NoSQL Veri ModellemeExplained

28 of 28 rows

Desen↕	Nedir↕	Ne için kullanılır↕
Belge (Document)
⤢Embedding	İç içe alt belgeler ayrı tablolar yerine tek bir ana belgenin içinde yaşar.	Birlikte okunan bire-az ilişkileri. Satır kalemleriyle bir sipariş. Üç adresi olan bir kullanıcı.
⤢Referencing	Veriyi değil yabancı bir id sakla. İkinci bir okuma veya $lookup ile çöz.	Büyük, paylaşılan veya bağımsız güncellenen alt varlıklar. Koleksiyonlar arası çoka-çok bağlantılar.
⤢One-to-few	Ana belge kısa bir çocuk dizisi gömer; tüm küme tek belge olarak sığar ve yüklenir.	Profildeki birkaç telefon numarası veya tercih. Tek okuma hem ebeveyni hem çocukları döndürür.
⤢One-to-many	Çocuklar kendi koleksiyonunda yaşar; her çocuk ana id'yi taşır ya da ana belge sınırlı bir id dizisi tutar.	Gömmeyecek kadar büyük veya bağımsız kümeler. Çocukları ana id ile sorgula.
⤢One-to-squillions	Çocuk ana id'yi saklar; küme sınırsız olduğundan ana belge asla çocuk listelemez.	Bir makineye veya kullanıcıya bağlı olaylar, günlükler, oylar. Çocukları ana id ile filtrele, sayfala.
⤢Polymorphic document	Farklı varlık türlerinden belgeler bir type alanıyla ayrılarak tek koleksiyonu paylaşır.	Birçok üst türe bağlanan ve hepsi tek yolla sorgulanan yorumlar veya bildirimler.
⤢Outlier pattern	Birkaç uç varlık ortak şekilden ayrılır; boyutu veya trafiği gerisini bozamaz.	Takipçi listesi veya sayaçları normal belgeyi büyütecek ünlü hesaplar.
⤢Document versioning	Her revizyon aynı id ve artan sürüm numarasıyla yeni bir belgedir; sorgu en yenisini seçer.	Eski revizyonlar sorgulanabilir kalan denetim izleri ve düzenleme geçmişi.
⤢Computed pattern	Türetilmiş değerler yazma anında hesaplanıp özetledikleri verinin yanında saklanır.	Aksi halde her okumada aggregation çalışacak toplamlar, puanlar ve ilk-N listeleri.
Key-value ve wide-column
⤢Single-table	DynamoDB tasarım terimi: aşırı yüklenmiş partition ve sort anahtarlarıyla birçok varlık türü tek tabloda birleştirilir.	Heterojen öğeleri join olmadan tek sorguda getirme.
⤢Overloaded key	Tek anahtar özniteliği USER# veya ORDER# gibi öneklerle işaretlenerek birçok varlık türüne hizmet eder.	Tek tablo tasarımları. İlgili öğeleri tek partition altında topla ve tek sorguda getir.
⤢Partition + sort	Partition anahtarı satırları düğümlere yayar; sort anahtarı her partition içinde sıralar.	Cassandra ve DynamoDB. Aralık taramaları, sıralı günlükler, hiyerarşik bileşik anahtarlar.
⤢Composite sort key	Birkaç öznitelik ayraçlı tek sort anahtarına istiflenir — country#region#city — böylece önek eşleşmesi hiyerarşide aşağı iner.	Hiyerarşiler ve çok yönlü filtreler. Tek sıralı aralık sorgusu birçok indeksli aramanın yerine geçer.
⤢Time bucketing	Olaylar sabit pencerelere — saat, gün, ay — özel partition veya tablolar altında gruplanır.	Metrikler, günlükler ve IoT telemetrisi. Partition boyutunu sınırlar, soğuk verinin eskimesini sağlar.
⤢Denormalization	Çok okunan alanlar kayıtlar arasında çoğaltılır; sorgu ikinci bir aramanın peşine düşmez.	Nihai tutarlılığın kabul edilebilir ve depolamanın ucuz olduğu okuma ağırlıklı iş yükleri.
