MongoDB ile Büyük Veri Yönetimi: İpuçları ve Püf Noktaları kitabı, veri yönetimi konusunda yeni teknolojiler arayanlar için biçilmiş kaftan Kapsamlı bir şekilde MongoDB kullanımı üzerine yazılmış bu kitap sayesinde, MongoDB uygulamalarınızın verimliliğini arttırabilirsiniz Profesyoneller için ideal bir kaynak!

MongoDB, büyük verileri yönetmek için kullanılan popüler bir veritabanıdır. Ancak, verilerin büyüklüğü, yönetiminde birçok sorun yaratabilir. Bu nedenle, MongoDB kullanarak büyük verileri yönetmek için bazı önemli adımlar atmanız gerekir. İşte size bu adımlar hakkında bazı ipuçları ve püf noktaları:

• Veriyi Parçalar Halinde Depolama: Büyük verileri parçalar halinde depolamanın en önemli avantajı, verilerin hızlı bir şekilde işlenmesini sağlamaktır. Bu nedenle, MongoDB kullanıcıları verileri parçalara ayırarak depolama yapabilirler.
• Doğru Sorgulama Tekniklerini Kullanma: MongoDB'de doğru sorgulama tekniklerinin kullanımı oldukça önemlidir. Bu tekniklerin kullanımı, verilerin daha hızlı ve etkili bir şekilde sorgulanmasını sağlayacaktır.
• Veriyi Ön İşleme: Verilerin önceden işlenmesi, sorguların daha hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar. İşleme alınan verilerin bazı kısımlarındaki gereksiz bilgilerin temizlenmesi, sorguların daha az veriye ihtiyaç duyması anlamına gelir.
• Güvenlik Önlemleri: MongoDB kullanıcısıysanız, verilerinizin güvende olduğunu bilmek istersiniz. Bu nedenle, MongoDB kullanırken belirli güvenlik önlemlerini almanız gerekir. Bunlar arasında şifreleme, yetkilendirme ve yedekleme gibi adımlar yer alır.
• Performans İyileştirme: Verilerin hızlı bir şekilde işlenmesini sağlamak için, MongoDB kullanıcılarının performans iyileştirme yollarını öğrenmeleri gerekir. Bu yollar arasında sharding, replication ve indeksleme gibi teknikler yer alır.

Bu adımların dikkatli bir şekilde uygulanması, büyük verilerin yönetiminde işlerinizi çok daha kolaylaştıracaktır. Ancak, tüm bu tekniklerin öğrenmesi zaman alıcı olabilir. Bu nedenle, MongoDB kullanmaya başlamadan önce uzman birinden yardım almanız önerilir.

Veriyi Parçalara Ayırma

Büyük veri yönetimi, çeşitli sorunları beraberinde getirir. Bu sorunların başında, büyük verilerin hızlı ve etkili bir şekilde işlenememesi gelir. MongoDB gibi modern veritabanı sistemleri ile büyük verilerin yönetimi daha kolay hale gelmiştir. Ancak büyük verilerin yönetiminde, verileri parçalara ayırmanın önemi büyüktür.

Veriyi parçalara ayırmak, büyük verilerin daha hızlı ve etkili bir şekilde işlenmesini sağlar. Bu işlem, verileri küçük parçalara bölerek her bir parçayı farklı sunucularda saklamak anlamına gelir. Bu sayede, her sunucu sadece kendisine ait bir parçayı işleyerek diğer sunuculara yük vermez. Veriyi parçalara ayırma işlemi ayrıca veri bütünlüğünü de korumak için önemlidir.

Veriyi Parçalara Ayırmak İçin İzlenmesi Gereken Adımlar

1. Veriyi küçük parçalara ayırın.

2. Her parçayı farklı sunucularda saklayın.

3. Veri bütünlüğünü korumak için replikasyon işlemleri uygulayın.

4. Veri parçalarını düzenli olarak kontrol edin ve gerektiği durumlarda yeniden yapılandırın.

Veriyi parçalara ayırma işlemi, büyük verileri yönetmek için önemli bir adımdır. Bu adımın doğru bir şekilde uygulanması, verilerin daha hızlı ve etkili bir şekilde işlenmesine ve yönetilmesine yardımcı olur.

