Son yıllarda, modern web uygulamaları her zamankinden daha fazla veri üretmiş ve üretmeye de devam etmektedir. Bu nedenle tüm bu veriler saklanmalı ve yönetilmelidir. Yönetim ise SQL ve NoSQL tabanlı olmak üzere iki tür veri tabanı yönetim sistemine göre yapılabilir. NoSQL veri tabanları, yapı eksikliği nedeniyle SQL tarafından desteklenmeyen yapılandırılmamış verileri işlemek için tasarlanmıştır. NoSQL, bu sınırlamayı çözmek için yaratıcı yollar kullanır. Örnekler, dinamik programları ve çeşitli işleme tekniklerini içerir. Yapılandırılmamış yani NoSQL’un konusu olan veriler için en popüler veri tabanı türleri belge, grafik sütun ve anahtar-değer veri tabanlarıdır. Konuları ise genellikle grafik, video, ham sensör çıktısı ve serbest metin gibi verilerden oluşur. Peki NoSQL ne anlama gelir? Nasıl kullanılır? Özellikleri nelerdir? Gelin NOSQL hakkında merak edilen tüm detaylara birlikte göz atalım.
NoSQL bir kısaltmadır ve yalnızca Yapılandırılmış Sorgu Dili anlamına gelmez. SQL'den farkı ise yapılandırılmış verilerin bu veri tabanında depolanmamasıdır. Özellikle Excel dosyalarından ve grafiklerinden sohbetlere ve sosyal medya mesajlarına kadar her türlü şekilde depolanan, yapılandırılmamış verilerle bir veri akışını takip etmek istiyorsanız kullanışlıdır. Bu arada SQL de bir veri tabanıdır. Olumsuzluk ön eki, NoSQL'in bir veri tabanı olmadığı izlenimini verir. Ancak sadece SQL değildir, yapılandırılmış veriler yerine yapılandırılmamış olanlarla ilgilenir.
Genel olarak, NoSQL büyük miktarda dağıtılmış veriyi işleyebilen veri tabanlarıdır. Bu sistemler, sözdizimi esas olarak veri depolamak ve almak için tasarlanmış olan SQL dilini kullanmazlar. NoSQL veri tabanları ise yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve polimorfik veri depolamaya izin veren çok çeşitli diğer veri tabanı teknolojilerini kullanır. Genellikle JSON gibi veri tabanındaki verilere SQL dışındaki dillerde ulaşmak mümkündür.
NoSQL veri tabanları, büyük miktarda veriyle ilgilenen uygulamalarda kullanılır. Örneğin, makine öğrenimi işlevleri içeren uygulamalar NoSQL kullanımı için idealdir. NoSQL yazılımı örnekleri ise Microsoft Azure hizmeti, Cosmos DB veya MongoDB'dir. Bunlar, bulut bilgi işlemle birlikte günde birçok terabaytı işleyebilen veri tabanı yazılımlarıdır. NoSQL veri tabanlarının ölçeklendirilmesi de kolaydır. En önemlisi ise en iyi sonuçları ve performansı elde etmek için çok güçlü bir fiziksel sunucuya ihtiyacınız yoktur. Genellikle bir NoSQL veritabanı, bir sanal makinede de (Virtual Machine) sanallaştırılabilir.
Belge, grafik, anahtar-değer veri tabanları ve geniş sütunlu depolar olmak üzere dört popüler NoSQL veri tabanı sistemi türü vardır ve her biri farklı türde bir veri modeli kullanır.
SQL, ilişkisel veritabanı yönetim sistemleriyle iletişim kurmak için en yaygın kullanılan dildir. Neredeyse tüm büyük içerik yönetim sistemleri (CMS) MySQL'i destekler. Örneğin, WordPress barındırma ortamlarında bir LAMP yığını (Linux, Apache, MySQL, PHP) hala yaygındır. Ancak bazı durumlarda NoSQL kullanımı sunduğu avantajlar nedeniyle daha popülerdir.
