Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

IoT sensörleri, finansal piyasa verileri (tick data), enerji sayaçları ve sistem telemetrisi saniyede yüz binlerce zaman damgalı kayıt üretir. Klasik ilişkisel tablolarda bu veri hacmi kısa sürede B-Tree indekslerinin RAM'den taşmasına, yazma hızının çökmesine ve disk maliyetinin katlanmasına yol açar.

Bu eğitimde zaman serisi iş yüklerinin anatomisi, TimescaleDB (PostgreSQL üzerinde hypertable, chunk, sütun bazlı sıkıştırma, continuous aggregates) ile amaca özel TSDB'lerin (InfluxDB 3 / VictoriaMetrics / QuestDB) mimari karşılaştırması, yüksek kardinalite (high cardinality) tuzakları, zaman pencereli analitik sorgular (time_bucket, ASOF JOIN, gapfilling) ve otomatik veri yaşlandırma/downsampling politikaları uygulamalı işlenir.

Kimler Katılmalı?

  • IoT, telemetri, enerji, üretim (SCADA/IIoT) veya finansal zaman serisi verisi işleyen backend ve veri mühendisleri
  • Gözlemlenebilirlik, metrik depolama ve izleme altyapısı kuran DevOps/SRE ve platform mühendisleri
  • Büyüyen zaman damgalı tablolarda sorgu yavaşlığı ve depolama maliyeti yaşayan veri tabanı ekipleri
  • Ön koşul: temel SQL sorgulama ve veri tabanı kavramları bilgisi

Kazanımlar

  • İlişkisel uzantı (TimescaleDB) ile özel zaman serisi motorları (InfluxDB, VictoriaMetrics, ClickHouse) arasında doğru seçim yapmak
  • Etiket (tag/metadata) ve ölçüm (field/metric) ayrımını doğru kurarak yüksek kardinalite (cardinality explosion) sorununu önlemek
  • TimescaleDB hypertable chunk boyutlarını, %90+ sıkıştırma ayarlarını ve Continuous Aggregates yapılarını kurgulamak
  • Zaman pencereli toplama (time_bucket), eksik veri doldurma (gapfill/LOCF) ve ASOF JOIN sorguları yazmak
  • Ham veriyi özetleyip yaşlandıran otomatik downsampling ve saklama (retention) politikaları devreye almak

Konular

Zaman Serisi İş Yükleri ve TSDB Mimari Karşılaştırması
  • Zaman serisi verisinin doğası: append-only yazma, zaman aralıklı okuma ve yaşam döngüsü yönetimi
  • Neden standart B-Tree indeksler zaman serisinde darboğaz yaratır? Zaman bazlı bölümleme ve TSM/LSM/Sütun yapıları
  • TimescaleDB, InfluxDB (v2 vs v3 Apache Arrow/Parquet), VictoriaMetrics ve QuestDB seçim matrisi
Şema Tasarımı, Yüksek Kardinalite ve Yüksek Hızlı Yazma
  • Narrow (dar) vs Wide (geniş) tablo modelleri ve ilişkisel meta veri birleştirme
  • High Cardinality (yüksek kardinalite) nedir? Dinamik ID'lerin etiket (tag) olarak seçilmesinin maliyeti
  • Toplu yazma (batching), sıralı olmayan (out-of-order / late-arriving) veriler ve backpressure yönetimi
TimescaleDB ile Hypertable, Sıkıştırma ve Analitik Sorgular
  • Hypertable oluşturma, RAM boyutuna göre ideal chunk_time_interval seçimi ve indeks stratejisi
  • Zaman serisi fonksiyonları: time_bucket, time_bucket_gapfill, locf, interpolate, first() / last() ve candlestick
  • Hibrit satır/sütun depolama: eski chunk'larda segmentby ve orderby ile %90+ sıkıştırma
InfluxDB / VictoriaMetrics Ekosistemi ve Telemetri Sorgulama
  • Measurement, Tag Set, Field Set ve Timestamp veri modeli; Line Protocol ile veri gönderimi
  • InfluxDB 3 (SQL/InfluxQL) ve PromQL/MetricsQL ile oran (rate), türev ve yüzdelik dilim sorguları
  • Telegraf / OpenTelemetry Collector / Kafka üzerinden zaman serisi veri toplama hatları
Continuous Aggregates, Downsampling ve Veri Saklama Politikaları
  • Gerçek zamanlı Materialized View'lar (Continuous Aggregates) ile gösterge panellerini (Grafana) hızlandırma
  • Çok katmanlı saklama (ör. 7 gün ham veri, 90 gün dakikalık özet, 2 yıl saatlik özet) ve add_retention_policy
  • Yavaş DELETE yerine anlık chunk düşürme (drop_chunks) ve katmanlı depolama (tiered storage)

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Vector Databases (Vektör Veri Tabanları) Mimarisi ve Arama

    Yoğun ve seyrek (dense/sparse) embedding vektörleri, uzaklık metrikleri, ANN indeks algoritmaları (HNSW, IVF, DiskANN), kuantizasyon (PQ, Scalar, Binary), metadata filtreleme, hibrit arama ve recall/gecikme kıyaslaması.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • pgvector, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile Vektör Arama

    Dört önde gelen vektör çözümünün uygulamalı karşılaştırması: PostgreSQL pgvector/pgvectorscale, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile indeks kurulumu, hibrit arama, multi-tenant izolasyon ve üretim mimarisi seçimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Database Performance ve Query Optimization

    Cost-Based Optimizer çalışma prensipleri, yürütme planı (Execution Plan) okuma, SARGability, B-Tree/Covering/Filtered indeks tasarımı, join algoritmaları, parameter sniffing, kilit/izolasyon analizi ve önbellek/bölümleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Oracle PL/SQL ile Veri Tabanı Programlama

    PL/SQL blok yapısı, cursor'lar, saklı prosedür/fonksiyon ve modüler Package tasarımı, kurumsal hata yönetimi, trigger'lar, dinamik SQL ve FORALL/BULK COLLECT ile yüksek hacimli veri işleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • SQL Veri Modelleme, Normalizasyon ve Şema Optimizasyonu

    Kavramsal/mantıksal/fiziksel veri modelleme, 1NF–3NF/BCNF normalizasyon kuralları, veri anomalilerini önleme, kontrollü denormalizasyon, doğal vs vekil (surrogate) anahtarlar, veri tipleri, kısıtlar ve sıfır kesintili şema evrimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • SQL Server Veritabanı Sorgulama Temel Eğitimi SQL Sorgulama Temel

    İlişkisel veritabanı mimarisi, veri modelleme, normalizasyon, indeksleme, tablolar, görünümler (Views), saklı prosedürler (Stored Procedures) ve JOIN ile temel SQL sorgulama.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    8 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin