Power BI ile veri analizi yaparken raporlar\u0131n\u0131z\u0131n yava\u015f \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya verilerinizin her zaman g\u00fcncel olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 m\u0131 fark ediyorsunuz? \u0130\u015fte tam da bu noktada, Power BI depolama modlar\u0131 devreye giriyor ve veri modelinizin performans\u0131n\u0131, tazeli\u011fini ve \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fini do\u011frudan etkileyen kritik bir karar haline geliyor. Bu kapsaml\u0131 rehberde, Power BI’\u0131n farkl\u0131 depolama modlar\u0131n\u0131, her birinin avantajlar\u0131n\u0131 ve dezavantajlar\u0131n\u0131, ayr\u0131ca ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla hangi modu ne zaman tercih etmeniz gerekti\u011fini ad\u0131m ad\u0131m \u00f6\u011freneceksiniz. Okumaya devam edin ve Power BI veri analizi deneyiminizi bir \u00fcst seviyeye ta\u015f\u0131y\u0131n!<\/p>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fcz i\u015f d\u00fcnyas\u0131nda veri, adeta yeni bir petrol niteli\u011finde. Karar vericiler, do\u011fru ve g\u00fcncel verilere an\u0131nda eri\u015ferek h\u0131zl\u0131 ve isabetli stratejiler geli\u015ftirmek istiyor. Power BI, bu ihtiyac\u0131 kar\u015f\u0131lamak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 seti sunsa da, veri modellerinizin performans\u0131 ve veri tazeli\u011fi, kullan\u0131c\u0131 deneyimini do\u011frudan etkileyen en \u00f6nemli fakt\u00f6rlerdendir. Yava\u015f y\u00fcklenen raporlar, g\u00fcncel olmayan veriler veya karma\u015f\u0131k sorgularda ya\u015fanan tak\u0131lmalar, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n araca olan g\u00fcvenini sarsabilir ve benimsenmesini engelleyebilir. Peki, bu sorunlar\u0131n temelinde ne yat\u0131yor olabilir?<\/p>\n
Genellikle sorun, Power BI’\u0131n verileri nas\u0131l i\u015fledi\u011fi ve depolad\u0131\u011f\u0131 ile ilgilidir. \u0130\u015fte tam da bu noktada Power BI’\u0131n “Depolama Modlar\u0131” kavram\u0131 \u00f6n plana \u00e7\u0131k\u0131yor. Depolama modlar\u0131, Power BI veri modelinizin verileri kayna\u011f\u0131nda m\u0131 tutaca\u011f\u0131n\u0131 (do\u011frudan sorgulama), yoksa kendi belle\u011fine mi y\u00fckleyece\u011fini belirleyen temel ayarlard\u0131r. Bu karar, raporlar\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131, g\u00fcncelli\u011fini, olu\u015fturabilece\u011finiz veri modeli boyutunu ve hatta kullanabilece\u011finiz DAX (Data Analysis Expressions) fonksiyonlar\u0131n\u0131n kapsam\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. Do\u011fru depolama modunu se\u00e7mek, bir Power BI projesinin ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir. Yanl\u0131\u015f se\u00e7im, performans sorunlar\u0131na, y\u00fcksek maliyetlere veya veri b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc risklerine yol a\u00e7abilir. \u00d6rne\u011fin, petabaytlarca veriyi anl\u0131k olarak izlemesi gereken bir finansal raporlama sisteminde, verileri Power BI’a aktarmak (Import modu) pratik olmayabilir; ancak k\u00fc\u00e7\u00fck ve s\u0131k g\u00fcncellenen bir sat\u0131\u015f performans\u0131 raporunda, verileri i\u00e7e aktarmak (Import modu) y\u00fcksek h\u0131z ve esneklik sa\u011flayacakt\u0131r. Bu rehber boyunca, her bir modun derinlemesine analizini yaparak, projelerinize en uygun \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc bulman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olaca\u011f\u0131z.<\/p>\n
Power BI’daki depolama modlar\u0131, veri kaynaklar\u0131n\u0131z ile Power BI raporlar\u0131n\u0131z aras\u0131nda k\u00f6pr\u00fc g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr. Bu k\u00f6pr\u00fcn\u00fcn nas\u0131l in\u015fa edildi\u011fi, yani verilerin nerede i\u015flendi\u011fi ve sakland\u0131\u011f\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n raporlarla etkile\u015fimini ve analitik yeteneklerini do\u011frudan belirler. Temelde \u00fc\u00e7 ana depolama modu bulunmaktad\u0131r: Import (\u0130\u00e7e Aktarma), DirectQuery (Do\u011frudan Sorgulama) ve Composite (Karma). Bu modlar, farkl\u0131 senaryolara ve ihtiya\u00e7lara y\u00f6nelik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar. Hangi modun sizin i\u00e7in en uygun oldu\u011funu anlamak, \u00f6ncelikle her bir modun nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve hangi durumlarda avantaj sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kavramakla ba\u015flar. \u0130lerleyen b\u00f6l\u00fcmlerde, bu modlar\u0131 tek tek ele alacak ve karar verme s\u00fcrecinizi kolayla\u015ft\u0131racak pratik bilgiler sunaca\u011f\u0131z.<\/p>\n