NoSQL, innoDB depolama motoru gibi bir bütünlük kontrolüne sahip değildir, çünkü bunun için tasarlanmamıştır. NoSQL'in amacı, ilişkiler olmadan verileri ortak bir kapsayıcıda depolamak ve hızlı bir şekilde almaktır. Tutarlılık ve bütünlüğün çok önemli olduğunu durumlarda yine de ilişkisel bir veri tabanı elde etmek mümkündür, bu nedenle NoSQL'i gerçekte ne için kullanmanız gerektiği önemlidir.
NoSQL veri tabanlarının özellikleri hem avantajları hem de dezavantaj sağlayabilir. Çünkü her bir veri tabanının daha uygun olduğu kullanım alanları mevcuttur ve bazen avantajlarından yararlanılırken bazı durumlarda dezavantajlarından da faydalanılabilir. NoSQL veri tabanlarının özellikleri ise şöyle sıralanabilir:
NoSQL ayrıca yatay ölçeklendirme avantajı da sunar. Böylece yük birkaç sunucu arasında bölünebilir. Ancak bir RDBMS (Relational Database Management System) ile yalnızca dikey olarak ölçeklenebilir. Dikey ölçekte, hızı artırmak için bir sunucuya daha fazla kaynağın yerleştirilmesi gerekir. Fakat kaynakların arttırılması maliyetin de artması demektir.
NoSQL veri tabanlarının en büyük avantajı içinde her türlü veri ve dosyanın depolanabilmesidir. Hızlı bir şekilde çalışmaya devam etmek için verileri gerektiğinde farklı depolama sunucuları üzerinden dağıtmanız da mümkündür.
NoSQL, web hizmetleri aracılığıyla uygulamalarla iletişim kurar. Çünkü web hizmeti, internet üzerinden sunulan bir hizmettir. Farklı sistemler daha sonra ilgili sistemin verilerini veya işlevselliğini kullanabilir. Bu da, bir uygulamanın harici sistemlerden (farklı şekilde programlanmış sistemler) farklı işlevleri veya verileri aramasını mümkün kılar. Web servislerinin gücü ise sistemlerin serbest bir şekilde bağlı olmasından kaynaklanır. Kısaca, birbirlerinin işlevlerini kullanmak için birbirleri hakkında çok az bilgiye sahip olmaları gerekir.
REST ve JSON aracılığıyla noSQL veri tabanı ile iletişim kurabilirsiniz. Çoğu NoSQL veri tabanı motoru, sunucudaki bir XML dosyasında işlenen bir şema kullanır. Şemada veri tabanı ile nasıl iletişim kurabileceğinizi ve web servisinin hangi alanlarda iletişim kurmasına izin verildiğini ayarlayabilirsiniz. Pratikte Cassandra, Mongo vb. gibi çeşitli NoSQL motorları vardır. Çoğu motor farklı çalışsa da bir web servisi aracılığıyla iletişim temeli ile üzerine kuruludur.
Siz de belirli standartların dışında çalışma esnekliğinden ve ölçeklenebilirliğinden faydalanmak isterseniz NoSQL veri tabanını tercih edebilirsiniz. Özellikle online oyunlar ve e-ticaret uygulamaları söz konusu olduğunda maliyet ve zaman kaybını önlemeniz, hızlı yanıt süreleri elde etmeniz için oldukça uygundur. Veri tabanı yönetim sistemleri konusunda Komtaş'ın sunduğu hizmetlerden de yararlanarak sizin için en uygun çözüme ulaşabilirsiniz.
Autoregressive models, özellikle yapay zeka ve zaman serisi analizlerinde kullanılan güçlü bir yöntemdir. Bu modeller, geçmiş verileri kullanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için geliştirilmiştir.
Yarı yapılandırılmış veri geleneksel yöntemlerle yakalanmayan veya biçimlendirilmeyen verilerdir.
Diffusion Models, makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında özellikle görüntü üretiminde son dönemde büyük ilgi gören modellerdir. Diffusion models, gerçekçi görüntüler oluşturmak için veriler üzerindeki gürültüyü modelleyerek çalışır
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.