• Yapılandırılmış Şema: Veri eklenmeden önce tablolar ve sütunlar kesin olarak tanımlanır. Bu, veri tutarlılığını ve bütünlüğünü sağlar.
• ACID Özellikleri: SQL veritabanları genellikle Atomicity (Atomiklik), Consistency (Tutarlılık), Isolation (İzolasyon) ve Durability (Dayanıklılık) garantileri sunar. Bu özellikler, özellikle finansal işlemler gibi kritik veri bütünlüğünün zorunlu olduğu uygulamalar için hayati öneme sahiptir.
• SQL Dili: Veri sorgulama, manipülasyonu ve tanımlanması için standartlaştırılmış Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) kullanılır. Bu dil, karmaşık ilişkisel sorguları kolayca ifade etme yeteneği sağlar.
• Dikey Ölçeklenebilirlik: Genellikle sunucuya daha fazla CPU, RAM veya disk ekleyerek performans artışı sağlanır. Yatay ölçeklenebilirlik (birden fazla sunucuya yayılma) SQL için geleneksel olarak daha zordur, ancak son yıllarda çeşitli çözümler geliştirilmiştir.

• Veri Bütünlüğü: ACID garantileri sayesinde veri tutarsızlığı riski minimuma iner.
• Olgunluk ve Güvenilirlik: Uzun yıllardır kullanılıyor olmaları, geniş dokümantasyon, araçlar ve uzman topluluğu anlamına gelir.
• Karmaşık Sorgular: JOIN işlemleri ve diğer gelişmiş SQL özellikleri sayesinde farklı tablolar arasında karmaşık ilişkilerle sorgulama yapmak çok güçlüdür.
• Standartlaşma: SQL dili, farklı ilişkisel veritabanları arasında benzer bir sözdizimi sunarak öğrenmeyi ve geçişi kolaylaştırır.
• Raporlama ve Analiz: Yapılandırılmış doğası, BI ve raporlama araçları için ideal bir temel sunar.

• Ölçeklenebilirlik Kısıtlamaları: Özellikle yüksek yazma yüklerinde yatay ölçekleme zorlayıcı olabilir. Sharding gibi yöntemler bu sorunu çözmeye çalışsa da, karmaşıklığı artırır.
• Esneklik Eksikliği: Şema değişiklikleri genellikle tüm tablo yapısını etkiler ve büyük veri kümelerinde maliyetli olabilir. Hızlı değişen veya belirsiz veri yapıları için uygun değildir.
• Objekt-İlişkisel Uygunsuzluk: Nesne yönelimli programlama dillerindeki nesneleri ilişkisel tablolara eşleme (ORM) bazen 'impedance mismatch' sorunlarına yol açabilir.

-- Yeni bir kullanıcı tablosu oluşturma
CREATE TABLE Kullanicilar (
    kullanici_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    ad VARCHAR(100) NOT NULL,
    soyad VARCHAR(100) NOT NULL,
    eposta VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    kayit_tarihi DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- Yeni bir kullanıcı ekleme
INSERT INTO Kullanicilar (ad, soyad, eposta) VALUES ('Ayşe', 'Yılmaz', 'ayse.yilmaz@example.com');

-- Tüm kullanıcıları listeleme
SELECT * FROM Kullanicilar;

-- Belirli bir e-postaya sahip kullanıcıyı bulma
SELECT ad, soyad FROM Kullanicilar WHERE eposta = 'ayse.yilmaz@example.com';

-- Bir kullanıcının e-postasını güncelleme
UPDATE Kullanicilar SET eposta = 'ayse.yeni@example.com' WHERE kullanici_id = 1;

-- Bir kullanıcıyı silme
DELETE FROM Kullanicilar WHERE kullanici_id = 1;

• Şemasız veya Esnek Şema: Veri eklenmeden önce katı bir şema tanımına ihtiyaç duymazlar. Bu, hızlı geliştirme ve değişen veri yapılarına kolay adaptasyon sağlar.
• BASE Özellikleri: Çoğu NoSQL veritabanı, ACID yerine BASE (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent) prensiplerini takip eder. Bu, yüksek erişilebilirlik ve ölçeklenebilirliği ön planda tutarken, anlık tutarlılıktan biraz ödün verebileceği anlamına gelir.
• Yatay Ölçeklenebilirlik: NoSQL veritabanları, genellikle verileri birden fazla sunucuya (node) dağıtarak yatay olarak kolayca ölçeklenebilir. Bu, büyük veri kümelerini ve yüksek trafikli uygulamaları yönetmek için idealdir.
• Çeşitli Veri Modelleri: Tek bir veri modeli yerine, anahtar-değer, doküman, sütun ailesi ve grafik gibi farklı modeller sunarlar.

