Veri tabanı (Database) nedir?

Veri tabanı genellikle bir bilgisayar sisteminde elektronik olarak depolanan yapılandırılmış bilgi veya veriden oluşan düzenli bir koleksiyon olarak tanımlanır ve genellikle bir veri tabanı sistemi (DBMS) ile kontrol edilir. Veri ve DBMS ve aynı zamanda bunlarla ilişkili uygulama yazılımları bir araya getirildiğinde sıklıkla veri tabanı olarak kısaltılan veri tabanı sistemi olarak ifade edilir. 

Veri Tabanının Evrimi

Veri tabanları, 1960'lı yılların başlarında ortaya çıkmalarından bu yana radikal bir evrim sürecinden geçmiştir. Hiyerarşik veri tabanı gibi navigasyonel veri tabanları (ağaç benzeri bir modeli temel alır ve yalnızca bir kaynaktan çoklu alıcıya doğru ilişkiye olanak sağlar) ve ağ veri tabanı (çoklu ilişkilere olanak sağlayan daha esnek bir model), verileri depolamak ve değiştirmek üzere kullanılan orijinal sistemlerdir. Geçtiğimiz yıllara dayanan bu ilk sistemler, kolay olsa da esnek olan sistemlerdi. 1980'li yıllarda ilişkisel veri tabanları popüler oldu ve ardından 1990'lı yıllarda nesne odaklı veri tabanları ortaya çıktı. Daha yakın bir zamanda ise internetin büyümesine ve yapılandırılmamış verilerin daha hızlı bir şekilde işlenmesine duyulan ihtiyaca yanıt olarak NoSQL veri tabanları kullanılmaya başlandı. Günümüzde ise bulut veri tabanları ve kendi kendine yöneten veri tabanları veri toplama, depolama, yönetme ve kullanma konusunda çığır açıyor. 



ELEKTRONİK TABLO NEDİR? VERİ TABANI İLE ARASINDAKİ FARKLAR NELERDİR? 

Elektronik tablolar, orijinal olarak tek kullanıcı için tasarlanmış olup özellikleri bu amacı yansıtmakta olup muazzam düzeyde karmaşık veri manipülasyonuna ihtiyaç duymayan tek veya az sayıda kullanıcı için harika bir seçenek oluşturur. Diğer yandan veri tabanları ise çok daha yüksek miktarda, kimi zaman devasa miktarlarda bilgi koleksiyonlarını barındırmak üzere tasarlanmıştır. Veri tabanları, oldukça karmaşık bir mantık ve dil kullanımıyla aynı anda birden fazla kullanıcının hızlı ve güvenli bir şekilde verilere erişmesine ve veri sorgulamasına olanak sağlar. 
Hem veri tabanları hem elektronik tablolar (ör. Microsoft Excel) bilgi depolamak için uygun yöntemlerdir. Aralarındaki en temel farklar veri toplama ve değiştirme yöntemi, verilere erişebilen kişiler ve depolanabilecek veri miktarı olarak sıralanmaktadır. 

VERİ TABANI NERELERDE KULLANILIR? 

Veri tabanında bilgiler bir arada tutulmaktadır ve bilgisayardaki programlar, internetteki web siteleri, özel şirketler, kamu kurumları gibi farklı alanlarda kullanılmaktadır. Web sitesindeki tüm veriler veri tabanlarına kaydedilmektedir. Veri tabanı bu aşamada aslında bir kütüphane görevi görür. Bu kütüphanede bulunan bütün kitaplar belli bir kategoriye göre dizilmektedir ve her kitabın bir adı vardır. Bu sayede kitaplara kolaylıkla ulaşılabilmektedir. Veri tabanın görevi de bilgileri bu şekilde saklamakta ve arzu edildiğinde bilgilere hızlı bir şekilde ulaşılabilmektedir. Günümüzdeki tüm web yazılımlarında veri tabanı kullanılmaktadır. Bununla birlikte Microsoft Access, Microsoft SQL Server ve Sybase Oracle gibi veri tabanı yönetim sistemleri görülmektedir. Ancak yönetim sistemleri bunlarla sınırlı değildir ve çok sayıda veri tabanı yönetim sistemi bulunmaktadır. Veri tabanının diğer görevlerinden biri de, her alanda kullanılabilir ve insanların bilgiye kolaylıkla ulaşmasını sağlar. Aynı zaman da günümüzde insan hayatını da kolaylaştırır. Bu kadar öneme sahip olması nedeniyle de veri tabanı programcılığı giderek günümüzde yükselmeye devam etmektedir. 

SIK KULLANILAN VERİ TABANI ÇEŞİTLERİ NELERDİR? 

Günümüzde çok sayıda farklı veri tabanı türü bulunur. Belirli bir kurum için en iyi veri tabanı, söz konusu kurumun verileri nasıl kullanmayı amaçladığına bağlı olarak değişiklik gösterebilir. 

