MongoDB ve İlişkisel Veritabanları: Hangisi Daha İyi? Günümüzün ihtiyaçlarına göre iki veritabanı sistemi arasında karar vermek zor olabilir İçerikte MongoDB ve ilişkisel veritabanlarını karşılaştıralım ve doğru seçimi yapalım

MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasında bir karşılaştırma yapmak, veritabanı tercihi yaparken kendinize sormanız gereken en önemli sorulardan biridir. Her iki veritabanı türü de benzersiz avantajlar sunar, ancak hangisinin ihtiyaçlarınızı daha iyi karşılayacağına karar vermek için, Özelliklerinin farklılıklarını anlamak önemlidir. Bu yazıda, MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasındaki farkları gözden geçireceğiz ve hangi veritabanının güvenlik, performans ve ölçeklenebilirlik açısından daha iyi olduğunu keşfedeceğiz.

Veri Yapısı

MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasında en belirgin fark, veri yapısıdır. İlişkisel veritabanları, tablolarda yapılandırılmış verileri kullanırken, MongoDB, JSON belgelerinde verileri kullanır. MongoDB, belgelerin esnek bir yapıda olmasını ve her belgede farklı bir veri yapısına sahip olunmasını sağlar.

İlişkisel veritabanlarındaki veriler sütunlar ve satırlar şeklinde depolanırken, MongoDB'de veriler "koleksiyonlar" olarak depolanır. Verilerin kullanımı için indeksler oluşturulurken ilişkisel veritabanlarında, sorgulamalar daha karmaşıktır ve birden çok tablodan veri alınması gerekebilir. MongoDB'de sorgular, JSON belgelerindeki alanlarda belirtilen özellikleri arayarak gerçekleştirilir.

Performans

MongoDB ve ilişkisel veritabanları, performans konusunda farklı özellikler sunarlar. MongoDB, ölçeklenebilir bir mimariye sahiptir ve birçok düğüme sahip bir küme oluşturarak hızlı ve güvenli bir şekilde veri depolama ve işleme işlevi sunar. Diğer yandan, ilişkisel veritabanları, geçmişte kullanılan ödün vermeyi gerektirmeyen veri tutma yaklaşımı nedeniyle sorgu performanslarında üstün bir özellik sağlamaktadır.

MongoDB, verileri JSON formatında depolayarak kolay sorgulanabilir bir yapı sunar ve arama işlemlerinde yüksek bir hız sunar. Ayrıca, çok yönlü bir indeksleme sistemi ile bir çift anahtar tabanlı yaklaşım sunar. Bu özellikler sayesinde veri tabanındaki büyük veri kütlelerini hızlı bir şekilde işlemek mümkündür. Diğer taraftan, ilişkisel veritabanları ilişkileri koruması gerektiğinden, daha az ölçeklenebilen ve daha yavaş sorgu işleme süreleri ile karşı karşıya kalabilirler.

Her iki veritabanı açık kaynaklı bir yapıya sahiptir, ancak MongoDB'nin belirsizlik durumu nedeniyle bazı yasal sorunları vardır. Performans, veri tabanları için kritik bir özellik olduğundan, her iki veritabanı da farklı bir endüstri ve gereksinimleri olan farklı uygulamalar için uygundur. Performans özellikleri incelendiğinde, MongoDB'nin ölçeklenebilirlik, hız ve arama konularında daha avantajlı olduğunu gösterirken, ilişkisel veritabanlarının sorgu performansında üstün olduğunu görürüz.

Tablo şeklinde performans karşılaştırması için, aşağıdaki tabloyu kullanabilirsiniz:

Özellikler	MongoDB	İlişkisel Veritabanları
Ölçeklenebilirlik	Yüksek	Düşük
Hız	Yüksek	Düşük
Arana Bilirlik	Yüksek	Düşük
Sorgu Performansı	Düşük	Yüksek

Hız

MongoDB, NoSQL veritabanı olarak işlev gördüğü için, verileri birden çok koleksiyonda ve belgede saklar. Bu, tek bir sorguda birçok veri parçasının alınmasına izin verir ve performansı artırır. Öte yandan, ilişkisel veritabanları, verileri ayrı tablolarda sakladığından, çoklu sorguların birleştirilmesi gerekebilir ve bu da işlem hızını yavaşlatabilir. Bunun yanı sıra, MongoDB, verileri diziler şeklinde saklar ve bu da arama zamanını azaltır. İlişkisel veritabanları ise dikey şekilde saklar ve bu da arama zamanını artırır.

Örneğin, bir kullanıcının tüm bilgilerini almak istediğinizde, ilişkisel veritabanları, bu verileri tek bir sorguda birleştirmek zorunda olduğundan, işlem yavaşlayabilir. Ancak, MongoDB'de bu bilgiler tek bir belgede saklanacağından, sorgu hızı artacaktır. MongoDB ayrıca daha az bellek gerektirir ve bu da performansı artırır.

Özellik	MongoDB	İlişkisel Veritabanları
Veri Saklama	Belge	Tablo
Veri Yapısı	Dinamik	Statik
Sorgu Optimizasyonu	Otomatik	Manuel
Performans	Yüksek	Düşük

Sorgu optimizasyonu

Sorgu optimizasyonu, MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasındaki önemli bir performans farklılığıdır. İlişkisel veritabanları, karmaşık ve uzun sorguların daha iyi yönetimini sağlayan SQL dilini kullanarak sorguları optimize eder. MongoDB ise, sorguları optimize etmek için özel bir dil kullanır ve bu dil, sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar.

MongoDB, uygulamaların daha hızlı ve daha ölçeklenebilir çalışmasını sağlamak için birçok özelliğe sahiptir. Bunlardan biri, özel bir sorgu diline sahip olmasıdır. Bu dil, sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar ve uygulamanın daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olur.

İlişkisel veritabanlarındaki sorgular ise SQL dili kullanılarak optimize edilir. Bu dilin kullanımı, uzun ve karmaşık sorguların daha iyi yönetilmesine yardımcı olur. Ancak, sorgu işlem süresi MongoDB'ye göre daha uzun olabilir ve uygulamaların yanıt verme süresini olumsuz yönde etkileyebilir.

Sonuç olarak, sorguların optimize edilmesi, MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasındaki önemli bir performans farkıdır. MongoDB, özel bir sorgu dili kullanarak sorguların daha hızlı çalışmasını ve uygulamaların daha hızlı yanıt vermesini sağlar. İlişkisel veritabanları ise, SQL dilini kullanarak uzun ve karmaşık sorguların daha iyi yönetilmesini sağlar, ancak sorgu işlem süresi MongoDB'ye göre daha uzun olabilir.

Çok iş parçacıklı işleme

Çok iş parçacıklı işleme, bir işlemi paralel olarak yürütmek için birden fazla iş parçacığı kullanarak işlemciyi daha verimli bir şekilde kullanır. MongoDB, çok iş parçacıklı bir mimari ile tasarlanmıştır ve bu nedenle yüksek paralellik sağlar. Bu, MongoDB'nin büyük ölçekli veri depolama ve işleme için ideal olduğu anlamına gelir.

Öte yandan, ilişkisel veritabanları çok iş parçacıklı işleme için tasarlanmamıştır ve genellikle tek iş parçacığı kullanır. Bu, ilişkisel veritabanlarının yüksek trafikli uygulamaları işlemesi için yavaş bir performans sergileyebileceği anlamına gelir. Ancak, bazı modern ilişkisel veritabanları, örneğin PostgreSQL, çok iş parçacıklı işlemeyi desteklemek üzere tasarlanmış alternatifler sunmaktadır.

Ölçeklenebilirlik

MongoDB'un ölçeklenebilirlik özellikleri, ilişkisel veritabanlarına kıyasla oldukça etkileyicidir. MongoDB, verileri yüksek hacimlerde saklama ve yönetme konusunda son derece esnektir. Yapısı sebebiyle MongoDB, büyük veri hacimlerine de destek sağlar.

Birçok performans testinde, MongoDB'un ölçeklenebilirliğinin, ilişkisel veritabanlarından daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, MongoDB'un kolay bir şekilde yatay olarak ölçeklenmesi, kullanıcıların verilerini işlemek için gereksinim duyacakları sunucu sayısını azaltmalarına yardımcı olur.

Öte yandan, ilişkisel veritabanları özellikle yüksek hacimde verileri işleme konusunda sınırlamalar yaşarlar. Bunun nedeni, ilişkisel veritabanlarının dikey olarak daha fazla ölçeklenebilir olmasından kaynaklanmaktadır. Verilerin işlenmesi için tek bir, yüksek kapasiteli sunucu gerektirirler.

