Skip to main content

⚙️ MongoDB İndeks Kullanımı: Koleksiyon Sorgularını Hızlandırma Rehberi

🚀 Bu Rehberde Ne Öğreneceksiniz?​

Bu rehber, MongoDB veritabanında indekslerin (index/dizin) nasıl çalıştığını, neden önemli olduğunu ve sorgu performansını nasıl hızlandırdığını öğretir.
Tekil, benzersiz, gömülü (nested) ve bileşik (compound) indekslerin nasıl oluşturulacağını; ayrıca explain() metodu ile indekslerin sorgu planında nasıl kullanıldığını adım adım öğreneceksiniz.

🧠 Teknik Özet​

Konu: MongoDB’de indekslerin oluşturulması ve sorgu performansını artırma teknikleri.
Amaç: Koleksiyon büyüdükçe sorguların yavaşlamasını engellemek; tam tarama (Collection Scan) yerine indeks taraması (Index Scan) kullanmak.
Adımlar:

  1. Örnek veritabanı ve koleksiyon oluşturma
  2. İndekssiz sorgu planını inceleme
  3. Tek alanlı indeks oluşturma
  4. Benzersiz (unique) indeks ekleme
  5. Gömülü alanlara (nested) indeks uygulama
  6. Bileşik (compound) indeks oluşturma
  7. İndeksleri listeleme ve silme

📦 1. Adım – Örnek Veritabanını Hazırlama​

İlk olarak MongoDB kabuğuna yönetici hesabınızla bağlanın:

mongo -u rabisu_admin -p --authenticationDatabase admin

➡️ MongoDB’ye kimlik doğrulamalı giriş yapar.

Şimdi zirveler adlı bir koleksiyon oluşturun ve örnek verileri ekleyin:

db.zirveler.insertMany([
  {
    "isim": "Everest",
    "yukseklik": 8848,
    "lokasyon": ["Nepal", "Çin"],
    "tirmanislar": { "ilk": { "yil": 1953 }, "toplam": 5656 }
  },
  {
    "isim": "K2",
    "yukseklik": 8611,
    "lokasyon": ["Pakistan", "Çin"],
    "tirmanislar": { "ilk": { "yil": 1954 }, "toplam": 306 }
  },
  {
    "isim": "Lhotse",
    "yukseklik": 8516,
    "lokasyon": ["Nepal", "Çin"],
    "tirmanislar": { "ilk": { "yil": 1956 }, "toplam": 461 }
  },
  {
    "isim": "Makalu",
    "yukseklik": 8485,
    "lokasyon": ["Çin", "Nepal"],
    "tirmanislar": { "ilk": { "yil": 1955 }, "toplam": 361 }
  }
])

➡️ Beş dağ zirvesi için örnek belgeleri ekler.

Kayıtları görüntülemek için:

db.zirveler.find()

⚡ 2. Adım – İndekssiz Sorgu Performansını Analiz Etmek​

8700 metreden yüksek zirveleri sorgulayın:

db.zirveler.find({ "yukseklik": { $gt: 8700 } }).explain("executionStats")

➡️ Sorgunun nasıl yürütüldüğünü gösterir.

winningPlan.stage: "COLLSCAN" ifadesi, MongoDB’nin tüm koleksiyonu taradığını gösterir. totalDocsExamined: 5 ise her belgenin kontrol edildiğini belirtir.

🔍 3. Adım – Tek Alanlı İndeks Oluşturma​

yukseklik alanına bir indeks ekleyelim:

db.zirveler.createIndex({ "yukseklik": 1 })

➡️ Artan (ascending) düzende indeks oluşturur.

Aynı sorguyu tekrar çalıştırın:

db.zirveler.find({ "yukseklik": { $gt: 8700 } }).explain("executionStats")

Bu kez IXSCAN görünecek ve totalDocsExamined 5’ten 1’e düşecektir. Artık MongoDB yalnızca eşleşen belgeleri okur — tam tarama yok.

🔐 4. Adım – Benzersiz (Unique) İndeks Oluşturma​

Aynı isimde iki belge olmasını önlemek için unique indeks kullanılır:

db.zirveler.createIndex({ "isim": 1 }, { "unique": true })

➡️ İsim alanında tekrar eden değerlere izin vermez.

Aşağıdaki sorgu artık hata döndürür:

db.zirveler.insertOne({ "isim": "Everest", "yukseklik": 9000 })
Hata: E11000 duplicate key error collection: zirveler index: isim_1

🧩 5. Adım – Gömülü (Nested) Alanlara İndeks Eklemek​

Belge içindeki gömülü alanlara da indeks eklenebilir. Örneğin tirmanislar.toplam alanı:

db.zirveler.createIndex({ "tirmanislar.toplam": 1 })

➡️ Gömülü belgedeki toplam alanına indeks ekler.

Sorgu artık daha hızlı çalışacaktır:

db.zirveler.find(
  { "tirmanislar.toplam": { $gt: 300 } }
).sort({ "tirmanislar.toplam": -1 }).explain("executionStats")

Sonuçta "stage": "IXSCAN" görünür — MongoDB artık indeksi kullanır.

🧱 6. Adım – Bileşik (Compound) İndeksler​

Birden fazla alana göre sorgulama yapıyorsanız bileşik indeksler idealdir:

db.zirveler.createIndex(
  { "tirmanislar.ilk.yil": 1, "yukseklik": -1 }
)

➡️ İlk tırmanış yılı artan, yükseklik azalan sıralamada indeks oluşturur.

Bileşik indeksler, en soldaki alandan başlayarak (leftmost prefix) sorgularda etkili olur. Yani önce tirmanislar.ilk.yil, sonra yukseklik alanı üzerinden çalışır.

🌍 7. Adım – Çok Değerli (Multi-key) Alanlara İndeks Eklemek​

Bir alan birden fazla değere sahipse (örneğin dizi içeren lokasyon alanı), MongoDB otomatik olarak multi-key indeks oluşturur.

db.zirveler.createIndex({ "lokasyon": 1 })

➡️ Her ülke değeri için ayrı indeks kaydı tutar.

Sorgu örneği:

db.zirveler.find({ "lokasyon": "Nepal" }).explain("executionStats")

Çıktıda "isMultiKey": true ifadesi yer alacaktır.

🗂️ 8. Adım – İndeksleri Listeleme ve Kaldırma​

Tüm indeksleri listelemek için:

db.zirveler.getIndexes()

➡️ Tanımlı tüm indeksleri gösterir.

Belirli bir indeksi silmek için:

db.zirveler.dropIndex("yukseklik_1")

Tüm indeksleri temizlemek için:

db.zirveler.dropIndexes()

💬 Sıkça Sorulan Sorular (SSS)​

  1. Çok fazla indeks performansı düşürür mü?

Evet. Her ekleme/güncellemede indeksler yeniden hesaplanır. Gereksiz indeksler yazma işlemlerini yavaşlatır.

  1. explain() metodunda hangi değerler önemlidir?

winningPlan.stage: COLLSCAN (koleksiyon taraması) veya IXSCAN (indeks taraması).

totalDocsExamined: Kaç belgenin incelendiği.

nReturned: Kaç belgenin döndüğü.

  1. İndeksleri düzenleyebilir miyim?

Hayır, mevcut indeksi silebilir (dropIndex) ve yeniden oluşturabilirsiniz.

  1. Arka planda indeks oluşturmak mümkün mü?

Evet, büyük koleksiyonlarda sistemin kitlenmemesi için şu şekilde:

db.zirveler.createIndex({ "alan": 1 }, { background: true })
  1. Hangi alanlara indeks eklemeliyim?

Sık sorgulanan, filtre veya sıralama (sort) yapılan alanlara indeks ekleyin.

🎯 Sonuç​

Bu rehberde, MongoDB’de indekslerin sorgu performansına etkisini öğrendiniz. Artık tekil, benzersiz, gömülü ve bileşik indeksleri nasıl oluşturacağınızı biliyorsunuz. Doğru indeksleme, büyük veri setlerinde performans farkı yaratır.