Databricks platformunda vektör veritabanı kullanımı, 10.000 müşteriden oluşan bir tabanda tek bir yılda %377 büyüdü (Databricks, State of Data + AI 2024). Analistler 2025 pazarını 2,58 milyar $ ile 3,02 milyar $ arasında değerlendiriyor ve yıllık %23,6 ile %27,5 arasında büyüme bekliyor; Gartner’ın veritabanı tahmini ise vektör veritabanlarını %75,3 CAGR ile en hızlı büyüyen veritabanı segmenti olarak adlandırıyor. Erişim destekli üretim (RAG) artık başlıca kurumsal kullanım alanı: Menlo Ventures bunu üretken yapay zeka uygulamalarının %51’inde buldu; bir yıl önce bu oran %31’di (harcamanın genel tablosu için üretken yapay zeka istatistiklerimize bakın). Gartner, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow, AWS ile Pinecone, Qdrant ve Zilliz’in satıcı duyurularından veri derledik.
TL;DR
- Küresel vektör veritabanı pazarının 2025’teki 2,65 milyar $‘dan 2030’da 8,95 milyar $‘a, %27,5 CAGR ile büyümesi öngörülüyor (MarketsandMarkets 2025)
- Gartner, toplam DBMS pazarının 2026’da %18,4 büyüyerek 161 milyar $‘a ulaşmasını, vektör veritabanlarının ise %75,3 CAGR ile en hızlı büyümesini bekliyor (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- Asya Pasifik, %30,2 CAGR ile 2030’a kadar 2,46 milyar $‘a ulaşarak en hızlı büyüyen bölge (MarketsandMarkets 2025)
- Ankete katılan yapay zeka uygulayıcılarının %63,6’sı 2024’te vektör veritabanı kullandı; 2023’te bu oran %20’ydi (Retool State of AI H1 2024)
- RAG, 2024’te kurumsal üretken yapay zeka uygulamalarının %51’inde yer aldı; önceki oran %31’di (Menlo Ventures 2024)
- Databricks müşterileri arasında vektör veritabanı kullanımı yıldan yıla %377 büyüdü (Databricks State of Data + AI 2024)
- Elasticsearch, DB-Engines vektör DBMS sıralamasında 95,50 puan alıyor; bu, amaca özel geliştirilmiş en üst sıradaki vektör veritabanı Pinecone’un (9,07) 10 katından fazla (DB-Engines, Eylül 2026)
- Yapay zeka ajanları geliştiren yazılımcıların %17,9’u pgvector kullanıyor; Pinecone için bu oran %11,2 (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- 1,4 milyar vektör üzerinde Pinecone, 26 ms medyan gecikmeyle saniyede 5.700 sorgu bildiriyor (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- Amazon S3 Vectors ilk dört ayında 40 milyar vektör depoladı ve uzman vektör veritabanlarına göre %90’a varan daha düşük maliyet iddia ediyor (AWS 2025)
- Qdrant, Mart 2026’da 50 milyon $‘lık Seri B yatırım turu topladı ve toplam fonlamasını 87,8 milyon $‘a çıkardı (Qdrant 2026)
- Kuruluşların %63’ü yapay zeka için doğru veri yönetimi uygulamalarına sahip değil ya da sahip olduklarından emin değil (Gartner 2025)
1. Pazar Büyüklüğü ve Büyüme Tahminleri
Analistler pazarın bugünkü büyüklüğü konusunda anlaşamıyor, ancak ne kadar hızlı büyüdüğü konusunda hemfikir. 2025 tahminleri yaklaşık 440 milyon $ farklı (2,58 milyar $ ile 3,02 milyar $), bunun nedeni çoğunlukla kategoriyi farklı tanımlamaları; yine de her tahmin yıllık %23,6 ile %27,5 arasında bir noktada birleşiyor. MarketsandMarkets, pazarın 2030’a kadar üç katından fazla artarak 8,95 milyar $‘a ulaşacağını öngörüyor.
Kategori, genel veritabanı pazarının yanında hâlâ küçük. The Business Research Company’nin en yüksek 2026 tahmini olan 3,73 milyar $, Gartner’ın aynı yıl için 161 milyar $‘lık DBMS tahmininin yaklaşık %2,3’üne denk geliyor (3,73 / 161 = 0,023) ve bu iki tahmin farklı kapsamlar kullanıyor. %18,4 büyüyen bir pazarın içinde %75,3’lük bir segment CAGR’ı, vektör aramasının niş bir ürün değil, veritabanlarının standart bir özelliği haline geldiğini düşündürüyor. Rakamlar MarketsandMarkets Vector Database Market raporundan, Fortune Business Insights vektör veritabanı analizinden ve Business Research Company küresel pazar raporundan geliyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Küresel vektör veritabanı pazarı, 2024’ten 2025’e | 2.006,2 milyon $‘dan 2.652,1 milyon $‘a | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Küresel pazar, 2026 (en yüksek tahmin) | 3,73 milyar $ | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Küresel pazar tahmini, 2030 | 8.945,7 milyon $ (%27,5 CAGR, 2025-2030) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Küresel vektör veritabanı pazarı, 2025 (alternatif tahmin) | 2,58 milyar $ | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Küresel pazar tahmini, 2034 | 17,91 milyar $, 2026’daki 3,2 milyar $‘dan (%24 CAGR) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Küresel pazar, 2025’ten 2030’a (üçüncü tahmin) | 3,02 milyar $‘dan 8,71 milyar $‘a (%23,6 CAGR, 2026-2030) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Toplam DBMS pazarı, 2026 | 161 milyar $ (+%18,4) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| DBMS tahmini içinde vektör veritabanı CAGR’ı | %75,3 | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
Bağlam notu: The Business Research Company, üç firma arasında yakın vadede en iyimser olanı. MarketsandMarkets en dik büyüme eğrisine sahip. Gartner’ın tam DBMS tahmini ücretli bir duvarın arkasında, bu yüzden iki Gartner satırı Gartner DBMS tahmin özetinden geliyor.
2. Bölgesel ve Sektörel Dağılım
Kuzey Amerika en büyük pazar, ancak en hızlı büyüyen değil. Asya Pasifik’in yıllık %30,2 büyümesi öngörülüyor; bu, 2030’a kadar onu yaklaşık 2,4 milyar $ ile Avrupa’nın seviyesine getirecek. O zamana kadar pazar bölgeler arasında daha dengeli dağılmış olacak; bu, yeni bulut bölgeleri açacağı yerlere karar veren satıcılar için önemli.
Sektörlere göre bankacılık ve perakende birlikte harcamanın neredeyse yarısını oluşturuyor. Perakende ve e-ticaret aynı zamanda en hızlı büyüyen dikey; çünkü ürün arama ve öneriler, gömme vektörlerinin (embedding) üretimdeki ilk kullanım alanları arasındaydı. Bölgesel rakamlar MarketsandMarkets bölgesel dağılımından alınmıştır. Sektör ve teknoloji payları Fortune Business Insights’a aittir.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Kuzey Amerika gelir payı, 2025 | %36,6 (MarketsandMarkets) ile %41 (Fortune Business Insights) karşılaştırması | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| ABD pazarı, 2025’ten 2030’a | 874,0 milyon $‘dan 2.662,2 milyon $‘a (%25,0 CAGR) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Asya Pasifik pazarı, 2025’ten 2030’a | 658,2 milyon $‘dan 2.460,1 milyon $‘a (%30,2 CAGR, en hızlı) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Avrupa pazarı, 2025’ten 2030’a | 676,8 milyon $‘dan 2.397,4 milyon $‘a (%28,8 CAGR) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Bileşene göre pay | Çözümler %68, hizmetler %32 | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Dikeye göre harcama payı | BFSI %23, perakende ve e-ticaret %22, IT ve ITeS %18, sağlık %14 | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Perakende ve e-ticaret büyüme oranı | %33,8 CAGR (en hızlı dikey) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Teknolojiye göre pay | Doğal dil işleme %46, bilgisayarlı görü %31, öneri sistemleri %23 | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
Aykırı değer notu: Aynı rapor Birleşik Krallık’ı (160,4 milyon $‘dan 559,8 milyon $‘a, %28,4 CAGR), Orta Doğu ve Afrika’yı (228,0 milyon $‘dan 787,2 milyon $‘a, %28,1 CAGR) ve Latin Amerika’yı (117,2 milyon $‘dan 313,1 milyon $‘a, %21,7 CAGR, en yavaş bölge) da büyüklük olarak veriyor. Tahmine göre MEA, Kuzey Amerika’dan daha hızlı büyüyor.
