Verimli ve güvenilir bir veritabanı tasarımı, modern yazılım geliştirmenin temel taşlarından biridir. Bir uygulamanın performansı, veri bütünlüğü ve uzun vadede sürdürülebilirliği, büyük ölçüde veritabanının ne kadar iyi tasarlandığına bağlıdır. Yanlış veya eksik tasarlanmış bir veritabanı, gelecekte ciddi performans darboğazlarına, veri tutarsızlıklarına ve bakım kabuslarına yol açabilir. Bu kapsamlı rehberde, sağlam ve optimize edilmiş veritabanları oluşturmak için izlenmesi gereken kritik temel tasarım ilkelerini ve en iyi uygulamaları ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
1. Normalizasyon ve Veri Bütünlüğü
Veritabanı tasarımında `normalizasyon`, veri tekrarını (redundancy) en aza indirmek ve veri bütünlüğünü artırmak amacıyla tabloları ve ilişkileri sistematik bir şekilde organize etme sürecidir. `Edgar F. Codd` tarafından ortaya konulan normalizasyon formları, bir veritabanının yapısını belirli kurallara göre standartlaştırmamıza yardımcı olur. Bu kurallar, verilerin depolanma şeklini optimize ederek tutarlılık sorunlarını engeller.
Denormalizasyon: Nadiren de olsa, belirli performans gereksinimlerini karşılamak amacıyla bilinçli olarak denormalizasyon uygulanabilir. Bu, normalizasyon kurallarından kısmen saparak veri tekrarına izin vermek anlamına gelir. Ancak denormalizasyon, dikkatli bir maliyet-fayda analizi ve potansiyel veri tutarsızlığı risklerinin yönetimi gerektirir. Genellikle yoğun okuma işlemleri olan veri ambarı (data warehousing) ortamlarında tercih edilir.
Veri Bütünlüğü Türleri:
2. İndeksleme Stratejileri
`İndeksler`, veritabanı sorgularının performansını önemli ölçüde artırabilen veri yapılarıdır. Tıpkı bir kitabın içindekiler tablosu gibi, indeksler de veritabanı motorunun büyük veri kümelerinde belirli satırları hızlı bir şekilde bulmasını sağlar. Ancak, yanlış veya gereksiz indeks kullanımı, yazma (INSERT, UPDATE, DELETE) işlemlerini yavaşlatabilir ve disk alanı tüketimini artırabilir. Bu nedenle, indeksleme dengeli ve stratejik olmalıdır.
3. Doğru Veri Tiplerinin Seçimi
Veri tiplerinin doğru ve dikkatli seçimi, veritabanı performansını, disk alanı kullanımını ve veri bütünlüğünü doğrudan etkiler. Her sütun için en uygun veri tipini seçmek, gereksiz kaynak tüketimini önler ve verinin doğru bir şekilde depolanmasını sağlar.
4. Performans Optimizasyonu İlkeleri
Tasarım aşamasında performansı göz önünde bulundurmak, daha sonraki maliyetli optimizasyon çabalarını büyük ölçüde azaltır. Performansı etkileyen başlıca tasarım ilkeleri şunlardır:
5. Güvenlik İlkeleri
Veritabanı güvenliği, tasarımın ayrılmaz bir parçası olmalı ve en başından itibaren ele alınmalıdır. Veri ihlalleri, hem finansal hem de itibar açısından yıkıcı sonuçlar doğurabilir.
6. Tasarım Metodolojileri ve Araçları
Varlık-İlişki Diyagramları (ERD), veritabanı tasarım sürecinin vazgeçilmez bir parçasıdır. Tablolar, sütunlar ve aralarındaki ilişkileri görsel olarak temsil eder. Bu diyagramlar, geliştiricilerin, iş analistlerinin ve diğer paydaşların veritabanı yapısını kolayca anlamasına ve değişiklikleri tartışmasına yardımcı olur. ERD'ler, tasarım hatalarını erken aşamalarda tespit etme ve düzeltme olanağı sunar. Chen's, Crow's Foot veya UML gibi farklı gösterim biçimleri bulunabilir.