Bu nedenle, büyük veri hacimlerini işlemek için, ölçeklenebilirliği yüksek MongoDB, daha iyi bir seçenek olarak değerlendirilmelidir.

Arama

MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasında arama yetenekleri konusunda önemli bir fark bulunmaktadır. İlişkisel veritabanları, yapılandırılmış veri tabanı şemalarıyla çalışır ve veri aramalarında tablolar arasında JOIN işlemleri gerçekleştirerek sonuçlar üretirler. Bu işlem uygulamaların performansını olumsuz yönde etkileyebilir.

MongoDB ise bir doküman tabanlı veritabanıdır ve yapılandırılmış bir tablo şemasına ihtiyaç duymaz. Elde edilen sonuçlar daha hızlı bir şekilde döndürülür. Ayrıca MongoDB, esnek ve güçlü bir sorgu diline sahiptir ve veriler arasındaki ilişkileri göstermek için JOIN işlemi gerektirmez. MongoDB veritabanı, büyük miktarda veri depolama işlemlerinde iyi performans gösterir.

Veritabanı Türü	Arama Yetenekleri
İlişkisel Veritabanları	JOIN işlemleri gerektirebilir, performansı olumsuz yönde etkileyebilir
MongoDB	Daha hızlı sonuç döndürülür, esnek ve güçlü sorgu diline sahiptir

Bununla birlikte, her iki veritabanı türü de arama sorgularını optimize etme yöntemleri açısından benzerlikler gösterirler. İlişkisel veritabanları önbelleği (cache) kullanarak sorgu sonuçlarını hızlandırabilirler. MongoDB ise sorguları indeksleme yoluyla optimize edebilir. Ancak, aramaların nasıl optimize edileceğine dair karar, veritabanı yöneticisinin tercihlerine bağlıdır. Bu nedenle, bir uygulama için hangi veritabanının kullanılacağına karar verirken, veri arama yeteneklerinin önemli bir faktör olduğunu unutmamak gerekir.

Dosya Saklama

Dosya saklama, bir veritabanı yönetim sistemi için önemli bir özelliktir. MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasındaki farklılıkların bir diğeri dosya saklama biçimleridir. İlişkisel veritabanlarında, dosya saklama, dosya yapısının oluşturulması ve ilgili dosyaların veritabanındaki yerlerinin belirlenmesiyle gerçekleştirilirken, MongoDB'de, büyük veriler için özel olarak oluşturulan GridFS kullanılarak yapılmaktadır.

İlişkisel veritabanlarında, dosya boyutları genellikle sınırlıdır ve çok büyük dosyaların depolanmasına izin verilmez. Bu nedenle, dosyalara yönelik yüksek talep, veritabanının yavaşlamasına neden olabilir. Bununla birlikte, MongoDB'de, GridFS kullanılarak dosyaların küçük parçalara bölünüp kaydedilmesi mümkündür. GridFS, büyük dosyaların daha etkili ve hızlı bir şekilde saklanmasına olanak tanır.

İkinci önemli fark, veri yapılarıdır. İlişkisel veritabanlarındaki dosya yapıları, ilişkisel veritabanlarının oluşturduğu tablolarda saklanırken, MongoDB'de, dosyalar ayrı bir koleksiyonda kaydedilir. Bu fark, yapılandırılmamış ve yaklaşık olarak yapılandırılmış verilerle çalışırken MongoDB'nin daha avantajlı olduğu yönündedir.

Sonuç olarak, dosya saklama özelliği, veritabanlarının türüne göre farklılık gösterir. Geleneksel ilişkisel veritabanları, küçük ve orta boyutlu dosyalarla çalışmak için uygundurken, büyük dosyalarla çalışmak için MongoDB daha uygun bir seçenektir.

Güvenlik

Güvenlik, herhangi bir veritabanı çözümü için önemli bir özelliktir ve MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasında farklılık gösterir. İlişkisel veritabanları, öncelikle role-based access control (RBAC) kullanılarak güvenlik sağlar. RBAC, belirli kullanıcıların belirli verilere erişimi olduğu bir izin düzenidir. Veriler öncelikle şifrelenmiştir ve erişimi yetkili kullanıcıların yanı sıra işlem günlükleri de mevcuttur. Ancak, ilgili işlemi tamamlamak için birden fazla izin gerekebilir.

MongoDB, şifreleri ve yetkilendirmeyi yönetmek için RBAC kullanır, ancak erişim kontrolü konusunda daha esnek seçenekler sunar. JSON Web Tokens (JWT) vb. Token veya şifreleme anahtarı temelli teknolojiler kullanarak token tabanlı yetkilendirmeyi destekler. Ayrıca, MongoDB, yazma işlemleri için bir rol atayarak ve hatta belirli alanların okunarak belirli kullanıcılar tarafından yazılması gibi yetkileri daha fazla özelleştirmeye olanak tanıyan daha ince düzeyli erişim kontrolleri sunar.

Diğer yandan, Veri şifreleme söz konusu olduğunda, MongoDB, daha güçlü şifreleme özelliklerine sahiptir. İlişkisel veritabanlarının aksine, MongoDB, verilerin hem istirahat hem de transit sırasında şifrelenmesini sağlayan özel şifreleme teknolojileri kullanır. Öte yandan, ilgili işlemleri daha fazla kontrol etmeyi sağlayan ilişkisel veritabanları, önemli ölçüde daha az dangerata maruz kalırken, MongoDB daha fazla özellik sunsa da, bu özelliklerin yoğun kullanımı güvenlik riskini artırabilir.

Sonuç olarak, her iki veritabanı türü de güvenlik konusunda kapsamlı özellikler sunar ve hangi seçeneğin tercih edilmesi gerektiği, veritabanı kullanımı konusundaki belirli gereksinimlere ve kullanıcı tercihlerine bağlıdır.

Veri Şifreleme

Veri şifreleme, veri güvenliğinin en önemli yönlerinden biridir. Veritabanlarında tutulan hassas verilerin, yetkisiz erişimlere karşı korunması gerekmektedir. MongoDB ve ilişkisel veritabanları farklı şifreleme ayarları sunarlar.

Veritabanı	Veri Şifreleme Özelliği
MongoDB	AES256-CBC
İlişkisel Veritabanları	DES, 3DES, AES128, AES256

Açıkça görülebileceği gibi, MongoDB sadece bir şifreleme özelliği sunar, ancak bu özellik yeterince güçlüdür. Karşılaştırıldığında, ilişkisel veritabanları çeşitli şifreleme özellikleri sunar, ancak bunların güvenlik düzeyleri değişebilir. Bununla birlikte, veri şifrelemesi özelliği her iki veritabanında da mevcuttur ve hassas verilerin korunması için büyük fayda sağlar.

Kullanıcı Doğrulama

MongoDB ve ilişkisel veritabanları arasındaki kullanıcı doğrulama mekanizmaları farklılıkları, veri güvenliği açısından oldukça önemlidir. Relational veritabanları, genellikle kullanıcı adı ve şifre gibi geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerini kullanırken, MongoDB gibi NoSQL veritabanları, daha esnek bir kimlik doğrulama mekanizması sunar.

MongoDB, kullanıcıları doğrulamak için bir dizi seçenek sunar. Şifreli erişim kontrolü sağlayarak, ayrıcalıkları ve yetkilendirmeleri yönetebilirsiniz. Ayrıca, sertifika tabanlı doğrulama ve LDAP entegrasyonu gibi ileri seviye kimlik doğrulama yöntemlerini de destekler. Bu nedenle, MongoDB daha güvenli bir veritabanı seçeneği olarak kabul edilir.

Buna karşılık, ilişkisel veritabanları genellikle sadece kullanıcı adı ve şifre gibi geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerini kullanır. Ancak, bazı ilişkisel veritabanları, roller, ayrıcalıklar ve erişim kontrolleri sağlamak için kabul edilen standartlara uygun olarak bir kullanıcı yönetim sistemine sahip olabilirler.

Sonuç olarak, MongoDB gibi NoSQL veritabanlarının kullanıcı doğrulama mekanizmaları, birçok farklı kimlik doğrulama yöntemini desteklediği için daha güvenli kabul edilir. İlişkisel veritabanları kullanıcı yönetim sistemleri ile farklı seviyelerde ayrıcalık vermek için biraz daha sınırlı olabilir. Ancak, veritabanı kullanım amaçlarına bağlı olarak, iyi yapılandırılmış her iki seçenek de veri güvenliği konusunda tatmin edici sonuçlar verebilir.