Data Warehouse
Veri Ambarı
- Okunuşu
- deyta verhaus
Kısaca
Data warehouse, birçok kaynaktan geçmiş veriyi toplayan ve ekiplerin büyük raporlama sorgularını hızla çalıştırdığı analitik amaçlı merkezi bir veritabanıdır.
Data warehouse nedir?
Data warehouse, bir uygulamayı çalıştırmak için değil, veriyi analiz etmek için kurulmuş bir veritabanıdır. Üretim veritabanı, ödeme sistemleri ve web analitiği gibi birçok kaynaktan bilgi toplar ve tutarlı bir yapıyla tek bir yerde saklar. Analistler ve iş zekâsı araçları da gelirin ay ay nasıl değiştiği gibi soruları yanıtlamak için onu sorgular.
Veri genellikle ETL (extract, transform, load; çıkar, dönüştür, yükle) ya da ELT adı verilen hatlar aracılığıyla gelir; ELT'de ham veri önce yüklenir ve warehouse içinde dönüştürülür. Çoğu warehouse, her sütunun değerlerini bir arada tutan sütunlu depolama (columnar storage) kullanır; böylece milyonlarca satırda tek bir sütunu toplayan bir sorgu yalnızca ihtiyaç duyduğu veriyi okur. Tablolar sıklıkla yıldız şemasında (star schema) düzenlenir: satışlar gibi olayların merkezi bir olgu (fact) tablosu, onları tanımlayan müşteriler ve ürünler gibi boyut (dimension) tablolarıyla çevrelenir.
Data warehouse'u bir şirketin arşivi ve okuma odası gibi düşünün: yoğun satış katı çalışmaya devam ederken, her fişin kopyaları ayrı bir odada düzenlenir ve insanlar kimsenin yoluna çıkmadan eğilimleri inceleyebilir. Analitiği ayrı tutmak, üretim veritabanını yavaş ve ağır sorgulardan da korur.
Data warehouse çoğu zaman normal bir operasyonel veritabanı ve bir data lake ile karıştırılır. Operasyonel veritabanı, bir uygulama için çok sayıda küçük ve hızlı okuma ile yazmayı yönetir; bu tarza OLTP (online transaction processing) denir. Warehouse ise daha az sayıda ama çok daha büyük analitik sorguyu yönetir; bunlara OLAP (online analytical processing) denir. Data lake ham dosyaları herhangi bir biçimde ucuza saklar; warehouse ise temizlenmiş, yapılandırılmış ve sorgulanmaya hazır veriyi saklar.
Önemli noktalar
- Data warehouse, bir uygulamayı çalıştırmak için değil, analitik için optimize edilmiştir.
- Birçok kaynaktan gelen veriyi tutarlı tek bir yapıda birleştirir.
- Veri ETL ya da ELT hatlarıyla yüklenir.
- Sütunlu depolama, büyük toplama sorgularını hızlı kılar.
- OLTP veritabanları uygulamaları çalıştırır, OLAP warehouse'ları ise iş sorularını yanıtlar.
Örnek
-- Monthly revenue per product category in 2026
SELECT
d.month,
p.category,
SUM(f.amount) AS revenue
FROM fact_sales AS f
JOIN dim_date AS d ON f.date_id = d.id
JOIN dim_product AS p ON f.product_id = p.id
WHERE d.year = 2026
GROUP BY d.month, p.category
ORDER BY d.month, revenue DESC;Sık sorulan sorular
Data warehouse ile veritabanı arasındaki fark nedir?
Data warehouse bir veritabanı türüdür, ancak geçmiş veri üzerinde büyük analitik sorgular için tasarlanmıştır. Normal bir uygulama veritabanı ise bir uygulamayı ayakta tutan çok sayıda küçük ve hızlı okuma ile yazma için tasarlanmıştır.
Data warehouse ile data lake arasındaki fark nedir?
Data lake; günlükler, görseller ve JSON dosyaları gibi her türden ham veriyi genellikle ucuz nesne depolamasında saklar. Data warehouse ise tanımlı bir şemaya sahip, temizlenmiş ve yapılandırılmış veriyi saklar; bu yüzden sorgulaması daha kolay ve hızlıdır.
ETL nedir?
ETL, extract, transform, load (çıkar, dönüştür, yükle) demektir: veri kaynak sistemlerden çekilir, temizlenip yeniden biçimlendirilir ve ardından warehouse'a yüklenir. ELT'de ham veri önce yüklenir ve warehouse içinde dönüştürülür.
Sık karşılaştırılanlar
İlgili sayfalar
- VeritabanıVeritabanları, s. 37Veritabanı, bilgisayarda düzenli biçimde saklanan ve uygulamaların verimlice kaydedip arayıp güncelleyebildiği, bir yazılımla yönetilen veri topluluğudur.
- SQLVeritabanları, s. 29SQL, ilişkisel veritabanlarıyla çalışmanın standart dilidir; tablo oluşturmak ve içindeki veriyi eklemek, sorgulamak, güncellemek ve silmek için kullanılır.
- Veritabanı ŞemasıVeritabanları, s. 42Veritabanı şeması, bir veritabanının tablolarını, sütunlarını, veri türlerini, ilişkilerini ve saklanan verinin uyması gereken kuralları tanımlayan planıdır.
- SQL JOINVeritabanları, s. 30SQL JOIN, iki ya da daha fazla tablonun satırlarını yabancı anahtar gibi ilişkili sütunlar üzerinden eşleştirerek tek bir sonuçta birleştiren sorgu işlemidir.
- Veritabanı NormalizasyonuVeritabanları, s. 40Veritabanı normalizasyonu, her bilginin yalnızca bir kez saklanması için tabloları düzenleme sürecidir; tekrarlı veriyi azaltıp tutarsız güncellemeleri önler.
- NoSQLVeritabanları, s. 21NoSQL, veriyi ilişkisel tablolar yerine doküman, anahtar-değer çifti, geniş sütun ya da çizge gibi başka modellerde saklayan veritabanı ailesidir.
- OLAPVeritabanları, s. 22OLAP (online analytical processing), büyük miktarda geçmiş veri üzerindeki karmaşık analitik sorulara hızla yanıt vermek için kurulmuş sistemleri anlatır.
Bu sayfada bir hata ya da eksik mi gördünüz?Düzeltme önerin