3. Kurumsal Benimseme ve RAG Kullanımı
Tek bir anket döngüsü içinde vektör veritabanları, çoğu yapay zeka ekibinin denemediği bir şeyden, çoğunun kullandığı bir şeye dönüştü. Retool’un yaklaşık 730 uygulayıcıyla yaptığı ankette kullanım bir yıl içinde %20’den %63,6’ya yükseldi. Databricks’in telemetrisi üretimde aynı tabloyu gösteriyor: kategori kullanımı yıldan yıla %377, kendi vektör aramasının genel önizlemeye girmesinden sonraki yaklaşık üç ayda ise %186 büyüdü (Databricks State of Data + AI).
Bu büyümenin başlıca nedeni RAG. Menlo Ventures 2024 kurumsal raporunda RAG uygulamaların %51’inde yer alırken ince ayar yalnızca %9’unda vardı. Çoğu kurum, modelleri kendi verileri üzerinde yeniden eğitmek yerine, sorgu anında kendi verilerini geri getirmeyi seçiyor ve geri getirme bir vektör dizini üzerinde çalışıyor. Kurumsal yapay zeka benimseme istatistiklerimiz ve RAG istatistiklerimiz daha geniş dağıtım tablosunu ele alıyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Vektör veritabanı kullanan uygulayıcılar | 2024’te %63,6 (2023’te %20’ydi) | Retool State of AI H1 2024 |
| Modelleri özelleştirmek için vektör veritabanı veya RAG kullanan 5.000+ çalışanlı şirketler | Yaklaşık %33 (tüm katılımcılar arasında %23,2) | Retool State of AI H1 2024 |
| RAG kullanan kurumsal üretken yapay zeka uygulamaları | 2024’te %51 (2023’te %31’di) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| İnce ayar kullanan üretim modelleri | %9 | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Vektör veritabanı kullanımında yıldan yıla büyüme | %377 | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Databricks vektör araması önizlemesinden sonra kategori büyümesi | Üç aydan biraz uzun sürede %186 | Databricks State of Data + AI 2024 |
| 2026’ya kadar öngörülen kurumsal vektör veritabanı kullanımı | %30 | Gartner tahmini, Zilliz Milvus sürümünde aktarıldığı şekliyle, Aralık 2025 |
| Kurumsal üretken yapay zeka harcaması, 2025 | 37 milyar $ (2024’ün 3,2 katı) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
Güncellik uyarısı: Retool, Menlo 2024 ve Databricks rakamları, özellikle vektör benimsemesine dair mevcut en güncel anket ve telemetri verileridir: Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024. Menlo’nun 2025 raporu (495 katılımcı, Kasım 2025) RAG’ı komut tasarımından sonra ikinci sıraya koyuyor ancak yeni bir RAG yüzdesi yayımlamıyor.
4. Popülerlik Sıralamaları ve Yazılımcı Kullanımı
En popüler vektör veritabanı, vektörleri sonradan ekleyen bir arama motoru. Elasticsearch, DB-Engines vektör DBMS sıralamasında 95,50 puan alıyor; bu, amaca özel geliştirilmiş en üst sıradaki vektör veritabanı Pinecone’un (9,07) 10 katından fazla. Couchbase (9,43) de üçüncü sırada Pinecone’un üzerinde yer alıyor. Birçok kurum, özel bir ürün satın almadan önce zaten çalıştırdığı bir sistemde vektör aramasını açıyor. DB-Engines vektör DBMS sıralaması 26 sistemi takip ediyor.
