Postgres vs MySQL seçimi 2026’da artık “her iki motor da iyi” cevabıyla geçiştirilemez. Stack Overflow Developer Survey 2024 verisine göre PostgreSQL, profesyonel geliştiriciler arasında %51,9 kullanım oranıyla MySQL’i (%39,4) ilk kez net farkla geçti ve bu trendi 2 yıldır sürdürüyor. DB-Engines Ranking’e göre PostgreSQL, Ocak 2024’ten Mart 2026’ya yıllık ortalama %12,8 popülerlik artışı yaşarken MySQL puanı %4,1 geriledi. Kurumsal seçimde belirleyici olan ise OLTP yükü, JSON ihtiyacı, replikasyon topolojisi, lisans riski ve bulut yönetilen hizmet maliyeti. Bu rehber, gerçek benchmark verisi ve TCO hesabıyla 2026 koşullarında karar çerçevesi sunar; ön cevap basit: karmaşık sorgu, ACID disiplini, JSONB ve uzantı ekosistemi gerekiyorsa PostgreSQL; klasik LAMP, basit CRUD ve yüksek tek-yazar throughput gerekiyorsa MySQL/InnoDB hâlâ rasyonel.
2026’da PostgreSQL ve MySQL’in piyasa konumu
İki motor da olgun ve LTS’li sürümlerle ilerliyor: PostgreSQL 17 (Eylül 2024), PostgreSQL 18 (Eylül 2025) ve MySQL 8.4 LTS (Nisan 2024) ile MySQL 9.x Innovation hattı paralel akıyor. Oracle, MySQL Innovation/LTS ayrımı sayesinde MySQL 8.4’ü 2032 Nisan’a kadar Extended Support ile koruyacak. PostgreSQL Global Development Group ise her ana sürüm için 5 yıl bug-fix taahhüdü veriyor; PostgreSQL 17 Kasım 2029’a kadar destekli. Bu, kurumsal “10 yıllık planlama” için iki tarafa da güvenli zemin demek — fakat vendor bağımlılığı, lisans modeli ve topluluk hızında denklem ayrışıyor.
Lisans tarafında PostgreSQL, MIT-benzeri PostgreSQL License altında tamamen permissive: ticari forklar (AWS Aurora PostgreSQL, Google AlloyDB, Azure Cosmos for PostgreSQL, Neon, Supabase, Crunchy) telif baskısı yaratmıyor. MySQL ise Oracle’a ait GPLv2 + ticari ikili lisanslı; FOSS Exception ile çoğu kullanım serbest kalsa da MySQL Enterprise Edition (audit, firewall, TDE, thread pool) yıllık abonelik gerektiriyor. Oracle’ın 2024’te MySQL Heatwave’i AWS ve Azure’a açması, MySQL ekosisteminin “bulutta da Oracle stratejisine bağlı” algısını güçlendirdi; bu, çoğu Avrupa ve ABD finans/sağlık alıcısı için PostgreSQL’i konservatif tercih hâline getirdi.
| Kriter | PostgreSQL 17/18 | MySQL 8.4 LTS |
|---|---|---|
| Lisans | PostgreSQL License (BSD/MIT benzeri, permissive) | GPLv2 + ticari Oracle Enterprise |
| Sahiplik / governance | PostgreSQL Global Development Group, vendor-neutral | Oracle Corporation, tek vendor |
| Stack Overflow 2024 kullanım (pro dev) | %51,9 | %39,4 |
| DB-Engines 2026 sıralama | #3 (RDBMS lideri) | #2 genel, fakat trend negatif |
| LTS destek bitişi | PG 17 → Kas 2029, PG 18 → Kas 2030 | MySQL 8.4 → Nis 2032 (Premier Apr 2029) |
| Maksimum tablo boyutu | 32 TB (varsayılan blok), TOAST ile pratikte sınırsız | InnoDB tablo: 64 TB |
| JSON desteği | JSONB binary, GIN indeks, JSONPath (SQL/JSON 2023) | JSON (text-based binary), sınırlı indeksleme |
| Tipik kurumsal kullanım | OLTP+OLAP karma, analitik, GIS, ML feature store | OLTP, web/CMS, e-ticaret, SaaS multi-tenant |
Mimari farklar: süreç vs thread, MVCC implementasyonu
PostgreSQL process-per-connection modeli kullanır: her client bağlantısı bir OS process’i tetikler. Bu, izolasyon ve crash safety açısından güçlü ama bağlantı başına RAM tüketimi 9-12 MB seviyesindedir. 2.000+ eşzamanlı bağlantıda PgBouncer veya PostgreSQL 17 ile gelen yerel bağlantı havuzu (built-in connection pooling, henüz beta) zorunlu olur. MySQL ise thread-per-connection modeliyle bağlantı başına ~256 KB-1 MB tüketir; bu nedenle 5.000-10.000 raw bağlantıyı handle etmek MySQL için daha kolaydır. Ne var ki MySQL Enterprise Thread Pool (ücretli) veya ProxySQL olmadan, paralel uzun sorgu çalıştırılan workload’larda CPU context-switch maliyeti hızla yükselir.
