İlişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde (RDBMS) veriler genellikle normalize edilmiş birden fazla tabloda saklanır. Bu tablolar arasındaki ilişkileri kullanarak anlamlı bir veri kümesi elde etmek için birleştirme (JOIN) işlemleri kritik öneme sahiptir. Bu makale, SQL'deki en yaygın ve temel birleştirme türlerinden biri olan INNER JOIN operatörünün kullanımını, sözdizimini ve pratik örneklerini teknik bir bakış açısıyla detaylandırmaktadır.

Sözdizimi

INNER JOIN, iki veya daha fazla tablodan ortak bir kolondaki eşleşen değerlere dayanarak satırları birleştirir. Yalnızca her iki tabloda da bir eşleşme bulunduğunda satırları sonuç kümesine dahil eder.

SELECT
    kolon1,
    kolon2,
    ...
FROM
    tablo1
INNER JOIN
    tablo2 ON tablo1.ortak_kolon = tablo2.ortak_kolon;

Detaylı Açıklama

• SELECT kolon1, kolon2, ...: Sonuç kümesinde görüntülemek istediğiniz kolonları belirtir. Bu kolonlar birleştirilen tablolardan herhangi birine ait olabilir. Kolon adları çakışıyorsa, tablo_adı.kolon_adı formatında belirtilmelidir.

• FROM tablo1: Birleştirme işlemine başlayacağınız ilk tabloyu belirtir. Bu genellikle "sol" tablo olarak adlandırılır.

• INNER JOIN tablo2: tablo1 ile birleştirmek istediğiniz ikinci tabloyu (sağ tablo) belirtir.

• ON tablo1.ortak_kolon = tablo2.ortak_kolon: Bu kısım, birleştirme koşulunu tanımlar. Her iki tablodaki hangi kolonların eşleşmesi gerektiğini belirtir. INNER JOIN yalnızca bu koşulun doğru olduğu satırları döndürür. Kolonlar genellikle tablolar arasındaki birincil ve yabancı anahtar ilişkilerini temsil eder.

Pratik Kullanım Örnekleri

Aşağıdaki örneklerde, bir eğitim veritabanı senaryosu üzerinden INNER JOIN kullanımını inceleyeceğiz. Veritabanımızda Ogrenciler ve Kayitlar adında iki tablo olduğunu varsayalım.

Ogrenciler Tablosu:

CREATE TABLE Ogrenciler (
    OgrenciID INT PRIMARY KEY,
    Ad VARCHAR(50),
    Soyad VARCHAR(50)
);

INSERT INTO Ogrenciler (OgrenciID, Ad, Soyad) VALUES
(1, 'Ayşe', 'Yılmaz'),
(2, 'Mehmet', 'Demir'),
(3, 'Zeynep', 'Kaya'),
(4, 'Ali', 'Can');

Kayitlar Tablosu:

CREATE TABLE Kayitlar (
    KayitID INT PRIMARY KEY,
    OgrenciID INT,
    KursAdi VARCHAR(100),
    FOREIGN KEY (OgrenciID) REFERENCES Ogrenciler(OgrenciID)
);

INSERT INTO Kayitlar (KayitID, OgrenciID, KursAdi) VALUES
(101, 1, 'Veritabanı Yönetimi'),
(102, 2, 'Programlamaya Giriş'),
(103, 1, 'Web Geliştirme'),
(104, 3, 'Veri Analizi');

Örnek 1: İki Tabloyu Birleştirme

Hangi öğrencinin hangi kursa kayıtlı olduğunu görmek için Ogrenciler ve Kayitlar tablolarını OgrenciID kolonu üzerinden birleştirelim.

SELECT
    O.Ad,
    O.Soyad,
    K.KursAdi
FROM
    Ogrenciler AS O
INNER JOIN
    Kayitlar AS K ON O.OgrenciID = K.OgrenciID;

Açıklama: Bu sorgu, Ogrenciler tablosundaki her OgrenciID ile Kayitlar tablosundaki eşleşen OgrenciID değerlerini bulur. Sonuç olarak, kayıtlı her öğrencinin adı, soyadı ve aldığı kursun adını listeler. AS O ve AS K takma adlar (aliases) kullanarak sorguyu daha okunabilir hale getirdik.

Örnek 2: Birden Fazla Tabloyu Birleştirme

Şimdi üçüncü bir tablo, KursDetaylari ekleyelim ve bir öğrencinin aldığı kursun detaylarını (örneğin, ders saati) görmek isteyelim.

