Mekânsal Verilerin Sıklıkla Güncellendiği Coğrafi Bilgi Sistemleri Arama İşleminde Denormalizasyon Yöntemi


Creative Commons License

Taşyürek M.

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sa.24, ss.18-23, 2021 (Hakemli Dergi)

Özet

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), nesnelere ait öznitelik bilgilerine ilaveten nesnelerin konumlarını mekânsal veri formatında toplama, saklama, düzenleme, görüntüleme, kontrol ve analiz etme gibi işlemlerin sunulduğu karar destek sistemidir. CBS, farklı disiplinleri ilgilendirmesinden dolayı ve özellikle bilişim teknolojilerinde yaşanan gelişmeler ile web ve mobil platformlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu teknolojileri kullanan insanlar aradıkları bilgilere anında ve güncel haline ulaşmak istemekte ve buna olanak sağlayan CBS uygulamalarını kullanmayı tercih etmektedir. Bu sebepten dolayı mekânsal verilerin sıklıkla güncellendiği CBS sistemlerinde arama işlemlerinin hızlıca yapılması ve kullanıcıya güncel bilgilerinin sunulması önem arz etmektedir. CBS sisteminde ise mekânsal veriler nokta, çizgi ve poligon gibi geometri veri tiplerinden oluşur ve genellikle geometri veri tipine göre veritabanında farklı tablolarda tutulduğundan dolayı farklı tablolarda aynı anda arama işlemi zor bir problemdir. Veritabanı tasarımında, ihtiyaç olmayan özellikler ekleyerek veya özellikleri bir araya getirerek veritabanı cevap verme süresini azaltmak için yapılan işlemler denormalizasyon olarak tanımlanır. Bu çalışmada, mekânsal verilerin sıklıkla güncellendiği CBS sisteminde arama işlemlerinin hızlanması için denormalizasyon tabanlı yeni bir sistem önerilmiştir. Bu çalışmada önerilen sistemde Oracle veritabanında Kayseri Büyükşehir Belediyesine ait mekânsal veriler kullanılmıştır. Önerilen denormalizasyon tabanlı sistemde, farklı tabloda tutulan ve sıklıkla güncellenen mekânsal veriler arama işlemlerinin hızlı yapılması için genelleştirilmiş bir tabloda tutulmuştur ve veritabanı işlemleri ile bu verilerin güncelliği sağlanmıştır. Önerilen sistem gerçek veriler üzerinde normalizasyon tabanlı arama yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen denormalizasyon tabanlı sistemin normalizasyon tabanlı sisteme göre daha hızlı sonuçlar verdiğini göstermiştir.