LLM'lerin ürün ihtiyaçlarını veritabanı seçimlerine nasıl eşlediği, neleri atladıkları ve taahhütte bulunmadan önce önerileri doğrulamak için pratik bir kontrol listesi.
Ekipler, LLM'lere veritabanı önermesi için aynı nedenle sorar: e-postaları taslak haline getirmek veya spesifikasyonları özetlemek—sıfırdan başlamaktan daha hızlıdır. On iki seçenekle karşı karşıyaysanız—PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse ve daha fazlası—bir LLM hızlıca bir eleme listesi çıkarabilir, ödünleşmeleri ana hatlarıyla verebilir ve ekip tartışması için “yeterince iyi” bir başlangıç noktası sunabilir.
Doğru kullanıldığında, bu aynı zamanda muğlak tutabileceğiniz gereksinimleri netleştirmenizi zorlar.
Basitçe, ürünü tanımlarsınız (“ilanlar ve sohbet içeren bir pazar yeri”), verileri (“kullanıcılar, siparişler, mesajlar”) ve kısıtları (“1M kullanıcıya ölçeklenmeli, hızlı arama gerek, düşük operasyonel çaba”) belirtirsiniz. LLM sonra bu ihtiyaçları sık görülen mimari desenlere eşler:
Bu eşleme, özellikle diğer seçenek boş bir sayfa ise erken aşamada gerçekten faydalı olabilir.
Bir LLM önerisi bir mimari hüküm değil, bir hipotez olarak ele alınmalıdır. Size yardımcı olabilir:
Ama gerçek trafik şeklinizi, veri büyümesini, ekip becerilerini, satıcı kısıtlarını veya operasyonel toleransı dikkatli girdiler olmadan bilemez—ve yine de üretim testleri çalıştırmaz.
LLM'ler öngörülebilir şekilde başarısız olma eğilimindedir: popüler kurallara dayanmak, eksik detayları tahmin etmek, işlemleri ve tutarlılık ihtiyaçlarını göz ardı etmek, performansı kıyaslamalar olmadan varsaymak ve maliyet ile operasyonel yükü hafife almak.
Bu makalenin geri kalanı bu hata modlarını parçalar ve taahhütte bulunmadan önce herhangi bir LLM veritabanı önerisini doğrulamak için pratik bir kontrol listesi ile sonlanır.
Bir LLM'den “bir veritabanı öner” dediğinizde, bir mühendisin değerlendirdiği gibi veritabanlarını değerlendirmez. İsteğinizi çıkarılan gereksinimlere dönüştürür, bunları eğitim verilerinde gördüğü desenlere eşler ve sonra bir karar gibi okunan bir cevap üretir.
Girdiler sadece sağladığınız açık detaylar değildir (trafik, veri boyutu, tutarlılık ihtiyaçları). Model ayrıca kullanır:
Çoğu istek eksik olduğu için model boşlukları örtük varsayımlarla doldurur—bazen doğru, bazen yanlış.
Çoğu cevap üç katmanda gelir:
Sonuç net bir öneri gibi gelebilir, ama sık sık geleneksel seçeneklerin yapılandırılmış bir özeti olur.
LLM'ler örneklerden genelleme yapar; iş yükünüzü çalıştırmaz, şemanızı incelemez veya sorguları kıyaslamaz. Eğitim verileri “yüksek ölçek” ile “NoSQL”i güçlü şekilde ilişkilendiriyorsa, iyi ayarlanmış bir SQL sistemi uysa bile bu cevabı alabilirsiniz.
Kendinden emin ifade tarzı bir ölçüm değil bir üsluptur. Model açıkça varsayımları belirtmediği sürece (“Çoğunlukla append-only yazılar varsayıyorum ve eventual consistency kabul edilebilir”) kesinlik, gerçek belirsizliği gizleyebilir: eksik girdiler ve test edilmemiş performans iddiaları.
İnsanlar “ürün ihtiyaçlarına göre veritabanı seç” dediğinde genellikle “kullanıcılar ve siparişler depolanıyor”dan çok daha fazlasını kastediyorlar. İyi bir veritabanı seçimi, ürünün ne yaptığını, baskı altında nasıl davranması gerektiğini ve ekibinizin gerçekte neyi çalıştırabileceğini yansıtmalıdır.
Ürünün şekliyle başlayın: temel varlıklar, nasıl ilişkilendikleri ve hangi sorguların gerçek iş akışlarını beslediği.
Çok sayıda öznitelik üzerinde ad-hoc filtreleme ve raporlama mı gerekiyor? İlişkiler arasında join'lere mi güveniyorsunuz? Genelde tek bir kaydı ID ile mi okuyorsunuz yoksa zaman aralıklarında tarama mı yapıyorsunuz? Bu detaylar SQL tablolarının, belge modellerinin, geniş-sütun desenlerinin veya arama indekslerinin hangisinin daha uygun olduğunu belirler.
Veritabanları özelliklerden çok kısıtlarla seçilir:
Bir sistem birkaç saniyelik gecikmeyi tolere edebiliyorsa, 200ms altında bir ödeme onayı gerektiren bir sistemle tamamen farklıdır.
“Mükemmel” veri modeli bile operasyonlar uymazsa başarısız olur:
Uyumluluk gereksinimleri seçimleri hızla daraltabilir:
LLM'ler bu ihtiyaçları muğlak isteklerden çıkarma eğiliminde olduğundan—burayı açıkça belirtmek faydalı bir öneri ile kendinden emin bir hata arasındaki farkı yaratır.
LLM'ler birkaç belirtilen ihtiyacı (“gerçek zamanlı”, “ölçeklenir”, “esnek şema”) tanıdık bir kategori etiketiyle (“NoSQL kullan”, “Postgres kullan”) eşler. Bu beyin fırtınası için faydalı olabilir, ama model veritabanı özelliklerini ürün gereksinimleri ile aynı şeymiş gibi ele aldığında muhakeme sapar.
Bir özellik listesi (işlemler, JSON desteği, tam metin arama, sharding) somut görünür, yine de ürün ihtiyaçları genellikle çıktı tanımlar: kabul edilebilir gecikme, doğruluk kuralları, denetlenebilirlik, ekip becerileri, migrasyon kısıtları ve bütçe.
Bir LLM özellikleri “işaretleyip” yine de ürünün öngörülebilir destek iş akışlarını, olgun bir ekosistemi veya şirketinizin kullanmasına izin verilen barındırma seçeneğini kaçırabilir.
Birçok öneri, bir veritabanı bir veri tipini depolayabiliyorsa ürün için iyi hizmet edeceğini varsayar. Zor olan, veri ile sorgular arasındaki ilişkidir: nasıl filtreleyeceksiniz, join yapacaksınız, sıralayacaksınız ve toplayacaksınız—hangi hacimlerde ve hangi güncelleme desenleriyle.
İki sistem de “kullanıcı etkinliklerini depolar” diyebilir, ama biri çok boyutlu ad-hoc analitik gerektiriyorsa, diğeri kullanıcıya özel zaman çizelgeleriyle katı sıralama gerektiriyorsa çok farklı davranabilir.
LLM'ler “Veritabanı X hızlıdır” diyebilir, ama performans şema seçimleri, indeksler, partitioning, sorgu desenleri ve eşzamanlılıkla alakalıdır. Küçük değişiklikler—ör. bileşik indeks eklemek veya sınırsız taramalardan kaçınmak—sonucu tersine çevirebilir. Temsilci veri ve sorgular olmadan “hızlı” sadece bir tahmindir.
İki veritabanı teknik olarak gereksinimleri karşılayabilse bile, daha iyi seçim ekibinizin güvenilir şekilde çalıştırabildiği olabilir: yedekleme/geri yük süresi, izleme, çağrı üzerine yük, vendor lock-in ve maliyet öngörülebilirliği.
LLM'ler bu gerçekleri ağırlıklandırma eğiliminde değildir; bu yüzden bunları açıkça sağlarsanız daha iyi öneriler alırsınız.
LLM'ler veritabanı sorularına sık tekrar edilen “kurallara” başvurarak yanıt verme eğilimindedir; örn “NoSQL daha iyi ölçeklenir” veya “Postgres her şeyi yapabilir.” Bu kestirmeler kendinden emin görünür ama ürünlerin dağınık gerçeğini düzleştirir: ne depoladığınız, nasıl sorguladığınız ve işler ters gittiğinde başarısızlığın nasıl göründüğü.