KursDetaylari Tablosu:

CREATE TABLE KursDetaylari (
    KursAdi VARCHAR(100) PRIMARY KEY,
    DersSaati INT,
    KrediSayisi INT
);

INSERT INTO KursDetaylari (KursAdi, DersSaati, KrediSayisi) VALUES
('Veritabanı Yönetimi', 45, 3),
('Programlamaya Giriş', 60, 4),
('Web Geliştirme', 50, 3),
('Veri Analizi', 75, 5);

Öğrencilerin hangi kurslara kayıtlı olduğunu ve bu kursların ders saatlerini listeleyen bir sorgu oluşturalım:

SELECT
    O.Ad,
    O.Soyad,
    K.KursAdi,
    KD.DersSaati
FROM
    Ogrenciler AS O
INNER JOIN
    Kayitlar AS K ON O.OgrenciID = K.OgrenciID
INNER JOIN
    KursDetaylari AS KD ON K.KursAdi = KD.KursAdi;

Açıklama: Bu sorgu, Ogrenciler, Kayitlar ve KursDetaylari tablolarını zincirleme bir şekilde birleştirir. İlk olarak öğrencilerle kayıtları, ardından kayıtlarla kurs detaylarını eşleştirerek her öğrencinin aldığı kursun adını ve ders saatini getirir.

Örnek 3: Belirli Koşullara Göre Birleştirme ve Filtreleme

Sadece 50 ders saatinden fazla olan kurslara kayıtlı öğrencileri görmek isteyelim:

SELECT
    O.Ad,
    O.Soyad,
    K.KursAdi,
    KD.DersSaati
FROM
    Ogrenciler AS O
INNER JOIN
    Kayitlar AS K ON O.OgrenciID = K.OgrenciID
INNER JOIN
    KursDetaylari AS KD ON K.KursAdi = KD.KursAdi
WHERE
    KD.DersSaati > 50;

Açıklama: Önceki sorguya bir WHERE koşulu eklenerek, sadece DersSaati 50'den büyük olan kurslara kayıtlı öğrenciler filtrelenmiştir. INNER JOIN işlemi tamamlandıktan sonra filtreleme uygulanır.

Önemli Notlar

• ON ve WHERE Koşulları: ON koşulu, tabloların nasıl birleştirileceğini tanımlarken, WHERE koşulu birleştirilmiş sonuç kümesini daha da filtrelemek için kullanılır. ON koşulundaki eşleşmeyen satırlar hiçbir zaman sonuç kümesine dahil edilmezken, WHERE koşulu birleştirme sonrası sonuçları etkiler.

• Kolon Adı Çakışmaları ve Takma Adlar: Farklı tablolarda aynı ada sahip kolonlar varsa (örneğin, her iki tabloda da bir ID kolonu), sorguda bu kolonları belirtirken tablo adı ön eki (tablo_adı.kolon_adı) veya takma adlar (alias.kolon_adı) kullanmak zorunludur. Bu, "ambiguous column name" (belirsiz kolon adı) hatasını önler ve sorgunun okunabilirliğini artırır.

• Performans İpuçları: Büyük tablolarda INNER JOIN performansı için birleştirme koşulunda kullanılan kolonlarda indekslerin bulunması kritik öneme sahiptir. İndeksler, veritabanı motorunun eşleşen satırları çok daha hızlı bulmasına yardımcı olur.

• NULL Değerler: INNER JOIN, ON koşulunda NULL değerlerle eşleşme yapmaz. Eğer bir tabloda eşleşme kolonu NULL ise, bu satır INNER JOIN sonucunda yer almaz. NULL değerleri de dahil etmek isterseniz, LEFT JOIN veya RIGHT JOIN gibi farklı JOIN türlerini değerlendirmeniz gerekebilir.

• Veri Bütünlüğü: INNER JOIN kullanırken, birleştirme koşulunda kullanılan kolonlardaki veri bütünlüğünün doğru olduğundan emin olun. Tutarsız veriler veya yanlış eşleşme koşulları hatalı veya eksik sonuçlara yol açabilir.

Python'ın standart kütüphanesinin bir parçası olan math modülü, temel ve gelişmiş matematiksel fonksiyonlara erişim sağlar. Bu modül, bilimsel hesaplamalar, mühendislik uygulamaları ve karmaşık matematiksel problemlerin çözümü için vazgeçilmez bir araçtır. math modülü, çoğu durumda kayan noktalı sayılar (float) üzerinde işlem yapmak üzere tasarlanmıştır ve sabitler, trigonometrik fonksiyonlar, logaritmik fonksiyonlar, üs alma işlemleri ve daha fazlasını içerir.

Temel Sözdizimi

math modülünü kullanmak için öncelikle onu Python programınıza dahil etmeniz gerekmektedir. Bu işlem, genellikle dosyanın başında import anahtar kelimesi kullanılarak yapılır. Modül dahil edildikten sonra, içerdiği fonksiyonlara ve sabitlere math. öneki ile erişilir.

import math

# Bir fonksiyona erişim
sonuc = math.sqrt(25)

# Bir sabite erişim
pi_degeri = math.pi

Detaylı Açıklama

Yukarıdaki sözdizimi, math modülünün nasıl kullanılacağına dair temel prensipleri ortaya koymaktadır. Her bir bileşenin işlevi aşağıdaki gibidir:

• import math: Bu ifade, Python'a math adlı modülü yüklemesini söyler. Modül yüklendikten sonra, içinde tanımlı tüm fonksiyonlar, sınıflar ve değişkenler programınızda kullanılabilir hale gelir.

