NoSQL ve MongoDB Nedir?
NoSQL, ilişkisel olmayan bir veritabanıdır. SQL dili kullanmadan Map-Reduce kavramı ile sorgulama yapılır. Map ve Reduce, aslında fonksiyonel programlamada sıkça kullanılan iki fonksiyondur. Excel buna güzel bir örnektir.
Gün geçmiyorki tarih tekerrür etmesin. NoSQL kelimesini birkaç blogta okuduğum vakit Yazılım Mimarı olan 40-45 yaşlarında bir büyüğüme bundan söz ettim. O da, aslında bunun yıllar önce kullanılan Berkley_DB’den başka birşey olmadığını söyledi. Berkley_DB aynı anda çalışan binlerce iş parçacığının(thread) 256 terabyte büyüklüğüde bir veritabanına erişebilmesini mümkün kılar. SQLite’ta BerkleyDB’ye benzer bir yapıya sahiptir. Ama biz SQLite’ı küçük işlerde kullanırız!. Biraz kafa karıştırıcı olduğunu biliyorum. Burada ilginç bir döngü var? Internet mozaik bir yapıdadır. Ve dağınıktır. Bu dağınık yapıyı Google’ın yaptığı gibi indekslemek (tabiri caizse tüm interneti indirmek isterseniz), dünyanın en büyük ve en iyi ilişkilsel veritabanını kanalize olmuş Oracle bile yetersiz kalacaktır.
Peki neden?
1. İlişkisel veritabanları, yazma hakkı olan bir sunucu üzerinde koşar. Ana sunucuya birşey olması durumunda slave makinelerden biri master’a çevirilir ve yola devam edilir. Burada ki veritabanına gelen yazma isteklerini düşünebiliyor musunuz?
2. Veritabanı büyüdüğünde yedekleme gibi işlemler (bakım) sorun olmaya başlar.
3. Replikasyona dair sorunlar yaşayabilirsiniz.
4. Google’ın 1 milyon makinesi olduğu varsayılıyor! Bu kadar makinelerin yarısının aynı anda tek bir makineye yazma isteği bulunduğunu düşünürsek durum daha net anlaşılabilir.
Google, startup döneminde, bir mühendislik şirketi gibi davrandı ve ihtiyaçlarını iyi analiz etti. 10.000$’lık sunucular almak yerine 500$’lık ucuz makineler satın aldı. Ve bu makinelerin kısa ömürlü ve her an patlayacağını bilerek kodlarını yazdı. Ve BigTable denilen (Hadoop bunun açık kaynak halidir) Map ve Reduce fonksiyonları ile sorgulamayı sağlayan bir mimari kurdu. Bu mimarinin en önemli özelliği; makinelerden biri göçse bile, sistemin çalışmaya devam etmesidir. Her kaydın 3-5 ayrı sunucuda kopyası bulunmaktadır. Bu şekilde web için en uygun devasa bir Mosaic oluşturdular.
Peki NoSQL konusuna giriş yaptık. Fakat bu seferde karşımıza birden fazla NoSQL türü çıkacak;
1. Key/Value database (Redis, MemcachedDB vb..)
2. Document Oriented database. (MongoDB, CouchDB)
3. Object database (db4o)
4. Graph databse (neo4j)
5. Tabular (bigtable, hadoop)
Biz bu türlerden, belge yönelimli veritabanları konusu üzerinede duracağız. Belge yönelimli veritabanları, nesne yönelimli ve ilişkisel veritabanlarının alt katmanıdır. Yukarıda saydığım veritabanlarının birbirinden farkını ve merak ettiğiniz diğer konuları Vikipedi‘den okuyabilirsiniz. MongoDB’yi neden tercih ettiğime dair bilgilerine ise; benchmark testlerinden ve kıyaslama tablosundan edinebilirsiniz.
Gün geçmiyorki tarih tekerrür etmesin. NoSQL kelimesini birkaç blogta okuduğum vakit Yazılım Mimarı olan 40-45 yaşlarında bir büyüğüme bundan söz ettim. O da, aslında bunun yıllar önce kullanılan Berkley_DB’den başka birşey olmadığını söyledi. Berkley_DB aynı anda çalışan binlerce iş parçacığının(thread) 256 terabyte büyüklüğüde bir veritabanına erişebilmesini mümkün kılar. SQLite’ta BerkleyDB’ye benzer bir yapıya sahiptir. Ama biz SQLite’ı küçük işlerde kullanırız!. Biraz kafa karıştırıcı olduğunu biliyorum. Burada ilginç bir döngü var? Internet mozaik bir yapıdadır. Ve dağınıktır. Bu dağınık yapıyı Google’ın yaptığı gibi indekslemek (tabiri caizse tüm interneti indirmek isterseniz), dünyanın en büyük ve en iyi ilişkilsel veritabanını kanalize olmuş Oracle bile yetersiz kalacaktır.
Peki neden?
1. İlişkisel veritabanları, yazma hakkı olan bir sunucu üzerinde koşar. Ana sunucuya birşey olması durumunda slave makinelerden biri master’a çevirilir ve yola devam edilir. Burada ki veritabanına gelen yazma isteklerini düşünebiliyor musunuz?
2. Veritabanı büyüdüğünde yedekleme gibi işlemler (bakım) sorun olmaya başlar.
3. Replikasyona dair sorunlar yaşayabilirsiniz.
4. Google’ın 1 milyon makinesi olduğu varsayılıyor! Bu kadar makinelerin yarısının aynı anda tek bir makineye yazma isteği bulunduğunu düşünürsek durum daha net anlaşılabilir.
Google, startup döneminde, bir mühendislik şirketi gibi davrandı ve ihtiyaçlarını iyi analiz etti. 10.000$’lık sunucular almak yerine 500$’lık ucuz makineler satın aldı. Ve bu makinelerin kısa ömürlü ve her an patlayacağını bilerek kodlarını yazdı. Ve BigTable denilen (Hadoop bunun açık kaynak halidir) Map ve Reduce fonksiyonları ile sorgulamayı sağlayan bir mimari kurdu. Bu mimarinin en önemli özelliği; makinelerden biri göçse bile, sistemin çalışmaya devam etmesidir. Her kaydın 3-5 ayrı sunucuda kopyası bulunmaktadır. Bu şekilde web için en uygun devasa bir Mosaic oluşturdular.
Peki NoSQL konusuna giriş yaptık. Fakat bu seferde karşımıza birden fazla NoSQL türü çıkacak;
1. Key/Value database (Redis, MemcachedDB vb..)
2. Document Oriented database. (MongoDB, CouchDB)
3. Object database (db4o)
4. Graph databse (neo4j)
5. Tabular (bigtable, hadoop)
Biz bu türlerden, belge yönelimli veritabanları konusu üzerinede duracağız. Belge yönelimli veritabanları, nesne yönelimli ve ilişkisel veritabanlarının alt katmanıdır. Yukarıda saydığım veritabanlarının birbirinden farkını ve merak ettiğiniz diğer konuları Vikipedi‘den okuyabilirsiniz. MongoDB’yi neden tercih ettiğime dair bilgilerine ise; benchmark testlerinden ve kıyaslama tablosundan edinebilirsiniz.
NoSQL Dersleri
- NoSQL ve MongoDB Nedir?