15 Veritabanı, 15 Kullanım Örneği—Doğru Sorun İçin Yanlış Veritabanını Kullanmayı Bırakın

1. İlişkisel Veritabanı

İlişkisel veritabanları, yapılandırılmış yapıları, büyük miktarda veriyi yönetme yetenekleri ve iyi kurulmuş ekosistemleri nedeniyle inanılmaz derecede popülerdir! Veriler, sabit veri türünde sütunlara sahip tablolar halinde düzenlenir. Satırlar arasındaki ilişkiler Yabancı Anahtarlar (FK'ler) kullanılarak kurulur.

Bu veritabanları, iyi tanımlanmış ilişkilere sahip yapılandırılmış veriler, veri bütünlüğünün korunması ve kısıtlamalar için oldukça uygundur!

Örnek: Postgres, MySQL, Oracle, vb.

İlişkisel Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• E-Ticaret — Müşteri verilerini, siparişleri ve envanteri takip etme
• Finans — İşlemleri, hesap ayrıntılarını vb. yönetmek için.
• Sağlık Hizmetleri — Hasta kayıtlarını, randevuları ve faturalama bilgilerini koruma

2. Geniş Sütun Veritabanı

Geniş Sütunlu veritabanları, verileri birden fazla sunucuya veya veritabanı düğümüne yayılabilen esnek sütunlarda depolayan NoSQL veritabanlarıdır. İlişkisel veritabanlarına benzer görünseler de, onlardan çok farklıdırlar! Burada, sütunların adı ve biçimi satırlar arasında, hatta aynı tablonun içinde bile değişebilir.

Bu tür veritabanları düşük gecikmeli sorgulama hızları, yüksek ölçeklenebilirlik ve esnek bir veri modeli sunar. Yazmaların okumaları çok aştığı, verilerin nadiren güncellendiği ve birleştirmelere veya toplamalara gerek olmadığı durumlar için çok uygundurlar.

Örnek: Cassandra, ScyllaDB, DynamoDB, vb.

Geniş Sütun Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Büyük veri ve analitik
• Yüksek yazma verimi

3. Zaman Serisi Veritabanı

Zaman Serisi veritabanları (TSDB), zaman içinde örneklenen ve toplanan ölçümler için optimize edilmiştir. Zaman serisi verilerine örnek olarak sunucu ölçümleri, uygulama performansı izleme, ağ verileri, sensör verileri, olaylar, tıklamalar, ticaret pazarı ve daha fazlası verilebilir!

Bir TSDB, veri yaşam döngüsünü, özetlemeyi ve birçok kaydın geniş aralık taramasını yönetmekten sorumludur. Ayrıca zaman serisi farkında sorguları da desteklerler.

Örnek: InfluxDB, Prometheus, Kdb+, vb.

Zaman Serisi Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Finansal Ticaret Platformları
• Performans ve Uygulama İzleme

4. Muhasebe Veritabanı

Ledger veritabanları ağırlıklı olarak muhasebe verileri için tasarlanmıştır. Olayları ve bir şirketin finansal verilerinin tarihsel değerini depolayabilir. Küçük şirketler diğer veritabanı teknolojilerini ortadan kaldırabilirken, yüksek sıklıkta ve hacimde finansal işlem yapan büyük şirketler Ledge veritabanı gibi özel olarak oluşturulmuş bir veritabanına ihtiyaç duyar.

Muhasebe veritabanlarının temel özellikleri arasında değişmezlik ve kriptografik olarak doğrulanabilir veri değişiklikleri kaydı yer alır. İşlemler merkezi bir otorite tarafından doğrulanır ve dijital imzalar kullanılarak saklanır.

Örnek: Amazon Quantum

Ledger veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Finansal Uygulamalar
• Tedarik zinciri yönetimi
• Oylama Sistemleri

5. Grafik Veritabanı

Adından da anlaşılacağı gibi, grafik veritabanları verileri düğümler, ilişkiler ve özellikler olarak depolar. Yapısal olmayan veriler için tasarlanan grafik veritabanları, sosyal ağlar ve coğrafi konumsal veriler gibi şeyler için iyidir.

Grafik yapısının sağladığı avantajlardan yararlanan grafik veri tabanları, birbiriyle bağlantılı verilerin etkin bir şekilde taranmasını, sorgulanmasını ve analiz edilmesini sağlar.

Örnek: Neo4j, ArangoDB, Amazon Neptune, vb.

Grafik Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Sosyal Ağlar
• Bilgi Grafikleri
• Öneri Sistemleri

6. Nesne Yönelimli Veritabanı (ODBMS)

Nesne yönelimli veritabanları (ODBMS) ilhamını OOP'den alır. Verileri, belirli programlama dillerinin verileri yönetme biçimine benzer şekilde nesneler olarak depolarlar. ODBMS'deki veri nesneleri karmaşık veri yapılarını ve bunlarla ilişkili eylemleri kapsüller.

Bu tür veritabanları, birden fazla tablo ve birleştirme gerektirmeden karmaşık veri modellerini kolayca temsil edebilir. Kalıtım ve polimorfizmi yoğun bir şekilde kullanırlar.

Örnek: ObjectDB, db4o, vb.

Nesne Yönelimli Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Nesne Yönelimli Uygulamalar
• Çoklu Ortam Veritabanları

7. Hiyerarşik Veritabanı

Hiyerarşik veritabanı, verileri ağaç benzeri bir yapıda düzenleyen ve kayıtları bağlantıyla birbirine bağlayan bir DBMS'dir. Her kaydın tek bir üst kaydı vardır ancak birden fazla alt kaydı olabilir.

