MongoDB Eğitimi

Eğitim Hakkında

MongoDB'yi sıfırdan üretken kullanıma taşıyan geliştirici odaklı kapsamlı program

MongoDB Eğitimi, ilişkisel veritabanından gelen veya NoSQL'e yeni başlayan geliştiricilere MongoDB'yi uçtan uca kazandırır. Program; döküman modeli ve BSON yapısı, mongosh ile CRUD işlemleri, veri modelleme, indeksleme, aggregation framework ve çoklu döküman transaction gibi temel konuları gerçek örneklerle işler. Katılımcılar sürücü entegrasyonunu ve MongoDB Atlas ile bulutta çalışmayı öğrenerek üretken bir MongoDB geliştiricisi olur.

Süre ve Format

3 Gün. Yüz yüze veya canlı çevrim içi; mongosh ve MongoDB Atlas üzerinde CRUD, modelleme ve aggregation uygulamalarıyla ilerler.

Seviye

Orta Seviye — MongoDB döküman modelini, CRUD işlemlerini ve aggregation framework'ü uygulamalı öğrenmek isteyenler içindir.

Öğrenme Metodu

Her konu mongosh ve gerçek veri setleri üzerinde uygulamalı işlenir; katılımcılar bir örnek uygulamanın veri katmanını adım adım kurar.

Neden Bu Eğitim?

🎯Döküman Modeline Hakimiyet

İlişkisel tablolardan döküman modeline geçişi kavrar, gömme ve referans kararlarını uygulamanın ihtiyacına göre doğru verirsiniz.

⚡Aggregation Gücü

Aggregation framework ile veri dönüştürme, gruplama ve birleştirme işlemlerini öğrenerek karmaşık raporlama sorgularını yazarsınız.

☁️Buluta Hazır

MongoDB Atlas üzerinde küme oluşturup sürücülerle bağlanarak modern uygulamaların veri katmanını bulutta çalıştırırsınız.

Anahtar Konular

mongodb eğitimimongodb kursunosql eğitimidöküman veritabanımongodb crudaggregation frameworkmongodb atlasmongodb veri modellemenosql veritabanı kursumongosh

“MongoDB'yi iyi kullanmanın sırrı, veriyi uygulamanızın onu nasıl okuduğuna göre modellemekten geçer.”

Ön Koşullar

Eğitimi takip edebilmek için aşağıdaki temel bilgilere sahip olmanız yeterlidir

1

Temel Programlama

JavaScript, Python veya benzeri bir dilde temel programlama bilgisi faydalıdır.

2

Veritabanı Kavramları

Tablo, satır, sorgu gibi temel veritabanı kavramlarına aşinalık beklenir.

3

Komut Satırı Kullanımı

Terminal veya komut satırında temel düzeyde çalışabilmek yeterlidir.

4

JSON Yapısı

JSON söz diziminin okunabilmesi döküman modelini anlamayı kolaylaştırır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcılar MongoDB döküman modelini ve BSON yapısını kavrayarak mongosh ile insert, find, update ve delete işlemlerini sorgu operatörleriyle birlikte uygular.

Modül 1

MongoDB ve Döküman Modeli

İlişkisel modelden döküman modeline temel farklar ve avantajlar
Database, collection ve document kavramlarının ilişkisi
BSON veri tipleri ve JSON ile ilişkisinin kavranması
_id alanı ve ObjectId'nin yapısı ile üretim mantığı
Schema-less yapının esnekliği ve getirdiği sorumluluklar
MongoDB'nin tipik kullanım senaryoları ve uygun olmadığı durumlar

Modül 2

mongosh ve Ortam

MongoDB kurulumu ve mongosh kabuğuna bağlanma
MongoDB Compass arayüzü ile görsel veri keşfi
use ve db komutlarıyla veritabanı/koleksiyon yönetimi
Veri setlerinin içe aktarılması (mongoimport) senaryosu
Kabukta JavaScript ifadeleri ve yardımcı fonksiyonlar
Atlas üzerinde ücretsiz küme oluşturma ve bağlanma

Modül 3

Insert ve Find İşlemleri

insertOne ve insertMany ile döküman ekleme
find ve findOne ile belge okuma ve filtreleme
Karşılaştırma operatörleri ($eq, $gt, $in, $ne) kullanımı
Projeksiyon ile dönen alanların sınırlandırılması
Gömülü döküman ve dizi alanlarında sorgulama
sort, limit ve skip ile sonuç kümesinin biçimlendirilmesi

Modül 4

Update ve Delete

updateOne ve updateMany ile belge güncelleme
$set, $unset, $inc ve $rename güncelleme operatörleri
$push ve $pull ile dizi alanlarının güncellenmesi
upsert davranışı ile var yoksa oluştur senaryosu
deleteOne ve deleteMany ile belge silme işlemleri
replaceOne ile tam döküman değişiminin incelenmesi

Günün hedefiKatılımcılar gömme ve referans modelleme kararlarını uygulamanın erişim desenine göre verir ve tek/bileşik indekslerle sorgu performansını iyileştirir.

Modül 1

Veri Modelleme Kararları

Gömme (embedding) ve referans (referencing) arasındaki ödünleşim
Birden çoka ve çoktan çoğa ilişkilerin modellenmesi
16 MB döküman boyut sınırının modellemeye etkisi
Erişim deseni odaklı (access pattern) tasarım yaklaşımı
Bucket pattern ile zaman serisi verisinin gruplanması
Şema doğrulama (schema validation) kuralları ile veri bütünlüğü

Modül 2

İndeks Temelleri

Single field indeks oluşturma ve sorgu hızlandırma
Compound indeks ve alan sıralamasının önemi
Multikey indeks ile dizi alanlarının indekslenmesi
Unique indeks ile tekillik kısıtının uygulanması
createIndex ve getIndexes ile indeks yönetimi
TTL indeks ile süreli verinin otomatik silinmesi

Modül 3

İndeks Analizi ve explain

explain() ile sorgu planının incelenmesi
COLLSCAN ve IXSCAN ayrımı ve performans etkisi
Covered query kavramı ve indeks kapsamı
Text indeks ile basit metin arama senaryoları
Geospatial indeks ile konum bazlı sorgular
Kullanılmayan indekslerin performans maliyeti

Modül 4

Veri Bütünlüğü ve Doğrulama

JSON Schema ile koleksiyon düzeyinde doğrulama
validationLevel ve validationAction ayarlarının etkisi
Zorunlu alanlar ve tip kısıtlarının tanımlanması
Varsayılan değer ve hesaplanan alan stratejileri
Veri tutarlılığını koruyan modelleme ilkeleri
Uygulama ve veritabanı doğrulamasının birlikte kullanımı

Günün hedefiKatılımcılar aggregation pipeline ile veriyi dönüştürüp raporlar, çoklu döküman transaction kullanır ve uygulamalarını sürücülerle MongoDB Atlas'a bağlar.

Modül 1

Aggregation Framework

Aggregation pipeline mantığı ve aşama (stage) zinciri
$match ve $project ile filtreleme ve alan şekillendirme
$group ve accumulator ($sum, $avg) ile gruplama
$sort, $limit ve $skip ile sonuç düzenleme
$lookup ile koleksiyonlar arası birleştirme (join)
$unwind ile dizi açma ve sonrasında gruplama

Modül 2

Transaction ve Tutarlılık

Tek döküman atomikliği ve çoğu senaryoda yeterliliği
Çoklu döküman transaction kullanım gerekçeleri
startSession ve withTransaction kullanımı
Transaction'da commit ve abort davranışları
Replica set gereksinimi ve transaction performans maliyeti
Transaction yerine modelleme ile çözülebilecek durumlar

Modül 3

Sürücüler ve Entegrasyon

Node.js, Python ve Java sürücülerinin genel kullanımı
Bağlantı dizesi (connection string) ve connection pool
CRUD işlemlerinin sürücü üzerinden yazılması
Hata yönetimi ve yeniden deneme (retryable writes)
Veri doğrulama ve ODM/ORM katmanlarının rolü
Uygulama güvenliği için kimlik bilgilerinin yönetimi

Modül 4

MongoDB Atlas Platformu

Atlas üzerinde cluster oluşturma ve boyutlandırma
IP erişim listesi ve veritabanı kullanıcısı tanımlama
Atlas yedekleme ve geri yükleme özelliklerinin kullanımı
Performance Advisor ile indeks önerilerinin incelenmesi
Atlas Search ile tam metin arama tanıtımı
Bulut dağıtımında maliyet ve ölçek planlaması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Döküman Modeli

MongoDB döküman modelini ve BSON yapısını kavrayarak ilişkisel düşünceden döküman odaklı tasarıma geçiş yaparsınız.

✅

CRUD Yetkinliği

mongosh ve sürücülerle insert, find, update ve delete işlemlerini sorgu operatörleriyle birlikte akıcı biçimde uygularsınız.

✅

Veri Modelleme

Gömme ve referans kararlarını uygulamanın erişim desenine göre vererek performanslı ve sürdürülebilir şemalar tasarlarsınız.

✅

İndeksleme

Tek ve bileşik indekslerle sorguları hızlandırır, explain çıktısıyla indeks kullanımını doğrularsınız.

✅

Aggregation

Aggregation pipeline ile veriyi filtreler, gruplar ve birleştirerek karmaşık raporlama sorgularını yazarsınız.

✅

Transaction

Çoklu döküman transaction'ı doğru senaryolarda kullanır ve tek döküman atomikliğinin sınırlarını kavrarsınız.

✅

Sürücü Entegrasyonu

Node.js, Python veya Java sürücüleriyle uygulamanızı MongoDB'ye bağlar ve veri katmanını güvenle kurarsınız.

✅

Atlas ile Bulut

MongoDB Atlas üzerinde küme oluşturur, erişim güvenliğini yapılandırır ve yedekleme özelliklerini kullanırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

İlişkisel veritabanı deneyimi olan yazılım geliştiriciler
backend mühendisleri
NoSQL dünyasına geçiş yapmak isteyen veritabanı uzmanları. Temel programlama ve veritabanı kavramlarına aşinalık yeterlidir

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

İlişkisel veritabanı deneyimi olan yazılım geliştiriciler, backend mühendisleri ve NoSQL'e geçiş yapmak isteyen veritabanı uzmanları içindir. Temel programlama ve veritabanı kavramlarına aşinalık yeterlidir; önceden MongoDB deneyimi gerekmez.

MongoDB Querying Eğitimi'nden farkı nedir?

Bu genel eğitim döküman modeli, CRUD, modelleme, indeksleme ve Atlas dahil MongoDB'nin tüm temelini kapsar. MongoDB Querying Eğitimi ise yalnızca sorgulama ve aggregation pipeline konusuna odaklanıp bu konuyu çok daha derin işler. Geniş bir temel için bu eğitim uygundur.

Eğitim süresi ve formatı nedir?

Eğitim 3 gün sürer, yüz yüze veya canlı çevrim içi verilebilir. Tüm konular mongosh ve gerçek veri setleri üzerinde uygulamalı işlenir; katılımcılar örnek bir uygulamanın veri katmanını adım adım kurar. İçerik kurumun ihtiyacına göre uyarlanabilir.

Hangi araçlar kullanılır?

Eğitimde mongosh kabuğu, MongoDB Compass görsel arayüzü ve MongoDB Atlas bulut platformu kullanılır. Ayrıca Node.js, Python ve Java sürücüleriyle uygulama entegrasyonu örneklenir. Katılımcılar ücretsiz Atlas kümesi üzerinde çalışabilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Eğitim, MongoDB'nin geliştirici odaklı resmi sınavlarına hazırlık için de temel oluşturur; resmi sınava girmek isteyenler için başvuru ve ücret ilgili kuruma aittir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika