MongoDb veritabanınız büyüdükçe, veri tabanı yapısı ve indeksleme yapısı önem kazanır Veri modeli tasarımı ile koleksiyonların alt kümelere ayrılıp kapsamlı diziler oluşturmanız, veritabanını daha modüler hale getirir İndeksleme yapısı doğru yapıldığında sorguların daha hızlı ve verimli çalışmasını sağlar Veritabanınızı yeniden yapılandırma stratejileri olarak ise bölümlendirme ve replica setler kurma yöntemlerini kullanabilirsiniz Sharding işlemi ile veritabanınızı birden fazla makineye bölerek yükleme işlemlerini paralel hale getirebilirsiniz Replica setlerde ise birincil ve ikincil veri noktalarını kullanarak veritabanınızın yedeklenmesini ve veri kurtarma işlemlerini daha hızlı hale getirebilirsiniz

MongoDb veritabanları büyüdükçe, doğru bir veri tabanı yapısı ve indeksleme yapısı gereklidir. Veritabanınıza uygun bir veri modeli tasarlayarak ve doğru bir indeksleme yapısı oluşturarak, veri erişim hızını arttırabilirsiniz. Ayrıca veritabanınızın büyüklüğü, koleksiyonlarınızın boyutunu arttırmış olabilir. Bu nedenle, koleksiyonları daha modüler bir şekilde yönetmek için koleksiyonları alt kümelere ayırarak kapsamlı diziler oluşturmanız önerilir. Bu şekilde, veritabanınızdaki sorgular daha hızlı ve daha verimli çalışabilir.

1. Veri Tabanı Yapısı ve İndeksleme

MongoDb veritabanının büyümesiyle birlikte, doğru bir veri tabanı yapısı ve indeksleme yapısı oluşturmak önemlidir. Koleksiyonları alt kümelere ayırarak kapsamlı diziler oluşturmak, veritabanını daha modüler bir şekilde yönetmeyi sağlar. Ayrıca, doğru bir veri modeli tasarlamak ve doğru bir indeksleme yapısı oluşturmak, veri erişim hızını arttırır. İndeksleme yapısı, veritabanındaki sorgu performansını ve sorgu çalışma süresini iyileştirir.

1.1 Koleksiyonların Bölünmesi ve Kapsamlı Diziler Oluşturulması

Veritabanları büyüdükçe, koleksiyonların sayısı ve boyutları da artar. Bu da veritabanını yönetmeyi zorlaştırabilir. Koleksiyonların alt kümelere ayrılarak kapsamlı diziler oluşturulması, veritabanının daha modüler bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur. Bu sayede, gereksiz yere büyük koleksiyonlarla uğraşmak yerine daha küçük alt kümeler üzerinde çalışmak daha kolay ve hızlıdır. Ayrıca, alt kümeler ile birlikte çalışmak, veritabanının daha hızlı bir şekilde yedeklenmesine ve geri yüklenmesine de olanak tanır.

1.2 Veri Modeli Tasarımı ve İndeksleme

MongoDb veritabanı, doğru veri modeli tasarımı ve indeksleme yapısı oluşturulduğunda veri erişim hızını arttırır. Doğru veri modeli tasarımı, verilerin organizasyonu ve koleksiyonların uygun şekilde ayrılması ile sağlanır. İndeksleme yapısı, veritabanındaki sorguların hızlı bir şekilde çalışmasını sağlamak için önemlidir.

Veri modeli tasarımı, uygulamanızın gereksinimlerine göre şekillenmelidir. Verilerin yinelemeli yapısı için ağaç yapıları veya nestleme kullanılabilir. Normalleştirme işlemi de uygulanabilir. Veritabanındaki indekslenen alanlar, sık kullanılan ve performans gerektiren alanlar olmalıdır.

İndeksleme yapısı, sorgulama işlemlerinin daha hızlı çalışmasını sağlar. Bir veya daha fazla alanın indekslenmesi, sorgulama işleminin daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak tanır. Ancak fazla indeksleme yapısı performansı olumsuz etkileyebilir, bu nedenle indekslemeyi doğru bir şekilde yapmak önemlidir.