Hiyerarşik veritabanları, ağaç benzeri yapılarının dizinler ve dosyalarla dosya sistemlerini düzenlemek için çok uygun olduğu bilgisayarların ilk günlerinde yaygın olarak kullanılıyordu. Ancak zamanla, karmaşık ilişkiler için daha iyi destek ve daha fazla genel çok yönlülük sağlayan ilişkisel ve NoSQL veritabanları gibi daha esnek veritabanı modelleri tarafından büyük ölçüde yerlerinden edildiler.

Örnek: IBM IMS, Windows Registry, vb.

Hiyerarşik Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Dosya Sistemleri

8. Belge Veritabanı

Belge veritabanları, verileri JSON benzeri belgeler olarak depolamak ve sorgulamak için kullanılır. Esnek, yarı yapılandırılmış ve hiyerarşik olan belge veritabanı, ölçekte geliştirme kolaylığı ve performans sunar.

JSON kullanarak iletişim kuran web uygulamalarının çoğu, veri formatı dönüşümüne gerek olmadığından belge veritabanlarını entegre etmeyi çok doğal bulmaktadır.

Örnek: MongoDB, ArangoDB, CouchDB

Belge Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• İçerik Yönetim Sistemleri
• E-Ticaret Platformu

9. Anahtar-Değer Veritabanı

Anahtar-değer depoları, verileri anahtar-değer çiftleri koleksiyonu olarak depolayan NoSQL veritabanlarıdır. Hızlı yanıt gerektiren ve yüksek miktarda veri sunan uygulamalar için oldukça uygundurlar.

Ölçeklenmesi kolaydır ve esnek şemaları destekler. En yaygın kullanım durumları önbelleğe almadır.

Örnek: Couchbase, DataStax, Redis

Anahtar-Değer veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları aşağıdaki gibidir ~

• Uygulama Düzeyinde Önbelleğe Alma
• Oturum Depolamaları

10. Blob Veritabanı

Blob veritabanları, yapılandırılmamış verileri ikili biçimde depolamak için kullanılır. Bu tür veritabanları, medya dosyalarını ve belgeleri depolamak için en uygun olanlardır. Blob veritabanları, standart veritabanı şemalarına uymayan büyük miktarda veriyi depolamak için optimize edilmiştir.

Örnek: Amazon S3

Blob veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Uygulamalar için çoklu ortam depolama
• İçerik Dağıtım Ağları

11. Bellekteki Veritabanı

Bunlar, veri depolama için öncelikle dahili belleğe dayanan özel olarak oluşturulmuş veritabanlarıdır. Disk erişimlerini ortadan kaldırarak minimum yanıt süresi elde etmeye çalışırlar. Bellek içi veritabanları, mikro saniyelik yanıt süresi gerektiren veya trafikte büyük artışlar olan uygulamalar için en uygundur. Düşük gecikme, yüksek verim ve yüksek ölçeklenebilirlik sunarlar.

Örnek: Redis, Memcached, Apache Ignite, Aerospike, Hazlecast

Bellek İçi Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Önbelleğe alma
• Gerçek zamanlı teklif verme
• Oyun Liderlik Tablosu

12. Metin Arama Veritabanı

Metin Arama veritabanları, büyük hacimli metinsel verilerin verimli bir şekilde depolanması, alınması ve analiz edilmesi için tasarlanmıştır. Karmaşık metin sorgularını ve ters dizinleri desteklerler.

Örnek: Elastik Arama

Metin Arama Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Web Aramaları
• Otomatik Tamamlama ve Öneriler
• Filtreleme

13. Mekansal Veritabanı

Mekansal Veritabanları, noktalar, çizgiler, çokgenler ve diğer geometrik şekiller gibi karmaşık mekansal veri türlerini, ilgili nitelikleri ve ilişkileriyle birlikte yönetmek için geleneksel veritabanı işlevselliğini geliştirir.

Örnek: PostGIS, Oracle Spatial, SpatiaLite

Mekansal Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Coğrafi Bilgi Sistemleri
• Konum Tabanlı Hizmetler
• Mekansal Analiz

14. Vektör Veritabanı

Vektör veritabanları, vektör adı verilen yüksek boyutlu veri noktalarını depolamak, dizinlemek ve aramak için kullanılır. Vektörler, sayısal özelliklerden, metinlerden/görüntülerden gelen yerleştirmelerden ve moleküler yapılar gibi karmaşık verilerden oluşan çeşitli şeyleri temsil etmek için kullanılır. Bu veritabanları, hızlı geri alma ve benzerlik aramaları için gelişmiş dizinleme teknikleri kullanır. Genellikle yapay zeka ve makine öğrenimi kullanım durumları için optimize edilirler.

Örnek: Pinecone, Chroma

Vektör Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Resim ve Video Arama
• Öneri Sistemleri

15. Gömülü Veritabanı

Gömülü veritabanları, doğrudan yazılım uygulamalarına yerleştirilmiş hafif, uzmanlaşmış veritabanlarıdır ve kusursuz entegrasyon sunar. Ayrı süreçler olarak çalışan geleneksel istemci-sunucu veritabanlarının aksine, gömülü veritabanları uygulamanın kendisinde çalışır ve daha hızlı veri erişimi, daha küçük bir ayak izi ve daha kolay dağıtım sağlar.

Bu veritabanları, karmaşıklığın ve tam bir istemci-sunucu veritabanının ek yükünün gereksiz veya uygulanamaz olacağı, kaynakların sınırlı olduğu ortamlarda özellikle değerlidir.

Örnek: SQLite, RocksDB, BerkeleyDB

Gömülü Veritabanlarının bazı yaygın kullanım durumları şunlardır ~

• Masaüstü Uygulamaları
• Hızlı Kavram Kanıtları

İşte bu kadar! Umarım bu bilgi sizin için faydalı olur.