Önbellek tabanlı, belge tabanlı, kolon tabanlı veri tabanları ve ilişkisel veri tabanlarının performans karşılaştırması ve optimizasyonu
| dc.contributor.advisor | Güven, Aykut | |
| dc.contributor.author | Yigin, Muhammet Erol | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-31T14:55:29Z | |
| dc.date.available | 2026-01-31T14:55:29Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.department | Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada önbellek tabanlı, belge tabanlı, sütun tabanlı ve ilişkisel veri tabanı mimarileri performans karşılaştırması için seçilmiştir. Gerçek dünya sorgu satırları, donanım ve yazılım konfigürasyonları özdeş sanal makine kümelerinde; küçük, orta, büyük ve çok büyük veri hacimlerinde okuma ve karmaşık sorgu tipleri yürütülmüştür.. Özel otomasyon betikleri, testlerin tutarlılık ve tekrarlanabilirliğini sağlayarak veri toplama, yürütme ve raporlama süreçlerini tamamen otomatikleştirmiştir. Toplanan metrikler yürütme süreleri, gecikme ve kaynak kullanımı tablo ve grafiklerle görselleştirildikten sonra veri hacmi ve sorgu yapısına bağlı performans davranışları analiz edilmiştir. Bulgular, bazı mimarilerin belirli koşullarda üstün performans, bazılarının ise ölçek büyüdükçe darboğaz yaşadığını ortaya koymuştur. Her mimarinin güçlü ve zayıf yönlerine yönelik özgün optimizasyon önerileri sunulmuştur. Bu analiz, veri tabanı seçiminde performans odaklı karar süreçlerine rehberlik sağlamaktadır. Çalışma, farklı uygulama senaryolarındaki performans gereksinimlerine yönelik mimari tercihlerde yol göstericidir. | |
| dc.description.abstract | In this study, cache-based, document-based, column-based and relational database architectures were selected for performance comparison. Real world query rows, hardware and software configurations were identical in virtiucal machine clusters; small, medium large and very large data volumes were read and complex query types were executed. Custom automation scripts completely automated the data collection, execution and reporting processes, ensuring consistency and repeatability of the tests. The collected metrics, execution times, latency and resource usage were visualized with tables and graphs, and then performance behaviors depending on the data volume and query structure were analyzed. The findings revealed that some architectures provided superior performance under certaion conditions, while others experienced bottlenecks as the sclae grew. Unique optimization suggestions were presented for the strengths and weaknesses of each architecture. This analysis provides guidance for performance-oriented decision-making processes in database selection. The study guides architectural preferences for performance requirements in different application scenarios. | |
| dc.identifier.endpage | 75 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=ftqJzTasnJUH9hg-S5861k-hUvwBNSPcnLzKhryV70PyEPSS1lNW3qmw9MnAN8AJ | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12662/10023 | |
| dc.identifier.yoktezid | 960034 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | İstanbul Beykent Üniversitesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TEZ_20260128 | |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | |
| dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | |
| dc.title | Önbellek tabanlı, belge tabanlı, kolon tabanlı veri tabanları ve ilişkisel veri tabanlarının performans karşılaştırması ve optimizasyonu | |
| dc.title.alternative | Performance comparison and optimatization of cache based, document-based, column based and relational databases | |
| dc.type | Master Thesis |
