Artemis Akademisi

Giriş/Kayıt Ol
Veritabanı Görseli

Veri Tabanı nedir?

Veri tabanı deyince akla ilk olarak veri depolama ve yönetim sistemi gelir. Veritabanları: yapılandırılmış bilgi veya verilerin depolandığı alanlardır. Bilgi artışıyla birlikte bilgisayarda bilgi depolama ve bilgiye erişim konularında yeni yöntemlere ihtiyaç duyulmuştur. Veritabanları; büyük miktardaki bilgileri depolamada geleneksel yöntem olan "dosya-işlem sistemine" alternatif olarak geliştirilmiştir.

Telefonlardaki kişi rehberi günlük hayatta çok basit bir şekilde kullanılan veri tabanı örneği olarak kabul edilebilir. Bunların dışında internet sitelerindeki üyelik sistemleri, akademik dergilerin ve üniversitelerin tez yönetim sistemleri de veritabanı kullanımına örnektir. Veritabanları sayesinde bilgilere ulaşılabilir ve onlar düzenlenebilir. Veritabanları genellikle bireysel olarak satın alınamayacak kadar yüksek meblağlara sahip olmasına karşın; ücretsiz kullanıma açılan akademik veritabanları da bulunmaktadır.

Veritabanı Türleri

Veri Tabanı Türleri

Veri tabanları, veri modelleme yöntemlerine, kullanım amaçlarına ve yapılarına göre farklı türlere ayrılır. En yaygın veri tabanı türleri şunlardır:

  • İlişkisel Veri Tabanları (RDBMS): Verileri tablolar halinde depolar ve tablolar arasındaki ilişkileri kullanarak veri bütünlüğünü sağlar. En yaygın kullanılan veri tabanı türüdür. Örnekler: MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server
  • NoSQL Veri Tabanları: İlişkisel olmayan veri tabanları, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri depolamak için tasarlanmıştır. Büyük veri uygulamaları, gerçek zamanlı veriler ve esnek veri modelleri için idealdir. Örnekler: MongoDB, Cassandra, CouchDB
  • Nesne Yönelimli Veri Tabanları (OODBMS): Verileri nesneler ve sınıflar şeklinde depolar. Nesne yönelimli programlama dilleriyle entegre çalışabilir. Örnekler: ObjectStore, Versant
  • Grafik Veri Tabanları: Verileri düğümler (node) ve ilişkiler (relationship) şeklinde depolar. Sosyal ağlar, önerme sistemleri ve dolandırıcılık tespiti gibi uygulamalar için uygundur. Örnekler: Neo4j, ArangoDB
  • Bulut Veri Tabanları: Bulut bilişim platformları üzerinde çalışan veri tabanlarıdır. Ölçeklenebilirlik, esneklik ve yönetim kolaylığı sağlar. Örnekler: Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL Database
  • Dağıtık Veri Tabanları: Verileri birden fazla fiziksel konumda depolar ve yönetir. Yüksek erişilebilirlik ve veri yedekliliği sağlar. Örnekler: Apache Cassandra, CockroachDB
Veritabanı İşlevleri

Veritabanı ve İşlevleri

Veritabanı, verileri düzenli bir şekilde saklamak, yönetmek ve gerektiğinde hızlıca erişmek için kullanılan bir sistemdir. Veritabanları, özellikle büyük miktarda veriyi işlemek ve bu verilere güvenli bir şekilde erişmek gerektiğinde önemli bir rol oynar.

Veritabanının İşlevleri

  • Veri Saklama: Verileri organize bir şekilde depolar. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde müşteri bilgileri, ürün detayları ve sipariş geçmişi gibi bilgiler saklanır.
  • Veri Erişimi ve Yönetimi: Saklanan verilere hızlıca erişim sağlar. Kullanıcıların, belirli kriterlere göre arama yapmasına veya verilere ulaşmasına imkan tanır.
  • Veri Güncelleme: Mevcut verileri güncelleyebilir veya yeni veriler ekleyebilir. Örneğin, bir müşterinin adres değişikliği, veritabanında kolayca düzenlenebilir.
  • Veri Güvenliği: Verilere yetkisiz erişimi engeller ve kullanıcı yetkilendirmesi yapar. Örneğin, bir banka uygulamasında yalnızca müşteriler kendi hesaplarına erişebilir.
  • Veri Yedekleme ve Kurtarma: Verilerin yedeğini alarak veri kaybını önler. Sistem çökmesi durumunda, yedekler sayesinde veriler kurtarılabilir.
  • Veri Analizi ve Raporlama: Saklanan veriler üzerinde analiz yapar ve raporlar üretir. Örneğin, bir işletme veritabanı sayesinde satış trendlerini analiz edebilir.