Doğru Sorgulama Teknikleri

MongoDB veritabanında verilerin doğru sorgulanabilmesi için uygun sorgulama tekniklerinin kullanılması oldukça önemlidir. Bu sayede verilerimizi hızlı, etkili ve doğru şekilde sorgulayabiliriz. İşte MongoDB'de doğru sorgulama tekniklerinin kullanımı hakkında ipuçları:

Verilerimizi etkili bir şekilde sorgulamak için indeksleme kullanmak oldukça önemlidir. Yapılan sorgulama işlemleri büyük veri tablolarında zaman alabileceğinden indeksleme sayesinde sorgu sonuçları hızlandırılabilir. MongoDB, birçok indeks türü sağlar, bu nedenle veritabanındaki veri özelliklerine göre en uygun indekslemenin kullanılması gerekir.

Ters sorgulama, MongoDB'de sıklıkla kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, bir veritabanı sorgusunun, bir alanın değeri veya eşleşmesi yerine onun eksikliğini aramasına izin verir. Bu nedenle, sorgular daha verimli hale gelir. Ters sorgulama yapmak için, bir alanın değerinin eşleşmesini değil, tersi koşulunu sorgulamak için "$nin" operatörünü kullanabilirsiniz.

MongoDB'de aggregation pipeline, veriler arasında devasa bir yığın işlemi sağlar. Pipeline, verilerimizi önceden işleyerek daha hızlı bir sonuç elde etmemizi sağlar. Verileri önceden işleyip çalışma süresini azaltmak için aggregation pipeline özelliklerinden yararlanılabilir. Bu nedenle, doğru pipeline kullanımı, sorguların daha hızlı bir şekilde tamamlanmasını sağlar.

Yukarıdaki tekniklerin yanı sıra, diğer sorgu teknikleri gibi önceden işlem yapabilmek için verilerin uygun kaynaklardan alınması gereklidir.

İndeksleme

Verilerimizi etkili bir şekilde sorgulayabilmek için MongoDB'de indeksleme kullanmak oldukça önemlidir. İndeksleme, verileri belirli bir sıraya veya düzene göre organize etmenizi ve daha hızlı sorgulanmasını sağlar. Bu işlem, büyük veri kümesi olan MongoDB'de özellikle yararlıdır, çünkü sorgulama performansını artırarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.

MongoDB'de, bir koleksiyondaki belirli bir alanı indeksleyerek veya belirli bir değeri göz önünde bulundurarak bir indeks oluşturabilirsiniz. Tek bir alan indeksi tek bir alanın değerine göre sıralama sağlarken, birden fazla alan indeksi birden fazla alanı aynı anda sorgulama imkanı verir.

Ayrıca, MongoDB'de yapılacak indeksleme işlemi veri türüne bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Örneğin, metin alanlarına yapılan sorgular için metin indeksi kullanılarak daha yapabilirliği yüksek sorgulamalar yapılabilir.

Bunun yanı sıra, MongoDB'de yapılan işlemler sonucunda sıralama gereksinimleri ortaya çıkabilir. Bu durumda da indeksleme kullanımı performansı oldukça artırmaktadır.

• Verilerinizi indekslemek için gereksiz alanları indekslemeyi önleyin.
• Hangi alanın ne zaman sorgulanacağına göre indeksleme yapın.
• Bir indeks oluşturmadan önce verilerinizin nasıl sorgulanacağına karar verin.

Bu şekilde verilerinizi indeksleyerek, yüksek performanslı sorgular yapabilir, sorgulama işlemlerini hızlandırabilirsiniz. İndeksleme, büyük veri projelerinin verimli bir şekilde yönetilmesine yardımcı olurken, aynı zamanda hızlı ve doğru sonuçlar elde edilmesini sağlar.

Ters Sorgulama

MongoDB, verilerin ters sırayla sorgulanmasına olanak sağlayarak verilerin daha kolay bir şekilde erişilmesini sağlar. Bu, büyük verilerin yönetilmesinde oldukça önemlidir. Ters sorgulama, verilerin ters sırayla sıralanmasını ve filtrelenmesini sağlar. Bu sayede, özellikle büyük veri tabanlarında aranan veriler daha hızlı bir şekilde bulunur.

