[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-graph-database::tr":3,"gloss-cluster-graph-database::tr":26,"gloss-next-graph-database::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"graph-database","data-infra","Graf Veritabanı (Graph Database)","Graf veritabanı, veriyi düğümler (varlıklar) ve kenarlar (aralarındaki ilişkiler) olarak saklar; bağlantıları JOIN'lerle yeniden kurduğunuz bir şey değil, birinci sınıf hâline getirir. \"X'i beğenen arkadaşların arkadaşlarını\" bulmak için yapılan ilişkisel bir sorgu birçok pahalı birleştirme demekken, bir graf veritabanı kenarlar üzerinde doğrudan yürür ve ilişkiler derinleştikçe performansı neredeyse hiç düşmez. Neo4j ve Postgres uzantıları yaygın başlangıç noktalarıdır.\n\nİlişkilerin asıl mesele olduğu her yerde parlar: sosyal graflar, öneri motorları, dolandırıcılık halkaları, izin hiyerarşileri ve LLM yanıtlarını temellendiren bilgi grafları (GraphRAG).\n\nSaaS geliştiricileri için sorgularınız sütun toplama değil de çoğunlukla varlıkların nasıl bağlandığıyla ilgiliyse graf veritabanına uzanın — \"bu kullanıcı herhangi bir yoldan bu kaynağa erişebilir mi\" diye soran bir erişim denetimi sistemi buna tam uyar. Pratik not: Bu, varsayılan değil, özelleşmiş bir araçtır. Çoğu uygulamaya, ilişki dolaşma sorguları darboğaz hâline gelene dek ilişkisel bir veritabanı fazlasıyla yeter.","Graf veritabanı, düğüm ve kenarları saklar; ilişkiler birinci sınıftır — \"X'i beğenen arkadaşların arkadaşları\" için pahalı JOIN'ler yerine kenarlar gezilir.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"index-database","İndeks (Veritabanı)",{"slug":15,"name":16},"nosql","NoSQL",{"slug":18,"name":19},"postgresql","PostgreSQL",{"slug":21,"name":22},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",{"slug":24,"name":25},"vector-store","Vektör Deposu (Vector Store)",[27,31,34,37,40,44,47,50,53,56,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":30},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":43},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":30},"cache","Önbellek (Cache)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":30},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":30},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":30},"chroma","Chroma",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":59},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":30},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)"]