⤢GSI / sparse index	Yalnızca bazı öğelerin taşıdığı bir öznitelik üzerine kurulu ikincil dizin; onu taşımayan öğeler dizine hiç girmez.	Alternatif erişim yolları. Tam tarama olmadan seyrek alt kümeyi — açık siparişler, gönderilmemiş öğeler — bul.
⤢Query-first modeling	Önce tam sorguları yaz; tablo düzeni onlardan türetilir, varlıklardan veya normal formdan değil.	Cassandra ve DynamoDB şema çalışması. Sorgu ailesi başına bir tablo; veri modeli soruyu kopyalar.
⤢Scatter-gather anti-pattern	Hiçbir anahtar soruyla eşleşmediğinden sorgu birçok partition veya düğüme paralel vurmak zorunda kalır.	Hedef değil tasarlanması gereken bir koku. Tabloyu yeniden anahtarla ki yaygın sorgu tek partitiona düşsün.
⤢Fan-out on write vs read	Kopyalar yazma anında her okuyucunun görünümüne itilir ya da okuma anında toplanıp birleştirilir.	Akışlar ve zaman çizelgeleri. Küçük kitleler için yazma anı, dev kitleler için okuma anı fan-out.
⤢Materialized view	Önceden hesaplanmış bir sorgu sonucu kendi tablosu olarak saklanır ve taban değiştikçe güncel tutulur.	Tek yazma yolu üzerinde alternatif okuma biçimleri. Taban tablonun cevaplayamayacağı sorgulara hizmet eder.
Graf (Graph)
⤢Adjacency list	Her kenar, kaynak düğümden hedef düğümü gösteren bir satır veya demettir.	Graf ve özellik depoları. Arkadaşının arkadaşı sorguları, yönlendirme, öneriler.
⤢Edge document	Her ilişki kendi koleksiyonunda bir belgedir; from ve to id'lerini artı bağ özniteliklerini taşır.	Belge depolarında graflar. Bağın kendisine ait öznitelikler — puan, rol, zaman damgası.
⤢Nested sets	Her düğüme derinlik öncelikli gezinmeden sol ve sağ sayaçlar yazılır; bir alt ağaç ebeveyninin aralığının içinde yaşar.	Okuma ağırlıklı ağaçlar. Tek BETWEEN sorgusu bir alt ağacı döndürür; eklemeler gezinmeyi yeniden numaralandırır.
⤢Closure table	Özel bir tablo, derinliği sıfırda her düğümü de içeren tüm ata-torun çiftlerini kaydeder.	Herhangi bir derinlikte tüm dal sorguları. Basit join'ler; bedeli depolama ve bakım.
⤢Property graph vs RDF	Özellik grafları düğümlere ve kenarlara anahtar-değer öznitelikleri ekler; RDF her şeyi özne-yüklem-nesne üçlüleri olarak ifade eder.	Zengin geçişler için özellik grafları (Neo4j); bağlı açık veri ve ontoloji alışverişi için RDF.
Vektör (Vector)
⤢Vector embedding	Yüksek boyutlu bir float dizisi metadata'nın yanında durur. Bir ANN dizini en yakın komşuları bulur.	Anlamsal arama, RAG getirimi, öneriler ve yapılandırılmamış içerik üzerinde benzerlik.
⤢Chunking strategy	Kaynak belgeler — boyuta, örtüşmeye veya yapıya göre — bölünür; sonra her parça ayrıca gömülür.	RAG getirim kalitesi. Parça boyutu kesinlik ile hatırlama arasında denge kurar; örtüşme bölünen cümleleri korur.
⤢Hybrid search	Yoğun vektör benzerliği anahtar kelime eşleşmesinin yanında koşar; iki sıralı liste tek sonuca kaynaşır.	Hem kesin terimler hem anlam isteyen, üstüne metadata filtreleri eklenen sorgular.