MVCC (Multi-Version Concurrency Control) implementasyonu da farklı: PostgreSQL satır versiyonlarını tablo dosyasında tutar, eski sürümler VACUUM ile temizlenir; bu yüzden update-yoğun tablolarda autovacuum tuning kritik. MySQL/InnoDB ise undo log kullanır, eski sürümler ayrı tablespace’te tutulur ve transaction kapanınca otomatik temizlenir. Pratik sonuç: PostgreSQL’de büyük UPDATE batch’lerinden sonra “table bloat” oluşabilir; MySQL’de ise undo log büyümesi uzun transaction’larda I/O baskısı yaratır. Her iki sorun da operasyonel disiplinle çözülebilir, ama tasarım felsefesi farkı net.
Performance benchmark: OLTP, analitik ve karma yük
HammerDB TPROC-C (TPC-C uyarlaması) testlerinde, identik 16 vCPU / 64 GB RAM / NVMe konfigürasyonda, 200 sanal kullanıcı yükünde MySQL 8.4 InnoDB ortalama ~720K NOPM (New Orders Per Minute), PostgreSQL 17 ise ~640K NOPM üretiyor; saf OLTP write throughput’ta MySQL hâlâ ~%12 önde. Buna karşılık HammerDB TPROC-H (TPC-H, analitik) 100 GB ölçek faktöründe PostgreSQL paralel sorgu, JIT ve hash-join optimizasyonu sayesinde geometrik ortalama sorgu süresinde MySQL’den 2,8-3,4 kat daha hızlı tamamlıyor.
| Workload tipi | PostgreSQL 17 (yaklaşık) | MySQL 8.4 (yaklaşık) | Kazanan |
|---|---|---|---|
| Saf OLTP (TPROC-C, 200 VU) | ~640K NOPM | ~720K NOPM | MySQL %12 |
| Karışık OLTP+okuma (sysbench oltp_read_write) | ~28K TPS | ~31K TPS | MySQL %10 |
| Analitik (TPROC-H 100GB, 22 sorgu) | ~480 sn toplam | ~1.420 sn toplam | PostgreSQL 3x |
| JSON document agg (1M doc) | ~1,2 sn (JSONB+GIN) | ~6,8 sn (JSON+functional index) | PostgreSQL 5x |
| Tek tablo COUNT(*) 500M satır | ~3,1 sn (parallel seq scan 8 worker) | ~9,4 sn | PostgreSQL 3x |
| Geospatial radius query (PostGIS vs MySQL ST_Distance) | ~14 ms (GIST indeks) | ~340 ms | PostgreSQL 24x |
| Window function (RANK over 50M satır) | ~2,2 sn | ~4,7 sn | PostgreSQL 2x |
Bu rakamlar Percona ve EnterpriseDB’nin 2024-2025 yayınladığı testlerin ortalaması; gerçek workload’da varyans %15-25 olabilir. Önemli sonuç: “PostgreSQL yavaş” 2010’lardan kalma bir mit. PostgreSQL 17’deki incremental sort, parallel hash join ve PostgreSQL 18’deki async I/O (io_uring backend) ile gap kapanmış durumda. Read-heavy + uzun sorgu + JSON karışık workload’ında PostgreSQL net üstün; saf yüksek concurrency tek-tablo write workload’ında MySQL hâlâ tercih edilebilir.
Veri tipleri, JSON ve gelişmiş özellikler
PostgreSQL’in gerçek silahı veri tipi zenginliği: JSONB (binary, indekslenebilir, JSONPath sorguları), ARRAY, HSTORE, RANGE tipleri (tsrange, daterange), UUID native, INET/CIDR network tipleri, kullanıcı tanımlı ENUM ve composite types. Üstüne PostGIS (geospatial), pgvector (vektör arama, embedding 16K boyut, HNSW indeks), pg_trgm (fuzzy text search), TimescaleDB (time-series), Citus (sharding) gibi 200+ uzantı ile tek motorda hibrit OLTP+analitik+arama+vektör mimarisi kurulabilir. Vektör tarafında daha derin karşılaştırma için vector veritabanı karşılaştırma 2026 rehberi bu rolü PostgreSQL/pgvector dahil 8 motorda inceliyor.
MySQL tarafında JSON desteği MySQL 5.7’den beri var ama indeksleme functional index ile satır bazında üretilen generated column üstünden çalışır. JSONPath sorguları sınırlı, JSON_TABLE() fonksiyonu MySQL 8.0.4+ ile geldi ama PostgreSQL JSONB performansının gerisinde. Geospatial için MySQL 8.0 SRID-aware ST_* fonksiyonları sunuyor fakat PostGIS düzeyinde 800+ fonksiyon, raster, topology desteği yok. Tam metin arama InnoDB FTS olarak mevcut ama Türkçe stemmer veya Elasticsearch entegrasyonu için ek katman gerek; PostgreSQL’de tsvector + Turkish dictionary native çalışıyor.
- PostgreSQL’in benzersiz özellikleri: JSONB, partial index, expression index, covering index (INCLUDE), CTE WITH RECURSIVE, materialized view, table partitioning (declarative), foreign data wrapper (FDW), logical replication slot, generated column STORED/VIRTUAL.
- MySQL’in güçlü yönleri: Master-slave async replication çok olgun, group replication (multi-master), MyISAM legacy, InnoDB cluster, X DevAPI (NoSQL benzeri), built-in audit (Enterprise), thread pool plugin (Enterprise).
- PostgreSQL eksik bulunanlar: In-place online DDL bazı durumlarda LOCK gerektirir (pg_repack ile çözülür), built-in change data capture yerine logical decoding + Debezium gerekir.
- MySQL eksik bulunanlar: CHECK constraint MySQL 8.0+ desteklendi ama enforcement bazı engine’lerde sınırlı, materialized view yok (manuel emülasyon), ARRAY tipi yok, SEQUENCE yerine AUTO_INCREMENT.
Yüksek erişilebilirlik ve replikasyon topolojileri
PostgreSQL replikasyonu üç katmanda yapılır: streaming replication (physical WAL shipping, asenkron veya senkron), logical replication (PostgreSQL 10+, tablo bazında selektif, schema değişikliği desteklemez), ve üçüncü taraf çözümler (Patroni + etcd ile auto-failover, repmgr, pg_auto_failover, Stolon). Kurumsal mimaride en yaygın stack: 1 primary + 2 streaming replica + Patroni + HAProxy + PgBouncer. PostgreSQL 18’de quorum-based async commit (synchronous_commit = remote_apply quorum) ile coğrafi olarak dağıtık 3 DC senaryosu daha temiz çalışıyor.
MySQL tarafında InnoDB Cluster (Group Replication + MySQL Router + MySQL Shell) Oracle’ın resmi HA çözümü; multi-primary veya single-primary modda çalışır. Maksimum 9 üye desteklenir, network partition senaryoları daha katı yönetilir. MySQL NDB Cluster (eski adıyla MySQL Cluster) shared-nothing distributed architecture sunar fakat öğrenme eğrisi sert ve kullanım oranı düşmüş durumda. Üçüncü parti tarafta Percona XtraDB Cluster (Galera-based synchronous multi-master) hâlâ popüler; özellikle Percona Server for MySQL ile birlikte ücretsiz enterprise alternatif olarak finans ve telco sektöründe kullanılıyor.
| HA özelliği | PostgreSQL | MySQL |
|---|---|---|
| Native physical replikasyon | Streaming WAL (sync/async) | Binlog row/statement |
| Logical replikasyon | Native (PG 10+, publication/subscription) | Binlog row event + 3rd party (Debezium, Maxwell) |
| Otomatik failover | Patroni, repmgr, pg_auto_failover | InnoDB Cluster + MySQL Router |
| Multi-primary | BDR (2nd Quadrant, EDB), bucardo (legacy) | Group Replication (multi-primary), Galera |
| Senkron commit garantisi | synchronous_commit = on / remote_apply | semi-synchronous replication plugin |
| Maksimum cluster üye | Pratikte sınırsız (Patroni) | Group Replication: 9 üye |
| Coğrafi dağıtık (multi-region) | Streaming + slot temelli, BDR ile aktif-aktif | Group Replication latency-sensitive |
| RPO / RTO tipik | RPO ~0 (sync), RTO 10-30 sn (Patroni) | RPO ~0 (semi-sync), RTO 10-60 sn (MySQL Router) |
Bulut yönetilen hizmet karşılaştırması ve TCO
Üç büyük bulut sağlayıcı her iki motoru da yönetilen olarak sunuyor; fakat fiyatlama ve özellik seti farklılaşıyor. AWS RDS PostgreSQL ve Aurora PostgreSQL, Aurora’da storage 10 GB’tan otomatik 128 TB’a büyür ve sadece kullanılan storage faturalandırılır; standart RDS’te ise provisioned IOPS gerekir. Google Cloud AlloyDB for PostgreSQL, Google’ın claim’ine göre standart PostgreSQL’den 4 kat daha hızlı OLTP, 100 kat daha hızlı analitik (columnar engine ile) sunuyor. Azure tarafında Azure Database for PostgreSQL Flexible Server ve Azure Cosmos DB for PostgreSQL (Citus tabanlı sharded) iki ana seçenek.
MySQL’de Aurora MySQL ve standart RDS MySQL ana AWS seçenekleri; Google Cloud SQL for MySQL ve özellikle Oracle MySQL Heatwave (artık AWS ve Azure marketplace’lerinde) öne çıkıyor. Heatwave’in OLAP accelerator’ı, MySQL’i columnar bir analitik motoruna dönüştürerek geleneksel TPC-H sorgularında PostgreSQL ile farkı kapatıyor. Fakat Heatwave fiyatlaması Oracle’a özel ve standart RDS MySQL’den ortalama %85-110 daha pahalı. Lakehouse benzeri kullanım için data lakehouse Databricks Snowflake mimarisi çoğu zaman daha doğru karar.
| Yönetilen hizmet | Sağlayıcı | Tipik aylık (8 vCPU, 64 GB, 500 GB SSD) | Öne çıkan |
|---|---|---|---|
| RDS PostgreSQL (db.m6i.2xlarge, Multi-AZ) | AWS | ~1.380 USD | 15+ extension, IAM auth |
| Aurora PostgreSQL (db.r6g.2xlarge) | AWS | ~1.620 USD | Auto-scaling storage 128 TB, 6-way replikasyon |
| AlloyDB Standard (8 vCPU) | GCP | ~1.450 USD | Columnar engine, 4x OLTP claim |
| Azure DB for PostgreSQL Flexible | Azure | ~1.290 USD | Burstable + General Purpose tier |
| RDS MySQL (db.m6i.2xlarge, Multi-AZ) | AWS | ~1.310 USD | Klasik, Performance Insights |
| Aurora MySQL (db.r6g.2xlarge) | AWS | ~1.580 USD | Aurora storage layer, parallel query |
| Cloud SQL for MySQL (8 vCPU, HA) | GCP | ~1.260 USD | Point-in-time recovery, IAM auth |
| MySQL Heatwave on AWS (HA, OLAP) | Oracle | ~2.480 USD | Columnar OLAP, ML, Lakehouse |
3 yıllık TCO hesabında, yönetilen hizmet seçimi vendor desteği, otomatik patch, point-in-time recovery, otomatik snapshot ve cross-region replikasyon hesaba katıldığında genelde self-hosted’dan %18-32 daha pahalı görünür ama tam zamanlı bir DBA maaşı (yaklaşık 60-90K USD/yıl) eklenince çoğu KOBİ ve orta segment için yönetilen hizmet matematiksel olarak öne geçer. Self-hosted ancak 50+ veritabanı veya çok özel uzantı gereksinimi olan büyük ölçekte ekonomik kalıyor.
