Veritabanı Seçim Rehberi: Klasikten Edge'e - Kapsamlı Mühendislik Perspektifi

Geçen ay, yanlış veritabanı seçimi yüzünden bir startup'ın tek hafta sonunda 50 bin dolar yakmasını izledim. 1.000 ürünle mükemmel çalışan basit bir ürün kataloğu, 100.000 üründe aniden durma noktasına geldi. MongoDB koleksiyonları düzgün indekslenmemişti, sorgular tüm koleksiyonları tarayordu ve "web-scale" çözümleri veritabanı temellerinde çok pahalı bir derse dönüştü.

Bu durum nadir değil. Kötü veritabanı seçimleri, çoğu mühendislerin fark ettiğinden daha fazla projeyi raydan çıkarıyor. Veritabanı uygulamanızın temeli - yanlış seçerseniz, üzerine inşa edilen her şey çatlamaya başlar.

Veritabanı Seçimi Neden Düşündüğünüzden Daha Önemli#

Yanlış Seçimlerin Gerçek Maliyeti#

Teknik Borç Patlaması: Proje ortasında veritabanı değiştirmek sadece migration değil - mimari ameliyat. Zaman serisi verileri için MySQL kullanan bir sistem devralmıştım. Her sorgu tarih fonksiyonları ve alt sorgularla bir kabusa dönüşmüştü. InfluxDB'ye geçiş 6 ay sürdü ve uygulama mantığının yarısını yeniden yazmayı gerektirdi.

Takım Produktivitesi Etkisi: Seçiminiz doğrudan geliştirme hızını etkiler. SQL'e aşina bir takımın MongoDB document sorguları ile boğuşması aylarca %40 produktivite kaybına yol açabilir. Tersine, NoSQL uzmanlarının katı SQL şemalarıyla zorlanması da basit problemleri aşırı mühendislikle çözmeye iter.

Gizli Operasyonel Maliyetler:

• PostgreSQL self-hosted: 200$/ay sunucu + 20 saat admin zamanı
• RDS PostgreSQL: 400$/ay ama 2 saat admin zamanı
• DynamoDB: 50$/ay kullanım + sıfır admin zamanı (doğru tasarlandığında)

En ucuz seçenek, mühendislik zamanını hesaba kattığınızda genellikle en pahalısı oluyor.

Klasik Veritabanı Kategorileri#

İlişkisel (SQL) Veritabanları#

PostgreSQL: İsviçre Çakısı#

PostgreSQL çoğu proje için varsayılan seçimim haline geldi. En iyi anlamda sıkıcı - güvenilir, iyi dokümante edilmiş ve edge case'leri zarif şekilde halleden.

PostgreSQL'in Parladığı Durumlar:

• ACID transaction gerektiren karmaşık iş mantığı
• Sofistike sorgular gerektiren analytics workload'ları
• Hem ilişkisel hem document storage (JSONB) ihtiyacı olan uygulamalar
• SQL'e aşina takımlar

Production Hikayesi: Bir Rails uygulamasını MySQL'den PostgreSQL'e özellikle JSON yetenekleri için migrate ettik. Esnek metadata'yı ilişkisel veriyle birlikte depolayabilmek, ayrı bir document store ihtiyacını ortadan kaldırdı. Sorgu performansı 3 kat arttı ve iki veritabanı sistemi sürdürme karmaşıklığından kaçındık.

// PostgreSQL JSONB ile - iki dünyanın da en iyisi
const user = await db.query(`
  SELECT id, email, 
         preferences->>'theme' as theme,
         preferences->'notifications'->>'email' as email_notifications
  FROM users 
  WHERE preferences @> '{"beta_features": true}'
`);

Dikkat Edilmesi Gerekenler:

• Sık güncellemelerde write amplification (HOT update'leri akıllıca kullanın)
• Connection management - production'da pgBouncer kullanın
• Yoğun yazma workload'ları için vacuum tuning gerekli

MySQL: Web-Scale Veteranı#

MySQL web'in en büyük sitelerini besleyerek itibarını kazandı. Hızlı, iyi anlaşılır ve web uygulamaları etrafında inşa edilmiş bir ekosisteme sahip.

MySQL'in İşe Yaradığı Durumlar:

• Okuma ağırlıklı web uygulamaları
• Master-slave replication gerektiren uygulamalar
• Mevcut MySQL uzmanlığına sahip takımlar
• Bütçe bilincine sahip projeler (mükemmel community desteği)

Gerçek Dünya Performansı: Önceki şirkette, MySQL cluster'ımız 12 read replica'da 50K QPS handle ediyordu. Anahtar onu cache katmanı gibi davranmak - denormalize data, agresif indexing ve stratejik partitioning.

-- Okuma performansı için optimize edilmiş MySQL
CREATE TABLE user_stats (
  user_id INT PRIMARY KEY,
  total_orders INT DEFAULT 0,
  last_order_date DATE,
  lifetime_value DECIMAL(10,2),
  INDEX idx_lifetime_value (lifetime_value DESC),
  INDEX idx_last_order (last_order_date)
) ENGINE=InnoDB;

Trade-off'lar:

• PostgreSQL'den daha az sofistike query planner
• JSON desteği var ama sonradan eklenmiş hissediyor
• Multi-master setup'larda replication lag zor olabiliyor

SQLite: Embedded Şampiyonu#

SQLite'ı küçümsemeyin. Artık sadece mobil uygulamalar için değil. Doğru konfigürasyonla şaşırtıcı workload'ları handle edebilir.

Mükemmel Olduğu Durumlar:

• Yerel veri gereksinimleri olan edge uygulamaları
• Development ve test ortamları
• <100GB veri ve mütevazı concurrency olan uygulamalar
• Embedded sistemler ve IoT cihazları

Performans Gerçeklik Kontrolü: SQLite modern donanımda 100K okuma/saniye handle edebilir. Darboğaz genellikle concurrent yazma işlemleri, okuma değil.

// Daha iyi concurrency için WAL modunda SQLite
const db = new Database('app.db', {
  pragma: {
    journal_mode: 'WAL',
    synchronous: 'NORMAL',
    cache_size: -64000, // 64MB cache
    temp_store: 'MEMORY'
  }
});

NoSQL Veritabanları#

MongoDB: Document Store#

MongoDB çok nefret topluyor, genellikle haklı olarak, ama belirli senaryolarda gerçekten mükemmel. Anahtar kendi güçlü yanlarını anlamak ve sınırlamaları etrafında tasarım yapmak.

MongoDB'nin Mükemmel Olduğu Yerler:

• Gelişen şemalarla hızlı prototipleme
• İçerik yönetim sistemleri
• Çeşitli ürün özelliklerine sahip katalog sistemleri
• Document yapısının iş mantığıyla eşleştiği uygulamalar

Zor Öğrenilen Dersler: İndekslerinizi her zaman önce tasarlayın. Düzgün indeks olmayan MongoDB, tekerleksiz Ferrari gibi - etkileyici özellikler ama kullanılamaz performans.

// E-ticaret için MongoDB indeksleme stratejisi
db.products.createIndex({
  "category": 1,
  "price": 1,
  "createdAt": -1
});

// Fasett arama için compound index
db.products.createIndex({
  "category": 1,
  "attributes.brand": 1,
  "attributes.color": 1,
  "price": 1
});

Production Tuzakları:

• Memory kullanımı working set boyutuyla büyür
• Aggregation pipeline'ları memory-intensive olabilir
• Sharding shard key'lerin dikkatli planlanmasını gerektirir

Redis: Hız Şeytanı#

Redis sadece cache değil - karmaşık problemleri zarif şekilde çözebilen bir veri yapısı sunucusu.

Cache'in Ötesindeki Redis Kullanım Alanları:

• Otomatik expire ile session storage
• Sliding window'larla rate limiting
• Gerçek zamanlı leaderboard'lar ve counter'lar
• Gerçek zamanlı özellikler için pub/sub
• Koordinasyon için distributed lock'lar

Savaş Testli Pattern: Mikroservisler arasında Redis ile distributed rate limiting:

// Redis'te sliding window rate limiter
async function checkRateLimit(userId: string, limit: number, windowMs: number) {
  const key = `rate_limit:${userId}`;
  const now = Date.now();
  const windowStart = now - windowMs;
  
  const pipeline = redis.pipeline();
  pipeline.zremrangebyscore(key, 0, windowStart);
  pipeline.zadd(key, now, now);
  pipeline.zcard(key);
  pipeline.expire(key, Math.ceil(windowMs / 1000));
  
  const results = await pipeline.exec();
  const currentCount = results[2][1] as number;
  
  return currentCount <= limit;
}

DynamoDB: Serverless Güç Merkezi#

DynamoDB, veri modelini ne kadar iyi anladığınıza bağlı olarak ya harika ya da korkunç. Ortası yok.