Çeşitli CASE (Computer-Aided Software Engineering) araçları, ERD oluşturma, veritabanı şemaları tasarlama ve hatta SQL kodları üretme konularında büyük kolaylıklar sağlar. Örneğin, `MySQL Workbench`, `dbForge Studio`, `Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS)`, `pgAdmin` (PostgreSQL için) veya `Oracle SQL Developer` gibi araçlar, görsel tasarım arayüzleri ve yönetim yetenekleri sunar. Bu araçlar, karmaşık veritabanı yapılarını modellemeyi ve yönetmeyi çok daha erişilebilir hale getirir.
Tasarım sürecinde, sistemin gereksinimlerini net bir şekilde anlamak için iş analistleri ve son kullanıcılarla yakın işbirliği yapmak çok önemlidir. Gereksinimlerin doğru bir şekilde toplanması ve belgelenmesi, tasarımın temelini oluşturur. Bu, olası yanlış anlaşılmaları veya eksik fonksiyonellikleri önlemeye yardımcı olur.
7. Geleceğe Yönelik Tasarım ve Ölçeklenebilirlik
Veritabanı tasarımı, sadece mevcut ihtiyaçları karşılamakla kalmamalı, aynı zamanda gelecekteki olası büyüme ve değişiklikleri de göz önünde bulundurmalıdır. Esnek bir şema, yeni özellikler eklenirken veya iş kuralları değişirken büyük avantaj sağlar. Modüler bir yaklaşım benimsemek ve iyi belgelenmiş bir tasarım, uzun vadede bakım maliyetlerini düşürür ve geliştirme süreçlerini hızlandırır.
`Ölçeklenebilirlik`, veritabanının artan veri yükünü veya kullanıcı trafiğini yönetme yeteneğidir. Tasarım aşamasında dikey (daha güçlü sunucuya geçiş) veya yatay (daha fazla sunucu ekleyerek yükü dağıtma) ölçeklenebilirlik stratejilerini düşünmek, gelecekteki büyüme sancılarını azaltabilir. Bu, sharding, replikasyon veya veritabanı kümeleme gibi teknikleri içerebilir.
Sonuç
Veritabanı tasarım ilkeleri, sadece teorik kavramlar değil, aynı zamanda pratik uygulamaların temelini oluşturan ve her yazılım projesinin başarısı için kritik öneme sahip yol gösterici prensiplerdir. Normalizasyondan veri bütünlüğüne, indeksleme stratejilerinden güvenlik önlemlerine ve doğru veri tipi seçiminden geleceğe yönelik planlamaya kadar her bir ilke, bir bütün olarak ele alındığında güçlü, güvenilir, yüksek performanslı ve sürdürülebilir bir veritabanı sistemi oluşturmanın anahtarını sunar.
Bu prensiplere titizlikle uymak, uygulamanızın temelini sağlamlaştıracak ve uzun vadede karşılaşılabilecek birçok yaygın sorunu önleyecektir. Unutmayın ki iyi bir veritabanı tasarımı, iyi bir yazılımın olmazsa olmazıdır ve projenizin genel sağlığını ve başarısını doğrudan etkiler. Veritabanı tasarımına ayrılan zaman ve çaba, geliştirme döngüsünün ilerleyen aşamalarında kat kat geri dönecektir.
Daha fazla bilgi için Wikipedia'daki Veritabanı Normalizasyonu maddesini inceleyebilirsiniz.
Bu ilkeleri uygulayarak, sadece bugünün ihtiyaçlarını karşılamakla kalmayacak, aynı zamanda yarının zorluklarına da hazır, esnek ve güçlü veritabanı çözümleri inşa edeceksiniz.
1. Normalizasyon ve Veri Bütünlüğü
Veritabanı tasarımında `normalizasyon`, veri tekrarını (redundancy) en aza indirmek ve veri bütünlüğünü artırmak amacıyla tabloları ve ilişkileri sistematik bir şekilde organize etme sürecidir. `Edgar F. Codd` tarafından ortaya konulan normalizasyon formları, bir veritabanının yapısını belirli kurallara göre standartlaştırmamıza yardımcı olur. Bu kurallar, verilerin depolanma şeklini optimize ederek tutarlılık sorunlarını engeller.
- Birinci Normal Form (1NF): Her hücrede yalnızca tek bir atomik değer bulunmalıdır. Tekrarlayan gruplar veya çok değerli nitelikler olmamalıdır. Her sütunun benzersiz bir adı olmalı ve kayıtlar arasında bir sıra bağımlılığı bulunmamalıdır.