Ortak bir desen, büyüme, yüksek trafik veya “büyük veri” kelimelerini duyunca en güvenli seçeneğin NoSQL olduğu varsayımıdır. Sorun şu ki “ölçek” nadiren çözülmemiş ilk problemdir. Birçok uygulama şu aksaklıklardan dolayı sınırına ulaşır:
Bu durumlarda veritabanı değiştirmek kök nedeni düzeltmez—sadece araçları değiştirir.
Kestirmeler ayrıca veritabanı uyumunu güçlü şekilde etkileyen ihtiyaçları göz ardı eder. Bir LLM belge deposu önerebilir ama sizin ihtiyaç duyduğunuz şeyleri atlayabilir:
Bu ihtiyaçlar NoSQL'i otomatik olarak eler mi? Hayır; ama barı yükseltir: dikkatli şema tasarımı, ekstra uygulama mantığı veya LLM'in ima ettiğinden farklı takaslar gerekebilir.
Bir öneri slogan üzerine kuruluyken ve gerçek erişim desenleriniz yerine değilse, risk sadece suboptimal seçim değildir—bu maliyetli yeniden platformlaştırmadır. Veri migrasyonu, sorgu yeniden yazma ve ekip eğitimi genellikle kesinti yaşamak istemediğiniz zamanda olur.
“Kural”ları cevap değil soru olarak ele alın. Neyi ölçeklediğinizi (okumalar, yazmalar, analitik), neyin doğru olması gerektiğini ve kaçınılmaz sorguları sorun.
LLM'ler kısa tanımı kendinden emin bir veritabanı seçimine dönüştürmede iyidir—ama belirleyici kısıtları icat edemez. Girdiler muğlak olduğunda öneri süslü bir tahmine dönüşür.
“Gerçek zamanlı”, “yüksek trafik”, “ölçeklenir” veya “kurumsal düzey” gibi kelimeler belirli bir veritabanına doğrudan karşılık gelmez. “Gerçek zamanlı” bir pano için “5 saniye içinde güncelleme” anlamına gelebilir—ya da ticaret alarmı için “50ms altı uçtan uca”. “Yüksek trafik” 200 isteği/s veya 200.000 isteği/s olabilir.
Sert sayılar olmadan LLM popüler kestirmelere dönebilir (örn. “ölçek için NoSQL”, “her şey için Postgres”) oysa gerçek ihtiyaçlar başka bir yöne işaret ediyor olabilir.
Sağlamazsanız model bunları sessizce varsayar:
En zarar verici eksiklikler genellikle sorgu biçimlidir:
Anahtar-değer erişiminde iyi olan bir veritabanı, ürün aniden esnek filtreleme ve güvenilir raporlama ihtiyacı duyduğunda zorlanabilir.
“Veritabanı seçimi”ni iki aşamalı bir etkileşim olarak kabul edin: önce kısıtları toplayın, sonra önerin. İyi bir istek (veya iç kontrol listesi) herhangi bir motoru adlandırmadan önce sayıları ve örnek sorguları zorunlu kılmalıdır.
Sık görülen bir LLM hatası, bir veritabanı “kategorisi” (SQL, belge, grafik, geniş-sütun) önermek ve ürün verisinin gerçekten o modele uyup uymadığını doğrulamamaktır. Sonuç, iş yüküne uygun gibi görünen ama temsil etmeniz gereken bilgi yapısına karşı savaşan bir depo seçmektir.
LLM'ler genellikle ilişki derinliği ve kardinaliteyi yüzeyde bırakır: bire-çok vs çok-çok, iç içe sahiplik, paylaşılan varlıklar ve kullanıcıların bunlar arasında ne sıklıkla gezinmesi gerektiği.
Bir belge veritabanı “kullanıcı profilleri” için doğal görünebilir, ama ürününüz sık sık şu tür sorgular yapıyorsa—“herhangi bir üyenin rolü son 7 günde değiştiği tüm projeler” veya “uyumluluk durumuna göre filtrelenmiş tüm ekipler arasında en popüler 20 etiket”—artık sadece bir belgeyi getirmiyorsunuz; kavramları birleştiriyorsunuz.