Ters sorgulama yapmak için, "sort" komutunu kullanabilirsiniz. Bu komut, sorgulanan verileri belirli bir sıraya göre sıralar. Örneğin, bir veri tabanında çok sayıda kullanıcı varsa, "sort" komutu kullanarak kullanıcıların isimlerini alfabetik olarak sıralayabilirsiniz.

Ayrıca, "limit" ve "skip" komutlarını da kullanarak sorgulama sonuçlarını sınırlayabilirsiniz. "Limit" komutu, sorgulama sonucunda döndürülecek veri sayısını belirlerken, "skip" komutu ise verilerin kaçıncı sıradan itibaren başlatılacağını belirler.

Ters sorgulama yaparken, verilerin indekslenmesi önemlidir. İndeksleme sayesinde, sorgulama sonuçları daha hızlı bir şekilde elde edilebilir. İndeksleme işlemi, verilerin belirli bir anahtar değerine göre indekslenmesini sağlar.

Ters sorgulama yaparken, verilerin doğru sıralanması ve filtrelenmesi için doğru sorgulama tekniklerinin kullanılması önemlidir. Bu teknikler, verilerin daha hızlı işlenmesini sağlar ve veri tabanının performansını arttırır.

Sonuç olarak, MongoDB'de ters sorgulamanın kullanımı verilerin daha hızlı ve etkili bir şekilde işlenmesini sağlar. Bu sayede, büyük veri tabanları bile daha kolay ve hızlı bir şekilde yönetilebilir.

Aggregation Pipeline Kullanma

MongoDB'de büyük verileri sorgulamak için aggregation pipeline kullanabiliriz. Aggregation pipeline, birbirine bağlı veri işleme adımlarından oluşan bir sorgulama teknolojisidir. Bu teknoloji, verilerimizi etkili bir şekilde işlememize yardımcı olur.

Aggregation pipeline kullanmak, birçok avantaj sağlar. İlk olarak, sorgulama işlemlerini optimize eder. Pipeline, daha az bellek kullanarak verileri sorgular ve daha hızlı sonuçlar verir. Ayrıca, birden fazla yöntem kullanarak verileri işlemek mümkündür. Bu da, verileri sorgulama ve filtreleme işlemlerinde daha fazla esneklik sağlar.

Aggregation pipeline, verileri daha iyi analiz etmemizi sağlar. Örneğin, birden fazla sorgulama yöntemi kullanarak verileri gruplandırabiliriz. Bu sayede, ürünlerimizin satış verilerini analiz edebileceğimiz gibi, müşterilerin yaş ve cinsiyet verilerine göre ürünlerimizin satış durumlarını inceleyebiliriz.

Pipeline, MongoDB'de birçok önemli araç ve operatör de içerir. Bu araç ve operatörlerin kullanımı, verilerin daha doğru şekilde analiz edilmesine yardımcı olur. Bununla birlikte, pipeline'ın karmaşık olduğu bir gerçektir. Dolayısıyla, öğrenmek için zaman alır ve doğru kullanmak için tecrübe gerektirir.

MongoDB'de aggregation pipeline kullanarak verilerimizi işlemek, analiz etmek ve etkili bir şekilde sorgulamak için en iyi yöntemlerden biridir. Bu teknoloji sayesinde, büyük verileri daha kolay ve etkili bir şekilde yönetebiliriz.

Veriyi Ön İşleme

Verilerimizi MongoDB veritabanına yükleyerek önceden işleme işlemine başlayabiliriz. Ön işleme, verileri daha anlamlı hale getirerek performansı arttırır ve anlayışı kolaylaştırır. Ön işleme sırasında sıklıkla kullanılan teknikler şunlardır:

• Normalleştirme: Verilerimizi belirli bir standart formata getirerek konsolide etme işlemidir. Bu sayede verilerimiz daha tutarlı ve homojen hale gelebilir.
• Birleştirme: Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirerek daha büyük bir veri kümesi oluşturabiliriz.
• Temizleme: Verilerimizdeki hatalı veya eksik bilgileri veya gereksiz alanları temizleyerek veri setimizin kalitesini arttırabiliriz.
• Tokenizasyon: Verilerimizi dilimleyerek daha küçük parçalara ayırmamızı sağlar. Bu sayede verilerimiz daha anlamlı ve daha kolay analiz edilebilir hale gelir.

Ön işleme, verilerin daha da analiz edilebilir hale gelmesine yardımcı olur. Ancak, ön işleme işlemi veri setinde var olan tüm verileri işlemek için zaman aldığından, büyük veri kümeleri için sabır gerektirir. Ön işleme işleminin başarısız olduğu durumlarda, veri kümesi analizi çözümleme işlemlerini etkileyebilir ve verilerin doğruluğunu azaltabilir.

Güvenlik Önlemleri

MongoDB kullanırken verilerinizin güvenliği oldukça önemlidir. Verilerin güvenliğini sağlamak için bazı önemli adımlar atılması gerekmektedir.

Bunlardan ilki, MongoDB'nin kullanıcı yetkilendirmesini kullanmaktır. Kullanıcı yetkilendirmesi olmadan herkes verilerinize erişebilir ve bu durum ciddi bir güvenlik açığı yaratabilir. MongoDB kullanıcı yetkilendirmesi nasıl yapılır? MongoDB'de kullanıcılar ve roller oluşturma ile ilgili bilgiye sayfamızdan ulaşabilirsiniz.

Bir diğer önlem ise verilerinizin yedeklenmeleridir. Verilerinizin yedeklenmesi, verilerinizin kaybolması veya zarar görmesi durumunda verilerinizi geri getirmeniz için hayati öneme sahiptir. MongoDB, farklı yedekleme yöntemleri sunar ve bunlar arasında sık sık kullanılan ikili yedekleme ve AWS S3 yedeklemesi bulunur. Yedekleme için yöneticinizle birlikte çalışarak en uygun yedekleme süresini belirleyebilirsiniz.

Ayrıca, veri transferlerinde SSL şifreleme gibi önlemler alarak verilerinizin güvenliğini arttırabilirsiniz. MongoDB, şifreli iletişime olanak tanıyarak veri transferlerinde daha yüksek bir güvenlik seviyesi sağlamaktadır.

Bir diğer güvenlik önlemi ise güçlü şifreler kullanmaktır. Güçlü şifreler, verilerinizin güvenliğini korumak için oldukça önemlidir. Şifrelerin minimum bir uzunluğa sahip olması ve farklı karakter türlerinin kullanılması, güçlü şifreler için önemli faktörlerdendir.

Bu önlemleri alarak MongoDB kullanımınızda verilerinizin güvenliğini sağlayabilirsiniz.

Yetkilendirme

MongoDB, yetkilendirme mekanizmaları sayesinde verilerimizin güvenliğini sağlamamıza yardımcı olur. MongoDB'de kaydedilen tüm veriler, kullanıcılara ve rollerine göre erişim izinleri belirleyen bir kontrol listesi (ACL) tarafından kontrol edilir.

Yetkilendirme işlemleri iki aşamalı bir süreçte gerçekleşir: Kullanıcıların MongoDB veritabanında kimlik doğrulama sürecinden geçmesi ve daha sonra sadece yetkili kullanıcılara verilen ayrıcalıkları kullanarak erişim sağlaması.

MongoDB, kullanıcıları ve rolleri yönetmek için role-based access control (RBAC) yöntemini kullanır. RBAC, farklı kullanıcı rollerinin belirlenmesine izin verir ve her rol için erişim kontrol listesi oluşturulmasına olanak sağlar. Bu, kullanıcıların yalnızca yetki verildiği alanlara erişmesini sağlar ve diğer hassas verilere erişimlerinin engellenmesini sağlar.

Herhangi bir veritabanında yetkilendirme işlemi yapmadan veriye erişim sağlamak oldukça risklidir. Bu nedenle, MongoDB veritabanlarında da gereklidir. MongoDB'de yetkilendirme işlemi oldukça kolaydır ve önceden tanımlanmış rollerin yanı sıra, kullanıcıya özel roller de oluşturulabilir.

Sonuç olarak, MongoDB veritabanlarında yetkilendirme işlemi yapılması, kullanıcıları ve hassas verileri korumak için çok önemlidir. Yetkilendirme işlemi oldukça basittir ve herhangi bir veritabanına erişmeden önce yapılmalıdır.

Veri Yedekleme

Veri yedekleme, bugün dünyada işleyen tüm veri odaklı işletmeler için kritik bir ihtiyaç haline geldi. Büyük verilerin depolanması ve yönetimi için MongoDB kullanarak güvenliği arttırmak önemlidir.