Yazılımcı anketleri de aynı şeyi gösteriyor. Stack Overflow Developer Survey 2025 araştırmasında Redis, yapay zeka ajanları geliştiren yazılımcılar arasında en çok kullanılan depolama katmanı (%42,9) ve pgvector (%17,9), Pinecone’u (%11,2) geride bırakıyor. Kurumlar arasında Menlo Ventures, amaca özel geliştirilmiş ve genel amaçlı veritabanlarını neredeyse başa baş buldu. Bu rakamların ajan tarafı için yapay zeka ajanları istatistiklerimize bakın.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Takip edilen vektör DBMS | 26 sistem | DB-Engines Vector DBMS Ranking, Eylül 2026 |
| Elasticsearch popülerlik puanı | 95,50 (1. sıra) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, Eylül 2026 |
| OpenSearch popülerlik puanı | 22,11 (2. sıra) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, Eylül 2026 |
| Pinecone popülerlik puanı | 9,07 (4. sıra, amaca özel geliştirilmişlerin en üstü) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, Eylül 2026 |
| Milvus / Qdrant / Weaviate puanları | 6,85 / 6,82 / 4,74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, Eylül 2026 |
| Veri depolama için Redis kullanan yapay zeka ajanı yazılımcıları | %42,9 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| ChromaDB / pgvector / Pinecone kullanan yapay zeka ajanı yazılımcıları | %19,7 / %17,9 / %11,2 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Kurumsal vektör veritabanı payı: Pinecone / Postgres / MongoDB | %18 / %15 / %14 | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
Metodoloji notu: DB-Engines kurulumları veya geliri değil, popülerliği (arama ilgisi, iş ilanları, soru-cevap etkinliği ve sosyal medya anmaları) ölçer. Stack Overflow sorusu yalnızca yapay zeka ajanları kullanan 3.398 katılımcıya soruldu. Aynı havuzda Qdrant %8,2, Milvus %5,2, Weaviate %4,5 ve LanceDB %4,4 puan aldı.
5. Performans ve Ölçek Kıyaslamaları
Milyar vektörlük arama artık rutin olarak 100 ms’nin altında sonuç döndürüyor. Alıcılar için asıl önemli soru, bu hıza ulaşmanın maliyeti. Pinecone, yaklaşık 1,4 milyar vektörlük bir üretim e-ticaret iş yükünün saniyede 5.700 sorguyu 26 ms medyan ve 60 ms P99 gecikmeyle sunduğunu bildiriyor (Pinecone Dedicated Read Nodes duyurusu). Daha büyük dizinler yine de daha yavaş olabilir: aynı sürümdeki 480 milyon vektörlük bir iş yükünün P99 değeri 170 ms idi.
Rakip firmaların uzman satıcılara saldırdığı nokta maliyet. Timescale, pgvectorscale ile kendi sunucusunda çalışan Postgres’in, 50 milyon gömme vektörde Pinecone’un depolama için optimize edilmiş katmanını aylık maliyetin yaklaşık dörtte biriyle geride bıraktığını bildirdi (Timescale kıyaslama duyurusu). Aşağıdaki her rakam satıcı tarafından yürütülmüş, bu yüzden bir rakibe karşı ileri sürülmüş bir iddia olarak değerlendirin.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| 135 milyon vektörlük medya arama iş yükü | 600 QPS, P50 45 ms, P99 96 ms (yük testi: 2.200 QPS, P99 99 ms) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Aralık 2025 |
| 480 milyon vektörlük iş yükü | 380 QPS, P50 80 ms, P99 170 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Aralık 2025 |
| 1,4 milyar vektörlük e-ticaret önerileri | 5.700 QPS, P50 26 ms, P99 60 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Aralık 2025 |
| pgvectorscale ile Pinecone s1 karşılaştırması, 50 milyon Cohere gömme vektörü (768 boyut) | %99 geri çağırmada 28 kat daha düşük p95 gecikmesi, 16 kat daha yüksek verim | Timescale kıyaslaması, Haziran 2024 |
| Aynı testte aylık maliyet | Kendi sunucusunda yaklaşık 835 $ ile 3.241 $ (Pinecone s1) ve 3.889 $ (Pinecone p2) karşılaştırması | Timescale kıyaslaması, Haziran 2024 |
| Amazon S3 Vectors sorgu gecikmesi | Yaklaşık 100 ms (sık), 1 saniyenin altında (seyrek) | AWS, S3 Vectors GA, Aralık 2025 |
| Amazon S3 Vectors kapasitesi | Dizin başına 2 milyar vektör, kova başına 20 trilyon (önizlemenin 40 katı) | AWS, S3 Vectors GA, Aralık 2025 |
| RaBitQ 1 bit nicemlemeyle bellek azalması | %72 | Zilliz, Milvus sürümü, Aralık 2025 |
Bağlam notu: Açık kaynaklı VectorDBBench projesi artık 25’ten fazla veritabanı istemcisini ve 100 milyon vektöre kadar veri kümesini destekliyor. Projeyi Zilliz sürdürüyor ve Zilliz, Milvus’u satıyor.
6. Fonlama, Satıcılar ve Hiper Ölçekli Bulut Sağlayıcılarının Girişi
Fonlama yavaşladı. Uzman firmalar 2023’te para topladı ve şimdi bu sermaye üzerinde büyüyor; hiper ölçekli bulut sağlayıcıları ise vektör depolamayı mevcut hizmetlerine yerleştiriyor. AWS müşterileri, dört aydan biraz uzun sürede 250.000’den fazla vektör dizini oluşturdu ve Amazon S3 Vectors’a 40 milyar vektör yükledi (AWS S3 Vectors GA yazısı). Uzman satıcıların ulaşmak için yıllara ihtiyaç duyduğu benimseme türü bu.
Pinecone, Qdrant ve Weaviate toplamda yaklaşık 293,5 milyon $ fonlama açıkladı (138 + 87,8 + 67,7). Bu, en temkinli 2025 pazar tahmininin yaklaşık %11’i (293,5 / 2.580 = 0,114); bu da bu şirketlerin kısıtlı sermayeyle çalıştığını düşündürüyor. Pinecone, Eylül 2025’te kurucusunu baş bilim insanlığına kaydırdı ve 5.000’den fazla müşteriye atıfta bulunarak yeni bir CEO atadı (Pinecone liderlik duyurusu). Qdrant’ın Seri B duyurusu, bu yıl kategorideki en büyük yeni tur.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Pinecone Seri B | 750 milyon $ değerlemeyle 100 milyon $ (Nisan 2023) | Pinecone basın bülteni, 2023 |
| Pinecone toplam fonlama ve müşteriler | 138 milyon $ toplandı; 5.000+ müşteri | Pinecone basın bülteni, Eylül 2025 |
| Qdrant Seri B | 50 milyon $ (Mart 2026); toplamda 87,8 milyon $ toplandı | Qdrant Seri B duyurusu, 2026 |
| Qdrant açık kaynak ilgisi | 250 milyon indirme; 29.000 GitHub yıldızı | Qdrant Seri B duyurusu, 2026 |
| Weaviate Seri B | 50 milyon $ (Nisan 2023); toplamda 67,7 milyon $ toplandı | Tech.eu, Weaviate’in duyurusunu aktarıyor, 2023 |
| LanceDB Seri A | 30 milyon $ (Haziran 2025) | LanceDB Seri A duyurusu, 2025 |
| Milvus benimsemesi | 40.000+ GitHub yıldızı; üretimde 10.000+ kurumsal ekip | Zilliz Milvus basın bülteni, Aralık 2025 |
| Amazon S3 Vectors ilk kullanım | 250.000+ dizin, 40 milyar vektör, 1 milyar+ sorgu; uzman vektör veritabanlarına göre %90’a varan daha düşük maliyet | AWS, S3 Vectors GA, Aralık 2025 |
Güncellik uyarısı: Pinecone ve Weaviate’in açıkladığı en son değerlemeli turlar Nisan 2023 tarihli. Kaynaklar: Pinecone Seri B duyurusu ve Tech.eu’nun Weaviate haberi. LanceDB turu LanceDB Seri A yazısından, Milvus rakamları ise Zilliz Milvus duyurusundan alınmıştır.
