MongoDB Querying Eğitimi

Eğitim Hakkında

Veriyi okuma, dönüştürme ve raporlamaya odaklanan sorgu merkezli program

MongoDB Querying Eğitimi, MongoDB'de veriyi okuma, filtreleme, dönüştürme ve raporlamaya tam odaklanan uygulamalı bir programdır. Temel find söz diziminden başlayıp sorgu operatörleri, projeksiyon ve cursor davranışını işler; ardından aggregation aşamalarını ($match, $group, $lookup, $unwind, $facet) derinlemesine ele alır. Text search, geospatial, Atlas Search ve explain ile optimizasyon da kapsanır. Katılımcılar karmaşık iş sorularını tek pipeline'da yanıtlar hale gelir.

Süre ve Format

3 Gün. Yüz yüze veya canlı çevrim içi; mongosh ve gerçek veri setleri üzerinde sorgu ve aggregation uygulamalarıyla ilerler.

Seviye

Orta Seviye — MongoDB sorgu dilini ve aggregation pipeline'ı derinlemesine öğrenmek isteyen geliştiriciler içindir.

Öğrenme Metodu

Her sorgu konusu gerçek veri setleri üzerinde yazılıp explain çıktısıyla doğrulanır; katılımcılar artan zorlukta sorgu alıştırmaları çözer.

Neden Bu Eğitim?

🔍Sorgu Operatörlerine Hakimiyet

Karşılaştırma, mantıksal, dizi ve element operatörlerini birlikte kullanarak en karmaşık filtreleme ihtiyaçlarını karşılarsınız.

⚙️Aggregation Ustalığı

$group, $lookup, $facet gibi aşamaları zincirleyerek tek sorguda gruplama, birleştirme ve çok yönlü raporlama yaparsınız.

⚡Hızlı Sorgular

explain çıktısını okuyup indeksleri doğru kullanarak sorgularınızı optimize eder ve yavaş sorguları hızlandırırsınız.

Anahtar Konular

mongodb querying eğitimimongodb sorgu eğitimiaggregation pipeline eğitimimongodb aggregationatlas search eğitimimongodb sorgu operatörlerimongodb raporlamanosql sorgulamamongodb explaingeospatial sorgu

“İyi bir sorgu, doğru indeksle buluştuğunda milyonlarca döküman içinde yanıtı milisaniyeler içinde bulur.”

Ön Koşullar

Eğitime katılmadan önce sahip olmanız beklenen temel bilgiler şunlardır

1

Temel CRUD Bilgisi

insert, find, update ve delete işlemlerine temel düzeyde aşinalık beklenir.

2

Döküman Modeli

MongoDB döküman modeli, gömülü belge ve dizi yapılarının anlaşılması gerekir.

3

JSON Yapısı

JSON söz diziminin okunabilmesi sorgu yazımı için gereklidir.

4

mongosh Kullanımı

mongosh kabuğunda temel komutları çalıştırabilmek faydalı olur.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar find söz dizimini, karşılaştırma, mantıksal, dizi ve element operatörlerini kullanarak karmaşık filtreler yazar ve cursor davranışını yönetir.

Modül 1

find ve Karşılaştırma

find söz dizimi ve sorgu dökümanının (query document) yapısı
$eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte karşılaştırma operatörleri
$in ve $nin ile çoklu değer eşleştirme
Gömülü döküman alanlarında nokta notasyonu ile sorgu
Null ve eksik alan davranışının ayırt edilmesi
Tip bazlı sorgu ($type) ve BSON tip kontrolü

Modül 2

Mantıksal ve Element Operatörleri

$and, $or, $not ve $nor ile koşul birleştirme
$exists ile alanın varlığına göre filtreleme
$regex ile desen tabanlı metin eşleştirme
$expr ile aggregation ifadelerini find içinde kullanma
Operatör önceliği ve okunabilir sorgu kurgulama
Karmaşık iş kurallarının tek sorguya çevrilmesi

Modül 3

Dizi Alanı Sorguları

Dizi alanında eşleşme ve tüm/bir eleman mantığı
$all ile dizide tüm değerlerin bulunması
$elemMatch ile dizi elemanına çoklu koşul uygulama
$size ile dizi uzunluğuna göre filtreleme
Dizi içindeki gömülü dökümanlarda sorgulama
Pozisyon operatörü ile dizi elemanına erişim

Modül 4

Projeksiyon ve Cursor

Projeksiyon ile dönen alanların dahil/hariç tutulması
Dizi projeksiyonu ($slice, $elemMatch) kullanımı
sort, limit ve skip ile sonuç kümesinin düzenlenmesi
Cursor kavramı ve batch (parti) bazlı veri çekme
Büyük sonuç kümelerinde sayfalama (pagination) desenleri
count, distinct ve estimatedDocumentCount farkları

Günün hedefiKatılımcılar aggregation pipeline aşamalarını zincirleyerek veriyi filtreler, gruplar, birleştirir ve çok yönlü raporlar üreten karmaşık sorgular yazar.

Modül 1

Temel Pipeline Aşamaları

Aggregation pipeline mantığı ve aşamaların sıralı akışı
$match ile erken filtreleme ve indeks kullanımı
$project ile alan şekillendirme ve hesaplanan alanlar
$addFields ile mevcut dökümana alan ekleme
$sort, $limit ve $skip aşamalarının pipeline'da kullanımı
Pipeline'ın okunabilir ve bakımı kolay kurgulanması

Modül 2

Gruplama ve Accumulator

$group ile _id ifadesine göre gruplama mantığı
$sum, $avg, $min, $max accumulator fonksiyonları
$push ve $addToSet ile gruplanan değerleri toplama
$first ve $last ile grup içinde ilk/son değer alma
Çok alanlı gruplama ve bileşik grup anahtarları
$count aşaması ile hızlı sayım senaryoları

Modül 3

Birleştirme ve Dizi İşleme

$lookup ile koleksiyonlar arası sol dış birleştirme
$unwind ile dizi elemanlarını ayrı dökümanlara açma
$lookup pipeline formu ile koşullu birleştirme
$unwind sonrası $group ile yeniden toplama deseni
preserveNullAndEmptyArrays seçeneğinin etkisi
Birleştirme performansı ve indeks ilişkisi

Modül 4

İleri Pipeline Aşamaları

$facet ile tek sorguda çoklu alt pipeline çalıştırma
$bucket ve $bucketAuto ile aralık bazlı gruplama
$group yerine $setWindowFields ile pencere hesapları
$out ve $merge ile sonucu koleksiyona yazma
$graphLookup ile hiyerarşik veride özyinelemeli arama
$sortByCount ile değer sıklığı raporu üretme

Günün hedefiKatılımcılar text ve Atlas Search ile arama sorguları yazar, geospatial konum sorgularını kullanır ve explain çıktısıyla sorgularını optimize eder.

Modül 1

Metin Arama (Text Search)

Text indeks oluşturma ve $text operatörü ile arama
Dil (language) ayarı ve stop word davranışı
textScore ile alaka düzeyine göre sıralama
Çok alanlı text indeks ve ağırlık (weight) tanımı
$regex ile text search arasındaki farkın kavranması
Metin arama sınırları ve Atlas Search gereksinimi

Modül 2

Atlas Search ile Arama

Atlas Search ve Lucene tabanlı tam metin arama mantığı
$search aşaması ve search index tanımlama
Fuzzy matching ile yazım hatalarına toleranslı arama
Autocomplete ile anlık arama önerileri
compound sorgularla çoklu kriter birleştirme
Arama sonuçlarının relevans skoruyla sıralanması

Modül 3

Geospatial Sorgular

GeoJSON veri tipleri ve 2dsphere indeks
$near ve $nearSphere ile en yakın nokta sorguları
$geoWithin ile bir alan içindeki noktaları bulma
$geoIntersects ile kesişen geometrileri sorgulama
Mesafe hesabı ve metre bazlı yarıçap sorguları
Konum tabanlı uygulama senaryolarının modellenmesi

Modül 4

Sorgu Optimizasyonu

explain() ile queryPlanner ve executionStats okuma
totalKeysExamined ile nReturned oranının yorumu
$match ve $sort aşamalarının indeksle hizalanması
Covered query ile diske gitmeden sonuç döndürme
allowDiskUse ve bellek sınırı yönetimi
Yavaş sorguların profiler ile tespiti ve iyileştirilmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Sorgu Operatörleri

Karşılaştırma, mantıksal, dizi ve element operatörlerini birlikte kullanarak en karmaşık filtreleme ihtiyaçlarını karşılarsınız.

✅

Projeksiyon ve Cursor

Dönen alanları şekillendirir, sayfalama desenleri kurar ve cursor davranışını büyük sonuç kümelerinde yönetirsiniz.

✅

Aggregation Pipeline

$match, $group ve $project aşamalarını zincirleyerek veriyi filtreler, gruplar ve raporlanabilir hale getirirsiniz.

✅

Birleştirme

$lookup ve $unwind ile koleksiyonları birleştirip dizileri açarak ilişkisel benzeri raporlar üretirsiniz.

✅

İleri Aşamalar

$facet, $bucket ve $graphLookup gibi aşamalarla tek sorguda çok yönlü ve hiyerarşik raporlar oluşturursunuz.

✅

Arama Sorguları

Text indeks ve Atlas Search ile fuzzy ve autocomplete destekli tam metin arama sorguları yazarsınız.

✅

Geospatial Sorgular

2dsphere indeks ve geo operatörleriyle konum tabanlı yakınlık ve alan sorgularını uygularsınız.

✅

Sorgu Optimizasyonu

explain çıktısını okuyup indeksleri doğru kullanarak yavaş sorguları teşhis eder ve hızlandırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

MongoDB'de temel CRUD bilen ve sorgulama ile raporlama becerisini ileri taşımak isteyen yazılım geliştiriciler
veri mühendisleri
raporlama ekipleri. Döküman modeline aşinalık beklenir

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Temel CRUD bilen ve sorgulama ile raporlama becerisini ileri taşımak isteyen yazılım geliştiriciler, veri mühendisleri ve raporlama ekipleri içindir. Katılımcıların döküman modeline ve temel find kullanımına aşina olması beklenir.

MongoDB Eğitimi'nden farkı nedir?

Genel MongoDB Eğitimi döküman modeli, CRUD, modelleme ve yönetim gibi geniş bir temeli kapsar. Bu eğitim ise yalnızca sorgulama ve aggregation pipeline'a odaklanır; operatörleri, pipeline aşamalarını, arama ve optimizasyonu çok daha derin işler. Sorgu becerisini uzmanlaştırmak isteyenler içindir.

Eğitim süresi ve formatı nedir?

Eğitim 3 gün sürer ve yüz yüze veya canlı çevrim içi verilebilir. Her sorgu konusu gerçek veri setleri üzerinde yazılıp explain çıktısıyla doğrulanır; katılımcılar artan zorlukta sorgu alıştırmaları çözerek pratik kazanır.

Aggregation framework detaylı işleniyor mu?

Evet, eğitimin ikinci günü tamamen aggregation pipeline'a ayrılmıştır. $match, $group, $lookup, $unwind, $facet, $bucket ve $graphLookup gibi aşamalar; accumulator fonksiyonları ve $out/$merge ile sonuç yazma pratik örneklerle derinlemesine işlenir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Eğitim, MongoDB'nin geliştirici sınavlarının sorgu ve aggregation bölümlerine de hazırlık sağlar; resmi 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