TR Concept Relational Records

Kavram: Iliskisel Kayitlar ve Harici Anahtar Yonetimi

Turkce Dokumantasyon | English Documentation

Kategori: Mimari Kavramlar ve Prensipler
Alt Sistem: Veri Modeli ve Ters Indeksler (AmberDB::Base & AmberDB::Index)
Madde Turu: Iliskisel Veri Modeli Rehberi

---

1. Tanim ve Mimari Felsefe

AmberDB, iliskisel veritabanlarindaki katı tablo bolunmelerini ve SQL JOIN darboğazlarini JOIN-Free Hiyerarsik Blok Modeli ile cozer. Ancak gercek dunya senaryolarinda bir kaydin icinde baska tablolara veya harici tanimlara ait Harici Anahtarlar (Foreign Keys) bulunmasi kacinilmazdir (ornegin: Urun $\rightarrow$ Kategori, Siparis $\rightarrow$ Musteri, Yazi $\rightarrow$ Etiketler).

AmberDB'de iliskisel baglantilar iki guclu mekanizma ile yonetilir:

1. Coklu Deger CSV Harici Anahtarlari (match_block): Bir kaydin icinde "5,12,89" seklinde tutulan harici anahtarlarin ters indeks (.fld) uzerinden $O(1)$ hizinda taranmasi.
2. Harici Metin Verisinin Arama Indeksine Otomatik Dahil Edilmesi (search_block): Tablo semasinda search_block tanimlanirken, yalnizca tablonun kendi text bloklari degil, harici tablolara bagli iliskisel bloklar ([ 2, "catalog_categories", 1 ] veya rdbm) da belirtilebilir. Motor indeks uretirken (search_add), bloktaki icerik text ise dogrudan arama indeksine ekler; harici bir tabloya referans iceriyorsa o harici tablo dosyasini acip ilgili ID'nin karsiligi olan tam metni/ismi otomatik olarak bulur ve arama indeksine (.src) dahil eder. Boylece kullanici "Sony Ses Sistemleri" veya "Samsung Kulaklik" aradiginda iliskisel JOIN yapmadan tek bir fonetik tam metin aramayla (search_table) tum sonuclara ulasilir.
3. Cift Yonlu Sozluk ve Tekillik Indeksi (.unq): Metinsel etiketlerin (orn. Yayinevi, Marka, Format) otomatik olarak tam sayi ID'lere eslenmesi ve tekillik denetiminin yonetilmesi.

search_block Otomatik Harici Metin Cozumleme Mimarisi

 [Urun Kaydi: catalog_products]
  - [1] Baslik: "Sony WH-1000XM5"  (Dogrudan Text) ──┐
  - [2] Kategori FK: 12            (rdbm Referans) ──┼──> [AmberDB search_add Boru Hatti]
                                                     │         │
 [Harici Tablo: catalog_categories]                  │         v
  - ID 12 => [1] "Kablosuz Ses Sistemleri" ──────────┘   .src Indeksine Yazilan Kelimeler:
                                                          "sony", "wh", "1000xm5",
                                                          "kablosuz", "ses", "sistemleri" ──> [1001]

---

2. CSV Harici Anahtar Listeleri ve match_block

Bir urun birden fazla kategoriye veya etikete ait oldugunda, AmberDB'de ara baglanti tablosu (Many-to-Many join table) acilmaz. Iliskili ID'ler virgulle birlestirilerek tek bir blokta saklanir:

# Kayit Dizisi:
my @urun = (
    0,                                      # [0] ID
    "MacBook Pro 16",                       # [1] Baslik
    "5,12,89",                              # [2] Kategori Harici Anahtarlari (FK CSV)
    84999.00,                               # [3] Fiyat
);

Tablo semasinda match_block => [ 2 ] tanimlandiginda, motor "5,12,89" degerini otomatik olarak ayristirir ve 5, 12 ve 89'un .fld indeksine bu urunun ID'sini ekler.

# 12 Numarali kategorideki tum urunleri SIFIR JOIN ile $O(1) hizinda bul:
my ($toplam, @urunler) = $adb->field_fetch("catalog_products", 2 => 12);

---

3. Harici Metin Verisinin Arama Indeksine Otomatik Entegrasyonu

E-ticaret sistemlerinde kullanicilar yalnizca urun adini degil, o urunun bagli oldugu kategori adini veya markasini da arama kutusuna yazarlar.

