Title: MongoDB Author: Kriko Published: 1 Haziran 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. M Harfi # MongoDB MongoDB, NoSQL (Not Only SQL) açık kaynak kodlu bir veri tabanı yönetimi sistemidir. Yüksek hacimli verileri depolamak için açık kaynak kullanımından yararlanan ve belge sistemine oturtulmuş bir araçtır. **MongoDB**, belge odaklı bir NoSQL veri tabanı yönetim sistemidir. İlk kez 2009 yılında yayımlanan MongoDB, büyük ve değişken veri kümelerini depolamak, sorgulamak ve yönetmek amacıyla geliştirilmiştir. Geleneksel ilişkisel veri tabanlarındaki tablo ve satır yapısı yerine koleksiyonlar ve belgeler kullanır. Güncel MongoDB Community Server sürümleri, kaynak kodu erişilebilir bir yapıya sahiptir ve Server Side Public License kapsamında lisanslanır. MongoDB, verileri JSON benzeri bir yapıya sahip olan **BSON** belgeleri biçiminde saklar. Belgeler alan ve değer çiftlerinden oluşur ve aynı koleksiyondaki belgelerin tamamen aynı alanlara sahip olması gerekmez. Bu esnek şema modeli, veri yapısının zaman içerisinde değiştiği modern uygulamalarda geliştirme süreçlerini kolaylaştırabilir. Bununla birlikte veri kalitesinin ve uygulama tutarlılığının korunması için uygun veri modelleme ve doğrulama kurallarının uygulanması gerekir. MongoDB eşitlik, aralık ve alan bazlı sorguların yanı sıra metin, konum ve farklı veri türlerine yönelik indeksleri destekler. Belgelerdeki belirli alanlar indekslenerek sık kullanılan sorguların daha hızlı çalışması sağlanabilir. Toplama işlemleri ve aggregation pipeline yapısı sayesinde veriler filtrelenebilir, gruplandırılabilir, dönüştürülebilir ve analiz için hazırlanabilir. Ancak doğru indekslerin oluşturulmaması veya uygun olmayan veri modelinin kullanılması, depolama tüketimini artırabilir ve sorgu performansını olumsuz etkileyebilir. MongoDB'nin yüksek erişilebilirlik özellikleri **replica set** mimarisi üzerinden sağlanır. Replica set içerisindeki birden fazla sunucu aynı veri kümesinin kopyalarını tutarak yedeklilik ve otomatik geçiş imkanı sunar. Bu yapı donanım veya sunucu arızası durumunda hizmet kesintisi ve veri kaybı riskinin azaltılmasına yardımcı olur. Ancak çoğaltma işlemi tek başına bir yedekleme stratejisinin yerine geçmez ve ayrıca düzenli yedekleme planları uygulanmalıdır. Büyük veri kümelerinin ve yoğun işlem yüklerinin birden fazla sunucuya dağıtılması için **sharding** kullanılabilir. Bu yöntemde veriler belirlenen shard key alanına göre farklı sunuculara bölünerek yatay ölçeklenebilirlik sağlanır. Uygun bir shard key seçimi, yükün dengeli dağılması ve sorguların verimli çalışması açısından büyük önem taşır. Yanlış yapılandırılmış bir shard key ise dengesiz veri dağılımına, yoğun sunucu yüküne ve sorgu performansının düşmesine neden olabilir. MongoDB, web ve mobil uygulamalar, içerik yönetim sistemleri, ürün katalogları, kullanıcı profilleri, IoT uygulamaları ve gerçek zamanlı veri işleme çözümlerinde kullanılabilir. Esnek belge modeli, uygulama kodundaki nesnelerin veri tabanı belgeleriyle daha doğal biçimde eşleştirilmesine yardımcı olabilir. Kurulum ve yönetim işlemleri şirket içinde gerçekleştirilebileceği gibi tamamen yönetilen **MongoDB Atlas** hizmeti üzerinden de yürütülebilir. Kullanılacak yapı belirlenirken veri ilişkileri, işlem gereksinimleri, güvenlik, maliyet ve ölçeklenebilirlik ihtiyaçları birlikte değerlendirilmelidir. Sonuç olarak MongoDB'nin temel yapısı belge veri modeli, çoğaltma ve dağıtık ölçeklendirme özellikleri üzerine kuruludur. Esnek veri modeli hızlı uygulama geliştirmeyi desteklerken replica set yapısı erişilebilirliği, sharding ise yatay ölçeklenebilirliği güçlendirir. Ancak MongoDB, ilişkisel veri tabanlarının yetersiz kaldığı her durumda otomatik olarak tercih edilmesi gereken bir çözüm değildir. Veri tabanı seçimi, uygulamanın veri yapısına, sorgu biçimlerine, tutarlılık ihtiyaçlarına ve operasyonel gereksinimlerine göre yapılmalıdır. ## Sözlükte keşfedin ### Mobil Uygulama Marketi Optimizasyonu (ASO) Mobil Uygulama Marketi Optimizasyonu, mobil uygulamaların iOS ya da Android app store’lar içerisinde yapılan aramalarda daha çok gösterilmesi ve daha çok indirilmesi amacıyla yapılan mobil uygulama iyileştirme çalışmalarıdır. ### Mekansal Analiz Coğrafi mekan analizi, verilerin konumlarına göre işlendiği ve konumlar arasındaki ilişkilerin saptandığı bir analiz yöntemidir. ### Doğal Dil İşleme (NLP) Doğal dil işleme, yapay zeka teknolojilerinin insanlarla otonom bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan bir modeldir. ### Hadoop Hadoop, verileri işleme ve depolama için geliştirilen açık kaynaklı yazılım araçlarına verilen genel bir terimdir. ### İlk Byte’a Kadar Geçen Süre (TTFB) Time to First Byte (TTFB), “ilk bayta kadar geçen süre” anlamına gelmek ile beraber bir web sunucusunun sayfa yüklenmesine yanıt verebilirliğini belirleyen bir ölçümdür. ### Veri Temizleme Veri temizleme (Data Cleansing) veri tabanındaki yanlış – alakasız, tutarsız verileri tespit etmek, düzenlemek ya da listeden kaldırmaktır. Bununla amaç bir veri standardizasyonu sağlamaktır. ### Python Python, nesne odaklı yüksek seviye programla dili olarak piyasaya sürülmüştür. Web uygulamaları, yazılım geliştirme, makine öğrenimi veya veri bilimi gibi alanlarda kullanılan yüksek seviyeli bir programlama dili olarak tanımlanabilmektedir. ### Mockup Bir ürün ya da içeriğin modelleme dosyası olan Mockup, ilgili ürün ya da içerikler değişse de modelin kaybedilmeden tekrar tekrar farklı amaçlar için kullanılmasını sağlıyor. ### Kalıcı Yönlendirme / 301 Yönlendirmesi 301 Yönlendirmesi (301 Redirect), diğer adıyla kalıcı yönlendirme; mevcut sayfanızdan yeni sayfanıza ya da mevcut sitenizden yeni sitenize kalıcı bir şekilde yönlendirme sağlamanızın oldukça kolay bir yoludur. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.