Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

MERGE Type 3 Slowly Changing Dimension (SCD) Kullanımı

Ekleyen: Abdullah ALTINTAŞ Bilge Adam Takım Lideri Tarih:22.09.2016 Okunma Sayısı:1232


Microsoft SQL Server‘da MERGE komutunun kullanımı ve Slowly Changing Dimension çözümlerinin MERGE komutu ile nasıl yapılabileceğini önceki makalelerimde yazmıştım. Özellikle Type 1 Slowly Changing Dimension (SCD) ve Type 2 Slowly Changing Dimension (SCD) yapılarını ayrı ayrı nasıl çözümleyebileceğimizi daha önce ele almıştık. İhtiyacınız olan tüm SCD yapılarını öğrenmek ve bunların MERGE ile nasıl yapılabildiğini öğrenmek ise yeni konuya başlamadan önce bu makalelere bir göz atmak isteyebilirsiniz. Eğer sadece Type 3 SCD ile ilgileniyorsanız bu durumda direkt olarak makalemize devam edebilirsiniz.

SQL Server MERGE Komutu Kullanımı ve Performans Önerileri

http://www.sqlserveronculeri.com/1/Article/3810/sql-server-merge-komutu-kullanimi-ve-performans-onerileri.aspx

MERGE Type 1 Slowly Changing Dimension (SCD) Kullanımı

http://www.sqlserveronculeri.com/1/Article/3827/sql-server-merge-type-1-slowly-changing-dimension-(scd)-kullanimi.aspx

MERGE Type 2 Slowly Changing Dimension (SCD) Kullanımı

http://www.sqlserveronculeri.com/1/Article/3828/sql-server-merge-type-2-slowly-changing-dimension-(scd)-kullanimi.aspx

Bu makalemizde Slowly Changing Dimension Type 3 çözümümün ne olduğu ve SQL Server’da MERGE komutu ile nasıl ele alınabileceğini göstereceğiz. Diğer makalelerimizde olduğu gibi yine bu durumunu bir örnek demo üzerinde gerçekleştireceğiz. İsterseniz ilk olarak Type 3 SCD‘nin ne olduğunu ve Type 1 SCD ile Type 2 SCD‘den nasıl ayrıştığını bahsedelim.

Type 1 SCD ile kaynak tablomuzdan hedef tablomuza daha önce aktarımı yapılmış olan kayıtlar için gelen güncellemeler overwrite edilerek hedefte daha önce var olan kaydın üzerinde güncelleme yapılmaktadır. Dolayısıyla update işlemi ile var olan kayıt üzerinde güncelleme çalışmaktadır.

Type 2 SCD ile kaynak tablomuzdan hedef tablomuza daha önce aktarımı yapılmış olan kayıtlar için gelen güncellemeler verinin historical yani tarihsel geçmişini tutabilmek için versiyonlu bir şekilde tutulmaktadır. Bunu gerçekleştirmek için var olan kayıt pasif olarak işaretlenecek ve yeni gelen güncel bilgiyi içeren yeni bir satır hedef tabloya aktif olacak şekilde eklenecektir. Bu şekilde Type 2 SCD ile verinin tarihsel geçmişini de satır bazlı normalize bir yapıda tutulmaktadır.

Type 3 SCD ile ise kaynak tablomuzdan hedef tablomuza daha önce aktarımı yapılmış olan kayıtlar için gelen güncellemeler verinin yine benzer şekilde historical yani tarihsel geçmişini tutabilmek için kullanılabilir. Burada Type 3 SCD’nin Type 2 SCD’den farklı olan tarafı yeni gelen güncel bilgiyi tutmak için yeni bir satırda tutmak yerine denormalize bir şekilde yeni bir kolonda bu bilgiyi tutmaktadır. Dolayısıyla Type 3 SCD ile verinin tarihsel olarak geçmiş bilgisine tasarım anında eklenen versiyon adedi kadar olan ek kolonlar üzerinden erişilebilmektedir.

Type 3 Slowly Changing Dimension‘ın ne olduğundan kısaca bahsettik. Type 2 SCD’ye çok benzediğini ancak verinin historical geçmişini satır bazlı olarak değil sütun bazlı olarak tuttuğunu belirttik. Tabi ki bu şekilde kolon bazlı geçmişi tutmak sadece tablo tasarımına başlarken verinin kaç versiyon geriye yönelik tutulacağının belirlenmesi gerekliliği ve normalizasyon kurallarının uygulanmaması nedeniyle çoğu durumda pek tercih edilmemektedir. Genellikle Type 2 SCD ile verinin tarihsel geçmişini tutmak çok daha verimli ve performanslı olacaktır.

