Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilece\u011finizi, indeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu gibi kilit konular\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu rehber, veritaban\u0131 y\u00f6neticilerinden yaz\u0131l\u0131mc\u0131lara kadar her seviyeden okuyucuya hitap ediyor.<\/p>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fcz dijital d\u00fcnyas\u0131nda, veriye eri\u015fim h\u0131z\u0131 ve veritaban\u0131 performans\u0131n\u0131n \u00f6nemi yads\u0131namaz. Bir web sitesi yava\u015f y\u00fckleniyorsa veya bir mobil uygulama veriyi an\u0131nda getiremiyorsa, kullan\u0131c\u0131 deneyimi olumsuz etkilenir ve bu durum do\u011frudan i\u015f kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015fan sistemlerde, basit bir SQL sorgusu bile saniyeler s\u00fcrebilirken, milyonlarca i\u015flemi ayn\u0131 anda ger\u00e7ekle\u015ftiren platformlarda bu s\u00fcreler kabul edilemez hale gelir.<\/p>\n
Peki, veritaban\u0131 performans\u0131ndaki yava\u015flamalar tam olarak ne anlama geliyor? \u00d6rne\u011fin, bir e-ticaret sitesinde \u00fcr\u00fcn arama sonu\u00e7lar\u0131 gecikmeli gelirse, m\u00fc\u015fteri al\u0131\u015fveri\u015fini tamamlamadan sayfay\u0131 terk edebilir. Bir bankac\u0131l\u0131k uygulamas\u0131nda hesap bakiyesi sorgusu birka\u00e7 saniye s\u00fcrerse, bu durum m\u00fc\u015fteri memnuniyetsizli\u011fine ve g\u00fcven kayb\u0131na neden olabilir. Daha da \u00f6tesi, dahili i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinde, raporlama veya veri analizi gibi kritik g\u00f6revler veritaban\u0131 performans\u0131na ba\u011fl\u0131 oldu\u011fundan, yava\u015fl\u0131k t\u00fcm operasyonel verimlili\u011fi sekteye u\u011fratabilir.<\/p>\n
\u0130\u015fte bu noktada, indeksleme (indexing), hashing ve etkili sorgu optimizasyonu teknikleri devreye girer. Bu yakla\u015f\u0131mlar, veritaban\u0131n\u0131z\u0131n veriyi daha h\u0131zl\u0131 bulmas\u0131n\u0131, i\u015flemesini ve d\u00f6nd\u00fcrmesini sa\u011flayarak genel sistem yan\u0131t s\u00fcrelerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015ftirir. Do\u011fru stratejilerle, karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 bile milisaniyeler i\u00e7inde tamamlamak m\u00fcmk\u00fcn hale gelebilir. Ayr\u0131ca, bu optimizasyonlar sadece son kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda sunucu kaynaklar\u0131n\u0131n (CPU, bellek, disk I\/O) daha verimli kullan\u0131lmas\u0131na da yard\u0131mc\u0131 olur, bu da i\u015fletme maliyetlerinde tasarruf anlam\u0131na gelir. Sonu\u00e7 olarak, veritaban\u0131 performans\u0131, bir i\u015fletmenin ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in kritik bir temel ta\u015f\u0131d\u0131r ve bu alandaki bilgi birikimi, modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve sistem y\u00f6netimi pratiklerinin ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.<\/p>\n
\u0130ndeksleme, bir veritaban\u0131 tablosundaki verilere eri\u015fim h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan temel bir tekniktir. T\u0131pk\u0131 bir kitab\u0131n i\u00e7indekiler veya dizin k\u0131sm\u0131 gibi d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. Bir kitapta belirli bir konuyu bulmak i\u00e7in t\u00fcm sayfalar\u0131 tek tek okumak yerine, dizine bakarak ilgili sayfa numaras\u0131na do\u011frudan gidebiliriz. \u0130ndeksler de veritaban\u0131nda ayn\u0131 prensiple \u00e7al\u0131\u015f\u0131r; arad\u0131\u011f\u0131n\u0131z verinin nerede oldu\u011funu veritaban\u0131 motoruna h\u0131zl\u0131ca bildirir.<\/p>\n
Veritaban\u0131 indeksleri, genellikle B-Tree (B a\u011fac\u0131) veri yap\u0131s\u0131 kullan\u0131larak olu\u015fturulur. Bu yap\u0131, verilerin s\u0131ral\u0131 bir \u015fekilde depolanmas\u0131n\u0131 ve h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde aranmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bir indeks olu\u015fturdu\u011funuzda, veritaban\u0131, belirledi\u011finiz bir veya daha fazla s\u00fctundaki de\u011ferleri al\u0131r, bunlar\u0131 s\u0131ralar ve bu de\u011ferlerin disk \u00fczerindeki fiziksel konumlar\u0131na bir i\u015faret\u00e7i ekler. B\u00f6ylece, bir sorgu belirli bir de\u011feri arad\u0131\u011f\u0131nda, veritaban\u0131 t\u00fcm tabloyu taramak (table scan) yerine indeksi kullanarak do\u011frudan ilgili sat\u0131rlara atlayabilir.<\/p>\n
SQL veritabanlar\u0131nda iki ana indeks t\u00fcr\u00fc bulunur:<\/p>\n
\u0130ndekslemenin faydalar\u0131 a\u00e7\u0131k olsa da, her s\u00fctuna indeks eklemek her zaman iyi bir fikir de\u011fildir. \u0130ndeksler, disk alan\u0131nda yer kaplar ve veri ekleme, g\u00fcncelleme veya silme (DML i\u015flemleri) s\u0131ras\u0131nda ekstra maliyet getirirler, \u00e7\u00fcnk\u00fc indekslerin de g\u00fcncellenmesi gerekir. Bu nedenle, indeksleri do\u011fru yerde ve do\u011fru \u015fekilde kullanmak kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Genellikle, s\u0131k\u00e7a WHERE, JOIN, ORDER BY veya GROUP BY yan t\u00fcmcelerinde kullan\u0131lan s\u00fctunlara indeks eklemek faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Bir indeks nas\u0131l olu\u015fturulur, basit bir \u00f6rnekle inceleyelim:<\/p>\n
\nCREATE TABLE Musteriler (\n MusteriID INT PRIMARY KEY,\n Ad NVARCHAR(50),\n Soyad NVARCHAR(50),\n Email NVARCHAR(100),\n KayitTarihi DATETIME\n);\n\n-- Email s\u00fctununda s\u0131k\u00e7a arama yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 varsayal\u0131m.\n-- K\u00fcmelenmemi\u015f bir indeks olu\u015fturarak Email'e g\u00f6re aramalar\u0131 h\u0131zland\u0131rabiliriz.\nCREATE INDEX IX_Musteriler_Email\nON Musteriler (Email);\n\n-- E\u011fer KayitTarihi'ne g\u00f6re s\u0131k\u00e7a s\u0131ralama veya filtreleme yap\u0131yorsak:\nCREATE INDEX IX_Musteriler_KayitTarihi\nON Musteriler (KayitTarihi DESC);\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu \u00f6rnekte, MusteriID<\/code> otomatik olarak k\u00fcmelenmi\u015f bir indeks olu\u015ftururken (\u00e7\u00fcnk\u00fc PRIMARY KEY<\/code> olarak tan\u0131mland\u0131), Email<\/code> ve KayitTarihi<\/code> s\u00fctunlar\u0131 i\u00e7in ayr\u0131 ayr\u0131 k\u00fcmelenmemi\u015f indeksler olu\u015fturulmu\u015ftur. Bu indeksler sayesinde, WHERE Email = 'biri@example.com'<\/code> veya ORDER BY KayitTarihi DESC<\/code> gibi sorgular \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 \u00e7al\u0131\u015facakt\u0131r. \u0130ndeks kullan\u0131m\u0131, b\u00fcy\u00fck tablolar ve yo\u011fun sorgu trafi\u011fi olan sistemlerde sorgu h\u0131z\u0131n\u0131 %80'den fazla art\u0131rabilir.<\/p>\nHashing ile Veri Eri\u015fimi Nas\u0131l H\u0131zland\u0131r\u0131l\u0131r?<\/h2>\n
Hashing, indekslemeye benzer \u015fekilde veri eri\u015fimini h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir tekniktir, ancak \u00e7al\u0131\u015fma prensibi biraz farkl\u0131d\u0131r. \u0130ndeksleme, veriyi s\u0131ral\u0131 bir \u015fekilde tutarak arama yapmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131rken, hashing, veriyi bir \"karma fonksiyonu\" (hash function) kullanarak do\u011frudan bir depolama konumuna e\u015flemeyi ama\u00e7lar. Bu, veriye ula\u015fmak i\u00e7in bir arama a\u011fac\u0131nda gezinme ihtiyac\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r ve teorik olarak O(1) sabit zamanda eri\u015fim sa\u011flar.<\/p>\n
Hashing'in temelinde bir karma fonksiyonu bulunur. Bu fonksiyon, bir giri\u015f de\u011ferini (anahtar) al\u0131r ve onu belirli bir boyuttaki bir say\u0131ya (karma de\u011feri veya hash kodu) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Bu karma de\u011feri, verinin depolanaca\u011f\u0131 veya bulunaca\u011f\u0131 bellek adresini veya disk blo\u011funu temsil eder. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fteri numaras\u0131n\u0131 bir karma fonksiyonundan ge\u00e7irdi\u011finizde, bu fonksiyon size bu m\u00fc\u015fterinin verisinin hangi depolama kutusunda oldu\u011funu s\u00f6yleyebilir. Bu sayede, t\u00fcm listeyi taramak yerine do\u011frudan o kutuya gidilir.<\/p>\n
\u0130ndekslemeden Fark\u0131 ve Kullan\u0131m Alanlar\u0131<\/h3>\n
\u0130ndeksleme genellikle bir arama a\u011fac\u0131 (\u00f6rne\u011fin B-Tree) kullan\u0131rken, hashing bir karma tablosu (hash table) kullan\u0131r. Bu temel fark, kullan\u0131m senaryolar\u0131n\u0131 da belirler:<\/p>\n
\n- E\u015fitlik Sorgular\u0131:<\/strong> Hashing,
WHERE AnahtarSutun = 'Deger'<\/code> gibi do\u011frudan e\u015fitlik sorgular\u0131 i\u00e7in inan\u0131lmaz derecede h\u0131zl\u0131d\u0131r. \u00c7\u00fcnk\u00fc anahtar\u0131n karma de\u011feri hesaplan\u0131r ve ilgili depolama konumuna do\u011frudan gidilir.<\/li>\n- Aral\u0131k Sorgular\u0131:<\/strong> Hashing,
WHERE AnahtarSutun BETWEEN 'Deger1' AND 'Deger2'<\/code> gibi aral\u0131k sorgular\u0131 i\u00e7in uygun de\u011fildir. Karma fonksiyonu, benzer anahtarlara rastgele karma de\u011ferleri atayabilir, bu da s\u0131ral\u0131 bir taramay\u0131 imkans\u0131z hale getirir. \u0130ndeksleme (B-Tree) ise bu t\u00fcr sorgularda \u00e7ok etkilidir.<\/li>\n- K\u00fc\u00e7\u00fck ve S\u0131k Eri\u015filen Veri Setleri:<\/strong> Hashing, \u00f6zellikle haf\u0131zada tutulan ve \u00e7ok h\u0131zl\u0131 eri\u015fim gerektiren veri setleri i\u00e7in idealdir.<\/li>\n<\/ul>\n
Peki, SQL veritabanlar\u0131nda hashing'i nas\u0131l kullan\u0131r\u0131z? Modern SQL veritaban\u0131 sistemleri (SQL Server, PostgreSQL, MySQL gibi), do\u011frudan \"hash index\" kavram\u0131n\u0131 her zaman a\u00e7\u0131k\u00e7a sunmaz. Ancak hashing mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 kendi i\u00e7 mekanizmalar\u0131nda, \u00f6zellikle HASH JOIN<\/code> operasyonlar\u0131nda veya baz\u0131 dahili tablo yap\u0131lar\u0131nda yo\u011fun olarak kullan\u0131rlar. \u00d6rne\u011fin, iki b\u00fcy\u00fck tablonun JOIN<\/code> edilmesi gerekti\u011finde, veritaban\u0131 motoru daha k\u00fc\u00e7\u00fck olan tablonun anahtar s\u00fctununu kullanarak bir karma tablosu olu\u015fturabilir. Di\u011fer tablo taran\u0131rken, her sat\u0131r\u0131n anahtar\u0131 bu karma tabloda aranarak h\u0131zl\u0131 e\u015fle\u015fmeler bulunur.<\/p>\n\n Uzman \u0130pucu:<\/strong> SQL veritabanlar\u0131nda direkt hash indeksi olu\u015fturma se\u00e7ene\u011fi s\u0131n\u0131rl\u0131 olabilir. Ancak, performans sorunlar\u0131 ya\u015fad\u0131\u011f\u0131n\u0131z e\u015fitlik tabanl\u0131 JOIN veya WHERE ko\u015fullar\u0131nda, veritaban\u0131 motorunuzun dahili hash mekanizmalar\u0131n\u0131 kullan\u0131p kullanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 sorgu plan\u0131ndan kontrol etmek size fikir verebilir.\n<\/div>\nKarma \u00c7arp\u0131\u015fmalar\u0131 (Collisions) ve \u00c7\u00f6z\u00fcmleri<\/h3>\n