Bu join'ler sık olursa ya:
Çoğaltma bedava değildir. Yazma amplifikasyonunu artırır, güncellemeleri tutarlı tutmayı zorlaştırır, denetimleri karmaşıklaştırır ve ince hatalara yol açabilir (“hangi kopya doğruluk kaynağı?”). LLM'ler bazen denormalizasyonu tek seferlik bir modelleme kararı gibi önerebilir; oysa bunun devam eden bir işletimsel yük olduğunu unuturlar.
Bir LLM önerisini kabul etmeden önce hızlı bir gerçeklik testi dayatın:
Model ile sorgular uyumlu değilse, öneri gürültüdür—kendinden emin görünse bile.
LLM'ler genellikle “tutarlılığı” tercih olarak ele alır, ürün kısıtı olarak değil. Bu, kağıt üzerinde makul görünen (“ölçeklenebilir NoSQL kullanın”) ama gerçek kullanıcı eylemlerinin atomik, çok adımlı güncelleme gerektirdiği durumlarda çöken önerilere yol açar.
Birçok ürün akışı tek bir yazma değil—başarılı olması gereken birkaç yazmadır.
Ödeme klasik örnektir: bir tahsilat oluştur, faturayı ödenmiş olarak işaretle, hesap bakiyesini azalt, denetim kaydı ekle. İlk adım başarılı olduktan sonra herhangi bir adım başarısız olursa, kullanıcılar ve finans bunu fark eder.
Envanter benzer: stok rezerve et, sipariş oluştur, kullanılabilirliği güncelle. İşlemler olmadan zirvelerde aşırı satış yapabilirsiniz veya kısmi hatalar oluşabilir.
LLM'ler bazen eventual consistency'yi “UI daha sonra yenilenebilir” ile eşler. Ama soru şudur: iş süreçleri sapmaya toleranslı mı?
Rezervasyon çakışmaları bunun neden önemli olduğunu gösterir: iki kullanıcı aynı zaman dilimini rezerve etmeye çalışır. Eğer sistem her iki talebi de kabul edip “sonradan çözerse”, UX'i iyileştirmiyorsunuz—müşteri destek sorunları ve iadeler yaratıyorsunuz.
Bir veritabanı işlem desteği sunsa bile, çevresel iş akışı açık semantiklere ihtiyaç duyar:
LLM bunları görmezden geldiğinde, öneriler normal ürün doğruluğuna ulaşmak için uzman düzeyinde dağıtık sistem çalışması gerektiren mimariler ortaya koyabilir.
LLM'ler sıklıkla “hızlı” bir veritabanı önerir, sanki hız motorun içsel özelliğidir. Gerçekte performans iş yükünüz, şema, sorgu şekilleri, indeksler, donanım ve operasyonel ayarlarla etkileşimdir.
Ne hızlı olması gerektiğini belirtmezseniz—tek satır okuması için p99, toplu analitik, alım verimi veya ilk byte süresi—LLM popüler seçimlere varsayımda bulunabilir.
İki ürün de “düşük gecikme” diyebilir ama erişim desenleri birbirinin tam tersi olabilir: biri anahtar-değer lookupları; diğeri arama + filtreleme + çok alanlı sıralama.
Performans tavsiyeleri ayrıca şu konuları göz ardı ettiğinde sapar:
LLM önbelleklerin sizi kurtaracağını varsayabilir, ama önbellekler yalnızca öngörülebilir erişim desenlerinde faydalıdır. Geniş taramalar, indekslenmemiş alanlara göre sıralama veya ad-hoc filtreler önbelleği atlar ve disk/CPU baskısı oluşturur.
Sorgu şeklindeki küçük değişiklikler (ör. OFFSET sayfalama vs keyset sayfalama) performans sonuçlarını değiştirebilir.
Genel “X, Y'den daha hızlıdır” demeye güvenmek yerine hafif, ürün-şeklinde bir test yapın:
Benchmark'lar her şeyi tahmin edemez ama LLM'in performans varsayımlarının gerçekle ne kadar uyduğunu hızlıca ortaya koyar.
LLM'ler kağıt üzerinde uyumu (veri modeli, sorgu desenleri, ölçeklenebilirlik sloganları) optimize etme eğilimindedir; bir veritabanının üretimde hayatta kalmasını sağlayan şeyleri—operasyonlar, felaket kurtarma ve aylık gerçek fatura—göz ardı edebilirler.
Bir veritabanı önerisi, şu temel soruları yanıtlamadan tamamlanmış sayılmaz: Tutarlı yedekleri nasıl alırsınız? Ne kadar hızlı geri yükleyebilirsiniz? Bölgeler arası felaket kurtarma planı nedir?
LLM tavsiyesi bu detayları atlayabilir veya bunların “yerleşik” olduğunu varsayabilir; ince yazıları kontrol etmeden geçmeyin.
Geçiş de başka bir kör noktadır. Veritabanı değiştirmek maliyetli ve risklidir (şema değişiklikleri, çift yazma, backfill'ler, sorgu yeniden yazma). Ürününüz evrimleşecekse, “başlaması kolay” yeterli değildir—gerçekçi bir göç yolu gerekir.
Ekipler sadece bir veritabanına değil—onu işletmeye ihtiyaç duyar.
Eğer öneri yavaş sorgu kayıtları, metrikler, panolar, izleme bağlantıları ve uyarıları göz ardı ediyorsa, kullanıcı şikayetine kadar sorunları fark etmeyebilirsiniz. Operasyonel araçlar yönetilen ve self-host seçenekler arasında, satıcılarla değişiklik gösterir.
LLM'ler genellikle örnek olarak instance boyutuna odaklanır ve çarpanları unuturlar:
Ekibinizin güvenle çalıştıramadığı “en iyi” veritabanı nadiren en iyisidir. Öneriler beceriler, destek beklentileri ve uyumluluk ihtiyaçları ile uyumlu olmalı—aksi halde operasyonel risk baskın maliyet olur.
LLM'ler bazen “her şeyi aynı anda çözmek” için Postgres işlemler, Redis önbellek, Elasticsearch arama, Kafka + ClickHouse analitik ve hatta bir grafik veritabanı önerebilir. Bu etkileyici gelebilir ama genellikle erken aşamada değer üretmek yerine bakım yükü yaratan erken tasarımdır.
Çoklu veritabanı tasarımları bir emniyet ağı gibi hissedilir: her araç bir şeyde “en iyi”. Gizli maliyet, her ekstra veri deposunun konuşlandırma, izleme, yedekleme, göç, erişim kontrolü, olay müdahalesi ve yeni hata modlarını arttırmasıdır.
Ekipler o zaman altyapı borularını korumaya zaman harcar, ürün özellikleri göndermek yerine.
İkinci (veya üçüncü) bir veritabanı genellikle aşağıdaki durumlarda haklılaşır:
Spesifik sorguyu, gecikme hedefini, maliyet kısıtını veya işletimsel riski adlandıramıyorsanız, muhtemelen erken davranıyorsunuzdur.
Veriler birden fazla yerde yaşadığında şu sorular ortaya çıkar: Hangi mağaza doğruluk kaynağıdır? Yeniden denemeler, kısmi hatalar ve backfill'ler sırasında kayıtları nasıl tutarlı tutacaksınız?
Çoğaltılmış veri aynı zamanda çoğaltılmış hatalar demektir—eski arama sonuçları, uyuşmayan kullanıcı sayıları ve "hangi panoya bakıyorsun" toplantıları.
Çekirdek işlemleri ve raporlamayı karşılayan tek bir genel amaçlı veritabanıyla başlayın. Bir amaç için tasarlanmış bir mağazayı yalnızca (1) mevcut sistemin bir gereksinime karşı başarısız olduğunu ölçebiliyorsanız ve (2) eşzamanlılık, tutarlılık ve kurtarma için bir sahiplik modeli tanımlayabiliyorsanız ekleyin.
Çıkış kapağını tutun, karmaşıklığı değil.
LLM'ler ilk taslak veritabanı önerisi üretmede yardımcı olabilir, ama bunu bir hipotez olarak ele almalısınız. Aşağıdaki kontrol listesiyle öneriyi taahhüt etmeden önce doğrulayın (veya reddedin).
İsteği açık gereksinimlere dönüştürün. Eğer bunu net yazamıyorsanız, model muhtemelen tahmin etmiştir.
Gerçek varlıkları ve ilişkileri (kaba bir taslak) çıkarın. Sonra en önemli sorgu ve erişim desenlerini listeleyin.