Bu kadar teorik bilgiden sonra hızlıca örneğimize geçelim. Diğer SCD type’larında kullandığımız tablo ve verileri gerektiği kadar değiştirerek bu örnekte de kullanacağız. Bunun için ilk olarak demomuzda kullanacağımız tablolarımızı create edelim:

create table EmployeeSource
(
EmployeeID int,
FirstName nvarchar(50),
LastName nvarchar(50),
Title nvarchar(100),
RecruitmentDate datetime,
Salary decimal,
IsActive bit
)
GO

create table EmployeeTarget
(
EmployeeID int,
FirstName nvarchar(50),
LastName nvarchar(50),
Title nvarchar(100),
RecruitmentDate datetime,
Salary decimal,
IsActive bit,
Salary_Previous_1 decimal,
Salary_Previous_1_ValidTo datetime,
Salary_Previous_2 decimal,
Salary_Previous_2_ValidTo datetime
)
GO

Burada daha önceki örneklerden farklı olarak hedef tablomuz olan EmployeeTarget tablosuna 4 adet yeni kolon ekledik. Biz örneğimiz için maaş bilgisi üzerinde yapılan değişikliklerin sadece son 2 versiyonunu tutmak istediğimiz için Salary_Previous_1 kolonu ile maaşın değişmeden önceki son halini yani birinci tarihsel geçmişini tutuyoruz. Aynı şekilde Salary_Previous_2 kolonunda da maaşın daha önceki hali olan ikinci tarihsel geçmiş versiyonunu tutuyoruz. Burada güncelleme yapıldığı tarihleri de Salary_Previous_1_ValidTo ve Salary_Previous_2_ValidTo kolonlarında tutacağız.

Oluşturduğumuz tablolarımıza örnek olması açısından bir kaç adet veri girişi yapalım:

insert into dbo.EmployeeSource
values
(1, N'Abdullah', N'Altıntaş', N'Takım Lideri', '20120721', 2000, 1),
(2, N'İsmail', N'Adar', N'DBA', '20090101', 1500, 1),
(3, N'Yusuf', N'Boğatepe', N'Danışman', '20140103', 1000, 1),
(5, N'Şeydanur', N'Sandıkçı', N'Danışman', GETDATE(), 1000, 1)
GO

insert into dbo.EmployeeTarget 
values
(1, N'Abdullah', N'Altıntaş', N'Takım Lideri', '20120721', 1000, 1, NULL, NULL, NULL, NULL),
(2, N'İsmail', N'Adar', N'DBA', '20090101', 1500, 1, NULL, NULL, NULL, NULL),
(3, N'Yusuf', N'Boğatepe', N'Danışman', '20140103', 1000, 1, NULL, NULL, NULL, NULL),
(4, N'Merve', N'Sağlam', N'Kıdemli Danışman', '20150618', 1800, 1, NULL, NULL, NULL, NULL)
GO

Burada hedef tablomuzda henüz verinin geçmiş bilgisi olmadığını simule etmek için son eklenen dört kolondaki değerleri NULL olarak bıraktık. Tablomuzu sorgulayalım ve işleme başlamadan önceki halini görelim:

Sorguyu çalıştırdığımızda verileri aldığımız kaynak tablomuzu temsil eden EmployeeSource tablosu ile verileri aktarmayı amaçladığımız hedef tablomuzEmployeeTarget tablosunda bazı verilerin farklı olduğunu görebilirsiniz. Örneğimizde 1 nolu id ye sahip Abdullah Altıntaş’ın kaynak tablodaki maaş bilgisi değişmiş ve 1000 yerine 2000 değerini almış, 2 ve 3 nolu id ye ait kayıtlarda herhangi bir değişiklik yapılmamıştır. Ayrıca kaynak tabloda hedef tablosunda henüz bulunmayan 5 nolu id ye sahip Şeydanur Sandıkçı eklenmiş olmakla beraber hedef tablosunda artık kaynak tabloda bulunmayan 4 nolu id ye sahip Merve Sağlam kaydı bulunmaktadır.

