SQL, NoSQL ve NewSQL 2026: Hangi Veritabanı Hangi Yüke Uyar?
SQL vs NoSQL vs NewSQL karşılaştırması 2026’da artık tek bir teknolojiyi seçmekle değil, iş yükü profili ve tutarlılık ihtiyacına göre çoklu motorların bir arada kullanıldığı poliglot mimari tasarlamakla ilgili. Kısa cevap: OLTP ve finansal kayıtlar için ACID garantili ilişkisel SQL (PostgreSQL 16, MySQL 8.4); şemasız ve yatay ölçek gerektiren yükler için NoSQL (MongoDB 7, Redis 7.4, Cassandra 5); küresel dağıtık ACID için NewSQL (CockroachDB 24, Spanner, TiDB 8, YugabyteDB 2.21). Stack Overflow Survey 2024’e göre PostgreSQL ardışık ikinci yıl en sevilen veritabanı (%49); CockroachDB ve Spanner Gartner 2025 Magic Quadrant’ta “Leaders” çeyreğine yükseldi. Bu yazı üç paradigmayı karar çerçevesi, performans rakamları, fiyat matrisi ve üretim senaryolarıyla karşılaştırıyor.
Üç Paradigmanın Temel Tanımları ve 2026 Konumu
İlişkisel SQL veritabanları 1970’lerde Codd’un relational model makalesiyle başladı; ACID garantileri, schema-on-write disiplini ve SQL standardı (ISO/IEC 9075:2023) bu kategorinin imzasıdır. NoSQL terimi 2009’da Johan Oskarsson tarafından popülerleştirildi ve “Not Only SQL” anlamını taşır; document (MongoDB, Couchbase), key-value (Redis, DynamoDB), wide-column (Cassandra, ScyllaDB) ve graph (Neo4j, ArangoDB) olmak üzere dört alt aileye ayrılır. NewSQL ise 2011’de 451 Research analisti Matthew Aslett’in icat ettiği kategori: SQL’in arayüzü ve ACID’i koruyarak NoSQL’in yatay ölçek özelliğini elde etmeyi hedefler.
2026 itibarıyla DB-Engines Ranking ilk 10’un 6’sı SQL, 3’ü NoSQL, 1’i analytical hybrid; PostgreSQL üç yıl üst üste lider. “NoSQL SQL’i öldürecek” tezi çürüdü; her paradigma belirgin bir niş bulduğu olgunlaşma evresine geçti. Aşağıdaki tablo üç kategorinin omurgasını özetler:
| Özellik | SQL (RDBMS) | NoSQL | NewSQL |
|---|---|---|---|
| Veri modeli | İlişkisel, sabit şema | Document/KV/Column/Graph, esnek | İlişkisel, sabit şema |
| ACID garantisi | Tam (serializable) | Genelde BASE, kısmî ACID | Tam (distributed serializable) |
| Ölçeklendirme | Çoğunlukla dikey + read replica | Yatay (sharding native) | Yatay (sharding native) |
| Sorgu dili | ANSI SQL | MQL, CQL, vendor DSL | ANSI SQL (büyük oranda) |
| Tipik latency (p99) | 1-10 ms | 0.5-5 ms (KV), 2-15 ms (doc) | 5-25 ms (cross-region 50+) |
| Olgunluk | 50+ yıl | 15-17 yıl | 13-14 yıl |
| Tipik kullanım | OLTP, finans, ERP, mevzuat | İçerik, oturum, IoT, mesajlaşma | Küresel OLTP, multi-region SaaS |
Kritik nokta: NewSQL “daha iyi SQL” değil, “global ölçekte ACID isteyenler için pragmatik bir taviz”dir. CockroachDB 24.1’de cross-region serializable commit p99 latency’si 50-150 ms; aynı yükü tek-bölge PostgreSQL ile p99 1-5 ms görürsünüz. Coğrafi dağıtım gerekmiyorsa NewSQL gereksiz karmaşıklıktır.
CAP Teoremi, PACELC ve Tutarlılık Tradeoff’ları
Eric Brewer’ın CAP teoremi dağıtık sistemde Consistency, Availability ve Partition Tolerance’tan aynı anda yalnızca ikisinin garanti edilebileceğini söyler. Üretimde partition kaçınılmaz olduğundan seçim CP veya AP arasındadır. Daniel Abadi’nin 2012 PACELC genişletmesi tabloya “Else” kolu ekler: partition yokken bile Latency-Consistency tradeoff’u yaparsınız.
| Sistem | CAP sınıfı | PACELC | Default izolasyon | Tutarlılık modeli |
|---|---|---|---|---|
| PostgreSQL (tek node) | CA* | — | Read Committed | Strict serializable (mümkün) |
| MySQL InnoDB | CA* | — | Repeatable Read | Snapshot isolation |
| MongoDB 7 (replica set) | CP | PC/EC | Snapshot | Causal + linearizable (w:majority) |
| Cassandra 5 | AP | PA/EL | Eventual | Tunable (ONE..ALL) |
| DynamoDB | AP (default) | PA/EL | Eventually consistent | Strongly consistent opt-in |
| CockroachDB 24 | CP | PC/EC | Serializable | Strict serializable |
| Google Spanner | CP | PC/EC | Serializable | External consistency (TrueTime) |
*Tek node PostgreSQL/MySQL CAP’e dahil değildir. Sync replica kurulduğunda CP, async replica kurulduğunda eventual consistency’ye doğru kayar. Pratik karar şu soruyla başlar: Bir kayıt yazıldıktan sonra okuyan herkes en güncel halini görmek zorunda mı? “Evet” ise (banka bakiyesi, stok, oturum jetonu) CP tarafı; “tolere edilebilir” ise (beğeni sayacı, ürün katalog, CDN cache) AP tarafı tercih edilir.
İzolasyon seviyelerinde sık karıştırılanlar
- Read Committed: PostgreSQL default’u — dirty read engellenir, non-repeatable read mümkündür.
- Repeatable Read: MySQL InnoDB default’u — phantom read riski vardır (InnoDB gap-lock büyük oranda kapatır).
- Snapshot Isolation: İşlemin başlangıç snapshot’ı — MongoDB 7 transaction default’u.
- Serializable: Tüm anomaliler engellenir; bankacılık ve mevzuat senaryolarında zorunlu.
- Strict Serializable: Serializable + real-time order; yalnız Spanner ve TrueTime benzeri saat senkronu olan sistemlerde mümkün.
Performans, Latency ve Throughput: 2024-2026 Benchmark Rakamları
Performans her zaman iş yüküne bağlıdır; YCSB ve TPC-C iki referans benchmark setidir. Aşağıdaki rakamlar vendor white-paper’ları ve MLPerf-storage 2025 verilerinin sentezidir; ortalamalar 16 vCPU / 64 GB RAM sınıfı node’lar içindir.