Veritabanı Kullanma Alanları

E-Ticaret ve Perakende

1. E-Ticaret ve Perakende

Ürün Yönetimi: Ürün bilgileri, stok durumu ve fiyatlandırma.
Sipariş Takibi: Müşteri siparişlerini kaydetme, takip etme ve yönetme.
Müşteri Verileri: Müşteri bilgileri, ödeme geçmişi ve sadakat programları.
Örnek: Amazon, Hepsiburada gibi platformlar.

Finans ve Bankacılık

2. Finans ve Bankacılık

Müşteri Hesapları: Kullanıcı bilgileri, bakiye ve işlem geçmişi.
Kredi ve Kredi Kartı Yönetimi: Başvuru süreçleri, geri ödeme takibi.
Dolandırıcılık Tespiti: Anormal finansal hareketlerin tespiti ve analizi.
Örnek: Banka sistemleri ve ödeme platformları (PayPal, Stripe).

Sağlık Hizmetleri

3. Sağlık Hizmetleri

Hasta Kayıtları: Hasta bilgileri, tıbbi geçmiş, tedavi planları.
Laboratuvar Verileri: Test sonuçlarının saklanması ve paylaşılması.
İlaç Takibi: Eczane stokları ve reçeteler.
Örnek: Hastane yönetim sistemleri, e-reçete uygulamaları.

Eğitim

4. Eğitim

Öğrenci Bilgi Sistemleri: Kayıt bilgileri, notlar ve devamsızlık.
Eğitim Materyalleri: Ders notları ve eğitim içeriklerinin saklanması.
Online Sınav Sistemleri: Sorular, cevaplar ve sınav sonuçlarının yönetimi.
Örnek: Üniversite otomasyon sistemleri, online öğrenme platformları.

Kamu Yönetimi

5. Kamu Yönetimi

Nüfus Kayıtları: Vatandaş bilgileri, adres kayıtları.
Vergi Sistemleri: Vergi mükellefi bilgileri ve ödemeler.
E-Devlet Hizmetleri: Kamuya ait çeşitli hizmetlerin dijital olarak sunulması.
Örnek: Türkiye’deki e-Devlet Kapısı gibi sistemler.

Ulaşım ve Lojistik

6. Ulaşım ve Lojistik

Taşıma Planlaması: Rota planlama ve araç takibi.
Biletleme Sistemleri: Rezervasyon ve bilet takibi.
Depo Yönetimi: Ürünlerin giriş-çıkış ve stok bilgileri.
Örnek: Havayolu rezervasyon sistemleri, kargo takip uygulamaları.

Sosyal Medya ve İletişim

7. Sosyal Medya ve İletişim

Kullanıcı Profilleri: Kişisel bilgiler, arkadaş listeleri.
Mesajlaşma: Sohbet geçmişi ve medya dosyalarının saklanması.
İçerik Yönetimi: Paylaşımlar, beğeniler ve yorumların saklanması.
Örnek: Facebook, Instagram, Twitter.

Oyun ve Eğlence

8. Oyun ve Eğlence Sektörü

Oyuncu Verileri: Skorlar, oyun içi satın alımlar.
İçerik Yönetimi: Müzik, video ve diğer medya dosyalarının saklanması.
Liderlik Tablosu: Oyun içi sıralamaların yönetimi.
Örnek: Steam, Spotify, Netflix gibi platformlar.

Bilim ve Araştırma

9. Bilim ve Araştırma

Veri Depolama: Büyük veri setleri ve deney sonuçlarının saklanması.
Araştırma Yönetimi: Proje detayları ve ekip bilgileri.
Örnek: CERN, NASA veri yönetim sistemleri.

İnsan Kaynakları ve İş Yönetimi

10. İnsan Kaynakları ve İş Yönetimi

Çalışan Verileri: Maaş bilgileri, performans değerlendirmeleri.
İşe Alım Süreçleri: Adayların bilgileri ve başvuru süreçleri.
Proje Takibi: Görevlerin yönetimi ve ilerleme raporları.
Örnek: SAP, Workday gibi ERP sistemleri.

