MongoDb veritabanı için veri modelleme, performans ve veri güvenliği ilkeleri üzerine yazılmış bir yazıdır Bu yazıda, MongoDb'nin doküman odaklı, denormalize edilmiş ve veri bağımsız bir yapısı olduğundan bahsedilmiştir Veri modelleme yaklaşımının, verilerin kullanılacağı senaryolara göre belirlenmesi gerektiği belirtilmiş ve performansın artırılması için indexleme kullanımı, dikkatli sorgu yazımı, veri boyutlarının küçültülmesi ve sorguların optimize edilmesi gerektiği vurgulanmıştır Veri güvenliği için ise kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemleri, veri yedekleme ve SSL kullanımı önerilmiştir Yukarıdaki yazı, MongoDb ve NET Core Framework kullanarak veri işleme çözümleri üretmek isteyenler için faydalı bir kaynak olabilir

NoSql veritabanları, ilişkisel veritabanları ile aynı yapıyı kullanmazlar. MongoDb için uygun veri modelleme ilkeleri şunlardır:

• Doküman Odaklı: MongoDb, doküman odaklı bir yapı kullanır. Verileri doküman olarak kaydeder ve dokümanlar içinde alt verileri barındırabilir.
• Denormalize Edilmiş: Veriler, ilişkisel veritabanlarından farklı olarak denormalize edilir. Bu sayede sorgu zamanları hızlandırılır.
• Veri Bağımsızlığı: Veriler, yapısal olarak bağımsız olarak saklanır. Bu sayede, veri modelinde yapılacak olan değişiklikler, uygulamayı etkilemez.

1. Veri Modelleme İlkeleri

MongoDb ile veri işleme çözümleri üretmek için uygun bir veri modeli oluşturmak gereklidir. İlişkisel veritabanlarında olan yapılar MongoDb'de kullanılmaz. MongoDb'de, verilerin belirlenmiş bir yapıya sahip olmak zorunda değildir ve bu noktada veri modelleme esnekliği sağlar. Bunun yanı sıra, BLOB veya JSON gibi veri tiplerinin doğrudan saklanması gibi özellikler sayesinde geleneksel veritabanlarında olmayan farklı yaklaşımlar da mümkün hale gelmiştir.

Veri modelleme yaklaşımı, verilerin kullanılacağı senaryolara göre belirlenmelidir. Bu sayede gereksiz performans kaybı yaşanmaz ve tek bir MongoDB veritabanı içinde çeşitli koleksiyonlar oluşturulabilir. Örneğin, bir e-ticaret uygulaması için ürün kategorileri, siparişler, kullanıcılar vb. gibi koleksiyonlar oluşturulabilir.

2. Performans İlkeleri

Veri işleme sürecinde, performansın önemi büyüktür. Bu nedenle, MongoDb ile yapılacak veri işlemlerinde performansı artırmak için bazı ilkelere uyulması gerekir. Bunlar arasında indexleme kullanımı, dikkatli sorgu yazımı, veri boyutlarının küçültülmesi ve sorguların optimize edilmesi gibi yöntemler yer alır.

Özellikle indexleme kullanımı, veritabanındaki sorguların hızını artırabilir. Ancak, tüm alanları indexleme yapmak yerine, sorguların daha yoğun kullanılan alanlarına indexleme yapılması daha verimli olacaktır.

Ayrıca, sorguların optimize edilmesi de performansı artırmak için önemlidir. Sorgularda en uygun kayıt sayısının getirilmesine dikkat edilmeli, gereksiz filtrelemelerden kaçınılmalı ve büyük veri boyutları ile çalışırken sorguların parçalara bölünmesi gibi yöntemler kullanılmalıdır.

Bunların yanı sıra, veri boyutlarının küçültülmesi de performansa olumlu katkı sağlar. Bu sebeple, gereksiz alanlar veritabanından çıkartılmalı ve veriler optimize edilmelidir.

2.1. Indexlemelerin Doğru Kullanımı

Indexleme, veritabanındaki sorguların hızını arttırmak için kullanılır. MongoDb, indexleme kullanımında oldukça esnektir ve farklı türlerde indexlemeler yapabiliriz. Ancak indexleme işlemlerinin kullanımı, doğru şekilde yapılması gerekmektedir. Indexleme işlemleri, performansın artırılmasında etkili bir araçtır ancak yanlış yapılandırıldığında performansı düşürebilir.

Öncelikle, indexleme yapılan alanlar verinin sıklıkla sorgulandığı alanlar olmalıdır. Ayrıca, indexlemede kullanılacak olan alanların veri tipi ve boyutları da dikkate alınmalıdır. Büyük boyutlu alanlarda indexleme işlemi yapmak, performans açısından sıkıntı yaratabilir. Bu nedenle, gereksiz indexlemeler yapmak yerine doğru şekilde yapılandırılmış indexlemeler yapılmalıdır.

Indexler, veritabanından veri okurma işlemini hızlandırmak için kullanıldığından indexleme yaparken sık sık sorgulanan alanlar indexlenmelidir. Indexleme işlemleri, veritabanındaki veri miktarına göre de farklılık göstermektedir. Büyük veriler üzerinde çalışan projelerde indexleme işlemleri daha dikkatli bir şekilde yapılmalıdır.

Indexleme işlemleri, performans ve hız açısından oldukça önemlidir. Bu nedenle, indexleme işlemlerini doğru yapılandırmak, veri işleme sürecinde önemli bir rol oynar.

2.2. Dikkatli Sorguların Yazılması

Sorgu yazarken, gereksiz ve uzun sorgular yerine, daha kısa ve anlaşılır sorgular yazmaya özen göstermek gerekir. İşlem yapılacak olan veri boyutuna göre sorgu yazımı da değişebilir. Ayrıca, sorgu yaparken filtreleme, sıralama gibi işlemlerin optimize edilmesi de önemlidir.

Sorgu performansının arttırılması için, veritabanında bulunan indekslerin doğru şekilde kullanımı gerekmektedir. Hangi alanların indekslenmesi gerektiği doğru tespit edilmeli ve gereksiz indekslemelerden kaçınılmalıdır.

Bir diğer önemli nokta ise, tekrarlayan sorguların cache edilmesidir. Cache işlemi, tekrarlayan sorguların tekrar yapılmadan hızlı bir şekilde sonuç alınmasını sağlar.

Sorgu yazımında, sorgu içerisinde verilerin doğru şekilde filtrelenmesi gerekmektedir. Bu, veri işleme hızını arttırırken, aynı zamanda veri güvenliğini sağlayacaktır. Sorgu işlemlerinde verilerin güvenliği için, kullanıcıdan gelen sorguların doğru şekilde filtrelenmesi, sorgu içerisinde kullanılan regex ifadelerinin doğru ve güvenli bir şekilde kullanılması önemlidir.

3. Veri Güvenliği İlkeleri

Veri güvenliği, veri işleme sürecinde son derece önemlidir. MongoDb ile veri güvenliği sağlamak için bazı ilkeler takip edilmelidir. Bunlardan biri, kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemlerinin yapılmasıdır. MongoDb ile kullanıcı kimlik doğrulama işlemleri gerçekleştirebilir ve kullanıcılara bazı izinler verebilirsiniz. Verilerin yedeklenmesi de önemlidir. MongoDb ile verilerin yedeklenmesi, veri kaybı yaşandığı durumlarda veri kaybını minimize eder. Ayrıca, veri güvenliği sağlamak için SSL kullanımı da önerilir. Bu şekilde, MongoDb verilerin şifrelenmesi sağlanarak daha güvenli bir şekilde tutulabilir.

3.1. Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

MongoDb'de kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemleri, veri güvenliği için önemlidir. MongoDb, MongoDB Enterprise sürümünde bulunan kimlik doğrulama ve yetkilendirme seçenekleri sayesinde güvenliği artırır.

Kimlik doğrulama işlemi, kullanıcının kimliğini doğrulama ve yetkilendirme işlemi, kullanıcının belirli işlemlere erişimini kısıtlama işlemidir. Kimlik doğrulama işlemi, MongoDb için yeni bir veritabanı sunucusu oluşturduğunuzda varsayılan olarak devre dışı bırakılmıştır. Ancak, önceden mevcut bir veritabanı sunucusuna kimlik doğrulama yöntemi uygulamak veya yeni bir veritabanı sunucusunda kimlik doğrulama özelliğini kullanmak istiyorsanız, bunu MongoDB Enterprise sürümüne geçerek yapabilirsiniz.

Yetkilendirme işlemi ise, kullanıcının belirli işlemlere erişimini kısıtlama işlemidir. Kullanıcının belirli veritabanlarına erişimini, belirli işlemleri gerçekleştirme yetkisini veya dokümanların belirli alanlarına erişim yetkisini vermek için yetkilendirme yönetimi konfigüre edilebilir.

Kimlik doğrulama ve yetkilendirme işlemleri için, MongoDb'de kullanılabilecek üç kimlik doğrulama yöntemi vardır; SCRAM, X.509 ve LDAP. SCRAM yöntemi, en yaygın olarak kullanılan yöntemdir ve kullanıcı adı ve şifreyi kullanarak kimlik doğrulaması gerçekleştirir. X.509 yöntemi, bir sertifikayı kullanarak kimlik doğrulaması yapar ve bu yöntem daha güvenli bir kimlik doğrulama yöntemidir. LDAP yöntemi ise, bir dizin sunucusu kullanarak kimlik doğrulaması gerçekleştirir ve bu yöntem ölçeklenebilir bir yöntemdir.

Yetkilendirme işlemleri için ise rol ve kullanıcılar oluşturmanız gerekmektedir. Kullanıcılar, belirli veritabanlarına erişim yetkisi ve belirli işlemler yapma yetkisine sahip olabilirler. Rollar ise, bir veya daha fazla kullanıcıya belirli bir set yetkilendirme verirler. Bu sayede yetkilendirme işlemleri daha sistematik bir şekilde yapılabilir.

3.2. Veri Yedekleme ve Kurtarma

MongoDb'de veri yedekleme ve kurtarma işlemleri oldukça önemlidir. Veri kaybı yaşanması durumunda, yedeklenmiş verilerin geri yüklenmesi, iş sürekliliği açısından kritik bir önem taşır. MongoDb, veri yedekleme ve kurtarma işlemleri için birden fazla seçenek sunar.

Birinci seçenek, manuel yedekleme ve geri yükleme işlemleridir. Bu işlemleri yapabilmek için, 'mongodump' ve 'mongorestore' araçları kullanılabilir. Veritabanını yedeklemek için 'mongodump', geri yüklemek için ise 'mongorestore' komutları kullanılır. Bu işlemler, büyük veritabanlarında uzun sürebildiği için, otomatik yedekleme işlemleri için farklı seçenekler mevcuttur.

İkinci seçenek, Otomatik Backup Opsiyonlarıdır. MongoDb, verilerin sürekli olarak yedeklenmesi ve otomatik olarak geri yüklenmesine olanak tanıyan farklı araçlar sunar. Bunlar arasında en popüler seçenek, Mongodump ve Mongoimport komutlarını kullanan Cron job'ların kullanılmasıdır. Bu işlemle, belirli aralıklarla yedekleme ve geri yükleme işlemleri otomatik olarak gerçekleştirilir ve manuel işlemlere gerek kalmaz.

Bir diğer seçenek ise, MongoDB Ops Manager'dır. Ops Manager, veritabanlarının yedeklenmesi, izlenmesi, skalalanması ve yönetilmesi için kullanılan MongoDB'nin bir aracıdır. Ops Manager, yüksek ölçekli veri tabanlarını yönetme konusunda yardımcı olmak için oluşturulmuştur ve otomatik yedekleme seçenekleri de sunar.

Bu şekilde, MongoDb ile doğru yedekleme ve kurtarma işlemleri yaparak, verilerin güvenliğini ve iş sürekliliğini sağlayabilirsiniz.