Günümüz teknoloji dünyasında bıraktığımız her izin, birer veri olduğunu bilirsiniz. Yazılımların temelini oluşturan veritabanları, söz konusu bu bilgilerin yönetilmesinde önemli bir öge olarak karşımıza çıkıyor. Geçmişi uzun zamana dayanan, klâsik hale gelmiş ilişkisel veritabanlarıyla birlikte yüksek performans ve düşük gecikme merkezli uygulamalar için ilişkisel olmayan veritabanları da yayılmaya devam ediyor. Peki bu iki veritabanı cinsinin ayrıntıları neler, birbirlerinin alternatifi mi yoksa bir yapbozun iki parçası gibiler mi? Bu makalemizde siz okurlarımızla bir arada veritabanı dünyasına ayrıntılı bir bakış atacağız.
Her şeyden önce temelden başlamamız gerekirse veritabanı, elektronik ortamda tutulabilen her türlü datanın depolandığı koleksiyonlardır. Tek başına veritabanı aslında pek bir şey ifade etmez, örneğin Excel’de tuttuğumuz tabloları da veritabanına benzetebiliriz. Ancak dataların boyutu ve miktarı arttığında bunları organize etme, gerektiğinde ekleme, silme, güncelleme, sorgulama gibi süreçler yapma ve yedekleme ihtiyacı doğar. Bununla birlikte uygulamalar ve dolayısıyla kullanıcıların veritabanlarıyla etkileşime geçmesi de epeyce elzem bir durum. Bu konuya uygun bir başka örnek vermemiz gerekirse, herhangi bir siteye kaydolduğunuzda veritabanına kullanıcı isminiz, şifreniz, e-posta adresiniz eklenir.
İşte tam bu noktada tabir yerindeyse veritabanına bir ruh katan bir yapı karşımıza çıkıyor: Veritabanı yönetim sistemi. Bu yazılımlar veritabanıyla bütünleşik olarak çalışan, tuttuğumuz dataların yönetimi ile güvenliğini sağlama, gerektiğinde ekler ve güncellemeler yapma, erişimleri kontrol etme ve tahminen de en kıymetlisi düzenli olarak yedek alma gibi fonksiyonları veri tabanı koleksiyonuna kazandırıyor. Genellikle de veritabanından bahsedilirken de veritabanı yönetim sistemiyle birlikte olan bu paket kastedilir.
İlişkisel veritabanları ve ilişkisel olmayan veritabanları depoladıkları veri çeşitleri ve bunları organize etme halleri açısından farklılık gösteriyor. İlişkisel olan yapılandırılmış, ilişkisel olmayan ise yapılandırılmamış verilere ev sahipliği yapar. Bu önemli tasarım farkı, onları çok çeşitli kullanım alanlarına uygun hale getirmekte.
İlişkisel veritabanını tanımlamak için öncelikle yapılandırılmış datadan bahsedelim. Yapılandırılmış veri; dengeli bir formatı ve tipi olan, şemaya göre düzenlenmiş veri anlamına geliyor. Örneğin, bir firmanın müşterilerinin adı, soyadı, doğum tarihi, yaptıkları harcamalar gibi veriler yapılandırılmıştır.
İşte bu verileri satır ve sütunlardan oluşan ve birbirleriyle bağlı tablolarda tutan koleksiyona ilişkisel veritabanı diyoruz. Yapılandırılmış veriler önceden tanımlanmış formatlara ve kategorilere uyduğundan, düzenli tablolar halinde çarçabuk ifade edilebilir. İlişkisel bir veritabanındaki veriler aynı zamanda sorgulanabilir ve üzerlerinde ekleme, silme, güncelleme gibi süreçler yapılabilir. Burada tahmin edeceğiniz üzere söz konusu fonksiyonları katan yapının ismi ilişkisel veritabanı yönetim sistemidir. (Relational Database Management System)
Veritabanı anlatılırken sıkça verilen bir başka örneği ele alalım: Bir havayolu şirketinin uçuş datalarını düşünün. Her bir uçuşun numarası, kalkış ve varış saatleri, kalkış ve varış havalimanları, uçak tipi, yolcu sayısı vb. gibi çok çeşitli yapılandırılmış verileri vardır. Bu veriler, uçuş rezervasyonunu yaptığımız web siteleri, havaalanındaki monitörler, müşteri hizmetleri gibi farklı kullanıcılar tarafından çekilir, filtrelenebilir ve değişikliğe uğrar. Buradaki süreci işleten ise elbette ilişkisel veritabanı yönetim sisteminden oburu değil.
İlişkisel Veritabanları Verileri Nasıl Depolar?
Örnek Bir Tablo Yapısı
ilişkisel veritabanlarının verileri satırlar ve sütünlardan oluşan tablolarda tuttuğuna az önce değinmiştik. Aklınıza bunun Excel tablosu mantığından ne farkı olduğu sorusu gelebilir. İşte tam bu noktada ilişkisel veri tabanlarındaki kısıtlayıcı (constraints) kavramı karşımıza çıkıyor. Bunlar tablolardaki bilgilerin bütünlüğünü, doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamak için işletilen kurallardır. Şimdi örnek bir tablo yapısında yer alan bütün elemanları madde madde ele alalım:
Tablo sütunları: Her sütün, girilecek datanın niteliğini belirler. Örneğin, havayolu şirketinin uçuş seferlerindeki kalkış saati, iniş saati, yolcu sayısı gibi ayrıntılar tabloyu oluşturan birer sütundur.
Tablo satırları: Satır ise sütünlara girilen eşsiz, özgün bir kaydı temsil eder. Örneğin, İstanbul – Ankara arası bir uçuş seferinin yer aldığı satırda; kalkış saati, iniş saati yolcu sayısı, kalkış ve varış havalimanları gibi verileri görebiliriz. Bir alt satırda mesela Antalya – İzmir seferinin ayrıntıları yer alabilir.
Birincil anahtar (Primary Key): Biz veri tabanındaki tablo yapısını incelediğimizde satırlar arasındaki farkı görebiliriz, ancak yazılım ortamında her satırı birbirinden eşsiz bir şekilde ayırmak için sayısal bir temsil tanımlamak gerekir. Birincil anahtar olarak bilinen kısıtlayıcılar sayesinde tablodaki her satır birbirinden ayrı özellikleri taşıyan kimliğe (ID) bürünürler. Örneğimizden devam etmek gerekirse, seferlerin uçuş numarasının yer aldığı sütun, tablonun birincil anahtarı olabilir. Bu numara seferler tablosundaki tek bir kayda işaret eder.
Yabancı Anahtar (Foreign Key): İlişkisel veritabanındaki bağdan kastımız bir tablodaki satırın birincil anahtarı üzerinden başka bir tablodaki sütunda temsil edilmesi, yani tabloların birbirleriyle irtibatlı hale gelmesidir. Bu ilişkiyi sağlayan ise yabancı anahtar kısıtlayıcısı.
Şu ana kadar örnek verdiğimiz havayolu şirketinin uçuş seferleriyle birlikte şirketin sahip olduğu uçakların marka, model, üretim yılı, son bakım tarihi gibi datalarını tutan ayrı bir uçaklar tablosu olduğunu da düşünün. Seferlerde kullanılan uçakların tüm datalarını direkt seferler tablosunda tutmak performans ve yönetilebilirlik açısından pek doğru sayılmaz. İşte bu yüzden uçaklara atanmış birincil anahtar numaralarını seferler tablosu üzerinde yabancı anahtar olarak kullanarak bağlantı sağlayabiliriz. Böylece her seferde kullanılan uçağın bilgilerine ilişki üzerinden ulaşmak mümkün hale gelir.
Not: Kısıtlayıcılar sadece bu ikisinden ibaret değildir; Unique, Check, Default gibi farklı kısıtlayıcıların da olduğunu belirtelim.