DynamoDB Güçlü Yanları:

• Pay-per-use fiyatlandırmasıyla gerçek serverless
• Öngörülebilir tek haneli milisaniye gecikme
• Otomatik scaling ve backup
• Multi-region uygulamalar için global tablolar

DynamoDB Zihinsel Modeli: SQL'de düşünmeyi bırakın. Access pattern'larda düşünmeye başlayın. Tablo yapınızı verileri nasıl depolayacağınıza göre değil, nasıl sorgulayacağınıza göre tasarlayın.

// DynamoDB single-table tasarım paterni
interface GameRecord {
  PK: string;     // USER#123 veya GAME#456
  SK: string;     // PROFILE veya SCORE#2024-01-15
  Type: string;   // USER veya GAME veya SCORE
  GSI1PK?: string; // İkincil access pattern'lar için
  GSI1SK?: string;
  // ... diğer özellikler
}

// Kullanıcının son skorlarını sorgula
const scores = await dynamodb.query({
  TableName: 'GameData',
  KeyConditionExpression: 'PK = :pk AND begins_with(SK, :sk)',
  ExpressionAttributeValues: {
    ':pk': 'USER#123',
    ':sk': 'SCORE#'
  },
  ScanIndexForward: false, // En son önce
  Limit: 10
}).promise();

DynamoDB Tuzakları:

• Hot partition'lar tüm uygulamanızı throttle edebilir
• Sorgu pattern'ları önceden bilinmeli
• Karmaşık ilişkiler dikkatli GSI tasarımı gerektirir
• FilterExpression'lar yine de read capacity tüketir

NewSQL: İki Dünyanın En İyisi#

CockroachDB: Doğru Şekilde Yapılmış Distributed SQL#

CockroachDB, global dağıtımla PostgreSQL uyumluluğu vaat ediyor. Pratikte, bazı önemli uyarılarla bu vaatlerin çoğunu yerine getiriyor.

CockroachDB'nin Mantıklı Olduğu Durumlar:

• Strong consistency gerektiren global uygulamalar
• Bölgeler arasında ACID gerektiren finansal sistemler
• Single-node PostgreSQL'i aşan uygulamalar
• Otomatik sharding ile SQL isteyen takımlar

Gerçek Deneyim: ABD ve AB'yi kapsayan bir fintech uygulaması için CockroachDB kullandık. Otomatik geo-partitioning kullanıcı verilerini compliance için doğru bölgelerde tutarken, finansal transaction'lar için strong consistency sağladı.

-- CockroachDB geo-partitioning
CREATE TABLE users (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  email STRING UNIQUE,
  region STRING NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
) PARTITION BY LIST (region);

CREATE PARTITION us_users VALUES IN ('us-east', 'us-west');
CREATE PARTITION eu_users VALUES IN ('eu-west', 'eu-central');

Trade-off'lar:

• Consensus nedeniyle single-node veritabanlarından daha yüksek gecikme
• Geleneksel PostgreSQL'den daha pahalı
• Bazı PostgreSQL özellikleri hala eksik veya farklı

Edge Veritabanı Çözümleri#

PouchDB/CouchDB: Offline-First Mimari#

Offline çalışması gereken uygulamalar için CouchDB'nin replication modeli eşsiz. PouchDB bunu browser'a sorunsuz şekilde getiriyor.

Mükemmel Olduğu Durumlar:

• Saha hizmet uygulamaları
• Kötü bağlantı olan bölgelerdeki mobil uygulamalar
• Eventual consistency ihtiyaçları olan işbirlikçi uygulamalar

Implementation Pattern:

// PouchDB offline-first pattern
const localDB = new PouchDB('local-data');
const remoteDB = new PouchDB('https://server.com/data');

// Conflict resolution ile iki yönlü sync
const sync = localDB.sync(remoteDB, {
  live: true,
  retry: true
}).on('change', (info) => {
  console.log('Sync değişikliği:', info);
}).on('error', (err) => {
  console.log('Sync hatası:', err);
});

// App offline çalışır, online olunca sync yapar
await localDB.put({
  _id: 'user-123',
  name: 'John Doe',
  lastModified: new Date().toISOString()
});

InfluxDB: Zaman Serisi Uzmanı#

Metrikler, loglar veya IoT verileriyle uğraşırken, InfluxDB gibi özelleşmiş zaman serisi veritabanları genel amaçlı veritabanlarından çok daha iyi performans gösterir.

InfluxDB Avantajları:

• Otomatik downsampling ve retention policy'leri
• Built-in zaman tabanlı fonksiyonlar ve aggregation'lar
• Zaman serisi verileri için verimli depolama
• Monitoring araçlarıyla native entegrasyon

-- Sistem metrikleri için InfluxDB sorgusu
SELECT mean("cpu_usage") 
FROM "system_metrics" 
WHERE time >= now() - 24h 
GROUP BY time(1h), "host"

Veritabanı Seçim Matrisi#

Kullanım Alanına Göre#

E-ticaret Platformu:

• Katalog: PostgreSQL (yapılandırılmış ürün verisi + özellikler için JSONB)
• Session'lar: Redis (hızlı erişim + otomatik expire)
• Siparişler: PostgreSQL (finansal veriler için ACID compliance)
• Analytics: ClickHouse veya BigQuery (analitik workload'lar)

IoT Uygulaması:

• Cihaz Durumu: Redis (gerçek zamanlı güncellemeler)
• Zaman Serisi: InfluxDB (sensör verileri)
• Konfigürasyon: PostgreSQL (cihaz yönetimi)
• Edge Cache: SQLite (yerel cihaz depolaması)

Sosyal Medya Uygulaması:

• Kullanıcı Profilleri: PostgreSQL (ilişkisel veri)
• Gönderiler/Timeline: DynamoDB (yüksek ölçek, basit sorgular)
• Gerçek Zamanlı: Redis Streams (bildirimler, chat)
• Arama: Elasticsearch (içerik keşfi)

Ölçek Gereksinimlerine Göre#

Küçük Ölçek (1K-100K kullanıcı): PostgreSQL + Redis kullanım alanlarının %90'ını karşılar. Basit, iyi anlaşılır, maliyet etkin.

Orta Ölçek (100K-10M kullanıcı):

• PostgreSQL için read replica'lar
• Yoğun trafik özellikleri için DynamoDB
• Arama için Elasticsearch
• Caching için Redis cluster

Büyük Ölçek (10M+ kullanıcı):

• Sharded PostgreSQL veya CockroachDB
• Dikkatli partition tasarımıyla DynamoDB
• Consistent hashing ile Redis Cluster
• Belirli workload'lar için özelleşmiş veritabanları

Seçim Kriterleri Derinlemesine Analiz#

Tutarlılık Gereksinimleri#

Strong Consistency (ACID): PostgreSQL, CockroachDB, SQL Server

• Finansal transaction'lar
• Envanter yönetimi
• Kullanıcı kimlik doğrulaması

Eventual Consistency (BASE): DynamoDB, MongoDB, Cassandra

• Sosyal medya feed'leri
• İçerik katalogları
• Analytics verileri

Strong'u Seç: Veri bütünlüğü availability'den daha önemli olduğunda Eventual'ı Seç: Availability ve partition tolerance öncelik olduğunda

Performans Kalıpları#

Okuma Ağırlıklı Workload'lar: Read replica'ları olan MySQL, Redis caching katmanı Yazma Ağırlıklı Workload'lar: DynamoDB, Cassandra veya sharded PostgreSQL Karışık Workload'lar: Doğru indeksleme ve connection pooling ile PostgreSQL

Gecikme Gereksinimleri:

• <1ms: Redis (in-memory)
• <10ms: DynamoDB, iyi ayarlanmış PostgreSQL
• <100ms: Doğru indekslemeli çoğu SQL veritabanı

• 100ms: Analitik workload'lar için kabul edilebilir

Gerçek Dünya Migration Hikayeleri#

MongoDB'den PostgreSQL'e Migration#

Problem: Bir içerik yönetim sistemi MongoDB kullanıyordu ve karmaşık sorgularla boğuşuyordu. Aggregation pipeline'ları sürdürülemez hale geliyordu ve şema validation eksikliği veri kalitesi sorunlarına yol açıyordu.