| Veritabanı | Read QPS (single node) | Write QPS | p99 latency | YCSB-A score (relative) | Sharding |
|---|---|---|---|---|---|
| PostgreSQL 16 | ~85.000 | ~30.000 | 3-8 ms | 1.0 (baseline) | Manual / Citus |
| MySQL 8.4 | ~95.000 | ~35.000 | 2-7 ms | 1.05 | Manual / Vitess |
| MongoDB 7 | ~120.000 | ~55.000 | 2-10 ms | 1.4 | Native |
| Redis 7.4 | ~1.000.000 | ~800.000 | 0.3-1 ms | 8.5 (KV only) | Cluster |
| Cassandra 5 | ~250.000 | ~180.000 | 3-12 ms | 2.1 | Native (ring) |
| ScyllaDB 6 | ~700.000 | ~500.000 | 1-4 ms | 5.5 | Native |
| CockroachDB 24 | ~40.000 | ~18.000 | 5-25 ms | 0.6 | Native (range) |
| YugabyteDB 2.21 | ~55.000 | ~22.000 | 4-20 ms | 0.7 | Native |
| TiDB 8 | ~70.000 | ~30.000 | 4-18 ms | 0.85 | Native (region) |
Net gözlem: tek-node bazda NoSQL key-value (Redis, ScyllaDB) baş edilemez throughput verir; document/wide-column ilişkiseli geçer; NewSQL ise tek-node bazda klasik SQL’in altında kalır çünkü her commit dağıtık consensus gerektirir. NewSQL’in değer önerisi 50-500 node’a çıkıldığında linear ölçeklenmesidir. PostgreSQL bu boyuta manuel sharding (Citus, Vitess) ile çıkarılır; o eşikte CockroachDB benzeri sistem doğal seçimdir. PostgreSQL performans optimizasyonu tek-node sınırlarını nasıl genişleteceğinizi ele alıyor.
Toplam Sahip Olma Maliyeti: 2026 Fiyat Matrisi
Lisans, donanım, operasyon ve geliştirici saati toplamı TCO’yu belirler. Matris ~10 TB veri + 50.000 TPS workload varsayımıyla çıkarıldı; AWS us-east-1 fiyatları Mayıs 2026 itibarıyla.
| Çözüm | Self-hosted ~/ay | Managed ~/ay | Lisans modeli | Egress maliyeti | Operasyon yükü |
|---|---|---|---|---|---|
| PostgreSQL 16 (RDS) | $1.200-2.000 | $2.800-4.500 | PostgreSQL License (BSD-like) | $0.09/GB AWS | Düşük |
| MySQL 8.4 (Aurora) | $1.300-2.100 | $3.200-5.000 | GPLv2 / Oracle ticari | $0.09/GB | Düşük |
| MongoDB 7 (Atlas) | $2.000-3.500 | $4.500-7.000 | SSPL (open kısıtlı) | $0.09/GB | Orta |
| Redis 7.4 (ElastiCache) | $800-1.500 | $1.800-3.200 | Redis Source Available v2 (RSALv2) | $0.09/GB | Düşük |
| Cassandra 5 | $2.500-4.000 | $5.500-9.000 (Astra) | Apache 2.0 | $0.09/GB | Yüksek |
| CockroachDB 24 | $3.000-5.000 | $6.500-12.000 | CCL + Enterprise | $0.09/GB | Orta |
| Google Spanner | — | $4.000-15.000+ | Proprietary | Bölge içi: ücretsiz | Çok düşük |
| YugabyteDB 2.21 | $2.800-4.500 | $5.500-10.000 | Apache 2.0 + commercial | $0.09/GB | Orta |
Üç kritik gizli maliyet: (1) Egress trafik — multi-region NewSQL’de sürekli inter-AZ ve inter-region replikasyon vardır; gerçek fatura hesaplananın 1.5-3 katı olabilir. (2) Operasyon ekibi — self-hosted Cassandra için 2 senior DBA pratik minimumdur, yıllık $300-500k getirir. (3) Lisans sürprizleri — MongoDB SSPL ve Redis RSALv2, hyperscaler dışında ticari kullanımı kısıtlamaz ama “managed service olarak yeniden satma” senaryosunda lisans gerektirir. BigQuery vs Snowflake karşılaştırması analytical tarafta benzer egress kalemlerini detaylandırır.
