NoSQL Nedir?

NoSQL veri tabanları genellikle daha hızlı ve daha fazla yinelemeli yazılım geliştirmeyi mümkün kılan esnek şemalar sağlar. Esnek veri modeli sayesinde NoSQL veri tabanları yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için idealdir.

NoSQL veritabanları genellikle pahalı ve güçlü sunucular eklenerek ölçeği artıracak şekilde değil, dağıtılmış donanım kümeleri kullanarak ölçeği genişletecek şekilde tasarlanır. Bazı bulut sağlayıcıları bu işlemleri arka planda, tam olarak yönetilen bir hizmet olarak gerçekleştirir.

NoSQL veritabanları, belirli veri modelleri ve erişim yöntemleri için optimize edilmiştir. Bunlar, ilişkisel veritabanlarıyla benzer işlevleri gerçekleştirmeye çalışmanıza nazaran daha yüksek performans sağlar.

NoSQL veritabanları, her biri ilgili veri modeli için özel olarak tasarlanmış yüksek oranda işlevsel API'ler ve veri türleri sağlar.

NoSQL veri tabanları ile gerçek zamanlı öneriler, kişiselleştirme ve geliştirilmiş kullanıcı deneyimleri sunabilirsiniz. Örneğin Disney+, NoSQL veri tabanı teknolojisini kullanarak kapsamlı dijital içerik kitaplığını 150 milyondan fazla aboneye sunuyor. Amazon DynamoDB sayesinde İzlemeye Devam Et, İzleme Listesi ve Kişiselleştirilmiş Öneriler gibi popüler özellikleri ölçeklendirerek sunabiliyor.

Verilerinizdeki karmaşık ilişkileri hızlı bir şekilde keşfetmek için grafik veri tabanlarını kullanabilirsiniz. Örneğin Wiz, Amazon Neptune'u kullanarak bulut güvenliğini bir grafik olarak yeniden tasarladı. Wiz, en kritik riskleri hızlı bir şekilde belirleyip düzelterek müşterilerinin güvenlik duruşlarını iyileştirmelerine yardımcı oluyor. Şirket, kritik risk teşkil eden risk faktörlerinin toksik kombinasyonunu ortaya çıkarmak için Amazon Neptune'da depolanan grafik modelini kullanıyor. Wiz risk altyapıları, grafiği dikkatle inceliyor ve saniyeler içinde bir dizi birbirine bağlı risk faktörünü bir güvenlik grafiğinde birleştiriyor.

Dağıtılmış NoSQL veri tabanları; mesajlaşma, sosyal medya, dosya paylaşımı ve daha fazlasına yönelik olarak yüksek erişilebilirlik, düşük gecikme içeren uygulamalar oluşturmak için mükemmeldir. Örneğin Snapchat, günde milyarlarca resim ve video mesajı gönderen 290 milyondan fazla kullanıcıya sahip. Şirket, mesaj göndermeye ilişkin ortalama gecikme süresini %20 azaltmak için NoSQL veri tabanı sistemlerini kullanıyor.

Basit bir kitap veritabanının şemasını modelleme örneğini ele alalım:

• İlişkisel bir veri tabanında, genellikle bir kitap kaydı parçalarına ayrılarak (veya "normalleştirilerek") ayrı tablolarda depolanırken, ilişkiler birincil ve yabancı anahtar kısıtlamalarıyla tanımlanır. Bu örnekte Books tablosu ISBN, Book Title ve Edition Number sütunlarına; Authors tablosu AuthorID ve Author Name sütunlarına; Author-ISBN tablosu ise AuthorID ve ISBN sütunlarına sahiptir. İlişkisel model; veri tabanının, yedekliliği azaltacak şekilde normalleştirilmiş ve genel olarak depolama için optimize edilmiş tablolar arasında başvurusal bütünlük uygulamasına imkan tanıyacak şekilde tasarlanmıştır.

• Bir NoSQL veri tabanında, kitap kaydı genellikle belge olarak saklanır. Her kitap için öge, ISBN, Book Title, Edition Number, Author Name ve AuthorID bilgileri tek bir belgede öznitelikler olarak depolanır. Bu modelde, veriler sezgisel yazılım geliştirme ve yatay ölçeklenebilirlik için optimize edilir.

Anahtar-değer veri tabanları son derece bölümlenebilir bir yapıya sahiptir ve diğer NoSQL veri tabanı türlerinde elde edilemeyecek düzeylerde yatay ölçeklendirmeye imkan tanır. Anahtar-değer veritabanı, verileri anahtarın benzersiz bir tanımlayıcı olarak işlev gördüğü bir anahtar-değer çiftleri koleksiyonu olarak depolar. Anahtarlar ve değerler basit nesnelerden karmaşık bileşik nesnelere kadar her şey olabilir. Anahtar-değer deposu veri tasarımı için özellikle oyun, reklam teknolojisi ve IoT gibi kullanım örnekleri uygundur. Amazon DynamoDB her ölçekte iş yükü için milisaniye cinsinden tek basamaklı gecikme süresi ile tutarlı performans sunacak şekilde tasarlanmıştır. 

