--- title: Zaman Serisi Veri Tabanları slug: zaman-serisi-veri-tabanlari-69cfb url: /detay/zaman-serisi-veri-tabanlari-69cfb type: article language: Türkçe entity: primary: Zaman Serisi Veri Tabanları type: article disambiguation: Zaman Serisi Veri Tabanları: Zaman damgalı verilerin yönetimi, analizi için yüksek performanslı çözümler. categories: - name: Makine, Robotik Ve Mekatronik slug: makine-robotik-ve-mekatronik url: /kategori/makine-robotik-ve-mekatronik - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - ZamanSerisi - veritabanı - veri - Yazılım author: Sıla Temel created_at: 2025-04-26T12:37:46.961215+03:00 updated_at: 2025-04-28T19:07:19.099905+03:00 --- # Zaman Serisi Veri Tabanları ## KURE Information Cards ### KURE Information Card: Zaman Serisi Veri Tabanları ![1BAB74E6-A195-448C-AD5E-A06B8DAC15F6.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/28/6Op0a9Um96XjLogJOsY2hOVEVF98pwy3.png) | Field | Value | |-------|-------| | Kullanım Alanı(ları) | BT İzleme: Sunucu ve sistem performansı takibi.,Enerji: Elektrik üretimi-tüketimi izleme.,Telekomünikasyon: Ağ trafiği ölçümleri.,Finans: Hisse senedi ve döviz kuru verileri.,IoT: Sensör verisi izleme. | | Tarihçe | 2000'lerde OpenTSDB ardından InfluxDB Prometheus TimescaleDB gibi modern çözümler ortaya çıkmıştır.,20. yüzyılda SCADA sistemleri gelişmiştir.,Astronomi ve meteoroloji gözlemleriyle başlamıştır. | ## Article Content Zaman serisi [veri tabanları](/tr/detay/veritabani-yonetim-sistemleri-7ffb7/llms.txt) (Time Series Databases - TSDB), zaman etiketli verilerin saklanması, yönetilmesi ve analiz edilmesi amacıyla tasarlanmış özel veri tabanı sistemleridir. Bu veri tabanları, genellikle sensör ölçümleri, finansal veriler, kullanıcı etkinlikleri, sistem performans metrikleri ve [IoT](/tr/detay/iot-nesnelerin-interneti-bb6c2/llms.txt) cihazlarından gelen veriler gibi sürekli olarak zamanla değişen verileri depolamak için kullanılır. Veriler, her bir girdinin belirli bir zaman damgasıyla etiketlendiği şekilde tutulur. #### **Temel Özellikleri** ##### **Zaman Damgalı Veri Yapısı** Her veri kaydı, belirli bir zaman anına karşılık gelir. Bu yapı, verilerin zamana göre sıralanmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırır. Analitik işlemler ve istatistiksel incelemeler zaman boyutunda gerçekleştirilir. Bu, özellikle tarihsel veri analizi ve trend izleme açısından önemlidir. ##### **Sık Veri Ekleme (Write-Heavy Workload)** TSDB’ler yüksek hızda veri yazımını destekleyecek şekilde optimize edilmiştir. Bu sayede saniyede binlerce veri noktası güvenli biçimde kaydedilebilir. Bu özellik, özellikle gerçek zamanlı sistemlerde ve IoT uygulamalarında kritik önemdedir. TSDB'ler, veri kaybı olmadan hızlı veri akışlarını yönetmek için geliştirilmiştir. ##### **Veri Sıkıştırma ve Downsampling** Depolama maliyetlerini azaltmak ve geçmiş verilere hızlı erişim sağlamak için veri sıkıştırma ve örnekleme (downsampling) gibi teknikler kullanılır. Downsampling, örneğin dakikalık verilerin saatlik ortalamaya çevrilmesi gibi işlemlerle gerçekleştirilir. Bu işlem, [büyük veri](/tr/detay/buyuk-veri-00b53/llms.txt) kümelerinde sorgulama hızını artırırken, depolama alanı tasarrufu sağlar. ##### **Zaman Tabanlı Sorguların Desteklenmesi** Bu veri tabanları, belirli zaman aralıklarına göre veri filtrelemeyi ve toplulaştırmayı mümkün kılan sorgu dillerine sahiptir. [SQL](/tr/detay/sql-2/llms.txt)-benzeri dillerin yanı sıra özel sorgu motorları da kullanılabilir. Bu özellik, kullanıcıların geçmiş verilere dayalı derinlemesine analizler yapmasını sağlar. ##### **Yüksek Performanslı Okuma ve Yazma** TSDB’ler, özellikle zamana bağlı analizlerin ve gerçek zamanlı gözlemlerin hızlı yapılabilmesini sağlayacak şekilde yüksek performanslı mimarilere sahiptir. Performans, paralel işleme ve hafıza içi (in-memory) çözümlerle artırılır. Bu mimari, büyük veri yüklerini hızlıca işlemek için optimize edilmiştir. ##### **Veri Tutma Politikaları** TSDB’lerde genellikle belirli bir süreden eski verilerin otomatik olarak silinmesi ya da özetlenmesi gibi politikalar tanımlanabilir. Bu özellik, veri yönetimini kolaylaştırır ve sistemin verimli çalışmasını sağlar. Kullanıcılar, verilerin ne kadar süreyle saklanacağına karar vererek, sistemde gereksiz verilerin depolanmasını engeller. #### **Tarihçe** Zaman serisi verilerinin sistematik olarak kaydedilmesi, ilk olarak astronomik ve meteorolojik gözlemlerle başlamıştır. Örneğin, 17. yüzyılda Galileo Galilei’nin gökyüzü gözlemleri veya sıcaklık ölçümleri zaman serisi veri toplamanın erken örneklerindendir. Bu tür gözlemler, bilimsel verilerin zamanla değişimini anlamaya yönelik ilk girişimlerdir. Sanayi Devrimi ile birlikte mekanik sistemlerin performans verileri kaydedilmeye başlanmıştır. 19. yüzyılın sonlarına doğru ise mühendislik uygulamalarında [zamanla değişen parametrelerin](/tr/detay/zaman-dilimleri-89318/llms.txt) (örneğin buhar basıncı, sıcaklık) sistematik takibi gündeme gelmiştir. Bu dönemde manuel veri toplama yaygındı, ancak grafik çiziciler gibi cihazlarla veriler görselleştiriliyordu. 20. yüzyılın ortalarında, otomasyon sistemlerinin gelişimiyle birlikte veri toplama işlemi elektronik ortama taşındı. [SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) sistemleri](/tr/detay/scada-sistemleri-ea276/llms.txt) gibi endüstriyel denetim sistemleri, zamana bağlı verilerin dijital ortamlarda kaydını mümkün kıldı. Bu sistemlerde veriler genellikle [ilişkisel veri tabanlarında](/tr/detay/database-management-systems-9ec3f/llms.txt) saklanıyordu, ancak bu yapılar yüksek hacimli ve hızlı veri girişlerinde yetersiz kalmaktaydı. 2000'li yıllara gelindiğinde büyük veri kavramının yükselişiyle birlikte zaman serisi verilerin hacmi dramatik biçimde arttı. Bu dönemde ilk özel zaman serisi veri tabanı örnekleri ortaya çıkmaya başladı. OpenTSDB (2011) bu alandaki öncülerden biri olarak, Hadoop ve HBase altyapısını kullanarak dağıtık zaman serisi verisi yönetimini mümkün kıldı. 2010’lu yıllarda InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB, VictoriaMetrics gibi gelişmiş zaman serisi veri tabanları geliştirildi. Bu çözümler daha yüksek performans, daha düşük gecikme süresi ve kullanıcı dostu arayüzlerle piyasada öne çıktı. Özellikle bulut tabanlı sistemlerin yükselişiyle bu veri tabanları farklı sektörlerde yaygın biçimde kullanılmaya başlandı. Modern uygulamalarda TSDB’ler, sadece veriyi saklamakla kalmayıp, aynı zamanda gelişmiş analiz ve uyarı sistemlerine altyapı sağlamaktadır. #### **Kullanım Alanları** Zaman serisi veri tabanları aşağıdaki alanlarda yoğun biçimde kullanılmaktadır: ##### **Nesnelerin İnterneti (IoT)** Sensörlerden gelen sürekli veri akışı TSDB’ler aracılığıyla kaydedilir ve analiz