- İkinci Normal Form (2NF): Bir tablo 1NF'de olmalı ve birincil anahtarın (Primary Key) bir parçası olmayan tüm nitelikler (non-key attributes), birincil anahtarın tamamına fonksiyonel olarak bağlı olmalıdır. Kısmi bağımlılıklar (partial dependencies) bu aşamada giderilir. Bu, bir tablonun anahtarının sadece bir kısmına bağlı olan verilerin ayrı bir tabloya taşınması anlamına gelir.
- Üçüncü Normal Form (3NF): Bir tablo 2NF'de olmalı ve birincil anahtarın bir parçası olmayan hiçbir nitelik, birincil anahtarın bir parçası olmayan başka bir niteliğe (yani geçişli bağımlılık - transitive dependency) bağlı olmamalıdır. Başka bir deyişle, bir anahtar olmayan sütun, başka bir anahtar olmayan sütun tarafından belirlenmemelidir.
- Boyce-Codd Normal Form (BCNF): Bu form, 3NF'nin daha katı bir versiyonudur. Her belirleyici (determinant) bir aday anahtar (candidate key) olmalıdır. Bazen 3NF ile BCNF aynı kabul edilse de, çoklu aday anahtarlara sahip tablolar için BCNF daha güçlü bir tanım sunar.
"Veritabanı normalizasyonu, veri tekrarını ortadan kaldırarak ve veri bütünlüğünü güçlendirerek, veritabanının daha kararlı, sürdürülebilir ve esnek olmasını sağlar. Bu, her geliştiricinin anlaması gereken temel bir prensiptir."
Denormalizasyon: Nadiren de olsa, belirli performans gereksinimlerini karşılamak amacıyla bilinçli olarak denormalizasyon uygulanabilir. Bu, normalizasyon kurallarından kısmen saparak veri tekrarına izin vermek anlamına gelir. Ancak denormalizasyon, dikkatli bir maliyet-fayda analizi ve potansiyel veri tutarsızlığı risklerinin yönetimi gerektirir. Genellikle yoğun okuma işlemleri olan veri ambarı (data warehousing) ortamlarında tercih edilir.
Veri Bütünlüğü Türleri:
- Varlık Bütünlüğü (Entity Integrity): Her tablonun birincil anahtarı (Primary Key) benzersiz olmalı ve NULL değer alamamalıdır. Bu, her kaydın benzersiz bir şekilde tanımlanabilmesini garanti eder.
- Referans Bütünlüğü (Referential Integrity): Bir tablodaki yabancı anahtar (Foreign Key), ilişkilendirildiği tablodaki birincil anahtara başvurmalıdır. Bu kural, "orphan" (yetim) kayıtların oluşmasını engeller. Örneğin, bir sipariş kaydı, veritabanında mevcut bir müşteriye ait olmak zorundadır. CASCADE, SET NULL veya RESTRICT gibi eylemler, ebeveyn kayıt silindiğinde veya güncellendiğinde çocuk kayıtların ne olacağını belirler.
- Alan Bütünlüğü (Domain Integrity): Her sütun için tanımlanan veri tipleri, uzunluklar ve kısıtlamalar (örneğin, NOT NULL, CHECK kısıtlamaları, varsayılan değerler) verinin geçerliliğini sağlar. Bu, bir sütuna yanlış veya geçersiz veri girilmesini önler.