SQL veritabanlarinda bu arama JOIN categories ON ... WHERE categories.name LIKE '%...%' seklinde cok tablolu yavas bir tarama gerektirir.

AmberDB'de ise gelistiricinin manuel olarak metin birlestirmesine gerek yoktur. Tablo semasinda iliskili blok search_block listesine eklendiginde, motor indeksleme aninda harici tabloya giderek ilgili metni otomatik olarak cozer:

1. Tablo Semasi (schema/catalog_products.table):

{
    fields => [
        { id => "id",       name => "Urun ID",    type => "num" }, # [0]
        { id => "title",    name => "Urun Adi",   type => "text" },   # [1]
        { id => "cat_id",   name => "Kategori",   type => "num", rdbm => "catalog_categories;1" }, # [2]
        { id => "price",    name => "Fiyat",      type => "num" },  # [3]
    ],
    # Arama indeksine hem urun basligi (1) hem de harici kategorinin adi ([2, "catalog_categories", 1]) dahil edilir:
    search_block => [ 1, [ 2, "catalog_categories", 1 ] ],
}

2. Kayit Ekleme ve Arama:

use AmberDB;

my $adb = AmberDB->new(path => { dbase_dir => "./dbstore" });

# 1. Kategori tablosunda Kategori #12 = "Kablosuz Ses Sistemleri" tanimlidir.
# 2. Urunu eklerken sadece dogal veriyi girersiniz:
my @urun = (
    0,                      # [0] PK ID (Otomatik uretilir)
    "Sony WH-1000XM5",      # [1] Orijinal Urun Basligi (Text)
    12,                     # [2] Kategori FK (catalog_categories tablosuna bagli ID)
    12499.00,               # [3] Fiyat
);

# insert_id aninda AmberDB:
# - Blok 1'deki "Sony WH-1000XM5" metnini alir.
# - Blok 2'deki 12 degerini gorup "catalog_categories" dosyasini acar, 12 ID'li kaydin 1. blogundaki "Kablosuz Ses Sistemleri" metnini okur.
# - Her iki metnin kelimelerini birlestirerek catalog_products_1.src indeksine yazar.
$adb->insert_id("catalog_products", @urun);

# 3. Artik kullanici "Sony Ses Sistemleri" aradiginda urun SIFIR JOIN ile aninda bulunur:
my ($toplam, @bulunanlar) = $adb->search_table("catalog_products", "sony ses sistemleri");
print "Eslesen urun sayisi: $toplam\n";

---

4. Cift Yonlu Sozluk Indeksi (.unq) ile Dinamik Metin Yonetimi

Eger harici veriler metinsel dinamik etiketler ise (orn: Yayinevi, Marka, Renk, Beden), AmberDB .unq (${tablo}_${blok}.unq) cift yonlu sozluk dosyalarini yonetir:

• Metin $\rightarrow$ Tamsayi ID (s:Metin $\rightarrow$ ID)
• Tamsayi ID $\rightarrow$ Metin (n:ID $\rightarrow$ Metin)

Bu sayede hem tekillik (valid => "unique") garanti altina alinir hem de devasa string degerler yerine kucuk tamsayilar indekslenerek disk ve bellek kullanimi dramatik olarak dusurulur.

---

5. Avantajlar Ozeti

1. Sifir Calisma Zamani JOIN Maliyeti: Sorgu aninda diskten birden fazla tabloyu okuyup birlestirme ihtiyaci ortadan kalkar.
2. Tek Geciste Cok Boyutlu Arama: Kategori, marka ve ozellikler tek bir .src indeksine entegre edildigi icin tum metin aramasi tek hamlede cozulur.
3. Maksimum Olceklenebilirlik: Milyonlarca kayit iceren veritabanlarinda yuksek trafik altinda dahi sorgular mikrosaniyeler icinde yanitlanir.

---

6. Iliskili Maddeler ve Bakiniz

• Kavram: JOIN-Free Mimari
• Kavram: Tekrarli Genisleyen Bloklar
• Kavram: Fonetik Aksan Arama
• Metot: field_fetch
• Metot: search_table
• Dosya: .fld · Dosya: .src · Dosya: .unq