NoSQL Aile İçi Karşılaştırma: Document, KV, Wide-Column, Graph
NoSQL homojen değildir; dört alt aile farklı problemleri çözer. Yanlış aileyi seçmek “NoSQL’i denedik olmadı” hayal kırıklığının %1 numaralı nedenidir.
| Alt aile | Tipik motorlar | Güçlü olduğu yük | Zayıf olduğu yük | Karar tetikleyici |
|---|---|---|---|---|
| Document | MongoDB, Couchbase, Firestore | İç içe JSON, esnek şema, içerik yönetimi | Multi-document ACID, kompleks join | “Şema sık değişiyor + agregasyon ortalama” |
| Key-Value | Redis, DynamoDB, Memcached, KeyDB | Cache, session, leaderboard, rate-limit | Sorgulanabilir veri, range scan | “Tek key ile sub-ms erişim gerekli” |
| Wide-Column | Cassandra, ScyllaDB, HBase | Yüksek yazma, time-series, IoT | Ad-hoc sorgu, ACID transaction | “Yazma > okuma, multi-DC replikasyon” |
| Graph | Neo4j, ArangoDB, JanusGraph | Sosyal ağ, fraud detection, knowledge graph | Toplu OLAP, sıralı kayıt yönetimi | “İlişki ağırlık 3+ derinlik traversal” |
2026’da öne çıkan gelişmeler: MongoDB 7 “Queryable Encryption” GA — sunucu veriyi şifreli halde sorgular. Redis’in 2024 lisans değişikliği (BSD → SSPL/RSALv2) Valkey çatalını doğurdu; Linux Foundation altında Valkey 8, hyperscaler desteğiyle açık kaynak halef. ScyllaDB 6, C++ seastar ile Cassandra protokolünde 4-7 kat throughput sağlıyor.
Yaygın anti-pattern’ler
- Anti-pattern 1: MongoDB’yi ilişkisel veri için kullanıp $lookup ile join zorlamak. Çözüm: Embed-vs-reference kararını veri erişim paterni belirlesin.
- Anti-pattern 2: Redis’i birincil depo olarak kullanıp AOF kapatmak. Çözüm: Tier-1 veriler için RDB+AOF, ya da DynamoDB/Cassandra’ya geçiş.
- Anti-pattern 3: Cassandra’da partition key tasarımını sonraya bırakmak. Çözüm: Query-first design.
- Anti-pattern 4: Neo4j’yi entity store olarak kullanıp graph traversal yapmamak. Çözüm: Graph DB sadece ilişki ağırlıklı yükler için.
Vector veritabanı karşılaştırması NoSQL’in beşinci neslini (pgvector, Pinecone, Weaviate, Milvus) ayrı bir mercek altına alıyor; RAG ve embedding aramada bu kategori 2026’da yıllık %78 büyüyor (Gartner Hype Cycle 2025).
NewSQL Detayında: CockroachDB, Spanner, TiDB, YugabyteDB
NewSQL hem SQL arayüzünü hem ACID’i korur; farklılaşma consensus algoritması, geographic distribution stratejisi ve wire protocol uyumluluğundadır.
| Sistem | Consensus | Wire protocol | Multi-region | Open source? | 2026 olgunluk |
|---|---|---|---|---|---|
| Google Spanner | Paxos + TrueTime | gRPC / SQL | Strong (TrueTime) | Hayır (Cloud only) | Çok yüksek (10+ yıl prod) |
| CockroachDB 24 | Raft | PostgreSQL | Strong (HLC) | Kısıtlı (CCL) | Yüksek |
| YugabyteDB 2.21 | Raft | PostgreSQL + Cassandra | Strong (HLC) | Apache 2.0 | Orta-yüksek |
| TiDB 8 | Raft (multi-Raft) | MySQL | Strong | Apache 2.0 | Yüksek |
| VoltDB v13 | Single-master | Custom + SQL | Sınırlı | AGPLv3 | Niş (HFT, telco) |
Spanner’ın özgün katkısı TrueTime API’sidir: atomik saatler ve GPS ile ±7 ms hassasiyetinde zaman damgası üretir, distributed serializable transaction’ı “linearizable” boyutuna taşır. CockroachDB ve YugabyteDB benzer hedefi Hybrid Logical Clock (HLC) ile yazılım katmanında çözer; sonuç güçlü ama “external consistency” değil “serializable” seviyesindedir. TiDB MySQL uyumluluğuyla ByteDance ve Pinduoduo gibi devlerin ana OLTP motoru oldu (CNCF Annual Report 2024).
