı en büyük veri kaynagıdır. Bu veri kaynagındaki veriler dinamik olarak genisleyebilen, sablona göre eksik bilgilere sahip olabilen, 2400'ün üzerinde veriyi saklayabilen ve hiyerarsik olarak modellenmis yapıya sahiptirler. Bu veri yapısının iliskisel ve nesne-yönelimli veritabanları ile modellenebilmesi zor oldugu için, EWRIDB miras bir sistem olarak durmakta ve verileri hala düz dosyalarda saklanmaktadır. İliskisel ve nesne yönelimli veritabanları ile bu kadar büyük bir yapı modellendiginde, elde edilen veritabanını kullanan yazılımların gelistirilmesi karmasıklasmakta ve ortaya çıkan ürün kullanıssız olmaktadır. Bu çalısmada, EWIRDB veri kaynagının daha etkin yönetimi ve kullanımının saglanması hedeflenmistir. Verilerin etkin yönetimi için, iliskisel veya nesne-yönelimli veritabanlarına alternatif olarak, hiyerarsik yapıların yönetimi konusunda üstün özellikleri olan XML veritabanına tasınmıstır. Etkin kullanım için, veritabanından sorgulama yapılabilmesi ve veritabanında bulunan verilerin benzerlerinin hızlı sekilde ve dogru olarak bulunabilmesi konusunda çalısılmıstır. Bu kapsamda, hiyerarsik verilerin hem yapısal hem de içerik bilgilerini dikkate alan bir benzerlik bulma metodu sunulmustur. Hiyerarsik verilerin yönetiminde, XML veritabanları etkin bir çözüm sunmasına karsın iliskisel ve nesne yönelimli veritabanlarına göre performansları daha düsüktür. XML veritabanındaki benzer verilerin daha hızlı bulunması için bir gruplama metodu sunulmus ve kullanılmıstır. Çalısmanın sonucunda, bu alanda kullanılan benzer metotlarla aynı performansa sahip olan sunulan benzerlik bulma metodu ile daha basarılı sonuçlar elde edilmistir. Bu metot kullanılarak, veritabanında bulunan benzer veriler %97'nin üzerinde bir basarı ile bulunmustur. Sunulan gruplama metodu kullanılarak, veritabanına erisim %16'ya indirilmis ve yine basarı ortalaması %97'nin üstünde olmustur.