Kod:
-- Örnek bir Müşteriler tablosu ve Referans Bütünlüğü içeren Siparişler tablosu
CREATE TABLE Musteriler (
MusteriID INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), -- IDENTITY ile otomatik artan ID
Ad NVARCHAR(50) NOT NULL,
Soyad NVARCHAR(50) NOT NULL,
Email NVARCHAR(100) UNIQUE,
Telefon NVARCHAR(15)
);
CREATE TABLE Siparisler (
SiparisID INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1),
MusteriID INT NOT NULL, -- Yabancı anahtar
SiparisTarihi DATETIME DEFAULT GETDATE(),
ToplamTutar DECIMAL(10, 2) NOT NULL CHECK (ToplamTutar >= 0),
CONSTRAINT FK_MusteriSiparis FOREIGN KEY (MusteriID) REFERENCES Musteriler(MusteriID)
ON DELETE CASCADE -- Müşteri silinirse siparişleri de sil
ON UPDATE NO ACTION -- Müşteri ID'si güncellenirse hata ver
);
-- Alan Bütünlüğü örneği (CHECK kısıtlaması)
ALTER TABLE Musteriler
ADD CONSTRAINT CK_EmailFormat CHECK (Email LIKE '%_@__%.__%');
2. İndeksleme Stratejileri
`İndeksler`, veritabanı sorgularının performansını önemli ölçüde artırabilen veri yapılarıdır. Tıpkı bir kitabın içindekiler tablosu gibi, indeksler de veritabanı motorunun büyük veri kümelerinde belirli satırları hızlı bir şekilde bulmasını sağlar. Ancak, yanlış veya gereksiz indeks kullanımı, yazma (INSERT, UPDATE, DELETE) işlemlerini yavaşlatabilir ve disk alanı tüketimini artırabilir. Bu nedenle, indeksleme dengeli ve stratejik olmalıdır.
- Birincil Anahtar İndeksi (Primary Key Index): Birincil anahtarlar üzerinde genellikle otomatik olarak oluşturulur ve benzersizliği garanti eder. Çoğu veritabanı sisteminde kümelenmiş (clustered) indeks olarak tanımlanır.
- Benzersiz İndeks (Unique Index): Bir veya daha fazla sütundaki tüm değerlerin benzersiz olmasını sağlar. Birincil anahtar olmayan ancak benzersiz olması gereken sütunlar için kullanılır (örneğin, e-posta adresleri).
- Kümelenmiş İndeks (Clustered Index): Tablodaki verilerin fiziksel depolama sırasını belirler. Bir tabloda yalnızca bir kümelenmiş indeks olabilir çünkü veriler sadece tek bir sıraya göre fiziksel olarak düzenlenebilir. Veri erişiminde çok hızlıdır, ancak fiziksel sıralama nedeniyle ekleme/silme işlemleri daha maliyetli olabilir.
- Kümelenmemiş İndeks (Non-Clustered Index): Veri depolama sırasını etkilemez; ayrı bir yapıda saklanır ve veri satırlarına işaretçiler içerir. Bir tabloda birden fazla kümelenmemiş indeks olabilir. Sorgu performansını artırır ve genellikle WHERE, JOIN veya ORDER BY yan tümcelerinde sıkça kullanılan sütunlar üzerinde oluşturulur.
3. Doğru Veri Tiplerinin Seçimi
Veri tiplerinin doğru ve dikkatli seçimi, veritabanı performansını, disk alanı kullanımını ve veri bütünlüğünü doğrudan etkiler. Her sütun için en uygun veri tipini seçmek, gereksiz kaynak tüketimini önler ve verinin doğru bir şekilde depolanmasını sağlar.
- Sayısal Veri Tipleri: INT, BIGINT, SMALLINT, TINYINT gibi tam sayı tipleri ve DECIMAL, NUMERIC, FLOAT gibi ondalık sayı tipleri bulunur. Sayıların aralığına, hassasiyetine ve depolama gereksinimlerine göre en küçük uygun tipi seçmek önemlidir. Örneğin, 0-255 aralığındaki sayılar için TINYINT yeterliyken, milyarlarca değeri depolamak için BIGINT gerekebilir.
- Metin Veri Tipleri: VARCHAR, NVARCHAR, TEXT, NTEXT. Değişken uzunlukta metinler için VARCHAR/NVARCHAR tercih edilirken, uzun metinler için TEXT/NTEXT kullanılabilir. VARCHAR ve TEXT ANSI karakter setini, NVARCHAR ve NTEXT ise Unicode karakter setini destekler. Dilinize ve ihtiyaçlarınıza göre seçim yapmalısınız. Sabit uzunluklu metinler için CHAR/NCHAR kullanılabilir, ancak genellikle disk israfına yol açtığı için tercih edilmez.
- Tarih ve Saat Veri Tipleri: DATE, TIME, DATETIME, DATETIME2, TIMESTAMP. İhtiyaca göre hassasiyet ve tarih/saat bileşenlerinin depolanıp depolanmayacağı belirlenmelidir. Örneğin, sadece tarih gerekiyorsa DATE, hem tarih hem de saat yüksek hassasiyetle gerekiyorsa DATETIME2 tercih edilmelidir.
