Ingres, Postgres ve Vertica'nın arkasındaki Michael Stonebraker fikirlerini ve bunların SQL veritabanları, analitik motorlar ve bugünün veri mimarilerini nasıl şekillendirdiğini keşfedin.
Michael Stonebraker, veritabanı araştırmasını sadece etkilemekle kalmamış—ayrıca birçok takımın her gün güvendiği ürünleri ve tasarım kalıplarını doğrudan şekillendirmiş bir bilgisayar bilimcisidir. Bir ilişkisel veritabanı, bir analiz ambarı veya bir akış sistemi kullandıysanız, onun kanıtladığı, inşa ettiği veya popülerleştirdiği fikirlerden faydalandınız.
Bu bir biyografi ya da akademik bir veritabanı teorisi turu değil. Bunun yerine Stonebraker’ın ana sistemlerini (Ingres, Postgres, Vertica gibi) modern veri yığınındaki seçimlerle eşleştiriyor:
Modern bir veritabanı, güvenilir şekilde şunları yapabilen herhangi bir sistemdir:
Farklı veritabanları bu hedefleri farklı şekilde optimize eder—özellikle işlemsel uygulamalar, BI panoları ve gerçek zamanlı boru hatlarını karşılaştırdığınızda.
Pratik etkiye odaklanacağız: bugün "ambar + göl + akış + mikroservisler" dünyasında görünen fikirler ve bunların satın alma, inşa etme ve işletme kararlarını nasıl etkilediği. Açık açıklamalar, ödünleşimler ve gerçek dünya çıkarımları bekleyin—kanıtlar veya uygulama detaylarına derin dalış yerine.
Stonebraker’ın kariyeri, belirli işler için inşa edilen sistemlerin bir dizisi olarak anlaşılması en kolay olandır—ve sonra en iyi fikirlerin ana akım veritabanı ürünlerine nasıl yayıldığını görmek.
Ingres, ilişkisel veritabanlarının sadece teori olmadığını; hızlı ve pratik olabileceğini gösteren akademik bir proje olarak başladı. SQL tarzı sorgulamayı ve daha sonra ticari motorlarda normal hâle gelen maliyet-temelli optimizasyon düşüncesini popülerleştirmeye yardımcı oldu.
Postgres (sonunda PostgreSQL'e yol açan araştırma sistemi), veritabanlarının sabit-fonksiyonlu olmaması gerektiği fikrini keşfetti. Yeni veri tipleri, yeni indeksleme yöntemleri ve daha zengin davranışlar ekleyebilmelisiniz—motoru baştan yazmadan.
Birçok "modern" özellik bu döneme kadar uzanır—genişletilebilir tipler, kullanıcı tanımlı fonksiyonlar ve iş yükleri değiştikçe uyum sağlayabilen bir veritabanı.
Analitik büyüdükçe, satır-odaklı sistemler büyük taramalar ve agregasyonlarla zorlandı. Stonebraker, yalnızca ihtiyaç duyduğunuz sütunları okumayı ve iyi sıkıştırmayı hedefleyen sütunlu depolama ve ilgili yürütme tekniklerini savundu—bu fikirler bugün analitik veritabanları ve bulut ambarlarında standarttır.
Vertica, sütunlu depolama araştırma fikirlerini büyük analitik sorgular için tasarlanmış ticari bir massively parallel processing (MPP) SQL motoruna taşıdı. Bu desen endüstride tekrar ediyor: araştırma prototipi bir kavramı doğruluyor; bir ürün güvenilirlik, araçlar ve gerçek müşteri kısıtları için onu olgunlaştırıyor.
Daha sonraki çalışmalar akış işleme ve iş yüküne özgü motorlara genişledi—tek bir genel amaçlı veritabanının her yerde kazanmasının nadiren mümkün olduğunu savundu.
Bir prototip hipotezi hızlı test etmek için inşa edilir; bir ürün ise işletilebilirliğe öncelik vermelidir: yükseltmeler, izleme, güvenlik, öngörülebilir performans ve destek. Stonebraker’ın etkisi, birçok prototip fikrinin ticari veritabanlarında varsayılan özellikler haline gelmesiyle görülür.
