[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-lakehouse::tr":3,"gloss-cluster-lakehouse::tr":23,"gloss-next-lakehouse::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"lakehouse","data-infra","Veri Göl-Evi (Lakehouse)","Lakehouse, veri ambarı özelliklerini — ACID işlemleri, şema dayatma, hızlı SQL — tescilli bir ambar yerine doğrudan S3 gibi ucuz nesne depolamanın üzerine koyan bir mimaridir. Bir veri gölünün düşük maliyet ve esnekliğini bir ambarın güvenilirlik ve performansıyla birleştirmeyi hedefler; böylece iki ayrı sistem bakmazsınız.\n\nBunu mümkün kılan teknoloji açık tablo formatlarıdır — Apache Iceberg, Delta Lake ve Apache Hudi — bunlar sütun tabanlı Parquet dosyalarının üstüne bir işlem günlüğü ve meta veri katmanı ekler. Bu katman; atomik yazmalar, zamanda yolculuk ve şema evrimini, aksi halde dağınık bir \"veri bataklığı\" olacak dosyalara getirir.\n\nSaaS geliştiricileri için lakehouse'un vaadi, kilitlenmeden ve depolama tekrarından kaçınmaktır: Ham veriniz ve analize hazır tablolarınız aynı açık dosyalarda yaşar, birçok motorca (Spark, Trino, DuckDB, Snowflake, Databricks) sorgulanabilir. Pratik not: Vaat gerçek ama araçlar klasik ambarlardan daha gençtir. Veriniz mütevazıysa yönetilen bir ambar çoğu zaman daha sadedir; ölçek, maliyet ya da çok motorlu erişim ek karmaşayı haklı çıkardığında lakehouse'a yönelin.","Lakehouse, ambar özelliklerini — ACID işlemleri, şema dayatma, hızlı SQL — tescilli bir ambar yerine doğrudan S3 gibi ucuz nesne depolamanın üzerine koyar.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":15,"name":16},"data-lake","Data Lake (Veri Gölü)",{"slug":18,"name":19},"data-warehouse","Veri Ambarı (Data Warehouse)",{"slug":21,"name":22},"olap","OLAP (Çevrim İçi Analitik İşleme)",[24,28,31,34,37,41,44,47,50,53,57,58],{"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":12,"category":5,"name":13,"updated_at":27},{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)"]