Veri yedekleme, işletmelerin karşılaşabileceği felaket sonrası senaryolara karşı önemli bir tedbirdir. Bu, herhangi bir nedenle veri kaybıyla sonuçlanan ağ kesintileri, donanım sorunları veya doğal felaketler gibi çeşitli riskleri önlemek için kullanılır.

MongoDB kullanarak, birkaç farklı yol ile veri yedekleme yapabilirsiniz. Bu yöntemlerden biri, MongoDB Snapshots kullanarak yüzdesel depolama alanı kullanımı avatantajı ve hot backup özellikleri sayesinde veri kaybı riskini azaltmaktır. Kendi sistemleriniz üzerinde çok daha geniş bir kontrolle kullanabileceğiniz toollar da mevcuttur.

MongoDB’nin batarya yedekli güç kaynaklı olması, felaket durumunda bile veri kaybını en aza indiren bir diğer özelliktir. Ayrıca, MongoDB'nin güçlü yedekleme sistemleri, saniyeler içinde büyük veri yığınları üzerinde yedekleme olanağı sunar.

Veri yedekleme prosedürleri, önceden belirlenmiş bir strateji ile gerçekleştirilmelidir. Veriyi nerede depolamanız gerektiği, hangi frekansta yedeklemelerin yapılacağı, yedeklemelerin nasıl yönetileceği ve daha fazlası gibi tüm detayları düşünmeniz gerekir. Bu prosedürlerin verimli bir şekilde yönetilebilmesi için, otomatik yedekleme şekilleri ile işletmeler kompleks süreçlerini basitleştirebilir ve operasyonel verimliliklerini artırabilirler.

Sonuç olarak, veri yedeklenmesi; kesintiler, veri kaybı, doğal afetler ve diğer felaketlerle başa çıkmanın etkili bir yoludur. MongoDB ile veri yedekleme birçok açıdan önemli bir ihtiyaçtır. İşletmeler, işlerinin aksamaması için bu süreci ciddiye almalı ve yedekleme işlemleri konusunda profesyonel teknikler kullanarak koruma stratejileri geliştirmelidirler.

Performans İyileştirme

MongoDB, büyük verileri yönetmek için ideal bir veritabanıdır, ancak büyük miktarda veri işleme süreçleri bazen performans sorunlarına neden olabilir. Ancak, MongoDB performansını daha hızlı hale getirmek için bazı adımlar ve araçlar kullanabiliriz. İşte performans iyileştirmesi için bazı öneriler:

• Endeksleme: Verilerimizi etkili bir şekilde sorgulamak için indekslemeyi kullanmak önemlidir. Verimizin nasıl sorgulanacağına bağlı olarak uygun indeksleme stratejilerini kullanmak, sorgu performansını önemli ölçüde artıracaktır.
• Sharding: MongoDB'deki sharding kullanarak, büyük veri kümelerini küçük gruplara bölerek, tüm verileri tek bir sunucuda saklamak yerine, birden çok sunucuda saklayabiliriz. Bu, sorgu performansını artırabilir ve yüksek erişim yoğunluğu olan uygulamalar için daha iyi ölçeklenebilirlik sağlayabilir.
• Replication: MongoDB'deki replication kullanarak, birden fazla sunucuda aynı verileri saklayabiliriz. Bu, yüksek kullanılabilirlik sağlar ve verilerimizi korumak için bir yedekleme mekanizması sağlar.
• Caching: MongoDB'deki performans iyileştirmesinin bir başka yolu da caching kullanmaktır. Caching, veritabanından sorguların sonuçlarını hızlı bir şekilde alarak, sorgu sonuçlarını hızlandırır.
• Network İyileştirmesi: Veritabanı performansının önemli bir bileşeni, ağ performansıdır. Sunucular arasındaki ağ hızını artırarak, MongoDB performansını artırabiliriz.

Performans iyileştirme önlemlerini uygulamak, MongoDB'de büyük veri kümelerini işlemek için ideal bir yöntemdir. Buna ek olarak, performans testlerinin yapılması ve uygulamanın gereksinimlerine bağlı olarak optimum performans için özelleştirilmesi gereken bir süreçtir.

