{"id":43195,"date":"2026-07-09T09:03:33","date_gmt":"2026-07-09T06:03:33","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/postgres-vs-clickhouse-hibrit-veri-mimarisinde-4-ipucu\/"},"modified":"2026-07-09T09:03:56","modified_gmt":"2026-07-09T06:03:56","slug":"postgres-vs-clickhouse-hibrit-veri-mimarisinde-4-ipucu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/postgres-vs-clickhouse-hibrit-veri-mimarisinde-4-ipucu\/","title":{"rendered":"Postgres vs ClickHouse: Hibrit Veri Mimarisinde 4 \u0130pucu"},"content":{"rendered":"

Postgres vs ClickHouse: Hibrit Veri Mimarisinde 4 \u0130pucu<\/h2>\n

Postgres ve ClickHouse’u birlikte kullanarak veri taban\u0131 performans\u0131n\u0131z\u0131 nas\u0131l art\u0131raca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve hibrit mimarideki 4 kritik ipucunu ke\u015ffedin.<\/p>\n

Modern yaz\u0131l\u0131m mimarilerinde tek bir veri taban\u0131n\u0131n t\u00fcm ihtiya\u00e7lar\u0131 kar\u015f\u0131lamas\u0131n\u0131 beklemek, genellikle performans darbo\u011fazlar\u0131na ve y\u00fcksek maliyetlere yol a\u00e7ar. \u00d6zellikle hem h\u0131zl\u0131 i\u015flem yap\u0131lmas\u0131 gereken (OLTP – \u00c7evrimi\u00e7i \u0130\u015flem \u0130\u015fleme) hem de devasa veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131 \u00fczerinde analitik sorgular \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 gereken (OLAP – \u00c7evrimi\u00e7i Analitik \u0130\u015fleme) sistemlerde bu durum net bir \u015fekilde g\u00f6r\u00fcl\u00fcr. Bu noktada devreye iki dev oyuncu giriyor: PostgreSQL ve ClickHouse. Bu iki teknolojiyi bir arada kullanarak verilerinizi do\u011fru \u015fekilde b\u00f6lmek, sisteminizin performans\u0131n\u0131 katlayabilir. Ancak bu b\u00f6l\u00fcnmeyi y\u00f6netmek ve iki sistemi senkronize tutmak g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fc kadar kolay de\u011fildir. Bu makalede, Postgres ve ClickHouse birlikteli\u011finden edindi\u011fimiz deneyimlerle geli\u015ftirdi\u011fimiz 4 kritik ipucunu ve bu iki sistemi nas\u0131l verimli bir \u015fekilde konu\u015fturaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz.<\/p>\n

Postgres ve ClickHouse Nedir?<\/h2>\n

PostgreSQL, uzun y\u0131llard\u0131r kararl\u0131l\u0131\u011f\u0131, ACID (Atomiklik, Tutarl\u0131l\u0131k, \u0130zolasyon, Dayan\u0131kl\u0131l\u0131k) uyumlulu\u011fu ve zengin \u00f6zellik setiyle ili\u015fkisel veri taban\u0131 (relational database) d\u00fcnyas\u0131n\u0131n liderlerinden biridir. Kullan\u0131c\u0131 \u00fcyelikleri, finansal i\u015flemler, sipari\u015f y\u00f6netimi gibi verilerin do\u011frulu\u011funun ve tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n kritik oldu\u011fu operasyonel i\u015flemler i\u00e7in bi\u00e7ilmi\u015f kaftand\u0131r. Ancak milyarlarca sat\u0131rdan olu\u015fan log (g\u00fcnl\u00fck) verileri veya kullan\u0131c\u0131 t\u0131klama hareketleri \u00fczerinde anl\u0131k analizler yapmaya \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda Postgres zorlanmaya ba\u015flar.<\/p>\n

\u0130\u015fte bu noktada ClickHouse devreye girer. ClickHouse, a\u00e7\u0131k kaynak kodlu, s\u00fctun bazl\u0131 (column-oriented) bir analitik veri taban\u0131 y\u00f6netim sistemidir. Verileri sat\u0131rlar yerine s\u00fctunlar halinde saklad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, sadece sorgulanan s\u00fctunlar\u0131 diskten okur. Bu durum, milyarlarca sat\u0131r i\u00e7eren tablolarda bile milisaniyeler seviyesinde sorgu sonu\u00e7lar\u0131 alman\u0131z\u0131 sa\u011flar. ClickHouse, veri s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma yetenekleri sayesinde disk alan\u0131ndan da b\u00fcy\u00fck oranda tasarruf etmenize imkan tan\u0131r.<\/p>\n

Bu iki veri taban\u0131n\u0131n g\u00fc\u00e7lerini birle\u015ftirmek, sisteminizin hem operasyonel hem de analitik olarak kusursuz \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ancak bu hibrit mimariyi kurarken veriyi nas\u0131l b\u00f6lece\u011finizi ve nas\u0131l y\u00f6netece\u011finizi bilmeniz gerekir.<\/p>\n

\u0130li\u015fkisel ve S\u00fctun Bazl\u0131 Veri Tabanlar\u0131n\u0131n Farklar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n

Postgres ve ClickHouse aras\u0131ndaki temel fark, verilerin disk \u00fczerinde nas\u0131l organize edildi\u011fidir. Postgres geleneksel bir sat\u0131r tabanl\u0131 veri taban\u0131d\u0131r. Yani bir tabloya yeni bir kay\u0131t eklendi\u011finde, o kayda ait t\u00fcm s\u00fctunlar diskte yan yana yaz\u0131l\u0131r. Bu yap\u0131, tek bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n bilgilerini g\u00fcncellemek veya belirli bir sipari\u015fin detay\u0131n\u0131 \u00e7ekmek i\u00e7in m\u00fckemmeldir.<\/p>\n

ClickHouse ise s\u00fctun tabanl\u0131 bir mimari kullan\u0131r. Ayn\u0131 s\u00fctuna ait t\u00fcm veriler diskte ard\u0131\u015f\u0131k olarak saklan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, “fiyat” s\u00fctunundaki t\u00fcm de\u011ferler bir arada durur. E\u011fer siz milyonlarca sat\u0131\u015f verisinin ortalamas\u0131n\u0131 almak istiyorsan\u0131z, ClickHouse sadece “fiyat” s\u00fctununu okur ve di\u011fer s\u00fctunlar\u0131 tamamen g\u00f6rmezden gelir. Bu durum disk G\/\u00c7 (Giri\u015f\/\u00c7\u0131k\u0131\u015f) i\u015flemlerini inan\u0131lmaz derecede azalt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
\u00d6zellik<\/th>\nPostgreSQL (Sat\u0131r Tabanl\u0131)<\/th>\nClickHouse (S\u00fctun Tabanl\u0131)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Birincil Kullan\u0131m<\/strong><\/td>\nOLTP (\u0130\u015flemsel, CRUD i\u015flemleri)<\/td>\nOLAP (Analitik, B\u00fcy\u00fck Veri Sorgular\u0131)<\/td>\n<\/tr>\n
Veri Yazma H\u0131z\u0131<\/strong><\/td>\nSat\u0131r sat\u0131r h\u0131zl\u0131 ekleme ve g\u00fcncelleme<\/td>\nToplu (Bulk) eklemelerde \u00e7ok h\u0131zl\u0131<\/td>\n<\/tr>\n
Veri G\u00fcncelleme<\/strong><\/td>\n\u00c7ok kolay ve ACID uyumlu<\/td>\nMaliyetli ve asenkron (Mutations)<\/td>\n<\/tr>\n
Sorgu Performans\u0131<\/strong><\/td>\nKarma\u015f\u0131k JOIN’ler ve tekil sat\u0131r aramalar\u0131nda iyi<\/td>\nMilyarlarca sat\u0131r \u00fczerinde agregasyonlarda m\u00fckemmel<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Bu yap\u0131sal farklar nedeniyle, operasyonel verilerimizi Postgres \u00fczerinde tutarken, tarihsel ve analitik verilerimizi ClickHouse \u00fczerine ta\u015f\u0131mak en mant\u0131kl\u0131 mimari yakla\u015f\u0131md\u0131r.<\/p>\n

Postgres ve ClickHouse’u Birlikte Kullanman\u0131n Avantajlar\u0131<\/h2>\n

Bu iki veri taban\u0131n\u0131 entegre bir \u015fekilde kullanmak, her iki d\u00fcnyan\u0131n da en iyi \u00f6zelliklerinden yararlanman\u0131z\u0131 sa\u011flar. Postgres, uygulaman\u0131z\u0131n kalbi olmaya devam ederken; ClickHouse, b\u00fcy\u00fck veri analiti\u011fi, raporlama panelleri ve kullan\u0131c\u0131 davran\u0131\u015f analizleri gibi a\u011f\u0131r y\u00fckleri \u00fcstlenir. Bu sayede Postgres \u00fczerindeki CPU ve bellek y\u00fck\u00fc hafifler, operasyonel veritaban\u0131n\u0131z her zaman h\u0131zl\u0131 ve yan\u0131t verebilir durumda kal\u0131r.<\/p>\n

Ancak bu b\u00f6l\u00fcnme (the split) sonras\u0131nda kar\u015f\u0131m\u0131za baz\u0131 teknik zorluklar \u00e7\u0131kar. Veriler iki farkl\u0131 yere da\u011f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 sa\u011flamak, verileri senkronize etmek ve iki farkl\u0131 veri taban\u0131ndan tek bir rapor \u00fcretmek zorla\u015fabilir. \u0130\u015fte bu zorluklar\u0131 a\u015fman\u0131z\u0131 sa\u011flayacak ve bu iki sistemi kusursuz bir \u015fekilde birle\u015ftirecek 4 pratik ipucunu a\u015fa\u011f\u0131da detayland\u0131r\u0131yoruz.<\/p>\n

4 Kritik \u0130pucu: Postgres ve ClickHouse Ayr\u0131m\u0131n\u0131 Y\u00f6netmek<\/h2>\n

1. Veri Senkronizasyonu (Data Sync) ve De\u011fi\u015fim Verisi Yakalama (CDC)<\/h3>\n

Postgres \u00fczerindeki operasyonel verilerin ClickHouse’a aktar\u0131lmas\u0131 s\u00fcrecinde geleneksel ETL (Ay\u0131kla, D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr, Y\u00fckle) s\u00fcre\u00e7leri genellikle yava\u015f kal\u0131r ve sistem kaynaklar\u0131n\u0131 t\u00fcketir. Bunun yerine, Postgres’in Write-Ahead Log (WAL – \u00d6nceden Yaz\u0131m G\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc) mekanizmas\u0131n\u0131 kullanan CDC (Change Data Capture – De\u011fi\u015fim Verisi Yakalama) y\u00f6ntemlerini tercih etmelisiniz.<\/p>\n

Debezium veya ClickHouse’un yerle\u015fik MaterializedPostgreSQL<\/code> motorunu kullanarak, Postgres’te meydana gelen her INSERT<\/code>, UPDATE<\/code> ve DELETE<\/code> i\u015flemini anl\u0131k olarak ClickHouse’a yans\u0131tabilirsiniz. ClickHouse taraf\u0131nda bu motoru kurmak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki gibi bir SQL komutu kullanabilirsiniz:<\/p>\n

\n
CREATE DATABASE postgres_replica\nENGINE = MaterializedPostgreSQL(\n    'postgres-host:5432', \n    'db_name', \n    'user_name', \n    'password'\n);<\/code><\/pre>\n<\/div>\n
Bu motor sayesinde, Postgres \u00fczerindeki tablolar\u0131n\u0131z otomatik olarak ClickHouse \u00fczerinde replike (kopyalanm\u0131\u015f) edilir. Ancak unutmay\u0131n, ClickHouse s\u0131k g\u00fcncellemeleri sevmez. Bu nedenle sadece analiz edece\u011finiz ve s\u0131k de\u011fi\u015fmeyen tablolar\u0131 bu y\u00f6ntemle aktarmak en sa\u011fl\u0131kl\u0131 yakla\u015f\u0131md\u0131r.<\/p>\n
2. Hibrit Sorgulama: PostgreSQL FDWs (Foreign Data Wrappers)<\/h3>\n
Baz\u0131 durumlarda, Postgres i\u00e7indeki g\u00fcncel kullan\u0131c\u0131 verileriyle ClickHouse i\u00e7indeki milyarlarca sat\u0131rl\u0131k log verilerini birle\u015ftirmeniz (JOIN) gerekebilir. T\u00fcm veriyi tek bir yere ta\u015f\u0131mak yerine, Postgres’in FDW (Foreign Data Wrapper – Yabanc\u0131 Veri Ba\u011flay\u0131c\u0131s\u0131) \u00f6zelli\u011fini kullanarak Postgres \u00fczerinden ClickHouse’a do\u011frudan sorgu atabilirsiniz.<\/p>\n
Bunun i\u00e7in clickhouse_fdw<\/code> eklentisini (extension) Postgres sunucunuza kurman\u0131z gerekir. Kurulumdan sonra Postgres i\u00e7inden sanki yerel bir tabloymu\u015f gibi ClickHouse tablolar\u0131na eri\u015febilirsiniz:<\/p>\n
\n
-- Eklentiyi etkinle\u015ftirme\nCREATE EXTENSION clickhouse_fdw;\n\n-- ClickHouse sunucusunu tan\u0131mlama\nCREATE SERVER clickhouse_server\nFOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw\nOPTIONS (host 'clickhouse-host', port '8123', dbname 'default');\n\n-- Kullan\u0131c\u0131 yetkilendirmesi\nCREATE USER MAPPING FOR current_user\nSERVER clickhouse_server\nOPTIONS (user 'default', password 'password');\n\n-- D\u0131\u015f tabloyu tan\u0131mlama\nCREATE FOREIGN TABLE foreign_clickhouse_logs (\n    user_id INT,\n    action VARCHAR,\n    created_at TIMESTAMP\n)\nSERVER clickhouse_server\nOPTIONS (table_name 'user_logs');<\/code><\/pre>\n<\/div>\n
Art\u0131k Postgres \u00fczerinde yazaca\u011f\u0131n\u0131z bir sorguda, yerel users<\/code> tablosu ile d\u0131\u015far\u0131daki foreign_clickhouse_logs<\/code> tablosunu birle\u015ftirebilirsiniz. Bu y\u00f6ntem, raporlama ekranlar\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir esneklik sa\u011flar.<\/p>\n
3. Veri Tiplemesi (Data Typing) ve \u015eema Uyumsuzluklar\u0131<\/h3>\n
Postgres ve ClickHouse veri tipleri birebir uyu\u015fmayabilir. \u00d6zellikle Postgres’teki esnek JSONB<\/code> veri tipi ClickHouse taraf\u0131nda do\u011frudan bir kar\u015f\u0131l\u0131\u011fa sahip de\u011fildir. ClickHouse’da performans elde etmek i\u00e7in veri tiplerini m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca optimize etmelisiniz.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, Postgres’teki VARCHAR<\/code> veya TEXT<\/code> alanlar\u0131 ClickHouse’da String<\/code> olarak tan\u0131mlan\u0131r. Ancak tekrarlayan metin verileri i\u00e7in (\u00f6rne\u011fin \u00fclke kodlar\u0131, taray\u0131c\u0131 adlar\u0131 gibi) ClickHouse’un LowCardinality(String)<\/code> veri tipini kullanmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bu, hem disk alan\u0131ndan tasarruf sa\u011flar hem de sorgular\u0131 h\u0131zland\u0131r\u0131r.<\/p>\n
\n
CREATE TABLE clickhouse_user_actions (\n    event_id UUID,\n    event_name LowCardinality(String), -- Performans optimizasyonu\n    payload String, -- JSON verileri i\u00e7in\n    created_at DateTime\n) ENGINE = MergeTree()\nORDER BY (event_name, created_at);<\/code><\/pre>\n<\/div>\n
Postgres’ten ClickHouse’a veri aktar\u0131rken, JSON verilerini d\u00fczle\u015ftirerek (flattening) ayr\u0131 s\u00fctunlara b\u00f6lmek ClickHouse’un sorgu performans\u0131n\u0131 ciddi \u015fekilde art\u0131racakt\u0131r.<\/p>\n
4. TTL (Time-to-Live) ve Veri Temizli\u011fi Y\u00f6netimi<\/h3>\n
Analitik veriler zamanla eskir ve de\u011ferini yitirir. \u00d6rne\u011fin, 2 y\u0131l \u00f6nceki kullan\u0131c\u0131 t\u0131klama loglar\u0131na anl\u0131k olarak ihtiyac\u0131n\u0131z olmayabilir. Postgres’te bu t\u00fcr eski verileri silmek (VACUUM s\u00fcreci nedeniyle) disk \u00fczerinde b\u00fcy\u00fck y\u00fcke sebep olur. ClickHouse ise bu i\u015flemi yerle\u015fik TTL (Time-to-Live – Ya\u015fam S\u00fcresi) \u00f6zelli\u011fi ile \u00e7ok verimli bir \u015fekilde \u00e7\u00f6zer.<\/p>\n
ClickHouse tablonuzu tan\u0131mlarken veya sonradan de\u011fi\u015ftirece\u011finiz bir tabloya TTL kural\u0131 ekleyerek, belirli bir tarihten eski verilerin otomatik olarak silinmesini veya daha ucuz bir depolama alan\u0131na (\u00f6rne\u011fin AWS S3 gibi) ta\u015f\u0131nmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz:<\/p>\n
\n
ALTER TABLE clickhouse_user_actions\nMODIFY TTL created_at + INTERVAL 30 DAY;<\/code><\/pre>\n<\/div>\n
Yukar\u0131daki komut, 30 g\u00fcnden eski olan t\u00fcm kay\u0131tlar\u0131 arka planda diskten tamamen siler. Bu sayede ClickHouse k\u00fcmeniz her zaman optimize kal\u0131r ve gereksiz disk b\u00fcy\u00fcmesinin \u00f6n\u00fcne ge\u00e7ilir.<\/p>\n
Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryosu: T\u00fcrkiye E-Ticaret Analiti\u011fi<\/h2>\n
Geli\u015ftirdi\u011fimiz mimariyi daha iyi anlamak i\u00e7in T\u00fcrkiye pazar\u0131nda faaliyet g\u00f6steren b\u00fcy\u00fck bir e-ticaret platformunu ele alal\u0131m. Bu platformda saniyede binlerce sipari\u015f veriliyor ve ayn\u0131 zamanda milyonlarca kullan\u0131c\u0131 \u00fcr\u00fcn sayfalar\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcl\u00fcyor.<\/p>\n
E\u011fer t\u00fcm bu verileri tek bir PostgreSQL veri taban\u0131nda tutmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rsak ne olur? Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sepet ad\u0131mlar\u0131n\u0131 izleyen analitik sorgular, sipari\u015f veri taban\u0131n\u0131 kilitleyebilir. Sonu\u00e7 olarak m\u00fc\u015fteriler \u00f6deme yapamaz hale gelir ve sistem \u00e7\u00f6ker.<\/p>\n
\u00c7\u00f6z\u00fcm Mimarisi:<\/strong><\/p>\n