7. Zorluklar ve Benimsemenin Önündeki Engeller
Kurumları geride tutan şey nadiren veritabanının kendisi. Gartner, 2026 boyunca kuruluşların yapay zekaya hazır veriyle desteklenmeyen yapay zeka projelerinin %60’ını terk edeceğini öngörüyor (Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). Gartner bu duyuruda, ayrı bir yığın kurmak yerine mevcut veri yönetimi uygulamalarına vektör depoları, parçalama, gömme ve RAG entegrasyonu eklenmesini öneriyor.
Ölçülebilir en büyük farkı yönetişim yaratıyor. Databricks, yapay zeka yönetişim araçları kullanan şirketlerin üretime 12 kat daha fazla yapay zeka projesi aldığını buldu. Vektör veritabanı seçen ekipler en çok performans kıyaslamalarına önem veriyor, ancak neredeyse bir o kadarı topluluk yorumlarına veya kendi kavram kanıtlarına güveniyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Yapay zekaya hazır veri yönetimi uygulamalarına sahip olmayan veya sahip olduğundan emin olmayan kuruluşlar | %63 | Gartner anketi, 2024 3. çeyrek (Şubat 2025’te yayımlandı) |
| Yapay zekaya hazır verisi olmayan ve 2026 boyunca terk edilmesi beklenen yapay zeka projeleri | %60 | Gartner, Şubat 2025 |
| Verisinin yapay zekaya hazır olmadığını tahmin eden kuruluşlar | %57 | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| 2025 sonuna kadar kavram kanıtından sonra terk edilmesi öngörülen üretken yapay zeka projeleri | %30 | Gartner, Temmuz 2024 |
| Başlıca vektör veritabanı seçim yöntemleri | Performans kıyaslamaları %40, kullanıcı yorumları %39,3, kavram kanıtları %38 | Retool State of AI H1 2024 |
| Yönetişim araçlarıyla üretime ulaşan yapay zeka projeleri | 12 kat daha fazla | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Değerlendirme araçlarıyla üretime ulaşan yapay zeka sistemleri | 6 kat daha fazla | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Yapay zeka yönetişim programının yetersiz olduğuna inanan katılımcılar | %40 | Economist Impact anketi 2024, Databricks State of AI Agents 2026’da aktarılmıştır |
Bağlam notu: 2025 Hype Cycle’ında Gartner, yapay zekaya hazır veriyi ve yapay zeka ajanlarını Şişirilmiş Beklentiler Zirvesi’ne yerleştiriyor (Gartner Hype Cycle for AI 2025). Databricks State of AI Agents raporu 20.000’den fazla kuruluşu analiz ediyor.
Özet: Rakamlarla Vektör Veritabanı Kurumsal Benimsemesi
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Küresel pazar, 2025 | 2,58 milyar $ ile 3,02 milyar $ arası (üç tahmin) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| Küresel pazar tahmini, 2030 | 8,95 milyar $ (%27,5 CAGR) | MarketsandMarkets 2025 |
| Küresel pazar tahmini, 2034 | 17,91 milyar $ (%24 CAGR) | Fortune Business Insights 2026 |
| DBMS pazarı içinde vektör veritabanı CAGR’ı | %75,3 | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Toplam DBMS pazarı, 2026 | 161 milyar $ (+%18,4) | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| En hızlı büyüyen bölge | Asya Pasifik, %30,2 CAGR | MarketsandMarkets 2025 |
| Kuzey Amerika gelir payı, 2025 | %36,6 ile %41 arası | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| En büyük dikey | BFSI, %23 | Fortune Business Insights 2026 |
| Vektör veritabanı kullanan uygulayıcılar | %63,6 (%20’den) | Retool State of AI H1 2024 |
| RAG kullanan kurumsal üretken yapay zeka uygulamaları | %51 (%31’den) | Menlo Ventures 2024 |
| Vektör veritabanı kullanım büyümesi | Yıldan yıla %377 | Databricks State of Data + AI 2024 |
| DB-Engines’te en üstteki vektör DBMS | Elasticsearch, 95,50 | DB-Engines, Eylül 2026 |
| DB-Engines’te amaca özel geliştirilmiş en üstteki vektör veritabanı | Pinecone, 9,07 | DB-Engines, Eylül 2026 |