Çözüm: Esnek içerik için JSONB sütunları olan PostgreSQL'e geçiş yaptık, document storage'ın avantajlarını korurken SQL'in sorgu gücünü kazandık.

Timeline: Dual-write pattern kullanarak sıfır downtime ile 3 ay:

// Dual-write migration pattern
class ContentService {
  async createPost(post: Post) {
    // Yeni PostgreSQL veritabanına yaz
    const pgResult = await this.postgresDB.insert(post);
    
    try {
      // Legacy MongoDB'ye yaz (rollback güvenliği için)
      await this.mongoDB.insertOne(post);
    } catch (error) {
      // MongoDB hatası akışı bozmamalı
      console.error('MongoDB yazma hatası:', error);
    }
    
    return pgResult;
  }
}

Öğrenilen Dersler:

• PostgreSQL'deki şema validation veri kalitesi sorunlarını erken yakaladı
• JSONB sorguları bizim kullanım alanımız için MongoDB aggregation'larından daha hızlıydı
• Migration developer productivitesini önemli ölçüde artırdı

Single-Region'dan Multi-Region'a Geçiş Meydan Okuması#

Meydan Okuma: Büyüyen bir SaaS'ın sadece ABD'den global'e genişlemesi gerekiyordu, veri residency compliance'ı ve dünya çapında düşük gecikme gerektiriyordu.

Çözüm: Tek PostgreSQL'den geo-partitioning ile CockroachDB'ye geçiş yaptık. Kullanıcı verileri kendi bölgelerinde kalırken billing ve analytics için global tutarlılık korundu.

Implementation:

-- Geo-partitioned kullanıcı verileri
ALTER TABLE users CONFIGURE ZONE USING constraints = '[+region=us-east1]';
ALTER TABLE user_profiles CONFIGURE ZONE USING constraints = '[+region=us-east1]';

-- Global veri (billing, analytics)
ALTER TABLE subscriptions CONFIGURE ZONE USING constraints = '[]';

Sonuçlar:

• Avrupa kullanıcıları için gecikme 200ms'den 50ms'ye düştü
• Veri lokalizasyonu ile GDPR compliance sağlandı
• Development karmaşıklığı arttı ama operasyonel faydalar maliyeti haklı çıkardı

Performans Benchmarking#

Okuma Performansı Karşılaştırması#

1M kayıt ile gerçek dünya testlerine dayalı:

Basit Key Lookup'ları (ops/saniye):

• Redis: 100,000+
• DynamoDB: 50,000
• PostgreSQL (indexed): 25,000
• MongoDB (indexed): 20,000
• MySQL (indexed): 22,000

Karmaşık Sorgular (analitik workload'lar):

• PostgreSQL: Mükemmel (sofistike query planner)
• CockroachDB: İyi (distributed ama yine SQL)
• MongoDB: Kötü (aggregation pipeline'ları)
• DynamoDB: Uygulanamaz (sınırlı sorgu yetenekleri)

Yük Altında Yazma Performansı#

Concurrent Yazma İşlemleri (1000 client):

• DynamoDB: Otomatik scale, tutarlı performans
• Redis: Memory limit'e kadar mükemmel
• PostgreSQL: Doğru connection pooling ile iyi
• MongoDB: Document boyutu büyümesiyle degredates

Implementation Pattern'ları#

Veritabanı Sharding Stratejileri#

Horizontal Sharding (verileri sunucular arasında bölme):

// Kullanıcı tabanlı sharding
function getShardForUser(userId: string): string {
  const hash = createHash('md5').update(userId).digest('hex');
  const shardIndex = parseInt(hash.substring(0, 8), 16) % NUM_SHARDS;
  return `shard_${shardIndex}`;
}

// Sorguları uygun shard'a yönlendir
class ShardedUserService {
  async getUser(userId: string) {
    const shard = getShardForUser(userId);
    return this.databases[shard].query('SELECT * FROM users WHERE id = ?', [userId]);
  }
}

Vertical Sharding (özelliğe göre ayırma):

// Domain'e göre ayrı veritabanları
class UserService {
  profiles = new DatabaseConnection('user_profiles_db');
  preferences = new DatabaseConnection('user_preferences_db');
  analytics = new DatabaseConnection('user_analytics_db');
  
  async getFullUser(userId: string) {
    const [profile, preferences, analytics] = await Promise.all([
      this.profiles.getUser(userId),
      this.preferences.getUser(userId),
      this.analytics.getUser(userId)
    ]);
    
    return { ...profile, preferences, analytics };
  }
}

Connection Management#

PostgreSQL Connection Pooling:

// Production PostgreSQL setup'ı
import { Pool } from 'pg';

const pool = new Pool({
  host: process.env.DB_HOST,
  database: process.env.DB_NAME,
  user: process.env.DB_USER,
  password: process.env.DB_PASSWORD,
  // Kritik production ayarları
  max: 20,                    // Maksimum connection
  idleTimeoutMillis: 30000,   // Boş connection'ları kapat
  connectionTimeoutMillis: 2000, // Connection sorunlarında hızlı fail
  maxUses: 7500,              // Memory leak'leri önlemek için connection'ları rotate et
});

// Veri tutarlılığı için her zaman transaction kullan
async function transferMoney(fromUserId: string, toUserId: string, amount: number) {
  const client = await pool.connect();
  
  try {
    await client.query('BEGIN');
    
    await client.query(
      'UPDATE accounts SET balance = balance - $1 WHERE user_id = $2',
      [amount, fromUserId]
    );
    
    await client.query(
      'UPDATE accounts SET balance = balance + $1 WHERE user_id = $2',
      [amount, toUserId]
    );
    
    await client.query('COMMIT');
  } catch (error) {
    await client.query('ROLLBACK');
    throw error;
  } finally {
    client.release();
  }
}

Monitoring ve Troubleshooting#

Takip Edilmesi Gereken Anahtar Metrikler#

PostgreSQL Temel Metrikleri:

• Connection kullanımı (pg_stat_activity)
• Sorgu performansı (pg_stat_statements)
• Index kullanımı (pg_stat_user_indexes)
• Replication lag (pg_stat_replication)

-- PostgreSQL sağlık kontrolü sorguları
-- Uzun süren sorgular
SELECT pid, now() - query_start as duration, query 
FROM pg_stat_activity 
WHERE now() - query_start > interval '5 minutes';

-- Index kullanım istatistikleri
SELECT schemaname, tablename, indexname, idx_scan, idx_tup_read, idx_tup_fetch
FROM pg_stat_user_indexes 
ORDER BY idx_scan DESC;

-- State'e göre connection sayısı
SELECT state, count(*) 
FROM pg_stat_activity 
GROUP BY state;

DynamoDB CloudWatch Metrikleri:

• ConsumedReadCapacityUnits / ConsumedWriteCapacityUnits
• ThrottledRequests (kritik!)
• SuccessfulRequestLatency
• SystemErrors

MongoDB Anahtar Metrikleri:

• Saniye başına işlemler (opcounters)
• Working set boyutu vs mevcut memory
• Lock yüzdesi
• Replication lag

Yaygın Performans Sorunları#

N+1 Sorgu Problemi:

// KÖTÜ: N+1 sorguları
async function getUsersWithPosts() {
  const users = await db.query('SELECT * FROM users');
  
  for (const user of users) {
    user.posts = await db.query('SELECT * FROM posts WHERE user_id = ?', [user.id]);
  }
  
  return users;
}

// İYİ: JOIN ile tek sorgu
async function getUsersWithPosts() {
  return db.query(`
    SELECT u.*, p.id as post_id, p.title, p.content
    FROM users u
    LEFT JOIN posts p ON u.id = p.user_id
    ORDER BY u.id, p.created_at DESC
  `);
}

Connection Pool Tükenmesi:

// Connection pool sağlığını monitoring
setInterval(() => {
  console.log({
    totalConnections: pool.totalCount,
    idleConnections: pool.idleCount,
    waitingClients: pool.waitingCount
  });
  
  if (pool.waitingCount > 5) {
    console.warn('Connection pool baskı altında!');
  }
}, 30000);