NewSQL ne zaman doğru karar?
- İş yüküm sıkı ACID gerektiriyor (finans, sipariş yönetimi, stok).
- Tek-bölge yerine 3+ coğrafi bölgede aktif-aktif olmak zorundayım (regulatory ya da latency için).
- Veri büyüklüğü 5-10 TB’ı aşıyor, manuel sharding (Citus, Vitess) operasyon yükü taşıyamayacak hale geldi.
- Hız > maliyet değil, doğruluk > maliyet önceliği var.
- Ekibimde 2+ senior DBA + bir DevOps mevcut (NewSQL operasyonu trivial değildir).
Bu beş madde aynı anda işaretlenmiyorsa NewSQL overkill olur; PostgreSQL + Citus ya da managed Aurora Global Database daha pragmatik çözümlerdir. Karar veremediğinizde Ömer Önal danışmanlığında uyguladığım kural şudur: önce mevcut yükün p95-p99 latency, write rate ve coğrafi dağılımını ölç; sonra teknoloji seç. Veri olmadan paradigma değişikliği milyon dolarlık hata olabiliyor.
Karar Çerçevesi: 7 Soru ile Doğru Motoru Bulma
Aşağıdaki 7 soruyu sırayla cevapladığınızda karar ağacı netleşir. Her soruyu önce sayısal olarak ölçün, varsayım üzerinden ilerlemeyin.
- İş yükü OLTP mi, OLAP mı, Hybrid (HTAP) mi? OLTP → SQL/NewSQL; OLAP → Snowflake/BigQuery/Redshift; HTAP → TiDB, SingleStore, Cloud Spanner with Data Boost.
- ACID zorunluluğu var mı? Para hareketi, stok düşümü, oturum jetonu → ACID; sosyal beğeni, görüntüleme sayacı → eventual consistency tolere edilir.
- Veri boyutu nereye gidiyor? <1 TB → tek-node PostgreSQL/MySQL; 1-10 TB → read replica + partition; 10-100 TB → sharded SQL ya da NoSQL; 100+ TB → NewSQL ya da wide-column NoSQL.
- Şema değişme sıklığı nedir? Aylık 5+ schema migration → document store; nadiren değişiyor → ilişkisel.
- Sorgu paterni biliniyor mu? Bellidir, az değişir → Cassandra/DynamoDB; ad-hoc, analitik, BI → SQL/HTAP.
- Coğrafi yayılma var mı? Tek bölge → klasik SQL; multi-region active-active → Spanner/Cockroach/Yugabyte.
- Ekibinizin yetkinliği nerede? Veritabanı seçimi takım bilgisinden bağımsız yapılmaz; SQL bilen ekibe Cassandra dayatmak 12-18 ay verim kaybı demektir.
Karar çerçevesi tek başına yetmez; geçiş planı da gerekir. Data mesh ve data lakehouse yaklaşımları, OLTP veritabanı seçimini analytical katmanla nasıl entegre edeceğinizi gösterir; saf transactional katmanda doğru seçim yapsanız bile stream processing ve CDC tasarlanmadan değer yaratmaz.
Sektör Bazlı Üretim Örnekleri ve Hibrit Patterns
Poliglot persistence, 2026’nın büyük ölçek mimarilerinde norm haline geldi. McKinsey Digital 2025 raporu, Fortune 500’de ortalama 6.3 farklı veritabanı motorunun aktif kullanıldığını belgeliyor. Dört sektörden örnek dağılımlar:
- Fintech (neobank): PostgreSQL (core ledger), Redis (rate-limit, session), Cassandra (audit trail), Spanner/CockroachDB (multi-region müşteri verisi), Snowflake (regulatory raporlama). Avantaj: Her motor güçlü olduğu yerde. Dezavantaj: 5 farklı operasyon yetkinliği.
- E-ticaret: MySQL/Aurora (sipariş, stok), MongoDB (ürün katalog), Redis (sepet, cache), Elasticsearch (arama), BigQuery/Snowflake (BI). Ne zaman seç: Sezonluk trafiği 20x dalgalanan sistemler.
- IoT / Telco: Cassandra ya da TimescaleDB (sensor), Kafka (akış), Druid (real-time analytics), PostgreSQL (metadata). Avantaj: Saniyede 1M+ event sindirir.
- SaaS (B2B): PostgreSQL multi-tenant (şema veya RLS), Redis cache, S3 + Iceberg (silver+gold), dbt (transform), Snowflake (cross-tenant analytics). Ne zaman seç: 50-5000 tenant, ACID kritik.
Bu kalıpların ortak yanı: her motor tek bir görev için seçilir, ve veri akışı CDC + event streaming üzerinden yürütülür. Big data işleme Spark Kafka pipeline’ı tam olarak bu OLTP → streaming → analytical akışı kurar; veri yönetişimi çerçevesi olmadan poliglot mimari kontrol edilemez “veri spagettisi”ne dönüşür.
2026’nın Yeni Trendleri: Serverless DB, AI-augmented, Vector Native
Üç paradigma da evrim geçiriyor. Önemli 2025-2026 gelişmeleri:
- Serverless veritabanları: Aurora Serverless v2, Neon, PlanetScale, Turso. Stack Overflow Survey 2025’te developer’ların %32’si “serverless DB denedim” diyor (2023: %14).
- AI-augmented databases: PostgreSQL 16 + pgvector + pg_ai, Oracle 23ai Vector, MongoDB Atlas Vector Search. Tek motor hem klasik veri hem embedding tutuyor.
- Edge databases: Cloudflare D1, Turso (libSQL), Fly.io distributed Postgres. Latency 10-30 ms’den 2-5 ms’ye düşüyor.
- HTAP olgunlaşması: TiDB TiFlash, Spanner Data Boost, SingleStore — tek motor OLTP + OLAP. Gartner 2025 mainstream tahmini 2028 → 2026’ya çekildi.
- Lisans değişiklikleri: Elastic (2024 AGPLv3 + SSPL), MongoDB SSPL, Redis RSALv2, Terraform BSL → OpenTofu çatalı. Tedarikçi-risk faktörü.
2026’da seçim yaparken sadece bugünün ihtiyaçlarını değil, lisans ve tedarikçi-kilidi (vendor lock-in) risklerini de hesaba katın; SSPL/RSALv2 lisanslarına bağımlı bir sistem 5 yıl sonra “managed servis olarak yeniden satılamaz” kısıtına takılabilir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
SQL NoSQL’in yerine geçer mi, yoksa tam tersi mi olur?
İkisi de olmaz. 2010’larda “NoSQL SQL’i öldürecek” tezi yanlış çıktı; PostgreSQL üst üste 3 yıl Stack Overflow Survey’de #1 en sevilen veritabanı. Bunun yerine “poliglot persistence” — her iş yüküne uygun motor — endüstri standardı haline geldi. Modern büyük sistemlerde her ikisinden de bulunur, ve son 3 yılda PostgreSQL’in JSONB + pgvector ile NoSQL özelliklerini içselleştirmesi sınırı bulanıklaştırdı.
NewSQL gerçekten “yeni” bir paradigma mı, yoksa pazarlama mı?
