İlişkisel, sütunlu, belge, graf, vektör, anahtar-değer ve daha fazlası veritabanı türlerini kullanım durumları, dezavantajları ve doğru seçimi yapmak için ipuçlarıyla karşılaştırın.
"Veritabanı türü" sadece bir etiket değildir—bir sistemin veriyi nasıl sakladığının, nasıl sorgulandığının ve ne için optimize edildiğinin kısa bir özetidir. Bu tercih doğrudan hız (ne hızlı/ne yavaş), maliyet (donanım veya bulut harcamaları) ve yetenekleri (işlemler, analitik, arama, çoğaltma vb.) etkiler.
Farklı veritabanı türleri farklı takaslar yapar:
Bu tasarım seçimleri şunları etkiler:
Bu makale, ana veritabanı türlerini ele alır ve her biri için:
Birçok modern ürün sınırları bulanıklaştırır. Bazı ilişkisel veritabanları JSON desteği ekleyerek belge veritabanı ile örtüşebilir. Bazı arama ve analitik platformlar, vektör veritabanı gibi vektör indeksleme sunabilir. Diğerleri akış ve depolamayı zaman serisi özellikleriyle birleştirir.
Dolayısıyla “tür” kesin bir kutu değildir—yine de varsayılan güçlü yönleri ve hangi iş yüklerinin iyi çalıştığını anlamak için kullanışlıdır.
Ana iş yükünüzle başlayın:
Sonra "Doğru Veritabanı Türünü Nasıl Seçersiniz" bölümünü kullanarak ölçek, tutarlılık ihtiyaçları ve en sık çalıştıracağınız sorgulara göre daraltın.
İlişkisel veritabanları birçok kişinin "veritabanı" dediğinde aklına gelen şeydir. Veri satırlar (kayıtlar) ve sütunlar (alanlar) içeren tablolar halinde düzenlenir. Bir şema, her tablonun neye benzediğini—hangi sütunların olduğunu, türlerini ve tabloların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu—tanımlar.
İlişkisel sistemler genellikle SQL (Structured Query Language) ile sorgulanır. SQL okunması ve ifade gücü nedeniyle popülerdir:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).Çoğu raporlama aracı, analitik platform ve iş uygulaması SQL konuşur; bu da geniş uyumluluk gerektiğinde onu güvenli bir varsayılan yapar.
İlişkisel veritabanları ACID işlemleri ile bilinir, bu da verinin doğruluğunu korumaya yardımcı olur:
Bu, müşteri üzerinde çift ücretlendirme veya stok güncellemesini kaybetme gibi hataların maliyetli olduğu durumlarda önemlidir.
İlişkisel veritabanı genellikle yapılandırılmış, iyi tanımlanmış veriler için uygundur:
Aynı yapı güvenilirliği sağlarken sürtünme de ekleyebilir:
Veri modeliniz sürekli değişiyorsa veya daha basit erişim desenleriyle ekstrem yatay ölçek gerekiyorsa başka veritabanı türleri daha uygun olabilir.
Sütunlu veritabanları veriyi "satır" yerine "sütun" bazında depolar. Bu tek değişiklik, analitik iş yükleri için hız ve maliyet üzerinde büyük etki yapar.
Geleneksel bir satır deposunda (ilişkisel veritabanlarında yaygın) bir kaydın tüm değerleri birlikte durur. Bu, genellikle bir müşteri/siparişi tek tek alma/güncelleme durumlarında iyidir.
Sütun deposunda ise aynı alanın tüm değerleri birlikte durur—tüm price, tüm country, tüm timestamp. Bu, bir rapor için sadece birkaç sütunu okumayı verimli kılar; tüm satırları diskten çekmek gerekmez.
Analitik ve BI sorguları genellikle:
SUM, AVG, COUNT gibi aggregateler hesaplar ve boyutlara göre gruplaştırırSütunlu depolama bu desenleri hızlandırır çünkü daha az veri okunur ve benzer değerler birlikte kümelendiğinden sıkıştırma çok iyi çalışır. Birçok sütunlu motor ayrıca vektörize yürütme ve akıllı indeksleme/bölümlendirme ile büyük taramaları hızlandırır.
