SQL vs NoSQL: Uygulamanız hangi veritabanını kullanmalı?

SQL veritabanları (ilişkisel veritabanları olarak da anılır) verileri satır ve sütunlardan oluşan, tanımlı bir yapıya sahip tablolarda saklar ve ilgili tabloları birbirine bağlar. Sorgular SQL dili ile yazılır. Postgres, MySQL ve SQLite birer örnektir. NoSQL veritabanları verileri doküman, anahtar-değer çiftleri, geniş sütunlar veya graflar gibi farklı yollarla saklar ve genellikle daha esnek bir yapıya izin verir. MongoDB, Redis, DynamoDB ve Firestore birer örnektir. Çoğu iş uygulaması için SQL veritabanı mantıklı bir varsayılan seçimdir; NoSQL ise belirli işlerde öne çıkar.

AI ile geliştirirken bu seçim neden önemli

Veritabanı, bir uygulamanın sonradan değiştirilmesi en zor parçalarından biridir. Ekranlar bir öğleden sonra yeniden tasarlanabilir; yıllara yayılmış müşteri verilerini farklı bir veritabanı türüne taşımak ise bir projedir.

Bir AI uygulama oluşturucu sizin yerinize veri depolama eklediğinde, bu seçeneklerden birini yapmış olur. Farkı bilmek şunlara yardımcı olur:

• Verinizin nasıl göründüğünü anlamak ve daha sonra soracağınız soruları ("ürüne göre aylık gelir") yanıtlayıp yanıtlayamayacağını görmek.
• Platform seçimlerini değerlendirmek. Bazı platformlar doküman veritabanı üzerine, bazıları ilişkisel veritabanı üzerine kurulu. Her birinin yaygın bir örneği için Supabase vs Firebase sayfasına bakın.
• Bağımlılıktan kaçınmak. SQL ortak bir standart olduğu için ilişkisel veriler genellikle sağlayıcılar arasında taşınması daha kolaydır.

Günlük hayattan bir benzetme

Bir SQL veritabanı, katı sütunları olan özenle tasarlanmış bir elektronik tablolar kümesine benzer: müşteriler için bir sayfa, siparişler için bir sayfa; her sipariş satırı ID'si üzerinden bir müşteri satırına işaret eder. Bir sayfadaki her satırın aynı sütunları vardır. Biraz planlama ister, ama sayfalar arasında soru sormak kolaydır ve veriler düzenli kalır.

Bir NoSQL doküman veritabanı ise bir dosya dolabı gibidir. Her müşterinin klasörü, bilgilerini ve siparişlerini birlikte barındırabilir; bir klasör diğerlerinde olmayan ek belgeler de tutabilir. Tek bir müşterinin tüm hikâyesini almak hızlıdır. "Geçen ay herkes ne sipariş etti?" sorusunu yanıtlamak ise çok sayıda klasörü açmayı gerektirir.

Gerçek farklar

"NoSQL" tek bir şey değildir. Başlıca türleri şunlardır:

Uygulamalı bir örnek: aynı mağaza verisi, iki yolla

Bir müşterisi ve siparişleri olan küçük bir çevrim içi mağazayı ele alalım.

SQL (ilişkisel): veriler tablolara bölünür ve ID'lerle bağlanır.

-- customers: id=1, name='Lena Ortiz'
-- orders:    id=101, customer_id=1, total=42.00
--            id=103, customer_id=1, total=25.00

SELECT c.name, SUM(o.total)
FROM customers c JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
GROUP BY c.name;

Lena e-posta adresini değiştirirse, değişiklik tek bir yerde olur. "Bu ay müşteri başına toplam satış" sorusu tek bir sorgudur.

NoSQL (doküman): siparişleri kendi dokümanının içinde durabilir.

{
  "_id": "cust_1",
  "name": "Lena Ortiz",
  "email": "lena@example.com",
  "orders": [
    { "id": 101, "total": 42.00, "items": ["Green tea"] },
    { "id": 103, "total": 25.00, "items": ["Teapot"] }
  ]
}

Lena'nın tüm siparişleriyle profil sayfasını yüklemek tek bir okumadır. Ancak tüm müşterilere yayılan sorular — bu ay en çok satan ürün — daha fazla iş gerektirir ve aynı ürün bilgileri birçok siparişe kopyalanmışsa, bunların senkron tutulması uygulamanın sorumluluğu olur.

İkisi de yanlış değil. Asıl soru, uygulamanızın en çok hangi kalıbı kullandığı.

Nasıl seçilir

İlişkisel bir SQL veritabanı genellikle şu durumlarda doğru varsayılan seçimdir:

• Verileriniz çok sayıda ilişki içeriyorsa: kullanıcılar, ekipler, rezervasyonlar, faturalar, ürünler.
• Kayıtlar arasında raporlara, filtrelere ve toplamlara ihtiyacınız olacaksa.
• Doğruluk önemliyse: para, stok seviyeleri, izinler.

Bir NoSQL veritabanı şu durumlarda değerlendirmeye değer:

• Hızlı bir önbellek veya oturum deposuna ihtiyacınız varsa — burada Redis yaygındır ve genellikle bir SQL veritabanıyla birlikte kullanılır.
• Kayıtlarınız sayıca çok fazla, basit ve bağımsızsa; örneğin olay günlükleri veya sensör okumaları gibi.
• Birinin etrafında kurulu bir platformdaysanız, örneğin Firebase'in Firestore'u ve gerçek zamanlı özellikleri ana çekiciyse.

Birçok uygulama ikisini birden kullanır: ana doğruluk kaynağı olarak SQL, önbellekleme veya belirli bir özellik için ise bir NoSQL deposu.

Temel terimler

Yaygın yanlış anlamalar

• "NoSQL şema demektir." Verinizin her zaman bir şekli vardır. NoSQL'de veritabanı bunu zorunlu kılmayabilir; bu durumda kodunuzun kılması gerekir.
• "SQL ölçeklenmez." İlişkisel veritabanları çok büyük servisleri çalıştırır. Çoğu uygulama sınırlarına hiç yaklaşmaz.
• "NoSQL her zaman daha hızlıdır." Yalnızca tasarlandığı kalıplar için. Birden fazla alanı kesen bir rapor daha yavaş olabilir.
• "Hayat boyu birini seçmek zorundasınız." Birçok uygulama ikisini birleştirir. Ayrıca Postgres gibi SQL veritabanları da JSON saklar; birkaç esnek alan için NoSQL gerekmez.
• "NoSQL, SQL kullanamayacağınız anlamına gelir." Ad genellikle "yalnızca SQL değil" olarak okunur ve bazı NoSQL ürünleri SQL benzeri sorgu dilleri sunar.

AI oluşturucunuza ne sormalısınız

• "Bu uygulama hangi tür veritabanını kullanıyor ve verilerime neden uygun?"
• "Tabloları veya koleksiyonları ve aralarındaki ilişkileri çizer misin?"
• "Altı ay sonra hangi raporlara ihtiyacım olacak? Bu veritabanı bunları kolayca yanıtlayabilir mi?"
• "Birkaç alan gerçekten esnekse, ikinci bir veritabanı eklemek yerine onları Postgres'te JSON olarak saklayalım."
• "Önbelleği yalnızca ölçülmüş bir hız sorunumuz olursa ekleyelim."

Mythex'te veritabanları

Mythex, veritabanına ihtiyaç duyan her projeye ayrılmış bir Postgres veritabanı verir — ilişkisel bir SQL veritabanı — uygulama ihtiyaç duyduğunda ya sohbette isteyerek ya da /database komutuyla eklenir (Database). Bu, kullanıcılar, rezervasyonlar, siparişler ve raporlar gibi çoğu iş uygulamasına uygundur. Barındırılan bir doküman veritabanı gibi belirli bir dış servise ihtiyacınız varsa, ajan, proje sırlarında sakladığınız anahtarlarla bağlanan kod yazabilir. Dilin kendisi hakkında daha fazla bilgi için SQL nedir yazısını okuyun.

Sorular