The MongoDB Essentials Eğitimi

Eğitim Hakkında

MongoDB belge modelini, CRUD ve sorgulamayı temelden uygulamalı öğreten giriş eğitimi

The MongoDB Essentials Eğitimi, belge tabanlı NoSQL veritabanı MongoDB'yi temelden öğretir. Katılımcılar BSON belge modelini, koleksiyon ve veritabanı kavramlarını, ilişkisel modelden farkları kavrar. mongosh ile CRUD işlemleri, find sorguları, operatörler ve projeksiyon işlenir. Gömülü ve referans veri modelleme, indeksleme ve temel aggregation pipeline ele alınır. Katılımcılar gerçek koleksiyonlar üzerinde sorgu yazar ve modelleme kararlarını uygular.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün belge modeli ve CRUD; ikinci gün sorgulama, operatörler ve veri modelleme; üçüncü gün indeksleme ve aggregation pipeline temelleri işlenir.

Seviye

Temel Seviye — MongoDB belge modeli, CRUD işlemleri, sorgulama, indeksleme ve aggregation temelleri

Öğrenme Metodu

Her konu mongosh ve örnek koleksiyonlar üzerinde sorgu ve aggregation yazılarak uygulamalı olarak işlenir.

Neden Bu Eğitim?

📄Belge modeli

Esnek BSON belge modelini kavrayarak verileri tablolar yerine doğal nesneler olarak saklamayı öğrenirsiniz.

🔍Güçlü sorgulama

find, operatörler ve projeksiyonla belgeleri esnek biçimde sorgulayarak ihtiyacınız olan veriye ulaşırsınız.

🧩Veri modelleme

Gömülü ve referans modelleme arasında seçim yaparak uygulamanıza uygun şema kararlarını verirsiniz.

Anahtar Konular

mongodb eğitimimongodb essentialsmongodb kursunosql veritabanı eğitimibelge tabanlı veritabanımongodb crudmongodb aggregationmongodb veri modellememongosh kullanımımongodb indeksleme

“MongoDB'de veriyi tabloya değil uygulamanızın onu nasıl okuduğuna göre modelleyin; doğru belge yapısı sorguyu kendiliğinden kolaylaştırır.”

Ön Koşullar

Eğitime rahat başlamak için faydalı olacak temel bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Temel programlama

JSON ve temel programlama kavramlarına aşinalık belge modelini ve sorguları kavramayı kolaylaştırır.

2

Veritabanı merakı

Veri saklama ve sorgulama kavramlarına ilgi, konuların daha anlamlı öğrenilmesini sağlar.

3

Komut satırı aşinalığı

Terminalde komut çalıştırma deneyimi mongosh kullanımını hızlandırır ancak zorunlu değildir.

4

Laboratuvar ortamı

MongoDB kurulu bir ortam veya Atlas hesabı sorgu ve modelleme örneklerinin denenmesini mümkün kılar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar MongoDB belge modelini, koleksiyon ve veritabanı kavramlarını öğrenir, mongosh ile insert, find, update ve delete işlemlerini uygulamalı olarak gerçekleştirir.

Modül 1

MongoDB ve Belge Modeli

Belge tabanlı NoSQL veritabanı kavramı
JSON benzeri BSON belge yapısı ve veri tipleri
Veritabanı, koleksiyon ve belge hiyerarşisi
İlişkisel tablo modeli ile belge modeli farkı
Şemasız (schema-flexible) yapının avantaj ve riskleri
_id alanı ve ObjectId'nin otomatik üretilmesi

Modül 2

Kurulum ve mongosh

MongoDB Community veya Atlas ile ortam kurulumu
mongosh ile veritabanı sunucusuna bağlanma
use ile veritabanı seçimi ve oluşturma
show dbs ve show collections ile keşif
db.createCollection ile koleksiyon oluşturma
Temel mongosh yardım ve komut kullanımı

Modül 3

Belge Ekleme ve Okuma

insertOne ile tek belge ekleme
insertMany ile toplu belge ekleme
find ve findOne ile belge okuma
Filtre belgesiyle eşleşen kayıtları getirme
pretty çıktı ve cursor ile sonuç gezinme
countDocuments ile eşleşen belge sayısı

Modül 4

Belge Güncelleme ve Silme

updateOne ve updateMany ile belge güncelleme
$set, $unset ve $inc güncelleme operatörleri
$push ve $pull ile dizi alanı güncelleme
upsert ile yoksa ekle, varsa güncelle davranışı
deleteOne ve deleteMany ile belge silme
replaceOne ile belgenin tümüyle değiştirilmesi

Günün hedefiKatılımcılar karşılaştırma ve mantıksal operatörlerle sorgu yazar, projeksiyon ve sıralama uygular, gömülü ve referans veri modelleme arasında doğru kararı verir.

Modül 1

Karşılaştırma ve Mantıksal Operatörler

$eq, $ne, $gt, $gte, $lt ve $lte karşılaştırmaları
$in ve $nin ile değer listesi üzerinde eşleşme
$and, $or ve $not ile mantıksal birleştirme
$exists ile alanın var olup olmadığı kontrolü
$regex ile metin deseni araması
Gömülü alan ve dizi elemanına nokta ile erişim

Modül 2

Projeksiyon, Sıralama ve Sayfalama

Projeksiyon ile yalnızca gerekli alanları getirme
_id alanını çıktıdan hariç tutma
sort ile artan ve azalan sıralama
limit ile sonuç sayısını sınırlama
skip ile sayfalama (pagination) yaklaşımı
Büyük skip değerlerinin performans etkisi

Modül 3

Dizi ve Gömülü Belge Sorguları

Dizi alanında eleman eşleşmesi sorgulama
$elemMatch ile dizi elemanına çoklu koşul
$all ile dizide tüm değerlerin bulunması
$size ile dizi uzunluğuna göre filtreleme
Gömülü belge alanlarında koşullu sorgu
Dizi ve nesne yapısının sorgu üzerindeki etkisi

Modül 4

Veri Modelleme: Gömülü ve Referans

Gömülü (embedded) modelle ilişkili veriyi tek belgede tutma
Referans (referenced) modelle ObjectId ile ilişki kurma
Bire-bir ve bire-çok ilişki modelleme kararları
Okuma deseninin modelleme seçimine etkisi
16 MB belge boyutu sınırı ve büyüyen diziler
Denormalizasyon ile veri tekrarının kabulü

Günün hedefiKatılımcılar indeks tiplerini ve sorgu performansına etkisini öğrenir, explain ile sorgu planını okur, aggregation pipeline ile veriyi gruplayıp dönüştürmeyi uygular.

Modül 1

İndeksleme Temelleri

createIndex ile tek alan indeksi oluşturma
Bileşik (compound) indeks ve alan sırası önemi
Benzersiz (unique) indeks ile tekrarları engelleme
Metin (text) indeksi ile kelime araması
TTL indeksi ile belgelerin otomatik silinmesi
İndekslerin yazma maliyeti ve bellek etkisi

Modül 2

Sorgu Performansı ve explain

explain ile sorgu yürütme planının incelenmesi
Collection scan (COLLSCAN) ile index scan (IXSCAN) farkı
İncelenen ve döndürülen belge sayısı analizi
İndeks seçiciliği (selectivity) kavramı
Kapsayan (covered) sorgu ve indeks kullanımı
Yavaş sorguların tespiti ve iyileştirilmesi

Modül 3

Aggregation Pipeline Girişi

Pipeline ve aşama (stage) mantığına giriş
$match ile belge filtreleme aşaması
$project ile alan seçimi ve dönüştürme
$sort ve $limit aşamalarının kullanımı
Aşamaların sırayla veriyi dönüştürmesi
Aggregation ile find sorgusunun karşılaştırması

Modül 4

Gruplama ve Dönüştürme

$group ile alanlara göre gruplama
$sum, $avg, $min ve $max biriktirme operatörleri
$count ile grup eleman sayısının hesabı
$unwind ile dizi elemanlarının açılması
$lookup ile koleksiyonlar arası basit birleştirme
Raporlama için pipeline'ın uçtan uca kurulması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Belge modeli

BSON belge modelini, koleksiyon ve veritabanı yapısını ilişkisel modelden farkıyla kavrarsınız.

✅

CRUD işlemleri

insert, find, update ve delete işlemlerini güncelleme operatörleriyle mongosh üzerinde uygularsınız.

✅

Sorgu yazma

Karşılaştırma ve mantıksal operatörlerle esnek sorgular yazar, projeksiyon ve sıralama uygularsınız.

✅

Dizi sorguları

$elemMatch, $all ve $size ile dizi ve gömülü belge alanlarını doğru biçimde sorgularsınız.

✅

Veri modelleme

Gömülü ve referans modelleme arasında okuma desenine göre uygun şema kararını verirsiniz.

✅

İndeksleme bilgisi

Tek alan, bileşik ve benzersiz indeksleri kurar, sorgu performansına etkilerini değerlendirirsiniz.

✅

explain analizi

explain çıktısını okuyarak collection scan ve index scan farkını görür, yavaş sorguları iyileştirirsiniz.

✅

Aggregation temeli

$match, $group ve $project ile aggregation pipeline kurarak veriyi gruplar ve dönüştürürsünüz.

Kimler İçin Uygundur?

MongoDB'ye yeni başlayan yazılım geliştiriciler
veri odaklı uygulama geliştiren ekipler
öğrenciler
belge tabanlı NoSQL veritabanını temelden öğrenmek isteyen backend ile BT çalışanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

MongoDB Essentials eğitimi kimler için uygundur?

MongoDB'ye yeni başlayan yazılım geliştiriciler, veri odaklı uygulama geliştiren ekipler, öğrenciler ve belge tabanlı NoSQL veritabanını temelden öğrenmek isteyen backend ile BT çalışanları için uygundur. İleri NoSQL deneyimi gerektirmez; her konu temelden ele alınır.

Bu eğitim için ön koşul nedir?

JSON ve temel programlama kavramlarına aşinalık, veri saklama ve sorgulamaya ilgi ile basit komut satırı kullanımı faydalıdır. Örnekler mongosh ve örnek koleksiyonlar üzerinde uygulamalı yürütülür; önceden MongoDB bilmek gerekmez.

MongoDB belge modeli ilişkisel veritabanından neden farklıdır?

MongoDB veriyi satır ve sütun yerine esnek BSON belgeleri olarak saklar; ilişkili veri çoğu zaman tek belgede gömülü tutulur ve join yerine belge yapısı kullanılır. Şema esnektir. Eğitimde belge modeli, gömülü ve referans modelleme uygulamalı olarak işlenir.

Aggregation pipeline bu eğitimde ne kadar kapsanıyor?

Aggregation pipeline temel düzeyde kapsanır: $match, $project, $sort, $group ve $unwind gibi sık kullanılan aşamalar ve $sum, $avg gibi biriktirme operatörleri uygulamalı gösterilir. İleri pipeline optimizasyonu ve karmaşık senaryolar ileri seviye bir eğitimin kapsamıdır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika eğitime katılımı ve başarıyı belgeler. Resmi bir sınava 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