MongoDB'de veriyi sorgulayın, modelleyin, hızlandırın
MongoDB'de CRUD, sorgu operatörleri, aggregation, koleksiyon modelleme ve indekslemeyi performans analiziyle öğreten uygulamalı eğitim.
MongoDB belge veritabanında sorgu, modelleme ve indeksleme programı
Bu eğitim, MongoDB belge veritabanında veriyi manipüle etme, sorgulama ve performans için indeksleme becerisi kazandırır. CRUD işlemleri (insertOne/Many, find, updateOne/Many, deleteMany), sorgu operatörleri ($eq, $gt, $in, $and, $or, $regex), gömülü belge ve dizi sorguları, projeksiyon ve sıralama ele alınır. Aggregation pipeline ($match, $group, $project, $lookup, $unwind), koleksiyon modelleme (gömme vs referans), indeks türleri (tekli, bileşik, metin, çok anahtarlı) ve açıklama planı (explain) işlenir. Katılımcı; gerçek belge veri seti üzerinde sorgu ve indeks tasarlar.
3 Gün. Her gün dört modül; CRUD ve sorgu, aggregation ve modelleme, indeksleme ve performans üzerine uygulama.
Orta Seviye — MongoDB ile belge veri manipülasyonu, sorgulama, koleksiyon modelleme ve indeksleme
MongoDB shell ve Compass ile örnek belge koleksiyonları üzerinde uygulamalı sorgu ve indeks çalışması yapılır.
Esnek belge modelinde veriyi doğru gömme/referans kararıyla modellersiniz.
Aggregation pipeline ile karmaşık dönüşüm ve özetleri tek sorguda yaparsınız.
Doğru indekslerle sorguları yavaş taramadan kurtarıp hızlandırırsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel veritabanı ve CRUD kavramlarına aşinalık gerekir.
JSON yapısını okuyup yazabilmek faydalıdır.
Temel kabuk kullanımı önerilir.
MongoDB (shell/Compass) kurulu veya erişilebilir olmalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
MongoDB CRUD işlemlerini güvenle yapabilirsiniz.
Karşılaştırma, mantık ve dizi operatörleriyle sorgulayabilirsiniz.
Aggregation pipeline ile karmaşık dönüşümler kurabilirsiniz.
$lookup ile koleksiyonlar arası birleştirme yapabilirsiniz.
Gömme/referans kararıyla koleksiyonları modelleyebilirsiniz.
Uygun indeks türünü seçip oluşturabilirsiniz.
ESR kuralıyla etkili bileşik indeks tasarlayabilirsiniz.
explain ile yürütme planını okuyup sorgu hızlandırabilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
BI araçlarında dosya, veritabanı, bulut ve API kaynaklarına bağlanma, import/canlı bağlantı modları, yenileme ve veri hazırlamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri bağlı kontroller, veri erişim katmanı, önbellek, dağıtım ve grafik/multimedya ile veri odaklı uygulama ve rapor arayüzleri kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İstatistiğin temel kavramları, veri türleri, ortalama ve standart sapma gibi özet ölçüler ile örnekleme yöntemlerini ve hatasını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ortalama, yüzde, olasılık ve grafik okumayla veri okuryazarlığı kazanın; korelasyon-nedensellik ve yanıltıcı görseller gibi istatistiksel tuzakları ayırt edin.
Detayları Gör →
Veri gözlemlenebilirliği, kalite testleri (Great Expectations, dbt), SLA/SLO, anomali tespiti ve olay yönetimiyle güvenilir veri hatları işletmeyi öğrenin.
Detayları Gör →