Bu bölümde, NoSQL veritabanlarının gelişmiş özelliklerini ve MongoDB gibi popüler bir NoSQL veritabanında bu özelliklerin nasıl kullanıldığını inceleyeceğiz. Ele alacağımız konular şunlardır:
NoSQL veritabanları, temel CRUD işlemlerinin ötesinde güçlü sorgulama yetenekleri sunar.
Karşılaştırma Operatörleri: $eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte
| Operator | Açıklama | | ——– | ———————– | | eq | equal | | ne | not equal | | gt | greater than | | gte | greater than or equal | | lt | lower then | | lte | lower than or equal |
db.kullanicilar.find({ yas: { $gte: 18 } })
Mantıksal Operatörler: $and, $or, $not, $nor
| Operator | Açıklama |
|---|---|
| and | 1 and 1 => 1 |
| or | 1 or 0 => 1 |
| not | 1 not => 0 |
| nor | 1 nor 0 => 1 |
db.gonderiler.find({
$or: [
{ begeni_sayisi: { $gt: 100 } },
{ yorum_sayisi: { $gt: 50 } }
]
})
Eleman Operatörleri: $exists, $type
| Operator | Açıklama |
|---|---|
| exists | db.gonderiler.find({ resim_url: { $exists: true } }) |
| type | db.collection.find({ "field": { "$type": "string" } }) |
db.students.find({ "age": { "$type": "int" } }) |
Dizi Operatörleri: $all, $elemMatch, $size
| Operator | Açıklama | |
|---|---|---|
| all | $all operatörü, belirtilen değerlerin hepsini içermesi gerektiğini belirtir. Bu sorgu, courses dizisinde hem “Mathematics” hem de “Physics” derslerini içeren tüm öğrencileri döndürür. |
db.students.find({ "courses": { "$all": ["Mathematics", "Physics"] } }) |
| elemMatch | $elemMatch operatörü, dizideki tek bir elemanın tüm belirtilen koşulları karşılamasını sağlar. Bir öğrencinin aldıkları dersler arasında, ders adı “Matematik” olan ve kredisi 4 olan bir dersin bulunup bulunmadığını kontrol edelim |
db.students.find({"courses": { "$elemMatch": { "name": "Mathematics", "credits": 4 } }}) |
| size | $size operatörü, dizinin eleman sayısını kontrol eder ve tam olarak belirtilen sayıya eşit olup olmadığını belirler. Bu sorgu, courses dizisinde tam olarak 5 ders bulunan tüm öğrencileri döndürür. |
db.students.find({ “courses”: { “$size”: 5 } }) |
$elemMatch ve $size |
Bir ürünün varyasyonlarından en az bir tanesinin fiyatı 100’den fazla ve stoğu en az 50 iken, varyasyon sayısının 3 olduğunu kontrol edelim. | db.products.find({ "variants": { "$elemMatch": { "price": { "$gt": 100 }, "stock": { "$gte": 50 } }, "$size": 3 } }) |
$all ve $size |
Bir öğrencinin aldığı derslerin hem “Matematik” hem de “Fizik” olduğunu ve toplamda 5 ders aldığını kontrol edelim. | db.students.find({ "courses": { "$all": ["Mathematics", "Physics"], "$size": 5 } }) |
Sorgu sonuçlarında hangi alanların döndürüleceğini kontrol etmek için kullanılır.
db.kullanicilar.find(
{ durum: "aktif" },
{ _id: 0, isim: 1, email: 1 }
)
Tam metin aramaları yapmak için kullanılır.
// Index Oluşturma Kısmı
db.gonderiler.createIndex({ icerik: "text" })
// Metin Arama Kısmı
db.gonderiler.find({ $text: { $search: "NoSQL veritabanları" } })
Konum tabanlı sorgular için kullanılır.
db.mekanlar.createIndex({ konum: "2dsphere" })
db.mekanlar.find({
konum: {
$near: {
$geometry: {
type: "Point",
coordinates: [29.012345, 41.012345]
},
$maxDistance: 5000
}
}
})
Agregasyon çerçevesi, verileri işlemeye ve hesaplanmış sonuçlar döndürmeye olanak tanır.
4.2.1 Agregasyon Pipeline Bir dizi aşamadan oluşur; her aşama veriyi dönüştürür.
db.gonderiler.aggregate([
{ $match: { begeni_sayisi: { $gt: 50 } } },
{
$group: {
_id: "$kullanici_id",
toplamBegeni: { $sum: "$begeni_sayisi" },
gonderiSayisi: { $sum: 1 }
}
},
{ $sort: { toplamBegeni: -1 } }
])
Bu sorgu ile:
Adım Adım Açıklama:
$match Aşaması: Filtreleme$group: Belirli bir alana göre gruplar ve gruplar üzerinde hesaplamalar yapar.$sort: Sonuçları belirli bir alana göre sıralar.$project operatörü, dökümanların hangi alanlarının dahil edileceğini, hangi alanların dışlanacağını ve yeni alanların nasıl oluşturulacağını belirlemek için kullanılır.
db.kullanicilar.aggregate([ { $project: { isim: 1, email: 1, _id: 0 // _id alanını dışla } } ])
$limit operatörü, bir bütünleştirme boru hattından sonraki aşamalara gönderilecek doküman sayısını sınırlandırmak için kullanılır. Belirli sayıda dokümanla çalışmak istediğinizde idealdir.
```
const sayfaNumarası = 2;
const sayfaBaşına = 10;db.kullanicilar.aggregate([ { $skip: (sayfaNumarası - 1) * sayfaBaşına }, // İlk sayfa için atla { $limit: sayfaBaşına } // Sayfa başına 10 doküman getir ])
6. **`$lookup`** operatörü, bir bütünleştirme boru hattı içinde başka bir koleksiyondan verileri **left outer join** şeklinde birleştirmek için kullanılır. Bu, SQL'deki JOIN işlemine benzer şekilde çalışır ve ilişkili verileri tek bir dokümanda birleştirmenizi sağlar
db.calisanlar.aggregate([ { $lookup: { from: “departmanlar”, localField: “departman_id”, foreignField: “_id”, as: “calisanDepartmani” } }, { $unwind: “$calisanDepartmani” // Tekil departman bilgisi için diziyi aç }, { $project: { isim: 1, departmanAdı: “$calisanDepartmani.ad” } } ])
İki koleksiyonunuz var: `calisanlar` ve `departmanlar`. Her çalışanın bir `departman_id` alanı var. Bu sorgu, her çalışanın departman adını içeren bir `departmanAdı` alanı ekler.
#### Notlar
- `$lookup` operatörü, birleşim yapılacak koleksiyonun büyük olması durumunda performans sorunlarına yol açabilir. Bu nedenle, uygun indekslerin oluşturulduğundan emin olun.
- MongoDB 3.6 ve üzeri sürümlerde, daha gelişmiş `$lookup` özellikleri sunar, örneğin, boru hattı kullanarak daha karmaşık birleşimler yapmak.
### 4.3 İndeksleme Stratejileri ve Performans Optimizasyonu
İndeksler, sorgu performansını artırmak için kritik öneme sahiptir.
**Index Tipleri:**
- **İkincil İndeksler:**
- Belirli alanlara göre sorgulama yapmak için
- **TTL İndeksleri:**
- Zaman aşımına uğrayan veriler için (örneğin, oturum verileri)
#### 4.3.1 Tek Alanlı İndeksler
db.kullanicilar.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })
**4.3.2 Bileşik İndeksler**
db.gonderiler.createIndex({ kullanici_id: 1, tarih: -1 })
**4.3.3 Çoklu Anahtar İndeksleri (Multikey Indexes)**
Dizi alanları üzerinde indeksleme yapar.
db.gonderiler.createIndex({ etiketler: 1 })
**4.3.4 Metin İndeksleri**
Tam metin aramalarını optimize eder.
db.gonderiler.createIndex({ icerik: “text”, baslik: “text” })
**4.3.5 Geospatial İndeksler**
Konum tabanlı sorguları hızlandırır.
db.mekanlar.createIndex({ konum: “2dsphere” })
**4.3.6 Seyrek ve Kısmi İndeksler**
• **Seyrek İndeks:**
db.users.createIndex( { email: 1 }, { sparse: true } )
Seyrek indeksler, yalnızca belirli bir alana sahip olan dokümanları indeksleyen özel indekslerdir. Yani, indeksin oluşturulduğu alan mevcut olmayan (null veya undefined) dokümanlar bu indekste yer almaz. Bu sayede, indeks boyutu küçülür ve sorgu performansı artar.
- **Kullanım Amacı**
- **Boş Alanları Dışlamak:** Belirli bir alanın çoğu dokümanda mevcut olmadığı durumlarda, boş (null veya undefined) değerleri indeks dışında bırakarak indeks boyutunu küçültmek.
- **Performans Artışı:** Daha küçük indeksler, daha hızlı arama ve daha az bellek kullanımı sağlar.
- **Depolama Alanı Optimizasyonu:** Boş alanların indeks boyutunu artırmasını önler.
- **Örnek Kullanım**
- **Senaryo:** `users` koleksiyonunda, bazı kullanıcıların `email` alanına sahip olduğunu, bazılarının ise bu alana sahip olmadığını varsayalım. Sadece `email` alanına sahip olan dokümanları indekslemek istiyorsunuz.
- **Kısmi Indeks:**
db.orders.createIndex(
{ orderDate: 1 },
{
partialFilterExpression: { status: “active” }
}
)
```
Kısmi indeksler, belirli bir filtre kriterine uyan dokümanları indeksleyen özel indekslerdir. Yani, indeks sadece belirli koşulları sağlayan dokümanları içerir. Bu, daha hedefli ve optimize edilmiş indeksler oluşturmanıza olanak tanır.
orders koleksiyonunda, sadece status alanı “active” olan siparişleri indekslemek istiyorsunuz.| Özellik | Seyrek (Sparse) İndeksler | Kısmi (Partial) İndeksler |
|---|---|---|
| İndeksleme Kriteri | Alanın varlığı (null olmayan) | Belirli bir filtre koşulu |
| Kullanım Durumu | Alanın çoğu dokümanda mevcut olmadığı durumlar | Belirli bir koşula uyan dokümanları indekslemek istediğiniz durumlar |
| İndeks Boyutu | Daha küçük (boş alanlar indeks dışında) | Daha küçük (belirli koşula uyan dokümanlar indekslenir) |
| Filtreleme Esnekliği | Sadece alanın varlığına göre | Karmaşık ve özelleştirilmiş filtre koşulları destekler |
| Sorgu Uyumu | Alanın mevcut olduğu sorgular için uygundur | Belirli koşullara uyan sorgular için uygundur |
| Desteklenen MongoDB Sürümleri | MongoDB 2.6 ve üzeri | MongoDB 3.2 ve üzeri |