- Boolean Veri Tipi: Bazı veritabanlarında BOOL olarak bulunurken, bazılarında TINYINT(1) veya BIT gibi sayısal tiplerle temsil edilir (0=yanlış, 1=doğru).
4. Performans Optimizasyonu İlkeleri
Tasarım aşamasında performansı göz önünde bulundurmak, daha sonraki maliyetli optimizasyon çabalarını büyük ölçüde azaltır. Performansı etkileyen başlıca tasarım ilkeleri şunlardır:
- Sorgu Planı Analizi: SQL sorgularının nasıl yürütüldüğünü ve hangi indeksleri kullandığını anlamak için veritabanı motorunun sağladığı sorgu planı analiz araçlarını kullanın. Bu, yavaş sorguların kök nedenlerini belirlemenize yardımcı olur.
- Uygun İndeksleme: Daha önce bahsedildiği gibi, doğru indeksler sorgu hızını önemli ölçüde artırır. Ancak dengeli bir indeksleme stratejisi hayati öneme sahiptir.
- Depolama Motoru Seçimi: MySQL gibi bazı veritabanı sistemlerinde (örneğin InnoDB veya MyISAM), farklı depolama motorları farklı özellikler ve performans karakteristikleri sunar. Uygulamanızın ihtiyaçlarına en uygun motoru seçmelisiniz.
- Donanım Kaynakları: Veritabanı sunucusunun yeterli CPU, RAM ve hızlı depolama alanına (SSD'ler genellikle HDD'lerden daha iyidir) sahip olduğundan emin olun. Donanım darboğazları, en iyi tasarlanmış veritabanını bile yavaşlatabilir.
- Önbellekleme (Caching): Sık erişilen verileri uygulama katmanında veya veritabanı sunucusunun belleğinde önbelleğe almak, disk G/Ç (I/O) yükünü azaltarak performansı artırabilir. Redis veya Memcached gibi araçlar bu amaçla kullanılabilir.
- Dikey ve Yatay Bölümleme (Partitioning): Çok büyük tabloları daha küçük ve yönetilebilir parçalara bölmek, sorgu performansını artırabilir ve bakım işlemlerini kolaylaştırabilir.
5. Güvenlik İlkeleri
Veritabanı güvenliği, tasarımın ayrılmaz bir parçası olmalı ve en başından itibaren ele alınmalıdır. Veri ihlalleri, hem finansal hem de itibar açısından yıkıcı sonuçlar doğurabilir.
- Rol Tabanlı Erişim Kontrolü (RBAC): Kullanıcılara ve uygulamalara yalnızca görevlerini yerine getirmeleri için ihtiyaç duydukları minimum ayrıcalıkları (least privilege) verin. Geniş yetkiler vermek yerine, belirli roller tanımlayın ve bu rollere özel izinler atayın.
- Veri Şifreleme: Özellikle hassas veriler (kişisel tanımlayıcı bilgiler, finansal veriler vb.) için depolama sırasında (at rest) ve iletim sırasında (in transit) şifreleme kullanın. SSL/TLS, iletim sırasındaki veriyi korurken, TDE (Transparent Data Encryption) depolama sırasındaki veriyi şifreleyebilir.
- SQL Enjeksiyonundan Korunma: Hazırlanmış ifadeler (prepared statements), parametreli sorgular veya güvenilir ORM (Object-Relational Mapping) araçları kullanarak SQL enjeksiyon saldırılarını önleyin. Kullanıcıdan gelen verileri asla doğrudan SQL sorgularına katmayın.
- Yedekleme ve Kurtarma Stratejileri: Düzenli ve güvenilir yedekleme stratejileri uygulayın. Yedeklemelerin doğruluğunu test edin ve felaket kurtarma senaryolarına hazırlıklı olun. Veri kaybı durumunda hızlı ve eksiksiz kurtarma yeteneği kritik öneme sahiptir.
- Giriş Denetimi (Auditing): Veritabanına yapılan erişimleri ve değişiklikleri izleyin. Olağandışı aktiviteleri tespit etmek için logları düzenli olarak gözden geçirin.
