MongoDB'de Loglama ve Hata Analizi Yöntemleri makalemizde, MongoDB veritabanında birleştirme yaparken ortaya çıkan yaygın hataları ele alıyor ve en iyi hata ayıklama ve loglama yöntemlerini anlatıyoruz Veritabanı yönetimi için bu yöntemler oldukça faydalı olacaktır

Web uygulamalarının önemli bir parçası olan loglama, MongoDB veritabanında da oldukça kritik bir yer tutar. Bu yazıda MongoDB'de loglama ve hata analizi yöntemleri hakkında detaylı bilgi edineceksiniz.

MongoDB'in loglama yöntemleri arasında günlük dosyalarına, konsola veya başka bir depolama alanına yazmak yer alır. Günlük dosyalarına yazmak, log dosyalarının sayısını ve boyutunu kontrol etmek için kullanışlıdır. MongoDB, günlük dosyalarının hedef klasörünü, dosya adını ve boyutunu yapılandırmak için birkaç ayar sunar. Konsola yazmak, uygulama çalışırken loglama verilerini doğrudan izlemenize olanak tanır.

Hata analizi yöntemleri arasında ise MongoDB Diagnosis, Profiler ve Index Usage yer alır. MongoDB Diagnosis, veritabanının durumunu izleme ve sorunları tespit etme aracıdır. Data Explorer ise MongoDB Diagnosis'e entegre edilmiş bir araçtır. Profiler, bir sorgunun performansını izlemeyi sağlar. Veritabanı Profil Seviyeleri sayesinde belirli profil seviyeleri belirlenebilir. Index Usage, sorgu hızını artırmak için bir koleksiyona dizin ekleyen bir yöntemdir.

Loglama Nedir?

Loglama, bir uygulamanın yürütülmesi sırasında oluşan bilgilerin kaydedilmesidir. Bu, uygulamanın hatalarını tespit etmek, uygulamanın durumunu izlemek ve performans sorunlarını gidermek için çok önemlidir. Loglama verileri, tutarlılığı ve güvenilirliği sağlamak için kaydedilmiştir. Veriler, birkaç yöntem kullanılarak kaydedilebilir. Bu yöntemler arasında günlük dosyalarına yazmak, konsolda yazmak veya başka bir depolama alanına yazmak yer alır.

Loglama, hataları tespit etmek ve performans sorunlarını gidermek için kullanılır. Hata türleri genellikle uygulamaların çalıştığı koşulları ve işlemleri dikkate alarak tespit edilir. Loglama, uygun şekilde yapılandırıldığında, uygulamanın durumunu izlemeye yardımcı olur ve hata ayıklama sorunlarını kolaylaştırır. Loglama verilerine erişmek için birkaç araç ve API mevcuttur. Bu araçlara örnek olarak MongoDB Diagnosis ve Profiler Query Desteği verilebilir.

Loglama Yöntemleri

MongoDB'de loglama yöntemleri, bir uygulamanın yürütülmesi sırasında oluşan bilgilerin kaydedilmesi için kullanılır. Bu, hataları tespit etmek, uygulamanın durumunu izlemek ve performans sorunlarını gidermek için önemlidir. MongoDB'de loglama, günlük dosyalarına, konsola veya başka bir depolama alanına yazmak için yapılandırılabilir.

Günlük dosyalarına loglama yöntemi, MongoDB'de oldukça yaygındır. Bu yöntem, oluşan log verilerinin bir dosya içinde saklanmasına ve sonradan analiz edilmesine olanak tanır. MongoDB, oluşturulacak günlük dosyalarının sayısını ve boyutunu yapılandırmak için ayarlar sunar.

Günlük Dosyaları Ayarları	Açıklama
systemLog.path	Log dosyalarının hedef klasörünü belirler
systemLog.logRotate	Günlük dosyası rotasyonu yapılıp yapılmayacağını belirler
systemLog.logRotateSizeMB	Günlük dosyalarının boyutunu belirler

Konsol'a loglama yöntemi, uygulamanın çalıştırılması sırasında loglama verilerinin doğrudan izlenmesini sağlayan bir yöntemdir. Bu yöntem, uygulamanın durumunu anında izleme ve hataları anında fark etme avantajına sahiptir. Bununla birlikte, konsola yazılan loglama verileri dosya olarak kaydedilmez.

Bunların yanı sıra, MongoDB'de başka depolama alanlarına loglama yapılandırılabilir. Örneğin, loglama verileri Elasticsearch gibi diğer bir veritabanına kaydedilebilir. Bu, farklı veritabanlarında yaşayabilecek olan uygulama sorunlarının tespiti ve analizi için önemlidir.

Günlük Dosyalarına Loglama

MongoDB'de loglama yöntemleri arasında günlük dosyalarına yazmak için yapılandırmak yer alır. Bu yöntem, veri güncellemeleri, hatası veya performans sorunlarını izlemek için önemlidir. MongoDB, loglama günlük dosyalarının sayısını ve boyutunu yapılandırmayı mümkün kılar.

Bir günlük dosyası rotasyonu yapmak, her birinden yalnızca belirli bir sayıda ve dosya boyutuna sahip günlük dosyaları oluşturmak için kullanışlıdır. Bu, bir günlük dosyasında belirli sayıda girdi kalmak ve yenisinin gelmesiyle en eskisi silinerek yer açmak anlamına gelir. MongoDB, günlük dosyalarının hedef klasörünü, dosya adını ve boyutunu yapılandırmak için birkaç ayar sunar. Bu ayarlar sayesinde, günlük dosyası adının yanı sıra oluşturulacak dosya boyutunu ve dosyanın döngüsel dönüşümü için sınır belirleyebilirsiniz.

Bir diğer seçenek ise günlük verilerini konsol ekranlarına yazmaktır. Konsol'a yazma, uygulamanın çalışması sırasında loglama verilerini doğrudan izlemenize olanak tanır. Bu, hata ayıklama sırasında kullanışlıdır ve tüm günlük bilgilerini tek bir yerde toplamanıza olanak tanır.

Rotasyonlu Günlük Dosyaları

Rotasyonlu Günlük Dosyaları

Rotasyonlu günlük dosyaları, log dosyalarının sayısını ve boyutunu kontrol etmek için kullanışlıdır. Bu yöntemde, en eskisi silinerek yer açmak için günlük dosyalarında döndürülür. Bu, dosya boyutunun sabit tutulmasını sağlar, ki bu sayede disk alanı gereksinimi minimum seviyede tutulur. MongoDB, rotasyonlu günlük dosyalarının sayısını ve boyutunu kontrol etmek için ayarlar sunar. Günlük dosyalarının sayısı ve boyutu yapılandırılarak açılacak dosyalar ve kapalı dosyaların ne kadar süreyle saklanacağı belirlenebilir. Bu sayede, her bir günlük dosyasının en fazla kullanılacağı seviye bilinir. Ayrıca, MongoDB, log dosyalarının hedef klasörünü, dosya adını ve boyutunu yapılandırmak için birkaç ayar sunar.

Bu yöntem, performans sorunları ve uygulamanın kesintiye uğraması gibi sorunlarda yardımcı olabilir. Dosya boyutlarının kontrol edilmesi, log dosyalarının takip edilebilmesi ve belirli bir zamana kadar olan günlük verilerinin saklanması gibi nedenlerle rotasyonlu günlük dosyalarının kullanımı oldukça önemlidir. Rotasyonlu günlük dosyalarını kullanarak, veritabanlarının disk alanı gereksinimi minimum seviyede tutulur ve disk alanının dolması gibi sorunlar engellenir.

Günlük Dosyaları Ayarları

MongoDB, günlük dosyalarını oluşturmak için birkaç ayar sunar. Bu ayarlar arasında hedef klasör, dosya adı ve boyutu yer alır. Günlük dosyalarının hedef klasörü, MongoDB sunucusunun makineye yüklenmiş olduğu klasör olabilir. Dosya adı ise oluşturulan günlük dosyalarının nasıl adlandırılacağını belirler. Bu ayarlar, küçük bir şablon kullanılarak yapılandırılabilir. Örneğin, günlük dosyalarının adları "mongod.log" şeklinde tanımlanabilir.

Ayar	Açıklama
systemLog.path	Günlük dosyalarının hedef klasörü
systemLog.destination	Günlük dosyalarının nasıl oluşturulacağına yönelik ayarlar
systemLog.fileName	Oluşturulan günlük dosyalarının adı
systemLog.verbosity	Günlük dosyalarında ne kadar bilgi tutulacağına yönelik ayarlama

Yukarıdaki ayarlar, MongoDB'nin günlük dosyaları oluşturmasını sağlar. Bu ayarlar, uygulamanın ihtiyacına göre ve kullanılabilir depolama alanına göre yapılandırılabilir. Örneğin, boyut ayarı, MongoDB tarafından oluşturulan günlük dosyalarının boyutunu sınırlayabilir. Bu şekilde, belirtilen boyuta ulaşıldığında eski günlük dosyaları silinerek yer açılabilir.