Aşağıdaki diyagramı inceleyerek ilişkisel veritabanı mantığını rahatlıkla kavrayabilirsiniz. Uçuştaki kalkış ve varış havalimanı verileri Havalimanları tablosundan gelmekte olup; uçuşta kullanılan uçağın verileri de Uçaklar tablosundan geliyor. Bunu yapmamızı sağlayan nokta kendi tablolarında birincil anahtar olan sütunların (HavalimaniID ve UcakID) Uçuşlar tablosunda yabancı anahtar olarak temsil edilmesidir. Bu dizaynda veri bütünlüğü korunur ve yönetim kolaylaşır. Çünkü Uçaklar tablosunda olmayan bir uçak Uçuslar tablosunda yer alamaz. Birebiri havalimanları için de geçerli.
İlişkisel Veritabanı Diyagramı
En Popüler İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemleri (RDBMS) Nelerdir?
db-engines.com’un bu ay için paylaştığı verilere göre dünya genelinde en çok kullanılan beş ilişkisel veritabanı yönetim sistemi ve öne çıkan yanları şu şekilde:
Oracle Database: Yüksek performanslı, son derece güvenli ve ölçeklenebilir kurumsal düzey ilişkisel veritabanı tahlili.
MySQL: Web uygulamaları için optimize edilmiş, hızlı ve güvenilir açık kaynaklı veritabanı sistemi.
Microsoft SQL Server: Windows ekosistemiyle kusursuz entegre olan, güçlü iş zekası özellikleri sunan kapsamlı bir veritabanı platformu.
PostgreSQL: Neredeyse Oracle seviyesinde gelişmiş özellikler ve güçlü veri bütünlüğü sunan açık kaynaklı ilişkisel veritabanı yönetim sistemi.
Snowflake: Otomatik ölçeklendirme ve çoklu bulut desteği ile öne çıkan, esnek ve kullanımı kolay bulut tabanlı veri ambarı tahlili.
Verinin Kadim Dili: Structured Query Language (SQL)
Şu ana kadar temel bir bakış attığımız ilişkisel veritabanlarını yönetmek ve sorgulamak için 50 yaşını devirmiş SQL dilini kullanıyoruz. 1970’lerde Edgar F. Codd‘un ilişkisel veritabanı modelini tanıtmasıyla doğan SQL ile veriler üzerinde sorgulama, ekleme, güncelleme, silme işlemleri yapmakla bir arada veritabanı yapısını tanımlayabiliyoruz. SQL temel olarak SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE gibi veri manipülasyon komutları ile CREATE, ALTER, DROP gibi veri tanımlama komutlarını içerir ve bir programlama lisanından çok daha sade bir sözdizimine (syntax) sahiptir.
SQL Sorguları
Pek çok kaynakta SQL’den bir programlama dili olarak bahsedilse de kendisinin programlama dili sınıfına dahil edemeyiz. Adı üstünde bu sorgu dilinin tek amacı ilişkisel veritabanlarıyla etkileşime geçmek. Öte yandan, herhangi bir dili programlama dili olarak ele almak için iki temel yapının bulunması kuraldır: Bunlar döngüler, şartlı sözlerdir. Standart SQL’de bu yapılar bulunmazken; SQL’in genişletilmiş versiyonlarında vardır. Oracle PL/SQL, Microsoft T-SQL gibi SQL’ın özelleştirilmiş halleri prosedürel özellikleri de içerir ve tam teşekküllü programlama lisanları olarak kabul edilebilir.
İlişkisel Veritabanlarının Özelliklerine Genel Bakış
Tablolar:
Tablolar, bilgilerin organize edildiği temel yapılardır.
Her tablo, belirli bir veri setini (örneğin, müşteriler, siparişler) temsil eder.
Sütunlar (alanlar) veri özelliklerini, satırlar ise tekil kayıtları gösterir.
Kısıtlayıcılar (Constraints): Veritabanında tanımlanan ve veri bütünlüğünü korumak için kullanılan kurallardır.
İlişkiler:
Tablolar arasında mantıksal ilişkiler kurulur.
