MongoDB ile ilişkisel veritabanları arasında kişiye özel tercih etmenin yolları nelerdir? Bu sorunun cevabını öğrenmek için bu yazıyı okuyun! Verilerinizi depolamak ve yönetmek için doğru seçimi yapmak için bilgi sahibi olun MongoDB'in avantajları ve dezavantajları hakkında daha fazla bilgi edinin ve işletmenize özel bir çözüm için en iyi kararı verebilin

Veritabanı seçimi, birkaç faktöre bağlıdır. İşletmenin sahip olduğu gereksinimler, bütçe, veri boyutları, güvenlik, ölçeklenebilirlik ve daha birçok faktör, veritabanı seçimini etkiler. Bu makalede, MongoDB ve diğer ilişkisel veritabanları arasında tercih yapmanızın en iyi yollarını tartışacağız. Anlık tercih yapmanızın mümkün olduğu kriterleri inceleyeceğiz ve veritabanı seçimi yaparken göz önünde bulundurmanız gerekenler hakkında bilgi sağlayacağız.

Veritabanı seçerken ilk dikkat edilmesi gereken faktörlerden biri, işletmenin ihtiyacı olan esneklik seviyesidir. MongoDB, ilişkisel veritabanlarına kıyasla daha esnek bir yapıya sahiptir. SQL tabanlı veritabanları, tablolar arasındaki sıkı ilişkiler nedeniyle daha katı bir yapıya sahiptir. Eğer verileriniz arasında sıkı bir ilişki varsa, SQL veritabanları daha uygun olabilir. Ancak, verileriniz arasında bir ilişkisi yoksa ve verilerinizi sık sık değiştiriyorsanız, MongoDB sizin için daha uygun olabilir.

Bir diğer faktör, bütçedir. SQL veritabanları, genellikle açık kaynaklı olmayan bir yazılımla birlikte gelir ve daha pahalı olabilir. MongoDB, açık kaynaklı bir yazılım olduğu için daha ucuz bir seçenektir. Bununla birlikte, MongoDB’yi kullanmak için gereken donanım maliyeti yüksek olabilir. İşletmenizin bütçesi hangi seçeneği tercih edeceğinizi belirleyecektir.

Bu faktörlerin yanı sıra, veri boyutları da seçimi etkiler. İlişkisel veritabanları, düzenli ve yapılandırılmış verilerin işlenmesinde daha iyi sonuçlar verir. Ancak, büyük ve karmaşık verilerle çalıştığınızda, MongoDB gibi NoSQL veritabanları daha iyi sonuçlar verebilir. Veri boyutlarınız büyükse ve verilerinizi hızlı bir şekilde işlemek isterseniz, MongoDB sizin için daha uygun olabilir.

Sonuç olarak, veritabanı seçimi birçok faktöre bağlıdır. İlişkisel veritabanları sıklıkla öngörülebilir verilerin işlenmesinde daha etkili olsalar da, MongoDB gibi NoSQL veritabanları daha esnek bir yapıya sahiptirler ve büyük veri kütleleri işlemek için daha iyi bir seçenektirler. İşletmenizin ihtiyaçlarına en uygun veritabanını seçmek, işiniz için en önemli olan kararlardan biridir.

MongoDB ve İlişkisel Veritabanları

MongoDB, SQL tabanlı ilişkisel veritabanı sistemlerinden farklıdır çünkü NoSQL bir veritabanı olarak çalışır ve esnek bir data modeli kullanır. Veriler JSON belgelerinde saklanır ve koleksiyonlar şeklinde gruplandırılır. Bu da MongoDB'yi ilişkisel veritabanlarından ayıran en önemli özelliklerden biridir.

Bununla birlikte, MongoDB'nin farklı olması, onu her zaman daha iyi hale getirmez. Hangi koşullarda MongoDB tercih edilmelidir ve hangilerinde SQL tercih edilmelidir?

Kriterler	MongoDB Tercih Edilir	SQL Tercih Edilir
Esnek veri modeli	Evet	Hayır
Yüksek ölçeklenebilirlik	Evet	Evet
Yapısal veriler	Hayır	Evet
Karmaşık sorgular	Hayır	Evet
Transaksiyonlar	Hayır	Evet
Yüksek performans	Evet	Evet

Genel olarak, MongoDB, büyük ve esnek veri modelleri ile başarılı olduğu uygulamalar için tercih edilir. Örneğin, sosyal medya siteleri veya finansal işlemlerin yönetimi gibi. Diğer taraftan, yapısal veriler veya karmaşık sorguların bulunduğu işletme uygulamaları için SQL tercih edilmelidir.

MongoDB’nin Artıları ve Eksileri

MongoDB ile çalışmak birçok açıdan avantajlar sunarken, bazı dezavantajları da mevcuttur.

• Esneklik: MongoDB, herhangi bir şema gereksinimi olmadan verileri yönetebilir ve veri modellerini anında değiştirebilir.
• Performans: MongoDB, ölçeklenebilir bir mimariye sahip olduğu için büyük miktarda veriye hızlı erişim sağlayabilir.
• Yüksek erişilebilirlik: MongoDB, yüksek erişilebilirlik gerektiren uygulamalar için tasarlanmış dağıtık bir veritabanıdır. Veriler otomatik olarak yedeklenebilir, sonsuz yatay ölçeklenebilirlik sunar.
• Çok yönlü: MongoDB, büyük ölçekte veri işleme, veri depolama ve real-time analytics gibi birçok ihtiyacı karşılayabilen bir veritabanıdır.

• Yüksek yatırım maliyeti: MongoDB, birçok işletme için yüksek yatırım maliyetine sahiptir. Özellikle mevcut altyapıyı güncellemek gerektiğinde diğer veritabanlarına göre daha pahalıdır.
• Güvenlik: MongoDB, güvenlik açığı ve veri ihlali risklerine karşı koruma sağlamada diğer veritabanları kadar güçlü değildir.
• Eksik işlevsellik: MongoDB, ilişkisel veritabanlarıyla karşılaştırıldığında bazı temel özelliklere sahip değildir. Örneğin, birden çok tabloyu birleştirme (JOIN) işlevi yoktur.

Yatırım maliyetleri ve işletme maliyetleri açısından MongoDB, büyük ölçekli veri tabanları ihtiyacını karşılamak için iyi bir seçim olabilir. Ancak, güvenlik açığı ve veri ihlali riskleri yüksekse diğer veritabanlarına göre daha az güvenlidir. İşlevselliği açısından, ilişkisel veritabanlarıyla karşılaştırıldığında bazı temel özelliklere sahip olmayabilir.

MongoDB’de Schema Tasarım

=

MongoDB, ilişkisel veritabanlarından farklı bir yapıda olduğu için veri girme işlemi de farklıdır. MongoDB’de veriler, belge olarak kaydedilir. MongoDB’nin esnek yapısı, belge yapısına bağlı olarak, verilerin rahatça değiştirilmesine ve güncellenmesine izin verir. İlişkisel veritabanlarından farkı ise, tablo şeklinde tutulan verilerin daha statik ve değiştirilmesinin daha zor olmasıdır.

Schema tasarlama işlemi MongoDB’de oldukça farklı bir şekilde gerçekleşir. İlişkisel veritabanlarında, öncelikle tablo tasarımı yapılırken, özellikle dikkat edilmesi gereken nokta, verinin nasıl ilişkilendirileceğidir. Ancak MongoDB’de, schema tasarımı öncesi, belge tasarımı yapılır. Belge tasarlanmadan önce, hangi verilerin tutulacağına karar verilmelidir. Daha sonra ise, belge yapısına göre şema tasarımı yapılır.

Schema Tasarımında Performans

MongoDB'de şema tasarımı yaparken, performansı korumak için bazı faktörlere dikkat etmek önemlidir. Normalizasyon, yani verilerin yinelenen kısımlarının bir arada tutulması yönteminin kullanılmaması gereklidir. Bunun yerine, verilerin gereksinimleri doğrultusunda tasarlanması, hızlı sorgulama yapılabilmesine olanak sağlayacaktır. Indexleme de performans açısından büyük bir önem taşır. MongoDB, indexleme için B-tree'ler kullanır ve sorguların daha hızlı çalışmasına yardımcı olur.

Bir diğer önemli faktör, veri türleridir. MongoDB, JSON benzeri bir yapısı olduğu için, belge türlerinin çokluğunun artması, performans açısından olumsuz bir etki yaratabilir. Bunun yerine, özellikle veri boyutu büyük olduğunda, Binary JSON (BSON) gibi daha optimize edilmiş bir veri yapısı kullanmak daha uygun olabilir. Ayrıca, veri boyutunu azaltmak için, sadece gereksinim duyulan verilerin saklanması da performansı artıracaktır.

Şema Tasarımındaki Hatalar

Şema tasarımında yapılan hatalar, MongoDB veritabanında birçok soruna ve performans kaybına neden olabilir. Bu hataların temel nedenleri arasında, yanlış veri tipi tanımlama, veri bağlantıları arasındaki mantıksal hatalar ve veri yapılarında uyumsuzluk yer alır. Şema tasarımındaki bu hataların düzeltilmesi çok önemlidir ve kullanıcılar, birçok metodoloji kullanarak hata düzeltme sürecini hızlandırabilirler.

Bunlar arasında ilk olarak 'Veri Normalizasyonu' yöntemi kullanılabilir. Bu yöntem, veri tabanını daha sade ve anlaşılır bir hale getirerek veri hatalarını en aza indirir. Ayrıca veri yapılarının güncellenmesi, veri tabanındaki hataların tespiti ve düzeltilmesine yardımcı olabilir.

Buna ek olarak, 'Veri Validasyonu' yöntemi de şema tasarımındaki hataları düzeltmek için kullanılabilir. Bu yöntem, veri yapısındaki hatanın nedenini tespit etmek ve yanlış veri girişlerini önlemek için kullanılır. Ayrıca, veri girişlerinin doğru bir şekilde yapılandırılmasını sağlar.

Veri sisteminde şema tasarımındaki hataların nedeni, genellikle yanlış mantıksal yapılandırmadır. Bu hataları düzeltmek için 'SQL Join' gibi yöntemler de kullanılabilir. Bu yöntem, veri bağlantılarını doğru bir şekilde yapılandırmak için kullanılır. Sunucular arasındaki bağlantıyı doğrulamak için kullanabileceğiniz bazı araçların yanı sıra, yerleşik veri yönetimi araçları da kullanılabilir.

Şema tasarımındaki hataların düzeltilmesi, veritabanının performansını önemli ölçüde artırır. Bu nedenle, kullanıcılar, hataların tespit edilmesi ve düzeltilmesi için farklı metodolojiler kullanmalıdırlar. Bu yöntemler arasında Veri Normalizasyonu, Veri Validasyonu ve SQL Join gibi yöntemler öne çıkmaktadır.

İlişkisel Veritabanlarında Schema Tasarımı

SQL veritabanları, ilişkisel veritabanı olarak bilinir ve çok yıllar boyunca standart olarak kabul edildi. İlişkisel veritabanı, ilişkili verileri kullanarak ayrı ayrı saklanan verileri kolayca yönetmeyi sağlar. Bu veritabanları için schema tasarımı önemlidir ve tabloların ve sütunların doğru bir şekilde tasarlanması gerekir. Schema tasarımı, ilişkisel veritabanlarının oluşturulması için mecburidir.

MongoDB, ilişkisel veritabanlarından farklı bir NoSQL veritabanıdır. MongoDB'de schema tasarımı, ilişkisel veritabanlarından farklıdır. MongoDB, dokümanları koleksiyonlarda gruplar ve dokümanlar arası otomatik bir ilişki kurar.

SQL veritabanları, veri ilişkileri dizisini kullanırken MongoDB, dokümanlar arasındaki ilişkileri arar. Bu nedenle, ilişkisel veritabanlarındaki schema tasarımı, SQL sorgularının içinde kullanılan kümeleme özelliği gibi özellikleri içerirken, MongoDB için schema tasarımı, doküman sorgularında kullanılan özelliklere odaklanır.

MongoDB'de schema tasarımı yaparken, dikkate alınması gereken bazı önemli özellikler vardır. Bunlar arasında, dokümanların doğru bir şekilde tasarlanması, koleksiyonların etkili bir şekilde işlenmesi ve koleksiyonlar arasındaki ilişkilerin iyi bir şekilde yönetilmesi bulunur.

Dokümanların doğru bir şekilde tasarlanması, MongoDB için schema tasarımının anahtarıdır. Bu, MongoDB'nin esnek doküman modelinin kullanımından dolayı, verileri ilişkilendiren bir tablo yerine doküman olarak saklamanıza izin verir.

Koleksiyonların etkili bir şekilde işlenmesi de önemlidir. Koleksiyonlar, benzer dokümanları gruplandırmak için kullanılır ve gruplandırma özelliği, sorguların daha hızlı işlenmesini sağlar. Koleksiyonların boyutu, sorgu verimliliği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.

Son olarak, koleksiyonlar arasındaki ilişkilerin iyi bir şekilde yönetilmesi de önemlidir. Verilerin daha küçük kolleksiyonlara ayrılması, koleksiyonlar arasındaki ilişkileri daha etkili bir şekilde yönetmenize olanak tanır. MongoDB'de, belirli bir kriteri sağlayan belirli bir dokümanın tüm koleksiyonlarda otomatik olarak güncellenmesi sağlanır.

Bu nedenlerden dolayı, MongoDB'de schema tasarımı, ilişkisel veritabanlarında olduğu gibi ilişkilerden çok, doküman tasarlama prensiplerine dayanır. Bu prensipler, sorgu işleme hızını artırabilir ve sorgu performansını optimize edebilir.

Hangi Koşullarda MongoDB Tercih Edilmelidir?

MongoDB ve JDBC (Java Veritabanı Bağlantısı) arasında seçim yapmak zor bir karardır çünkü her biri, belirli gereksinimleri karşılamak için oluşturulmuştur. İlişkisel veritabanı sistemleri, verileri mantıksal olarak ayrılmış tablolarda depolar ve tablo arasındaki bağlantılarla ilişkiye dayanırken, NoSQL veritabanı sistemleri belirli bir formatla sınırlanmayan verileri depolar.

MongoDB özellikle ölçeklenebilirliği ve veri modellerinin sahip olduğu esnekliği gerektiren uygulamalar için daha uygun olabilir. Birçok Şirket, çevik iş uygulamaları için MongoDB'yi tercih ederken, ilişkisel veritabanı sistemleri, finans, muhasebe ve stok yönetimi gibi işlemlerinde daha öngörülebilir olabilir.

Her veritabanı sistemi arasındaki performans özellikleri farklıdır. MongoDB, uygulamalar arasında verimlilik teşvik eden çeşitli çözümler sunar. Örneğin, eskalasyon ve kaynak ayrıştırma gibi performans özellikleri bulunmaktadır.

Bazı veritabanı sistemleri, bir veritabanının veya veri modelinin işlevselliğini daha iyi destekleyebilir. Örneğin, İlişkisel veritabanı sistemi, yapılandırılmış sorgular ve veri normalizasyonu için kullanılabilir. Normalizasyon, veri bütünlüğü ve tutarlılığı sağlar ve sorgulama için daha etkili bir veri modeli oluşturur.

Sonuç olarak, hangi veritabanı sisteminin kullanılacağı, uygulamanın gereksinimlerine bağlı olarak belirlenmelidir. Her iki veritabanı sistemi de belirli gereksinimleri karşılamak için tasarlanmıştır; bu nedenle seçim işlemi, ihtiyaçlarınızın belirlenmesi ile başlar.

Verimlilik

MongoDB, ölçeklenebilir olması ile bilinir. Ancak, uzun vadede verimlilik sağlamak için yapılandırma ve tasarım önemlidir. MongoDB için verimlilik nasıl sağlanır? İşte bazı ipuçları:

• İyi bir Schema Tasarımı Yapın: MongoDB'de iyi bir şema tasarımı yapmak verimlilik açısından oldukça önemlidir. Schema tasarımı hatalı yapıldığında, sorgu işlemleri daha uzun sürebilir ve performans düşüşü yaşanabilir.
• Indexleme: Indexleme, sorguların hızlandırılmasına yardımcı olur. Indexleme sayesinde verilerinizin daha hızlı ve doğru bir şekilde bulunması sağlanır.
• İşlem Yükünü Azaltın: MongoDB, yüksek işlem yüküne sahip uygulamalar için tasarlanmıştır. Ancak, yüksek işlem yükleri zamanla performansını düşürebilir. Bu nedenle, gereksiz işlemlerin ve sorguların azaltılması, performansın artırılmasına yardımcı olacaktır.
• Mongoose Kullanımı: Mongoose, MongoDB ile çalışan uygulamalar için bir Object Data Modeling (ODM) aracıdır. Mongoose kullanarak, MongoDB üzerindeki verilerin işlenmesi daha kolay ve verimli hale getirilebilir.
• Ölçeklenebiliyoruz: MongoDB ölçeklenebilir bir yapıya sahiptir. Büyüyen veri tabanları için uygun olmasıyla bilinir. MongoDB için yatırım yaparken ölçeklenebilirlik ve gelecekteki gereksinimlerinizi de göz önünde bulundurmanız önemlidir.

Yukarıda belirtilen ipuçları, MongoDB performansını artırmaya yardımcı olabilir ve verimlilik sağlayabilir. Ancak, tüm uygulamalar farklıdır ve MongoDB kullanımı ile ilgili en iyi uygulamaları belirlemek, uygulamanıza bağlıdır.

Data Modeli Farkları

Veritabanı sistemleri, veri yönetimleri açısından birbirleriyle farklılık göstermektedir. İlişkisel veritabanları, SQL formatında çalışırken, NoSQL veritabanları arasında yer alan MongoDB ise, JSON veri tipiyle çalışmaktadır. Bu nedenle, MongoDB kullanımı ile veri modellemesi SQL’de olduğundan farklıdır.

SQL veritabanlarında, tablolar arasındaki ilişkileri kurmak için JOIN operatörleri kullanılırken, MongoDB’dede collection’lar arasında benzeri yapıda bir ilişki kurulur. Ancak, collection’ların içinde yer alan dokümanlar, SQL tablolarda yer alan satırlardan farklıdır ve farklılık gösterebilir. MongoDB, ilişkisel veritabanlarına göre daha esnek bir veri yapısı sunar.

Veritabanı sistemlerinin data modeli, verilerin organize edilmesi ve saklanması açısından oldukça önemlidir. Bu nedenle, tercih edilen veritabanı sistemi, kullanım amaçlarına göre farklılık gösterebilir. İlişkisel veritabanları, verilerin sık ve sık birleştirilmesi gereken yapılar için daha uygunken, MongoDB gibi NoSQL veritabanları, verilerin daha esnek bir şekilde organize edilmesi gereken alanlar için tercih edilebilir.

MongoDB Kullanmanın İşe Yarayan Yolları Nelerdir?

MongoDB kullanırken performansı iyileştirmek için birkaç yöntem vardır. Birinci yöntem, verilerin yavaşlamasını önlemek için veri indexlemesidir. Verilerin hızlı bir şekilde çekilmesini sağlamak için, verileri arama sırasında işleme süresini azaltmak için indexleme önemlidir.

İkinci yöntem, performansı arttırmak için kullanılan Mongoose kodunun kullanımıdır. Mongoose, MongoDB'ye bağlı olan bir ORM (Object Relational Mapping) kütüphanesidir. Mongoose kodu, MongoDB'deki veritabanı modelleri ve veritabanı işlemleri için kullanılır. Mongoose kodunun kullanımı, kodun daha organize hale getirilmesine yardımcı olacak ve performans için gereksiz yere veri çekmeyi önleyecektir.

Üçüncü yöntem, MongoDB'deki veri modellemesidir. Verileri, performansı ve veritabanı işlemlerini etkileyecek şekilde modellemek önemlidir. Genellikle, yüksek heterojen veri tipleri için MongoDB uygun değildir. Bununla birlikte, veri modellemesi, performansı etkileyebilecek birçok faktörü belirler, örneğin, veri tipleri, indirgeme ve genişletme işlemleri ve gibi gibi, performans için dikkate alınması gereken çok sayıda faktör vardır.

Son olarak, hataların çözümü için, hatanın sebebini anlamak önemlidir. MongoDB'ye özgü bazı hatalar mevcuttur ve bu sorunlar, hatanın ne olduğunu belirlemek için çözümlenmelidir. MongoDB topluluğu veya dokümantasyonuna başvurarak, sorunları nasıl çözeceğiniz konusunda yardım alabilirsiniz.

Bunların hepsi, performans artırmak ve hataları çözmek için MongoDB kullanırken yapabileceğiniz bazı stratejilerdir.

Indexleme

=

Indexleme, MongoDB performansını ciddi anlamda iyileştirmek için kullanılan bir tekniktir. Indexleme, veritabanındaki belirli bir sütundaki verilere hızlı erişim sağlar ve sorgu performansını artırır. Ancak, tüm sütunları indexlemek, veritabanında yer tasarrufu sağlamaz ve aynı zamanda veritabanı sorgularının yavaşlamasına neden olabilir.

Indexleme, verilerin yoğun olarak aranması gereken sütunlarda özellikle faydalıdır. Örneğin, bir web uygulaması kullanıcının e-posta adresine göre arama yaparken, kullanıcılar tablosundaki e-posta sütunu indexlenebilir. Bu şekilde, uygulama sorguları daha hızlı yanıtlayabilecektir.

Ayrıca, eşsiz anahtarlar da indexlenebilir. Eşsiz anahtarlar, veritabanındaki bir kaydı diğer kayıtlardan ayırmak için kullanılan bir değerdir. Bu anahtarları indexlemek, eksiksiz bir şekilde arama yapabilmek için önemlidir.

Bununla birlikte, indexleme her zaman uygun bir çözüm değildir. Düzenli olarak yapılan yazma işlemleri, indexleme için gereken kaynakları tüketebilir ve veritabanı performansını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, indexleme yalnızca sık kullanılan sütunlar için kullanılmalı ve veriler değişikliğe açık değilse indexleme sıklığı azaltılmalıdır.

Mongoose Kullanımı

Mongoose, MongoDB'nin Node.js sürümleri için bir ORM (Object Relational Mapping) aracıdır. Mongoose kullanarak MongoDB'yi yönetmenin birçok faydası vardır. İlk olarak, Mongoose, MongoDB'yi düzenlemeyi daha da kolaylaştırarak, karmaşık sorgulama işlemleri için bir arayüz sağlar. Bu sayede, veri ekleme, silme ve güncelleme işlemleri çok daha kolay ve düzenli hale gelir. Ayrıca, Mongoose, MongoDB'nin özelliklerini daha da geliştirir ve yeni özellikleri de sunar.

Mongoose kullanırken, kodlar MongoDB için daha anlaşılır ve okunabilir hale gelir. Bu sayede, kodların bakımı daha da kolay hale gelir ve yeni özellikler eklenirken yapılan hatalar en aza indirgenir. Ayrıca, Mongoose üzerinde yapılan değişiklikler, MongoDB'nin herhangi bir versiyonunda kullanılabilir, böylece güncelleme işlemleri çok daha düzgün ve etkili bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Mongoose kullanımı için, öncelikle npm paketleri kurulmalıdır. Bu paketler daha sonra, projedeki dosyalar içinde kullanılabilir hale gelecektir. Daha sonra, Mongoose, MongoDB bağlantısının yapıldığı bir dosya içinde tanımlanmalıdır. Bu bağlantı tanımlanması için, projede kullanılan örnekte olduğu gibi, ayrı bir klasör oluşturulabilir. Bu dosya, daha sonra projenin her yerinde kullanılabilir hale gelecektir ve MongoDB bağlantısı için ihtiyaç duyulan modüllerin de tanımlanabileceği bir yer olacaktır.

Kullanım için, önce Mongoose'i projeye dahil etmek gereklidir. Bu, dosyada ilk satırlarda yapılabilir. Daha sonra, Mongoose, projede kullanılan model ve şema dosyalarında da kullanılabilir hale gelecektir. Bu sayede, projedeki tüm dosyalarda Mongoose kullanılabilir ve MongoDB veritabanını yönetmek çok daha kolay hale gelecektir.

Mongoose kullanmak için öğrenilmesi gereken bazı temel yapılar vardır. Bunlar arasında şema tanımlama, model tanımlama ve sorgulama işlemleri yapma gibi özellikler yer almaktadır. Bu yapılar, projelerde MongoDB veritabanı kullanımını daha da kolaylaştırır ve sorgulama işlemlerini çok daha düzenli hale getirir.

Sonuç olarak, Mongoose MongoDB veritabanlarını yönetmek için çok etkili bir araçtır. Kodlar daha okunaklı hale gelir ve MongoDB'nin özellikleri Mongoose üzerinden daha rahat bir şekilde kullanılabilir. Mongoose, birçok farklı projede kullanılabilir ve projelerin büyüklüğüne göre ayarlanabilir. Bu sayede, projeleri yönetmek daha da kolay hale gelecektir.