“Hızlı ve güvenilir olmalı”yı ölçülebilir testlere çevirin.
Oyuncak örnekler yerine gerçekçi veri şekilleri ve sorgu karışımları kullanın. Temsilci bir veri seti yükleyin, yük altında sorguları çalıştırın ve ölçün.
LLM birden fazla veritabanı önermişse, önce en basit tek veritabanı seçeneğini test edin, sonra neden bölünme gerektiğini kanıtlayın.
Hızlandırmak isterseniz, ürünü yönlendiren veritabanı seçiminde prototiplemek için ürünü parça olarak oluşturmak pratik bir yaklaşımdır (birkaç temel varlık + ana uç noktalar + en önemli sorgular). Platformlar gibi Koder.ai burada yardımcı olabilir: sohbet içinde iş akışını tanımlayabilir, çalışan bir web/arka uç uygulaması (genellikle React + Go + PostgreSQL) üretebilir ve şema, indeks ve sorgu şeklini yineleyerek hızla geliştirebilirsiniz. Planlama modu, anlık görüntüler ve geri alma gibi özellikler, veri modelleri ve migrasyonlarla denemeler yaparken özellikle faydalıdır.
Kısa bir gerekçe yazın: neden bu veritabanı iş yüküne uyuyor, hangi ödünleşmeleri kabul ediyorsunuz ve hangi metrikler ileride yeniden değerlendirmeyi tetikler (ör. sürekli yazma büyümesi, yeni sorgu tipleri, çokbölgeli gereksinimler, maliyet eşikleri).
Bunu bir hipotez olarak değerlendirin ve beyin fırtınasını hızlandırmanın bir yolu olarak kullanın. Size öncelikli denge noktalarını, eksik gereksinimleri ve ilk eleme listesini çıkarır—sonra ekip, gerçek kısıtlar ve hızlı bir proof-of-concept ile doğrulayın.
Çünkü genellikle zor kısıtlar eksiktir. Model sıklıkla şunları yapar:
Herhangi bir veritabanını adlandırmadan önce varsayımları açıkça listelemesini isteyin.
Sıfatlar yerine rakamlar ve örnekler verin:
Belirtemiyorsanız, öneri çoğunlukla tahmindir.
Bunu gereksinim kontrol listesi ve aday seçenekler üretmek için kullanın; ardından şema ve sorgu gerçeklik kontrolünü zorlayın:
“Ölçek için NoSQL kullan” bir veri türü değildir; ölçek neyi ölçeklendirdiğinizdir.
Birçok uygulama şu nedenlerle sınırlarına ulaşır:
İyi tasarlanmış ilişkisel bir sistem, veritabanı değiştirmek gerekmeden çok daha ileriye kadar ölçeklenebilir.
Öneriler genellikle yetersiz tanımlanmıştır.
Eğer ürününüz çok adımlı güncellemelerin birlikte başarılı olmasını gerektiriyorsa (ödeme, envanter, rezervasyon gibi), ihtiyacınız olanlar:
Bir LLM bunları sormuyorsa, öneriyi benimsemeden önce zorlayın.
Çünkü veri ilişkileri sorgu karmaşıklığını belirler.
Sık sık varlıklar arası sorgular (filtreler, join'ler, çoklu özniteliklerde toplama) yapıyorsanız, belge modeli sizi:
Bu da yazma amplifikasyonu, tutarsızlık riski ve işletimsel karmaşıklık anlamına gelir.
Performans markanın kendisinden değil; iş yükünüzden, şemadan, indekslerden ve eşzamanlılıktan gelir.
Küçük, ürün-şeklinde bir test yapın:
Her ek veri deposu işletimsel yüzeyi çoğaltır:
İş yükünüzün çekirdek gereksinimini bir veritabanıyla karşılayabiliyorsanız, ikinci bir depoyu yalnızca mevcut sistem belirli bir gereksinimi karşılamada başarısız olduğunu ölçebiliyorsanız ekleyin.
Bunun bir maliyet modeli isteyin; gerçek çarpanları içermeli:
Ayrıca işletim planı gerektirir: yedek/geri yük adımları, RPO/RTO hedefleri ve yavaş sorguları ve kapasite sorunlarını nasıl tespit edeceğiniz.
