İlişkisel (relational) veri tabanı modellerinden önce gelen çeşitli modeller bulunmaktadır. Bu makalemizde, günümüzde en yaygın olarak kullanılan bu veri tabanı modelinden önce kullanılan diğer yöntemleri ele alacağız.

Veri tabanlarının bu kadar çok farklı çeşidi olmasının en önde gelen nedeni, hepsinin de, verileri nasıl muhafaza etmeli ve bunu en verimli olarak nasıl yapmalı? sorularına sürekli daha iyi cevaplar bulmaya çalışılmasıdır.

Digital ortamın ilk yaygın olarak kullanılmaya başlanıldığı zamanlarda, dijital veri tabanı kavramı daha tam olarak yoktu. Veri tabanları yerine, verileri muhafaza etmek için düz-dosyalar (flat-files) kullanılıyordu. Sadece bu tip dosya türleri veri kaydı ve muhafazası yapmak için kullanıldığından, sizin de tahmin ettiğiniz gibi, herhangi bir veri-tabanı yapılanması o zamanlar mevcut değildi.

Aşağıdaki tabloda, bu modellerin hangi tarihler arasında kullanıldıklarını bir özetleyelim.

Gri alanlar, veri tabanı modelinin hangi yıllar arasında kullanıldığını gösterir.

Veri tabanı modeli olarak dosya sistemlerini kullanmak, aslında bir veri tabanı modelleme tekniğinin kullanılmadığını belirtir. Böyle bir sistemde veriler flat-files olarak bilinen düz dosyalara atılır. Düz-dosya terimi ise, hiçbir format taşımayan bir text dosyasını tanımlamak için kullanılır.

Comma delimited file (CVL) dosyaları bir yapıya sahiptirler, çünkü virgüller kullanılmaktadır. Bu dosya türleri düz dosya olarak bilinse de, geçmişte düz-dosya veri tabanları çok uzun yazılar muhafaza ediyorlardı ve bu dosyalar tek bir satırdan oluşuyor ve virgül işareti kabul etmiyorlardı. Veriler, dosya içerisindeki yerinden bulunuyorladı. Tüm bu söylenenleri göz önünde bulundurduğumuzda, Excel’de kullanılan CSV dosya türlerini düz dosya olarak tanımlamamız yanlıştır.

Düz-dosyalar’da veri araması yapmak için, bu işlevi belirgin bir şekilde proglamlamak gerekir. Bu sistemde, veriler birden fazla dosya’ya kaydedilebilinir. Fakat bu dosyalar arasındaki işlemler de belirgin bir şekilde programlanmalıdır.

Hiyerarşik veri-tabanı modeli bir ağaç yapısına sahiptir. Bu tip veri tabanları içerisinde bulunan tablolar, child-parent ilişkisinde sahiptir, ve her parent tablo birden fazla child tabloya sahip olabilir. Child tabloları tamamen parent tabloları tamamen parent tablolarına bağımlıdırlar, yani parent tablo olmadığı takdirde child tablo da olamaz. Buna ek olarak, child tablosuna herhangi bir veri eklenirken, parent tablosunda bu veriye tekabül eden veriler bulunması gerekir. Sonuç olarak bu veri tabanı modeli one-to-many ilişkisini desteklemektedir.

Bu veri tabanı modelinin dezavantajı ise, herhangi bir arama kök tablodan başlamalıdır. Yani herhangi bir child tablosundaki verileri bulabilmek için ilk önce parent tablosundaki, o child tablosuna ait verileri bulmak gerekmektedir.

Şebeke Veri-Tabanı Modeli esasında hiyerarşik veri tabanı modelinin geliştirilmiş bir versiyonudur. Network veri tabanı modeli child tabloların birden fazla atalarının olmasına müsade etmektedir. Niketim ortaya tablolar arasında kurulan bir şebeke çıkmaktadır. Buradaki ilişki türü many-to-many ‘dir.

Bu veri tabanı modeli hiyerarşik veri tabanı modelinden çok daha esnek bir yapıya sahiptir.

İlişkisel veri tabanı modeli, hiyerarşik modeldeki kısıtlamaya neden olan maddeleri, hiyerarşik yapıyı tamamen terk etden, elde eden bir veri tabanı modelidir. Bu modelde herhangi bir tablo üzerinde, ilk olarak parent tablo seçilmeden, arama gerçekleşebilir. Bu yapabilmeyi sağlayan püf nokta ise, arama yapacağımız veri hakkındaki birkaç detayı önceden bilmemiz gerekmesidir. Örneğin, bir memurun adresini bulabilmek için ilk olarak o memurun ismini bilmemiz gerekmektedir.

Bu modelin sunduğu bir başka avantaj ise, tabloların hiyerarşik durumu ne olursa olsun, herhangi iki tablo arasında ilişki kurulabilmesidir. Yani herhangi bir tablo, birden fazla parent tabloya, ve aynı şekilde birden fazla child tabloya ilişkilendirilebilir.

Günüzde en çok kullanılan veri tabanı modeli olmakla beraber, en başarılı veri tabanı modelidir.

Nesne Veri-Tabanı Modeli (Object Database Model)

Nesne veri-tabanı modeli, verilerin herhangi bir noktadan çok kolayca alınabileceği, üç boyutlu bir yapıdan oluşur. İlişkisel veri tabanı verileri iki boyutlu tablolar halinde getirirken, nesne modelinde veriler tek parça olarak gelirler. Dolayısı ile birden fazla veri dönmesi arzulandığında nesne modeli performans olarak çok iyi değildir.

Fakat nesne veri-tabanı modeli, ilişkisel veri taban modelindeki biriki sorunu çözmektedir. Bunlardan bir tanesi, bu veri tabanı modelinde, türlerin kullanılmasına gerek olmamasıdır.

Nesne veri-tabanı modelinin bir başka avantajı ise, çok komplex bir yapıya sahip olan büyük veri tabanı tasarımını kolaylaştırmasıdır. Bunu, nesne yöntembilimin prensiplerine uygun olarak tasarlanmış bir model olmasından kaynaklanır.

Nesne-İlişkisel Veri-tabanı Modeli (Object-Relational Database Model)

Nesne-İlişkisel Veri-tabanı Modeli küresel bir yapıya sahiptir. Veri tabanı üzerindeki herhangi bir veriye, yüksek performansta erişim sağlar. Fakat yine de birden fazla veri istenildiği zaman bu modelde de veri tabanı performansı çok kötü bir darbe alır.

Bu veri tabanı modeli ilişlisel ve nesne veri tabanı modellerini bir şekilde aynı çatı altına almak için oluşturuldu.

Sonraki makalelerimizde veri tabanı çeşitlerini ve değişik avantajlarından bahsetmeye devam edeceğiz.