Ingres (INteractive Graphics REtrieval System), ilişkisel modelin sadece şık bir teori olmadığını kanıtlayan erken bir çalışmaydı. O dönemde birçok sistem özel erişim yöntemleri ve uygulamaya özgü veri yolları etrafında kuruluydu.
Ingres, basit ve iş odaklı bir problemi çözmeyi hedefledi:
İnsanların veriye ilişkin esnek sorular sormasına nasıl izin verirsiniz, her soru değiştiğinde yazılımı tekrar yazmak zorunda kalmadan?
İlişkisel veritabanları, ne istediğinizi (ör. “California’daki müşteriler ve gecikmiş faturaları”) tanımlamanızı vaat ediyordu; nasıl alınacağını adım adım tarif etmeyi değil. Bu vaadi gerçeğe dönüştürmek için bir sistemin şunları yapması gerekiyordu:
Ingres, o dönemin donanımında çalışabilecek ve hâlâ duyarlı hissedilebilecek ilişkisel hesaplamanın "pratik" versiyonuna büyük bir adım attı.
Ingres, bir veritabanının sorguları planlama zorluğunu üstlenmesi gerektiği fikrini popülerleştirmeye yardımcı oldu. Geliştiriciler her veri erişim yolunu elle ayarlamak yerine sistem hangi tabloyu önce okuyacağı, hangi indeksleri kullanacağı ve tabloları nasıl join edeceği gibi stratejileri seçebilir.
Bu, SQL tarzı düşüncenin yayılmasını sağladı: deklaratif sorgular yazabildiğinizde daha hızlı yineleyebilir ve daha fazla insan (analistler, ürün ekipleri, finans) özel rapor beklemeden doğrudan soru sorabilir.
Pratik içgörü şudur: maliyet-temelli optimizasyon—veri istatistiklerine dayalı olarak beklenen "maliyet"i (genellikle I/O, CPU ve bellek karışımı) en düşük olan sorgu planını seçmek. Bunun anlamı genelde:
Ingres tüm modern optimizasyon parçalarını icat etmedi, ama modeli yerleştirmeye yardımcı oldu: SQL + bir optimizer, ilişkisel sistemleri fikirden günlük araca dönüştürür.
Erken ilişkisel veritabanları genellikle sabit bir veri tipi ve işlem seti (sayılar, metin, tarihler; filtre, join, aggregate) varsayıyordu. Bu iyi çalıştı—ta ki takımlar yeni tür bilgiler (coğrafya, loglar, zaman serileri, alan-spesifik kimlikler) saklamaya başlayana kadar.
Katı bir tasarımda her yeni gereksinim kötü bir seçime dönüşür: veriyi metin bloblarına zorlamak, ayrı bir sistem bağlamak veya satıcının destek eklemesini beklemek.
Postgres farklı bir fikir savundu: veritabanı genişletilebilir olmalı—yani beklenen güvenlik ve doğruluğu bozmadan yeni yetenekler ekleyebilmelisiniz.
Basitçe söylemek gerekirse, genişletilebilirlik bir güç aracına sertifikalı ek parçalar takmak gibidir; motoru yeniden kablolamak yerine veritabanına "yeni numaralar" öğretebilirsiniz ve yine de işlemler, izinler ve sorgu optimizasyonu uyumlu bir bütün olarak çalışır.
Bu zihniyet bugün PostgreSQL ekosisteminde (ve birçok Postgres-esinlenmiş sistemde) açıkça görülür. Çekirdek bir özelliği beklemek yerine ekipler, SQL ve işletim araçlarıyla temiz entegrasyon sağlayan onaylı eklentileri benimseyebilir.
Yüksek seviyede yaygın örnekler:
Önemli olan, Postgres’in “veritabanının yapabildiğini değiştirmek” anlayışını bir tasarım hedefi olarak görmesiydi—bu fikir modern veri platformlarının nasıl evrildiğini hâlâ etkiler.
Veritabanları sadece bilgiyi saklamakla ilgili değildir—aynı zamanda çok şey aynı anda olurken bilginin doğru kalmasını sağlamaktır. İşlemler (transactions) ve eşzamanlılık kontrolü bunun içindir ve SQL sistemlerinin gerçek iş işleri için güvenilir olmasının büyük bir nedenidir.
Bir işlem, ya tamamen başarılı olması ya da tamamen başarısız olması gereken değişiklikler grubudur.
Para transferi, sipariş verme veya envanter güncelleme gibi durumlarda yarım kalmış sonuçlara tahammül edemezsiniz. Bir işlem, müşterinin ücretlendiği ama stokun ayrılmadığı ya da stoğun azaltıldığı ama siparişin kaydedilmediği gibi yarım sonuçların oluşmasını engeller.
Pratikte işlemler size şunları verir:
Eşzamanlılık, birçok kişinin (ve uygulamanın) aynı anda veri okuması ve değiştirmesi demektir: müşteri ödeme işlemleri, destek temsilcilerinin hesap düzenlemeleri, arka plan işleri, analistler.
Dikkat edilmezse eşzamanlılık şu problemlere yol açar:
Etkili yaklaşımlardan biri MVCC (Çok Sürümlü Eşzamanlılık Kontrolü)'dir. Kavramsal olarak MVCC, güncellemeler yapılırken okuyucuların stabil bir anlık görüntü görmesini sağlamak için bir satırın kısa süreli çoklu sürümlerini tutar.
Büyük faydası şudur: okumalar yazmaları daha az engeller, ve yazmalar uzun süren sorguların sürekli arkasında kalmaz. Doğruluğu korurken bekleme süresini azaltır.
Günümüzde veritabanları genelde karma iş yüklerine hizmet eder: yüksek hacimli uygulama yazmaları ile panolar, müşteri görünümü ve operasyonel analizler için sık okumalar. Modern SQL sistemleri MVCC, daha akıllı kilitleme ve izolasyon seviyeleri gibi tekniklere dayanarak hız ile doğruluğu dengelemeye çalışır—böylece etkinliği kaybetmeden faaliyeti ölçeklendirebilirsiniz.
Satır-odaklı veritabanları, genellikle tek bir müşteri, sipariş veya hesapla ilgilenen çok sayıda küçük okuma ve yazma için tasarlanmıştır. Bu tasarım, tüm kaydı hızlıca getirmeniz gerektiğinde mükemmeldir.
Bir elektronik tablo düşünün. Satır deposu her satırı kendi klasörü gibi dosyalar; "Sipariş #123 hakkında her şey" gerektiğinde tek bir klasör çekersiniz. Sütun deposu ise "order_total" için bir çekmece, "order_date" için başka bir çekmece, "customer_region" için başka bir çekmece gibi dosyalar.
Analitik için genelde bütün klasöre ihtiyacınız yoktur—çoğunlukla "Geçen çeyrekte bölgeye göre toplam gelir neydi?" gibi sorular sorarsınız. Bu sorgu milyonlarca kayıt boyunca sadece birkaç alanı dokunur.
Analitik sorgular genellikle:
Sütunlu depolama ile motor yalnızca sorguda referans verilen sütunları okuyabilir, kalanını atlayabilir. Diskten daha az veri okumak (ve belleğe daha az taşıma), çoğu zaman en büyük performans kazancıdır.
Sütunlar tekrar eden değerlere eğilimlidir (bölgeler, durumlar, kategoriler). Bu, onları yüksek oranda sıkıştırılabilir kılar—ve sıkıştırma performansı hızlandırabilir çünkü sistem daha az bayt okur ve bazen sıkıştırılmış üzerinde çalışabilir.
Sütun depoları, OLTP-öncelikli veritabanlarından tarama, sıkıştırma ve hızlı agregaların birincil tasarım hedefi olduğu analitik-öncelikli motorlara geçişin işaretlerindendi.
Vertica, Stonebraker’ın analitik veritabanı fikirlerinin üretime taşınmasının en net örneklerinden biridir. Sütunlu depolama derslerini alıp, verinin bir sunucunun ötesine geçtiği durumlar için tasarlanmış dağıtık bir çözümle eşleştirdi: büyük analitik SQL sorgularına hızlı yanıt verme hedefi.
MPP, birçok makinenin tek bir SQL sorgusu üzerinde aynı anda çalışmasıdır. Verinin parçalanıp düğümler arasında dağıtıldığı, her düğümün kendi dilimini paralel olarak işlediği ve kısmi sonuçların birleştirilerek nihai cevabın oluşturulduğu bir modeldir.
Bu sayede bir kutuda dakikalar alan bir sorgu, uygun ver dağılımı ve paralelleştirilebilme koşulları sağlandığında küme üzerinde saniyelere düşebilir.
Vertica-benzeri MPP analitik sistemler, çok sayıda satırın taranıp filtrelendiği ve özetlendiği durumlarda öne çıkar. Tipik kullanım örnekleri:
MPP analitik motorlar işlem (OLTP) sistemlerinin yerine geçmez. Okumaya ve özetlemeye optimize edilirler, sık ve küçük güncellemeler için değil.
Yaygın ödünler:
Kilit fikir: Vertica gibi sistemler, depolama, sıkıştırma ve paralel yürütmeyi analitik için ayarlayarak hız kazanır—ve işlem tabanlı sistemlerin kaçındığı kısıtları kabul eder.
Bir veritabanı veriyi "saklayıp sorgulayabiliyorsa" bile analitik için yavaş hissedilebilir. Fark genelde yazdığınız SQL değil, motorun onu nasıl yürüttüğü: sayfaları nasıl okuduğu, veriyi CPU üzerinden nasıl taşıdığı, belleği nasıl kullandığı ve gereksiz işi nasıl azalttığıdır.
Stonebraker’ın analitik odaklı projeleri, sorgu performansının depolama kadar yürütme problemi olduğunu vurguladı. Bu düşünce, ekipleri tek satır erişimlerini optimize etmekten milyonlarca satır üzerinde uzun tarama, join ve agregasyonları optimize etmeye kaydırdı.
Birçok eski motor sorguları "tuple-başına" (satır bazında) işler; bu çok sayıda fonksiyon çağrısı ve overhead yaratır. Vektörize yürütme bu modeli tersine çevirir: motor bir parti (vektör) değer üzerinde sıkı bir döngüyle çalışır.
Günlük dille, market alışverişini tek tek taşımak yerine bir arabayla taşımaya benzer. Partileme overhead'i azaltır ve modern CPU'ların güçlü olduğu tahmin edilebilir döngüler, daha az dallanma ve daha iyi cache kullanımı sağlar.
Hızlı analitik motorlar CPU ve cache verimliliğine takıntılıdır. Yürütme yenilikleri genelde şunlara odaklanır:
Bu fikirler önemlidir çünkü analitik sorgular genellikle disk hızından ziyade bellek bant genişliği ve cache kayıplarıyla sınırlıdır.
Modern veri ambarları ve SQL motorları—bulut ambarları, MPP sistemleri ve hızlı proses içi analitik araçlar—sıklıkla vektörize yürütme, sıkıştırma-dostu operatörler ve cache-uyumlu boru hatlarını standart uygulama olarak kullanır.
Satıcılar "autoscaling" veya "depolama ve hesaplamanın ayrılması" gibi özellikleri pazarlasa da, günlük hissettiğiniz hız büyük ölçüde bu yürütme seçimlerine bağlıdır.
Platformları değerlendirirken sadece neyi sakladıklarına değil, join ve agregaları nasıl çalıştırdıklarına ve yürütme modelinin analitik için tasarlanıp tasarlanmadığına da bakın.
Akış verisi, olayların sürekli bir dizisi olarak gelen veridir—bir kredi kartı geçişi, bir sensör ölçümü, bir ürün sayfasına tıklama, bir paket taraması, bir log satırı: her biri gerçek zamanda gelir ve akmaya devam eder.
Geleneksel veritabanları ve batch boru hatları beklemeye izin verdiğiniz durumlarda iyidir: dünün verisini yükle, raporları çalıştır, panoları yayınla. Ama gerçek zamanlı ihtiyaçlar bir sonraki saatlik işe kadar beklemez.
Sadece batch işleyen bir sistemde genellikle şunlarla karşılaşırsınız:
Akış sistemleri hesaplamaların olaylar gelir gelmez sürekli çalışabileceği fikri etrafında tasarlanmıştır.
Bir sürekli sorgu, "bitmeyen" bir SQL sorgusu gibidir. Sonuç bir kere dönmez; yeni olaylar geldikçe güncellenir.
Akışlar sınırsız olduğundan, akış sistemleri hesaplamaları yönetilebilir kılmak için pencereler kullanır: "son 5 dakika", "her dakika" veya "son 1000 olay" gibi zaman veya olay dilimleri. Bu, sürekli şekilde kayan sayımlar, ortalamalar veya top-N listeleri hesaplamayı mümkün kılar.
Gerçek zamanlı akış, zamanın önemli olduğu durumlarda hemen fayda sağlar:
Stonebraker yıllardır veritabanlarının hepsinin genel amaçlı "her şeyi yap" makinesi olarak inşa edilmemesi gerektiğini savunur. Sebep basit: farklı iş yükleri farklı tasarım seçimlerini ödüllendirir. Bir işi (ör. küçük işlem güncellemeleri) ağır şekilde optimize ederseniz genelde başka bir işi (ör. milyarlarca satırı tarayan rapor) yavaşlatırsınız.
Çoğu modern yığın birden fazla veri sistemi kullanır çünkü iş farklı türde cevaplar ister:
Bu, pratikte "tek beden herkese uymuyor" demektir: işi şekline uyan motorları seçersiniz.
Yeni bir sistem seçerken hızlı bir filtre olarak kullanın:
Birden çok motor sağlıklı olabilir, ama her birinin net bir iş yükü olduğunda. Yeni bir araç, maliyeti, gecikmeyi veya riski azaltarak yerini hak etmelidir—sadece yenilik için değil.
Az sayıda sistemle güçlü işletme sahipliği tercih edin ve belirgin amacı olmayan bileşenleri emekliye ayırın.
Stonebraker’ın araştırma iplikleri—ilişkisel temeller, genişletilebilirlik, sütun depolar, MPP yürütme ve "işe uygun araç" yaklaşımı—modern veri platformlarının varsayılan şekillerinde görülebilir.
Ambar, SQL optimizasyonu, sütunlu depolama ve paralel yürütme üzerine yılların birikimini yansıtır. Büyük tablolarda hızlı panolar gördüğünüzde genellikle sütunlu formatlar, vektörize işlem ve MPP tarzı ölçekleme görürsünüz.
Lakehouse, ambar fikirlerini (şemalar, istatistikler, önbellekleme, maliyet-temelli optimizasyon) açık dosya formatları ve nesne depolaması üzerine taşır. "Depolama ucuz, hesaplama elastik" kayması yeni; altında yatan sorgu ve işlem düşüncesi ise yeni değildir.
MPP analitik sistemleri (shared‑nothing kümeler), veriyi bölerek SQL'in nasıl ölçeklendiğini, hesaplamayı veriye taşıyarak ve join/aggregate sırasında veri hareketini dikkatle yöneterek kanıtlamış araştırmanın birer torunudur.
SQL, ambarlar, MPP motorları ve hatta "göl" sorgu katmanları arasında ortak arayüz haline geldi. Ekipler bunu:
Çalışma farklı motorlarda (batch, etkileşimli, akış) yapılsa da kullanıcı-facing dil olarak SQL sıkça kalır.
Esnek depolama yapısı, yapı ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Açık şemalar, belgelenmiş anlam ve kontrollü evrim, downstream kırılmaları azaltır.
İyi yönetişim bürokrasi değil; veriyi güvenilir kılmaktır: tutarlı tanımlar, sahiplik, kalite kontrolleri ve erişim kontrolleri.
Platformları değerlendirirken sorun:
Bir satıcı ürününü bu temellerle düz dille eşleştiremiyorsa, “inovasyon” çoğunlukla paketlemeden ibaret olabilir.
Stonebraker’ın temel mesajı basit: veritabanları belirli bir iş için tasarlandığında en iyi çalışır—ve iş değiştikçe evrilebilmelidir.
Özellikleri karşılaştırmadan önce gerçekten yapmanız gerekenleri yazın:
Kullanışlı bir kural: iş yükünüzü birkaç cümlede tarif edemiyorsanız, buzzword'lere göre alışveriş yaparsınız.
Ekipler yeni gereksinimlerin, yeni veri tiplerinin, yeni metriklerin ve uyumluluk kurallarının ne sıklıkta geleceğini hafife alır.
Değişimi rutin yapan platformları ve veri modellerini tercih edin:
Hızlı yanıtlar yalnızca doğruysa değerlidir. Seçenekleri değerlendirirken sistemin nasıl ele aldığını sorun:
Bir demo yerine küçük bir “sizin verinizle” kanıtlama yapın:
Pek çok veritabanı rehberi "doğru motoru seçin" noktasında biter; ama ekipler ayrıca o motor etrafında uygulamalar, admin panelleri, gösterge panoları, ingestion servisleri ve iç sistemler de göndermelidir.
Şemayı tekrar icat etmeden çabucak prototip yapmak istiyorsanız, Koder.ai gibi vibe-coding platformları sohbet odaklı iş akışıyla React web uygulamaları, Go + PostgreSQL destekli backend servisleri ve Flutter mobil istemciler oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bu, şema tasarımında yineleme yaparken, küçük dahili "veri ürünü" kurarken veya uzun vadeli altyapıya karar vermeden önce iş yükünün gerçekten nasıl davrandığını doğrularken sıklıkla kullanışlıdır.
Daha derine inmek isterseniz, sütunlu depolama, MVCC, MPP yürütme ve akış işleme konularını araştırın. Daha fazla açıklayıcı yazı /blog'da bulunur.
Araştırma projelerinin gerçek ürün DNA'sına dönüştüğü nadir örneklerden biridir. Ingres (SQL + sorgu optimizasyonu), Postgres (genişletilebilirlik + MVCC fikirleri) ve Vertica (sütunlu depolama + MPP analitik) ile kanıtlanan fikirler, bugün ambarlar, OLTP veritabanları ve akış platformlarının nasıl inşa edildiğinde ve pazarlanığında görünür.
SQL, ne istediğinizi tarif etmenize izin veriyor; veritabanı ise bunu nasıl verimli elde edeceğini buluyor. Bu ayrım sayesinde:
Maliyet-temelli bir optimizer, tablo istatistiklerini kullanarak olası sorgu planlarını karşılaştırır ve en düşük beklenen maliyetli olanı seçer (I/O, CPU, bellek). Pratikte bunun faydaları şunlardır:
MVCC (Çok Sürümlü Eşzamanlılık Kontrolü), okuyucuların tutarlı bir anlık görüntü görmesini sağlamak için satırların birden çok sürümünü tutar. Günlük yaşamda bunun anlamı:
Genişletilebilirlik, veritabanının yeni özellikleri güvenli şekilde ekleyebilmesi demektir—tipler, fonksiyonlar, indeksler—motoru çatlatmadan. Bugün bunun pratik etkileri şunlardır:
Operasyonel kural: eklentileri bir bağımlılık gibi yönetin—sürümleyin, yükseltmeleri test edin ve kimin kurabileceğini sınırlayın.
Satır depoları, genellikle tüm kaydı okumak/yazmak gerektiğinde (OLTP) iyidir. Sütun depoları ise milyonlarca kayıt üzerinde az sayıda alana erişen analiz iş yüklerinde öne çıkar.
Basit bir kestirme:
MPP (massively parallel processing), veriyi düğümler arasında bölüp birçok makinenin tek bir SQL sorgusu üzerinde aynı anda çalıştığı bir modeldir. Aşağıdaki durumlar için uygundur:
Dikkat edilmesi gerekenler: veri dağıtımı seçimleri, join sırasında oluşan shuffle maliyetleri ve tek-kayıt güncellemeleri için daha zayıf ergonomi.
Vectorized execution, veriyi tek tek satır yerine partiler (vektörler) halinde işler; bu, overhead'i azaltır ve CPU önbelleklerini daha iyi kullanır. Genelde şu şekilde farkedersiniz:
Toplu (batch) sistemler periyodik işler çalıştırdığı için verinin tazeliği gecikebilir. Akış (streaming) sistemleri olayları sürekli girdi olarak ele alır ve sonuçları artımlı olarak hesaplar.
Akışın işe yaradığı yerler:
Akış sistemleri hesaplamayı sınırlamak için genellikle “son 5 dakika” gibi pencereleme (windows) kullanır.
Her aracın net bir iş yükü sınırı ve ölçülebilir faydası olduğunda çoklu sistemler sağlıklıdır. Sprawl'ı önlemek için:
Postta bahsedilen kontrol listesi mantığını ve /blog'daki ilgili parçaları tekrar kullanın.