Sharding

MongoDB'de sharding, büyük boyutlu verileri yönetmek için kullanılan bir tekniktir. Sharding, verileri parçalara bölerek, bu parçaları ayrı sunucular üzerinde saklar ve böylece verilerin yönetimi daha kolay hale gelir. Sharding kullanmanın en büyük avantajlarından biri, performansı artırmak ve bölünmüş sunucuların her birinin belirli bir iş yükünü yönetebilmesidir.

Sharding kullanırken dikkat edilmesi gereken bazı adımlar vardır. İlk olarak, doğru shard anahtarını seçmek önemlidir. Shard anahtarı, verilerin nasıl bölüneceğini ve hangi sunucuda bulunacağını belirleyen bir parametredir. Veri bölünmesi için en uygun parametreyi seçmek, veri erişiminde performansı önemli ölçüde artıracaktır.

İkinci olarak, yüksek kullanılabilirlik sağlamak için, verilerin yedekliğini sağlamak önemlidir. Sharding işlemi sırasında, verilerin kopyaları farklı sunuculara dağıtılır ve her bir sunucudaki veriler tek bir noktaya bağlı değildir. Böylece, herhangi bir sunucu hata verdiğinde, diğer sunucuların devreye girmesiyle verilerin kaybı önlenebilir.

Son olarak, sharding işlemi için sistem kaynaklarının doğru şekilde yapılandırılması önemlidir. Bu, verilerin bölünmesi için yeterli disk alanına, işlemci gücüne ve belleğe sahip olmak anlamına gelir. Bu kaynakların düzenlenmesi, daha hızlı ve daha verimli bir sharding işlemi sağlayacaktır.

Tablo: Sharding Pros and Cons

• Pros:
• -Verilerin bölünmesiyle daha iyi performans
• -Yüksek kullanılabilirlik sağlar
• -Yedeklilik imkanı sunar
• -Daha verimli veri yönetimi
• Cons:
• -Veri bölümü ile bazı performans sorunları yaşanabilir
• -Doğru shard anahtarının seçimi zor olabilir
• -Sistem kaynaklarının iyi yürütülmesi gerekmektedir

MongoDB'de sharding kullanarak büyük veri setlerinin yönetimini kolaylaştırabilirsiniz. Ancak, sharding işlemi için doğru hazırlık ve sistem yapılandırması gereklidir. Doğru adımlar atıldığında, sharding işlemi, yüksek performanslı ve kullanışlı bir seçenek haline gelir.

Replication

MongoDB, büyük verileri yönetmek için kullanılan veritabanı türlerinden birisidir. Bu yazımızda, MongoDB ile çalışırken daha verimli bir veri yönetimi yapabilmek için kullanabileceğimiz yöntemlerden birisi olan Replication konusuna değineceğiz.

Replication, MongoDB'de en sık kullanılan yedekleme yöntemlerinden birisidir. Bu yöntem ile verilerimizi yedekleyebilir, olası veri kayıplarının önüne geçebiliriz. Ayrıca, yüksek erişilebilirlik gerektiren uygulamalarda kullanılan bir tekniktir.

Bir MongoDB veritabanında, Replication işlemi üç farklı roldeki sunucu ile gerçekleştirilir: Primary, Secondary ve Arbiter sunucuları. Primary sunucusuna yapılan veri ekleme, güncelleme ve silme işlemleri, Secondary sunuculara da aktarılır. Bu sayede, Primary sunucusunun çökmesi halinde Secondary sunucuların devreye girerek verilerin alınmasını sağlar. Yani, sekonder sunucular bize yüksek erişilebilirlik ve otomatik failover yeteneği sağlar.

Bir Replication seti oluşturmak için, en az bir Primary ve bir veya daha fazla Secondary sunucu gereklidir. Arbiter sunucusu opsiyoneldir ve, erişilebilirliği artırmak için kullanılabilir. Burada en önemli nokta, Primary sunucusunun yeterli donanıma ve kapasiteye sahip olmasıdır, bu sayede verilerin hızlı bir şekilde işlenebilmesi mümkün hale gelecektir.

Replication setleri oluşturmak, yönetmek ve izlemek oldukça kolaydır, ayrıca MongoDB tarafından desteklenen bir özelliktir. Bu nedenle, Replication setleri kullanarak verilerimizi yedeklemek ve yüksek erişilebilirlik sağlamak herkesin kolaylıkla yapabileceği bir işlemdir.