6. Tasarım Metodolojileri ve Araçları
Varlık-İlişki Diyagramları (ERD), veritabanı tasarım sürecinin vazgeçilmez bir parçasıdır. Tablolar, sütunlar ve aralarındaki ilişkileri görsel olarak temsil eder. Bu diyagramlar, geliştiricilerin, iş analistlerinin ve diğer paydaşların veritabanı yapısını kolayca anlamasına ve değişiklikleri tartışmasına yardımcı olur. ERD'ler, tasarım hatalarını erken aşamalarda tespit etme ve düzeltme olanağı sunar. Chen's, Crow's Foot veya UML gibi farklı gösterim biçimleri bulunabilir.
Çeşitli CASE (Computer-Aided Software Engineering) araçları, ERD oluşturma, veritabanı şemaları tasarlama ve hatta SQL kodları üretme konularında büyük kolaylıklar sağlar. Örneğin, `MySQL Workbench`, `dbForge Studio`, `Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS)`, `pgAdmin` (PostgreSQL için) veya `Oracle SQL Developer` gibi araçlar, görsel tasarım arayüzleri ve yönetim yetenekleri sunar. Bu araçlar, karmaşık veritabanı yapılarını modellemeyi ve yönetmeyi çok daha erişilebilir hale getirir.
Tasarım sürecinde, sistemin gereksinimlerini net bir şekilde anlamak için iş analistleri ve son kullanıcılarla yakın işbirliği yapmak çok önemlidir. Gereksinimlerin doğru bir şekilde toplanması ve belgelenmesi, tasarımın temelini oluşturur. Bu, olası yanlış anlaşılmaları veya eksik fonksiyonellikleri önlemeye yardımcı olur.
7. Geleceğe Yönelik Tasarım ve Ölçeklenebilirlik
Veritabanı tasarımı, sadece mevcut ihtiyaçları karşılamakla kalmamalı, aynı zamanda gelecekteki olası büyüme ve değişiklikleri de göz önünde bulundurmalıdır. Esnek bir şema, yeni özellikler eklenirken veya iş kuralları değişirken büyük avantaj sağlar. Modüler bir yaklaşım benimsemek ve iyi belgelenmiş bir tasarım, uzun vadede bakım maliyetlerini düşürür ve geliştirme süreçlerini hızlandırır.
`Ölçeklenebilirlik`, veritabanının artan veri yükünü veya kullanıcı trafiğini yönetme yeteneğidir. Tasarım aşamasında dikey (daha güçlü sunucuya geçiş) veya yatay (daha fazla sunucu ekleyerek yükü dağıtma) ölçeklenebilirlik stratejilerini düşünmek, gelecekteki büyüme sancılarını azaltabilir. Bu, sharding, replikasyon veya veritabanı kümeleme gibi teknikleri içerebilir.
Sonuç
Veritabanı tasarım ilkeleri, sadece teorik kavramlar değil, aynı zamanda pratik uygulamaların temelini oluşturan ve her yazılım projesinin başarısı için kritik öneme sahip yol gösterici prensiplerdir. Normalizasyondan veri bütünlüğüne, indeksleme stratejilerinden güvenlik önlemlerine ve doğru veri tipi seçiminden geleceğe yönelik planlamaya kadar her bir ilke, bir bütün olarak ele alındığında güçlü, güvenilir, yüksek performanslı ve sürdürülebilir bir veritabanı sistemi oluşturmanın anahtarını sunar.
Bu prensiplere titizlikle uymak, uygulamanızın temelini sağlamlaştıracak ve uzun vadede karşılaşılabilecek birçok yaygın sorunu önleyecektir. Unutmayın ki iyi bir veritabanı tasarımı, iyi bir yazılımın olmazsa olmazıdır ve projenizin genel sağlığını ve başarısını doğrudan etkiler. Veritabanı tasarımına ayrılan zaman ve çaba, geliştirme döngüsünün ilerleyen aşamalarında kat kat geri dönecektir.
Daha fazla bilgi için Wikipedia'daki Veritabanı Normalizasyonu maddesini inceleyebilirsiniz.
Bu ilkeleri uygulayarak, sadece bugünün ihtiyaçlarını karşılamakla kalmayacak, aynı zamanda yarının zorluklarına da hazır, esnek ve güçlü veritabanı çözümleri inşa edeceksiniz.