Bu ilişkiler birincil anahtar (primary key) ve yabancı anahtar (foreign key) kısıtlayıcıları kullanılarak oluşturulur.
SQL:
SQL, ilişkisel veritabanı yönetimi için standart bir lisandır.
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE gibi temel komutları içerir.
Karmaşık sorgular, veri birleştirme (JOIN) ve alt sorgular yapılabilir.
Atomiklik (Atomicity): Bir işlem ya tamamen gerçekleşir ya da hiç gerçekleşmez. Örneğin, banka transferi ya tamamen yapılır ya da hiç yapılmaz.
Tutarlılık (Consistency): Veriler her zaman tarifli kurallara uygun kalır. Örneğin, bir hesaptan para çekildiğinde, toplam bakiye dengeli kalır.
İzolasyon (Isolation): Eşzamanlı süreçler birbirini etkilemez. Örneğin, iki kullanıcı aynı anda veri güncellerken çakışma olmaz.
Dayanıklılık (Durability): Tamamlanan süreçler kalıcı olarak kaydedilir, sistem çökmesi durumunda bile kaybolmaz.
İşlemler (Transactions):
Birden fazla işlem sırasında veri tutarlılığını sağlar.
Hata durumunda geri alma imkanı sunar.
İlişkisel Veritabanları Hangi Projelerde Kullanılıyor?
İlişkisel Tablo Tasarımı Örneği – Görsel Kaynağı: Google Cloud
Veri bütünlüğünü sağlamanın önemli olduğu hemen hemen her alanda ilişkisel veritabanları kullanılır. Sosyal medya platformlarında ilişkisel olmayan sistem dizaynının belli bir kısmında bile ilişkisel veritabanlarının rol aldığını biliyoruz. Diğer yaygın örnekler ise şu şekilde:
E-Ticaret Siteleri: Ürün, müşteri, sipariş ve ödeme bilgilerinin düzenli ve dengeli bir şekilde saklanması için kullanılır. Amazon, eBay gibi büyük e-ticaret platformları, ilişkisel veritabanlarını kullanır.
Bankacılık ve Finans Sistemleri: Hesap yönetimi, işlem takibi, kredi kartı işlemleri ve müşteri bilgileri gibi kritik finansal bilgilerin saklanmasında ilişkisel veritabanları kullanılır.
Sağlık Bilgi Sistemleri: Hasta kayıtları, randevular, tedavi planları ve tıbbi bilgilerin yönetimi için ilişkisel veritabanları kullanılır.
Eğitim Yönetim Sistemleri: Üniversiteler ve okullar, öğrenci bilgileri, ders kayıtları, notlar ve öğretmen bilgilerini yönetmek için ilişkisel veritabanları kullanır.
Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetimi: Envanter, sevkiyat, tedarikçi bilgileri ve sipariş yönetimi gibi süreçleri yönetmek için ilişkisel veritabanları kullanılır.
İnsan Kaynakları Yönetim Sistemleri: Çalışan bilgileri, maaş ödemeleri, performans değerlendirmeleri ve işe alım süreçlerinin yönetimi için ilişkisel veritabanları kullanılır.
İnternet Forumları ve Blog Sistemleri: Kullanıcı içerikleri, yorumlar ve üyelik bilgileri gibi dataların saklanması için ilişkisel veritabanları kullanılır.
İlişkisel olmayan veritabanları, genellikle NoSQL olarak bilinir ve sık sık değişen verileri saklamak için ilişkisel model yerine esnek veri modelleri (anahtar-değer, doküman, sütun, grafik) kullanırlar. NoSQL kavramının açılımı “Not Only SQL” olarak ifade edilir ve SQL’in yapılandırılmış veri, performans ve ölçeklenebilirlik konusundaki sınırlamasından dolayı 2000’li yılların başında doğmuştur. İlişkisel veritabanlarının yapılandırılmış veriler için kullanıldığından bahsetmiştik. NoSQL veritabanları da tablolara tam olarak sığmayan yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için tasarlanmıştır.
