🎧 MiniStream - High-Performance In-Memory Database Engine

MiniStream, devasa veri setlerini (milyonlarca şarkı ve çalma listesi) milisaniyeler içinde işlemek, aramak ve yönetmek için C dilinde sıfırdan geliştirilmiş, yüksek performanslı bir bellek-içi (in-memory) veri motorudur.

Proje, düşük seviyeli (low-level) bellek yönetimi algoritmalarını modern bir Python Web Dashboard ile birleştirerek uçtan uca (Full-Stack) bir sistem mühendisliği çözümü sunar.

👉 Sistem Mimari ve Tasarım Raporunu (RAPOR.md) Okumak İçin Tıklayın

---

🚀 Temel Mimari ve Özellikler

• Pointer Modeli (Zero-Copy Architecture): Geleneksel kopyalama mantığı yerine referans paylaşımı kullanılarak RAM tüketimi 18 kat azaltılmış ve sistem hızı 3 kat artırılmıştır.
• Akıllı Çöp Toplayıcı (Reference Counting): Çalma listeleri ve şarkılar arasında otonom bir referans sayım mekanizması kurulmuştur. Bu sayede Use-After-Free ve Dangling Pointer gibi ölümcül bellek zafiyetleri %100 engellenmiştir.
• Gelişmiş Arama Algoritmaları: Milyonlarca veri üzerinde arama yapmak için üç farklı veri yapısı desteklenir:
  • Linked List - Zaman Karmaşıklığı: O(n)
  • Chaining Hash Map - Zaman Karmaşıklığı: O(1)
  • Double Hash Map (L1 Cache Uyumlu) - Zaman Karmaşıklığı: O(1) Mutlak Performans
• Multithreading (Ağır Yük Testi): OpenMP kullanılarak çoklu çekirdek mimarisi aktif edilmiş, 1000'lerce eşzamanlı arama sorgusu paralel olarak işlenmiştir.
• Full-Stack Dashboard: C motoru dinamik kütüphane (.so) olarak derlenmiş, Python HTTP sunucusu ile bir REST API'ye dönüştürülmüş ve tarayıcı tabanlı canlı bir analitik ekranına (Chart.js) bağlanmıştır.

---

📂 Klasör Yapısı

ministream/
├── src/                # C Çekirdek Motoru (Hash Map, Linked List, Memory Tracker)
├── test/               # Birim (Unit), Bellek (Memory) ve Multithread Testleri
├── backend/            # Python REST API Sunucusu (server.py)
├── dashboard/          # HTML/JS Canlı Analitik Arayüzü (index.html)
├── rapor/              # Tasarım Raporu ve Valgrind 0 Hata Kanıtları
├── Makefile            # Otomatik Derleme ve Test Komutları
└── README.md           # Proje Dokümantasyonu

🛠️ Nasıl Kurulur ve Çalıştırılır?

Gereksinimler

• gcc (C Derleyici)

• make (Derleme Otomasyonu)

• python3 (Web Dashboard için)

• valgrind (Bellek Sızıntısı Analizi için - Linux/WSL)

Ön hazırlık (Veri Oluşturma)

Testleri yapabilmek icin gereken verileri oluşturmak icin:

make generator
./generator [Üretmek istediğiniz veri sayısı]

1. Web Dashboard'u Başlatmak (Önerilen)

Projenin gücünü görsel arayüzde test etmek için C kodunu Python kütüphanesine çevirip sunucuyu başlatın:

make ministream.so
python3 backend/server.py

👉 Tarayıcınızda açın: http://localhost:3030

2. Terminal Testlerini Çalıştırmak

Sistemin algoritmik gücünü ve sağlamlığını terminal üzerinden test etmek için:

# Temel fonksiyonları test et:
make test_temel
./test_temel

# Ağır yük (Multithread) simülasyonunu başlat:
make test_multithread
./test_multithread

3. Bellek Sızıntısı (Valgrind) Analizleri

Projenin sıfır bellek sızıntısıyla (0 errors) çalıştığını kanıtlayan testler:

make test_bellek
valgrind --leak-check=full ./test_bellek