| pgvector kullanan yapay zeka ajanı yazılımcıları | %17,9 | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Milyar ölçeğinde üretim verimi | 1,4 milyar vektörde P50 26 ms ile 5.700 QPS | Pinecone 2025 |
| Amazon S3 Vectors ilk veri alımı | Yaklaşık dört ayda 40 milyar vektör | AWS 2025 |
| Qdrant toplam fonlama | 87,8 milyon $ | Qdrant 2026 |
| Milvus üretim benimsemesi | 10.000+ kurumsal ekip | Zilliz 2025 |
| Yapay zekaya hazır veri uygulamaları olmayan kuruluşlar | %63 | Gartner 2025 |
| Yapay zekaya hazır veri olmadan terk edilmesi beklenen yapay zeka projeleri | 2026 boyunca %60 | Gartner 2025 |
Metodoloji ve Kaynaklar
Hedefli aramalarla yaklaşık 75 ham veri noktası topladık ve bir rapora, dosyalamaya, ankete, platform telemetrisine veya şirket duyurusuna kadar izleyebildiğimiz rakamları tuttuk. Yalnızca toplayıcı bloglarda görünen rakamları dışarıda bıraktık.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (Aralık 2025’te yayımlandı)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (Eylül 2026’da güncellendi)
- The Business Research Company, Vector Database Global Market Report 2026
- Gartner, Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update
- Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk (Şubat 2025)
- Gartner, Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025 (Ağustos 2025)
- Gartner, 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept (Temmuz 2024)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (600 ABD’li BT karar vericisi)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (495 katılımcı)
- Retool, State of AI H1 2024 (yaklaşık 730 katılımcı)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (10.000 müşteri)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (20.000+ kuruluş)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (Eylül 2026)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (Aralık 2025)
- Pinecone, Seri B basın bülteni (Nisan 2023) ve liderlik duyurusu (Eylül 2025)
- Timescale, pgvectorscale kıyaslama duyurusu (Haziran 2024)
- AWS, Amazon S3 Vectors genel kullanıma sunuldu (Aralık 2025)
- Qdrant, Seri B duyurusu (Mart 2026)
- Tech.eu, Weaviate Seri B (Nisan 2023)
- LanceDB, Seri A duyurusu (Haziran 2025)
- Zilliz, Milvus 40.000 GitHub yıldızı duyurusu (Aralık 2025)
- Zilliz, VectorDBBench deposu
- Veri notu: 2025 için üç pazar büyüklüğü tahmini çelişiyor (2,58 milyar $ Fortune Business Insights, 2,65 milyar $ MarketsandMarkets, 3,02 milyar $ The Business Research Company); çünkü her firma kategoriyi farklı tanımlıyor ve Kuzey Amerika payları da farklı (%36,6 ile %41). Menlo Ventures, kendi 2024 kurumsal üretken yapay zeka harcamasını 2024 raporundaki 13,8 milyar $‘dan 2025 raporunda 11,5 milyar $‘a revize etti. Gartner’ın %30 benimseme tahmini burada Zilliz’in aktardığı şekliyle yer alıyor. Gartner’ın özgün araştırması ücretli duvarın arkasında ve ikincil kaynaklar bunu farklı ifade ediyor (kurumların %30’u ile kurumsal uygulamaların %30’u). %75,3 CAGR, tam rapordan değil, Gartner’ın DBMS tahminine ilişkin herkese açık özetinden geliyor. Buradaki her kıyaslama, ticari çıkarı olan bir satıcı tarafından yürütülmüş veya yayımlanmış ve hiçbiri bağımsız olarak yinelenmemiş. DB-Engines puanları dağıtımları değil, popülerliği ölçüyor. Benimseme anketleri (Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024), vektöre özgü mevcut en güncel verilerdir. Daha yeni rakamların Menlo Ventures’ın bir sonraki kurumsal raporunda yer alması bekleniyor ve DB-Engines sıralaması aylık güncelleniyor.
Son güncelleme: 3 Ekim 2026. Bu derlemeyi üç ayda bir güncelliyoruz ve bir sonraki yenilemenin, Menlo Ventures 2026 State of Generative AI in the Enterprise raporunu yayımladığında yapılması bekleniyor.