2. Yeniden Yapılandırma

Veritabanını yeniden yapılandırma, özellikle büyük ölçekli uygulamalarda performansı arttırır. Bu işlem, veritabanını daha hızlı ve daha verimli hale getirir. MongoDb veritabanında yeniden yapılandırma işlemi iki yöntemle gerçekleştirilebilir: bölümlendirme(sharding) ve replica setler kurma.

• Bölümlendirme işlemi, veritabanını birden fazla makineye bölerek yükleme işlemlerini paralel hale getirmenizi sağlar. Verileri gruplandırmak ve belirli bir kurala göre kümelendirmek mümkündür. Veriler, ana bilgisayardan farklı alt bilgisayarlara otomatik olarak taşınır. Bu sayede, birden fazla kullanıcının aynı verilere erişimini hızlandırır.
• Replica setler kurmak, veritabanınızın yedeklenmesini ve veri kurtarma işlemlerini daha hızlı bir şekilde gerçekleştirmenize olanak tanır. Bu yapıda, birincil sunucu ve bir veya daha fazla ikincil sunucu belirlenir. Birincil sunucu, veritabanına yazılan her yeni veriyi diğer ikincil sunuculara göndererek, her sunucunun aynı veriye sahip olmasını sağlar. Eğer birincil sunucu arızalandığında, ikincil sunucular arasında seçim yaparak öncelikli sunucu olarak görevlerini devam ettirirler. Bu sayede, verinin kaybedilmesi engellenir.

2.1 Sharding veya Bölümlendirme

Sharding, veritabanı büyüklüğünde bir artış olduğunda performansı arttırmak için kullanabileceğiniz bir yöntemdir. Bu işlem veritabanınızı birden fazla makineye bölerek yükleme işlemlerini paralel hale getirmenizi sağlar. Bu sayede verilerin daha hızlı yüklenmesi ve sorgulanması mümkün olur. Sharding işlemi sırasında, verileri belirli bir kritere göre bölümlere ayırmanız gerekir. Örneğin, belirli bir kullanıcının tüm verilerini aynı parçaya yerleştirmek veya belirli bir tarih aralığına göre verileri bölümlere ayırmak gibi kriterler kullanabilirsiniz.

Bu işlem, veritabanınızın büyüklüğü arttığında ölçeklendirilebilirliği sağlamak için önemlidir. Sharding işlemi, yüksek trafikli uygulamalarda özellikle yararlıdır. Ancak, sharding işlemi kolay bir işlem değildir ve doğru şekilde yapılmazsa performans sorunlarına neden olabilir. Bu nedenle, sharding işleminden önce dikkatli bir planlama yapmalısınız.

2.2 Replica Setler Kurma

Replica setler, MongoDB veritabanında yüksek erişilebilirliği ve dayanıklılığı sağlamak için kullanılan bir yapıdır. Bu yapıda, birincil veri noktası ve bir veya daha fazla ikincil veri noktası kullanarak veritabanınızın yedeklenmesini ve veri kurtarma işlemlerini daha hızlı bir şekilde gerçekleştirebilirsiniz.

Replica setleri kurarken birincil ve ikincil veri noktalarının farklı ürünleri kullanmasına izin verilmediğinden, her veri noktası aynı sürümü kullanmalıdır. Replica setlerde birden fazla ikincil veri noktası kullanarak yedekleme işlemini arttırabilirsiniz.

Ayrıca, replica setlerde birincil veri noktalarının yedeklenmesi gerektiği için, birincil veri noktasının dışında en az üç veri noktası kullanmanız önerilir. Bunun yanı sıra, birincil veri noktasında herhangi bir arıza olması durumunda, ikincil veri noktaları veritabanınızın beklenmedik bir şekilde çökmesini engelleyebilir.

Replica setleri kurmak için, her bir veri noktasını farklı bir makinede veya aynı makinede farklı bir pozisyondan çalıştırabilirsiniz. Replica setleri kullanarak veritabanınızın yüksek performans ve yedekleme özellikleri ile güvende kalmasını sağlayabilirsiniz.

3. Performans İyileştirme İlkeleri

Veritabanı performansını iyileştirmek için aşağıdaki ilkeleri takip edebilirsiniz:

• İndeksleme - Doğru bir indeksleme yapısı oluşturmak, sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. MongoDB, otomatik indeksleme özelliği sunar ancak bu özellik her zaman yeterli olmayabilir. İndeksleme yapısını özelleştirerek performansı arttırabilirsiniz.
• Veriyi Ön Belleğe Alma - Veriyi önbelleğe alma, sorgu yanıt sürelerini azaltarak performansı arttırır. Bu işlemi yapmak için Redis veya Memcached gibi bir veri önbellekleyici kullanabilirsiniz.
• Sorgu Optimize Etme - Sorguları optimize etmek, sorgu yanıt sürelerini azaltarak performansı arttırır. Bunun için, sorgu planlayıcısını kullanarak sorguları optimize edebilirsiniz.
• Veriyi Düzgün Şekillendirme - Veriyi düzgün şekillendirmek, sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. Verinin birbirine bağlı belgelerden oluşması ve benzer belgelerin aynı koleksiyonda depolanması, veri erişim hızını artırır.
• Sorgu Yükünü Azaltma - Sorgu yükünü azaltmak, performansı arttırır. Bu işlemi yapmak için, gereksiz sorguları kaldırmalı ve veriyi önbelleğe alma işlemini yapmalısınız.

3.1 Sorgu Optimize Etme

MongoDb veritabanınızda sorgu optimize etme işlemi gerçekleştirerek sorguların daha hızlı ve daha verimli çalışmasını sağlayabilirsiniz. Sorgu optimize etme işlemi için sorgunun ne kadar kullanıldığına, hangi alanlarda sorguya ihtiyaç duyulduğuna ve bunların sıklığına dikkat etmeniz gerekmektedir.

Bu işlemi gerçekleştirirken öncelikle sorgularınızın ihtiyaç duydukları alanlara uygun indeksler oluşturun. Bunun yanı sıra sorgu sonuçlarını limit ve sayfalama yaparak sınırlayın ve gereksiz alanlara ihtiyaç duyulmadığını kontrol edin. Eğer mümkünse sorgu sonuçlarını önbelleğe alarak daha hızlı ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayabilirsiniz.

Ayrıca sorgu optimize etme işlemi için bazı araçlar da mevcuttur. Örneğin Query Profiler, performans sorunlarını tanımlamak ve sorguların nasıl çalıştığını incelemek için kullanabilirsiniz. Ayrıca Slow Query Log ile yavaş çalışan sorguları otomatik olarak tespit edebilir ve gerekli optimizasyonları yapabilirsiniz.

3.2 İtersi İndeksleme ve Kaplama

Bazı sorgular, veritabanındaki dizinlere sahip olmadığından yavaş çalışabilir. Bu durumda, ters indeksleme yapısını kullanmak veya kaplama işlemi gerçekleştirmek yararlı olabilir.

İtersi indeksleme yapısında, normalde indekslenmeyen bir alanın değeri, özel bir indeksleme yapısında tutulur. Bu sayede, veritabanındaki herhangi bir dizine sahip olmayan alanlarda da sorgular daha hızlı ve verimli çalışır.

Alternatif olarak, kaplama işlemi gerçekleştirerek, gereksiz alanları sorgulardan çıkarabilirsiniz. Bu sayede, sorgular daha az veriyle çalışır ve performans artışı elde edilebilir.

Her iki teknik de, veritabanı performansını artırmak için etkili yöntemlerdir. Ancak, hangi yöntemi kullanacağınızı belirlemeden önce, veritabanınızın yapısını ve veri modellerinizi analiz etmelisiniz.

3.3 Veri Kopyalamayı Durdurma

Veri kopyalamayı durdurmanın birkaç yolu vardır ve bunlar farklı durumlar için uygun olabilir. Örneğin, gereksiz kopyalamayı durdurmak için 'slaveOk' ayarını kullanabilirsiniz. Bu ayar, sorguların yalnızca birincil düğümden veri aldığından emin olacaktır ve bu da gereksiz veri kopyalamayı durdurmaya yardımcı olacaktır.

Bir başka seçenek, 'readPreference' ayarını kullanmaktır. Bu ayar, sorguların yalnızca belirli bir düğümden veri aldığından emin olacaktır. Bu da veri kopyalamayı durdurmaya ve veritabanının performansını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Bunun yanında, gereksiz veri kopyalamayı durdurmak için 'syncdelay' ayarını kullanarak replikasyon gecikmesini belirleyebilirsiniz. Bu ayarın doğru bir şekilde ayarlanması, veritabanınızı yavaşlatan gereksiz veri kopyalamayı durdurmanıza yardımcı olabilir.