Veritabanı Seçiminizi Geleceğe Hazırlama#

Takip Edilmesi Gereken Teknoloji Trendleri#

AI/ML için Vector Veritabanları: PostgreSQL için pgvector, Pinecone, Weaviate

• Semantic search için embedding storage
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) uygulamaları
• Görüntü ve doküman benzerlik araması

Multi-Model Veritabanları: FaunaDB, Azure Cosmos DB

• Birden fazla veri modelini destekleyen tek veritabanı
• Azaltılmış operasyonel karmaşıklık
• Birleşik sorgu arayüzleri

Serverless-First Mimariler:

• PlanetScale (serverless MySQL)
• Neon (serverless PostgreSQL)
• FaunaDB (serverless transactional)

Büyüme İçin Planlama#

Kapasite Planlama Framework'ü:

// Veritabanı büyüme projeksiyon modeli
interface GrowthProjection {
  currentUsers: number;
  userGrowthRate: number; // aylık %
  avgDataPerUser: number; // KB cinsinden
  queryGrowthMultiplier: number; // sorgular kullanıcılardan daha hızlı büyür
}

function projectDatabaseNeeds(projection: GrowthProjection, months: number) {
  const futureUsers = projection.currentUsers * Math.pow(1 + projection.userGrowthRate, months);
  const futureDataSize = futureUsers * projection.avgDataPerUser;
  const futureQPS = futureUsers * projection.queryGrowthMultiplier;
  
  return {
    estimatedUsers: Math.round(futureUsers),
    estimatedDataSizeGB: Math.round(futureDataSize / 1024 / 1024),
    estimatedQPS: Math.round(futureQPS),
    recommendedShards: Math.ceil(futureQPS / 10000) // Shard başına 10K QPS varsayımı
  };
}

Takım Gelişim Stratejisi#

Beceri Geliştirme Yolu:

1. Temel: Bir SQL veritabanını derinlemesine öğrenin (PostgreSQL öneriliyor)
2. NoSQL Anlayışı: Bir document store (MongoDB) ve bir key-value (Redis) öğrenin
3. Cloud Native: Bir cloud veritabanını anlayın (DynamoDB veya Cosmos DB)
4. Specialization: Domain-specific veritabanlarına (time-series, graph, vb.) derinlemesine dalın

Bilgi Paylaşım Pratikleri:

• Tüm yeni özellikler için veritabanı tasarım review'ları
• Düzenli performans analiz oturumları
• Veritabanı ilgili incident'ların post-mortem analizi
• Farklı veritabanı teknolojilerinde cross-training

Karar Framework'ü#

Yeni bir proje için veritabanı seçerken, bu soruları sırayla sorun:

1. Tutarlılık Gereksinimleri#

• ACID transaction'lara ihtiyacınız var mı? → SQL veritabanları
• Eventual consistency ile çalışabilir misiniz? → NoSQL seçenekleri açılır

2. Sorgu Karmaşıklığı#

• Karmaşık analitik sorgular? → PostgreSQL, CockroachDB
• Basit key-value lookup'ları? → Redis, DynamoDB
• Full-text search gerekli mi? → Elasticsearch + birincil veritabanı

3. Ölçek ve Performans#

• Mevcut ölçek: <100K kullanıcı → PostgreSQL + Redis
• Büyüme trajektorisi: >1M kullanıcı → Sharding veya cloud-native seçenekleri düşünün
• Gecikme gereksinimleri: <10ms → In-memory (Redis) veya optimize NoSQL

4. Takım ve Operasyonel Kısıtlar#

• Takım uzmanlığı: Başlangıçta mevcut becerilere yakın kalın
• Operasyonel bütçe: Managed service'ler vs. self-hosted
• Compliance gereksinimleri: Veri residency, şifreleme, audit trail'leri

5. Gelecek Esnekliği#

• Veri modelinin değişme ihtimali ne kadar? → Yüksek değişim oranı için document store'lar
• Multi-region genişleme planlanıyor mu? → Distributed veritabanlarını erken düşünün
• Entegrasyon gereksinimleri: Hangi diğer sistemlerin bağlanması gerekiyor?