MongoDB'de veri modelleme, veri tabanı performansı ve ölçeklenebilirliği açısından büyük önem taşır Bu yazıda, MongoDB veri modelleme için dikkat edilmesi gereken 5 ilkeyi ele alıyoruz Veri tutarlılığı, veri ölçeklenebilirliği, veri erişimine uygunluk, veri bütünlüğü ve veri durumları gibi çarpıcı konular yer alıyor Bu ilkelere dikkat ederek, MongoDB veri modelleme stratejilerinizi optimize edebilirsiniz
MongoDB, veri modelleme becerisi gerektiren NoSQL tabanlı bir veri tabanıdır. Veri modelleme, performansı iyileştirmek ve verilerin doğru şekilde depolanmasını sağlamak için oldukça önemlidir. Bu makalede, MongoDB'de veri modellemesi yaparken dikkat etmeniz gereken 5 önemli ilkeye odaklanacağız.
İlk ilke olarak, verilerin boyutu büyük önem taşır. MongoDB'de verilerin belirli bir boyutu geçmesi, performans sorunlarına yol açabilir. İkinci ilke, veriler arasındaki ilişkilerin doğru bir şekilde modellemesi gerektiğidir. Doğru modelleme, performansı artırır ve verilerin daha iyi organize edilmesine yardımcı olur. İlişkileri diğer ilkelere göre daha ayrıntılı ele almak gerekirse:
One-to-one ilişkileri tek bir doküman olarak modellemek tercih edilmelidir. Örneğin, bir alıcının fatura bilgileriyle ilişkisi olduğunda, her iki bilgi de aynı dokümanda bulunmalıdır. Bu, mükerrer veri oluşmasını engeller ve performansı artırır.
Bir veri, birden çoğuna referans veriyorsa, ilişkiyi açıkça belirtmek önemlidir. Örneğin, bir kitabın birden çok yazarı olabilir. Kitap dokümanları, yazar dokümanlarını referans göstererek ilişkiyi tanımlamalıdır. Bu sayede performans artırılabilir.
Birden çok doküman, birden çok dokümanla ilişkiliyse, Many-to-many ilişkileri doğru bir şekilde modellemek oldukça önemlidir. Bu durumda, referans modellemesi veya gömülü modellme kullanmak iyi bir tercih olabilir.
Bu 5 ilkeyi doğru bir şekilde uygulamak, MongoDB'de performansınızı artırmada yardımcı olacaktır. İlerideki bölümlerde de bu ilkelere daha detaylı bir şekilde değineceğiz.
1. Verilerin Size'ı Önemli
MongoDB verilerinin boyutu, veri modelleme işlemi sırasında dikkate alınması gereken önemli bir faktördür. Verilerin belirli bir boyutu aşıldığında, performans sorunlarına yol açabilir ve hatta sorguların yavaşlamasına neden olabilir. Bu nedenle, verilerin boyutu göz önünde bulundurularak veri modellemesi yapılmalıdır.
Ayrıca, belirli bir boyutu aşan verilerin depolanmasının birçok riski de vardır. Verilerin yedeklenmesi, geçişler, veri tabanının taşınması veya verilerin kopyalanması gibi konularda sorunlar yaşanabilir. Bu nedenle, verilerin boyutu düzenli olarak kontrol edilmeli ve gerektiğinde küçültülmelidir.
2. Bağlantı İlişkilerini Dikkate Alın
Veriler arasındaki ilişkileri doğru bir şekilde modellemek, MongoDB veritabanı performansını önemli ölçüde artırabilir. İlişkilerin doğru bir şekilde tanımlandığından emin olmak, veri modellemesi sırasında en önemli faktörlerden biridir.
Bağlantı ilişkileri iki kategoriye ayrılır: one-to-one ve one-to-many. One-to-one ilişkileri tek bir doküman olarak modellemek tercih edilirken, one-to-many ilişkileri birden çok dokümanla ilişkilendirilir. Doğru ilişkilendirme yapmak, performans sorunlarını önleyebilir.
One-to-one ilişkiler, tek bir dokümanda modellemek için idealdir. Örneğin, bir alıcı ve bir fatura arasındaki ilişkiyi birleştirmek için tek bir doküman kullanabilirsiniz. Bu, mükerrer veri oluşumunu önleyecek ve sorgu performansını artıracaktır.
| Alan | Tip |
|---|---|
| Ad | String |
| Soyad | String |
| Fatura Tarihi | Date |
| Fatura Miktarı | Number |
Benzer şekilde, personel dokümanı içinde maaş bilgileri dahil olmak üzere tüm ilgili bilgileri içerebilir.