Karma fonksiyonlar\u0131n\u0131n en b\u00fcy\u00fck zorluklar\u0131ndan biri, farkl\u0131 giri\u015f anahtarlar\u0131 i\u00e7in ayn\u0131 karma de\u011ferini \u00fcretme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131d\u0131r; buna \"karma \u00e7arp\u0131\u015fmas\u0131\" denir. Veritaban\u0131 sistemleri bu \u00e7arp\u0131\u015fmalar\u0131 \u00e7e\u015fitli y\u00f6ntemlerle \u00e7\u00f6zer:<\/p>\n
\n- Zincirleme (Chaining):<\/strong> Ayn\u0131 karma de\u011ferine sahip t\u00fcm \u00f6\u011feleri bir ba\u011fl\u0131 liste (linked list) olarak depolamak.<\/li>\n
- A\u00e7\u0131k Adresleme (Open Addressing):<\/strong> Bir \u00e7arp\u0131\u015fma meydana geldi\u011finde, tablo i\u00e7inde alternatif bo\u015f bir yer aramak (do\u011frusal ara\u015ft\u0131rma, karesel ara\u015ft\u0131rma vb.).<\/li>\n<\/ul>\n
Etkili bir hashing i\u00e7in, iyi tasarlanm\u0131\u015f bir karma fonksiyonu ve \u00e7arp\u0131\u015fmalar\u0131 minimumda tutan bir strateji \u015fartt\u0131r. Genellikle, veritaban\u0131 sistemleri bu karma\u015f\u0131k detaylar\u0131 bizim i\u00e7in y\u00f6netir, ancak bu mekanizmalar\u0131n varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilmek, belirli sorgu optimizasyon senaryolar\u0131nda neden hash tabanl\u0131 yakla\u015f\u0131mlar\u0131n kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamam\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Bir \u00f6rnekle hash join'in mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayal\u0131m:<\/p>\n
\n-- \u0130ki tabloyu hash join kullanarak birle\u015ftirelim.\n-- Bu, veritaban\u0131 motorunun dahili olarak hashing kullanabilece\u011fi bir senaryodur.\n\nSELECT O.SiparisID, M.Ad, M.Soyad\nFROM Siparisler O\nINNER JOIN Musteriler M ON O.MusteriID = M.MusteriID;\n\n-- Yukar\u0131daki sorguda, e\u011fer Musteriler tablosu Siparisler tablosundan k\u00fc\u00e7\u00fckse\n-- ve MusteriID \u00fczerinde indeks yoksa veya \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bir tabloysa,\n-- veritaban\u0131 optimizasyonu hash join'i tercih edebilir.\n-- Musteriler tablosu MusteriID'ye g\u00f6re bir hash tablosuna y\u00fcklenir.\n-- Siparisler tablosu taran\u0131rken her MusteriID i\u00e7in bu hash tablosunda e\u015fle\u015fme aran\u0131r.\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Hashing ve indeksleme, SQL performans\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in birbirini tamamlayan stratejilerdir. Do\u011fru senaryoda do\u011fru y\u00f6ntemi kullanmak, veritaban\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 ve \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde etkileyecektir. \u00d6rne\u011fin, MusteriID<\/code> gibi tekil ve s\u0131k\u00e7a e\u015fitlik sorgular\u0131nda kullan\u0131lan s\u00fctunlar i\u00e7in hashing (veritaban\u0131n\u0131n dahili mekanizmalar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla) \u00e7ok h\u0131zl\u0131 sonu\u00e7lar verebilirken, isim veya tarih aral\u0131klar\u0131 gibi daha geni\u015f sorgular i\u00e7in B-Tree indeksleri vazge\u00e7ilmezdir. Bu optimizasyon tekniklerini anlamak ve uygulamak, modern veri y\u00f6netimi i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\nSQL Sorgular\u0131n\u0131z\u0131 Nas\u0131l Optimize Edersiniz?<\/h2>\n
\u0130ndeksleme ve hashing, veritaban\u0131 performans\u0131n\u0131n temelini olu\u015ftursa da, sorgular\u0131n\u0131z\u0131n kendisi de performans\u0131 do\u011frudan etkileyen en \u00f6nemli fakt\u00f6rd\u00fcr. K\u00f6t\u00fc yaz\u0131lm\u0131\u015f bir sorgu, en iyi indekslere sahip bir veritaban\u0131nda bile yava\u015f \u00e7al\u0131\u015fabilir. Sorgu optimizasyonu, SQL sorgular\u0131n\u0131z\u0131n verileri m\u00fcmk\u00fcn olan en verimli \u015fekilde almas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli teknikler ve stratejiler uygulamay\u0131 kapsar.<\/p>\n
Sorgu Plan\u0131n\u0131 (Execution Plan) Anlamak<\/h3>\n
Sorgu optimizasyonunun ilk ad\u0131m\u0131, veritaban\u0131 motorunun sorgunuzu nas\u0131l i\u015fledi\u011fini anlamakt\u0131r. Veritaban\u0131 y\u00f6netim sistemleri (DBMS), her sorgu i\u00e7in bir \"sorgu plan\u0131\" veya \"y\u00fcr\u00fctme plan\u0131\" (execution plan) olu\u015fturur. Bu plan, veritaban\u0131n\u0131n veriye nas\u0131l eri\u015fece\u011fini, tablolar\u0131 nas\u0131l birle\u015ftirece\u011fini ve sonucu nas\u0131l hesaplayaca\u011f\u0131n\u0131 ad\u0131m ad\u0131m g\u00f6sterir. EXPLAIN<\/code> (PostgreSQL, MySQL), SET SHOWPLAN_ALL ON<\/code> (SQL Server) veya grafiksel sorgu plan\u0131 ara\u00e7lar\u0131 bu planlar\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n\n-- MySQL veya PostgreSQL'de bir sorgu plan\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme:\nEXPLAIN SELECT Ad, Soyad, Email FROM Musteriler WHERE KayitTarihi > '2023-01-01' ORDER BY Soyad;\n\n-- SQL Server'da (\u00f6nce \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r, sonra plan incelenir veya SET STATISTICS PROFILE ON kullan\u0131l\u0131r):\nSET STATISTICS PROFILE ON;\nSELECT Ad, Soyad, Email FROM Musteriler WHERE KayitTarihi > '2023-01-01' ORDER BY Soyad;\nSET STATISTICS PROFILE OFF;\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Sorgu plan\u0131n\u0131 incelerken, \"Table Scan\" (t\u00fcm tabloyu tarama), \"Index Scan\" (indeksi tarama) ve \"Index Seek\" (indeks \u00fczerinden do\u011frudan arama) gibi i\u015flemlere dikkat edin. Genellikle \"Index Seek\" en verimli, \"Table Scan\" ise en az verimli olan\u0131d\u0131r. Ayr\u0131ca, b\u00fcy\u00fck maliyetli JOIN'ler, s\u0131ralama (Sort) i\u015flemleri veya ge\u00e7ici tablo olu\u015fturma (Temporary Table) gibi operasyonlar da performans darbo\u011fazlar\u0131na i\u015faret edebilir.<\/p>\n
Etkili Sorgu Optimizasyonu Teknikleri<\/h3>\n\nSELECT *<\/code> Kullan\u0131m\u0131ndan Ka\u00e7\u0131n\u0131n:<\/strong> Yaln\u0131zca ihtiyac\u0131n\u0131z olan s\u00fctunlar\u0131 se\u00e7in. SELECT *<\/code> kullanmak, gereksiz veri transferine ve disk I\/O'ya neden olur. Bu, \u00f6zellikle geni\u015f tablolarda ve a\u011f \u00fczerinden veri \u00e7ekilirken performans\u0131 ciddi \u015fekilde etkileyebilir.<\/li>\nWHERE<\/code> Yan T\u00fcmcesini Verimli Kullan\u0131n:<\/strong> Filtreleme ko\u015fullar\u0131n\u0131z\u0131 indekslenebilir s\u00fctunlar \u00fczerinde kullan\u0131n. \u00d6rne\u011fin, WHERE BUYUKHARF(Isim) = 'X'<\/code> yerine WHERE Isim = 'X'<\/code> kullan\u0131n, \u00e7\u00fcnk\u00fc fonksiyona tabi tutulan bir s\u00fctun indeks kullanamaz. Wildcard (%<\/code>) karakterini arama ifadesinin ba\u015f\u0131nda kullanmaktan ka\u00e7\u0131n\u0131n (WHERE Kolon LIKE '%arama'<\/code>). Bunun yerine WHERE Kolon LIKE 'arama%'<\/code> kullanmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131n, bu indeks kullan\u0131m\u0131na izin verir.<\/li>\nJOIN<\/code> \u0130\u015flemlerini Optimize Edin:<\/strong> B\u00fcy\u00fck tablolar\u0131 birle\u015ftirirken do\u011fru JOIN<\/code> t\u00fcrlerini se\u00e7in. INNER JOIN<\/code> genellikle en h\u0131zl\u0131d\u0131r. Alt sorgular yerine JOIN<\/code> kullanmay\u0131 tercih edin, \u00e7\u00fcnk\u00fc alt sorgular \u00e7o\u011fu zaman ge\u00e7ici tablolar olu\u015fturarak ek maliyet getirir. JOIN<\/code> ko\u015fullar\u0131n\u0131z\u0131n indeksli s\u00fctunlar \u00fczerinde oldu\u011fundan emin olun.<\/li>\nGROUP BY<\/code> ve ORDER BY<\/code> \u0130yile\u015ftirmeleri:<\/strong> Bu i\u015flemler genellikle veritaban\u0131n\u0131n veriyi s\u0131ralamas\u0131n\u0131 gerektirir ve bu da pahal\u0131 bir i\u015flemdir. E\u011fer m\u00fcmk\u00fcnse, s\u0131ralama i\u015flemini indeksler \u00fczerinden ger\u00e7ekle\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131n (\u00f6rne\u011fin, s\u0131ral\u0131 bir indekste ORDER BY<\/code> yapmak).<\/li>\n- Alt Sorgular ve CTE'ler (Common Table Expressions):<\/strong> Alt sorgular\u0131 dikkatli kullan\u0131n. Baz\u0131 durumlarda,
EXISTS<\/code> veya IN<\/code> operat\u00f6rleri yerine JOIN<\/code> kullanmak daha verimli olabilir. CTE'ler (WITH ifadesi), karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 daha okunabilir hale getirse de, performans \u00fczerindeki etkilerini sorgu plan\u0131 ile kontrol etmek \u00f6nemlidir. Bazen CTE'ler ge\u00e7ici tablolar olu\u015fturabilir.<\/li>\n- Veritaban\u0131 \u0130statistiklerini G\u00fcncel Tutun:<\/strong> Veritaban\u0131 optimizat\u00f6r\u00fc, sorgu planlar\u0131n\u0131 olu\u015ftururken tablo ve indeks istatistiklerini kullan\u0131r. Bu istatistikler g\u00fcncel de\u011filse, veritaban\u0131 optimal olmayan bir plan se\u00e7ebilir. B\u00fcy\u00fck veri de\u011fi\u015fikliklerinden sonra istatistikleri g\u00fcncellemek genellikle iyi bir uygulamad\u0131r.<\/li>\n
- Paging (Sayfalama) \u0130\u00e7in
LIMIT<\/code> ve OFFSET<\/code> Kullan\u0131m\u0131:<\/strong> B\u00fcy\u00fck sonu\u00e7 setlerini getirirken, t\u00fcm veriyi \u00e7ekmek yerine sayfalama (LIMIT<\/code>\/TOP<\/code> ve OFFSET<\/code>) kullan\u0131n. Ancak OFFSET<\/code> de\u011feri \u00e7ok b\u00fcy\u00fcd\u00fc\u011f\u00fcnde performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015f\u00fc ya\u015fanabilir. Bu durumlarda, bir \u00f6nceki sayfan\u0131n son ID'sini kullanarak filtreleme yapmak daha etkili olabilir.<\/li>\n<\/ol>\n\n-- Hatal\u0131 sorgu \u00f6rne\u011fi:\nSELECT * FROM Urunler WHERE LOWER(UrunAdi) LIKE '%laptop%'; -- \u0130ndeks kullan\u0131lamaz, t\u00fcm tablo taran\u0131r\n\n-- Optimize edilmi\u015f sorgu \u00f6rne\u011fi:\n-- UrunAdi \u00fczerinde indeks oldu\u011funu varsayal\u0131m.\nSELECT UrunID, UrunAdi, Fiyat FROM Urunler WHERE UrunAdi LIKE 'Laptop%'; -- \u0130ndeks kullanabilir\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Sorgu optimizasyonu s\u00fcrekli bir s\u00fcre\u00e7tir. Uygulamalar\u0131n\u0131z geli\u015ftik\u00e7e ve veri hacminiz artt\u0131k\u00e7a, sorgular\u0131n\u0131z\u0131n performans\u0131n\u0131 d\u00fczenli olarak izlemeniz ve iyile\u015ftirmeler yapman\u0131z gerekecektir. Do\u011fru indeksler ve iyi yaz\u0131lm\u0131\u015f sorgular bir araya geldi\u011finde, veritaban\u0131 performans\u0131 beklentilerin \u00f6tesine ge\u00e7ebilir.<\/p>\n
\u0130ndeks ve Sorgu Optimizasyonunda Uzmanla\u015fmak \u0130\u00e7in Neler Yapmal\u0131?<\/h3>\n
\u0130ndeksleme ve sorgu optimizasyonu, sadece ba\u015flang\u0131\u00e7 seviyesinde de\u011fil, ileri d\u00fczeyde de s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme ve pratik gerektiren konulard\u0131r. Ger\u00e7ek d\u00fcnyada kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan senaryolar genellikle daha karma\u015f\u0131k olur ve standart \u00e7\u00f6z\u00fcmler her zaman yeterli gelmez. \u0130\u015fte bu alanda uzmanla\u015fmak isteyenler i\u00e7in baz\u0131 ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131 ve en iyi uygulamalar:<\/p>\n
\u0130ndeks Stratejileri ve Bak\u0131m\u0131:<\/h4>\n\n- Filtrelenmi\u015f \u0130ndeksler (Filtered Indexes):<\/strong> Baz\u0131 veritabanlar\u0131nda (SQL Server gibi), tablonun sadece bir alt k\u00fcmesine uygulanan indeksler olu\u015fturabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin,
WHERE IsAktif = 1<\/code> ko\u015fuluna uyan sat\u0131rlar i\u00e7in bir indeks olu\u015fturmak, sadece aktif kay\u0131tlarla ilgilenen sorgular\u0131n \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir. Bu, indeksin boyutunu k\u00fc\u00e7\u00fclt\u00fcr ve DML i\u015flemlerinin maliyetini d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr.<\/li>\n- Kapsayan \u0130ndeksler (Covering Indexes):<\/strong> Bir indeks, sorguda
SELECT<\/code> edilen t\u00fcm s\u00fctunlar\u0131 ve WHERE<\/code> yan t\u00fcmcesindeki filtreleme s\u00fctunlar\u0131n\u0131 i\u00e7eriyorsa, veritaban\u0131n\u0131n ana tabloya geri d\u00f6nmesine gerek kalmaz (bookmark lookup veya key lookup). Bu, disk I\/O'yu \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, CREATE INDEX IX_Musteri_AdSoyad ON Musteriler (Ad) INCLUDE (Soyad, Email)<\/code>.<\/li>\n- Kullan\u0131lmayan \u0130ndeksleri Kald\u0131rma:<\/strong> A\u015f\u0131r\u0131 indeksleme, DML i\u015flemlerini yava\u015flat\u0131r ve disk alan\u0131 israf\u0131na neden olur. Veritaban\u0131 izleme ara\u00e7lar\u0131n\u0131 kullanarak uzun s\u00fcre kullan\u0131lmayan indeksleri tespit edin ve kald\u0131r\u0131n.<\/li>\n
- \u0130statistiklerin Otomatik G\u00fcncellenmesi:<\/strong> \u00c7o\u011fu veritaban\u0131 sistemi istatistikleri otomatik olarak g\u00fcncellese de, b\u00fcy\u00fck veri de\u011fi\u015fikliklerinden sonra veya kritik tablolarda manuel olarak
UPDATE STATISTICS<\/code> komutunu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak faydal\u0131 olabilir.<\/li>\n<\/ul>\n\u0130leri D\u00fczey Sorgu Optimizasyonu:<\/h4>\n\n- CTE ve Window Fonksiyonlar\u0131:<\/strong> Karma\u015f\u0131k raporlama veya analitik sorgular\u0131nda,
COMMON TABLE EXPRESSIONS (CTE)<\/code> ve WINDOW FUNCTIONS<\/code> (\u00f6rn. ROW_NUMBER()<\/code>, RANK()<\/code>, LAG()<\/code>, LEAD()<\/code>) g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lard\u0131r. Do\u011fru kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, alt sorgu y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131rarak performans\u0131 art\u0131rabilir ve okunabilirli\u011fi iyile\u015ftirebilirler.<\/li>\n- Temporary Tablolar ve Table De\u011fi\u015fkenleri:<\/strong> Ge\u00e7ici tablolar veya tablo de\u011fi\u015fkenleri, karma\u015f\u0131k ara sonu\u00e7lar\u0131 depolamak ve daha sonra kullanmak i\u00e7in kullan\u0131labilir. Ancak, bunlar\u0131n da performans maliyetleri vard\u0131r. Hangi durumun daha iyi oldu\u011funu sorgu plan\u0131na bakarak de\u011ferlendirmek \u00f6nemlidir.<\/li>\n
- Veritaban\u0131 Normalizasyonu ve Denormalizasyonu:<\/strong> Normalizasyon, veri tekrar\u0131n\u0131 azalt\u0131r ve veri b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc sa\u011flar, ancak JOIN maliyetini art\u0131rabilir. Kritik performans alanlar\u0131nda, denormalizasyon (veri tekrar\u0131 pahas\u0131na, JOIN'lerden ka\u00e7\u0131nmak i\u00e7in) ge\u00e7ici bir \u00e7\u00f6z\u00fcm olabilir. Bu, dikkatli bir trade-off analizi gerektirir.<\/li>\n
- Sorgu Hint'leri (Query Hints):<\/strong> Baz\u0131 durumlarda, veritaban\u0131 optimizat\u00f6r\u00fcn\u00fcn se\u00e7imini ge\u00e7ersiz k\u0131lmak ve belirli bir JOIN algoritmas\u0131 (\u00f6rne\u011fin
LOOP JOIN<\/code> veya HASH JOIN<\/code>) veya indeks kullanmaya zorlamak i\u00e7in sorgu ipu\u00e7lar\u0131 (WITH (NOLOCK)<\/code>, OPTION (OPTIMIZE FOR ...)<\/code> vb.) kullan\u0131labilir. Ancak bu, riskli bir yakla\u015f\u0131md\u0131r ve genellikle son \u00e7are olmal\u0131d\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc veritaban\u0131 optimizat\u00f6r\u00fc \u00e7o\u011fu zaman en iyi karar\u0131 verir.<\/li>\n<\/ul>\n\n Uzman \u0130pucu:<\/strong> Mobil uygulamalar i\u00e7in veri \u00e7ekerken, \u00f6zellikle a\u011f gecikmelerini minimize etmek amac\u0131yla sorgular\u0131n\u0131z\u0131 olabildi\u011fince az ve k\u00fc\u00e7\u00fck veri setleri d\u00f6nd\u00fcrecek \u015fekilde optimize edin. Bu, hem uygulaman\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r hem de mobil veri kullan\u0131m\u0131n\u0131 azalt\u0131r.\n<\/div>\nMobil uyumlu HTML \u00fcretimi maddesine \u00f6zel bir not olarak, veritaban\u0131 taraf\u0131ndaki sorgu optimizasyonu, mobil cihazlara sunulan verinin hacmini ve i\u015flenme s\u00fcresini do\u011frudan etkiler. \u00d6rne\u011fin, b\u00fcy\u00fck bir listeyi mobil cihazda g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek yerine, sayfalama (pagination) teknikleriyle daha k\u00fc\u00e7\u00fck par\u00e7alar halinde sunmak \u00e7ok daha verimli olacakt\u0131r. Ayr\u0131ca, farkl\u0131 cihazlar i\u00e7in farkl\u0131 veri setleri sunmak da bir strateji olabilir. A\u015fa\u011f\u0131daki CSS medya sorgusu \u00f6rne\u011fi, bir uygulaman\u0131n mobil g\u00f6r\u00fcn\u00fcmde baz\u0131 verileri nas\u0131l farkl\u0131 i\u015fleyebilece\u011fini (veya daha az veri g\u00f6sterebilece\u011fini) genel bir \u015fekilde ifade eder, ancak bu bir UI\/UX optimizasyonudur. Veritaban\u0131 sorgusu bu farkl\u0131l\u0131\u011fa g\u00f6re veri d\u00f6nd\u00fcrmelidir.<\/p>\n
