MongoDB İleri Sorgu ve İndeksleme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Karmaşık sorgulardan indeks stratejilerine ve explain tabanlı performans ayarına derinleşme

MongoDB İleri Seviye Sorgu ve İndeksleme Eğitimi, doküman veritabanında yüksek performanslı sorgular yazmaya ve doğru indekslerle yanıt sürelerini düşürmeye odaklanır. Katılımcılar gelişmiş karşılaştırma, dizi ve mantıksal operatörleri, projection ve cursor davranışını kavrar. Single field, compound, multikey ve partial indeksler ESR kuralıyla ele alınır. explain() çıktısı ve IXSCAN farkı okunur; aggregation ile hızlandırma işlenerek darboğazlar giderilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; gelişmiş sorgulamadan indeks türlerine, explain analizine ve aggregation ile performans ayarına uygulamalı ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — Gelişmiş sorgu operatörleri, indeks türleri, explain analizi ve aggregation ile sorgu performansını optimize etme

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek bir koleksiyon ve mongosh üzerinde canlı sorgu, explain çıktısı ve indeks denemeleriyle adım adım uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

🔍Gelişmiş sorgulama

Karşılaştırma, dizi ve mantıksal operatörlerle karmaşık koşulları doğru ifade ederek esnek ve isabetli sorgular yazarsınız.

⚡İndeksle hız

Compound, multikey ve partial indeksleri ESR kuralıyla tasarlayarak milisaniyeler mertebesinde yanıt süreleri elde edersiniz.

📊explain ile ölçüm

explain() planını okuyarak COLLSCAN darboğazlarını saptar, hangi indeksin seçildiğini görüp sorgu optimizasyonu yaparsınız.

Anahtar Konular

mongodb eğitimimongodb indeksleme eğitimimongodb sorgu optimizasyonumongodb aggregation eğitimimongodb explaincompound indeksnosql veritabanı eğitimimongodb performansmongodb kursumongodb ileri seviye

“Hızlı MongoDB uygulaması, doğru yazılmış sorgu ile onu karşılayan doğru indeksin buluştuğu yerde doğar; explain bu buluşmanın kanıtıdır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

MongoDB temeli

Temel CRUD, doküman ve koleksiyon kavramlarıyla mongosh kullanımına aşinalık öğrenmeyi kolaylaştırır.

2

JSON ve veri yapısı

JSON/BSON doküman yapısına ve iç içe alan ile dizilere temel düzeyde hakimiyet gereklidir.

3

Sorgu mantığı

Filtreleme, sıralama ve basit toplama gibi veritabanı sorgu kavramlarına genel aşinalık faydalıdır.

4

Çalışma ortamı

MongoDB Community veya Atlas erişimi ile mongosh/Compass kurulu bir makine uygulamalar için gereklidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı gelişmiş sorgu operatörlerini kullanır, iç içe alan ve dizileri sorgular, projection ile alan seçer ve cursor davranışını kavrayarak isabetli sorgular yazar.

Modül 1

Karşılaştırma ve Mantıksal Operatörler

$eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte kullanımı
$in ve $nin ile değer kümesi sorgulama
$and, $or, $nor ile mantıksal birleştirme
$exists ile alan varlığını denetleme
$type ile BSON tipine göre filtreleme
$regex ile desen tabanlı metin arama

Modül 2

Dizi ve İç İçe Doküman Sorgulama

$elemMatch ile dizi elemanını eşleştirme
$all ile dizide tüm değerlerin bulunması
$size ile dizi uzunluğuna göre filtreleme
Nokta notasyonuyla iç içe alanlara erişim
Gömülü doküman dizilerini sorgulama kalıpları
Dizi indeks konumuyla eleman hedefleme

Modül 3

Projection ve Sonuç Şekillendirme

Alan dahil etme ve hariç tutma projection
$slice ile dizi elemanlarını sınırlama
$ pozisyonel operatörüyle eşleşen eleman
$elemMatch projection ile seçili eleman
_id alanını sonuçtan çıkarma yöntemi
Projection'ın ağ ve bellek maliyetine etkisi

Modül 4

Cursor, Sıralama ve Sayfalama

sort() ile tek ve çok alanlı sıralama
limit() ve skip() ile sayfalama mantığı
skip maliyeti ve range tabanlı sayfalama
Cursor yaşam döngüsü ve batch size ayarı
countDocuments ve estimatedDocumentCount
collation ile dile duyarlı karşılaştırma

Günün hedefiKatılımcı uygun indeks türlerini seçer, compound indeksleri ESR kuralıyla tasarlar, explain planını okur ve COLLSCAN ile IXSCAN farkını ayırt ederek doğru indeksi doğrular.

Modül 1

İndeks Temelleri ve Türleri

B-tree indeks yapısı ve çalışma mantığı
Single field indeks oluşturma ve yönü
Multikey indeks ile dizi alanı indeksleme
Text indeks ile tam metin arama kurulumu
2dsphere geospatial indeks ve konum sorgusu
TTL indeks ile süreli doküman temizliği

Modül 2

Compound İndeks ve ESR Kuralı

Compound indekste alan sırasının önemi
ESR kuralı: Equality, Sort, Range sırası
Prefix kullanımıyla tek indeksten yararlanma
Sıralamayı indeksle karşılama (sort by index)
İndeks seçiciliği (selectivity) ve kardinalite
Gereksiz indeks maliyeti ve yazma etkisi

Modül 3

Explain ve Query Planner

explain() kipleri: queryPlanner, executionStats
winningPlan ve rejectedPlans okuma
COLLSCAN ile IXSCAN farkını tespit etme
totalDocsExamined/nReturned oranını yorumlama
Plan cache ve planın yeniden değerlendirilmesi
hint() ile belirli indeksi zorlama

Modül 4

Özel İndeksler ve Covered Query

Partial indeks ile koşullu indeksleme
Sparse indeks ve eksik alan davranışı
Unique indeks ile benzersizlik kısıtı
Wildcard indeks ile dinamik alan desteği
Covered query ile dokümana erişmeden yanıt
Collation'lı indeks ve dile duyarlı arama

Günün hedefiKatılımcı aggregation pipeline aşamalarını kullanır, $match ve $sort için indeksten yararlanır, pipeline sırasını optimize eder ve yavaş sorguları profiling ile tespit edip giderir.

Modül 1

Aggregation Pipeline Temelleri

$match ve $project ile filtreleme, şekillendirme
$group ile gruplama ve toplama fonksiyonları
$sort, $limit, $skip aşamalarının kullanımı
$lookup ile koleksiyonlar arası birleştirme
$unwind ile dizi elemanlarını açma
$addFields ile hesaplanan alan üretme

Modül 2

Pipeline Optimizasyonu

$match ve $sort'u başa alarak indeks kullanımı
$project ile erken alan budama (projection)
$limit'i öne taşıma (limit coalescence)
$lookup için hedef koleksiyonda indeks şartı
allowDiskUse ve bellek 100 MB sınırı
explain ile pipeline aşama analizini okuma

Modül 3

Gelişmiş Aggregation

$facet ile tek sorguda çoklu analiz üretme
$bucket ve $bucketAuto ile aralıklara bölme
$setWindowFields ile pencere fonksiyonları
$merge ve $out ile sonucu koleksiyona yazma
$group içinde $accumulator ve ifadeler
Analitik ve raporlama senaryoları kurma

Modül 4

Profiling ve Performans Ayarı

Database profiler ile yavaş sorgu yakalama
slowms eşiği ve profil seviyelerini ayarlama
system.profile koleksiyonunu inceleme
currentOp ile çalışan sorguları izleme
Working set ve bellek baskısını değerlendirme
İndeks ekleme/çıkarma ile darboğaz giderme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Gelişmiş sorgular

Karşılaştırma, dizi ve mantıksal operatörlerle karmaşık koşulları doğru ifade ederek isabetli ve esnek sorgular yazarsınız.

✅

Dizi sorgulama

$elemMatch, $all ve $size ile dizi ve iç içe dokümanları hassas biçimde sorgular, doğru elemanları hedeflersiniz.

✅

Projection yönetimi

Projection ve $slice ile sonuç kümesini şekillendirir, ağ ve bellek maliyetini düşürerek verimli yanıt üretirsiniz.

✅

İndeks türleri

Single field, compound, multikey, text ve geospatial indeksleri seçip doğru alanlara uygulayarak sorguları hızlandırırsınız.

✅

ESR ile tasarım

Compound indeksleri Equality-Sort-Range kuralıyla kurar, prefix kullanımıyla tek indeksten en yüksek faydayı sağlarsınız.

✅

Explain analizi

explain() planını okuyarak COLLSCAN darboğazlarını saptar, seçilen indeksi ve inceleme oranını değerlendirirsiniz.

✅

Aggregation performansı

Pipeline aşamalarını doğru sıralar, $match ve $sort için indeksten yararlanarak analitik sorguları optimize edersiniz.

✅

Profiling

Database profiler ve currentOp ile yavaş sorguları yakalar, indeks ve pipeline düzenlemeleriyle performansı artırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

MongoDB kullanan ve sorgu performansını artırmak isteyen backend geliştiriciler
veritabanı geliştiricileri
uygulamalarında yavaş sorgularla karşılaşan yazılımcılar
indeks tasarımından sorumlu DBA ile DevOps ekipleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

MongoDB kullanan ve sorgu performansını artırmak isteyen backend geliştiriciler, veritabanı geliştiricileri ve indeks tasarımından sorumlu DBA ile DevOps ekipleri için uygundur. Temel CRUD ve mongosh deneyimi beklenir; derin yönetim bilgisi gerekmez.

Bu eğitim yönetim (administration) eğitiminden farkı nedir?

Bu program sorgu yazımı, indeks tasarımı ve explain tabanlı performans ayarına odaklanır; geliştirici bakışıyla hızlı sorgu üretmeyi hedefler. MongoDB İleri Seviye Yönetim Eğitimi ise replica set, sharding, yedekleme ve güvenlik gibi operasyonel küme yönetimini ele alır. İkisi birbirini tamamlar.

ESR kuralı nedir ve neden önemlidir?

ESR, compound indekste alanların Equality (eşitlik), Sort (sıralama) ve Range (aralık) sırasıyla yerleştirilmesi kuralıdır. Bu sıra, indeksin hem filtreleme hem sıralamayı tek taramayla karşılamasını sağlar ve gereksiz bellek içi sort ile doküman taramasını önler. Eğitimde gerçek örneklerle uygulanır.

Eğitim online mı yoksa yüz yüze mi veriliyor?

Eğitim hem yüz yüze hem online olarak verilebilir ve üç gün sürer. Her gün dört modülden oluşur; içerik kurumun kullandığı MongoDB sürümüne, veri modeline ve sorgu senaryolarına göre uyarlanır. Tüm alıştırmalar gerçek bir koleksiyon üzerinde yapılır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika gelişmiş sorgulama, indeks tasarımı, explain analizi ve aggregation optimizasyonu konularını belgeler. MongoDB'nin resmi geliştirici sınavına girmek isteyenler için sınav başvurusu ve ücreti 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