Birden çok dokümanla ilişkili olan verilerin modellemesi biraz daha karmaşıktır. Örneğin, birden çok kitabın birden fazla yazarı olabilir. Bu durumda, kitap dokümanları, yazar dokümanlarına referans vermek için kullanılabilir.
| Alan | Tip |
|---|---|
| Kitap Adı | String |
| Yazarlar | Array(Referans) |
| Kategori | String |
Bir diğer örnek ise, her ürünün bir kategorisi olabilir. Bu durumda, her ürün dokümanı bir kategori dokümanına referans verebilir.
| Alan | Tip |
|---|---|
| Kategori Adı | String |
| Ürünler | Array(Referans) |
Doğru bir şekilde ilişkilendirilmiş dokümanlar, sorgu performansını ve MongoDB veritabanının çalışma hızını artırır. Bağlantı ilişkilerinin doğru bir modellemesi, MongoDB verilerine erişirken daha hızlı yanıt almanızı sağlar.
2.1 One-to-one İlişkiler
Veri modelleme sürecinde one-to-one ilişkileri doğru bir şekilde modellemek, performansı artırmak açısından önemlidir. Bu ilişkileri tek bir doküman olarak modellemek, veri tekrarını önler ve daha hızlı sorgulama yapmamızı sağlar. Örneğin, alıcı ve fatura bilgileri birbirine bağımlıdır, ancak her biri ayrı dokümanlarda tutulduğunda veri tekrarına neden olur. Bu durumda, alıcı ve fatura bilgileri tek bir doküman olarak birleştirilerek veri tekrarı önlenir. Aynı şekilde personel ve maaş ilişkisi de birbirleriyle bağlantılıdır ve tek bir personel dokümanında bu bilgilerin birleştirilmesi daha uygun olur.
Verileri one-to-one ilişkileri için tek bir dokümanda birleştirmenin avantajlarından biri, daha hızlı sorgulama yapılabilmesidir. Bu dokümanlar, join işlemi gerektirmediği için performans sorunlarına neden olmadan daha hızlı şekilde sorgulanabilir. Ayrıca, one-to-one ilişkileri tek bir dokümanda modellemek, daha az bellek kullanımıyla daha verimli bir yapı oluşturur. Böylece performans sorunlarından kaçınılabilir ve veri modelleme sürecinde daha doğru tercihler yapılabilir.
2.1.1 Örnek Alıcı ve Fatura İlişkisi
MongoDB'de veri modelleme konusunda dikkate alınması gereken 5 ilke arasında yer alan birinci ilke, verilerin boyutudur. Performans sorunlarına yol açmamak için çok büyük veri boyutlarından kaçınılmalıdır.
İkinci ilke, veriler arasındaki bağlantı ilişkileridir ve bu ilişkinin doğru bir şekilde modellemesi performansı artırır. One-to-one ilişkileri tek bir dokümanda modellemek tercih edilmelidir. Örneğin, alıcı ve fatura bilgileri tek bir dokümanda birleştirilebilir. Aynı şekilde, personel ve maaş bilgileri de tek bir personel dokümanı içerisinde yer alabilir.
One-to-many ilişkileri olan veriler ise, ilişkiyi doğru bir şekilde modellemek için birden çok doküman kullanılabilir. Örneğin, kitap dokümanları yazar dokümanlarına referans vererek ilişkiyi açıkça belirtmelidir. Benzer şekilde, ürün dokümanları kategori dokümanlarına referans vererek ilişkiyi açıkça belirtmelidir.
| Veri İlişkisi Türü | Modelleme Yaklaşımı |
|---|---|
| One-to-one | Tek bir doküman |
| One-to-many | Birden çok doküman |
2.1.1 Örnek Alıcı ve Fatura İlişkisi örneğinde, mükerrer veri olmadan alıcı ve fatura bilgilerinin tek bir dokümanda birleştirilmesi, performans sorunlarını önler ve daha verimli bir yapı sağlar. Bu yaklaşım, tek bir doküman modellemesi yaklaşımı olarak tanımlanır.
