• Belge Tabanlı (Document-oriented): Verileri JSON veya BSON gibi yarı yapısal belgeler olarak depolar. Her belge bağımsızdır ve kendi şemasına sahip olabilir.
  • Kullanım Alanları: İçerik yönetim sistemleri, kataloglar, mobil uygulamalar.
  • Örnekler: MongoDB, Couchbase, RavenDB.
• Anahtar-Değer (Key-Value): En basit NoSQL türüdür; her bir değer, benzersiz bir anahtarla ilişkilendirilir. Yüksek performanslı okuma/yazma işlemleri için optimize edilmiştir.
  • Kullanım Alanları: Oturum yönetimi, önbellekleme, kullanıcı profilleri.
  • Örnekler: Redis, DynamoDB, Riak.
• Sütun Tabanlı (Column-family): Verileri sütun aileleri halinde depolar. Çok büyük veri setleri üzerinde dağıtık ve yüksek performanslı okuma/yazma işlemleri için tasarlanmıştır.
  • Kullanım Alanları: Büyük veri analizi, zaman serisi verileri, IoT veri depolama.
  • Örnekler: Apache Cassandra, Apache HBase.
• Graf Veritabanları (Graph): Verileri düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiler olarak depolar. İlişkilerin karmaşık olduğu ağ ve bağlantı tabanlı veriler için idealdir.
  • Kullanım Alanları: Sosyal ağlar, öneri motorları, dolandırıcılık tespiti.
  • Örnekler: Neo4j, ArangoDB.

• Veri Modeli ve Yapısı: Verileriniz ne kadar yapısal? Eğer verileriniz tablo benzeri bir yapıya sahipse ve karmaşık ilişkiler içeriyorsa SQL veritabanları daha uygun olabilir. Yarı yapısal (JSON gibi) veya yapısal olmayan (metin, görüntü gibi) verilerle çalışıyorsanız, belge veya anahtar-değer tabanlı NoSQL veritabanları daha esnek çözümler sunar.
• Ölçeklenebilirlik İhtiyaçları: Uygulamanızın gelecekteki büyüme beklentileri nelerdir? Eğer yüksek trafik bekliyorsanız ve yatay ölçeklenmeye (yeni sunucular ekleyerek kapasite artırma) ihtiyacınız varsa, çoğu NoSQL ve NewSQL veritabanı daha iyi seçenekler sunar. Dikey ölçeklenme (tek bir sunucunun gücünü artırma) maliyetli olabilir ve bir sınırı vardır.
• Performans Beklentileri: Uygulamanızın ne tür operasyonlar (okuma/yazma) ağırlıklı olacak? Yüksek yazma hızı gerektiren günlük verileri veya IoT sensör verileri için Cassandra gibi sütun tabanlı veritabanları ideal olabilir. Hızlı arama ve toplama işlemleri için belge tabanlı veritabanları daha iyi performans gösterebilir. Düşük gecikme süresi ve yüksek işlem hacmi kritik mi? Bu soruların cevapları, seçim sürecinizi daraltmanıza yardımcı olacaktır.
• Maliyet Etkileri: Açık kaynaklı çözümler (PostgreSQL, MySQL, MongoDB Community Edition) lisans maliyetlerinden tasarruf sağlayabilirken, ticari veritabanları (Oracle, SQL Server) genellikle daha kapsamlı destek ve kurumsal özellikler sunar. Bulut tabanlı hizmetler (AWS RDS, Azure Cosmos DB, Google Cloud Spanner) altyapı yönetim yükünü azaltır ancak kullanım bazlı maliyetlendirme modellerine sahiptir.
• Güvenlik Gerekçeleri: Verilerinizin hassasiyeti ve yasal uyumluluk gereksinimleri (GDPR, HIPAA vb.) nelerdir? Veritabanı seçimi, veri şifreleme, erişim kontrolü, denetim günlükleri ve diğer güvenlik özelliklerini desteklemelidir. Kurumsal düzeyde güvenlik yetenekleri sunan çözümlere öncelik verilmelidir.
• Yönetim ve Bakım Kolaylığı: Ekibinizin mevcut yetkinlikleri ve operasyonel yük ne kadar? Kolay kurulum, otomatik yedekleme, izleme araçları ve basit yönetim arayüzleri, özellikle sınırlı kaynaklara sahip ekipler için önemlidir. Bulut sağlayıcıların yönetilen veritabanı hizmetleri bu yükü büyük ölçüde hafifletebilir.
• Ekosistem ve Topluluk Desteği: Seçtiğiniz veritabanı için yeterli dokümantasyon, geliştirici topluluğu, üçüncü taraf entegrasyonları ve araçlar var mı? Geniş bir ekosistem, karşılaşılan sorunlara çözüm bulmayı ve geliştirme sürecini hızlandırmayı kolaylaştırır.
• ACID vs. BASE Özellikleri: Uygulamanızın veri tutarlılığı gereksinimi ne kadar sıkı? Finansal işlemler gibi kritik uygulamalar için ACID uyumluluğu şarttır. Sosyal medya akışları gibi daha esnek uygulamalar için BASE tutarlılığı (sonunda tutarlı olma) kabul edilebilir olabilir ve daha yüksek ölçeklenebilirlik sunar.
• İş Yükü Tipi: Uygulamanız esas olarak işlemsel (OLTP - Online Transaction Processing) mi (bankacılık, e-ticaret işlemleri), analitik (OLAP - Online Analytical Processing) mi (veri ambarları, raporlama) yoksa ikisinin birleşimi mi? Her iş yükü tipi için optimize edilmiş farklı veritabanları vardır.

• Gereksinim Analizi: Veri modeli, hacim, hız, tutarlılık, güvenlik, maliyet ve ölçeklenebilirlik gibi tüm gereksinimleri net bir şekilde tanımlayın.
• Potansiyel Adayları Belirleme: Tanımlanan gereksinimlere uyan birkaç potansiyel veritabanı adayını listeleyin.
• Değerlendirme ve Kıyaslama: Her adayı belirlenen kriterlere göre detaylı bir şekilde değerlendirin. Küçük ölçekli prototipler (PoC - Proof of Concept) geliştirerek gerçek dünya senaryolarında performanslarını test edin.
• Uzman Görüşü Alma: Mümkünse, farklı veritabanı teknolojileri konusunda deneyimli kişilerden veya danışmanlardan görüş alın.

Unutulmamalıdır ki, bir veritabanı çözümü her proje için "tek beden uymaz". Her projenin kendine özgü gereksinimleri vardır ve en iyi çözüm, bu gereksinimleri en iyi şekilde karşılayandır.

Genişletmek için tıkla ...

• "Tek Beden Herkese Uyar" Yaklaşımı: Tek bir veritabanı teknolojisinin tüm sorunları çözeceğini düşünmek.
• Gelecek Büyümeyi Göz Ardı Etmek: Başlangıçtaki küçük veri hacmiyle yetinip, gelecekteki ölçeklenebilirlik ihtiyaçlarını hafife almak.
• Sadece Popülerliğe Odaklanmak: Bir veritabanının popüler olması, sizin projeniz için en iyi olduğu anlamına gelmez. Kendi özel ihtiyaçlarınıza odaklanın.
• Maliyetleri Yanlış Hesaplamak: Sadece lisans maliyetlerine odaklanıp, operasyonel, bakım ve eğitim maliyetlerini göz ardı etmek.
• Yetenek Havuzunu Değerlendirmemek: Ekibinizin mevcut bilgi birikimi ve yeni teknolojileri öğrenme yeteneği önemli bir faktördür.

-- Örnek bir SQL CREATE TABLE ifadesi (İlişkisel Veritabanı)
CREATE TABLE Siparisler (
    SiparisID INT PRIMARY KEY,
    MusteriID INT NOT NULL,
    SiparisTarihi DATE,
    ToplamTutar DECIMAL(10, 2),
    Durum VARCHAR(50)
);

-- Örnek bir SQL INSERT ifadesi
INSERT INTO Siparisler (SiparisID, MusteriID, SiparisTarihi, ToplamTutar, Durum)
VALUES (101, 205, '2023-10-26', 150.75, 'Tamamlandı');

-- Örnek bir MongoDB belge yapısı (Belge Tabanlı NoSQL Veritabanı)
{
  "_id": ObjectId("653a9e9a4f8d2b7c1d1e2f3g"),
  "siparisId": 101,
  "musteriId": 205,
  "siparisTarihi": ISODate("2023-10-26T10:30:00Z"),
  "toplamTutar": 150.75,
  "durum": "Tamamlandı",
  "urunler": [
    {
      "urunAdi": "Kablosuz Klavye",
      "adet": 1,
      "fiyat": 75.25
    },
    {
      "urunAdi": "Optik Fare",
      "adet": 1,
      "fiyat": 35.50
    },
    {
      "urunAdi": "Monitör",
      "adet": 1,
      "fiyat": 40.00
    }
  ],
  "adres": {
    "sokak": "Ana Cadde 123",
    "sehir": "Ankara",
    "postaKodu": "06000"
  }
}

• PostgreSQL Resmi Dokümantasyonu - İlişkisel veritabanları hakkında detaylı bilgi.
• MongoDB Resmi Dokümantasyonu - Belge tabanlı NoSQL veritabanları hakkında kapsamlı rehber.
• Apache Cassandra Dokümantasyonu - Dağıtık sütun tabanlı veritabanı çözümü.
• Neo4j Geliştirici Dokümantasyonu - Graf veritabanları hakkında bilgi.