• math.fonksiyon_adı(argümanlar): Modül içindeki bir fonksiyona erişmek için kullanılır. math. öneki, fonksiyonun math modülüne ait olduğunu belirtir ve aynı ada sahip diğer fonksiyonlarla olası ad çakışmalarını önler. Örneğin, math.sqrt(25) ifadesi 25'in karekökünü hesaplar.

• math.sabit_adı: Modül içinde tanımlanmış matematiksel sabitlere erişmek için kullanılır. Örneğin, math.pi sabiti pi (π) değerini, math.e sabiti Euler sayısını (e) temsil eder.

Pratik Kullanım Örnekleri

Aşağıdaki örnekler, math modülünün çeşitli fonksiyonlarının gerçek dünya senaryolarında nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.

Örnek 1: Temel Sabitler ve Karekök Hesaplama

import math

# Pi ve Euler sabitlerini kullanma
print(f"Pi değeri: {math.pi}")
print(f"e değeri: {math.e}")

# Bir sayının karekökünü bulma
sayi = 144
karekok = math.sqrt(sayi)
print(f"{sayi}'nin karekökü: {karekok}")

# Bir sayının üssünü alma (2^3)
us_alma = math.pow(2, 3)
print(f"2 üzeri 3: {us_alma}")

Bu örnek, math.pi ve math.e gibi sabitlerin nasıl kullanıldığını ve math.sqrt() ile bir sayının karekökünün, math.pow() ile de bir sayının üssünün nasıl hesaplandığını göstermektedir.

Örnek 2: Trigonometrik Fonksiyonlar

import math

# Açı değerini radyana çevirme (trigonometrik fonksiyonlar radyan bekler)
derece = 90
radyan = math.radians(derece)
print(f"{derece} derece radyan olarak: {radyan}")

# Sinüs, Kosinüs ve Tanjant hesaplama
sinus_degeri = math.sin(radyan)
cosinus_degeri = math.cos(radyan)
tanjant_degeri = math.tan(radyan)

print(f"sin({derece}°): {sinus_degeri}")
print(f"cos({derece}°): {cosinus_degeri}")
print(f"tan({derece}°): {tanjant_degeri}")

Bu örnek, math.radians() fonksiyonunun dereceleri radyanlara dönüştürmek için nasıl kullanıldığını ve ardından math.sin(), math.cos(), math.tan() gibi trigonometrik fonksiyonların nasıl uygulandığını göstermektedir.

Örnek 3: Logaritmik ve Tavan/Taban Fonksiyonları

import math

# Doğal logaritma (ln) ve 10 tabanında logaritma (log10)
sayi_log = 100
dogal_log = math.log(sayi_log)
taban10_log = math.log10(sayi_log)
taban2_log = math.log2(sayi_log) # Python 2.6 ve sonrası

print(f"{sayi_log}'un doğal logaritması: {dogal_log}")
print(f"{sayi_log}'un 10 tabanında logaritması: {taban10_log}")
print(f"{sayi_log}'un 2 tabanında logaritması: {taban2_log}")

# Tavan (ceil) ve Taban (floor) değerleri
ondalikli_sayi = 4.7
tavan_degeri = math.ceil(ondalikli_sayi)
taban_degeri = math.floor(ondalikli_sayi)

print(f"{ondalikli_sayi}'nin tavan değeri: {tavan_degeri}")
print(f"{ondalikli_sayi}'nin taban değeri: {taban_degeri}")

Bu örnek, math.log(), math.log10(), math.log2() fonksiyonlarının farklı tabanlarda logaritma hesaplamak için kullanılışını ve math.ceil() ile bir sayıyı yukarı, math.floor() ile aşağı tam sayıya yuvarlamanın nasıl yapıldığını açıklamaktadır.

Önemli Notlar

• Kayan Noktalı Sayılar (float): math modülündeki fonksiyonların çoğu, kayan noktalı sayılarla (float) çalışmak üzere tasarlanmıştır. Tam sayı (int) argümanları genellikle otomatik olarak kayan noktalı sayılara dönüştürülür.

• Açı Birimleri: Trigonometrik fonksiyonlar (sin, cos, tan vb.) açıları radyan cinsinden bekler. Derece cinsinden bir açıyı kullanmak için math.radians() fonksiyonunu kullanarak önce radyanlara dönüştürmeniz gerekmektedir.

• Hata Yönetimi: Geçersiz argümanlar (örneğin, negatif bir sayının karekökü math.sqrt(-1)) ValueError hatasına neden olabilir. Bu tür durumları ele almak için uygun hata yönetimi (try-except blokları) kullanılmalıdır.

• math.pow() ve ** Operatörü: Python'da üs alma işlemi için hem math.pow() fonksiyonu hem de ** operatörü bulunur. math.pow() her zaman kayan noktalı bir sonuç dönerken, ** operatörü, işlenenlerin türüne bağlı olarak bir tam sayı veya kayan noktalı sonuç döndürebilir.

• math.fabs() ve abs(): Mutlak değer almak için math.fabs() ve yerleşik abs() fonksiyonları mevcuttur. math.fabs() her zaman kayan noktalı bir sonuç dönerken, abs() işlenenle aynı türde bir sonuç döner.