MongoDB ve Elasticsearch kullanarak uygulama arayüzleri API'ler geliştirmeye dair her şeyi öğrenin Bu eğitim, iki popüler veritabanı yönetim sistemini nasıl birleştireceğinizi ve güçlü API'ler oluşturmanın en iyi yollarını size anlatır Başlamak için hemen kaydolun!
Bu makalede, MongoDB ve Elasticsearch veritabanlarının kullanımı ile uygulama arayüzleri (API'ler) nasıl geliştirileceğinden bahsedeceğim. Uygulama arayüzleri, farklı cihazlar ve platformlar arasında bilgi alışverişi sağlayan bir araçtır. Bu arayüzler, kolay ve hızlı bir şekilde veri alışverişi yapabilmemizi sağlar.
MongoDB, belge tabanlı bir veritabanıdır ve hızlı işlem yapabilme özelliği sayesinde çokça tercih edilir. Ayrıca, MongoDB veritabanı yapılandırması kolaydır ve koleksiyonlar ve dökümanlar gibi kavramlar ile kullanıcılar için anlaşılırdır. Elasticsearch ise, arama tabanlı bir veritabanıdır ve özellikle büyük verilerin saklanması ve hızlı aranması için kullanılır.
MongoDB
MongoDB, belge-tabanlı, dağıtık bir veritabanı sistemi olarak tasarlanmıştır. Bşta olmak üzere birçok büyük şirket tarafından kullanılan popüler bir veritabanıdır. Veriler, JSON belgesi olarak depolanır ve bu belgeler daha sonra koleksiyonlarda saklanır. MongoDB'nin en büyük avantajlarından biri, uygulama ihtiyaçlarına uygun olarak ölçeklendirilebilmesidir.
Verilerin ölçeklendirilebilirliği sayesinde, uygulamalar, gerçek zamanlı olarak büyüyen veri işlemek zorunda kaldıklarında verilerin daha hızlı işlenmesini sağlarlar. MongoDB, aynı zamanda, çok yönlü bir veri modeli reimleme seçeneği sunarak, her türlü veri için uygundur. Bu, özellikle veri büyüdükçe yaşanan sıkıntıları en aza indirgemek için idealdir.
MongoDB, ayrıca yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve erişilebilirliği garanti eden birçok bütünleşik özellik içerir. MongoDB'yi kullanmak, lojistik, sağlık hizmetleri, perakende satışlar ve birçok başka endüstri için erişilebilir ve uygun fiyatlı bir seçenek olabilir. MongoDB, kaynak tüketiminin azaltılmasına olanak tanıyan yüksek oranda özelleştirilebilir bir ODM-API ile birlikte de kullanılabilir.
MongoDB Veri Modelleri
MongoDB, çok çeşitli veri modellerini destekleyen bir NoSQL veritabanıdır. Bu sayede, veri yönetimi görevleri esnek bir şekilde gerçekleştirilebilir. MongoDB, en çok kullanılan veri modelleri olan belge tabanlı veri modeli ve gömülü veri modelini destekler.
Belge tabanlı veri modeli, MongoDB'nin temel veri modelidir ve verileri JSON belgeleri olarak depolar. Her belge bir dizi alan (anahtar-değer çifti) içerir ve bu alanlar bir belge içinde farklı tiplerde olabilir. Belge tabanlı veri modeli, XML ve JSON'u da içeren birçok veri biçimini destekleyebilir. Bu veri modeli, özellikle çok sayıda farklı veri tiplerini saklamak için en uygun yöntemdir.
Gömülü veri modeli, belge tabanlı veri modelinin bir varyasyonudur ve bir belgenin içindeki diğer belgelerin gömülü olmasından oluşur. Bu veri modeli, birçok sayıda gömülü verileri saklamak için kullanılan bir diğer yöntemdir. Örneğin, bir mağaza uygulamasında, bir ürün kategorisi belgesinin içinde birçok ürün belgesi olabilir.
Belge Tabanlı Veri Modeli
Belge tabanlı veri modeli, MongoDB ve Elasticsearch gibi belge tabanlı veritabanlarında kullanılan bir veri modelidir. Bu veri modelinde, veriler JSON benzeri bir belge formatında saklanır. Belge tabanlı veri modeli, geleneksel ve ilişkisel veri tabanlarından farklı olarak, verileri daha esnek bir şekilde saklamayı ve işlemeyi mümkün kılar.
Belge tabanlı veri modeli ile çalışırken, her bir belge birden fazla alan içerebilir ve bu alanlar çeşitli veri tiplerinde olabilir. Bir belgedeki alanlar, başka bir belgedeki alanlardan farklı olabilir ve bu nedenle ilişkisel veri tabanlarındaki gibi tablolar veya sütunlar arasında katı bir yapısı yoktur.
Belge tabanlı veri modeli, özellikle çok sayıda ve karmaşık ilişkisel verileri yönetmek için uygun olmayan projelerde kullanışlıdır. Örneğin, bir blog sitesi, her bir blog yazısı için farklı özelliklere sahip ve değişebilir alanları içeren JSON benzeri belgelerle çalışabilir. Bu şekilde, blog yazıları daha özelleştirilmiş bir şekilde sunulabilir.
Gömülü Veri Modeli
Gömülü veri modeli, MongoDB'de yerleştirilebilir belgeler oluşturmak için kullanılan bir tekniktir. Gömülü belgeler, bir ana belgenin içindeki bir alan olarak tanımlanır ve bağımsız bir belge gibi işlev görürler.
Gömülü veri modeli, ilişkisel veritabanlarında kullanılan bağımsız tablolar yerine bir belgenin içinde birden fazla bağımsız alanı saklamak için ideal bir yöntemdir. Örneğin, bir kullanıcının profil bilgileri, kullanıcının ana belgesinin içine gömülebilir.
Gömülü veri modelinin uygun kullanım senaryoları arasında, bir belgenin yalnızca bir alt belge içerdiği durumlar veya bir alt belgenin bağımsızlığı önemli olmadığı durumlar sayılabilir. Gömülü belgelerin kullanımı, veritabanı performansını artırabilir ve veri bütünlüğünü koruyabilir.
MongoDB Veritabanı Yapılandırma
MongoDB veritabanı yapılandırması, işlevsel bir uygulama için oldukça önemlidir. Verilerin düzgün bir şekilde organize edilmesi, güvenilir ve hızlı bir veritabanı oluşturmaya yardımcı olacaktır. MongoDB'de veritabanı oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenir:1. Veritabanı Oluşturma:
MongoDB'de veritabanı oluşturmak için "use" komutunu kullanabilirsiniz. Örneğin, "use sampledb" komutu kullanılarak "sampledb" isminde bir veritabanı oluşturulur. Eğer belirtilen isimde bir veritabanı yoksa, MongoDB otomatik olarak ilgili isimde bir veritabanı oluşturur.2. Koleksiyon Oluşturma:
Veritabanı oluşturulduktan sonra, gerekli koleksiyonlar oluşturulabilir. Koleksiyonlar, birbirleriyle ilişkili olan belgelerin gruplandığı yapısal birimlerdir. Örneğin, "createCollection()" yöntemi kullanılarak "users" koleksiyonu oluşturulabilir.3. Veri Ekleme:
Koleksiyonlar oluşturulduktan sonra, veri eklemek veya mevcut verileri güncellemek için "insert()" veya "update()" yöntemleri kullanılabilir. Örneğin, "db.users.insertOne({name: 'John Doe', age: 25})" komutu kullanılarak, kullanıcının adı ve yaşı belirtilerek belge eklenebilir.4. Veri Okuma:
Veritabanındaki verileri okumak için "find()" veya "findOne()" yöntemleri kullanılabilir. Örneğin, "db.users.find({name: 'John Doe'})" komutu kullanılarak, kullanıcının adına göre verileri okuyabilirsiniz.5. Veri Silme:
Veritabanından veri silmek için "deleteOne()" veya "deleteMany()" yöntemleri kullanılabilir. Örneğin, "db.users.deleteOne({name: 'John Doe'})" komutu kullanılarak, kullanıcının adına göre verileri silebilirsiniz.Yukarıdaki adımlar, MongoDB veritabanının temel yapılandırmasını oluşturur. Bu adımları takip ederek, verileri düzenli ve hızlı bir şekilde erişilebilen bir veritabanı oluşturabilirsiniz.
Koleksiyonlar ve Dökümanlar
MongoDB veritabanında veriler, koleksiyonlar olarak adlandırılan gruplara ayrılır. Koleksiyonlar, birbirleriyle ilişkili dökümanların toplandığı yerlerdir. Veritabanında birçok koleksiyon olabilir ve her bir koleksiyon farklı bir tür veri saklayabilir.
Dökümanlar, MongoDB veritabanında depolanan temel veri öğeleridir. JSON formatında depolanırlar ve bir veya daha fazla koleksiyonda saklanabilirler. Bir döküman, birden çok alandan oluşur ve bu alanların her biri bir anahtar-değer çiftidir. Bu temel yapısı sayesinde, veri modeli geniş bir esnekliğe sahiptir ve veriyi depolamak ve sorgulamak için esnek bir ortam sunar.
Ayrıca MongoDB koleksiyonlarındaki dökümanlar, farklı veritabanlarında veya farklı sunucularda bile saklanabilir. Bu sayede büyük ölçekli veriler kolayca yönetilebilir ve veritabanının performansı artar.
MongoDB, dökümanları kolayca ekleme, güncelleme veya silme gibi işlemleri desteklediği için veritabanı yönetimi kolaylaştırır. MongoDB koleksiyonları ve dökümanları, geliştiricilerin veri saklaması, sorgulaması ve yönetmesi için güçlü bir araç seti sağlar.
MongoDB Sorguları
MongoDB, çok çeşitli sorgulama tekniklerini destekleyen bir NoSQL veritabanıdır. Sorgulama işlemleri, veritabanındaki belgelerin özelliklerine ve yapılandırılmalarına göre yapılır. İşte MongoDB sorguları hakkında bazı genel bilgiler:
- find(): Veritabanındaki belgeleri bulmak için kullanılır. Bu sorgu, belirli bir kriterin karşılandığı belgeleri döndürür.
- insert(): Veritabanına belge eklemek için kullanılır.
- update(): Veritabanındaki belgeleri güncellemek için kullanılır.
- remove(): Veritabanındaki belgeleri silmek için kullanılır.
MongoDB sorguları, sorgulama özelliklerinin daha da geliştirilmesine imkan veren bazı özellikler içerir. Bunlar arasında sort() adlı metot, veritabanındaki belgeleri belirli bir kritere göre sıralamak için kullanılır. Diğer bir özellik olan limit() ise belirli sayıda belgeyi almak için kullanılır.
Bu özelliklerin yanı sıra, MongoDB sorguları çok sayıda belgeyi atlamak, belirli bir alana bağlı olarak belgeleri gruptaştırmak veya kaç tane belgenin olduğunu saymak gibi birçok işlem yapmaya olanak tanır.
Elasticsearch
Elasticsearch, açık kaynak ve dağıtık bir arama ve analiz motorudur. İlk olarak 2010 yılında Shay Banon tarafından oluşturulmuştur. Elasticsearch, veri arama, analiz ve görselleştirme için kullanılan açık kaynak kodlu bir projedir. Elasticsearch, Apache Lucene gibi bir Java kütüphanesi kullanarak arama yapar ve ayrıca bir web arayüzü gibi tercih edilen arayüzler oluşturulabilir.
Elasticsearch, ayrıntılı bir arama yapabilme yeteneği, sorgulama hızı ve esnekliği için tercih edilen bir arama motorudur. Elasticsearch için birçok kullanım senaryosu vardır. Örneğin, e-ticaret siteleri, bloglar, e-postalar, sosyal medya, log dosyaları gibi uygulamalar için arama özellikleri sağlar. Elasticsearch, indeksleme, arama ve istatistiksel analiz özelliği sayesinde büyük veri kütlelerinden bilgi kazanmak için etkili bir araçtır.
Elasticsearch veri modelleri açısından esnek olduğu için, belge tabanlı veya arama tabanlı veri modellerine göre yapılandırılabilir. İndeksler ve şablonlar, Elasticsearch'te yapılandırmanın önemli bir yönünü oluşturur. İndeksler, verilerin belirli bir yapıya sahip olmasını sağlar ve Elasticsearch tarafından aranabilir hale getirilir. Şablonlar ise indeksler için önceden belirlenmiş yapılandırma talimatlarıdır.
- Elasticsearch hakkında genel bilgi:
- Elasticsearch veri modelleri:
- Belge tabanlı veri modeli: Elasticsearch'in veri modeli, belgeler üzerine kuruludur. Veriler, JSON belgesi olarak yapılandırılır ve Elasticsearch, belgeleri indeksleyerek aranabilir hale getirir.
- Arama tabanlı veri modeli: Elasticsearch, verileri aranabilir hale getirir. Aramalığı güçlü bir veritabanı olarak, verileri indeksler ve sorguları hızlı bir şekilde gerçekleştirir. Elasticsearch'in sorgu dili, RESTful API üzerinden gerçekleştirilir.
- Elasticsearch veritabanı yapılandırma:
- İndeksler ve şablonlar: Elasticsearch'te yapılandırmanın önemli bir yönü, indeksler ve şablonlardır. İndeksler, Elasticsearch tarafından aranabilir hale getirilen verilerin belirli bir yapıya sahip olmasını sağlar. Şablonlar ise indeksler için önceden belirlenmiş yapılandırma talimatlarıdır.
- Elasticsearch sorguları: Elasticsearch, RESTful API üzerinden sorgulara cevap verir. Sorgulama dilinde, Arama API'si, İndeks API'si, Yönetim API'si ve Cluster API'si gibi API'ler bulunur.
- Uygulama Arayüzleri (API'ler):
- Express.js ile API Geliştirme: Express.js, Node.js'te yaygın olarak kullanılan bir web uygulama çerçevesidir. Veritabanı işlemleri için Mongoose gibi bir ORM kütüphanesi kullanılabilir.
- MongoDB ve Elasticsearch ile Entegre API Geliştirme: MongoDB ve Elasticsearch veritabanlarını kullanan entegre bir API nasıl geliştirilir?
- API Test Etme: API nasıl test edilir ve hata ayıklama yapılır?
- Blog yazıları
- Arama motoru önerileri
- İnsan kaynakları veritabanı
- Arama motoru
- E-ticaret ürün arama
- Sosyal medya analizi
- 1. Indekslerin Tanımlanması: Elasticsearch veritabanında oluşturulacak indekslerin belirlenmesi yapının temelini oluşturur. Bir indeks oluşturmak için öncelikle, indeksin hangi veri türlerini tutacağı ve hangi alanların aranabilir olacağı belirlenir. Bu bilgiler, JSON formatında Elasticsearch'a gönderilerek bir indeks oluşturulur.
- 2. Belge Şablonlarının Oluşturulması: Belge şablonları, verilerin nasıl kaydedileceğini belirleyen yapısal kalıplardır. Örneğin, bir dizi belge şablonu oluşturulabilir; biri için yalnızca ürün bilgilerini kaydederken, diğeri müşteri bilgilerini kaydedebilir. Belge şablonları, Elasticsearch veritabanındaki veri bütünlüğünün korunmasına yardımcı olur.
- 3. Analiz Eklentilerinin Yapılandırılması: Elasticsearch, arama sorgularının optimize edilmesi için analiz eklentileri kullanır. Örneğin, bir metin araması sorgulandığında, analiz eklentileri içerikteki işaretlenmiş anahtar kelimeleri bulur ve indekslerini oluşturur. Elasticsearch yapılandırması, hangi analiz eklentilerinin kullanılacağının belirlenmesini gerektirir.
- 4. Shard ve Replica Sayılarının Ayarlanması: Elasticsearch verileri, şard adı verilen daha küçük parçalara bölerek saklar. Bu, büyük veri setleriyle çalışırken performansın artmasına yardımcı olur. Replica sayıları, veritabanındaki verilerin yedeklenmesi için kullanılır. Yapılandırma, kaç shard ve replica kullanılacağının belirlenmesini içerir.
- Bir uygulamanın Facebook, Twitter veya Instagram ile entegrasyonu,
- Bir mobil uygulamanın web sunucusu tarafından sağlanan verilerle etkileşim kurması,
- Bir e-ticaret sitesinin ödeme işlemlerini gerçekleştirmek için Payment Gateway API'larını kullanması,
- Bir araba kiralama uygulamasının Google Maps API'sini kullanarak rota planlama yapması,
- Bir sağlık uygulamasının doktorların hastaların bilgilerini paylaşmasına olanak sağlayan bir API kullanması.
- GET endpoint örneği:
app.get('/users', function(req, res) { }); - POST endpoint örneği:
app.post('/users', function(req, res) { }); - PUT endpoint örneği:
app.put('/users/:id', function(req, res) { }); - DELETE endpoint örneği:
app.delete('/users/:id', function(req, res) { });
Elasticsearch Veri Modelleri
Elasticsearch, bir arama motoru olarak kullanılabilir ve birden fazla veri modeli destekler. Elasticsearch veri modelleri, belge tabanlı veri modeli ve arama tabanlı veri modeli olarak ikiye ayrılır.
| Veri Modeli | Açıklama | Uygun Kullanım Senaryoları |
|---|---|---|
| Belge Tabanlı Veri Modeli | Belge tabanlı modelde, veriler JSON belgelerinde saklanır. Her belge, birincil anahtarı olan "_id" alanını içerir. Belge tabanlı model, ilişkisel modelden daha esnektir ve uygulamalarda daha hızlı performans sağlar. | |
| Arama Tabanlı Veri Modeli | Arama tabanlı modelde, veriler daha küçük parçalara ayrılır ve anahtar kelimelerin dizinlenmesi için kullanılır. Veriler JSON belgelerinde saklanır ve Elasticsearch, bir belge eşleşmesini bulmak için anahtar kelimelerin dizinini kullanır. |
Elasticsearch'te veri modelleri, veri yapısına ve kullanım senaryolarına bağlı olarak kullanılabilir. Bir uygulama için hangi veri modelini kullanmanın daha uygun olduğuna karar vermek, veri ihtiyaçlarına ve performans gereksinimlerine bağlıdır. Elasticsearch'in esnek ve ölçeklenebilir veri modeli, verilerin aranması, filtrelenmesi ve analiz edilmesi için çeşitli kullanım durumlarına uygun bir çözüm sunar.
Belge Tabanlı Veri Modeli
Belge tabanlı veri modeli, MongoDB ve Elasticsearch gibi belge tabanlı veritabanlarında kullanılan bir veri modelidir. Bu veri modelinde, veriler JSON benzeri belgeler olarak saklanır. Her belge, tamamen farklı bir yapıya sahip olabilir ve ilgili belge, içeriğine göre benzersiz bir kimlik (ID) değeri ile tanımlanabilir.
Belge tabanlı veri modeli, hiyerarşik ve ilişkisel verilerle çalışan diğer veri tabanı modellerine göre daha esnek bir yapıya sahiptir. Bu model, özellikle yönetilmesi kolay verilerin kaydedilmesi ve yüksek performanslı veri okumalarının gerekli olduğu uygulamalarda tercih edilir.
Belge tabanlı veri modeli, karmaşık ilişkilerin bulunmadığı uygulamalar için idealdir. Örneğin, bir e-ticaret uygulamasında, her ürünün bir belge olarak saklanabileceği ve ürün kimliği (ID) kullanılarak bir siparişin ayrıntılarının kolayca bulunabileceği bir durumda belge tabanlı model uygun olabilir.
MongoDB ve Elasticsearch, belge tabanlı veri modellerinde kullanımı kolaylaştırmak için çok sayıda özellik sunar. Bu özellikler arasında, belgelerin otomatik olarak oluşturulması, benzersiz kimlik değerleri, belgeler arasında geçiş yapmaya olanak tanıyan referanslar gibi özellikler yer alır.
Arama Tabanlı Veri Modeli
Arama tabanlı veri modeli, Elasticsearch'in en önemli özelliklerinden biridir. Bu veri modelinde, verilerin aranabilirliği ve filtrelenmesi üzerine yoğunlaşılır. Arama tabanlı veri modelinin temel avantajı, verileri aramak ve analiz etmek için hızlı ve etkili bir yöntem sunmasıdır.
Bu veri modeli, büyük miktarda yapısal olmayan veri arama ve analiz gerektiren uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Örneğin, e-ticaret sitelerinde ürün arama ve filtreleme işlemleri, blog sitelerinde içerik arama ve kategorizasyonu gibi birçok alanda kullanılabilir.
Arama tabanlı veri modelinde, her belge birden fazla alan içerebilir ve bu alanlar farklı veri tipleri ve formatları içerebilir. Elasticsearch, bu alanlardaki verileri kolayca indeksleyerek arama ve filtreleme işlemlerini hızlandırır. Ayrıca, Elasticsearch'in işlevleri sayesinde analitik veri yapısını da destekler. Arama tabanlı veri modelinin kullanımı, veri arama, filtreleme ve analiz işlemleri için özel olarak geliştirilmiş bir yöntemdir.
Elasticsearch Veritabanı Yapılandırma
Elasticsearch veritabanı yapılandırması, Elasticsearch'in doğru şekilde çalışabilmesi için oldukça önemlidir. Yapılandırma, indeksleme işlemlerinin optimize edilmesine, arama sorgularının hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesine ve uygulamanın genel performansının artmasına yardımcı olur.
Elasticsearch veritabanı yapılandırması için atılması gereken adımlar şunlardır:
Elasticsearch veritabanı yapılandırması, Elasticsearch verileri ile çalışırken en iyi performansın elde edilmesini sağlar. İyi yapılandırmalar, oluşturulacak API'lerin daha hızlı ve daha verimli çalışmasını sağlar ve uygulamanın genel performansını artırır.
İndeksler ve Şablolar
Elasticsearch'te verileri hızlı bir şekilde arama yaparken verimlilik artırılabilmek için "İndeks" adı verilen bir yapı kullanılır. İndeksler, Elasticsearch'de depolanan verilerin parçasıdır. İndeks, belirli bir veri kümesi için optimize edilmiş bir veri yapılandırmasıdır.
Elasticsearch'te şablonlar, birçok benzer indeksin oluşturulmasını kolaylaştıran ve otomatikleştiren bir yapıdır. Şablonlar, yeni bir indeks oluşturulmadan önce bir dizi ön tanımlı parametrenin belirlenmesini sağlar. Bir şablon, Elasticsearch tarafından kullanılan bir indeksi otomatik olarak oluşturur. Büyük ölçekli bir sistemde, her yeni talep için manuel olarak indeks oluşturmak oldukça zaman alıcı olabilir. İşte bu nedenle, şablonlar indeks oluşturmayı basitleştirir ve zamandan tasarruf sağlar.
İndeksler ve şablonlar, Elasticsearch'te verimliliği artırmada oldukça önemli bir role sahip. İndeksler uygun bir veri yapısı oluşturarak arama işlemlerinin daha hızlı bir şekilde yapılmasını sağlarken, şablonlar da benzer yapıda birden fazla indeks oluşturmayı daha hızlı ve otomatikleştirir.
Elasticsearch Sorguları
Elasticsearch sorguları, verilerin yüksek hızda aranması ve bulunması açısından oldukça önemlidir. Elasticsearch sorguları, Elasticsearch REST API aracılığıyla gönderilir ve sonuçlar JSON formatında alınır.
Elasticsearch sorguları, arama sorguları, yapısal sorgular veya sıralama sorguları gibi çeşitli tiplerde gelir. Arama sorguları, özellikle kullanıcının bir arama terimini girerek belirli bir kelime yığınının aranmasında kullanılır. Yapısal sorgular, veri tabanındaki belirli bir değer veya değerler kümesine göre aranırken, sıralama sorguları, verileri belirli bir sırayla listeleme kapasitesine sahiptir.
Elasticsearch sorguları oluşturmak için birkaç anahtar kelime veya fonksiyon kullanılabilir. Bazıları arama sürecini filtrelemek için kullanılırken, diğerleri sıralama veya sayfalama sürecinde kullanılır. Adım adım sorgular oluşturmak için Elasticsearch API kılavuzları veya online kaynaklar incelenebilir.
| Sorgu | Amacı |
|---|---|
| GET /index_name/_search?q=user_id:12345 | user_id'si 12345 olan kullanıcı verilerini getirir. |
| POST /index_name/_search\n{\n "query": {\n "match": {\n "name": "John"\n }\n }\n} | name alanında "John" ifadesi geçen kullanıcı verilerini getirir. |
| POST /index_name/_search\n{\n "size": 10,\n "from": 20,\n "query": {\n "range": {\n "age": {\n "gte": 20,\n "lte": 30\n }\n }\n }\n} | Yaşı 20 ile 30 arasında olan, 20. kayıttan itibaren 10 kaydı getirir. |
Arama sorguları ve filtreleme sorguları Elasticsearch'te oldukça gelişmiş bir şekilde kullanılabilir. Ayrıca, verilerin gruplanması, yinelenen verilerin çıkarılması ve sıralama gibi ileri düzey sorgulama özellikleri de mevcuttur. Bu nedenle, Elasticsearch sorgularının öğrenilmesi ve kullanılması, etkili bir uygulama arayüzü geliştirmek için önemlidir.
Uygulama Arayüzleri (API'ler)
API'ler (Application Programming Interfaces), uygulamaların farklı platformlar arasında etkileşim kurmasını ve veri paylaşmasını sağlayan bir yazılım arayüzüdür. Bu sayede bir web uygulaması, mobil uygulama, masaüstü uygulaması veya diğer uygulamalar arasında veri aktarımı yapılabilir.
API'ler, REST (Representational State Transfer) protokolünü kullanarak geliştirilebilir. RESTful API'ler, HTTP protokolü üzerinden tüm verilerin otomatik olarak kodlanması ve transferi sağlar. Bu sayede uygulama geliştiriciler, RESTful API'ler vasıtasıyla veri paylaşım ve entegrasyon işlemlerini hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirebilirler.
API'ler, farklı programlama dilleri ve platformlar için geliştirilebilir. Bu sayede bir uygulama, diğer programlama dillerine veya platformlara uyum sağlayacak şekilde tasarlanabilir. API'lerin kullanım örnekleri şunları içerebilir:
API'lerin kullanımı gün geçtikçe artmakta ve dünya genelinde pek çok büyük firmaların API'lerini geliştirdiği görülmektedir. API'ler, uygulama geliştiricilerinin işlerini kolaylaştırdığından, API'lerin kullanımı her geçen gün artmaktadır.
Express.js ile API Geliştirme
Express.js, Node.js tabanlı açık kaynak bir web uygulama çerçevesidir ve web uygulamaları için hızlı ve kolay bir çözüm sunmaktadır. Express.js kullanarak bir API geliştirmek oldukça basittir. İlk olarak bir Express.js uygulaması oluşturmanız ve birkaç middleware eklemeniz gerekir.
Express.js uygulaması oluşturmak için, 'npm install express' komutunu kullanarak Express.js'yi yüklemeniz ve ardından bir dosya oluşturmanız gerekiyor. Bu dosya, web sunucusunu başlatmak için kullanılacak ana dosyadır. Ana dosyayı oluşturduktan sonra, uygulamanızı yönetmek için gerekli modülleri yükleyebilirsiniz.
| Komut | Açıklama |
npm install express | Express.js yüklemek için kullanılır. |
npm install body-parser | Gelen verileri işlemek için kullanılır. |
npm install mongoose | MongoDB veritabanı için kullanılır. |
Express.js kullanarak bir API geliştirmek istiyorsanız, endpoint'lerinizi tanımlamanız gerekiyor. Endpoint'ler, HTTP isteklerini karşılayacak ve istemcilere yanıt verecek olan fonksiyonlardır. Kullanabileceğiniz HTTP metotları arasında GET, POST, PUT ve DELETE bulunur.
API endpoint'leri, 'app.get(), app.post(), app.put() veya app.delete()' gibi fonksiyonlar kullanılarak tanımlanır. Bu fonksiyonlar, birinci argüman olarak endpoint adını, ikinci argüman olarak bir callback fonksiyonunu alırlar. Callback fonksiyonu, endpoint'e gelen istekleri işleyen fonksiyondur.
Express.js, endpoint'lere tanımlanmış olan HTTP isteklerini işlemek için gerekli olan middleware'leri sağlar. Middleware, istek ve yanıt nesnelerini değiştirmenize, istekleri kontrol etmenize ve kod tekrarını engellemenize olanak tanır. Express.js kullanarak bir API geliştirirken, çoğunlukla kullanılan middleware'ler arasında body-parser, morgan ve cors yer alır.
body-parser: İstemcinin gönderdiği verileri işlemek için kullanılır.
| Komut: | app.use(bodyParser.json()); |
| Açıklama: | JSON veri alışverişi için kullanılır. |
morgan: İstekler ve yanıtlar için günlük kaydı oluşturmak için kullanılır.
| Komut: | app.use(morgan('combined')); |
| Açıklama: | İstekler ve yanıtlar için ayrıntılı bir günlük kaydı oluşturur. |
cors: API'ye farklı kaynaklardan gelen istekleri kabul etmek için kullanılır.
| Komut: | app.use(cors()); |
| Açıklama: | API'ye farklı kaynaklardan gelen istekleri kabul eder. |
Express.js kullanarak bir API geliştirmek oldukça kolaydır. Ana dosyanıza birkaç middleware yükleyin, endpoint'leri tanımlayın ve kullanabilirsiniz.
MongoDB ve Elasticsearch ile Entegre API Geliştirme
MongoDB ve Elasticsearch veritabanlarını kullanarak entegre bir API geliştirmek oldukça yararlı olabilir. İki veritabanı arasındaki uyum, uygulamalarınızı daha hızlı ve etkili yapabilir. Entegre bir API'nin nasıl oluşturulacağına bakalım.
İlk olarak, bir web sunucusu oluşturmalısınız. Bu sunucu, istemcilere MongoDB ve Elasticsearch veritabanlarına erişim izni verecektir. Express.js, bu sunucuyu oluşturmak için popüler bir seçimdir.
Ardından, MongoDB ve Elasticsearch bağlantıları kurmanız gerekiyor. MongoDB ve Elasticsearch bağlantıları, uygulama verilerini saklamanıza ve yükleme yapmanıza olanak tanır.
Sonra, API yollarını tanımlayabilirsiniz. MongoDB ve Elasticsearch bağlantılarınızın her biri için ayrı ayrı API yolları oluşturabilirsiniz. Örneğin, bir "ürün" koleksiyonu için MongoDB'de ve bir "ürün" indeksi için Elasticsearch'te API yolları tanımlayabilirsiniz.
API yolları tamamlandıktan sonra, test etmeniz gerekir. Testlerinizde, API'deki hataları tespit edebilir ve hata ayıklama yapabilirsiniz. Ayrıca API'nizi optimize etmek için veritabanı sorgularınızı ve verilerinizi düzenleyebilirsiniz.
Entegre bir API geliştirmek, uygulamalarınızı daha yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve erişilebilirlikle donatmanıza olanak tanır. MongoDB ve Elasticsearch'i entegre ederek, uygulamalarınızı daha iyi bir hale getirebilirsiniz.
API Test Etme
API'nin doğru çalıştığından emin olmak için test etmek önemlidir. API testleri, API'nin beklenen sonuçları verip vermediğini belirlemek için yapılır. API testleri, her sorgunun yanıtının beklenen şekilde verildiğini kontrol etmek için kullanılır ve hataların tespit edilmesine yardımcı olur. İşte, API testleri ve hata ayıklama yapılacak adımlar:
1. API Test Planı Hazırlama: API'yi test etmek için bir test planı hazırlamak önemlidir. Teknik gereksinimler, test süresi ve test yöntemleri listelenir.
2. Test Aracı Seçimi: Test araçlarının seçimi, API'nin karmaşıklığına ve özelliklerine bağlıdır. Bazı popüler API test araçları arasında Postman, SoapUI ve REST-assured yer alır.
3. Test Senaryoları Oluşturma: Test senaryolarının oluşturulması, API'nin beklenen sonuçları verip vermediğini kontrol etmek için yapılır. Her senaryoda doğru sorgu gönderilir ve yanıt doğruluğu kontrol edilir.
4. Testleri Yürütme: Test senaryoları yürütülür ve API'nin beklenen sonuçları verip vermediği kontrol edilir.
5. Test Sonuçlarının Değerlendirilmesi ve Hata Ayıklama: Test sonuçları, API'de tespit edilen hataların tespit edilmesine yardımcı olur. Test sonuçları gözden geçirilir ve gerekirse hata ayıklama yapılır.
API testleri, uygulama arayüzünü geliştirme sürecinde önemli bir rol oynar. Test etmek, hataları tespit etmek ve uygulamanın güvenilirliğini sağlamak için ciddiye alınmalıdır.