İlişkisel ve İlişkisel Olmayan Veritabanları

İlişkisel Veritabanlarına Giriş

İlişkisel veritabanı, tablolar arasındaki veri türlerini, ilişkileri ve kısıtlamaları tanımlayan bir şema kullanarak yapılandırılmış verileri depolamak ve yönetmek için tasarlanmış bir veritabanı yönetim sistemidir (DBMS). İlişkisel veritabanları, 1970 yılında IBM'de bilgisayar bilimcisi olan Edgar F. Codd tarafından ortaya atılan bir kavram olan ilişkisel modele dayanmaktadır. Bu modelde veriler, her satırın bir veri kaydını temsil ettiği ve her sütunun verinin bir niteliğine karşılık geldiği sütun ve satırlardan oluşan tablolarda düzenlenir.

İlişkisel veritabanları, veri tutarlılığını ve bütünlüğünü korumak ve farklı tablolar arasındaki ilişkileri ve kısıtlamaları uygulamak için tasarlanmıştır. Veri sorgulama, işleme ve organizasyon için Yapılandırılmış Sorgu Dili'ne (SQL) güveniyorlar. SQL, güçlü ve yaygın olarak benimsenen bir sorgu dilidir ve kullanıcıların veriler üzerinde karmaşık işlemleri kolayca yürütmesine olanak tanır.

Bazı popüler ilişkisel veritabanları MySQL, PostgreSQL , Oracle ve Microsoft SQL Server'ı içerir. Birçok uygulama için, özellikle de tutarlı ve doğru veri depolama gerektiren, iyi tanımlanmış veri yapılarına ve ilişkilere sahip olanlar için ilk tercih olmuştur.

İlişkisel Veritabanlarının Avantajları

İlişkisel veritabanları çeşitli avantajlar sunarak onları çeşitli uygulamalar için popüler hale getirir. En önemli faydalardan bazıları şunlardır:

1. Veri Tutarlılığı ve Bütünlüğü: İlişkisel veritabanları, tablolar arasındaki ilişkileri ve kısıtlamaları uygulayarak verilerin tutarlı ve güvenilir olmasını sağlar. ACID (Atomiklik, Tutarlılık, Yalıtım, Dayanıklılık) özelliklerini destekleyerek sistem arızaları veya beklenmedik hatalar durumunda bile veritabanı işlemlerinin güvenilir bir şekilde işlenmesini garanti ederler.
2. Karmaşık Sorgularda Esneklik: SQL, ilişkisel veritabanlarındaki verileri sorgulamak için çok yönlü bir yol sunar. Kullanıcıların filtreleme, sıralama, toplama ve birleştirme gibi çeşitli işlemleri kullanarak verileri analiz etmesine ve değiştirmesine olanak tanır. Bu, birden fazla tablodan bilgi almayı ve karmaşık kriterlere dayalı yeni veriler elde etmeyi kolaylaştırır.
3. Şema Uygulaması: İlişkisel veritabanlarında şema, tabloların yapısını, ilişkilerini ve kısıtlamalarını tanımlar. Bu, verilerin iyi organize edilmiş ve öngörülebilir bir şekilde saklanmasını sağlar. Ayrıca veri bütünlüğünün sağlanmasına yardımcı olur ve yanlış veri türleri veya eksik değerler nedeniyle tutarsızlıkları önler.
4. Geniş Kapsamlı Benimseme ve Destek: İlişkisel veritabanları onlarca yıldır birçok uygulamanın omurgası olmuş ve geliştiricilerden, yöneticilerden ve uzmanlardan oluşan geniş ve aktif bir topluluğu teşvik etmiştir. İlişkisel veritabanlarını kullanarak uygulamaları yönetmeye, optimize etmeye ve geliştirmeye yardımcı olacak birçok kaynak, araç ve kitaplık mevcuttur.
5. Endüstri Standartlarıyla Uyumluluk: SQL, endüstri standardı bir sorgu dilidir ve geliştiricilerin farklı platform ve sistemlerdeki ilişkisel veritabanlarıyla çalışmasını kolaylaştırır. Bu aynı zamanda ilişkisel veritabanlarına dayanan uygulamaların daha iyi birlikte çalışabilirliğini ve taşınabilirliğini de sağlar.

İlişkisel Veritabanlarının Sınırlamaları

Sayısız avantajına rağmen ilişkisel veritabanlarının uygulamanız için seçmeden önce dikkate alınması gereken bazı sınırlamaları da vardır. Bu sınırlamalardan bazıları şunlardır:

1. Ölçeklenebilirlik: İlişkisel veritabanları, özellikle çok büyük veri kümeleriyle ölçeklendirme konusunda zorluklarla karşılaşabilir. Dikey olarak ölçeklenebilseler de (CPU, RAM veya depolama gibi daha fazla kaynak ekleyerek), yatay ölçeklendirme (yükü birden fazla sisteme dağıtarak) daha karmaşık olabilir. Bu, büyük veri veya yüksek trafikli uygulamalarda performansı ve kullanılabilirliği etkileyebilir.
2. Yapılandırılmamış Verilerin İşlenmesi: İlişkisel veritabanları, iyi tanımlanmış ilişkilere sahip yapılandırılmış veriler için tasarlanmıştır. Ancak metin, resim, video veya sensör verileri gibi yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri işlemek için o kadar verimli olmayabilirler. Bu, daha yüksek depolama maliyetlerine, veri yönetimi karmaşıklığına ve sınırlı sorgulama yeteneklerine yol açabilir.
3. Karmaşıklık ve Katılık: İlişkisel veritabanlarındaki şema uygulaması, veri bütünlüğünü ve tutarlılığını korumaya yardımcı olurken, aynı zamanda onları daha az esnek veya veri yapısındaki değişikliklere daha az uyarlanabilir hale getirebilir. Bu, zaman alıcı şema güncellemeleri gerektirebilir ve gereksinimler değiştiğinde uygulamanın yanıt verme ve okunabilirliğini potansiyel olarak etkileyebilir.
4. Kaynak Yönetimi: İlişkisel veritabanları, karmaşık ilişkileri ve sorguları yönetmek için genellikle bellek ve işlem gücü gibi daha fazla kaynağa ihtiyaç duyar. Bu, büyük veri kümelerine veya yüksek işlem hacimlerine sahip uygulamalar için verimliliği ve performansı etkileyebilir.

Sonraki bölümlerde, uygulamanız için bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak amacıyla ilişkisel olmayan veritabanlarını, bunların avantajlarını, sınırlamalarını ve ilişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanları arasındaki karşılaştırmayı tartışacağız.

İlişkisel Olmayan Veritabanlarına Giriş

NoSQL (Sadece SQL Değil) veritabanları olarak da bilinen ilişkisel olmayan veritabanları, geleneksel ilişkisel veritabanlarına bir alternatiftir. Bu veritabanları, verileri tablo dışındaki formatlarda depolamak ve yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerin depolanması ve yönetilmesi için daha basit, daha esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sağlamak üzere tasarlanmıştır. İlişkisel olmayan veritabanları, anahtar-değer, sütun ailesi, belge ve grafik gibi çeşitli formatlardaki verileri işleyebilir.

Try AppMaster no-code today!

Platform can build any web, mobile or backend application 10x faster and 3x cheaper

Start Free

Yaygın olarak kullanılan bazı ilişkisel olmayan veritabanları arasında MongoDB (belge tabanlı), Cassandra (sütun ailesi), Redis (anahtar-değer) ve Neo4j (grafik) bulunur. Bu veritabanları farklı özellikler, mimariler ve yeteneklerle birlikte gelir, ancak hepsi onları ilişkisel veritabanlarından ayıran bazı ortak özellikleri paylaşır. Genellikle:

• Önceden tanımlanmış ilişkilere ve şemalara sahip yapılandırılmış tablolara güvenmeyin
• Birden fazla düğüm veya kümede daha iyi yatay ölçeklenebilirlik sunun
• Çok çeşitli veri türlerini ve yapılarını yönetmede esneklik sağlayın
• SQL dışı sorgu dillerini kullanın
• Tutarlılık, kullanılabilirlik ve bölüm toleransı için farklı ödünleşimlere sahip olun (CAP teoremi)

Resim Kaynağı: redis.com

İlişkisel Olmayan Veritabanlarının Avantajları

İlişkisel olmayan veritabanları, ilişkisel benzerlerine göre çeşitli avantajlar sunar; bu da onları, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerle, yüksek trafik hacimleriyle ve hızlı okuma/yazma işlemleriyle uğraşan modern uygulamalar için çekici bir seçenek haline getirir. Bu faydalardan bazıları şunlardır:

• Esneklik: İlişkisel olmayan veritabanları, çeşitli veri türleri ve yapılarının işlenmesinde daha fazla esneklik sağlar. Gelişen veri gereksinimleriyle uğraşırken daha çevik bir yaklaşıma olanak tanıyan, önceden tanımlanmış bir şemaya ihtiyaç duymazlar. Bu esneklik, JSON belgeleri, multimedya dosyaları ve günlük verileri gibi yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri işlemesi gereken uygulamalar için özellikle faydalıdır.
• Ölçeklenebilirlik: İlişkisel olmayan veritabanlarının en önemli güçlü yönlerinden biri, verileri birden fazla düğüm veya kümeye dağıtarak yatay olarak ölçeklenebilme yetenekleridir. Bu mimari, artan miktarda verinin ve kullanıcı trafiğinin sorunsuz şekilde yönetilmesini sağlar. İlişkisel olmayan veritabanları, sosyal medya platformları, büyük veri analitiği ve gerçek zamanlı işleme sistemleri gibi yüksek ölçeklenebilirlik gerektiren uygulamalar için çok uygundur.
• Performans: İlişkisel olmayan veritabanları, özellikle büyük hacimli verilerle uğraşırken, basit ve hızlı okuma/yazma işlemleri için genellikle daha iyi performans sunar. Yüksek düzeyde eşzamanlılığı ve optimize edilmiş sorguları işleyebilirler; bu da onları gerçek zamanlı veri sunan veya yüksek verimli işlemleri gerçekleştiren uygulamalar için ideal bir seçim haline getirir.
• Çeşitli Veritabanı Türleri: İlişkisel olmayan veritabanları, her biri belirli kullanım senaryolarına ve uygulama gereksinimlerine uygun çeşitli türlerde mevcuttur. Anahtar-değer ve sütun ailesi depolarından belge ve grafik veritabanlarına kadar geliştiriciler, veri yapılarına, iş yüklerine ve performans ihtiyaçlarına göre uygun veritabanı modelini seçebilirler.

İlişkisel Olmayan Veritabanlarının Sınırlamaları

İlişkisel olmayan veritabanlarının avantajlarına rağmen ilişkisel veritabanlarına göre bazı sınırlamaları da vardır. Bu dezavantajlardan bazıları şunlardır:

• Sınırlı Sorgulama Yetenekleri: İlişkisel olmayan veritabanları, karmaşık sorgulama yetenekleri için değişen desteğe sahip olabilen SQL dışı sorgu dillerini kullanır. Bazı NoSQL veritabanları, birden fazla koleksiyonu sorgulamak veya gelişmiş analiz veya raporlama gerçekleştirmek için güçlü çözümler sunmayabilir. Bu sınırlama, basit sorgu modellerine sahip uygulamaları etkilemeyebilir ancak karmaşık sorgulama ve raporlama özelliklerine ihtiyaç duyanlar için bir engel olabilir.
• Tutarlılık ve Veri Bütünlüğü: İlişkisel olmayan veritabanlarının olumsuz yönlerinden biri, tutarlılık ve veri bütünlüğüne yönelik değişen destekleridir. ACID (Atomiklik, Tutarlılık, Yalıtım, Dayanıklılık) özelliklerini uygulayan ilişkisel veritabanlarının aksine, ilişkisel olmayan veritabanları dağıtılmış sistemlerde genellikle tutarlılık yerine kullanılabilirliğe veya bölüm toleransına öncelik verir. Bazı NoSQL veritabanları nihai tutarlılığı desteklerken diğerleri, uygulama gereksinimlerine bağlı olarak tutarlılık garantilerini etkileyebilecek ayarlanabilir tutarlılık düzeyleri sunar.
• Standardizasyon Eksikliği: SQL geniş çapta benimsenip standartlaştırılsa da, ilişkisel olmayan veritabanları ortak bir standart olmaksızın çeşitli sorgulama dilleri kullanır. Bu parçalanma, geliştiricilerin farklı veritabanı sistemleri için farklı diller öğrenmesi gerekebileceği anlamına gelir; bu da karmaşıklığı artırabilir ve sistemlerin birlikte çalışabilirliğini engelleyebilir.
• Olgunluk ve Ekosistem: İlişkisel veritabanları onlarca yıldır mevcuttur ve kapsamlı araçlar, kitaplıklar ve topluluk desteğiyle yazılım geliştirme ekosistemine yerleşmiştir. İlişkisel olmayan veritabanları, hızla büyümesine rağmen, özellikle niş veya daha az popüler olan NoSQL veritabanları için aynı olgunluk düzeyini veya kapsamlı araç ve kaynak kümesini sunmayabilir.