Tarım ve Gıda Sektörü

11. Tarım ve Gıda Sektörü

Ürün Takibi: Tarım ürünlerinin hasat, depolama ve satış bilgileri.
Verimlilik Analizi: İklim, sulama ve toprak verilerinin analizi.
Örnek: Akıllı tarım sistemleri.

Veritabanlarının Tarihçesi

1. Tarihi Arka Plan

Kart Katalogları ve Kağıt Sistemleri: Verilerin organize bir şekilde saklanması fikri, bilgisayarlar öncesinde kütüphanelerde kullanılan kart katalog sistemleri ile başladı.
Bu sistemler, fiziksel ortamda veri saklamanın en eski örneklerinden biriydi.

Elektronik Veritabanlarının Doğuşu

2. Elektronik Veritabanlarının Doğuşu

Charles Bachman (1960): İlk modern veritabanı modeli olan Ağ Modeli (Network Model) konseptini geliştirdi.
Bachman, bu çalışmasıyla bilgisayar dünyasında veri yönetimi konusunda devrim yaratmış ve 1973'te Turing Ödülü kazanmıştır.

IBM ve IMS (1966): IBM tarafından geliştirilen Information Management System (IMS), ilk ticari veritabanı yönetim sistemlerinden biridir.
IMS, NASA'nın Apollo programı için veri saklama ihtiyacını karşılamak üzere tasarlanmıştır.

İlişkisel Veritabanlarının Gelişimi

3. İlişkisel Veritabanlarının Gelişimi

Edgar F. Codd (1970): İlişkisel veritabanlarının babası olarak bilinir.
1970 yılında, "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" adlı makalesiyle ilişkisel veritabanı modelini ortaya koydu.
Bu model, günümüz veritabanlarının temelini oluşturur ve SQL (Structured Query Language) gibi teknolojilere yol açmıştır.

4. SQL'in Ortaya Çıkışı (1974)

IBM Research: SQL, 1974 yılında IBM tarafından geliştirilmiş ve 1980'lerde ticari olarak kullanılmaya başlanmıştır.
SQL, ilişkisel veritabanları ile etkileşim kurmak için bir standart haline gelmiştir.

Veritabanı Öncüleri

Charles Bachman

Charles Bachman

Charles Bachman, bilgisayar bilimleri alanında özellikle ağ modeli (network model) ve erken dönem veritabanı yönetim sistemleriyle tanınan önemli bir öncüdür. İşte onun katkıları:

Ağ Modeli (Network Model): Bachman, 1960'larda geliştirdiği Integrated Data Store (IDS) ile veri yönetimi için ağ modelini tanıttı.
Bu model, verilerin düğümler ve bağlantılar aracılığıyla organize edilmesine dayanır.
Ağ modeli, verilerin birbirleriyle karmaşık ilişkiler içinde olduğu sistemlerde kullanılmıştır.

Turing Ödülü (1973): Bachman, veri tabanı yönetimi alanındaki katkıları nedeniyle Turing Ödülü almıştır.
Bu ödül, bilgisayar bilimlerinin Nobel'i olarak kabul edilir.

Erken Dönem Ticari Veritabanları: IDS sistemi, veri işleme alanında ticari kullanım için geliştirilen ilk sistemlerden biri oldu ve büyük şirketler tarafından benimsenmiştir.

Edgar F. Codd

Edgar F. Codd (1970)

Edgar F. Codd, modern ilişkisel veritabanı modelinin (Relational Database Model) mucidi olarak bilinir. Onun çalışmaları, günümüzde kullanılan veritabanlarının temelini oluşturmuştur.

İlişkisel Veri Modeli: Codd, "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" adlı makalesiyle ilişkisel model fikrini ortaya koydu.
Bu modelde, veriler tablolar (ilişkiler) şeklinde organize edilir. Her tablo sütunlar ve satırlardan oluşur.

Temel Kavramlar:
Tablo (Table), Satır (Row), Sütun (Column), İlişkiler (Relationships) ve birincil anahtarlar (Primary Keys).

SQL'in Temelleri: Codd'un modeli, daha sonra geliştirilen SQL (Structured Query Language) için temel olmuştur. SQL, ilişkisel veritabanlarında veri sorgulama için kullanılan bir standarttır.

Boyutlandırma Kuralları (Codd's 12 Rules): İlişkisel veritabanlarının nasıl çalışması gerektiğine dair 12 kural belirlemiştir. Bu kurallar, modern ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinin temelini oluşturur.