\n\/* style.css veya head i\u00e7inde *\/\n@media screen and (max-width: 768px) {\n \/* Mobil cihazlar i\u00e7in \u00f6zel stiller *\/\n .large-data-table {\n display: block;\n overflow-x: auto; \/* Yatay kayd\u0131rma \u00e7ubu\u011fu *\/\n }\n .desktop-only-column {\n display: none; \/* Mobil cihazlarda baz\u0131 s\u00fctunlar\u0131 gizle *\/\n }\n}\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu CSS \u00f6rne\u011fi do\u011frudan SQL optimizasyonu de\u011fildir, ancak bir mobil uygulama veya web sitesinin kullan\u0131c\u0131 aray\u00fcz\u00fcnde veritaban\u0131ndan gelen veriyi nas\u0131l y\u00f6netebilece\u011fine dair bir fikir verir. Veritaban\u0131 taraf\u0131nda yap\u0131lan optimizasyonlar, bu t\u00fcr mobil aray\u00fczlerin h\u0131zl\u0131 ve sorunsuz \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 i\u00e7in temeldir.<\/p>\n
Vaka Analizi: B\u00fcy\u00fck Bir E-ticaret Sitesinde Performans \u0130yile\u015ftirme<\/h3>\n
Bir e-ticaret sitesi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. M\u00fc\u015fteriler \u00fcr\u00fcnleri sepete ekliyor, al\u0131\u015fveri\u015f yap\u0131yor ve sipari\u015flerini takip ediyor. Bu sitenin en kritik sayfalar\u0131ndan biri, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sepet sayfas\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcledi\u011fi yerdir. Varsay\u0131lan olarak, bu sayfa \u00e7ok yava\u015f y\u00fckleniyor ve kullan\u0131c\u0131lar genellikle sayfay\u0131 terk ediyordu. \u0130\u015fte bu problemin \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc i\u00e7in uygulanan ad\u0131mlar:<\/p>\n
Problem Tespiti:<\/h4>\n
Veritaban\u0131 y\u00f6neticileri, sepet sayfas\u0131n\u0131n y\u00fcklenmesinin bazen 5-10 saniye s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc fark etti. Sorgu izleme ara\u00e7lar\u0131 ve sorgu planlar\u0131 incelendi\u011finde, ana performans darbo\u011faz\u0131n\u0131n, Sepet<\/code> tablosu ile Urunler<\/code> ve Kullanicilar<\/code> tablolar\u0131 aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k JOIN<\/code> i\u015flemleri oldu\u011fu anla\u015f\u0131ld\u0131. \u00d6zellikle, Urunler<\/code> tablosu \u00fczerinde UrunID<\/code> ve KategoriID<\/code> s\u00fctunlar\u0131nda uygun indeksler bulunmuyordu ve Kullanicilar<\/code> tablosundaki KullaniciID<\/code> \u00fczerinde de indeks eksikli\u011fi vard\u0131.<\/p>\n\u00c7\u00f6z\u00fcm Ad\u0131mlar\u0131:<\/h4>\n\n- Eksik \u0130ndekslerin Belirlenmesi ve Olu\u015fturulmas\u0131:<\/strong>\n
\nUrunler<\/code> tablosunda UrunID<\/code> ve KategoriID<\/code> s\u00fctunlar\u0131 \u00fczerinde k\u00fcmelenmemi\u015f indeksler olu\u015fturuldu.<\/li>\nKullanicilar<\/code> tablosunda KullaniciID<\/code> s\u00fctununda zaten birincil anahtar olmas\u0131na ra\u011fmen, baz\u0131 sorgular\u0131n Email<\/code> s\u00fctununu da filtreledi\u011fi tespit edildi ve bu s\u00fctun \u00fczerinde de k\u00fcmelenmemi\u015f bir indeks eklendi.<\/li>\nSepet<\/code> tablosunda KullaniciID<\/code> ve UrunID<\/code> s\u00fctunlar\u0131 \u00fczerinde kompozit (birle\u015fik) bir indeks olu\u015fturuldu (IX_Sepet_KullaniciUrunID<\/code>), \u00e7\u00fcnk\u00fc bu iki s\u00fctun genellikle birlikte filtreleniyordu.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n- Sorgu Yeniden Yaz\u0131m\u0131 ve Optimizasyonu:<\/strong>\n
Sepet sayfas\u0131n\u0131 getiren ana sorgu, \u00e7ok say\u0131da LEFT JOIN<\/code> i\u00e7eriyordu ve SELECT *<\/code> kullan\u0131l\u0131yordu. Bu sorgu a\u015fa\u011f\u0131daki gibi optimize edildi:<\/p>\n\n-- Eski yava\u015f sorgu \u00f6rne\u011fi (basitle\u015ftirilmi\u015f):\nSELECT *\nFROM Sepet s\nLEFT JOIN Urunler u ON s.UrunID = u.UrunID\nLEFT JOIN Kullanicilar k ON s.KullaniciID = k.KullaniciID\nWHERE s.KullaniciID = @AktifKullaniciID;\n\n-- Yeni optimize edilmi\u015f sorgu \u00f6rne\u011fi:\nSELECT\n s.SepetID,\n s.Miktar,\n u.UrunAdi,\n u.Fiyat,\n u.ResimURL,\n k.Ad AS KullaniciAd,\n k.Soyad AS KullaniciSoyad\nFROM Sepet s\nINNER JOIN Urunler u ON s.UrunID = u.UrunID\nINNER JOIN Kullanicilar k ON s.KullaniciID = k.KullaniciID\nWHERE s.KullaniciID = @AktifKullaniciID;\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
\nSELECT *<\/code> yerine sadece gerekli s\u00fctunlar se\u00e7ildi.<\/li>\nLEFT JOIN<\/code> yerine INNER JOIN<\/code> kullan\u0131ld\u0131, \u00e7\u00fcnk\u00fc sepet sayfas\u0131nda hem \u00fcr\u00fcn\u00fc hem de kullan\u0131c\u0131y\u0131 olmayan bir sepet \u00f6\u011fesi g\u00f6stermenin mant\u0131\u011f\u0131 yoktu (veri b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc kontrol\u00fcnden sonra). Bu, optimizat\u00f6r\u00fcn daha verimli bir plan olu\u015fturmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/li>\n- Sorgu plan\u0131 tekrar incelendi\u011finde, yeni indekslerin etkin bir \u015fekilde kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ve
Table Scan<\/code>'lerin Index Seek<\/code>'lere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fc g\u00f6zlemlendi.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n- Veritaban\u0131 \u0130statistiklerinin G\u00fcncellenmesi:<\/strong>\n
Yeni indeksler olu\u015fturulduktan ve b\u00fcy\u00fck veri de\u011fi\u015fiklikleri yap\u0131ld\u0131ktan sonra, t\u00fcm ilgili tablolar\u0131n istatistikleri manuel olarak g\u00fcncellendi. Bu, sorgu optimizat\u00f6r\u00fcn\u00fcn en g\u00fcncel veri da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 bilgileriyle daha do\u011fru sorgu planlar\u0131 olu\u015fturmas\u0131n\u0131 sa\u011flad\u0131.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
Sonu\u00e7lar:<\/h4>\n
Bu optimizasyonlar sonucunda, sepet sayfas\u0131n\u0131n y\u00fcklenme s\u00fcresi ortalama 8 saniyeden 300 milisaniyenin alt\u0131na d\u00fc\u015ft\u00fc. Bu, %95'in \u00fczerinde bir performans art\u0131\u015f\u0131 anlam\u0131na geliyordu. Kullan\u0131c\u0131 memnuniyeti \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde artt\u0131 ve sepetten terk etme oranlar\u0131nda g\u00f6zle g\u00f6r\u00fcl\u00fcr bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015f ya\u015fand\u0131. Bu vaka analizi, do\u011fru indeksleme ve sorgu optimizasyonunun, karma\u015f\u0131k ve y\u00fcksek trafikli sistemlerde bile ne kadar b\u00fcy\u00fck bir fark yaratabilece\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6stermektedir. S\u00fcrekli izleme ve proaktif yakla\u015f\u0131mlar, veritaban\u0131 performans\u0131n\u0131 s\u00fcrd\u00fcrmek i\u00e7in anahtard\u0131r.<\/p>\n
Veritaban\u0131 Performans\u0131n\u0131 S\u00fcrekli K\u0131lmak<\/h2>\n
SQL veritabanlar\u0131ndaki performans optimizasyonu, tek seferlik bir g\u00f6revden ziyade s\u00fcrekli bir s\u00fcre\u00e7tir. Veri hacmi artt\u0131k\u00e7a, uygulama mant\u0131\u011f\u0131 de\u011fi\u015ftik\u00e7e ve kullan\u0131c\u0131 talepleri geli\u015ftik\u00e7e, veritaban\u0131 performans\u0131n\u0131 s\u00fcrekli olarak izlemek, analiz etmek ve iyile\u015ftirmek ka\u00e7\u0131n\u0131lmaz hale gelir. \u0130ndeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu teknikleri, bu s\u00fcre\u00e7te elimizdeki en g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lard\u0131r.<\/p>\n
Bu makalede, veritaban\u0131 performans\u0131n\u0131n neden hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131d\u0131\u011f\u0131n\u0131, indekslemenin temel prensiplerini ve farkl\u0131 t\u00fcrlerini, hashing'in h\u0131zl\u0131 veri eri\u015fimi i\u00e7in nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve en \u00f6nemlisi, SQL sorgular\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m nas\u0131l optimize edebilece\u011finizi ele ald\u0131k. Sorgu planlar\u0131n\u0131 anlaman\u0131n, do\u011fru indeksleri se\u00e7menin ve iyi yaz\u0131lm\u0131\u015f sorgular olu\u015fturman\u0131n, sistemlerinizin yan\u0131t s\u00fcrelerini ve genel verimlili\u011fini nas\u0131l art\u0131rabilece\u011fini g\u00f6rd\u00fck. Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla destekledi\u011fimiz bu bilgiler, umar\u0131z veritaban\u0131 performans\u0131n\u0131z\u0131 bir sonraki seviyeye ta\u015f\u0131man\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Unutmay\u0131n, her veritaban\u0131 ve her uygulama benzersizdir. Bu nedenle, burada sunulan teknikleri kendi sistemleriniz \u00fczerinde test etmek ve en uygun \u00e7\u00f6z\u00fcmleri bulmak i\u00e7in deneyler yapmak kritik \u00f6neme sahiptir. Performans izleme ara\u00e7lar\u0131n\u0131 aktif olarak kullanmak ve d\u00fczenli bak\u0131m rutinleri olu\u015fturmak, veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n her zaman en y\u00fcksek verimlilikte \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n\n- T\u00fcm s\u00fctunlara indeks eklemeli miyim?<\/strong><\/dt>\n
- Hay\u0131r, kesinlikle eklememelisiniz. A\u015f\u0131r\u0131 indeksleme, veri ekleme, g\u00fcncelleme ve silme (DML) i\u015flemlerini yava\u015flat\u0131r ve disk alan\u0131 t\u00fcketimini art\u0131r\u0131r. Yaln\u0131zca s\u0131k\u00e7a WHERE, JOIN, ORDER BY veya GROUP BY yan t\u00fcmcelerinde kullan\u0131lan s\u00fctunlara indeks eklemelisiniz.<\/dd>\n
- Hashing mi, indeksleme mi her zaman daha iyi?<\/strong><\/dt>\n
- Her ikisinin de kendine \u00f6zg\u00fc avantajlar\u0131 ve kullan\u0131m alanlar\u0131 vard\u0131r. Hashing, e\u015fitlik tabanl\u0131 aramalar i\u00e7in teorik olarak \u00e7ok h\u0131zl\u0131d\u0131r (O(1)), ancak aral\u0131k sorgular\u0131nda kullan\u0131lamaz. \u0130ndeksleme (genellikle B-Tree), hem e\u015fitlik hem de aral\u0131k sorgular\u0131 i\u00e7in uygundur ve genellikle genel ama\u00e7l\u0131 veritabanlar\u0131 i\u00e7in daha esnek bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. Se\u00e7im, sorgu t\u00fcr\u00fcn\u00fcze ve veri eri\u015fim desenlerinize ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/dd>\n
- Sorgu optimizasyonu sadece DBA'lerin i\u015fi mi?<\/strong><\/dt>\n
- Hay\u0131r. Sorgu optimizasyonu, hem veritaban\u0131 y\u00f6neticileri (DBA'ler) hem de yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiricilerin ortak sorumlulu\u011fundad\u0131r. DBA'ler veritaban\u0131 altyap\u0131s\u0131n\u0131, indeks stratejilerini ve genel performans\u0131 izlerken, geli\u015ftiriciler verimli SQL sorgular\u0131 yazmaktan ve uygulama seviyesinde optimizasyonlar yapmaktan sorumludur.<\/dd>\n
- CRUD i\u015flemlerinde indeksler nas\u0131l etkili olur?<\/strong><\/dt>\n
- CREATE (Ekleme), UPDATE (G\u00fcncelleme) ve DELETE (Silme) i\u015flemlerinde indeksler ek y\u00fck getirir. Yeni bir sat\u0131r eklendi\u011finde veya mevcut bir sat\u0131r g\u00fcncellendi\u011finde, ilgili indekslerin de g\u00fcncellenmesi gerekir. Bu, \u00f6zellikle \u00e7ok say\u0131da indeksi olan tablolarda DML i\u015flemlerinin yava\u015flamas\u0131na neden olabilir. Ancak, UPDATE ve DELETE i\u015flemlerinde, verinin h\u0131zl\u0131ca bulunabilmesi i\u00e7in indeksler hala kritik \u00f6neme sahiptir.<\/dd>\n
- Veritaban\u0131 bak\u0131m\u0131 neden \u00f6nemlidir?<\/strong><\/dt>\n
- Veritaban\u0131 bak\u0131m\u0131, indekslerin par\u00e7alanmas\u0131n\u0131 (fragmentation) gidermek, istatistikleri g\u00fcncellemek, yedeklemeler almak ve disk alan\u0131n\u0131 optimize etmek gibi g\u00f6revleri i\u00e7erir. Bu g\u00f6revler, veritaban\u0131n\u0131n sa\u011fl\u0131kl\u0131 ve optimum performansta \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Par\u00e7alanm\u0131\u015f indeksler ve eski istatistikler, zamanla sorgu performans\u0131nda ciddi d\u00fc\u015f\u00fc\u015flere yol a\u00e7abilir.<\/dd>\n<\/dl>\n
<\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1505],"tags":[],"class_list":{"0":"post-30736","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-sql-2","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilece\u011finizi, indeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu gibi kilit konular\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu rehber, veritaban\u0131 y\u00f6neticilerinden yaz\u0131l\u0131mc\u0131lara kadar her seviyeden okuyucuya hitap ediyor.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilece\u011finizi, indeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu gibi kilit konular\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu rehber, veritaban\u0131 y\u00f6neticilerinden yaz\u0131l\u0131mc\u0131lara kadar her seviyeden okuyucuya hitap ediyor.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-10-01T08:33:15+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"23 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu\",\"datePublished\":\"2025-10-01T08:33:15+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/\"},\"wordCount\":4052,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"SQL\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/\",\"name\":\"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-10-01T08:33:15+00:00\",\"description\":\"Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilece\u011finizi, indeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu gibi kilit konular\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu rehber, veritaban\u0131 y\u00f6neticilerinden yaz\u0131l\u0131mc\u0131lara kadar her seviyeden okuyucuya hitap ediyor.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu","description":"Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilece\u011finizi, indeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu gibi kilit konular\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu rehber, veritaban\u0131 y\u00f6neticilerinden yaz\u0131l\u0131mc\u0131lara kadar her seviyeden okuyucuya hitap ediyor.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu","og_description":"Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilece\u011finizi, indeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu gibi kilit konular\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu rehber, veritaban\u0131 y\u00f6neticilerinden yaz\u0131l\u0131mc\u0131lara kadar her seviyeden okuyucuya hitap ediyor.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-10-01T08:33:15+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"23 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu","datePublished":"2025-10-01T08:33:15+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/"},"wordCount":4052,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["SQL"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/","name":"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-10-01T08:33:15+00:00","description":"Veritaban\u0131 performans sorunlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklemesine, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinin aksamas\u0131na ve hatta m\u00fc\u015fteri kay\u0131plar\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu teknik makalede, SQL veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131 nas\u0131l art\u0131rabilece\u011finizi, indeksleme, hashing ve sorgu optimizasyonu gibi kilit konular\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu rehber, veritaban\u0131 y\u00f6neticilerinden yaz\u0131l\u0131mc\u0131lara kadar her seviyeden okuyucuya hitap ediyor.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/sql-performansi-indeksleme-hashing-ve-sorgu-optimizasyonu\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"SQL Performans\u0131: \u0130ndeksleme, Hashing ve Sorgu Optimizasyonu"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30736","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30736"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30736\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30736"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30736"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30736"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}