MONGODB EĞİTİMİ
MongoDB Eğitimi, doküman tabanlı veri modelini doğru kurgulayıp gerçek dünya senaryolarında veriyi güvenli ve performanslı şekilde yönetebilmeniz için tasarlanır. Koleksiyon tasarımından sorgu optimizasyonuna kadar temel kavramlar netleşir; ekip aynı standartla çalışarak daha öngörülebilir çıktılar üretir.
Eğitim boyunca veri modelleme kararlarının uygulama performansına etkisi, index stratejileri, aggregation yaklaşımı ve operasyonel yetkinlikler ele alınır. Pratik odaklı örneklerle, geliştirme ve üretim ortamlarında doğru MongoDB kullanım alışkanlığı kazanırsınız.
Katılımcı Profili
Bu eğitim, MongoDB’yi proje süreçlerinde etkin kullanmak isteyen ekipler için uygundur:
- Backend geliştiriciler: CRUD ve modelleme kararlarını netleştirir
- Full-stack geliştiriciler: Uygulama ve veri katmanını birlikte kurgular
- Veri mühendisleri: Veri akışında ölçeklenebilir yapı kurar
- DevOps mühendisleri: İzleme, yedekleme ve güvenliği yönetir
- Teknik liderler: Standartları belirler, mimariyi yönlendirir
Ön Gereklilikler
Eğitimden maksimum verim almak için aşağıdaki ön bilgiler önerilir:
- Temel veritabanı kavramlarına (tablo, kayıt, sorgu) aşinalık
- JSON veri yapısı ve temel veri tiplerini bilmek
- Komut satırı kullanımı konusunda temel seviyede deneyim
- En az bir programlama dilinde temel düzeyde pratik
- API ve veri okuma/yazma akışına genel hakimiyet
Süresi ve Tarihi
Süre: 3 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.
Kazanımlar
Eğitim sonunda katılımcılar, MongoDB’nin temel ve ileri kullanım alanlarında uygulamaya dönük yetkinlik kazanır:
- Doğru koleksiyon ve doküman tasarımı ile sürdürülebilir model kurar
- CRUD operasyonlarını güvenli ve tutarlı şekilde uygular
- Index stratejileri ile sorgu sürelerini anlamlı biçimde iyileştirir
- Aggregation ile raporlama ve dönüşüm ihtiyaçlarını karşılar
- Transaction, concurrency ve tutarlılık seçeneklerini doğru seçer
- Güvenlik yapılandırmalarıyla erişim ve veri korumasını güçlendirir
- Replication ve sharding ile ölçeklenebilir mimariyi planlar
- Operasyonel izleme ve bakım rutinleriyle üretim riskini azaltır
MongoDB Eğitimi Konuları
1. MongoDB Eğitimi - Temel Kavramlar ve Kurulum
- MongoDB’nin kullanım alanlarını net biçimde tanımlama
- Kurulum seçenekleri ile doğru ortamı kurmak
- MongoDB Compass ve shell kullanımıyla pratik kazanmak ve hızlanmak
- Database, collection, document yapısını gerçek örnekle kavrama
- ObjectId ve veri tipleriyle tutarlı veri üretmek
2. Veri Modelleme Yaklaşımı ve Doküman Tasarımı
- Doküman modelinin ilişkisel düşünceden farkını kavrama
- Embedding ve referencing seçimlerini ihtiyaçlara göre yapmak
- Okuma-yazma desenleriyle model tasarımını uyumlu kurmak ve sadeleştirmek
- Şema esnekliğini kontrol altında tutmak
- Versiyonlama stratejileriyle geriye uyumu yönetmek
3. CRUD Operasyonları ve Temel Sorgular
- Insert operasyonlarında doğru veri doğrulaması kurmak
- Find ve filter mantığıyla hedefli sorgular yazmak
- Update operatorleriyle güvenli değişiklik yapmak ve hatayı azaltmak
- Delete yaklaşımında soft delete ve veri saklama kararları
- Projection ve sort ile sonuç setini kontrol etmek
4. Query Operatörleri ve İleri Filtreleme
- Karşılaştırma operatörleriyle esnek filtreleme kurmak
- Array sorguları ile listeler üzerinde doğru arama yapmak
- Regex kullanımıyla metin aramasını yönetmek ama maliyeti bilmek
- Compound koşullarla karmaşık sorguları sadeleştirmek
- Limit, skip ile sayfalama mantığını doğru uygulamak
5. Aggregation Framework Temelleri
- Pipeline yaklaşımını öğrenip akışı planlamak
- Match ve project ile dönüşüm adımlarını kurmak
- Group ve sort ile raporlama çıktıları üretmek ve sonuçları yorumlamak
- Lookup ile koleksiyonlar arası veri birleştirmek
- Facet ile çoklu analiz ihtiyacını tek sorguda karşılamak
6. Index Kavramı, Seçimi ve Kullanımı
- Index’in çalışma mantığını doğru kavramak
- Single ve compound index seçimini ihtiyaca göre yapmak
- Unique ve sparse index ile veri bütünlüğünü güçlendirmek ve maliyeti yönetmek
- TTL index ile yaşam döngüsü verilerini otomatik temizlemek
- Index kullanımını izleyip gereksizi kaldırmak
7. Sorgu Performansı ve Explain Plan Analizi
- Explain çıktısını okuyup darboğazı görmek
- Stage mantığıyla sorgu yürütümünü değerlendirmek
- Index seçimiyle performansı iyileştirmek ve kaynak tüketimini azaltmak
- Cardinality ve selectivity ile doğru index kararı almak
- Yaygın anti-patternleri tespit edip düzeltmek
8. Transaction, Concurrency ve Veri Tutarlılığı
- ACID ve doküman atomikliğini doğru anlamak
- Multi-document transaction kullanımını planlamak
- Isolation ve retry stratejisiyle hataları kontrol etmek ve veriyi korumak
- Write concern seçenekleriyle dayanıklılığı ayarlamak
- Read concern ile tutarlılık beklentisini yönetmek
9. Şema Doğrulama ve Veri Kalitesi
- Schema validation ile veri kalitesini güvenceye almak
- JSON Schema kurallarıyla alan tiplerini tanımlamak
- Zorunlu alanlar ile eksik veriyi engellemek ve süreçleri netleştirmek
- Migration planıyla model değişikliklerini yönetmek
- Test verisi stratejisiyle doğrulamayı hızlandırmak
10. Güvenlik: Yetkilendirme, Rol ve Erişim Kontrolü
- Authentication seçeneklerini doğru seçmek
- Role-based access control ile yetkileri kısıtlamak
- Least privilege yaklaşımıyla erişimi güvenli kılmak ve denetimi kolaylaştırmak
- Network güvenliği için IP ve TLS yapılandırmak
- Audit yaklaşımıyla kritik aksiyonları izlemek
11. Yedekleme, Geri Yükleme ve Operasyonel Bakım
- Backup planını RPO ve RTO hedefiyle tanımlamak
- mongodump ve mongorestore kullanımını uygulamak
- Snapshot ve otomasyon ile sürekliliği sağlamak ve insan hatasını azaltmak
- Bakım penceresi planlamasıyla kesintiyi yönetmek
- Log yönetimiyle sorunları hızlı teşhis etmek
12. İzleme, Metrikler ve Kapasite Planlama
- Temel metrikleri yorumlayıp sağlığı değerlendirmek
- Slow query ve profiler ile sorunları yakalamak
- Kaynak tüketimini izleyip kapasiteyi öngörmek ve maliyeti kontrol etmek
- Alert kurgusuyla kritik eşikleri takip etmek
- Performans test yaklaşımıyla değişiklikleri doğrulamak
13. Veri Aktarımı ve Entegrasyon Yaklaşımları
- CSV ve JSON import süreçlerini düzenlemek
- ETL/ELT akışında veri doğrulamasını planlamak
- Change stream ile olay tabanlı entegrasyon kurmak ve gecikmeyi azaltmak
- API katmanında pagination ve filtreleme tasarlamak
- Üretim verisiyle test ortamını güvenli çoğaltmak
14. Hata Ayıklama, Anti-patternler ve İyi Uygulamalar
- Yaygın modelleme hatalarını örnekle görmek
- Index şişmesini tespit edip sadeleştirmek
- N+1 benzeri sorgu desenlerini azaltmak ve veriyi doğru yapılandırmak
- Veri büyümesiyle arşiv stratejisi planlamak
- Review kontrol listesiyle kaliteyi standartlaştırmak
15. Ek Modül: Schema Tasarımı ve Modelleme Pratikleri
- Domain odaklı modelleme yaklaşımını MongoDB’ye uyarlamak
- Çok kiracılı yapıda veri ayrımını planlamak
- Embedded yapıların sınırlarını belirlemek ve genişlemeyi yönetmek
- Referans modelde tutarlılık ve performans dengesini kurmak
- Model şablonlarıyla ekip içi standart oluşturmak
16. Ek Modül: Indexing ve Performans İyileştirme
- Workload analiziyle index hedeflerini belirlemek
- Compound index sıralamasını doğru planlamak
- Partial index ile maliyeti düşürmek ve gereksizi engellemek
- Aggregation performansını iyileştirmek için strateji geliştirmek
- Yük testiyle iyileştirmeleri doğrulamak ve raporlamak
17. Ek Modül: Replication ve Sharding Temelleri
- Replica set bileşenlerini kavrayıp rolleri yönetmek
- Failover sürecini planlayıp kesintiyi azaltmak
- Sharding anahtarını seçmek için kriter belirlemek ve dengeyi sağlamak
- Chunk dağılımı ve balancer mantığını anlamak
- Ölçekleme senaryolarını örnekle değerlendirmek
MongoDB Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
MongoDB’de veri modelleme yaparken embedding mi referencing mi tercih edilmeli?
Tercih, okuma-yazma desenlerine göre yapılır. Sık birlikte okunan veriler için embedding avantajlıdır; bağımsız büyüyen ve ayrı erişilen verilerde referencing daha doğru olur.
Aggregation pipeline performansını artırmak için en kritik noktalar nelerdir?
İlk aşamalarda filtreleme yapmak, gereksiz alanları taşımamak ve uygun index stratejisi belirlemek en etkili adımlardır. Pipeline aşamalarının sırasını doğru kurmak da maliyeti düşürür.
Index tasarımında compound index sıralaması nasıl belirlenir?
Sıralama, sorgulardaki filtreleme alanlarının seçiciliği ve sort ihtiyaçlarına göre belirlenir. En sık kullanılan ve yüksek seçiciliğe sahip alanlar genellikle öne alınır.
Transaction kullanımı hangi durumlarda gerçekten gereklidir?
Birden fazla dokümanda atomik güncelleme gerektiğinde veya tutarlılık kritikse transaction tercih edilir. Tek doküman içindeki işlemlerde MongoDB’nin atomiklik özelliği çoğu zaman yeterlidir.
Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?
Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.
Eğitim yeri, yöntemi ve sertifikasyon süreci nasıl ilerliyor?
Eğitim online (canlı) veya yerinde gerçekleştirilebilir; tarih ve saatleri ekibinizin uygunluğuna göre planlarız. Program sonunda katılım sertifikası verilir; talep edilirse ölçme-değerlendirme ve raporlama eklenebilir.
