SQL vs NoSQL: Veritabanı Seçim Rehberi

Veritabanı seçimi, yazılım projelerinin en kritik mimari kararlarından biridir. Yanlış seçim, projenin ilerisinde ciddi performans ve ölçeklenme sorunlarına yol açar. SQL mi, NoSQL mi?

SQL Veritabanları (İlişkisel)

Verileri tablolarda tutan, önceden tanımlanmış şema gerektiren ve SQL sorgu dili kullanan veritabanları.

Nasıl Çalışır?

-- Tablo oluştur
CREATE TABLE users (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100) NOT NULL,
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- Veri ekle
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Ali', 'ali@example.com');

-- Sorgula
SELECT u.name, COUNT(o.id) as order_count
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
GROUP BY u.name
ORDER BY order_count DESC;

ACID Garanti

Atomicity — İşlem ya tamamen başarılı ya tamamen başarısız
Consistency — Veri her zaman tutarlı
Isolation — Eşzamanlı işlemler birbirini etkilemez
Durability — Onaylanan veri kaybolmaz

Popüler SQL Veritabanları

| Veritabanı | Avantaj | Kullanım | |------------|---------|----------| | PostgreSQL | Güçlü, genişletilebilir | Genel amaçlı | | MySQL | Basit, hızlı | Web uygulamaları | | SQLite | Dosya tabanlı, sıfır kurulum | Mobil, embedded | | SQL Server | Enterprise, .NET entegrasyonu | Kurumsal |

NoSQL Veritabanları

Esnek şema, yatay ölçekleme ve çeşitli veri modelleri sunan veritabanları.

Türleri

1. Document Store (Doküman)

// MongoDB örneği
{
  "_id": "user_42",
  "name": "Ali",
  "email": "ali@example.com",
  "addresses": [
    { "city": "İstanbul", "type": "home" },
    { "city": "Ankara", "type": "work" }
  ],
  "preferences": {
    "theme": "dark",
    "language": "tr"
  }
}

Örnekler: MongoDB, CouchDB, Firestore

2. Key-Value Store

user:42:name → "Ali"
user:42:email → "ali@example.com"
session:abc123 → { userId: 42, expires: "..." }

Örnekler: Redis, DynamoDB, Memcached

3. Column-Family Store

Büyük ölçekli analitik iş yükleri için optimize edilmiş. Örnekler: Cassandra, HBase, ScyllaDB

4. Graph Database

İlişki ağırlıklı veriler için. Örnekler: Neo4j, Amazon Neptune

Karşılaştırma

| Özellik | SQL | NoSQL | |---------|-----|-------| | Şema | Sabit (katı) | Esnek (şemasız) | | Ölçekleme | Dikey (scale up) | Yatay (scale out) | | İlişkiler | JOIN ile güçlü | Gömülü (embedded) | | Tutarlılık | ACID (güçlü) | BASE (eventual) | | Sorgu dili | SQL (standart) | Veritabanına özel | | Performans | İlişkisel sorgu | Anahtar bazlı erişim |

Hangisini Ne Zaman Seçmeli?

SQL Seçin

Karmaşık ilişkisel veri
Transaction gerektiren işlemler (finans, e-ticaret)
Raporlama ve analitik
Veri tutarlılığı kritik
Bilinen, sabit şema

NoSQL Seçin

Büyük veri hacmi
Hızlı okuma/yazma gerekli
Esnek/değişken veri yapısı
Yatay ölçekleme gerekli
Gerçek zamanlı uygulamalar

Polyglot Persistence

Modern mimaride tek veritabanı yetmez — her iş yükü için en uygun veritabanını kullanın:

Kullanıcı profilleri → PostgreSQL (ilişkisel veri)
Oturum yönetimi     → Redis (hızlı key-value)
Ürün kataloğu       → MongoDB (esnek şema)
Arama               → Elasticsearch (tam metin)
Analitik             → ClickHouse (kolon bazlı)

BilgeOne Veritabanı Seçimi

BilgeOne platformunda Supabase (PostgreSQL) tercih ediyoruz çünkü:

Multi-tenant SaaS: Veri izolasyonu için Row Level Security (RLS)
İlişkisel veri: Müşteri → Sipariş → Ürün ilişkileri
ACID: Finansal işlemler (faturalama, ödeme)
Realtime: Supabase realtime subscriptions

Sonuç

"SQL mi NoSQL mi?" sorusunun doğru cevabı "hangisine ihtiyacınız var?" olmalıdır. İlişkisel veriler ve tutarlılık kritikse SQL, esneklik ve ölçekleme öncelikliyse NoSQL tercih edin.

Veritabanı tasarımı ve veri stratejilerini Yazılım Mimarisi 3.0 kitabında detaylı inceliyoruz.

SQL vs NoSQL