İlişkisel veri tabanları: 

İlişkisel veri tabanları, hızlı erişim için tanımlanan ilişkilere sahip veri noktalarını depolayıp düzenleyen bir veri tabanı türüdür. İlişkisel veri tabanları günümüzde en sık kullanılandır. İlişkisel veri tabanları ayrıca; verileri depolamak, işlemek ve almak için kullanılan standartlaştırılmış bir programlama dili olan Yapılandırılmış Sorgu Dili’ni (SQL) anlayacak şekilde de geliştirilmiştir. SQL içinde, tablo oluşturmaya yönelik Veri Tanımlama Dili (DDL) adlı yerleşik bir dil ve veri işlemeye yönelik Veri İşleme Dili (DML) adlı bir dil vardır. 

Nesne odaklı veri tabanları: 

Nesne yönelimli veri tabanları, nesneler tarafından temsil edilen bilgileri içeren bir modele abone olan bir veri tabanlarıdır. İlişkisel veri tabanı yönetim sistemi (RDBMS) alanında bir hücre oluşturur ve başarılı ya da yaygın veri tabanı motorları olarak bilinmez. 

Dağıtılmış veri tabanları: 

Dağıtılmış veri tabanları, farklı yerlerde bulunan iki veya daha fazla dosyadan oluşur ve oluşturulan veri tabanı, farklı ağlara yayılan ya da aynı fiziksel konumda yer alan birden fazla bilgisayarda depolanabilir. 

Veri ambarları: 

Veri ambarı, iş zekası (BI) faaliyetlerine, özellikle de analitiğe olanak tanımak ve bunları desteklemek üzere tasarlanmış bir veri yönetim sistemidir. Veri ambarları yalnızca sorgulama ve analiz amacıyla kurulur ve çoğu zaman geçmişe ait büyük miktarlarda veri içerir. Bir veri ambarındaki veri genellikle uygulama yazılımlarının günlük dosyaları ve işlem uygulama yazılımları gibi çok çeşitli kaynaklardan elde edilir. 

NoSQL veri tabanları: 

Bir NoSQL veya ilişkisel olmayan veri tabanı yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerin depolanmasına ve değiştirilmesine olanak tanır (veri tabanına girilen tüm verilerin nasıl düzenleneceğini tanımlayan ilişkisel veri tabanının aksine). NoSQL veri tabanları, web uygulama yazılımlarının daha yaygın ve daha karmaşık hâle gelmesi ile birlikte günümüzde popülerlik kazanmış oldu. 

Grafik veri tabanları: 

Grafik veri tabanı, verileri birimler ve birimler arasındaki ilişkiler açısından depolar ve çok büyük dağıtılmış veri kümeleri için uygun bir veri tabanı türü olan bir NoSQL veya ilişkisel olmayan veri tabanı türüdür. İlişkisel veri tabanlarında bulunanlar gibi tablolar kullanmak yerine, adından da anlaşılacağı gibi bir grafik veri tabanı, verileri temsil etmek ve depolamak için düğümleri, özellikleri ve kenarları olan grafik yapıları kullanır. 

Açık kaynak veri tabanları: 

Açık kaynaklı veri tabanları, üzerinde çeşitli işlemlerin yapılmasına olanak sağlayan, ücretsiz olarak sunulan veri koleksiyonlarıdır. Bu veriler çeşitli kurum ve kuruluşlar tarafından toplanır ve yayımlanır. Açık kaynaklı veriler, makine öğrenimi ve yapay zeka gelişimini büyük ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. Makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi için toplanması zor ve zaman alıcı olan önemli miktarda veriye gereksinim vardır. Açık kaynaklı veri tabanları, bu veri ihtiyacını gidererek zorlukları en aza indirmeye ve süreci hızlandırmaya yardımcı olur. 

Bulut veri tabanları: 

Bir bulut veri tabanına özel, genel veya hibrit bulut bilgi işlem platformunda bulunan yapılandırılmış veya yapılandırılmamış bir veri koleksiyonudur. İki tür bulut veri tabanı modeli vardır:

Geleneksel veri tabanı ve veri tabanı hizmeti (DBaaS). DBaaS yani veri tabanı hizmeti sayesinde yönetim görevleri ve bakım işlemleri servis sağlayıcı tarafından gerçekleştirilir. 

Çoklu model veri tabanı: 

Çoklu model veri tabanları, farklı veri tabanı türlerini tek bir entegre arka uçta buluşturur. Buna göre çeşitli veri türlerini içerebilirler.  

Belge/ JSON veri tabanı: 

Belge odaklı bilgilerin depolanması, alınması ve yönetilmesi için tasarlanan belge veri tabanları verileri satırlar ve sütunlar yerine JSON biçiminde depolamak için modern bir yöntem sunar. 

Kendi kendini yöneten veri tabanları:  

En yeni ve en sınır tanımayan veri tabanı türü, kendi kendini yöneten veri tabanları (aynı zamanda otonom veri tabanları olarak bilinir), geleneksel olarak veri tabanı yöneticileri tarafından gerçekleştirilen ince ayar, güvenlik, yedekleme, güncelleme ve diğer rutin yönetim görevlerini otomatikleştirmek üzere makine öğreniminden yararlanan bulut tabanlı çözümlerdir. Güncelleme, güvenlik ayarı vb. ayarları otonom olarak gerçekleştirir. Yapay zekâ ve bulut tabanlı veri tabanı türüdür.