Konsol'a Loglama

Konsol'a Loglama, loglama verilerini takip etmek için pratik bir yöntemdir. Loglama verileri doğrudan konsola yazıldığında, uygulamanın çalışırken girilen verileri görsel olarak takip edebilirsiniz. Bu, hataları daha hızlı tespit etmenize ve uygulamanın performansını izlemenize yardımcı olur.
Bu yöntem, uygulamanın yönetimindeki kişiler tarafından sıklıkla kullanılır. Özellikle, uygulamanın sorunlarla karşılaştığı durumlarda, konsolda görüntülenen hata mesajlarına bakabilirler. Ayrıca, yapılan ayarlar ve veritabanı bağlantıları da konsol üzerinden takip edilebilir.

Konsol'a Loglama yönteminin bir dezavantajı, loglama verilerinin okunabilirliğinin zayıf olmasıdır. Bu nedenle, konsol verilerini tüm uygulama yaşam döngüsü boyunca izlemek için konsola bir dosyaya kaydetmek daha pratik bir yöntem olabilir. Bu yöntem, uygulama çalışırken kaydedilen günlük dosyalarının sayısını ve boyutunu kontrol etmenizi sağlar.

Özetle, Konsol'a Loglama yöntemi, uygulamanın performansını izlemeniz ve hataları daha hızlı tespit etmeniz için kullanışlı bir yöntemdir. Ancak, okunabilirliği zayıf olabilen konsol verilerini günlük dosyalarına kaydederek takip etmek daha pratik bir yöntem olabilir.

Hata Analizi Yöntemleri

MongoDB'de hata analizi, büyük veri kümesi işleme sırasında karşılaşılan hata türlerini tespit etmek ve çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemler arasında MongoDB Diagnosis, Profiler ve Index Usage gibi araçlar yer alır.

MongoDB Diagnosis, veritabanının durumunu izleyen ve hata tespit etmek için kullanılan bir araçtır. Bu araç, veritabanındaki kaynakları, toplamları, indeksleri ve koleksiyonları hakkında daha fazla bilgi edinmenizi sağlar. Profiler, MongoDB loglama sisteminin bir parçasıdır ve bir sorgunun performansını izlemenize olanak tanır. Veritabanı Profil Seviyeleri arasında kapalı, yalnızca yavaş sorguları görüntüleyen yavaş ve tüm sorguları görüntüleyen profil seviyeleri bulunur.

Index Usage, bir koleksiyona dizin ekleyerek sorgu hızını artıran bir yöntemdir. Bu yöntemi kullanarak, bir koleksiyondaki tüm dizinlerin durumunu görmek için Index Stats API'si kullanılabilir. Ayrıca, MongoDB, bir veritabanındaki koleksiyonlar için uygun dizinleri bulmaya yardımcı olan bir araç veya API olan Index Finder sunar.

MongoDB Diagnosis

MongoDB Diagnosis, MongoDB veritabanındaki hataları tespit etmek ve çözmek için kullanılan çok amaçlı bir araçtır. Bu araç, çeşitli veritabanı özelliklerine erişmenizi ve veritabanının performansını izlemenizi sağlar. Diagnosis, geleneksel bir sistem izleme aracına benzemez ve çok daha derinlemesine bir izleme sağlar.

Diagnosis, MongoDB'nin sunduğu birkaç araçtan oluşur: Data Explorer, Index Usage, Profiler ve Network. Bu araçlar, veritabanında oluşabilecek sorunları tespit etmenize ve çözmenize yardımcı olurlar.

Diagnosis Araçları	Açıklama
Data Explorer	Veritabanı kaynaklarını ve istatistiklerini görüntüler.
Index Usage	Veritabanında dizin kullanımını izler ve açık hata mesajlarını sağlar.
Profiler	Kullanıcı tarafından yürütülen sorgu performansını izler.
Network	Veri akışını izler ve sorunları tespit etmeye yardımcı olur.