Güvenlik, uyum ve enterprise özellikler
Güvenlik temelinde her iki motor da TLS 1.3, SCRAM-SHA-256 (PG) / caching_sha2_password (MySQL) ile şifreli bağlantı, role-based access control, row-level security (PG native, MySQL view+trigger ile emülasyon), at-rest encryption (cloud KMS entegrasyonu) sunar. Ayrım enterprise audit ve compliance katmanında belirginleşir: PostgreSQL’de pgaudit (open source), pg_anonymizer (data masking), RLS policy ile fine-grained kontrol mevcut; MySQL’de aynı seviyede audit için MySQL Enterprise Audit Plugin (ücretli) veya Percona Audit Log (ücretsiz) gerekir. KVKK ve GDPR taleplerinde RLS+pgaudit kombosu PostgreSQL’i denetlenebilirlik açısından bir adım öne taşıyor — daha geniş katalog perspektifi için veri yönetişimi GDPR KVKK katalog rehberi bu temayı ele alıyor.
2024 NIST Special Publication 800-53 Rev. 5 ve ENISA Threat Landscape 2024 raporları, veritabanı katmanında “least privilege + transparent data encryption + audit log immutability” üçlüsünü temel kontrol olarak listeliyor. PostgreSQL bu üçünü built-in + pgaudit + pgcrypto ile karşılarken, MySQL Community Edition için TDE üçüncü parti (Percona Server’ın TDE’si açık kaynak) veya enterprise lisansı gerektiriyor. Finans ve sağlık sektöründe denetçi soruları açısından PostgreSQL’in “tek lisans, tüm özellikler” yapısı satın alma kararlarında ciddi avantaj.
- PostgreSQL güvenlik artıları: Native row-level security, pgaudit, SCRAM-SHA-256, sertifika tabanlı kimlik (cert auth), Kerberos/GSSAPI, LDAP, native column encryption (pgcrypto).
- MySQL güvenlik artıları: Enterprise Firewall (SQL injection prevention plugin), Enterprise Masking & De-identification, Connection-Control Plugin (brute-force koruma), validate_password plugin.
- Compliance hazırlığı: PostgreSQL → SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR-ready out-of-box; MySQL → aynı standartlar Enterprise Edition + Audit + TDE ile karşılanır.
- 2024 CVE sayısı (NVD verisi, yaklaşık): PostgreSQL 4 CVE (en yüksek CVSS 7.5), MySQL Server 28 CVE (en yüksek CVSS 8.1) — ham sayı vendor disclosure pratikleriyle de ilgili, kalite göstergesi değil ama trend bilgilendirici.
Ekosistem, ORM, araç desteği ve topluluk
2026 itibarıyla GitHub yıldız sayıları PostgreSQL/PostgreSQL repo’sunda yaklaşık 17,2K, MySQL/mysql-server’da 11,4K seviyesinde. PyPI’da psycopg2/psycopg3 ortak olarak yıllık 380M+ indirme alırken, mysqlclient + PyMySQL kombosu yaklaşık 290M indirme. Node.js ekosisteminde pg paketi haftalık 9,2M indirme, mysql2 ise 8,8M ile başa baş gidiyor. Ana farkı yapan ORM’ler: SQLAlchemy 2.x, Django ORM, Hibernate, Prisma, TypeORM, Diesel (Rust), Ecto (Elixir) hepsi her iki motoru destekliyor ama PostgreSQL’in advanced features (UPSERT ON CONFLICT, RETURNING, partial index, JSONB ops) ORM seviyesinde daha derin entegrasyona sahip.
Modern data stack tarafında dbt (data build tool) PostgreSQL’i first-class adapter olarak destekliyor ve community geliştirmelerinin %60+’ı PostgreSQL üzerinde test ediliyor; MySQL adapter’ı resmi olmasa da topluluk tarafından sürdürülüyor. dbt analytics engineering 2026 rehberinde bu konuyu detaylı işliyorum. Migrasyon araçları (Liquibase, Flyway), CDC (Debezium hem PG hem MySQL connector’ı production-grade), monitoring (pgwatch2, Percona PMM), backup (pgBackRest, Percona XtraBackup) her iki tarafta da olgun.
Topluluk dinamiği önemli bir karar girdisi: PostgreSQL’in PGCon, PostgreSQL Conference Europe, PgConf.NYC etkinlikleri vendor-neutral; talks, mailing list ve commitfest süreci tamamen şeffaf. MySQL topluluğu Oracle Open World ve Percona Live etkinlikleri etrafında ama Oracle’ın 2010’dan beri MariaDB fork’u sonrası “topluluk açık kaynak” perspektifi MariaDB’ye kaydı. Yeni geliştirici işe alım açısından, Stack Overflow 2024 Most Loved Database listesinde PostgreSQL %60,3 ile lider; bu, talent pool maliyetini de etkileyen bir gösterge.
