Veri Tabanı Tasarım Optimizasyonu

İlişkisel modelleme, veri bütünlüğü ve evrimsel tasarım

Büyüyen sistemlerde veri tabanı tasarım kararları dönüşüm maliyetini belirler. Bu rehber şema evrimi ve veri bütünlüğünü aynı anda koruyan pratikler sunar. Bu yol haritası Data architect profiline yönelik hazırlanmış olup PostgreSQL, Prisma Migrate, Liquibase araçlarıyla uygulanabilir.

İş Alanı Modellemesi

Bounded context sınırları belirlenmeden şema tasarlamak borç oluşturur. Evrimsel tasarım için context haritaları şart.

• Context haritası ve ubiquitous language oluşturmak
• Aggregate köklerini belirlemek
• Şema diyagramını version kontrolünde saklamak

Veri Bütünlüğü ve Kısıtlar

Uygulama seviyesinde doğrulama yeterli değildir. Constraint ve trigger kombinasyonu veri tutarlılığını korur.

• Check constraint ile domain kuralı eklemek
• Foreign key cascade politikalarını belirlemek
• Business kuralı gerektiren triggerları dokümante etmek

Evrimsel Şema Yönetimi

Blue/green migration stratejisi olmadan canlı sistemde değişiklik risklidir.

• Prisma Migrate ile shadow veritabanı kullanmak
• Backfill scriptlerini otomatik test etmek
• Feature flag ile yeni kolonları aşamalı açmak

Başarı Metrikleri

• Migration hata oranı: -%80 — Shadow DB stratejisi ile sorunlar önceden yakalandı.
• Veri tutarsızlığı: -%60 — Constraint ve trigger kombinasyonu hataları azalttı.
• Model güncelleme süresi: -%25 — Context diyagramı üzerinde ortak dil oluştu.

Kod Örneği — PostgreSQL check constraint

ALTER TABLE subscriptions
  ADD CONSTRAINT chk_status
  CHECK (status IN ('active', 'paused', 'canceled'));

Uygulama Kontrol Listesi

• Context haritasını sürdür.
• Check constraint ve triggerları kod incelmesine dahil et.
• Shadow database ile migration test et.
• Backfill scriptlerini otomatikleştir.
• Feature flag ile yeni kolonları aşamalı aç.

Anahtar odaklar: database design, schema, data integrity.