2011’de Matthew Aslett tarafından icat edilen terim önce şüpheyle karşılandı; ama Google Spanner, CockroachDB, TiDB ve YugabyteDB son 10 yılda küresel ölçekte ACID + horizontal scale problemini gerçekten çözdüğünü kanıtladı. Pazarlama değil; tek-bölge sınırını aşması gerekenler için somut bir kategoridir. Ancak bölgesel ölçeği aşmıyorsanız PostgreSQL + sharding daha pragmatik bir başlangıç noktasıdır.
PostgreSQL bütün ihtiyacımı karşılar mı, neden başka bir şey seçeyim?
PostgreSQL 16 çok kuvvetli ve JSONB, pgvector, FTS, partitioning, logical replication ile inanılmaz geniş bir spektrumda iyi iş çıkarır. Ama üç sınırda başka motor gerekir: (1) 50+ node yatay ölçek (Citus ya da NewSQL), (2) sub-ms KV erişim (Redis), (3) yüksek-yazma time-series ya da multi-DC (Cassandra/ScyllaDB). Bu üç dışında PostgreSQL “doğru başlangıç” cevabıdır.
MongoDB’nin SSPL lisansı bizim için risk mi?
SSPL, yalnızca MongoDB’yi “managed servis olarak yeniden satmak” isteyenler için kısıtlayıcıdır. Kendi uygulamanızda kullanıyorsanız sorun yoktur — Atlas managed servisi de tamamen yasaldır. Risk noktası, ürününüzü “veritabanı-as-a-service” şeklinde sattığınız senaryodur; o zaman MongoDB ile lisans pazarlığı yapmak ya da PostgreSQL/Couchbase’e geçmek gerekir.
Veritabanı seçimini yanlış yapmışsam, geçiş ne kadar sürer?
Veri büyüklüğüne ve şema karmaşıklığına bağlı: 100 GB altında 2-6 hafta (CDC ile online migration), 1-10 TB için 3-9 ay (parallel-run + dual-write pattern), 10 TB üzeri 12-24 ay. En zor kısım veri değil — uygulamanın query pattern’lerini yeniden yazmak ve sıfıra yakın downtime için Debezium tabanlı dual-write disiplinini kurmaktır. Migration maliyeti genelde başlangıçta doğru seçim yapma maliyetinin 5-10 katıdır.
Sonuç: 2026 için Karar Çerçeven
SQL vs NoSQL vs NewSQL tartışması artık “hangisi kazanır” değil, “hangi iş yükü hangi motorun tatlı noktasına denk gelir” sorusudur. Pragmatik 2026 default’u: OLTP için PostgreSQL 16 ile başla — JSONB, pgvector, partitioning ile ihtiyacın %80’ini karşılar. Cache ve session için Redis/Valkey, şemasız yüksek-throughput için MongoDB ya da DynamoDB, time-series ve multi-DC için Cassandra ya da ScyllaDB, küresel ACID için CockroachDB ya da Spanner, analytics için BigQuery/Snowflake/Databricks katmanı ekle.
Karar verirken 7 sorudan oluşan çerçeveyi geçirin: iş yükü tipi, ACID zorunluluğu, veri büyüklüğü trendi, şema değişme sıklığı, sorgu pattern’i, coğrafi yayılma, ekip yetkinliği. Sayısal ölçüm olmadan yapılan seçimler 12-18 ay sonra “yanlış teknoloji” tartışmasına döner; sorun çoğu zaman teknoloji değil ölçüm eksikliğidir. Veritabanı, mimarinin geri dönüşü en pahalı tek kararıdır.
Mevcut sisteminizin yük profilini ölçmek, doğru paradigmaya geçiş planı yapmak ya da poliglot mimarinizi sadeleştirmek istiyorsanız iletişim sayfasından ulaşabilirsiniz; önce workload metrikleriniz incelenir, sonra teknoloji önerisi sunulur.
Dış kaynak referansları: PostgreSQL 16 docs, MongoDB Manual, CockroachDB docs, Google Cloud Spanner, Stack Overflow Survey 2024, DB-Engines Ranking, ENISA Threat Landscape 2024.
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?