[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-columnar-storage::tr":3,"gloss-cluster-columnar-storage::tr":23,"gloss-next-columnar-storage::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"columnar-storage","data-infra","Sütun Tabanlı Depolama","Sütun tabanlı depolama, veriyi diske satır satır değil sütun sütun yerleştirme yöntemidir. Geleneksel satır deposu bir kaydın tüm alanlarını bir arada tutar; bu, tek bir satırı okumak veya güncellemek için idealdir. Sütun deposu ise bir sütunun tüm değerlerini bir arada tutar; bu da milyonlarca satır üzerinde bir iki sütunu taramak için idealdir — ki analiz sorguları tam olarak bunu yapar.\n\nSaaS geliştiricileri için önemi şu: Sorgularınız \"tüm tablo genelinde geliri aya göre topla\" gibiyse, sütun tabanlı formatlar çarpıcı biçimde daha hızlı ve ucuzdur. Bir sütun aynı türden değerler barındırdığı için çok iyi sıkışır ve motor yalnızca seçtiğiniz sütunları okur. Parquet ve ORC gibi formatlar; BigQuery, Snowflake, Redshift ve ClickHouse gibi ambarlar sütun tabanlıdır.\n\nPratik not: Sütun tabanlı depolama analitik (OLAP) yükler için parlar, işlemsel (OLTP) yükler için değil. Tekil satır eklemeleri ve nokta aramaları görece yavaştır; bu yüzden operasyonel veritabanınızı satır tabanlı tutup veriyi raporlama için sütun tabanlı bir depoya taşıyın.","Sütun tabanlı depolama veriyi satır değil sütun sütun yerleştirir; milyonlarca kayıtta iki alanı taramak yalnızca o ikisini okur — analitik motorların temeli.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"data-warehouse","Veri Ambarı (Data Warehouse)",{"slug":15,"name":16},"lakehouse","Veri Göl-Evi (Lakehouse)",{"slug":18,"name":19},"materialized-view","Materyalize Görünüm",{"slug":21,"name":22},"olap","OLAP (Çevrim İçi Analitik İşleme)",[24,28,31,34,37,41,44,47,50,53,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"cache","Önbellek (Cache)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":27},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":27},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":27},"chroma","Chroma",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":56},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"cosine-similarity","Kosinüs Benzerliği (Cosine Similarity)"]