# Generic Generic yükleme öneki, varlık-öznitelik-değer olarak modeli oluşturulmuş verileri (EAV) geleneksel, normalleştirilmiş ilişkisel tablo yapısına dönüştürmeye olanak sağlar. EAV modeli oluşturma "genel veri modeli oluşturma" veya "açık şema" olarak da adlandırılır. EAV ile modeli oluşturulmuş verilere ve normalleştirmesi kaldırılmış eş değer bir ilişkisel tabloya örnek EAV ile modeli oluşturulmuş verilere ve normalleştirmesi kaldırılmış eş değer bir ilişkisel tabloya örnek EAV ile modeli oluşturulmuş verilere ve normalleştirmesi kaldırılmış eş değer bir ilişkisel tabloya örnek ![Üç sütunu ve beş satırı olan bir tablonun dört sütunu ve iki satırı olan bir tabloya dönüştürülmesini gösteren diyagram.](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/scripting-functions-generic-EAV-denormalized.png) EAV ile modeli oluşturulmuş verilere ve eş değer normalleştirilmiş ilişkisel tablolara örnek EAV ile modeli oluşturulmuş verilere ve eş değer normalleştirilmiş ilişkisel tablolara örnek EAV ile modeli oluşturulmuş verilere ve eş değer normalleştirilmiş ilişkisel tablolara örnek ![Üç sütunu ve beş satırı olan bir tablonun üç ayrı tabloya dönüştürülmesini gösteren diyagram.](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/scripting-functions-generic-EAV-normalized.png) EAV ile modeli oluşturulmuş verileri Qlik içinde yükleyip analiz etmek teknik olarak mümkün olmakla birlikte eş değer ilişkisel bir veri yapısıyla çalışmak genellikle daha kolaydır. Söz Dizimi: Generic( loadstatement | selectstatement ) * LOAD deyimlerini kullanma hakkında daha fazla bilgi için bk. [Load](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptRegularStatements/Load.htm). * SELECT deyimlerini kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz. [Select](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptRegularStatements/Select.htm). Bu konular bu fonksiyon ile çalışmanıza yardımcı olabilir: İlgili konular | Konu | Açıklama | | --- | --- | | [Crosstable](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptPrefixes/crosstable.htm) | `Crosstable` yükleme ön eki, yatay yönlendirmeli verileri dikey yönlendirmeli verilere dönüştürür. Tamamen işlevsel bir açıdan bakıldığında, `Generic` yükleme ön ekinde ters bir dönüştürme gerçekleştirir; gerçi ön ekler genellikle tamamen farklı kullanım durumlarına yöneliktir. | | [Genel veritabanları](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataSource/generic-databases.htm) Verileri yönetme içindeki | EAV yapılı veri modelleri burada daha ayrıntılı açıklanmaktadır. | ## Örnek 1 – EAV yapılı veriyi Genel amaçlı yükleme ön ekiyle dönüştürme [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptPrefixes/Generic.htm) #### Komut dosyası ve grafik ifadesi Genel bakış Veri yükleme düzenleyicisini açın ve aşağıdaki komut dosyasını yeni bir sekmeye ekleyin. Komut dosyası, `Transactions` adlı tabloya yüklenen bir veri kümesi içerir. Veri kümesinde bir tarih alanı bulunur. Varsayılan `MonthNames` tanımı kullanılır. Komut dosyası ``` Products: Generic Load * inline [ Product ID, Attribute, Value 13, Status, Discontinued 13, Color, Brown 20, Color, White 13, Size, 13-15 20, Size, 16-18 2, Status, Discontinued 5, Color, Brown 2, Color, White 44, Color, Brown 45, Size, 16-18 45, Color, Brown ]; ``` Sonuçlar Verileri yükleyin ve bir sayfa açın. Yeni bir tablo oluşturun ve şu alanı boyut olarak ekleyin: `Color`. Şu hesaplamayı ekleyin: `=Count([Product ID])` Artık renge göre ürün sayısını inceleyebilirsiniz. Sonuçlar tablosu | Renk | =Say([Product ID]) | | --- | --- | | Kahverengi | 4 | | Beyaz | 2 | Her özniteliğin asıl hedef tablonun `Product` etiketine göre adlandırılarak ayrı bir tabloya ayrıldığı veri modelinin şekline dikkat edin. Her tabloda öznitelik son ek olarak bulunur. Bunun bir örneği `Product.Color` özniteliğidir. Ortaya çıkan Product Attribute çıktı kayıtları `Product ID` ile ilişkilendirilir. Sonuçların Veri modeli görüntüleyicisi gösterimi Sonuçların Veri modeli görüntüleyicisi gösterimi Sonuçların Veri modeli görüntüleyicisi gösterimi ![Bu örneğin sonuçlarının veri modeli görüntüleyicisinde göründükleri halleriyle gösterimi.](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/scripting-functions-generic-results-data-model-viewer.png) Ortaya çıkan kayıtlar tablosu: Products.Status | Ürün kimliği | Durum | | --- | --- | | 13 | Üretimden kaldırıldı | | 2 | Üretimden kaldırıldı | Ortaya çıkan kayıtlar tablosu: Products.Size | Ürün kimliği | Boyut | | --- | --- | | 13 | 13-15 | | 20 | 16-18 | | 45 | 16-18 | Ortaya çıkan kayıtlar tablosu: Products.Color | Ürün kimliği | Renk | | --- | --- | | 13 | Kahverengi | | 5 | Kahverengi | | 44 | Kahverengi | | 45 | Kahverengi | | 20 | Beyaz | | 2 | Beyaz | ## Örnek 2 – EAV yapılı verileri Genel amaçlı yükleme ön eki olmadan analiz etme [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptPrefixes/Generic.htm) #### Komut dosyası ve grafik ifadesi Genel bakış Bu örnek, EAV yapılı verinin asıl biçiminde nasıl analiz edileceğini göstermektedir. Veri yükleme düzenleyicisini açın ve aşağıdaki komut dosyasını yeni bir sekmeye ekleyin. Komut dosyası, bir EAV yapısında `Products` adlı bir tabloya yüklenen bir veri kümesini içerir. Bu örnekte hâlâ renk özniteliğine göre ürünleri sayıyoruz. Bu şekilde yapılandırılmış verileri analiz etmek için `Color` Öznitelik değerini taşıyan ürünlere ifade düzeyinde filtreleme uygulamanız gerekir. Ayrıca, özniteliklerin boyut veya alan olarak seçmek üzere kullanılamaması etkili görselleştirmelerin nasıl oluşturulacağını belirlemeyi zorlaştırır. Komut dosyası ``` Products: Load * Inline [ Product ID, Attribute, Value 13, Status, Discontinued 13, Color, Brown 20, Color, White 13, Size, 13-15 20, Size, 16-18 2, Status, Discontinued 5, Color, Brown 2, Color, White 44, Color, Brown 45, Size, 16-18 45, Color, Brown ]; ``` Sonuçlar Verileri yükleyin ve bir sayfa açın. Yeni bir tablo oluşturun ve şu alanı boyut olarak ekleyin: `Value`. Şu hesaplamayı oluşturun: `=Count({} [Product ID])` Artık renge göre ürün sayısını inceleyebilirsiniz. Ortaya çıkan kayıtlar tablosu: Products.Status | Değer | =Say({<Attribute={'Color'}>} [Product ID]) | | --- | --- | | Kahverengi | 4 | | Beyaz | 2 | ## Örnek 3 – Genel amaçlı yüklemeden ortaya çıkan tabloların normalleştirmesini kaldırma (gelişmiş) [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptPrefixes/Generic.htm) #### Komut dosyası ve grafik ifadesi Genel bakış Bu örnekte, `Generic` yükleme ön eki tarafından üretilen normalleştirilmiş veri yapısının birleştirilmiş bir `Product` boyut tablosunda normalleştirmesinin nasıl kaldırılabileceği gösterilmektedir. Bu, bir veri modeli performans ayarlamasının parçası olarak kullanılabilecek gelişmiş bir model oluşturma tekniğidir. Veri yükleme düzenleyicisini açın ve aşağıdaki komut dosyasını yeni bir sekmeye ekleyin. Komut dosyası ``` Products: Generic Load * inline [ Product ID, Attribute, Value 13, Status, Discontinued 13, Color, Brown 20, Color, White 13, Size, 13-15 20, Size, 16-18 2, Status, Discontinued 5, Color, Brown 2, Color, White 44, Color, Brown 45, Size, 16-18 45, Color, Brown ]; RENAME TABLE Products.Color TO Products; OUTER JOIN (Products) LOAD * RESIDENT Products.Size; OUTER JOIN (Products) LOAD * RESIDENT Products.Status; DROP TABLES Products.Size,Products.Status; ``` Sonuçlar Veri modeli görüntüleyicisini açın ve ortaya çıkan veri modelinin şekline dikkat edin. Yalnızca bir normalleştirilmiş tablo mevcuttur. Tablo, üç ara çıktı tablosunun bir bileşimidir: `Products.Size`, `Products.Status` ve `Products.Color`. Ortaya çıkan dahili veri modeli | Ürünler | | --- | | Ürün kimliği | | Durum | | Renk | | Boyut | Ortaya çıkan kayıtlar tablosu: Products | Ürün kimliği | Durum | Renk | Boyut | | --- | --- | --- | --- | | 13 | Üretimden kaldırıldı | Kahverengi | 13-15 | | 20 | - | Beyaz | 16-18 | | 2 | Üretimden kaldırıldı | Beyaz | - | | 5 | - | Kahverengi | - | | 44 | - | Kahverengi | - | | 45 | - | Kahverengi | 16-18 | Verileri yükleyin ve bir sayfa açın. Yeni bir tablo oluşturun ve şu alanı boyut olarak ekleyin: `Color`. Şu hesaplamayı ekleyin: `=Count([Product ID])` Sonuçlar tablosu | Renk | =Say([Product ID]) | | --- | --- | | Kahverengi | 4 | | Beyaz | 2 | ## Daha fazla bilgi * [Load](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptRegularStatements/Load.htm) * [Select](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptRegularStatements/Select.htm) * [Crosstable](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ScriptPrefixes/crosstable.htm) * [Genel veritabanları](https://help.qlik.com/tr-TR/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataSource/generic-databases.htm)