Belge veri tabanları, geliştiricilerin uygulama kodlarında kullandıkları belge modeli biçimine sahiptir. Verileri esnek, yarı yapılandırılmış ve doğası gereği hiyerarşik olan JSON nesneleri olarak depolar. Belgelerin ve belge veri tabanlarının esnek, yarı yapılandırılmış ve hiyerarşik yapısı sayesinde geliştiriciler, uygulamaların gereksinimleri doğrultusunda geliştirme yapabilirler. Belge veri tabanı modeli; kataloglar, kullanıcı profilleri ve her belgenin hem benzersiz olduğu hem de zamanla geliştiği içerik yönetim sistemleri ile birlikte oldukça kullanışlıdır. Amazon DocumentDB (MongoDB uyumlu) ve MongoDB, esnek ve yinelemeli geliştirme için hem güçlü hem de sezgisel API'ler sağlayan popüler belge veri tabanlarıdır.

Grafik veri tabanları, yüksek derecede bağlantılı veri kümeleriyle çalışan uygulamalar geliştirmeyi ve çalıştırmayı kolaylaştırmak için amaca yönelik olarak oluşturulmuştur. Veri varlıklarını depolamak için düğümleri, varlıklar arasındaki ilişkileri depolamak için de uçları kullanırlar. Bir ucun daima bir başlangıç düğümü, bitiş düğümü, türü ve yönü bulunur. Ana-alt öğe ilişkilerini, eylemleri, sahipliği ve benzer kavramları açıklayabilir. Bir düğümün sahip olabileceği ilişkilerin sayısı ve türleri açısından bir sınır yoktur. Bir grafik veri tabanını, yüksek derecede bağlantılı veri kümeleriyle çalışan uygulamalar geliştirmek ve çalıştırmak için kullanabilirsiniz. Grafik veri tabanlarının yaygın olarak karşılaşılan kullanım örnekleri arasında sosyal ağlar, öneri altyapıları, dolandırıcılık algılama ve bilgi grafikleri yer alır. Amazon Neptune, iki grafik API'si (TinkerPop ve RDF/SPARQL) seçeneğiyle hem Property Graph modelini hem de Resource Description Framework'ü (RDF) destekleyen, tam olarak yönetilen bir grafik veri tabanı hizmetidir.

Diğer ilişkisel olmayan veri tabanları verileri disk veya SSD'lerde depolarken, bellek içi veri depoları disklere erişme ihtiyacını ortadan kaldırmak için tasarlanmıştır. Mikrosaniyelik yanıt süreleri gerektiren veya trafikte büyük ani artışlara sahip uygulamalar için idealdirler. Bunları oyun ve reklam teknolojisi uygulamalarında puan tabloları, oturum depoları ve gerçek zamanlı analiz gibi özellikler için kullanabilirsiniz. Redis İçin Amazon MemoryDB, mikrosaniye düzeyinde okuma gecikmesi, tek haneli milisaniye düzeyinde yazma gecikmesi ve Multi-AZ dayanıklılığı sağlayan, Redis uyumlu, dayanıklı, bellek içi bir veri tabanı hizmetidir. Amazon ElastiCache, düşük gecikme süreli, yüksek aktarım hızlı iş yükleri sağlamak üzere, Redis ve Memcached ile uyumlu, tam olarak yönetilen, bellek içi bir önbelleğe alma hizmetidir. Amazon DynamoDB Hızlandırıcısı (DAX), DynamoDB'nin çok daha hızlı okumasını sağlayan, amaca yönelik bir veri deposunun başka bir örneğidir.

Arama altyapısı veri tabanı, geliştiriciler tarafından sorunları gidermek için kullanılan uygulama çıktı günlükleri gibi veri içeriğinin aranmasına adanmış, ilişkisel olmayan bir veri tabanı türüdür. Veriler arasında benzer özellikleri kategorize etmek ve arama özelliğini kolaylaştırmak için dizinler kullanır. Arama altyapısı veri tabanları, görüntüler ve videolar gibi yapılandırılmamış verileri sınıflandırmak için optimize edilmiştir. Amazon OpenSearch Hizmeti; yarı yapılandırılmış günlükleri ve ölçümleri dizine ekleyerek, biriktirerek ve bunlarda arama yaparak makineler tarafından oluşturulan veriler için neredeyse gerçek zamanlı görselleştirme ve analizler sağlamak için amaca yönelik tasarlanmıştır.