veri tabanı, database, veri, büyük veri, veri saklama, bulut, yazılım, kodlama, programlama

Veri Tabanı Türleri

03 Aralık, 2024

Programlamada kullanılan veri tabanları, verilerin depolanması, yönetilmesi ve sorgulanması için kullanılan yazılımlardır. Veri tabanları genellikle türlerine ve yapılarına göre kategorize edilir. İşte detaylı bir açıklama:

1. Yapısal (Relational) Veri Tabanları (RDBMS)

Tanım: Yapısal veri tabanları, verileri tablo formatında saklar ve SQL (Structured Query Language) ile sorgulanır. Veriler sütunlar ve satırlar halinde organize edilir, her tablo belirli bir veri türünü temsil eder.

Özellikler:

Veriler arasında ilişkiler vardır (örneğin, bir müşteri tablosu ile sipariş tablosu arasındaki ilişki).

ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) özelliklerini destekler.

Veri tutarlılığı ve güvenilirliği yüksektir.

Örnekler:

MySQL: Açık kaynaklı ve yaygın kullanılan bir veritabanıdır.

PostgreSQL: Gelişmiş özelliklere sahip açık kaynaklı bir veritabanıdır.

Oracle Database: Ticari, büyük ölçekli uygulamalar için tasarlanmıştır.

Microsoft SQL Server: Microsoft’un kurumsal uygulamalara yönelik çözümlerinden biridir.

Kullanım Alanları:

Bankacılık ve finans

E-ticaret platformları

ERP (Kurumsal Kaynak Planlama) sistemleri

2. NoSQL Veri Tabanları

Tanım: Geleneksel tablo tabanlı yapılar yerine esnek veri modelleri kullanır. Büyük veri ve gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir.

Özellikler:

Esneklik sunar; yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerle çalışabilir.

Yatay ölçeklenebilirlik sağlar.

ACID yerine BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent) ilkelerini benimseyebilir.

Türleri ve Örnekler:

Anahtar-Değer Tabanlı: Redis, DynamoDB

Veriler anahtar-değer çiftleri olarak saklanır.

Yüksek hızlı erişim gereken durumlarda kullanılır.

Belge Tabanlı: MongoDB, Couchbase

JSON benzeri formatta belge olarak saklanır.

Karmaşık veri yapıları için uygundur.

Graf Tabanlı: Neo4j, ArangoDB

Veriler düğümler ve kenarlar olarak temsil edilir.

Sosyal ağlar ve öneri sistemleri için idealdir.

Kolon Tabanlı: Cassandra, HBase

Büyük ölçekli veri analitiği ve veri depoları için kullanılır.

Kullanım Alanları:

Büyük veri işleme (Big Data)

Gerçek zamanlı analiz

IoT uygulamaları

3. Hibrit Veri Tabanları

Tanım: Hem yapısal (SQL) hem de yapılandırılmamış (NoSQL) veri tiplerini destekleyen veri tabanlarıdır.

Örnekler:

Amazon Aurora: Hem SQL hem de NoSQL ile uyumlu.

Google Cloud Spanner: Yüksek ölçeklenebilirlik sunar.

Couchbase: Belge tabanlı ve anahtar-değer modeli birleştirir.

Kullanım Alanları:

Karma veri tiplerine sahip uygulamalar

Büyük ölçekli kurumsal çözümler

4. Hafıza İçi (In-Memory) Veri Tabanları

Tanım: Verileri disk yerine RAM’de saklar, bu nedenle çok yüksek hız sağlar.

Özellikler:

Düşük gecikmeli işlemler için tasarlanmıştır.

Genellikle geçici veriler veya önbellekleme için kullanılır.

Örnekler:

Redis: Anahtar-değer tabanlı bir hafıza içi veri tabanıdır.

Memcached: Hafif bir önbellekleme sistemidir.

SAP HANA: Gerçek zamanlı analitik işlemler için kullanılır.

Kullanım Alanları:

Önbellekleme (caching)

Gerçek zamanlı veri işleme

Oyun sunucuları

5. Dağıtık Veri Tabanları

Tanım: Verileri birden fazla fiziksel sunucuda saklar ve işler. Dağıtık sistemlerde yüksek ölçeklenebilirlik ve hata toleransı sunar.

Örnekler:

Cassandra: Yüksek yazma hızına sahip, dağıtık bir veri tabanı.

CockroachDB: SQL ile çalışabilen dağıtık bir sistem.

Elasticsearch: Arama ve analitik işlemler için optimize edilmiştir.

Kullanım Alanları:

Dağıtık sistemler

Yüksek hacimli veri analitiği

Arama motorları

6. Zaman Serisi Veri Tabanları

Tanım: Zamanla değişen verileri depolamak ve analiz etmek için tasarlanmıştır.

Örnekler:

InfluxDB: IoT, izleme ve analitik için kullanılır.

TimescaleDB: PostgreSQL tabanlı bir zaman serisi veri tabanıdır.

OpenTSDB: Büyük ölçekli zaman serisi verilerini depolar.

Kullanım Alanları:

IoT uygulamaları

Finansal analiz

Sistem izleme

7. Grafiksel Kullanıcı Arayüzüne Sahip Veri Tabanları

Bazı veri tabanları, kullanıcı dostu arayüzler ile daha az teknik bilgi gerektirerek kullanıcılara hizmet verir:

Microsoft Access: Küçük ölçekli projeler için idealdir.

FileMaker: Kolay kullanım ve görselleştirme sunar.

Yukarıdaki veri tabanı türlerinden farklı olarak, Google'ın hizmetinde bulunan Firebase veri tabanını ve SQLite veri tabanını da sayabiliriz. Firebase'in veri tabanını genellikle gerçek zamanlı verilerin kullanıldığı projelerde tercih edebiliriz. Herhangi bir kaynaktan veri tabanında bir işlem gerçekleştirildiğinde, aynı veri tabanını kullanan diğer tüm kaynaklarda anlık olarak değişimi görebiliriz.

SQLite ise daha çok mobil uygulamalarda yerel veri tabanı amacıyla kullanılır. Veriler cihazda oluşturulan veri tabanında saklanır ve internete gereksinim duymadan uygulama verilerimizi saklamamızı ve işlememizi sağlar.

Gördüğünüz üzere her bir veri tabanı türü farklı kullanım senaryolarına ve gereksinimlere göre seçilir. İhtiyaçlarınıza bağlı olarak uygun bir veri tabanı çözümü tercih edebilirsiniz.