NoSQL Veritabanı Modelleri
Bu veritabanları, büyük veri, yüksek performans ve ölçeklenebilirlik gerektiren uygulamalar için ülküdür, çünkü önceden tanımlanmış bir şema gerektirmezler ve yatay olarak kolayca ölçeklenebilirler. Gerçek zamanlı web uygulamaları, büyük veri analitiği, içerik yönetim sistemleri ve arama motorları gibi alanlarda yaygın olarak kullanılırlar. İlişkisel veritabanlarından farklı olarak, tutarlılık ve esneklik arasında bir denge sunduklarını söyleyebiliriz. Ancak NoSQL’de tutarlılık ana odak değildir ve bu sebeple veri hareketlerinde dengesizlikler yaşanabilir.
İlişkisel Olmayan Veritabanları Verileri Nasıl Depolar?
NoSQL veritabanları verileri, SQL veritabanlarına göre tablo gibi katı olmayan farklı alternatif modellerle depolarlar. Bu modeller, fotoğraf, ses veya sensör verileri gibi değişik biçimlerdeki yapılandırılmamış bilgilerin gruplandırılması, saklanması ve gerektiğinde çekilmesi konusunda daha esnek bir yaklaşım sunuyorlar. Bahsettiğimiz modeller ise şunlar:
Anahtar-Değer (Key-Value) Model: Bu yapıda veriler, eşsiz anahtarlar ve bu anahtarlara karşılık gelen pahalar olarak saklanır. Her anahtar bir değeri gösterir ve bu bedel herhangi bir veri tipi olabilir (JSON, string…). Bu model, hızlı okuma ve yazma işlemleri için ülküdür.
Belge Odaklı (Document-Oriented) Model: Veriler, genellikle JSON, BSON veya XML formatında evraklar olarak saklanır. Her evrak, belirli bir veri yapısını temsil eden alan ve paha çiftlerinden oluşur. Bu model, hiyerarşik ve esnek veri yapıları için uygundur.
Sütun Odaklı (Column-Family) Model: Burada ise veriler satırlar ve sütunlar şeklinde organize edilir, ancak ilişkisel veritabanlarından farklı olarak, her satır, birbirinden bağımsız sütun aileleri içinde saklanabilir. Bu model, büyük veri kümeleri üzerinde hızlı sorgulama yapmak için optimize edilmiştir.
Grafik Tabanlı (Graph) Model: Bilgilerin düğümler (nodes) ve bu düğümler arasındaki kenarlar (edges) olarak temsil edildiği bir veri modelidir. Bu model, karmaşık münasebetleri ve irtibatları verimli bir şekilde yönetmek için kullanılır.
Önceki örnekte bahsettiğimiz havayolu şirketinin veritabanını tekrardan ele alırsak, bir NoSQL veritabanı bu durumda, uçak sensörlerinden ve göstergelerinden alınan veriler, uçuş sırasında yapılan kayıtlar, GPS haritalama bilgileri gibi yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri depolar.
En Popüler NoSQL Veritabanı Nelerdir?
MongoDB: Esnek, JSON benzeri evraklarla veri depolayan, doküman odaklı bir veritabanıdır.
Apache Cassandra: Büyük veri kümelerini sütun aileleriNo içinde organize eden ve yüksek ölçeklenebilirlik sunan sütun odaklı bir veritabanıdır.
DynamoDB: AWS tarafından tamamen yönetilen, düşük gecikme süresi ve yüksek erişilebilirlik sunan bir NoSQL veritabanıdır.
Redis: Verileri bellek içi saklayarak yüksek hız ve düşük gecikme sunan bir anahtar-değer veritabanıdır.
Couchbase: Hem evrak odaklı hem de anahtar-değer veri modellerini destekleyen, tam metin arama yeteneklerine sahip dağıtık bir veritabanıdır.
Neo4j: Verileri düğümler ve kenarlar olarak grafik yapıları içinde modelleyen bir grafik veritabanıdır.
HBase: Hadoop üzerine inşa edilmiş, büyük veri kümelerini sütun odaklı bir yapı içinde depolayan bir veritabanıdır.
İlişkisel Olmayan Veritabanlarının Özellikleri Nelerdir?
Görsel Kaynağı: Blazeclan
NoSQL veritabanlarının çağdaş uygulamaların ölçeklenebilirlik, çeşitlilik ve esneklik ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlandığını söylemiştik. Bu tipteki veritabanlarının özelliklerini kısaca şu şekilde açıklayabiliriz:
BASE: NoSQL veritabanlarında ACID prenspilerinin yerini alan bir yaklaşımdır. BASE’in aslında NoSQL anlayışını özetlediğini de söyleyebiliriz, unsurları şunlar:
Temel Erişilebilirlik (Basically Available): Sistem genellikle erişilebilir durumdadır.
Yumuşak Durum (Soft State): Sistem durumu, veri değişikliklerine açık olabilir ve muhakkak dengeli olmayabilir.
Sonunda Tutarlılık (Eventually Consistent): Veriler, zamanla dengeli hale gelir.
Yüksek Esneklikte Şemalar: SQL veritabanlarının katı yapısının bilakis, NoSQL veritabanlarının şeması zaman içinde evrilebilir. Bu, yapılandırılmamış ve zamanla değişmesi muhtemel verileri depolarken yararlıdır, çünkü bu veriler her zaman aynı katı şemaya uymayabilir. Bu noktada, eventual consistency (sonunda tutarlılık) devreye girer ve yapılan değişikliklerin zaman içinde düğümler arasında yayılmasını sağlar.
Yüksek Ölçeklenebilirlik: NoSQL veritabanları genellikle yatay olarak ölçeklenebilir. Bu, veri yükünü ve işlem hacmini artırmak için ek sunucuların sisteme kolayca entegre edilmesi anlamına gelir, böylece yüksek performans ve kapasite sağlanır.
Yerleşik Replikasyon: NoSQL veritabanlarının datayı düğümler arasında çoğaltma ve dağıtma yeteneği, bu veritabanlarına yüksek erişilebilirlik kazandırır ve aynı zamanda bir arıza veya kesinti durumunda failover ve hata toleransı sağlar.
Düşük Gecikme Süresi: Veri okuma ve yazma işlemleri, bellek içi (in-memory) depolama veya hızlı indeksleme teknikleri sayesinde düşük gecikme müddetiyle gerçekleştirilir. Bu, gerçek zamanlı uygulamalarda yüksek performans sağlar.
Sharding (Parçalama): Bu özellik, dataların bölünerek sunucuya dikey olarak yayılmasını sağlar, böylece yük dengelemesi yapılmış olur, performans artar.
İlişkisel Olmayan Veritabanları Hangi Projelerde Kullanılıyor?
Veri boyutunun aşırı derecede arttığı durumlarda, anlık olarak değişkenlik gösteren veri cinslerinde ve dağıtık mimarilerde NoSQL veritabanlarıyla sıklıkla karşılaşırız. NoSQL’in kullanıldığı bazı örnek senaryolar ise şu şekilde:
Sosyal Medya Uygulamaları: Kullanıcı etkileşimleri, paylaşım geçmişi ve anlık iletileşme gibi bilgilerin yönetilmesi gerekir. NoSQL veritabanları, bu tür büyük ve dinamik veri yapıları için çok uygundur.
E-Ticaret Platformları: Ürün katalogları, kullanıcı yorumları, alışveriş sepetleri ve şahsileştirilmiş teklifler gibi veri ögeleri için NoSQL veritabanları esneklik ve hızlı erişim sağlar.
Gerçek Zamanlı Analitik: Büyük veri kümelerinden hızlı analiz ve raporlama gerektiren uygulamalarda, NoSQL veritabanları yüksek performans ve ölçeklenebilirlik sunar.
IoT (Nesnelerin İnterneti) Uygulamaları: Sensör verileri, aygıt bilgileri ve bağlantı noktaları gibi büyük ve daima değişen veri setlerini depolamak için NoSQL veritabanları kullanılır.