Diagnosis araçları, herhangi bir komut isteminde veya MongoDB Management Service aracılığıyla kullanılabilir. Diagnosis kullanarak veritabanı kaynakları hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve performans sorunlarını tespit edebilirsiniz. Diagnosis ayrıca, veritabanının gerçek zamanlı izlenmesine olanak tanıyan bir API sağlar. Bu API aracılığıyla, veritabanında oluşabilecek sorunları hızlı bir şekilde tespit edebilir ve çözebilirsiniz.

Data Explorer

MongoDB Diagnosis'e entegre edilmiş bir araçtır. Bu araç, veritabanınızdaki kaynakları daha iyi anlamak için size faydalı bilgiler sağlar. Bu sayede, veritabanınızın indekslerini, toplamlarını ve koleksiyonlarınızı daha ayrıntılı bir şekilde analiz edebilirsiniz.

Özellikle büyük bir veritabanı kullanıyorsanız, Data Explorer sizin için oldukça faydalı bir araçtır. Analiz edilen veriler tablolar halinde sunulur ve bu tablolarda veritabanınızdaki kaynaklar hakkında ayrıntılı bilgiler yer alır. Ayrıca bu tablolarda kaynakların etkinliğini gösteren değerler de bulunmaktadır.

Örneğin, bir koleksiyonun nasıl kullanıldığını incelemek istiyorsanız, Data Explorer'da ilgili koleksiyona tıklayarak koleksiyon hakkında ayrıntılı bilgi edinebilirsiniz. Veritabanınızdaki her bir koleksiyonun toplam boyutu, veri yığınlarının boyutu, veri yığınlarının boyutunun yanı sıra dizinlerin toplam boyut ve istatistikleri de dahil olmak üzere birçok yararlı bilgiyi gösterir.

Data Explorer'ı kullanarak MongoDB veritabanınızdaki kaynakları daha etkili bir şekilde yönetebilirsiniz. Yararlı bilgiler edinmek ve daha iyi bir performans sağlamak için bu aracı kullanmanızı öneririz.

Profiler

Profiler, MongoDB veritabanındaki loglama sisteminin bir parçasıdır. Bu, bir sorgunun performansını izlemenizi sağlar. Profiler, belirli bir sorgunun yürütülmesi sırasında zamanlamayı ve çalışma zamanındaki hataları takip edebilir. Veritabanındaki collection'lardaki sorguları izler ve hızlı bir şekilde çalışan ve yavaş çalışan sorguları ayırmak için farklı bir seviyede profilleri belirleyebilirsiniz. MongoDB’daki üç profil seviyesi arasında kapalı, yalnızca yavaş sorguları görüntüleyen yavaş ve tüm sorguları görüntüleyen profil vardır. Ayrıca, belirli bir sorgunun performansını ayrıntılı bir şekilde izlemek için Sorgulama Tarihi API'si kullanılabilir.

Veritabanı Profil Seviyeleri

MongoDB'de veritabanı profil seviyeleri, sistem yöneticilerinin performans sorunlarını tespit etmek ve gidermek için kullanabileceği önemli bir araçtır. MongoDB'de üç farklı profil seviyesi bulunur: kapalı, yavaş ve tüm sorguları görüntüleyen profil.

Kapalı profil seviyesi, sorgu profilini tamamen kapatarak sadece hata mesajlarına izin verir. Bu seviye, performans sorunlarını tespit etmeye çalışan ancak sorgu profilinin gereksiz yere kaydedilmesini istemeyen kullanıcılar için uygun olabilir.

Yavaş profil seviyesi, sadece yavaş sorguları kaydeder ve performans sorunlarını tespit etmek için yararlı bir araçtır. Bu seviyede, sorguların çalışma süresi saniyenin onda biri kadar yavaş olan sorgular kaydedilir.

Tüm sorguları görüntüleyen profil seviyesi, tüm sorguların kaydını tutar ve veritabanındaki performans sorunlarını tespit etmek için en ayrıntılı bilgiyi sağlar. Bu seviye, sorguların genel performansını izlemek ve analiz etmek isteyen kullanıcılar için uygundur.

MongoDB'de profil seviyeleri, veritabanı yöneticilerinin veritabanındaki sorguların performansını ölçmelerine yardımcı olur. Bu seviyeler ayarlanarak, uygulamanın performansı için gerekli olan en iyi seviye belirlenebilir.

Profiler Query Desteği

MongoDB, veritabanı hata analizi ve loglama işlemleri için pek çok özellik sunar. Bunlardan biri de Sorgulama Tarihi API'si aracılığıyla Profiler Query Desteği sağlamasıdır.