Sütunlu sistemler panolar ve raporlama için idealdir: “haftalık gelir”, “bölgeye göre ilk 20 ürün”, “kanala göre dönüşüm oranı” veya “son 30 günde servise göre hatalar” gibi sorgular.
İş yükünüz çoğunlukla "ID ile bir kayıt al" veya "tek bir satırı saniyede onlarca kez güncelle" ise sütunlu sistemler daha yavaş veya daha maliyetli hissedilebilir. Yazma genellikle toplu (append-heavy) alım için optimize edilir; sık, küçük güncellemeler daha zordur.
Sütunlu veritabanları iyi bir eşleşmedir:
Hedefiniz çok veri üzerinde hızlı aggregasyonlarsa, sütunlu ilk değerlendireceğiniz veritabanı türüdür.
Belge veritabanları veriyi "belge" olarak saklar—çoğunlukla JSON'a benzeyen, kendi içinde tamamlı kayıtlar. Bilgiyi birçok tabloya bölmek yerine, genellikle ilgili alanları aynı nesnede (iç içe diziler ve alt nesneler dahil) tutarsınız. Bu onları uygulama verisi için doğal bir seçim yapar.
Bir belge bir kullanıcıyı, ürünü veya makaleyi temsil edebilir—her biri farklı alanlara sahip olabilir. Bir ürün size ve color içerebilirken başka bir ürün dimensions ve materials içerebilir; tüm kayıtlara zorunlu tek bir şema dayatılmaz.
Bu esneklik, gereksinimler sık değiştiğinde veya öğelerin farklı alan setlerine sahip olduğu durumlarda özellikle faydalıdır.
Her belgeyi taramamak için belge veritabanları indeksler kullanır—veritabanının bir sorgu için eşleşen belgeleri hızlıca bulmasına yardımcı olan veri yapıları. Yaygın alanları (ör. email, sku, status) indeksleyebilirsiniz ve birçok sistem iç içe alanları da (address.city gibi) indeksleyebilir. İndeksler okumaları hızlandırır ancak belgeler değiştiğinde indeksi güncellemek yazma maliyetini artırır.
Belge veritabanları, değişen şemalar, iç içe veri ve API-dostu yükler ile iyi çalışır. Dezavantajlar genelde şunlardır:
İçerik yönetimi, ürün katalogları, kullanıcı profilleri ve backend API'ler gibi verinin “her ekran/sayfa için bir nesne” şeklinde eşlendiği yerlerde güçlü bir seçimdir.
Anahtar-değer depoları en basit modeldir: bir değer (string'den JSON blob'a kadar her şey) saklanır ve benzersiz bir anahtar ile alınır. Temel işlem "bu anahtarın değeri nedir" olduğundan bu sistemler son derece hızlı olabilir.
Okuma/yazma tek bir birincil anahtar etrafında döndüğünden, anahtar-değer depoları düşük gecikme ve yüksek verim için optimize edilebilir. Birçoğu sıcak veriyi hafızada tutmak, karmaşık sorgu planlamasını azaltmak ve yatay ölçek sağlamak üzere tasarlanmıştır.
Bu sadelik veri modellemesini de şekillendirir: veritabanından "geçen hafta Berlin'de kayıt olan tüm kullanıcıları bul" demek yerine, genellikle doğrudan hedef kaydı işaret eden anahtarlar (user:1234:profile) tasarlarsınız.
Anahtar-değer depoları genellikle daha yavaş ana veritabanının önünde cache olarak kullanılır. Uygulamanız aynı veriye tekrar tekrar ihtiyaç duyuyorsa—ürün detayları, kullanıcı izinleri, fiyat kuralları—sonucu anahtarla cache'leyip yeniden hesaplama veya tekrar sorgulamadan kaçınırsınız.
Ayrıca oturum depolama için de doğal bir seçimdir (ör. session:<id> -> session data) çünkü oturumlar sık okunup güncellenir ve otomatik süre aşımı (TTL) ile temizlenebilir.
Çoğu anahtar-değer deposu TTL (time to live) destekler; bu, oturumlar, tek kullanımlık tokenler ve rate limit sayaçları için idealdir.
Bellek sınırlıysa, sistemler genellikle en az kullanılanı silme (LRU) gibi eleme politikaları kullanır. Bazıları bellek öncelikli, bazıları ise dayanıklılık için diske veri yazabilir. Bellek ile disk arasındaki seçim genellikle hız (bellek) mı yoksa saklama/geri kazanım (disk/persist) mı optimize ettiğinize bağlıdır.
Anahtar-değer depoları anahtarı zaten biliyorsanız çok hızlıdır. Açık uçlu sorgulamalar için daha az uygundur.
Birçok ürünün ikincil indeks desteği sınırlıdır; bazıları bunu sağlar, bazıları kısmi seçenekler sunar, bazıları ise kendi arama anahtarlarınızı korumanızı teşvik eder.
Anahtar-değer depoları için iyi eşleşmeler:
Erişim deseniniz "ID ile al/güncelle" ise ve gecikme önemliyse, anahtar-değer deposu genellikle en basit ve güvenilir hız çözümüdür.
Geniş sütunlu veritabanları (wide-column stores) veriyi sütun aileleri halinde düzenler. Her satır için aynı sütunların zorunlu olduğu tek bir sabit tablo yerine, ilişkili sütunları gruplayabilir ve her satırda aile içinde farklı sütun setleri saklayabilirsiniz.
İsim benzerliğine rağmen, sütunlu analitik veritabanı ile geniş sütunlu farklı amaçlara hizmet eder.
Geniş sütunlu sistemler genellikle:
En yaygın desen şudur:
Bu, zaman sıralı veri ve append-heavy iş yükleri için güçlü bir uyum sağlar.
Wide-column veritabanlarında veri modelleme sorgu odaklıdır: tabloları çalıştıracağınız kesin sorgular etrafında tasarlarsınız. Bu, farklı erişim desenlerini desteklemek için veriyi farklı şekillerde çoğaltma anlamına gelebilir.
Ayrıca genelde sınırlı join desteği ve ilişkisel veritabanındaki kadar esnek ad-hoc sorgu seçenekleri vardır. Uygulamanız karmaşık ilişkiler ve esnek sorgulamalar gerektiriyorsa, kendinizi kısıtlanmış hissedebilirsiniz.
Geniş sütunlu veritabanları sıklıkla IoT olayları, mesajlaşma ve aktivite akışları ve hızlı yazma ile tahmin edilebilir anahtar tabanlı okumaların ön planda olduğu büyük ölçekli operasyonel veriler için kullanılır.
Graf veritabanları birçok gerçek sistemin davrandığı şekilde veriyi saklar: şeylerin birbirine bağlı olduğu biçimde. İlişkileri tablolar ve ilişki tablolarına zorlamak yerine bağlar modelin parçasıdır.
Bir graf genellikle şunlardan oluşur:
Bu, ağları, hiyerarşileri ve çoktan-çoğa ilişkileri şemayı zorlamadan temsil etmeyi doğal kılar.
İlişki ağı yoğun sorgular, ilişkisel veritabanında genellikle çok sayıda join gerektirir. Her ek join veri büyüdükçe karmaşıklık ve maliyet ekleyebilir.
Graf veritabanları gezinmeler için tasarlanmıştır—bir düğümden bağlı düğümlere, sonra onların bağlantılarına yürümek vb. Sorularınız sık sık "2–6 adım içinde bağlı olanları bul" gibiyse, gezinmeler ağ büyüse bile hızlı ve okunaklı kalabilir.
Graf veritabanları şunlarda parlamak için uygundur:
Graflar ekipler için bir paradigma değişimi olabilir: veri modelleme farklıdır ve sorgu dilleri (genellikle Cypher, Gremlin veya SPARQL) yeni olabilir. Modelin sürdürülebilir kalması için ilişki tipleri ve yönü konusunda net konvansiyonlar istenir.
İlişkileriniz basitse, sorgular çoğunlukla filtre/aggregasyon ise ve birkaç join "bağlantılı" parçaları karşılıyorsa, ilişkisel veritabanı çoğunlukla daha basit bir seçim olabilir—özellikle işlemler ve raporlama zaten çalışıyorsa.
Vektör veritabanları belirli bir soru türü için tasarlanmıştır: "Bu öğeye en çok benzeyen öğeler hangileri?". Kesin eşleşme (ID veya anahtar kelime) yerine, AI modellerinin ürettiği embedding'leri—metin, görüntü, ses, ürünlerin sayısal temsillerini—karşılaştırırlar. Anlam olarak benzer öğelerin embedding'leri çok boyutlu uzayda birbirine yakın olur.
Normal bir arama, farklı ifadelerle yazılmış sonuçları kaçırabilir ("laptop sleeve" vs "notebook case"). Embedding'lerle benzerlik anlam üzerinden ölçülür, bu yüzden tam kelime eşleşmesi olmasa bile ilgili sonuçları getirebilir.
Ana işlem en yakın komşu (nearest neighbor) aramasıdır: bir sorgu vektörü verildiğinde en yakın vektörleri alın.
Gerçek uygulamalarda genellikle benzerliği şu filtrelerle birleştirirsiniz:
Bu “filtre + benzerlik” deseni vektör aramayı gerçek veri kümeleri için pratik kılar.
Yaygın kullanım alanları:
Vektör arama özel indekslere dayanır. Bu indeksleri kurmak ve güncellemek zaman alabilir ve önemli bellek kullanımı olabilir. Genellikle daha yüksek recall (gerçekteki en iyi eşleşmeleri daha çok bulma) ile daha düşük gecikme (daha hızlı cevap) arasında tercihler yaparsınız.
Vektör veritabanları nadiren ana veritabanınızın yerini alır. Yaygın kurulum: "kayıt kaynağını" (siparişler, kullanıcılar, dokümanlar) ilişkisel veya belge veritabanında tutun; embedding'leri ve arama indekslerini vektör veritabanında saklayın—sonra tam kayıtlar ve izinler için sonuçları ana kaynağa bağlayın.
Zaman serisi veritabanları (TSDB'ler), sürekli gelen ve her zaman bir zaman damgasına bağlı veriler için tasarlanmıştır. CPU kullanımı her 10 saniye, API gecikmesi her istek için, sensör okumaları her dakika veya hisse senedi fiyatları saniyede birden fazla değişebilir—bunlar örnek zaman serisi verisidir.
Çoğu zaman serisi kayıt şunları birleştirir:
Bu yapı "servise göre hata oranını göster" veya "bölgeler arası gecikmeyi karşılaştır" gibi soruları kolaylaştırır.
Veri hacmi hızla büyüyebildiği için TSDB'ler genellikle şunlara odaklanır:
Bu özellikler depolama ve sorgu maliyetlerini tahmin edilebilir tutar.
TSDB'ler zaman bazlı hesaplamalarda iyidir:
Tipik kullanım: monitoring, observability, IoT/sensör ve finansal tick verisi.
Dezavantaj: TSDB'ler derin, ad-hoc ilişkiler ve çoklu varlıklar arasındaki karmaşık join'ler için ideal değildir. Bu tür sorgular için ilişkisel veya graf veritabanı genellikle daha uygundur.
Bir veri ambarı tek bir veritabanı türünden çok bir iş yükü + mimaridir: birçok ekibin büyük tarihsel veriyi sorguladığı (ciro trendleri, churn, envanter riski) merkezi, analitik ve paylaşılan bir ortam. Yönetilen ürün olarak alınabilir, ama ambarı ambar yapan kullanım şeklidir.
Çoğu ambar veriyi iki yolla alır:
Ambarlar analitik için birkaç pratik hile kullanır:
Bölümlerin aynı sayılara güvenmesi halinde, erişim kontrolü, denetim izleri ve lineage (bir metriğin nereden geldiği ve nasıl dönüştüğü) gerekir. Bu genellikle sorgu hızından en az aynı derecede önemlidir.
Lakehouse, ambar tarzı analitik ile veri gölü esnekliğini birleştirir—hem işlenmiş tablolar hem de ham dosyalar (loglar, görseller, yarı-yapılandırılmış olaylar) için tek bir yer istediğinizde uygundur. Veri hacmi yüksek, formatlar çeşitli ve yine de SQL-dostu raporlama istiyorsanız lakehouse iyi bir tercih olabilir.
Veritabanı türleri arasında seçim "en iyi"den çok "uygun" ile ilgilidir: verinizle ne yapmanız gerektiği, ne kadar hızlı gerektiği ve sistem parçalandığında ne olacağı önemlidir.
Kısa bir kural:
İlişkisel veritabanları genelde OLTP için iyidir; sütunlu sistemler, ambarlar ve lakehouse'lar OLAP için yaygındır.
Ağ bölünmesi olduğunda genelde üçünden hepsini aynı anda elde edemezsiniz:
Birçok dağıtık veritabanı sorunlarda erişilebilir kalmayı seçer ve sonra uzlaşır (eventual consistency). Diğerleri sıkı doğruluğu önceliklendirir ve sağlıklı olana kadar bazı istekleri reddeder.
Birçok kullanıcı aynı veriyi güncelliyorsa net kurallara ihtiyacınız var. İşlemler adımları "her şeyi ya da hiçbir şeyi" şeklinde paketler. Kilitler ve izolasyon seviyeleri çatışmaları engeller ama verimi düşürebilir; daha gevşek izolasyon hız kazandırır ama anomalilere izin verebilir.
Erken dönemde yedekleme, çoğaltma ve felaket kurtarma planlayın. Geri yüklemeleri test etmenin, lag'ı izlemenin ve yükseltmeleri yapmanın kolay olup olmadığını değerlendirin—bu ikinci gün operasyonları genellikle sorgu hızından en az aynı derecede önemlidir.
Anahtar, trend değil, verinizle ne yapmanız gerektiğidir. Pratik bir başlangıç, sorgularınız ve iş yüklerinizden geriye doğru çalışmaktır.
Uygulamanızın veya ekibinizin yapması gereken ilk 5–10 şeyi yazın:
Bu, herhangi bir özellik kontrol listesinden daha hızlı seçenekleri daraltır.
Hızlı "şekil" kontrolü:
Performans hedefleri mimariyi belirler. Kabaca sayıları belirleyin (p95 gecikme, saniye başına okuma/yazma, veri saklama). Maliyet genelde şunlardan oluşur:
| Birincil kullanım | Genelde en iyi seçim | Neden |
|---|---|---|
| İşlemler, faturalar, kullanıcı hesapları | İlişkisel (SQL) | Güçlü kısıtlar, join'ler, tutarlılık |
| Alanı değişen uygulama verisi | Belge | Esnek şema, doğal JSON |
| Gerçek zamanlı cache/oturum durumu | Anahtar-değer | Anahtar ile hızlı okuma |
| Zaman serisi ve tıklama akışları | Zaman serisi | Yüksek ingest + zaman bazlı sorgular |
| BI panoları, büyük aggregasyonlar | Sütunlu | Hızlı tarama + sıkıştırma |
| Sosyal / bilgi ilişkileri | Graf | Etkili ilişki gezinmesi |
| Semantik arama, RAG retrieval | Vektör | Embedding'ler üzerinde benzerlik araması |
| Devasa operasyonel veri | Geniş sütunlu | Yatay ölçek, tahmin edilebilir sorgular |
Birçok ekip iki veritabanı kullanır: operasyon için (ör. ilişkisel) ve analiz için (ör. sütunlu/ambar). "Doğru" seçim, en önemli sorgularınızı en basit, en hızlı ve en ucuz şekilde çalıştıran seçenektir.
Prototip veya yeni özellikleri hızlıca yayınlarken, veritabanı kararı genelde geliştirme iş akışınıza bağlı olur. Koder.ai gibi platformlar (sohbetten web, arka uç ve mobil uygulamalar üreten vibe-coding platformu) bunu somutlaştırabilir: örneğin, Koder.ai'nin varsayılan arka uç yığını Go + PostgreSQL kullanır—bu, işlem doğruluğu ve geniş SQL araç desteği gerektiğinde güçlü bir başlangıçtır.
Ürününüz büyüdükçe özel veritabanları (semantik arama için vektör DB veya analiz için sütunlu ambar) ekleyebilirsiniz; Postgres'i kayıt kaynağı olarak tutmak yaygın bir yaklaşımdır. Önemli olan bugün desteklemeniz gereken iş yükleri ile başlamak ve sorgu desenleri gerektirdiğinde "ikinci bir depo ekleme" seçeneğini açık tutmaktır.
Bir “veritabanı türü” pratikte üç şeyi anlatır:
Türü seçmek, performans, maliyet ve operasyonel karmaşıklık için varsayılanları belirlemektir.
En kolay yol, en sık yaptığınız 5–10 sorgu ve yazma desenini belirlemektir, sonra onları uygun güçlü yönlerle eşleyin:
İlişkisel veritabanları güçlü bir varsayıldır; özellikle ihtiyacınız varsa:
Ancak şema sürekli değişiyorsa veya join ağırlıklı sorguların parçalanmış shard'larda çalışması gerekiyorsa zorluk yaşayabilirsiniz.
ACID, çok adımlı değişikliklerin güvenilir olmasını sağlar:
Özellikle maliyetli hataların olduğu işlemler (ödeme, rezervasyon, envanter) için kritiktir.
Sütunlu veritabanları, sorguların genelde:
SUM, COUNT, AVG, GROUP BY gibi aggregateler hesaplamasıBelge veritabanı şu durumlarda mantıklıdır:
Ancak karmaşık join'ler, okuma performansı için veri çoğaltma ve çoklu belge işlemlerinin maliyeti gibi dezavantajlar olabilir.
Anahtar-değer depolarını şu durumlarda kullanın:
İsim benzerliğine rağmen farkları vardır:
Wide-column sistemlerinde veri modelleme genelde sorgu odaklıdır; esnek SQL tarzı join'ler beklemeyin.
Graf veritabanını tercih edin quando temel sorularınız ilişkilere dayanıyorsa:
Graflar gezinmeler (traversals) için optimize edilmiştir; ilişkileri birçok join ile modellemek yerine doğrudan bağlantıları kullanırsınız. Dezavantajı ise yeni modelleme alışkanlıkları ve Cypher/Gremlin/SPARQL gibi sorgu dillerinin öğrenilmesidir.
Vektör veritabanları benzerlik araması (embeddings) için tasarlanmıştır. Sık kullanım örnekleri:
Genellikle ana veritabanınızın yerine geçmez: kaynak kayıtlarınızı ilişkisel veya belge veritabanında tutar, embedding'leri ve vektör indekslerini vektör DB'de saklar ve tam kayıt/izinler için sonuçları ana kaynağa bağlarsınız.
Hem OLTP hem analiz gerekiyorsa, baştan iki sistem (operasyonel DB + analiz DB) planlayın.
durumlarında en iyi performansı verir. OLTP tarzı sık küçük güncellemeler veya tek bir ID ile kayıt alma/güncelleme işlemleri için satır tabanlı depolar daha uygundur.
Unutmayın: serbest sorgulama genelde zayıftır ve ikincil indeks desteği ürünlere göre değişir — çoğunlukla kendi arama anahtarlarınızı tasarlarsınız.