edilir. Örneğin, sıcaklık, nem, basınç gibi değerlerin gerçek zamanlı takibi yapılabilir. Ayrıca üretim hatlarındaki makine durumu, titreşim ölçümleri gibi süreçler de izlenebilir. ##### **Finansal Sistemler** Hisse senedi fiyatları, döviz kurları, işlem hacmi gibi zamana bağlı veriler TSDB’lerde saklanır ve finansal analizlerde kullanılır. Algoritmik ticaret sistemlerinde de anlık verilerin hızlı sorgulanması açısından önemlidir. ##### **Telekomünikasyon** Ağ trafiği, arıza kayıtları, performans ölçümleri gibi parametreler [zaman serisi veri tabanlarında](/tr/detay/time-series-databases-3c65c/llms.txt) depolanır. Arıza tespiti ve hizmet kalitesi analizleri bu verilere dayalı olarak yapılır. ##### **Enerji ve Altyapı Sistemleri** Elektrik üretimi ve tüketimi, enerji verimliliği, altyapı izleme sistemleri gibi uygulamalarda TSDB’ler kullanılır. Akıllı şebekeler (smart grid) veri akışını TSDB’lerle izler. ##### **Bilgi Teknolojileri İzleme** Sunucu, uygulama ve ağ performansı ile ilgili metrikler zaman serisi olarak kaydedilir ve sistem durumu izlenir. Özellikle Prometheus, sistem sağlığı takibinde yaygın olarak kullanılır. ##### **Endüstriyel Otomasyon** Fabrikalarda üretim verimliliği, ekipman durumu ve üretim parametrelerinin izlenmesi için zaman serisi veri tabanları kullanılır. Üretim sürecindeki her makine ve sensör, zaman damgalı veri göndererek sistemin genel verimliliği hakkında bilgi sunar. ##### **Akıllı Şehir Uygulamaları** Trafik yoğunluğu, hava kalitesi, gürültü seviyeleri ve kamusal altyapının durumu gibi değişkenler zaman içinde izlenerek şehir planlamasında kullanılabilir. ##### **Sağlık Teknolojileri** Giyilebilir cihazlardan alınan kalp atışı, kan basıncı, uyku düzeni gibi veriler zaman serisi olarak kaydedilerek sağlık takibi yapılabilir. Bu veriler, hastalıkların erken teşhisi ve tedavi planlamasında kullanılır. #### **Popüler Zaman Serisi Veri Tabanları** Zaman serisi verilerinin artan hacmi ve çeşitliliği, bu verileri işlemek üzere tasarlanmış özel veri tabanı çözümlerinin geliştirilmesine yol açmıştır. Aşağıda, günümüzde en çok kullanılan ve çeşitli kullanım senaryolarında öne çıkan bazı zaman serisi veri tabanları özetlenmiştir: ##### **InfluxDB:** Gelişmiş sorgulama dili (Flux) ve veri görselleştirme desteği ile bilinen InfluxDB, IoT, uygulama izleme ve [gerçek zamanlı analiz](/tr/detay/zaman-serisi-analizi-426f8/llms.txt) gibi senaryolarda sıkça tercih edilmektedir. Hafif yapısı sayesinde uç cihazlarda da kullanılabilir. ##### **Prometheus:** Bulut yerel (cloud-native) mimariler için geliştirilen Prometheus, özellikle sistem izleme ve alarm sistemleri için optimize edilmiştir. Kubernetes ortamlarıyla uyumlu çalışır ve güçlü bir zaman tabanlı sorgulama dili olan PromQL'e sahiptir. ##### **TimescaleDB:** PostgreSQL üzerine inşa edilmiş olan TimescaleDB, ilişkisel veri modelinin esnekliği ile zaman serisi verilerinin performanslı işlenmesini bir arada sunar. SQL desteği sayesinde mevcut sistemlerle entegrasyonu kolaydır. ##### **OpenTSDB:** HBase üzerinde çalışan dağıtık bir zaman serisi veri tabanı olan OpenTSDB, büyük veri hacimlerini uzun vadeli saklama ve analiz etme konusunda güçlüdür. Özellikle telekomünikasyon ve altyapı izleme sistemlerinde kullanılmaktadır. ##### **VictoriaMetrics:** Yüksek sıkıştırma oranı, hızlı sorgu yetenekleri ve düşük sistem kaynak tüketimi ile dikkat çeken VictoriaMetrics, hem tek düğümlü hem de dağıtık modda çalışabilmektedir. Prometheus ile uyumlu çalışarak alternatif bir çözüm sunar. #### **Mimari Yapı ve Veri Modeli** Zaman serisi veri tabanlarının mimarileri genellikle "append-only" (yalnızca eklenebilir) veri modelleri üzerine kuruludur. Bu yapı, zaman serisi verilerinin doğasına uygun olarak, geçmiş verilerin genellikle değiştirilmeden sadece yeni verilerin eklendiği bir düzen sağlar. TSDB'ler bu nedenle zaman içinde büyüyen, ardışık veri blokları biçiminde saklama yapar. Blok tabanlı depolama yapıları, verilerin hem sıkıştırılmasını hem de belirli zaman aralıklarında gruplandırılarak daha verimli sorgulanmasını mümkün kılar. ##### **Veri Sıkıştırma ve Depolama Teknikleri** TSDB’ler, verileri etkili biçimde sıkıştırmak için zaman tabanlı sıralı veri sıkıştırma algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar genellikle delta kodlama, run-length encoding (RLE) ve Gorilla algoritması gibi yöntemlere dayanır. Delta kodlama ile ardışık zaman damgaları veya veri değerleri arasındaki farklar depolanır; bu, özellikle düşük değişkenli ölçümler için yüksek sıkıştırma sağlar. Facebook tarafından geliştirilen Gorilla algoritması, zaman serisi verilerinde bit düzeyinde sıkıştırma sağlayarak verinin hem depolanmasını hem de bellekteki kullanımını optimize eder. ##### **Veri Analitiği ve Uyarı Sistemleri** TSDB’lerin sadece [veri depolama](/tr/detay/veri-depolama-34b7f/llms.txt) değil, aynı zamanda gerçek zamanlı analiz ve uyarı üretme yetenekleri de bulunmaktadır. Örneğin, belirli bir eşik değeri geçen sistem metrikleri için otomatik bildirimler veya alarm sistemleri tetiklenebilir. Bu amaçla Prometheus gibi sistemlerde tanımlı metrikler üzerinden PromQL kullanılarak periyodik sorgular çalıştırılır ve uyarı kuralları belirlenir. ##### **Geleceğe Yönelik Gelişmeler** TSDB teknolojilerinde son yıllarda dikkat çeken gelişmeler arasında, [makine öğrenmesi](/tr/detay/makine-ogrenmesi-ile-ariza-tahmini-0693b/llms.txt) ile entegre çalışan sistemlerin yaygınlaşması öne çıkmaktadır. Özellikle zaman serisi tahmin modelleri (forecasting), anomali tespiti (anomaly detection) ve otomatik kontrol sistemleri için TSDB'ler birincil veri kaynağı olarak kullanılmaktadır. ## Academic Sources and References 1. Doğan, Betül. "Zaman Seri Analizinde Temel Kavramlar." Academia.edu, 2019.https://www.academia.edu/5792640/ZAMAN\_SERI\_ANALIZINDE\_TEMEL\_KAVRAMLAR 2. Kaynar, Oğuz, ve Serkan Taştan. "Zaman Serileri Tahmininde ARIMA-MLP Melez Modeli." Bilişim Teknolojileri Dergisi 8, no. 3 (2015): 146-157.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/29738 3. Oktay, Aslinur. "Zaman Serileri Analizi 1." Academia.edu, 2015. https://www.academia.edu/20041611/Zaman\_serileri\_analizi\_1 4. Çelik, Şenol. "Zaman Serileri Analizi ve Trafik Kazası Verilerine Uygulanması." Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 3, no. 4 (2013): 43-51.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/412288 5. İslamoğlu, Ebrucan. Aralık Değerli Zaman Serileri Öngörü Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Tezden türetilmiş kitap, 2016.https://www.academia.edu/43279675/Aral%C4%B1k\_De%C4%9Ferli\_Zaman\_Serileri\_%C3%96ng%C3%B6r%C3%BC\_Y%C3%B6ntemlerinin\_Kar%C5%9F%C4%B1la%C5%9Ft%C4%B1r%C4%B1lmas%C4%B1\_tezden\_t%C3%BCretilmi%C5%9F\_kitap\_