WORKING WITH APACHE CASSANDRA: INDEXES, AGGREGATIONS, & PROGRAMMATIC ACCESS EĞİTİMİ

Cassandra'da indeks, aggregation ve sürücülerle veriye hükmedin

Secondary index, SASI, SAI, aggregation, UDF/UDA ve DataStax sürücüleriyle programatik erişim

Bu eğitim, veri modeli oturmuş bir Cassandra kümesinde sorgu esnekliğini ve uygulama entegrasyonunu derinleştirir. Katılımcılar secondary index, SASI ve SAI seçeneklerini kardinalite ve performans sınırlarıyla, COUNT, SUM, AVG ve GROUP BY aggregation'larını,…

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Cassandra'da indeksleme, aggregation ve sürücü tabanlı programatik erişimi uygulamalı öğreten eğitim

Bu eğitim, veri modeli oturmuş bir Cassandra kümesinde sorgu esnekliğini ve uygulama entegrasyonunu derinleştirir. Katılımcılar secondary index, SASI ve Storage Attached Index (SAI) seçeneklerini, kardinalite ve performans sınırlarını kavrar. COUNT, MIN, MAX, SUM, AVG aggregation fonksiyonları, GROUP BY ile user-defined function ve aggregate (UDF/UDA) işlenir. DataStax sürücüleriyle prepared statement, asenkron sorgu, paging ve load balancing policy uygulamalı ele alınır.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün indeksleme seçenekleri, ikinci gün aggregation ile UDF/UDA, üçüncü gün sürücülerle programatik erişim ve performans işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Cassandra'da secondary index, SAI, aggregation fonksiyonları, UDF/UDA ve sürücülerle programatik erişim odaklı

Öğrenme Metodu

Her konu çalışan bir Cassandra kümesi, cqlsh ve DataStax sürücüleri üzerinde indeks, sorgu ve uygulama senaryolarıyla uygulamalı işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🔎Doğru indeks seçimi

Secondary index, SASI ve SAI arasında kardinalite ve sorgu desenine göre doğru indeksi seçmeyi öğrenirsiniz.

📊Aggregation gücü

COUNT, SUM, AVG ve GROUP BY ile UDF/UDA kullanarak sunucu tarafı hesaplamaları güvenle yaparsınız.

🧩Programatik erişim

DataStax sürücüleriyle prepared statement, async ve paging kullanarak uygulamayı verimli bağlarsınız.

Anahtar Konular

cassandra eğitimicassandra index eğitimicassandra saicassandra aggregationcassandra udf udadatastax sürücü eğitimicql indexnosql veritabanı eğitimicassandra programatik erişimprepared statement cassandra
“Cassandra'da indeks ve aggregation birer kolaylıktır; gerçek performans ise erişim desenini bilen bir istemci ve doğru sürücü ayarıyla gelir.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için faydalı olacak temel bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Cassandra temelleri

Keyspace, tablo, partition ve clustering key gibi temel Cassandra kavramlarına aşinalık beklenir.

2
CQL bilgisi

Temel CQL ile SELECT, INSERT ve tablo tanımlama bilgisi konuların hızlı kavranmasını sağlar.

3
Programlama deneyimi

Java veya Python ile temel geliştirme deneyimi sürücü örneklerinin takibini kolaylaştırır.

4
Laboratuvar ortamı

Cassandra kurulu bir ortam veya docker imajı ile cqlsh erişimi uygulamaları denemeyi sağlar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar secondary index, SASI ve SAI seçeneklerini, kardinalite ve performans etkilerini kavrar, ALLOW FILTERING riskini anlar ve doğru indeks ya da denormalizasyon kararını verir.
Modül 1
Secondary Index Temelleri
  • CREATE INDEX ile bir sütun üzerinde secondary index oluşturma
  • Index'in her düğümde yerel (local) tutulduğunun kavranması
  • Düşük kardinaliteli sütunlarda index'in uygunluğu
  • Yüksek kardinaliteli sütunlarda oluşan performans riski
  • Index'li sorgunun tüm düğümlere yayılması (scatter-gather)
  • Index yerine ayrı sorgu tablosu tasarlama alternatifi
Modül 2
SASI İndeks Yapısı
  • SASI (SSTable Attached Secondary Index) yapısının tanımı
  • PREFIX, CONTAINS ve SPARSE index modlarının farkı
  • LIKE operatörü ile metin üzerinde arama yapma
  • Sayısal sütunlarda aralık (range) sorgularının desteklenmesi
  • SASI'nin disk ve bellek maliyetinin değerlendirilmesi
  • SASI'nin deneysel niteliği ve üretim uyarıları
Modül 3
Storage Attached Index (SAI)
  • SAI'nin modern, tercih edilen indeks seçeneği olması
  • Tek bir tabloda birden çok sütunu indeksleyebilme
  • Eşitlik ve aralık sorgularında SAI kullanımı
  • SAI'nin SASI ve secondary index'e göre disk verimliliği
  • CREATE CUSTOM INDEX ile SAI tanımlama söz dizimi
  • SAI ile desteklenen ve desteklenmeyen sorgu desenleri
Modül 4
İndeks Karar Kriterleri
  • ALLOW FILTERING kullanımının maliyeti ve tehlikesi
  • Sorgu desenine göre indeks mi denormalizasyon mu kararı
  • Kardinalitenin indeks performansına doğrudan etkisi
  • Partition içi mi yoksa küme geneli sorgu mu ayrımı
  • Materialized view ile indeks arasındaki tercih
  • İndeks bakımının yazma performansına yansıması
Günün hedefiKatılımcılar COUNT, MIN, MAX, SUM ve AVG yerleşik fonksiyonlarını, GROUP BY kullanımını, user-defined function ve aggregate tanımını uygular ve bunların partition düzeyindeki doğru kullanımını kavrar.
Modül 1
Yerleşik Aggregate Fonksiyonları
  • COUNT ile satır sayımı ve maliyetinin değerlendirilmesi
  • MIN ve MAX ile uç değerlerin bulunması
  • SUM ve AVG ile sayısal toplam ve ortalama hesabı
  • Aggregate'in koordinatör düğümde çalışmasının etkisi
  • Partition sınırlı aggregate ile küme geneli farkı
  • Büyük veri üzerinde aggregate'in gecikme riski
Modül 2
GROUP BY ile Gruplama
  • GROUP BY'ın partition ve clustering key sırasına bağlılığı
  • Partition key üzerinde gruplama ile verimli sorgu
  • Clustering sütunlarıyla alt gruplama yapısı
  • GROUP BY ile aggregate fonksiyonların birlikte kullanımı
  • Gruplamanın erişim desenine uygun tasarlanması
  • Desteklenmeyen gruplama senaryolarının farkındalığı
Modül 3
User-Defined Functions (UDF)
  • CREATE FUNCTION ile skaler fonksiyon tanımlama
  • Java ve JavaScript dilinde fonksiyon gövdesi yazma
  • RETURNS NULL ON NULL INPUT davranışının tanımı
  • UDF'in SELECT içinde sütun dönüşümünde kullanımı
  • enable_user_defined_functions ayarının gerekliliği
  • UDF'in güvenlik ve sandbox kısıtlarının bilinmesi
Modül 4
User-Defined Aggregates (UDA)
  • CREATE AGGREGATE ile özel aggregate tanımlama
  • State fonksiyonu (SFUNC) ile ara durumun güncellenmesi
  • Final fonksiyonu (FINALFUNC) ile sonucun üretilmesi
  • INITCOND ile başlangıç durumunun belirlenmesi
  • UDA ile özel ortalama veya istatistik hesaplama
  • UDA'nın UDF üzerine kurulu çalışma mantığı
Günün hedefiKatılımcılar DataStax Java ve Python sürücüleriyle bağlantı kurar, prepared statement, asenkron sorgu ve paging kullanır, load balancing ile retry policy'leri yapılandırır ve hataları doğru yönetir.
Modül 1
Sürücü Bağlantısı ve Session
  • CqlSession ile kümeye bağlantı kurulması
  • Contact point ve local datacenter tanımı
  • Connection pool ve session'ın tekil kullanımı
  • Keyspace seçimi ve varsayılan profil ayarı
  • application.conf ile sürücü yapılandırması
  • Bağlantı ömrü ve kaynakların doğru kapatılması
Modül 2
Prepared ve Bound Statement
  • Prepared statement ile sorgunun bir kez hazırlanması
  • Bind ile parametre bağlama ve tekrar çalıştırma
  • Prepared statement'ın performans ve güvenlik faydası
  • SimpleStatement ile tek seferlik sorgu farkı
  • Batch statement'ın doğru ve yanlış kullanımı
  • Consistency level'in statement üzerinde ayarı
Modül 3
Asenkron Sorgu ve Paging
  • executeAsync ile bloklamayan sorgu çalıştırma
  • CompletionStage ile asenkron sonuç işleme
  • Sayfa boyutu (fetch size) ile sonuçların bölünmesi
  • Paging state ile bir sonraki sayfaya geçiş
  • Büyük sonuç kümelerinde bellek yönetimi
  • Asenkron akışla yüksek verimli veri çekme
Modül 4
Policy ve Hata Yönetimi
  • Load balancing policy ile koordinatör seçimi
  • Token-aware policy ile isteğin doğru düğüme gitmesi
  • Retry policy ile geçici hatalarda yeniden deneme
  • Timeout ve WriteTimeout hatalarının yorumlanması
  • Idempotent sorgu işaretlemesinin önemi
  • Metrik ve tracing ile sürücü davranışının izlenmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
İndeks seçimi

Secondary index, SASI ve SAI arasında kardinalite ve sorgu desenine göre doğru indeksi seçersiniz.

✅
SAI kullanımı

Storage Attached Index ile birden çok sütunu verimli indeksleyip esnek sorgular yazarsınız.

✅
ALLOW FILTERING

ALLOW FILTERING'in maliyetini anlar, ne zaman kaçınmanız gerektiğini doğru değerlendirirsiniz.

✅
Aggregation

COUNT, SUM, AVG ve GROUP BY ile partition düzeyinde güvenli aggregation yaparsınız.

✅
UDF ve UDA

User-defined function ve aggregate tanımlayarak sunucu tarafı özel hesaplamalar kurarsınız.

✅
Sürücü entegrasyonu

DataStax Java ve Python sürücüleriyle session kurup uygulamayı kümeye verimli bağlarsınız.

✅
Prepared ve async

Prepared statement, asenkron sorgu ve paging ile yüksek performanslı erişim sağlarsınız.

✅
Policy yönetimi

Load balancing, token-aware ve retry policy ile dayanıklı istemci davranışı yapılandırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • İlişkisel veya temel Cassandra bilgisi olan ve sorgu esnekliğini artırmak
  • uygulamalarını DataStax sürücüleriyle verimli bağlamak isteyen yazılım geliştiriciler
  • backend mühendisleri
  • veri mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Temel Cassandra veya ilişkisel veritabanı bilgisi olan, sorgu esnekliğini artırmak ve uygulamalarını DataStax sürücüleriyle verimli bağlamak isteyen yazılım geliştiriciler, backend mühendisleri ve veri mühendisleri için uygundur. Java veya Python deneyimi örnekleri takip etmeyi kolaylaştırır.
Eğitim için hangi ön bilgi gerekir?
Keyspace, tablo, partition ve clustering key gibi temel Cassandra kavramları ile temel CQL bilgisi beklenir. Ayrıca Java veya Python ile temel geliştirme deneyimi sürücü bölümünde faydalıdır. İndeks, aggregation ve sürücü konuları temelden ele alınır.
SAI ile SASI ve secondary index arasındaki fark nedir?
Secondary index her düğümde yerel tutulur ve yüksek kardinalitede zayıf kalır, SASI metin ve aralık aramaları sunar ancak maliyetlidir, SAI ise modern ve tercih edilen seçenektir: tek tabloda çok sütunu daha verimli indeksler. Eğitimde üçü de karşılaştırmalı ve uygulamalı işlenir.
Bu eğitim diğer Cassandra eğitimlerinden nasıl farklıdır?
Bu eğitim mimari veya temel veri modellemeye değil, oturmuş bir kümede indeksleme, aggregation ve sürücülerle programatik erişime odaklanır. Replication, consistency veya collection modelleme konuları ayrı eğitimlerin kapsamındadır; burada sorgu esnekliği ve uygulama entegrasyonu önceliklidir.
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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Working with Apache Cassandra: Indexes, Aggregations, & Prog Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 23.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

NoSQL VeritabanlarıNoSQL Veritabanlarına Giriş Eğitimi
Veritabanı Eğitimleri

NoSQL Veritabanlarına Giriş Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

NoSQL veritabanlarına giriş eğitimi: document, key-value, column-family ve graph modelleri, CAP teoremi, BASE ve doğru veritabanı seçimini sıfırdan öğrenin.

Detayları Gör →
NoSQL VeritabanlarıNoSQL Veritabanı ile Microsoft Azure Cosmos DB Eğitimi
Veritabanı Eğitimleri

NoSQL Veritabanı ile Microsoft Azure Cosmos DB Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Azure Cosmos DB eğitimi: partition key tasarımı, beş tutarlılık seviyesi, RU/s maliyet modeli, NoSQL API, change feed ve global dağıtımı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
NoSQL VeritabanlarıProcessing Data: Using Kafka with Cassandra & Confluent Eğitimi
Veritabanı Eğitimleri

Processing Data: Using Kafka with Cassandra & Confluent Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kafka, Cassandra ve Confluent eğitimi: olay akışı, topic ve partition, Kafka Connect ile Cassandra entegrasyonu, Schema Registry ve ksqlDB stream processing.

Detayları Gör →
NoSQL VeritabanlarıRedis Eğitimi
Veritabanı Eğitimleri

Redis Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Redis eğitimi: string, hash, list, set ve sorted set veri yapıları, önbellekleme desenleri, pub/sub, Streams, transaction ve Lua script'i uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
NoSQL VeritabanlarıRedis ile Bellek İçi Veri Yönetimi Eğitimi
Veritabanı Eğitimleri

Redis ile Bellek İçi Veri Yönetimi Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Redis ile bellek içi veri yönetimi eğitimi: önbellekleme desenleri, oturum yönetimi, rate limiting, dağıtık kilit, atomik işlemler ve uygulama entegrasyonu.

Detayları Gör →
NoSQL VeritabanlarıRedis Yönetimi ve Yüksek Erişilebilirlik Eğitimi
Veritabanı Eğitimleri

Redis Yönetimi ve Yüksek Erişilebilirlik Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Redis yönetimi eğitimi: RDB/AOF kalıcılık, replication, Sentinel ile failover, Redis Cluster sharding, güvenlik, performans tuning ve izlemeyi uygulamalı öğreni

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn