Neo4j ile Graf Veritabanları Eğitimi

Eğitim Hakkında

Düğüm ve ilişki modelinden Cypher sorgularına, veri içe aktarmaya ve yönetime uçtan uca Neo4j

Neo4j ile Graf Veritabanları Eğitimi, verideki ilişkileri birinci sınıf ele alan graf veritabanıyla uygulama geliştirmeyi öğretir. Katılımcılar düğüm, ilişki, etiket ve özellik modelini kavrar; property graph yaklaşımını ilişkisel modelle karşılaştırır. Cypher diliyle MATCH, CREATE, MERGE ve pattern eşleştirme işlenir. İndeks ve kısıt tasarımı, LOAD CSV ve APOC ile veri içe aktarma ele alınır. Sonunda kullanıcı ve rol yönetimi ile yedekleme uygulamalı gösterilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; graf modeli ve Cypher temellerinden gelişmiş sorgulara, veri içe aktarmaya ve yönetime uygulamalı ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — Graf veri modeli, Cypher sorgu dili, indeksleme, veri içe aktarma ve Neo4j yönetimiyle graf uygulamaları

Öğrenme Metodu

Her konu Neo4j Browser ve gerçek bir graf üzerinde canlı Cypher sorguları ve modelleme örnekleriyle adım adım uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

🕸️İlişki odaklı model

Verideki bağlantıları graf olarak modelleyerek çok seviyeli ilişkileri pahalı JOIN'ler olmadan doğal ve hızlı biçimde sorgularsınız.

🧭Cypher ile ifade

Desen eşleştirmeli Cypher diliyle karmaşık graf sorgularını okunur, sezgisel ve kısa ifadelerle yazarsınız.

🚀Gerçek senaryolar

Öneri, dolandırıcılık tespiti ve bilgi grafı gibi ilişki yoğun senaryoları graf modeliyle verimli biçimde kurarsınız.

Anahtar Konular

neo4j eğitimigraf veritabanı eğitimicypher eğitimineo4j kursugraph database eğitiminosql veritabanı eğitimineo4j cypherbilgi grafı eğitimiproperty graphneo4j aura

“Graf veritabanı, veriyi değil ilişkileri sorgulamanın gücünü verir; Neo4j ile bağlantılar artık pahalı bir maliyet değil, doğrudan cevaptır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Veritabanı temeli

Tablo, kayıt ve sorgu gibi temel veritabanı kavramlarına genel aşinalık öğrenmeyi kolaylaştırır.

2

Sorgu mantığı

Filtreleme, birleştirme ve toplama gibi veri sorgulama mantığına temel düzeyde hakimiyet faydalıdır.

3

Programlama bilgisi

Bir programlama diline temel aşinalık, driver entegrasyonu ve veri içe aktarma konularında yardımcı olur.

4

Çalışma ortamı

Neo4j Desktop veya AuraDB erişimi ile Neo4j Browser kurulu bir makine uygulamalar için gereklidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı property graph modelini kavrar, düğüm, ilişki, etiket ve özellikleri tasarlar ve temel Cypher sorgularıyla veri oluşturup eşleştirerek sorgular.

Modül 1

Graf Veritabanı Kavramları

Graf veritabanı ile ilişkisel modelin farkı
Property graph: düğüm, ilişki, etiket, özellik
İlişkilerin yön ve tür ile modellenmesi
JOIN yerine ilişki geçişinin (traversal) gücü
Neo4j mimarisi ve native graph depolama
Kullanım senaryoları: öneri, graf, tespit

Modül 2

Graf Veri Modelleme

Varlıkları (entity) düğüm olarak tasarlama
İlişkileri ve yönlerini belirleme
Düğüm ve ilişki özelliklerini tanımlama
Etiketlerle (label) düğüm sınıflandırma
Graf modelini soru-odaklı tasarlama
İlişkisel şemadan graf modeline geçiş

Modül 3

Cypher Temelleri

MATCH ile desen (pattern) eşleştirme
CREATE ile düğüm ve ilişki oluşturma
WHERE ile filtreleme ve koşullar
RETURN ve DISTINCT ile sonuç üretme
Node ve relationship söz dizimi: ()-[]->()
Parametre kullanımı ve güvenli sorgu

Modül 4

Veri Oluşturma ve Güncelleme

MERGE ile var olanı bulma veya oluşturma
SET ile özellik ekleme ve güncelleme
REMOVE ve DELETE ile silme işlemleri
DETACH DELETE ile ilişkili silme
ON CREATE ve ON MATCH ile koşullu set
Toplu veri oluşturma kalıpları

Günün hedefiKatılımcı gelişmiş Cypher ile toplama ve yol sorguları yazar, indeks ve kısıt tasarlar, LOAD CSV ve APOC ile veri içe aktarır ve sorguları optimize eder.

Modül 1

Gelişmiş Cypher Sorguları

WITH ile sorgu zincirleme ve ara sonuç
count, collect, sum gibi toplama fonksiyonları
ORDER BY, SKIP ve LIMIT ile sonuç düzeni
OPTIONAL MATCH ile isteğe bağlı eşleştirme
UNWIND ile listeyi satırlara açma
CASE ve koşullu ifadelerle dönüşüm

Modül 2

Yol ve Desen Sorguları

Değişken uzunluklu ilişki: [:TYPE*1..3]
shortestPath ve allShortestPaths kullanımı
Çok adımlı graf gezinme (traversal)
Desen içinde çoklu ilişki eşleştirme
Döngü ve derinlik kontrollü sorgular
pattern comprehension ile veri toplama

Modül 3

İndeks ve Kısıtlar

Range ve lookup indeks oluşturma
Composite indeks ile çok özellikli arama
Full-text indeks ile metin araması
Unique constraint ile benzersizlik
Node key ve existence kısıtları
EXPLAIN ve PROFILE ile sorgu analizi

Modül 4

Veri İçe Aktarma

LOAD CSV ile dosyadan veri aktarma
Büyük veri için periodic commit kullanımı
APOC prosedürleriyle gelişmiş içe aktarma
neo4j-admin import ile toplu yükleme
İlişkisel kaynaktan graf'a dönüştürme
Veri doğrulama ve temizleme adımları

Günün hedefiKatılımcı kullanıcı ve rol yönetimini yapılandırır, yedekleme alır, PROFILE ile performansı ayarlar ve bir driver kullanarak graf tabanlı uygulama geliştirir.

Modül 1

Güvenlik ve Erişim Yönetimi

Kullanıcı oluşturma ve parola yönetimi
Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC)
Veritabanı ve graf düzeyi yetkilendirme
Fine-grained ayrıcalıklar (okuma/yazma)
TLS ile güvenli bağlantı yapılandırma
Çoklu veritabanı (multi-database) yönetimi

Modül 2

Yedekleme ve Operasyon

neo4j-admin backup ile yedek alma
Geri yükleme (restore) ve doğrulama
Causal cluster ve yüksek erişilebilirlik
Log ve metrik ile sistem izleme
Bellek (heap, page cache) yapılandırması
AuraDB ile yönetilen dağıtım seçeneği

Modül 3

Performans Ayarı

PROFILE ile sorgu yürütme planı okuma
db hits ve satır sayısı ile darboğaz tespiti
İndeks kullanımını doğrulama ve zorlama
Cartesian product ve pahalı deseni önleme
Page cache boyutu ve bellek planlaması
Sorgu yeniden yazımı ile iyileştirme

Modül 4

Driver ile Uygulama Geliştirme

Resmi driver (Python/Java/JS) ile bağlantı
Session ve transaction yönetimi
Parametreli sorgu ve sonuç işleme
Read/write routing ve cluster erişimi
GraphQL ve API katmanı entegrasyonu
Öneri senaryosu üzerinde uçtan uca örnek

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Graf modeli

Property graph modelini kavrar, düğüm, ilişki ve etiketlerle soru-odaklı graf şemaları tasarlarsınız.

✅

Cypher temelleri

MATCH, CREATE ve MERGE ile desen eşleştirerek veri oluşturur ve okunur, isabetli Cypher sorguları yazarsınız.

✅

Gelişmiş sorgulama

WITH, collect ve değişken uzunluklu ilişkilerle çok adımlı graf gezinme ve toplama sorgularını kurarsınız.

✅

Yol sorguları

shortestPath ve değişken derinlikli desenlerle en kısa yol ve bağlantı analizlerini verimli biçimde çözersiniz.

✅

İndeks ve kısıt

Range, composite ve full-text indeks ile unique constraint tasarlayarak sorgu performansını ve veri bütünlüğünü sağlarsınız.

✅

Veri içe aktarma

LOAD CSV, APOC ve neo4j-admin import ile dış kaynaklardan büyük veriyi graf'a aktarır ve doğrularsınız.

✅

Yönetim ve güvenlik

Kullanıcı, rol ve TLS'i yapılandırır, yedekleme alıp geri yükleyerek Neo4j'yi güvenli biçimde işletirsiniz.

✅

Uygulama geliştirme

Resmi driver ile session ve transaction yöneterek graf tabanlı bir uygulamayı uçtan uca geliştirirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

İlişki yoğun verilerle çalışan backend geliştiriciler
veri mühendisleri
çözüm mimarları
öneri sistemi
dolandırıcılık tespiti veya bilgi grafı projesi yürüten ekipler
ilişkisel modelden graf modeline geçmek isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

İlişki yoğun verilerle çalışan backend geliştiriciler, veri mühendisleri, çözüm mimarları ve öneri sistemi, dolandırıcılık tespiti veya bilgi grafı projesi yürüten ekipler için uygundur. Temel veritabanı ve sorgu kavramları yeterlidir; önceden graf veritabanı deneyimi gerekmez.

Graf veritabanı ilişkisel veritabanından ne zaman üstündür?

Veriler arasında çok seviyeli ilişkilerin gezilmesi gerektiğinde graf veritabanı öne çıkar. İlişkisel modelde derin ilişkiler çok sayıda JOIN gerektirip yavaşlarken, Neo4j ilişki geçişini doğal ve sabit maliyetle yapar. Öneri, sosyal ağ, dolandırıcılık tespiti ve bilgi grafı bunun tipik örnekleridir.

Cypher öğrenmek zor mu?

Cypher, graf desenlerini ASCII benzeri bir söz dizimiyle ifade eden sezgisel bir dildir; örneğin ()-[:ARKADAS]->() yazımı doğrudan bir ilişkiyi gösterir. SQL bilenler için geçiş hızlıdır. Eğitimde MATCH, CREATE ve MERGE'den başlanıp adım adım gelişmiş sorgulara geçilir, böylece öğrenme eğrisi yumuşatılır.

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 Neo4j sürümüne, AuraDB kullanımına ve veri senaryolarına göre uyarlanır. Alıştırmalar Neo4j Browser ve gerçek bir graf üzerinde yapılır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika graf modelleme, Cypher, indeksleme, veri içe aktarma ve Neo4j yönetimi konularını belgeler. Neo4j'nin resmi sertifika 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