# PostgreSQL’de Her N. Sat\u0131r\u0131 Se\u00e7mek: Ad\u0131m Ad\u0131m Uygulamal\u0131 K\u0131lavuz<\/p>\n
Veri analizi yaparken, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerinden sadece belirli aral\u0131klarla veri \u00f6rnekleri almak gerekebilir. \u00d6rne\u011fin, milyonlarca sat\u0131rdan olu\u015fan bir log dosyas\u0131n\u0131 analiz ederken her 1000. sat\u0131r\u0131 incelemek, genel e\u011filimleri anlamak i\u00e7in yeterli olabilir. Bu makalede, PostgreSQL veritaban\u0131nda her N. sat\u0131r\u0131 se\u00e7menin farkl\u0131 y\u00f6ntemlerini, performans optimizasyonlar\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131n\u0131 ele alaca\u011f\u0131z. PostgreSQL’in g\u00fcc\u00fcnden faydalanarak, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerindeki \u00f6rneklemeyi verimli bir \u015fekilde nas\u0131l yapabilece\u011finizi \u00f6\u011freneceksiniz.<\/p>\n
\u00d6\u011frenme Yol Haritas\u0131<\/strong><\/p>\n Yeni Ba\u015flayan:<\/strong> Basit Orta Seviye:<\/strong> Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131, \u0130leri Seviye:<\/strong> Performans analizi, karma\u015f\u0131k sorgular, edge case’ler ve farkl\u0131 yakla\u015f\u0131m kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131.<\/p>\n PostgreSQL’de Her N. Sat\u0131r\u0131 Se\u00e7me: Temel Kavramlar<\/strong><\/p>\n PostgreSQL’de her N. sat\u0131r\u0131 se\u00e7mek i\u00e7in birka\u00e7 y\u00f6ntem mevcuttur. En yayg\u0131n y\u00f6ntem, PostgreSQL’de Her N. Sat\u0131r\u0131 Se\u00e7me: Ad\u0131m Ad\u0131m Uygulamal\u0131 K\u0131lavuz (Yeni Ba\u015flayan)<\/strong><\/p>\n Diyelim ki “urunler” adl\u0131 bir tablomuz var ve bu tabloda \u00fcr\u00fcn ID’si ( Bu sorgu, \u00f6ncelikle PostgreSQL’de Her N. Sat\u0131r\u0131 Se\u00e7me: Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131 ve Optimizasyon \u0130pu\u00e7lar\u0131 (Orta Seviye)<\/strong><\/p>\n Bir e-ticaret sitesinin g\u00fcnl\u00fck sat\u0131\u015f kay\u0131tlar\u0131n\u0131 i\u00e7eren bir tablo d\u00fc\u015f\u00fcnelim. Bu tablo milyonlarca sat\u0131ra sahip olabilir. Her 1000. sat\u0131r\u0131 analiz ederek genel sat\u0131\u015f trendlerini belirlemek isteyebilirsiniz. Yukar\u0131daki basit y\u00f6ntem bu durumda yava\u015f olabilir. Daha verimli bir y\u00f6ntem, Bu sorgu, verileri Bu yakla\u015f\u0131m daha kompleks olsa da, b\u00fcy\u00fck tablolar i\u00e7in daha iyi performans sa\u011flayabilir. Ancak, yine de performans optimizasyonu i\u00e7in indeks kullan\u0131m\u0131 ve do\u011fru PostgreSQL’de Her N. Sat\u0131r\u0131 Se\u00e7me: Performans Analizi ve Edge Case’ler (\u0130leri Seviye)<\/strong><\/p>\n \u00c7ok b\u00fcy\u00fck tablolar i\u00e7in, yukar\u0131daki y\u00f6ntemler bile yetersiz kalabilir. Bu durumlarda, \u00f6rneklem alma teknikleri (\u00f6rne\u011fin, sistematik \u00f6rneklem alma) ve PostgreSQL’in sunmu\u015f oldu\u011fu di\u011fer performans optimizasyon tekniklerini kullanmak gerekebilir. \u00d6rne\u011fin, Edge case’ler aras\u0131nda, bo\u015f bir tablo veya N de\u011ferinin 0 olmas\u0131 durumlar\u0131 bulunur. Bu durumlar i\u00e7in hata y\u00f6netimi ve uygun ko\u015fullar eklemek \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin, N de\u011feri 0 ise, hata mesaj\u0131 d\u00f6nd\u00fcrmek veya bo\u015f bir sonu\u00e7 k\u00fcmesi d\u00f6nd\u00fcrmek uygun olabilir.<\/p>\n Sonu\u00e7<\/strong><\/p>\n PostgreSQL’de her N. sat\u0131r\u0131 se\u00e7mek i\u00e7in farkl\u0131 y\u00f6ntemler mevcuttur. En uygun y\u00f6ntem, tablonun b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc, veri da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 ve performans gereksinimlerine ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fir. Basit sorgular i\u00e7in S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/strong><\/p>\n 1. Her N. sat\u0131r\u0131 se\u00e7mek i\u00e7in en h\u0131zl\u0131 y\u00f6ntem hangisidir?<\/strong> En h\u0131zl\u0131 y\u00f6ntem, tablonun b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc ve veri da\u011f\u0131l\u0131m\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. K\u00fc\u00e7\u00fck tablolar i\u00e7in 2. 3. 4. \u00d6rneklem alma teknikleri nelerdir?<\/strong> Sistematik \u00f6rneklem alma, rastgele \u00f6rneklem alma gibi \u00e7e\u015fitli \u00f6rneklem alma teknikleri vard\u0131r.<\/p>\n 5. PostgreSQL’de performans optimizasyonu nas\u0131l yap\u0131l\u0131r?<\/strong> PostgreSQL performans optimizasyonu, do\u011fru indeksleme, sorgu optimizasyonu ve fiziksel tablo d\u00fczenlemesi gibi teknikleri i\u00e7erir. Yazar: Fatih Soysal<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"# PostgreSQL’de Her N. Sat\u0131r\u0131 Se\u00e7mek: Ad\u0131m Ad\u0131m Uygulamal\u0131 K\u0131lavuz Veri analizi yaparken, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerinden sadece belirli…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[644],"tags":[],"class_list":{"0":"post-25924","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-postgresql","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nROW_NUMBER()<\/code> fonksiyonu kullan\u0131m\u0131 ve temel kod \u00f6rne\u011fi.<\/p>\nOFFSET<\/code> ve FETCH<\/code> kullan\u0131m\u0131, performans optimizasyon ipu\u00e7lar\u0131.<\/p>\nROW_NUMBER()<\/code> pencere fonksiyonunu kullanmakt\u0131r. Bu fonksiyon, bir sorgu sonucundaki her sat\u0131ra s\u0131ral\u0131 bir numara atar. Daha sonra, bu numaray\u0131 kullanarak her N. sat\u0131r\u0131 filtreleyebiliriz. ROW_NUMBER()<\/code> fonksiyonu, ORDER BY<\/code> c\u00fcmlesi ile birlikte kullan\u0131l\u0131r ve bu c\u00fcmle, sat\u0131rlar\u0131n s\u0131ralanma bi\u00e7imini belirler. S\u0131ralama, se\u00e7ilen her N. sat\u0131r\u0131n tutarl\u0131 bir \u015fekilde se\u00e7ilmesini sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, zaman damgas\u0131na g\u00f6re s\u0131ralanan bir tabloda her 10. sat\u0131r\u0131 se\u00e7mek, zaman i\u00e7inde d\u00fczenli aral\u0131klarla verileri \u00f6rnek alman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\nurun_id<\/code>), \u00fcr\u00fcn ad\u0131 (urun_adi<\/code>) ve fiyat (fiyat<\/code>) gibi s\u00fctunlar bulunuyor. Her 3. \u00fcr\u00fcn\u00fcn bilgilerini almak istiyoruz. \u0130\u015fte basit bir SQL sorgusu:<\/p>\nSELECT urun_id, urun_adi, fiyat\nFROM (\n SELECT urun_id, urun_adi, fiyat, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY urun_id) as rn\n FROM urunler\n) as numbered_urunler\nWHERE rn % 3 = 1;<\/code><\/pre>\nROW_NUMBER()<\/code> fonksiyonunu kullanarak her sat\u0131ra bir s\u0131ra numaras\u0131 atar (rn<\/code>). Daha sonra, WHERE rn % 3 = 1<\/code> ko\u015fulu ile sadece s\u0131ra numaras\u0131 3’e b\u00f6l\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcnde kalan\u0131 1 olan sat\u0131rlar\u0131 (yani 1, 4, 7, 10…) se\u00e7er. ORDER BY urun_id<\/code> c\u00fcmlesi, s\u0131ra numaralar\u0131n\u0131n \u00fcr\u00fcn ID’sine g\u00f6re atanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu, tutarl\u0131 bir \u015fekilde her 3. \u00fcr\u00fcn\u00fcn se\u00e7ilmesini garanti eder. Farkl\u0131 bir s\u0131ralama kriteri kullanarak (\u00f6rne\u011fin, fiyat<\/code> s\u00fctununa g\u00f6re) farkl\u0131 bir \u00f6rneklem elde edebilirsiniz.<\/p>\nOFFSET<\/code> ve FETCH<\/code> maddelerini kullanmakt\u0131r:<\/p>\nSELECT urun_id, urun_adi, fiyat\nFROM urunler\nORDER BY urun_id\nOFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 1000 ROWS ONLY; -- Her 1000 sat\u0131rdan sadece ilk 1000'ini al\u0131r.<\/code><\/pre>\nurun_id<\/code> s\u00fctununa g\u00f6re s\u0131ralar ve ilk 1000 sat\u0131r\u0131 getirir. Daha sonra, OFFSET<\/code> ve FETCH<\/code> maddelerini kullanarak her 1000 sat\u0131rdan bir alt k\u00fcme alabilirsiniz. Ancak bu y\u00f6ntem, her 1000. sat\u0131r\u0131 *tam olarak* se\u00e7mek i\u00e7in uygun de\u011fildir. Her 1000 sat\u0131rdan *ilk* 1000 sat\u0131r\u0131 se\u00e7er. Her N. sat\u0131r\u0131 se\u00e7mek i\u00e7in daha etkili bir yol, GENERATE_SERIES<\/code> fonksiyonuyla birlikte kullanmakt\u0131r:<\/p>\nWITH numaralar AS (\n SELECT generate_series(1, (SELECT COUNT(*) FROM urunler)) AS numara\n),\ns\u0131ral\u0131_urunler AS (\n SELECT urun_id, urun_adi, fiyat, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY urun_id) as rn\n FROM urunler\n)\nSELECT su.urun_id, su.urun_adi, su.fiyat\nFROM s\u0131ral\u0131_urunler su\nJOIN numaralar n ON su.rn = n.numara\nWHERE n.numara % 1000 = 0;<\/code><\/pre>\nORDER BY<\/code> c\u00fcmlesi se\u00e7imi \u00f6nemlidir. fatihsoysal.com<\/code> adresinden daha detayl\u0131 performans optimizasyonu teknikleri hakk\u0131nda bilgi edinebilirsiniz.<\/p>\nCLUSTER<\/code> komutu, tablonun fiziksel olarak verilerin s\u0131ralanma \u015fekline g\u00f6re d\u00fczenlenmesini sa\u011flar. Bu, ORDER BY<\/code> c\u00fcmlesi ile birlikte kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda performans\u0131 art\u0131rabilir. Ayr\u0131ca, EXPLAIN ANALYZE<\/code> komutu ile sorgu plan\u0131n\u0131 analiz ederek performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 tespit edebilirsiniz.<\/p>\nROW_NUMBER()<\/code> fonksiyonu yeterli olabilirken, b\u00fcy\u00fck tablolar i\u00e7in OFFSET<\/code> ve FETCH<\/code> veya daha geli\u015fmi\u015f teknikler kullanmak gerekebilir. fatihsoysal.com<\/code> adresinden PostgreSQL performans optimizasyonu hakk\u0131nda daha detayl\u0131 bilgi edinebilirsiniz. Do\u011fru indeksleme ve sorgu optimizasyonu, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken performans\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir.<\/p>\nROW_NUMBER()<\/code> yeterli olabilirken, b\u00fcy\u00fck tablolar i\u00e7in daha geli\u015fmi\u015f teknikler gerekebilir.<\/p>\nOFFSET<\/code> ve FETCH<\/code> kullanman\u0131n dezavantajlar\u0131 nelerdir?<\/strong> OFFSET<\/code> ve FETCH<\/code>, b\u00fcy\u00fck tablolar i\u00e7in verimsiz olabilir \u00e7\u00fcnk\u00fc t\u00fcm sat\u0131rlar\u0131 tarar.<\/p>\nROW_NUMBER()<\/code> fonksiyonunun performans etkisi nedir?<\/strong> ROW_NUMBER()<\/code> performans\u0131n\u0131 etkileyebilir, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck tablolar i\u00e7in. Ancak do\u011fru indeksleme ile bu etki minimize edilebilir.<\/p>\nfatihsoysal.com<\/code> adresini ziyaret ederek daha fazla bilgi edinebilirsiniz.<\/p>\n