Örneğimizdeki amacımız olan maaş bilgisinin tutulduğu Salary kolonu üzerinde yapılacak olan değişiklikleri Type 3 Slowly Changing Dimension (SCD) ile ele almak olduğu için MERGE komutumuzu bu senaryoyu karşılayacak şekilde yazacağız. Böylece Salary kolonu üzerinde güncelleme yapıldığında yeni bir satır eklenmeyecek, onun yerine güncel maaş bilgisi Salary kolonuna yazılacak, geçmiş maaş bilgisi de Salary_Previous_1 kolonuna aktarılacaktır.

İstediğimiz senaryoyu karşılayabilmek için gerekli olan MERGE komutu aşağıda bulunmaktadır:

MERGE INTO dbo.EmployeeTarget as t
USING dbo.EmployeeSource as s
ON t.EmployeeID = s.EmployeeID
WHEN NOT MATCHED BY TARGET THEN
	INSERT (EmployeeID, FirstName, LastName, Title, RecruitmentDate, Salary, IsActive)
	VALUES (s.EmployeeID, s.FirstName, s.LastName, s.Title, s.RecruitmentDate, s.Salary, s.IsActive)
WHEN MATCHED AND t.Salary <> s.Salary  THEN
	UPDATE SET  t.Salary = s.Salary,
				t.Salary_Previous_1 = t.Salary,
				t.Salary_Previous_1_ValidTo = GETDATE(),
				t.Salary_Previous_2 = t.Salary_Previous_1,
				t.Salary_Previous_2_ValidTo = t.Salary_Previous_1_ValidTo;

Yukarıdaki MERGE komutunu çalıştırdığımızda ve tablolarımız tekrar sorguladığımızda aşağıdaki gibi bir sonuç karşımıza gelecektir:

Sonuçlardan görüleceği üzere Abdullah Altıntaş‘a ait maaş bilgisi değişikliğe uğradığı için ve bu durumu Type 3 SCD ile yönetmek istediğimiz için var olan kaydın Salary kolonu yeni güncel değeri almış ve eski maaş bilgisi Salary_Previous_1 kolonuna aktarılmıştır. Aynı zamanda işlemin gerçekleştiği zaman bilgisi de geçerlilik tarihini tutmak için Salary_Previous_1_ValidTo kolonuna yazılmıştır. Bu arada 5 no’lu id’ye sahip olan Şeydanur Sandıkçı da yeni gelen bir kayıt olduğu için son dört kolon NULL olacak şekilde EmployeeTarget tablosuna eklenmiştir.

Peki ilerleyen zamanlarda ilgili kişiye ait tekrar maaş bilgisi değiştiğinde durum ne olacak? Bunu test etmek için Abdullah Altıntaş‘ın kaynak tablomuz olan EmployeeSource tablosundaki maaş bilgisini 3000 olarak güncelleyelim:

update dbo.EmployeeSource
set Salary = 3000
where EmployeeID = 1

Ardından MERGE komutunu tekrar çalıştırıp neler olduğuna bakalım:

Yukarıdaki sonuçlarda görüleceği üzere Abdullah Altıntaş‘a ait Salary kolonu en güncel versiyon olan 3000 değerini tutmaktadır. Değişen Salary bilgisi olan 2000 değeri Salary_Previous_1 kolonunda tutulurken, daha önceki maaş olan 1000 değeri ise Salary_Previous_2 kolonunda tutulmaktadır. Aynı zamanda değişikliklerin yapıldığı tarih bilgileri de Salary_Previous_1_ValidTo ve Salary_Previous_2_ValidTo kolonlarında tutulmaktadır. Biz örneğimizde Salary kolonuna ait değişikliklerin sadece son 2 versiyonunu tutacak şekilde tasarladık ancak istenilen durumlarda bu değer ihtiyaca göre tasarım anında değiştirilerek gereklilikler karşılanabilir.

Bu yazımızda Slowly Changing Dimension Type 3 işlemini MERGE komutu ile nasıl tasarlayabileceğimizi ele aldık. Aynı zamanda Type 1 SCD, Type 2 SCD ve Type 3 SCD karşılaştırması yaparak çalışma mekanizmalarının nasıl farklı olduğunu gösterdik. Yapmış olduğumuz örnek ile de Type 3 SCD‘ye bir senaryo üzerinden yaklaşarak sonuçlarını değerlendirdik. Bir sonraki yazımızda MERGE serisinin devamı olarak Type 4 SCD işlemini MERGE komutu ile nasıl yapabileceğimizi ele alacağız.

Umarım faydalı olur. Keyifli okumalar…


yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız