ORACLE PL/SQL VE ORACLE FORMS UYGULAMALARINDA PERFORMANS OPTİMİZASYONU


Creative Commons License

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Maltepe Üniversitesi, Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: GÖKHAN TOPSAKAL

Danışman: Önder Şahinaslan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde artan veri hacmi ve giderek karmaşıklaşan iş süreçleri, özellikle kurumsal bilgi sistemlerinde yavaş çalışan SQL sorgularının sistem verimliliğini olumsuz yönde etkilemesine neden olmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı Oracle veri tabanı ortamında sorgu performansını izlemek, performans sorunlarına yol açan sorguları tespit etmek ve yapay zekâ tabanlı optimizasyon önerileri üreten bir sistem tasarlamaktır. Bu çalışma kapsamında, Oracle PL/SQL ve Oracle Forms tabanlı uygulamalarda performans sorunlarının belirlenmesi ve iyileştirilmesine yönelik kapsamlı ve uygulanabilir bir yöntem geliştirilmiştir. Araştırma kapsamında ilk olarak SQL_TRACE ve EXPLAIN PLAN gibi Oracle’ın yerleşik araçları kullanılarak sorgulara ilişkin performans verileri toplanmıştır. Elde edilen trace dosyaları Python aracılığıyla işlenmiş, sorguların çalıştırılma süresi, mantıksal ve fiziksel okuma sayıları ile maliyet değerleri analiz edilmiştir. Bu veriler, makine öğrenmesi algoritmaları (Random Forest ve XGBoost) ile modellenerek, sorgu performansını iyileştirmeye yönelik otomatik öneriler geliştirilmiştir. Uygulama sonuçları, geliştirilen sistemin yavaş çalışan sorguları başarıyla tespit ettiğini ve uygun optimizasyon önerileri sunduğunu göstermektedir. Öneriler arasında indeks kullanımı, sorgu yapısının değiştirilmesi ve daha verimli erişim yöntemlerinin tercih edilmesi yer almaktadır. Bulgular, yapay zekâ tabanlı yaklaşımların Oracle PL/SQL performans optimizasyonunda etkili bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, bu tez çalışması hem geliştiricilere hem de veri tabanı yöneticilerine sorgu performansını artırmaya yönelik yenilikçi bir yöntem önermekte, gelecekte daha geniş veri setleri ve farklı algoritmalarla yapılacak çalışmalar için güçlü bir temel oluşturmaktadır.