Sorgulama Tarihi API'si sayesinde, belirli bir sorgunun tam anlamıyla nasıl çalıştığını anlayabilirsiniz. Bu özellik, performans sorunlarını çözmek, yavaş sorgular tespit etmek ve veritabanı performansını optimize etmek için son derece önemlidir.

Profiler Query Desteği, etkinleştirilmesi halinde, sorguların toplam süresi, sonuçlar, filtreler ve benzeri birçok parametre hakkında daha ayrıntılı bilgi sağlar. Bu, belirli bir sorgunun tam olarak neden yavaşladığını anlamak için son derece faydalıdır.

Sorgulama Tarihi API'si sayesinde elde edeceğiniz ayrıntılı bilgiler, daha sonra hataları çözmek için de kullanılabilir. Belirli bir sorgunun yavaşlatıcı bir faktörü olup olmadığını belirlemek, ömür boyu performans sorunlarına yol açabilecek sorunları en aza indirmenize yardımcı olacaktır.

Index Usage

Index Usage, veri tabanında bir koleksiyona indeks eklenerek, sorgu hızını büyük ölçüde artıran bir yöntem olarak bilinir. İndeksleme, belirli bir sütuna dayalı olarak verileri düzenler ve sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar.

Bir koleksiyona indeks eklemek için, öncelikle hangi sütunun indekslenmesi gerektiğine karar vermek gerekir. Eğer sorgular genellikle belli bir sütuna göre filtreleniyorsa, bu, indeksin o sütuna eklenmesinin uygun olacağı anlamına gelir. İndeksleme işlemi, bir koleksiyon içindeki veri sayısına bağlı olarak değişebilir. Büyük bir veri kümesi için, indeksleme işlemi daha uzun sürebilir.

Index Stats API, MongoDB'de belirli bir koleksiyondaki tüm dizinlerin durumunu gösterir. Bu, bir koleksiyondaki dizinlerin ne kadar sıklıkla kullanıldığını, ne kadar etkili olduklarını ve potansiyel olarak optimize edilip edilemeyeceklerini gözlemlemek için kullanışlı bir araçtır. Index Finder, uygun bir dizin bulmak için çok sayıda koleksiyon arasında arama yapmayı kolaylaştırır.

Index Usage, MongoDB'nin hatalarını tespit etmek, performansı artırmak ve işlem süresini kısaltmak için kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem, sorgu hızını artırarak veri tabanındaki işlemlerin daha hızlı tamamlanmasına yardımcı olur.

Index Stats

MongoDB, indexlerin kullanımını optimize etmek için birkaç araç ve API sunar. Index Stats API'si, bir koleksiyondaki tüm dizinlerin durumunu görmenizi sağlar. Bu API, indexler hakkında ayrıntılı bilgi verir ve hangi indexlerin en yararlı olduğunu belirlemenize yardımcı olur.

Index Stats API'si, index performansını izlemek ve index güncellemeleri ile ilgili sorunları tespit etmek için kullanışlı bir araçtır. Ayrıca, index güncellemeleri sırasında sistem kaynaklarının kullanımını izlemenize ve optimize etmenize yardımcı olur.

Bununla birlikte, belirli bir koleksiyon için sadece bir index hakkında bilgi almak istiyorsanız, komut satırında Index Finder aracını kullanabilirsiniz. Bu araç, hangi indexlerin mevcut olduğuna ve hangi alanların indexlendiğine dair ayrıntıları gösterir.

Index Stats API'si genellikle performans sorunlarının çözümüne yardımcı olmak için kullanılır. Hangi indexlerin en yararlı olduğunu belirlemek için bu API'yi kullanabilirsiniz. Indexlerin sağlığı hakkında ayrıntılı bilgi edinmek istediğinizde bu aracı kullanabilirsiniz.

Index Finder

MongoDB, Index Finder aracı veya API'si ile bir veritabanındaki koleksiyonlar için uygun dizinleri bulmaya yardımcı olur. Bu araç, gelecekteki sorgu performansının artırılması için faydalıdır. Index Finder, veritabanındaki tüm koleksiyonlarla birlikte düzey belirteci gibi filtre seçenekleri sunar.

Bu filtre seçenekleri, örneğin bir dizin tam olarak uyuşmasa bile belirli bir dizin için uygun koleksiyonları daraltmak için kullanılabilir. Index Finder, veritabanındaki dizinlerin durumunu gösterir, performans verilerini analiz eder ve uygun dizinleri önerir.