SQL ANSİKLOPEDİSİ

5 Ana Modül, 25 Kapsamlı Bölüm, İnteraktif Görsel Stüdyo ve 4 Kademeli Canlı Örnekler.

Öğrenme İlerlemesi0 / 25 (%0)

#1SELECT, DISTINCT ve Kolon Alias (AS) Mantığı

İlişkisel veritabanından veri çekmenin temel yapı taşları ve projeksiyon.

#2WHERE Filtreleme & Mantıksal Operatörler

AND, OR, NOT, BETWEEN ve IN ile satır seviyesinde hassas veri filtreleme.

#3ORDER BY Sıralama & LIMIT / OFFSET Sayfalama

Verileri artan (ASC) veya azalan (DESC) sıralama ve sayfalama (Pagination) mimarisi.

#4NULL Yönetimi & Üç Değerli Mantık (Three-Valued Logic)

Bilinmeyen değerler, IS NULL / IS NOT NULL ve COALESCE fonksiyonu.

#5Metin Arama: LIKE, ILIKE ve Joker Karakterler

% ve _ joker karakterleriyle kalıp eşleştirme ve arama.

#6Skaler Metin (String) Fonksiyonları

CONCAT, UPPER/LOWER, SUBSTRING, LENGTH, TRIM ve REPLACE manipülasyonları.

#7Sayısal & Matematiksel Fonksiyonlar

ROUND, CEIL, FLOOR, ABS, POWER, MOD ve aritmetik hesaplamalar.

#8Tarih & Zaman Analitiği: DATE_TRUNC, EXTRACT ve INTERVAL

Zaman serisi gruplama, ay/yıl kırpma ve tarih aritmetiği.

#9Toplama Fonksiyonları: COUNT, SUM, AVG, MIN ve MAX

Çoklu satırları tek bir özet değere indirgeme ve NULL davranışları.

#10GROUP BY ve HAVING Ayrımı

Verileri kategorilere ayırma ve gruplanmış sonuçları filtreleme kuralları.

#11SQL Sorgusunun Yaşam Döngüsü & Yürütme Sırası (Query Lifecycle)

Sorgu motoru kodunuzu hangi sırayla çalıştırır? (FROM -> WHERE -> GROUP BY -> SELECT)

#12Görsel INNER JOIN Mantığı & İlişkisel Bağlantılar

İki tabloda yalnızca ortak eşleşen kayıtları birleştirme ve Primary/Foreign Key mimarisi.

#13LEFT & RIGHT OUTER JOIN: Kayıp Verileri Koruma

Eşleşmeyen satırları kaybetmeden NULL ile koruyarak birleştirme.

#14FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN ve SELF JOIN

Kartezyen çarpımlar, hiyerarşik yönetici-çalışan eşleşmeleri ve tam birleşim.

#15Küme Operatörleri: UNION, UNION ALL, INTERSECT ve EXCEPT

Sorgu sonuçlarını alt alta birleştirme, kesişim ve fark kümeleri.

#16Koşullu Mantık: CASE WHEN THEN ELSE END

SQL içinde IF-ELSE dallanmaları, dinamik segmentasyon ve pivotlama.

#17Alt Sorgular (Subqueries): Skaler, IN ve EXISTS Mantığı

Sorgu içinde sorgu mimarisi, ilişkili (correlated) alt sorgular ve performans.

#18Ortak Tablo İfadeleri (CTE - WITH Cümlesi)

Okunabilir, modüler ve geçici sonuç kümeleri tanımlama sanatı.

#19Pencere Fonksiyonları (Window Functions): Giriş & OVER() Mantığı

Satırları daraltmadan (GROUP BY yapmadan) analitik hesaplama yapma gücü.

#20Sıralama Pencere Fonksiyonları: ROW_NUMBER, RANK ve DENSE_RANK

Liderlik tabloları, eşitlik durumları ve 'Her kategorinin en pahalı ilk 3 ürünü' analitiği.

#21Değer Kaydırma: LAG, LEAD ve MoM Büyüme Analitiği

Önceki ve sonraki satır değerlerini getirme, Month-over-Month (MoM) ciro artışı.

#22Kümülatif Toplam (Running Totals) & Hareketli Ortalamalar

Zaman içinde biriken ciro (SUM OVER ORDER BY) ve kayan pencereler (ROWS BETWEEN).

#23Veritabanı İndeksleri & B-Tree Çalışma Mantığı

Milyonlarca satırda milisaniyelik aramalar nasıl yapılır? Index Scan vs Seq Scan.

#24SARGable Sorgular & EXPLAIN Sorgu Planı İnceleme

Search Argument Able: İndeksleri öldürmeden sorgu yazma kuralları.

#25Adli Bilişim & Finansal Fraud Soruşturmaları (Forensic Querying)

Zaman pencereleri, şüpheli IP korelasyonları ve SQL ile anomali tespiti.

Modül 1: Temel DQL & Veri Alma • BÖLÜM 1Fundamentals

5 Dakika Okuma

SELECT, DISTINCT ve Kolon Alias (AS) Mantığı

İlişkisel veritabanından veri çekmenin temel yapı taşları ve projeksiyon.

Ne İşe Yarar ve Neden Var?

Veritabanı tablosundaki milyonlarca dikey veriden sadece işinize yarayan sütunları seçip filtreler. DISTINCT satır tekrarlarını süzer, AS (Alias) ise teknik kolon adlarını (örn: created_at) insan dostu etiketlere (Kayıt Tarihi) dönüştürür.

İnteraktif Görsel Mantık & Simülasyon:

SQL Sorgusunun Anatomisi & Renk Kodlu Parçaları

Temel Yapı Taşları

SELECT name, price, stock_quantity -- 1. Projeksiyon (Hangi kolonlar gelsin?)

FROM products -- 2. Veri Kaynağı (Hangi tablodan?)

WHERE price >= 5000 AND is_active = true -- 3. Satır Filtresi (Kimler geçsin?)

ORDER BY price DESC -- 4. Sıralama (Pahalıdan ucuza)

LIMIT 5; -- 5. Kesme (İlk 5 ürünü getir)

SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanlarındaki tablolarla konuşma dilidir. Veri çekmek için kullanılan en temel komut SELECT'tir. SELECT ile tablonun tamamı (* ile) veya yalnızca ihtiyaç duyulan belirli kolonları çekilebilir.

Zihinsel Model (Nasıl Düşünmeliyiz?)

Bir Excel tablosunu gözünüzün önüne getirin. SELECT komutu, tablonun hangi dikey sütunlarını (kolonlarını) kesip önünüze getireceğinizi seçmektir. FROM ise bu sütunların hangi sayfadan (tablodan) alınacağını belirtir.

Veritabanı Motorunun Adım Adım Çalışma Mekanizması:

1. FROM tablosu (customers) disktan belleğe alınır.

2. SELECT projeksiyon aşamasında yalnızca belirtilen kolonlar (first_name, email) süzülür.

3. DISTINCT varsa, seçilen tüm kolonların kombinasyonu sıralanarak mükerrer kayıtlar atılır.

4. AS ile belirtilen yeni takma isimler sonuç başlıklarına yazılır.

Karşılaştırmalı Fark Matrisi

Kriter	SELECT *	SELECT col1, col2 (Projeksiyon)
Ağ Trafiği	Tüm kolonlar taşınır (Yüksek maliyet)	Yalnızca istenen baytlar taşınır (Minimum maliyet)
İndeks Verimi	Index-Only Scan yapılamaz	İndeks üzerinden disk okumadan dönebilir
Kod Dayanıklılığı	Tabloya yeni kolon eklenirse API bozulabilir	Şema değişikliklerinden etkilenmez

Ne Zaman Kesinlikle Kullanılmalı?

✓ Bir kullanıcı arayüzü veya rapor için belirli kolonlara ihtiyaç duyulduğunda.

✓ Müşterilerin yaşadığı tekil şehirleri veya benzersiz kategorileri tespit etmek istediğinizde (DISTINCT).

✓ Frontend veya API'ye gönderilecek JSON çıktısında kolon isimlerini standartlaştırmak için (AS).

Ne Zaman Kaçınılmalı? (Antipatterns)

✗ Üretim ortamlarında doğrudan 'SELECT *' kullanmaktan kaçının; şema değiştikçe uygulama kodunuz patlayabilir.

✗ Tüm kolonları DISTINCT yapmaya çalışmayın; DISTINCT arka planda ağır bir sıralama (SORT) algoritması çalıştırır.

Sözdizimi Şablonu (Syntax):

SELECT [DISTINCT] column1 AS alias_name, column2 FROM table_name;

Kıdemli Mühendis İpuçları

• Canlı üretim ortamlarında (Production) ASLA 'SELECT *' kullanmayın; yalnızca ihtiyacınız olan kolonları açıkça belirtin. Bu durum bellek kullanımını ve network I/O maliyetini ciddi oranda düşürür.

• Kolon alias'larında boşluk veya özel karakter varsa çift tırnak kullanabilirsiniz: SELECT first_name AS "Müşteri Adı".

Sık Yapılan Acemi Hataları

• DISTINCT tek bir kolona değil, SELECT listesindeki TÜM kolonların kombinasyonuna uygulanır.

• SQL anahtar sözcükleri büyük/küçük harfe duyarsızdır fakat standart olarak büyük harfle yazılması okunabilirliği artırır.

CANLI SQL DENEY ALANI (4 Kademeli Örnek)

Tarayıcı İçi WASM PostgreSQL • Doğrudan Düzenlenebilir

Temel (Giriş)Seviye 1: Temel Projeksiyon ve İsimlendirme (AS)

ecommerce dbPlayground

Müşterilerin ad, soyad ve e-posta adreslerini anlamlı başlıklarla getirir.

SQL Editörü (Düzenleyip çalıştırabilirsiniz):

Açıklama: AS sözcüğü ile kolon başlıkları 'ad', 'soyad' ve 'iletisim' olarak Türkçeleştirilmiştir. LIMIT 5 sadece ilk 5 satırı alır.

İş SenaryosuSeviye 2: Benzersiz Şehirleri Çekme (DISTINCT)

ecommerce dbPlayground

Müşterilerin kayıtlı olduğu şehirlerdeki tekrarları temizleyerek tekil liste üretir.

SQL Editörü (Düzenleyip çalıştırabilirsiniz):

Açıklama: İstanbul veya Ankara'da birden çok müşteri olsa dahi DISTINCT her şehri yalnızca 1 kez listeler.

İleri SeviyeSeviye 3: Dinamik Hesaplama Kolonu ile Alias

ecommerce dbPlayground

Ürünlerin birim fiyatını ve %20 KDV eklenmiş satış fiyatını hesaplayıp alias verir.

SQL Editörü (Düzenleyip çalıştırabilirsiniz):

Açıklama: Matematiksel bir formül (price * 1.20) yeni bir sanal kolon olarak çıktıda adlandırılmıştır.

Hata AvcısıSeviye 4: Hata Avcısı — Çoklu Kolonda DISTINCT Yanılgısı

ecommerce dbPlayground

Acemi geliştiriciler DISTINCT'in sadece yanındaki ilk kolona etki ettiğini sanır.

SQL Editörü (Düzenleyip çalıştırabilirsiniz):

Açıklama: DISTINCT tek bir kolona değil; (city + first_name) ikilisinin tamamına uygulanır. Aynı şehirde iki farklı Ahmet varsa ikisi de listelenir!

Bilgi Pekiştirme (Quick Check)

Aşağıdakilerden hangisi SELECT * kullanımının üretim sistemlerinde önerilmeme nedenlerinden biri DEĞİLDİR?

Bu Konudaki Adli Soruşturmaya Geç: İlk Dedektiflik Görevi: Müşteri ListesiÖğrendiklerinizi gerçek adli soruşturma ve dedektiflik vakası üzerinde uygulayın.

Soruşturmaya Başla