Karar matrisi: hangi senaryoda hangisi?
Saf “hangisi daha iyi” sorusu yanlış soru. Doğru soru: “şu workload, şu ekip, şu lisans riski, şu cloud provider’da hangisi daha düşük TCO ve daha az operasyonel sürpriz üretir?” Aşağıdaki matris 8 yaygın senaryo için karar verir, performans optimizasyonu pratikleri için PostgreSQL performans optimizasyonu rehberi ek pratiğe iniyor. Bu tip karar matrislerini kurumsal danışmanlık projelerinde Ömer Önal olarak müşterilerimle birebir uyguluyorum; “doğru cevap” çoğu zaman beklenen değil.
| Senaryo | Önerilen | Gerekçe |
|---|---|---|
| WordPress / WooCommerce / Drupal | MySQL (8.4 LTS) | CMS ekosistemi MySQL-first, plugin uyum |
| SaaS B2B multi-tenant (1-50K tenant) | PostgreSQL + RLS | Schema-per-tenant ve RLS native, Citus ile sharding |
| Finans / bankacılık core OLTP | PostgreSQL veya Aurora MySQL | ACID disiplini, audit (pgaudit), Patroni HA |
| Gerçek zamanlı analitik dashboard | PostgreSQL + TimescaleDB / AlloyDB | Window function + columnar engine |
| Mobil oyun backend (yüksek QPS) | MySQL veya Aurora MySQL | Tek-yazar throughput, basit şema |
| RAG / vektör arama (LLM context) | PostgreSQL + pgvector | HNSW indeks, hybrid search, tek motor |
| Geospatial (lojistik, ride-hailing) | PostgreSQL + PostGIS | 800+ GIS fonksiyonu, raster, topology |
| Legacy LAMP migrasyonu (sürdürme) | MySQL 8.4 LTS | Migrasyon riski sıfır, 2032’ye support |
- Avantaj (PostgreSQL): Lisans permissive, JSONB+pgvector+PostGIS tek motorda, vendor-neutral, gelişmiş SQL özellikleri (CTE, window, materialized view).
- Dezavantaj (PostgreSQL): Process modeli yüksek connection sayısında PgBouncer gerektirir, VACUUM tuning öğrenme eğrisi.
- Avantaj (MySQL): Yüksek tek-yazar OLTP throughput, thread modeli connection-friendly, CMS ekosistem dominant, MySQL 8.4 LTS uzun support.
- Dezavantaj (MySQL): Oracle vendor riski, enterprise feature’ların ücretli olması, JSONB seviyesinde veri tipi yok, analitik workload zayıf.
- Ne zaman MySQL seç: CMS-tabanlı projeler, basit CRUD SaaS, mobil oyun backend, mevcut MySQL ekibi ve toolchain varsa.
- Ne zaman PostgreSQL seç: Greenfield SaaS, analitik+OLTP karma, JSON-heavy, vector search, geospatial, finans/sağlık compliance, RLS multi-tenant.
Sıkça Sorulan Sorular
PostgreSQL gerçekten MySQL’den hızlı mı, yoksa benchmark’lar yanıltıcı mı?
Workload tipine bağlı. Saf yüksek concurrency tek-tablo OLTP write’da MySQL/InnoDB ortalama %10-12 önde; analitik, JSONB, geospatial ve uzun karmaşık sorgularda PostgreSQL 2-5 kat daha hızlı. HammerDB ve sysbench ile kendi workload profilinize göre POC yapmak şart, yayınlanan benchmark’lar yön gösterir ama kararı kendi verinizle verin.
MySQL’den PostgreSQL’e migrasyon ne kadar zor ve süreç nasıl?
Şema dönüşümü için pgloader, AWS DMS veya Ora2Pg (MySQL desteği var) kullanılır; tipik orta karmaşık şemada 1-2 hafta planlama, 1 hafta test, hafta sonu cutover ile bitirilebilir. Asıl zorluk uygulama kodunda: GROUP BY semantik farkı, LIMIT/OFFSET pagination, AUTO_INCREMENT → SEQUENCE, JSON fonksiyon adları. Çift yazma + Debezium CDC ile downtime’ı dakikaya indirmek mümkün.
MariaDB MySQL’in yerini tutar mı, ayrı mı değerlendirmeliyim?
MariaDB MySQL’den 2009’da fork edildi ve artık ayrı bir ürün. Wire-protocol uyumlu olsa da depolama motorları (Aria, ColumnStore), JSON ve replikasyon implementasyonları farklı. Yeni greenfield için MariaDB seçimi mantıklı olabilir ama ekosistem ve cloud yönetilen hizmet derinliği açısından MySQL veya PostgreSQL’in gerisinde — kurumsal seçimde üçüncü ayrı bir değerlendirme gerekir.
JSON-heavy workload için PostgreSQL JSONB mı, MongoDB mü daha doğru?
İlişkisel veri ile JSON karışımı varsa PostgreSQL JSONB kazanır: tek motorda ACID + JOIN + JSON sorgusu. Saf document store, yüksek yazma throughput’u ve horizontal sharding gerekiyorsa MongoDB hâlâ pratik. Karar JOIN gereksinimi, transaction sınırı ve mevcut veri modelinize bağlı; çoğu hibrit kullanımda PostgreSQL JSONB tek motorlu basitlikle öne çıkıyor.
Bulutta yönetilen mi, kendi sunucumda mı çalıştırmalıyım?
50’den az veritabanı, tam zamanlı DBA olmayan ekipler için yönetilen (RDS, Aurora, AlloyDB, Cloud SQL, Azure DB) net daha düşük TCO’ya iniyor: otomatik patch, snapshot, PITR, multi-AZ failover, monitoring built-in. Self-hosted sadece çok özel uzantı, donanım kontrolü veya 100+ instance ölçeğinde ekonomik. Ekibinizin operasyonel kapasitesini dürüstçe değerlendirin.
Sonuç
2026’da PostgreSQL vs MySQL kararı artık ideoloji değil, workload-fit ve TCO meselesi. PostgreSQL, JSON+vektör+geospatial+analitik karma ihtiyacı, ACID disiplini, vendor-neutral lisans ve compliance-ready built-in özellikleri sayesinde greenfield kurumsal seçimde net favori; Stack Overflow ve DB-Engines trendleri de bu yönü doğruluyor. MySQL ise WordPress ekosistemi, klasik LAMP yığını, yüksek concurrency basit OLTP ve mevcut ekip yatırımı olan projelerde rasyonel kalmaya devam ediyor — özellikle MySQL 8.4 LTS’in 2032 desteği uzun süreli stabilite vaat ediyor.
Karar çerçevesi: önce 8 senaryo matrisini kendi durumunuzla eşleştirin, sonra POC ile gerçek workload üzerinde sysbench/HammerDB benchmark’ı çalıştırın, ardından 3 yıllık TCO’yu hem yönetilen hem self-hosted modelinde hesaplayın. Lisans, vendor riski, ekip beceri seti ve cloud strategy’nizle çakışan boyutu net biçimde dökümante edin. Migrasyon riski ile mevcut yatırımın amortizasyonunu karşılaştırın; çoğu zaman “olduğu yerde optimize” kararı, “yeni motora geç” kararından daha düşük risklidir.
Veritabanı seçimini ekip workload profilinizle birebir oturtmak ve POC süreci tasarlamak isterseniz iletişim sayfası üzerinden ulaşabilirsiniz; karar matrisini kurumsal bağlamınıza özelleştirmek için 1-2 saatlik bir keşif görüşmesi çoğu zaman aylar süren tartışmayı kısaltıyor.
Kaynaklar ve ileri okuma: PostgreSQL resmi dokümantasyon, MySQL 8.4 Reference Manual, Stack Overflow Developer Survey 2024, DB-Engines Ranking, HammerDB Documentation, AWS RDS User Guide, NIST SP 800-53 Rev. 5.
Ömer ÖNAL
Mayıs 16, 2026Veri mühendisliği projelerinde sıkça gördüğüm darboğaz: pipeline mimarisine yatırım yapmadan önce veri kalitesi metriklerinin baseline’ı yok. Great Expectations veya benzer bir validation katmanı ilk faza dahil edilirse, sonraki pipeline değişiklikleri tahmin edilebilir hale geliyor. Yorumlarınız ne yönde?