2.1.2 Örnek Personel ve Maaş İlişkisi
Örnek Personel ve Maaş İlişkisi, MongoDB veri modellemesinde en yaygın kullanılan one-to-one ilişki türlerinden biridir. Bu ilişkide, bir personelin maaş bilgileri personel dokümanıyla ilgilidir ve iki farklı dokümanda ayrı ayrı saklanabilir. Ancak, MongoDB veri modellemesinde tek bir dokümanın daha iyi performans sağladığı sıkça vurgulanmaktadır.
Bu nedenle, Personel ve Maaş İlişkisi için tek bir dokümanın kullanılması önerilir. Bu doküman, personelin genel bilgilerini, pozisyonunu ve maaşını içerebilir. Görülebileceği gibi, böylece verilerin tekrarlaması önlenebilir ve sorgular daha hızlı ve kolay hale getirilir. Aşağıdaki örnek, Personel ve Maaş İlişkisi'nin tek dokümanla nasıl modellemesi gerektiğini gösterir:
| Alan Adı | Veri Türü | Açıklama |
|---|---|---|
| Adı | String | Personelin adı |
| Soyadı | String | Personelin soyadı |
| Pozisyon | String | Personelin çalıştığı pozisyon |
| Maaş | Double | Personelin aldığı maaş miktarı |
Yukarıdaki tablo, Personel ve Maaş İlişkisi için olası bir doküman yapısını göstermektedir. Bu yapı, personel bilgileri ve maaş bilgilerini tek bir dokümanda birleştirerek daha iyi bir performans sağlar. Bu durumda, personel dokümanına tek bir referans olsa bile, sorgu daha hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.
2.2 One-to-many İlişkiler
One-to-many ilişkileri doğru bir şekilde modellemek, performans açısından oldukça önemlidir. MongoDB, bu tür ilişkileri doğru bir şekilde tanımlama olanağı sağlar. Bu tür ilişkileri modelleme sürecinde, birden çok doküman ile ilişkili olan bir veri tipi ile karşılaşılır. Bu nedenle, verilerin doğru bir şekilde modellemesi, performans açısından büyük bir fark yaratabilir.
Bir örnek olarak, bir kategoriye ait birden çok ürün olduğunu düşünelim. Bu durumda, her ürün dokümanı kategori dokümanına referans vermelidir. Bu sayede, bir kategoriye ait ürünleri kolayca sorgulayabiliriz. Benzer şekilde, bir yazarın birçok kitabı olabilir. Bu durumda, her kitap dokümanının yazar dokümanına referans vermesi performans açısından önemlidir. One-to-many ilişkileri yönetmek için MongoDB'deki veri modelleme özellikleri oldukça yeterlidir.
2.2.1 Örnek Kitap ve Yazar İlişkisi
Bir diğer important veri modelleme ilkesi ise kitap ve yazar ilişkisi. Bu ilişkide, bir kitap dokümanı birden çok yazar dokümanına referans verebilir ya da bir yazar dokümanı birden çok kitap dokümanına referans verebilir. Bu durumda, birden çok dokümanın ilişkisi doğru bir şekilde belirtilmelidir.
Kitap dokümanları, yazar dokümanlarına referans vererek kitap-yazar ilişkisini açıkça belirtmelidir. Örneğin, bir kitap dokümanı şu anahtarı içerebilir:
| Alan Adı | Veri Türü | Açıklama |
|---|---|---|
| yazar | ObjectId | Kitabın yazarına referans veren yazar dokümanının ObjectId'si |
| kitapAdi | String | Kitabın adı |
| basimTarihi | Date | Kitabın basım tarihi |
Yazar dokümanları da, kitap dokümanlarına referans vererek yazar-kitap ilişkisini açıkça belirtmelidir. Örneğin:
| Alan Adı | Veri Türü | Açıklama |
|---|---|---|
| isim | String | Yazarın adı |
| soyisim | String | Yazarın soyadı |
| dogumTarihi | Date | Yazarın doğum tarihi |
| kitaplar | Array | Yazarın yazdığı kitapların ObjectId listesi |
Kitap ve yazar dokümanları arasındaki bu ilişki, verilerin daha sonra sorgulanmasını kolaylaştırabilir ve performansı artırabilir. Doğru bir veri modellemesi, verilerin etkili bir şekilde kullanılmasını ve MongoDB performansının optimize edilmesini sağlayacaktır.
2.2.2 Örnek Kategori ve Ürün İlişkisi
Kategori ve ürün ilişkisi, birden çok dokümanla ilgili olan verilerin doğru bir şekilde modellemesini gerektirir. Ürün dokümanları içindeki kategori alanı, kategori dokümanlarında belirtilen alanı referans almalıdır. Bu şekilde, bir kategoriyle ilişkilendirilen tüm ürünler, kategori dokümanı değiştirildiğinde otomatik olarak güncellenecektir.
Bu ilişki, verilerin daha tutarlı ve güncel kalmasını sağlar. Örneğin, bir ayakkabı satıcısı, ayakkabıları belirli kategorilere ayırmak isteyebilir. Bu durumda, "Spor Ayakkabıları", "Koşu Ayakkabıları", "Sandaleler" gibi kategoriler oluşturabilir. Her ürünün ilgili kategori ile ilişkilendirilmesi, müşterinin ayakkabıları kategoriye göre filtrelemesini kolaylaştırır.
Ayrıca, kategori dokümanlarına eklenen yeni bir özellik, tüm ilişkili ürünlerde görünecektir. Örneğin, ayakkabıların malzemesi eklemeye karar verirsek, herhangi bir ayakkabı dokümanı düzenlemek yerine, yalnızca ilgili kategori dokümanı düzenlenmelidir. Bu, veri güncelleme işlemlerini daha kolay hale getirir ve hatalı veri girişlerini önler.
3. Join İşlemlerine Dikkat Edin
Veri modellemesi sırasında en önemli konulardan biri, join işlemlerine dikkat etmektir. Join işlemleri, veritabanındaki farklı tabloları birleştiren işlemlerdir. Ancak bu işlemler, performans kaybına neden olabilir. Çünkü veri tabanındaki tablolar arası ilişkileri belirlerken, birden fazla sorgu çalıştırmanız gerekebilir ve bu da sistemin yavaşlamasına yol açabilir.
Bunun yerine, embedded veri modellemesi seçeneği kullanılabilir. Bu yöntemde, veritabanındaki veriler tek bir dokümanda birleştirilir ve join işlemleri gerekmez. Bu, performansı artırır ve veri erişimini hızlandırır. Embedded veri modellemesi kullanırken, verilerin boyutunu ve sorgu yapısını dikkate almak önemlidir. Verilerin boyutu büyük olduğunda, sorgu yapmak daha uzun sürebilir.
Bir diğer seçenek de referans modellemesi kullanmaktır. Bu modelleme yöntemi, birbirine bağlı verilerin birbiriyle bağlantısını sağlamak için kullanılır. Referans modellemesi, birden fazla doküman arasındaki ilişkiyi kolaylaştırır ve verilerin performansını artırır. Ancak, bu işlemi gerçekleştirmek için join işlemini kullanmanız gerekebilir.
3.1 Embedded Veri Modelleme
MongoDB veri modelleme işleminde performansı artırmak için embedded veri modellemesi kullanılabilir. Burada, veriler join işlemleri yerine tek bir dokümanda birleştirilir. Bu yöntem, veri sorgulama işlemlerinde daha hızlı yanıt alınmasına yardımcı olur. Özellikle, küçük verilerin birbiriyle ilişkisi varsa, embedded veri modellemesi çok etkilidir.
Bir örnek olarak, bir blog websitesinde yazılar ve yorumlar olabilir. Burada, her bir yazının tüm yorumları, giriş yazısının altında tek bir dokümanda birleştirilebilir. Bu şekilde, yazı ile ilgili tüm veriler tek bir kaynakta toplanır ve bu da sorgulama işlemi hızlanır. Bir başka örnek olarak, bir ürün kategorisi ve ürünler arasındaki ilişkiyi ele alalım. Burada, her ürünün ayrı bir dokümana sahip olduğu referans modellemesi yerine, her bir kategorinin ürünlerle ilişkilendirildiği embedded modelleme tercih edilebilir.
Aşağıdaki tablo, embedded veri modellemesi ve referans modellemesi arasındaki karşılaştırmayı göstermektedir:
| Embedded Veri Modellemesi | Referans Modellemesi |
|---|---|
| Bütün veriler tek bir dokümanda toplanır | Veriler birden çok dokümanda saklanır ve join işlemi kullanılır |
| Performansı artırır | Performansı azaltır |
| Küçük veri kümeleri için ideal | Büyük veri kümeleri için ideal |
Embedded veri modellemesi, verileri tek bir dokümanda toplamak için kullanışlı bir yöntemdir. Ancak, her veri tipi için uygulanabilecek bir yöntem değildir. Bu yöntem, birbirine sıkı sıkıya bağlı veriler ve küçük veri kümeleri için uygundur. Veri modelleme işleminde doğru kararlar alarak, performansı artırmak mümkündür.
3.1.1 Örnek Blog Yorumları
MongoDB'de embedded modellemesi kullanarak bloglara yorum eklemek oldukça kolaydır. Her blog gönderisi, yorumlar için ayrı bir bölümle birlikte tek bir doküman olarak değerlendirilebilir.
Blog dokümanında yorumlar için oluşturulan bölüm, bir dizi gönderi nesnesi olarak verileri barındırabilir. Yorum yapmak isteyen kullanıcılar, yorum gönderme işlemi sırasında, bu dizinin sonuna yeni bir nesne ekleyebilirler.
Yorum objesi, yorum sahibinin adı, yorum metni, tarih ve saati gibi bilgileri içerebilir ve bu bilgileri ayrı dokümanlarda saklamak yerine, embed ederek tek bir dokümana koymak, sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar.
| Blog Dokümanı Örneği | ||
|---|---|---|
| Blog Başlığı | Blog Metni | Yorumlar |
| MongoDB Veri Modelling | MongoDB'de veri modellemesi hakkında bilgi veren bir yazı. |
|
Bu şekilde, yorumlar daha hızlı bir şekilde çekilebilir ve her bir yorumun ayrı bir doküman olarak saklanması yerine, tek bir dokümanda saklanarak daha az işlem gerektirir.
Bu yöntem, çevrimiçi mağazalar, haber siteleri veya forumlar gibi web sitelerindeki yorumlar gibi birçok senaryoda kullanılabilir.
3.2 Referans Modellemesi
MongoDB'de verilerin tanımlanmasıyla örtüşmeyen verilerin embedded modellemesi zor olabilir. Bu durumlarda referans modellemesi kullanılabilir. Referans modellemesi, bir dokümandaki alanın, başka bir dokümanda tanımlanan veriyle ilişkili olduğu durumlarda kullanılır. Bu yöntemle, verileri ayrı dokümanlar halinde depolayarak, çiftler arasındaki ilişkinin korunmasını sağlayabilirsiniz.
Referans modellemesi, embedded modellemesine göre daha yavaş olabilir, ancak esneklik açısından bir avantaja sahiptir. Hangi modellemenin kullanılacağı, çiftler arasındaki ilişkinin doğasına bağlıdır.
- Bir referans belirtmek için ObjectId kullanın.
- Referans modellemesi, iç içe geçmiş dokümanlar için idealdir.
- Verilerin ayrı dokümanlarda depolanması, daha fazla güncelleme işlemi ve daha fazla okuma işlemine neden olabilir.
Referans modellemesi, embedded modellemesi yerine kullanılan bir alternatif olarak düşünülebilir. İki modellemenin de kendi içinde avantajları ve dezavantajları olsa da, doğru modellemenin seçilmesi verilerinizin performansı için önemlidir.
3.2.1 Örnek Kategoriler ve Ürünler
Kategorilerin ürünlerle ilişkilendirilmesi sırasında, referans modellemesi tercih edilebilir. Bu yöntem, kategori ve ürün dokümanlarının birbirine referans vermesi yoluyla gerçekleştirilir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde, bir kategori dokümanı, birçok ürün dokümanına sahip olabilir. Bu durumda, her ürün dokümanının tekrarlanmasını önlemek için, kategori dokümanı, her ürün için bir referans içerebilir.
Referans modellemesi, verilerin daha az tekrarlandığı ve veri boyutunun daha küçük olduğu için, embedded modellemeden daha işlevsel bir yöntem olabilir. Ancak, veriler arasındaki ilişkinin doğru bir şekilde ayarlanması önemlidir. Ayrıca, sorgulama performansı, verilerin doğru bir şekilde modellemesine ve sorgu kalıplarının dikkate alınmasına da bağlıdır. Bu nedenle, kategori ve ürün ilişkisi modellemesi yaparken, tasarıma özen göstererek ve ihtiyaçlara göre bir model seçerek performans açısından avantaj sağlayabilirsiniz.
4. Query Pattern'lerini Dikkate Alın
Verilerin sorgulanması, veri modellemesiyle yakından ilişkilidir. Bu nedenle, sorgu kalıplarını dikkate almak performansı artırmak için önemlidir. Büyük dokümanlar sorgulama performansını azaltabilir, bu nedenle küçük dokümanların tercih edilmesi önerilir. Örneğin, sipariş dokümanları, ayrı bir ürün dokümanına referans vererek büyük ürün listelerine sahip olmamalıdır. Ayrıca, tekil verilerin tercih edilmesi veri güncelleme performansını etkileyebilir.
Sorgu kalıpları da dikkatle incelenmeli ve veri modellemesi buna göre yapılmalıdır. Verilerin sorgulanması, büyük dokümanlarla daha yavaş gerçekleşebilir, bu nedenle küçük dokümanlar tercih edilmelidir. Bu kullanım verimliliği açısından çok önemlidir. Öğrenci verileri gibi bir nesnenin her öğrenci için tek bir dokümanda yer alması yerine her öğrenci için ayrı bir doküman kullanarak sorgulama performansı artırılabilir.
Sorgulama kalıpları, veri erişim tasarımı yapılırken göz önünde bulundurulmalıdır. Sorguların verimli çalışmasını sağlamak için, veri depolama yapısı yeterli şekilde tasarlanmalıdır. Örneğin, kitap dokümanları yazar dokümanlarına referans vererek ilişki açıkça belirtilmeli ve verilerin birbirleriyle uyumlu olması sağlanmalıdır.
4.1 Büyük Dokümanların Kullanımı
Bir veritabanında saklanan dokümanlar ne kadar büyükse, sorgular da o kadar yavaş gerçekleşir. Bu nedenle, büyük dokümanlar yerine küçük dokümanlar tercih edilmelidir. Verilerinizin çok büyük olduğu durumlarda, belirli bir dokümanı daha küçük dokümanlara ayırmak, özellikle sorgu işlemlerinde performansı artırabilir.
Bir başka seçenek, bir dokümanın yalnızca gerektiği zaman yüklenmesini sağlamaktır. Veri güncelleme sırasında, çok büyük dokümanların kullanımı da sorgulama performansını etkileyebilir. Bu nedenle, güncelleme işlemleri sırasında küçük dokümanlar kullanmak tercih edilmelidir.
Örneğin, bir e-ticaret sitesinde müşteri siparişlerinin dokümanları, ayrı bir dokümanda ürün listelerine referans vererek ayrılabilir. Bu, her sipariş dokümanının daha küçük ve daha hızlı işlenebilmesine imkan sağlar.
Bir başka örnek, blog yorumu dokümanlarının, yorumların ilişkilendiği blog yazısı dokümanlarının parçaları olarak saklanmasıdır. Bu, yorumları indirirken her zaman tüm blog yazısı bilgilerini indirmek zorunda kalmadan daha hızlı işleme imkanı sağlar.
4.1.1 Örnek Siparişler ve Ürünler İlişkisi
Sipariş dokümanları, ürün listelerinin içerdiği büyük veri hacimleri nedeniyle performans sorunlarına neden olabilirler. Bu nedenle, tek bir sipariş dokümanı yerine, her bir ürünü tekil olarak temsil eden ayrı bir doküman kullanılmalıdır.
Bu yöntem, sorgulama performansını artırır ve ürünlerle ilişkili diğer verilerin güncellenmesini kolaylaştırır. Ayrıca, siparişlerin farklı ürünlerle ilişkili olması durumunda, bu yöntem daha da faydalı olabilir.
| Sipariş Numarası | Ürün Referansları |
|---|---|
| 123 |
|
| 456 |
|
Yukarıdaki örnekte, sipariş numarası 123, ürün referansları 456 ve 789 ile ilişkilidir. Aynı şekilde, sipariş numarası 456, ürün referansları 123, 789 ve 111 ile ilişkilidir. Bu ilişkiler, ayrı ürün dokümanları kullanılarak daha verimli bir şekilde temsil edilebilir.
5. Veri Ekleme ve Güncelleme İşlemleri
Veri modellemesi, veri ekleme ve güncelleme işlemleri ile doğrudan ilişkilidir. Verilerin düzenli şekilde eklendiği bir uygulamada, veri modellemesinde yapılan hataların yıkıcı etkileri daha çabuk fark edilir. Bu nedenle, ekleme ve güncelleme işlemlerinin de veri modellemesi ilkelerine uygun olarak yapılması gereklidir.
Verilerin boyutu, veri eklemeyi ve güncellemeyi doğrudan etkiler. Büyük dokümanlar, veri eklemeyi ve güncellemeyi oldukça yavaşlatır. Bu nedenle, mümkün olduğunca küçük dokümanlar kullanmaya özen gösterin. Tekrar eden veriler de aynı sorunu yaratır, bu nedenle tekil veriler tercih edilmelidir.
Ayrıca, veritabanınızdaki verilerin güncel tutulması önemlidir. Verilerin ne kadar sık güncellendiği performansı doğrudan etkiler. Tek bir dokümanın içinde birden fazla yerde kullanılan veriler, güncelleme işlemini oldukça zorlaştırır. Bu nedenle, her veri öğesi yalnızca bir kez kullanılmalıdır.
Veri ekleme ve güncelleme işlemleri yaparken, performans sorunlarına neden olabilecek bir başka faktör de index’lenmemiş alanlardır. Bu alanlar verilere kolayca erişmenizi sağlamaz. Bu nedenle, sıklıkla sorgulanan verilere index ekleme işlemini yapmak performansı olumlu yönde etkileyebilir.
Son olarak, veri ekleme ve güncelleme işlemleri sırasında birçok kaynak açık kalabilir. Bu kaynaklar, veritabanınızın performansını olumsuz yönde etkileyebilir. Veritabanında kullanılmayan öğelerin ve eski kaynakların periyodik olarak temizlenmesi, veritabanınızın daha iyi performans göstermesine yardımcı olabilir.
Veri ekleme ve güncelleme işlemleri, veri modellemesi kadar önemlidir. İşlemlerin ne kadar sık yapılırsa, hataların yıkıcı etkileri o kadar yüksek olur. Bu nedenle, veri modellemesi ilkelerine uygun bir şekilde veri eklemeye ve güncellemeye özen göstermek, veritabanınızın daha güvenilir ve daha iyi çalışmasını sağlayabilir.
5.1 Büyük Dokümanların Kullanımı
Veri ekleme ve güncelleme işlemleri, doğru veri modellemesiyle birlikte performansı etkileyen unsurlardandır. Bu işlemler, doküman boyutuyla da doğrudan ilişkilidir. Özellikle büyük dokümanların kullanımı, veri ekleme ve güncelleme işlemlerini yavaşlatır.
Bunun nedeni, büyük dokümanların bellekte daha fazla yer kaplamasıdır. Bu nedenle, veritabanında sık sık güncelleme yapılması planlanıyorsa küçük dokümanlar tercih edilmelidir. Ayrıca, diğer veri modelleme ilkesine uygun olarak one-to-many ilişkilerde de referans modellemesi kullanarak doküman büyüklüğünün azaltılması performans açısından önemlidir.
5.2 Tekrarlayan Veri Kullanımı
Tekrarlayan veriler, veri güncelleme performansını etkileyebilir. Bir veri modellemesi yaparken, verilerin bir kez saklanması ve birden fazla yerde kullanılmaması performansı artırır. Tekil veriler tercih edilmelidir. Bu, veri güncelleme işlemini hızlandıracak ve küçük dokümanlar kullanılması gerektiği anlamına gelir.
Bu ilke, birçok durumda geçerlidir. Örneğin, öğrenci kaydı içeren bir veritabanı düşünelim. Öğrenci bilgileri, öğrencinin adı, soyadı, okul numarası ve sınıfı şeklinde saklanabilir. Eğer öğrenci eşleştirme bilgileri gibi bilgiler birden fazla yerde saklanırsa, bu öğrenci verisinin, özellikle güncellendiği zaman, farklı yerlerde açıklandığını ve güncelleştirildiğini kontrol etmek zorlaşır.
Ayrıca, bir veritabanında işçi bilgileri saklanıyorsa, maaş verileri tek bir dokümanda toplanmalıdır. Aksi takdirde, işçi maaşı, birden fazla dokümanda tutulacak ve değiştirilmesi gerektiğinde her bir noktada ayrı ayrı değiştirilmesi gerekir.
Genellikle, tekrarlayan veriler, okunaklılığı azaltır ve fazladan alan kullanır. Bir veri modellemesi yaparken, yalnızca verilerdeki değişiklikleri saklamak, daha iyi bir performans ve daha az çiftleştirme sağlar. Bu da, veri tabanı güncelleme işlemini ve okuma süresini hızlandırır.