MongoDB performansını nasıl optimize edersiniz?

Question

Accepted Answer

MongoDB performansı optimizasyonu **indexing** (en büyük kazanç), **schema design** erişim desenleri için, verimli **queries** ve **`explain()`** gibi araçları kullanarak darboğazları bulmaya odaklanır. Her zamanki gibi: önce ölçün, sonra gerçek problemi düzeltin — genellikle eksik indexler veya kötü schema design.

## Indexing en büyük kazançtır

```js
// use explain() to check if a query uses an index
db.users.find({ email: "ann@x.com" }).explain("executionStats");
// → look for: COLLSCAN (collection scan = BAD, no index) vs IXSCAN (index = GOOD)

db.users.createIndex({ email: 1 });   // add the missing index → fast
```

```text
✓ Index fields used in queries, sorts, and filters (the #1 optimization)
✓ Compound indexes for multi-field queries (mind the field order)
✓ explain() to verify queries use indexes (COLLSCAN = problem)
✓ Don't over-index (slows writes); index what's actually queried
```

## Erişim desenleri için schema design

```text
✓ EMBED data accessed together → single-query reads (no joins)
✓ Reference large/unbounded/shared data appropriately
✓ Design around your QUERIES (the access-pattern principle) → most reads = one document
→ Poor schema design (e.g. needing many $lookups, huge documents) hurts performance
  more than almost anything else in MongoDB.
```

## Query optimizasyonu

```text
✓ Use PROJECTION — return only needed fields (less data transferred)
✓ Filter early; use covered queries (all fields from the index → no document fetch)
✓ In aggregation pipelines, put $match (and $limit) EARLY to reduce data through the pipeline
✓ Avoid querying without the shard key on sharded collections (scatter-gather)
✓ Use limit/pagination; prefer range-based over deep skip()
```

## Diğer teknikler

```text
✓ Working set in RAM — frequently-accessed data + indexes should fit in memory
  (MongoDB caches in RAM; disk access is much slower)
✓ Connection pooling (drivers pool by default)
✓ Monitor: explain(), MongoDB profiler, Atlas Performance Advisor (suggests indexes)
✓ Avoid large/unbounded arrays; consider the bucket pattern for time-series
```

## Neden önemli

MongoDB performansı optimizasyonu MongoDB uygulamalarını hızlı tutmak için değerli senior-level bilgidir ve doğru yaklaşımı anlamak — ölçüm temelli, indexing ve schema design en büyük kaldıraçlar olarak — etkili optimizasyon için önemlidir.

**En büyük kazanç indexing'dir** (ilişkisel veritabanlarıyla aynı): eksik indexler **collection scans** neden olur (COLLSCAN — her belgeyi kontrol etme, veri büyüdükçe felaket derecede yavaş), ve sorgulanan/sıralanan/filtrelenen alanlarda uygun indexler eklemek bunları hızlı index scan'lere dönüştürür — sorgularının indexleri kullandığını doğrulamak için **`explain()`** kullanmak (COLLSCAN problemlerini tespit etmek) anahtar tanı becerisidir. **Erişim desenleri için schema design** MongoDB'de SQL'den muhtemelen daha etkilidir: sorgulara etrafında tasarlama (birlikte erişilen verileri embedding yaparak tek-sorgu okumaları için, uygun şekilde referans yaparak) böylece çoğu okuma bir belgeyi hedefler, kötü design (birçok `$lookup` gereksinim, devasa belgeler) performansı önemli ölçüde zedeler — schema design'ı MongoDB'nin esnekliğine özgü en üst optimizasyon kaldıracı yapar. **Query optimizasyonu** (sadece gerekli alanları döndürmek için projection, covered queries, aggregation pipeline'larda `$match`/`$limit` erken koymak veri akışını azaltmak için, sharded collection'larda scatter-gather'dan kaçınmak, verimli pagination) ve **working set RAM'e sığması** (sık erişilen veriler ve indexler bellekte cached, disk çok daha yavaş olduğundan) toolkit'i tamamlar.

**Ölçüm temelli disiplin** (explain(), profiler ve Atlas Performance Advisor kullanarak gerçek darboğazları bulup düzeltmek — genellikle eksik indexler veya kötü schema) gereklidir.

MongoDB performansı uygulamalar için kritik olduğundan ve uygun optimizasyon (indexing, schema design, query verimliliği, working set RAM'de) bunu ölçekte hızlı tuttuğundan, MongoDB performansı optimizasyonunu anlamak — özellikle indexing (explain() ile doğrulanmış) ve erişim-desen-temelli schema design en büyük kaldıraçlar olarak — performant MongoDB uygulamalarını işletmek için değerli senior-level bilgidir, sık ilgili bir konu ve MongoDB'yi sistematik olarak optimize etme yeteneğini gösteren bir konudur.