Mobil Uygulamalar: Kullanıcı verileri, uygulama içi veriler ve etkileşimler gibi verileri depolamak ve senkronize etmek için NoSQL veritabanları kullanılır.
İçerik Yönetim Sistemleri: Bloglar, haber siteleri ve medya yönetim sistemlerinde, çeşitli formatlarda ve yapılandırılmamış bilgilerin saklanması ve yönetilmesi için NoSQL çok uygundur.
Oyun Sanayisi: Oyuncu verileri, oyun içi etkileşimler ve lider panoları gibi dinamik ve büyük veri kümeleri için NoSQL veritabanları tercih edilir.
Arama ve Teklif Motorları : Tam metin arama ve büyük ölçekli veri indeksleme gerektiren uygulamalarda NoSQL veritabanları kullanılır.
Makalemizin bu kısmına kadar SQL ve NoSQL veritabanları hakkında ayrıntılara hakim olduktan sonra bu iki veri tabanı paradigmasını karşılaştırabiliriz.
SQL veritabanları ilişkisel veri modeline dayanır ve verileri tablo şeklinde organize ederler. Bu veritabanları, sıkı bir şemaya sahip olup, ACID (Atomiklik, Tutarlılık, İzlenebilirlik ve Dayanıklılık) prensiplerine uyarlar, böylece yüksek veri bütünlüğü ve güvenilirlik garanti edilir. Performansı artırmak için genellikle dikey ölçeklenirler, yani sunucuya gerektikçe daha güçlü donanım (CPU, RAM, disk…) eklenir. Özellikle finans sektöründeki para akışı örneğini göz önünde bulundurursak veri hareketliliği esnasında bu sürecin doğru ve yanılgısız tamamlanması elzem bir durum. İşte SQL veritabanlarının bu iş için biçilmiş bir kaftan olduğunu söyleyebiliriz.
Öte yandan, NoSQL veritabanları ise çeşitli tiplerde esnek veri modellerine sahip (anahtar-değer, doküman, sütun, grafik). Şemalar dinamik olarak değiştirilebilir, bu da yapılandırılmamış ve daima değişen veri kümeleri ile başa çıkabilmeyi sağlar. NoSQL veritabanları genellikle yatay ölçeklenebilirlik sunar, yani daha fazla sunucu ekleyerek performansı artırabilirsiniz. Bu veritabanları, büyük veri uygulamaları, gerçek zamanlı tahliller, sosyal medya gibi dinamik ve büyük bilgilerin idaresini gerektiren uygulamalar için uygundur. NoSQL, ACID yerine BASE (Temel Erişilebilirlik, Yumuşak Durum, Sonunda Tutarlılık) prensibini benimser, böylece NoSQL daha geniş ölçeklenebilirlik ve performans sunmakla bir arada veri tutarlılığında her zaman hata payı olabileceğini de kabul eder.
Yaptığımız kıyaslama sonucunda SQL ve NoSQL’in birbirini tamamlayan modüller olduğunu görüyoruz. İkisinin de öne çıkan yanları var ve uygun senaryolarda ikisi de şahane sonuç veriyorlar. Hatta çoğunlukla, uygulamanın ihtiyaçlarına ve veri yapısına bağlı olarak, SQL ve NoSQL veritabanları birlikte kullanıldığını söyleyebiliriz. Örneğin, bir e-ticaret platformu, sipariş datalarını dengeli ve güvenilir bir şekilde yönetmek için SQL veritabanı kullanırken, kullanıcı davranışlarını izlemek ve teklif sistemlerini güçlendirmek için NoSQL veritabanı kullanabilir. Bu kombinasyonla, her iki teknolojinin en iyi özelliklerinden yararlanarak, daha esnek ve güçlü veri yönetimi tahlilinin kapılarını aralayabiliyoruz.
Bu makalemizde yazılımların temeli niteliğindeki veritabanlarını ayrıntılıca ele aldık. Gelecek yazılarımızda tekrardan görüşmek dileğiyle, esen kalın.
06:25
06:25
News
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