İlişkisel ve İlişkisel Olmayan Veritabanlarını Karşılaştırma

Uygulamanız için ilişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanları arasında karar verirken iki model arasındaki temel farkları anlamak önemlidir. Özelliklerinin kısa bir karşılaştırması:

Veri yapısı

İlişkisel veritabanları, yapılandırılmış verileri önceden tanımlanmış ilişkilere sahip tablolarda depolamak için tasarlanmıştır. Veri türlerini, tablo yapısını ve tablolar arasındaki ilişkileri belirleyen sabit bir şemaya ihtiyaç duyarlar. İlişkisel olmayan veritabanları ise yapısal olmayan veya yarı yapılandırılmış verileri anahtar-değer, belge, sütun-ailesi, grafik gibi çeşitli formatlarda saklayabilir. Sabit bir şema olmadan verileri işleme konusunda daha esnektirler.

Try AppMaster no-code today!

Platform can build any web, mobile or backend application 10x faster and 3x cheaper

Start Free

Sorgu dili

İlişkisel veritabanları, veri işleme ve alma için Yapılandırılmış Sorgu Dili'ni (SQL) kullanır. SQL, karmaşık sorgulama yeteneklerine olanak tanıyan güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir dildir. İlişkisel olmayan veritabanları veri yapılarına göre farklı sorgulama dilleri kullanır. Örneğin, MongoDB BSON (İkili JSON) sorgularını kullanırken Cassandra, CQL'yi (Cassandra Sorgu Dili) kullanır.

Veri Tutarlılığı ve Bütünlüğü

İlişkisel veritabanları ACID (Atomiklik, Tutarlılık, Yalıtım, Dayanıklılık) özelliklerini kullanarak tutarlılığı ve bütünlüğü güçlendirerek işlemlerin güvenilir bir şekilde işlenmesini ve verilerin tutarlı kalmasını sağlar. İlişkisel olmayan veritabanları genellikle katı tutarlılık ve bütünlük yerine performansa ve ölçeklenebilirliğe öncelik verir. NoSQL veritabanı türüne bağlı olarak, nihai tutarlılık modelleri veya ayarlanabilir tutarlılık düzeyleri aracılığıyla değişen düzeylerde tutarlılık sağlayabilirler.

Ölçeklenebilirlik ve Performans

İlişkisel veritabanları, tek bir sunucuya kaynak (CPU, bellek ve depolama gibi) eklenmesini gerektiren dikey ölçeklendirmeye odaklanır. Bu yaklaşım, büyük miktarda veri ve yüksek verimli uygulamalarla uğraşırken sınırlayıcı olabilir. İlişkisel olmayan veritabanları yatay ölçeklendirme için tasarlanmış olup, verilerin ve yükün birden fazla sunucuya dağıtılmasına olanak tanır. Bu yaklaşım, çok büyük veri kümeleri ve yüksek okuma/yazma iş yükleriyle uğraşırken performansı ve ölçeklenebilirliği artırır.

Uygulamanız için Doğru Veritabanını Seçmek

İlişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanı arasında seçim yapmak için uygulamanızın gereksinimlerine göre aşağıdaki kriterleri göz önünde bulundurun:

1. Veri Yapısı: Uygulamanız öncelikle yapılandırılmış verilerle ve iyi tanımlanmış ilişkilerle ilgileniyorsa ilişkisel bir veritabanı uygundur. Yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri katı şema gereksinimleri olmadan depolamanız ve yönetmeniz gerekiyorsa, ilişkisel olmayan bir veritabanı daha uygundur.
2. Sorgu Karmaşıklığı: Karmaşık sorgulama gereksinimlerine ve analitik işlemlere sahip uygulamalar için, SQL yetenekleriyle ilişkisel veritabanları daha uygun olabilir. Uygulamanız öncelikle basit sorgular ve hızlı okuma/yazma işlemleri gerektiriyorsa ilişkisel olmayan veritabanları daha uygun olabilir.
3. Ölçeklenebilirlik: Uygulamanızın büyüme olanaklarını ve potansiyel veri hacmini göz önünde bulundurun. Yüksek trafik seviyeleri öngörüyorsanız ve daha fazla sunucu ekleyerek ölçeği büyütmeniz gerekiyorsa, ilişkisel olmayan bir veritabanı ihtiyaçlarınızı daha iyi karşılayabilir. Yine de uygulamanızın veri boyutu orta düzeydeyse ve sunucu kaynaklarını yükselterek büyümeyi yönetebiliyorsanız ilişkisel bir veritabanı yeterli olabilir.
4. Veri Tutarlılığı ve Bütünlüğü: Uygulamanız finansal sistemlerde olduğu gibi yüksek veri tutarlılığı ve bütünlük düzeyleri gerektiriyorsa ilişkisel bir veritabanı daha uygundur. Uygulamanız nihai tutarlılığı veya değişen tutarlılık düzeylerini tolere edebiliyorsa, ilişkisel olmayan bir veritabanı doğru seçim olabilir.
5. Performans: Uygulamanızın performans gereksinimlerini analiz edin ve okuma ağırlıklı, yazma ağırlıklı veya dengeli iş yüklerini göz önünde bulundurun. İlişkisel olmayan veritabanları genellikle yüksek hız ve okuma/yazma iş yükleri için daha iyi performans gösterirken ilişkisel veritabanları orta düzeyde trafik ve dengeli iş yüklerinin olduğu senaryolarda iyi performans gösterebilir.

İlişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanları arasında seçim yapmak, uygulamanızın özel gereksinimlerine ve dikkat edilmesi gereken noktalara bağlıdır. Bazı uygulamaların, her iki modelin avantajlarından yararlanmak için hem ilişkisel hem de ilişkisel olmayan veritabanlarını kullandıkları hibrit yaklaşımları kullandığını da belirtmekte fayda var.

AppMaster Veritabanı Entegrasyonlarındaki Rolü

AppMaster'ın kodsuz platformunu kullanarak uygulamalar geliştirirken gereksinimlerinize göre ilişkisel ve ilişkisel olmayan 's arasında seçim yapabilirsiniz. AppMaster kusursuz veritabanı entegrasyon yetenekleri sunarak, birincil veritabanı olarak Postgresql uyumlu herhangi bir veritabanıyla çalışan web, mobil ve arka uç uygulamaları oluşturmayı kolaylaştırır.

Seçtiğiniz veritabanı türü ne olursa olsun, AppMaster şema tasarımı için görsel veri modeli oluşturma, iş süreci tasarımı, REST API desteği ve çeşitli veritabanlarıyla yerleşik uyumluluk gibi güçlü özellikleriyle yanınızdadır. AppMaster yeteneklerinden yararlanarak, geleneksel yazılım geliştirme yöntemlerine göre 10 kata kadar daha hızlı ve 3 kat daha uygun maliyetli uygulamalar geliştirebilirsiniz.

Doğru veritabanı modelini seçmek uygulama geliştirme açısından kritik öneme sahiptir. İlişkisel ve ilişkisel olmayan veritabanlarının avantajlarını ve sınırlamalarını dikkatlice değerlendirin, uygulamanızın ihtiyaçlarını göz önünde bulundurun ve kullanım senaryolarınıza en uygun türü seçin. AppMaster hizmetinizdeyken iş gereksinimlerinizi etkili bir şekilde karşılayan güçlü ve ölçeklenebilir uygulamalar oluşturabilirsiniz.