• Anahtar-Değer Veritabanları (Key-Value Stores): Verileri basit bir anahtar-değer çifti olarak saklar. Çok hızlı okuma/yazma işlemleri sunar. Örnek: Redis, Amazon DynamoDB.
• Doküman Veritabanları (Document Databases): Verileri JSON, BSON veya XML gibi yarı yapılandırılmış dokümanlar olarak depolar. Esnek şemalı veriler için idealdir. Örnek: MongoDB, Couchbase.
• Sütun Ailesi Veritabanları (Column-Family Stores): Verileri satırlar ve dinamik olarak tanımlanabilen sütunlar halinde depolar. Geniş sütunlu veriler ve yüksek yazma hızları için optimize edilmiştir. Örnek: Apache Cassandra, HBase.
• Graf Veritabanları (Graph Databases): Verileri düğümler, kenarlar ve özellikler olarak saklar. İlişkisel veritabanlarının zorlandığı karmaşık ilişkisel verileri (sosyal ağlar, öneri sistemleri) modellemek için mükemmeldir. Örnek: Neo4j, ArangoDB.

• Yüksek Ölçeklenebilirlik: Yatay olarak kolayca ölçeklenebilirler, bu da onları büyük veri ve yüksek trafik senaryoları için ideal kılar.
• Esnek Şema: Veri yapılarının değişmesi gerektiğinde veya belirsiz olduğunda geliştirme sürecini hızlandırır.
• Performans: Belirli kullanım durumları için optimize edilmiş veri modelleri sayesinde çok yüksek performans sunabilirler.
• Düşük Maliyet: Genellikle açık kaynak çözümleri daha yaygındır ve commodity donanım üzerinde çalışabilirler.

• Veri Tutarlılığı: Çoğu zaman anlık tutarlılıktan ziyade son tutarlılık (eventual consistency) sunar, bu da bazı kritik uygulamalar için sorun teşkil edebilir.
• Sorgu Karmaşıklığı: İlişkisel JOIN işlemlerinin doğrudan bir karşılığı yoktur, karmaşık sorgular bazen uygulama katmanında yönetilmesi gereken daha fazla mantık gerektirebilir.
• Olgunluk ve Standartlaşma Eksikliği: SQL kadar olgun değildir ve farklı NoSQL veritabanları arasında standart bir sorgulama dili veya yaklaşım yoktur.
• Veri Modelini Anlama Gerekliliği: Her NoSQL veritabanı farklı bir veri modeli ve kullanım şekli gerektirir, bu da öğrenme eğrisini artırabilir.

// Yeni bir doküman ekleme
db.musteriler.insertOne({
    _id: ObjectId('655b37e0c4f8d5a1b2c3d4e5'),
    ad: 'Mehmet',
    soyad: 'Demir',
    eposta: 'mehmet.demir@example.com',
    adres: {
        sehir: 'Ankara',
        ulke: 'Türkiye'
    },
    siparisler: [
        { siparis_id: 101, urun: 'Laptop', fiyat: 1200 },
        { siparis_id: 102, urun: 'Mouse', fiyat: 25 }
    ]
});

// Belirli bir e-postaya sahip müşteriyi bulma
db.musteriler.findOne({ eposta: 'mehmet.demir@example.com' });

// Müşterinin adresini güncelleme
db.musteriler.updateOne(
    { _id: ObjectId('655b37e0c4f8d5a1b2c3d4e5') },
    { $set: { 'adres.sehir': 'İzmir' } }
);

// Belirli bir siparişi olan müşterileri bulma (iç içe doküman sorgusu)
db.musteriler.find({ 'siparisler.urun': 'Laptop' });

• İlişkisel Veriler: Müşteriler, siparişler, ürünler gibi birbiriyle sıkıca bağlantılı ve karmaşık ilişkileri olan verileriniz varsa.
• ACID Gereksinimleri: Finansal işlemler, muhasebe sistemleri, e-ticaret sepetleri gibi veri bütünlüğünün ve işlem güvenliğinin mutlak olduğu uygulamalar.
• Karmaşık Sorgular ve Raporlama: Farklı tabloları birleştirerek (JOIN) karmaşık analizler ve detaylı raporlar üretmeniz gerekiyorsa.
• Yapılandırılmış ve Statik Veri: Veri yapınızın önceden iyi tanımlanmış ve sık değişmeyecek olduğu durumlar.
• Olgunluk ve Geniş Destek: Köklü bir geçmişe sahip, geniş topluluk desteği ve birçok araç entegrasyonu arıyorsanız.

• Büyük Veri ve Yüksek Ölçeklenebilirlik: Gigabaytlarca, terabaytlarca veri ile uğraşıyor ve yatay ölçeklenebilirlik sizin için birincil öncelikse (örn: IoT verileri, büyük ölçekli günlükleme).
• Esnek ve Değişken Şema: Veri yapınız sık sık değişiyorsa veya her kaydın farklı özelliklere sahip olabileceği durumlarda (örn: içerik yönetim sistemleri, kullanıcı profilleri).
• Gerçek Zamanlı Uygulamalar: Düşük gecikmeli okuma ve yazma işlemleri gerektiren yüksek performanslı uygulamalar (örn: oyunlar, gerçek zamanlı analizler).
• Büyük Ölçekli Web/Mobil Uygulamalar: Milyonlarca kullanıcıya hizmet veren ve sürekli büyüyen platformlar.
• Belirli Veri Modelleri İçin Optimizasyon: Veriniz doğal olarak anahtar-değer, doküman, sütun veya graf modeline uyuyorsa, bu özel veritabanları performansı artırabilir.
• Kuyruk Sistemleri veya Önbellekleme: Redis gibi NoSQL veritabanları, mesaj kuyrukları veya önbellek katmanları için idealdir.

"Projenin ana ihtiyaçları, performans hedefleri ve uzun vadeli büyüme stratejisi, SQL veya NoSQL veritabanı seçiminde yol gösterici olmalıdır. Tek bir 'en iyi' çözüm yoktur; sadece projeniz için 'en uygun' çözüm vardır."

Genişletmek için tıkla ...

• Bir e-ticaret sitesi, ürün katalogu ve kullanıcı bilgileri için PostgreSQL (SQL) kullanırken, kullanıcı sepetleri ve oturum yönetimi için Redis (NoSQL anahtar-değer) kullanabilir.
• Bir sosyal medya uygulaması, kullanıcı ilişkilerini (arkadaşlıklar) Neo4j (NoSQL graf) ile yönetirken, ana gönderileri ve yorumları MongoDB (NoSQL doküman) ile depolayabilir ve temel hesap bilgilerini MySQL (SQL) üzerinde tutabilir.

• Veri Modeli: Verileriniz yapılandırılmış ve ilişkisel mi, yoksa esnek ve şemasız mı?
• Ölçeklenebilirlik İhtiyaçları: Yatay mı yoksa dikey mi ölçeklenebilirliğe daha çok ihtiyacınız var? Gelecekteki veri büyümesini nasıl öngörüyorsunuz?
• Veri Bütünlüğü ve Tutarlılık: Uygulamanız ACID uyumluluğunu zorunlu kılıyor mu, yoksa son tutarlılık kabul edilebilir mi?
• Sorgu Karmaşıklığı: Uygulamanız karmaşık JOIN'ler ve agregasyonlar gerektiriyor mu, yoksa daha basit anahtar-değer veya doküman bazlı sorgular yeterli mi?
• Geliştirme Hızı ve Esneklik: Hızlı bir şekilde prototip oluşturmanız ve veri yapısını sık sık değiştirmeniz gerekiyor mu?
• Maliyet ve Yönetim: Seçilen veritabanının kurulumu, bakımı ve ölçeklenmesi için gereken kaynaklar ve uzmanlık.
• Topluluk ve Ekosistem Desteği: Geniş bir geliştirici topluluğu, zengin araçlar ve dokümantasyon mevcut mu?