Power BI’da veri depolama modlar\u0131, verilerinizi raporlar\u0131n\u0131zda nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve i\u015fleyece\u011finizi belirleyen temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131d\u0131r. Bu modlar, veri performans\u0131n\u0131, tazeli\u011fini, model boyutunu ve hatta raporunuzun etkile\u015fim h\u0131z\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. Bu y\u00fczden do\u011fru modu se\u00e7mek, ba\u015far\u0131l\u0131 bir Power BI projesi i\u00e7in kritik bir ad\u0131md\u0131r. Esasen, Power BI veri setlerinizle etkile\u015fim kurman\u0131n \u00fc\u00e7 ana yolu vard\u0131r:<\/p>\n
Bu modlar aras\u0131ndaki temel fark, verilerin nerede ya\u015fad\u0131\u011f\u0131 ve sorgular\u0131n nerede y\u00fcr\u00fct\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcd\u00fcr. Import modunda veriler Power BI’\u0131n s\u0131k\u0131\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ve optimize edilmi\u015f belle\u011finde tutulurken, DirectQuery modunda veriler her zaman orijinal veri kayna\u011f\u0131nda kal\u0131r. Composite modu ise bu iki yakla\u015f\u0131m\u0131 stratejik bir \u015fekilde bir araya getirerek esneklik sa\u011flar. Karar verirken, verilerinizin hacmi, tazelik gereksinimleri, performans beklentileri ve veri kayna\u011f\u0131n\u0131z\u0131n kapasitesi gibi fakt\u00f6rleri g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurman\u0131z gerekir.<\/p>\n
Her bir depolama modu, kendine \u00f6zg\u00fc bir dizi avantaj ve dezavantaj sunar. \u00d6rne\u011fin, Import modu genellikle en h\u0131zl\u0131 raporlama deneyimini sunarken, b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in bellek k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 veya veri tazeli\u011fi zorluklar\u0131 yaratabilir. DirectQuery ise her zaman g\u00fcncel veri sa\u011flama yetene\u011fiyle \u00f6ne \u00e7\u0131kar, ancak performans\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde temel veri kayna\u011f\u0131n\u0131n h\u0131z\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r ve baz\u0131 DAX fonksiyonlar\u0131n\u0131 k\u0131s\u0131tlar. Composite modu, bu ikisi aras\u0131nda bir denge kurarak, hem h\u0131zl\u0131 raporlama hem de g\u00fcncel veri gereksinimlerini ayn\u0131 anda kar\u015f\u0131layabilir, ancak model tasar\u0131m\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan daha karma\u015f\u0131kt\u0131r. Bu modlar\u0131n her birini anlamak, Power BI raporlar\u0131n\u0131z\u0131n potansiyelini tam olarak kullanman\u0131z i\u00e7in anahtard\u0131r.<\/p>\n
Ayr\u0131ca, depolama modlar\u0131 veri modelinizin mimarisini de \u015fekillendirir. \u00d6rne\u011fin, Import modu, Power BI’\u0131n g\u00fc\u00e7l\u00fc s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma algoritmalar\u0131 sayesinde b\u00fcy\u00fck veri setlerini \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 derecede k\u00fc\u00e7\u00fck boyutlara indirebilir, ancak yine de Power BI hizmeti kapasite limitleri i\u00e7inde kalman\u0131z gerekir. DirectQuery, veri modelinin yaln\u0131zca meta verilerini saklad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in Power BI taraf\u0131nda daha az depolama alan\u0131 gerektirir, ancak her sorguda veri kayna\u011f\u0131n\u0131n performans\u0131na ba\u011f\u0131ml\u0131d\u0131r. Composite modu ise hangi tablolar\u0131n nerede depoland\u0131\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak her iki durumun \u00f6zelliklerini g\u00f6sterir. Bu temel kavramlar\u0131 anlamak, sonraki b\u00f6l\u00fcmlerde her bir modun ayr\u0131nt\u0131lar\u0131na inmeden \u00f6nce sa\u011flam bir zemin olu\u015fturacakt\u0131r.<\/p>\n
Import modu, Power BI’da en s\u0131k kullan\u0131lan ve genellikle \u00f6nerilen depolama modudur. Bu modda, verileriniz se\u00e7ti\u011finiz bir veri kayna\u011f\u0131ndan (\u00f6rne\u011fin, SQL Server, Excel, SharePoint listesi vb.) Power BI Desktop’a veya Power BI Service’e tam olarak y\u00fcklenir ve s\u0131k\u0131\u015ft\u0131r\u0131larak optimize edilmi\u015f bir \u015fekilde Power BI’\u0131n belle\u011finde saklan\u0131r. Bu, raporlar\u0131n\u0131zda yap\u0131lan her sorgunun, do\u011frudan Power BI’\u0131n y\u00fcksek performansl\u0131 analitik motoru taraf\u0131ndan yan\u0131tland\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. Adeta bir foto\u011fraf \u00e7ekip, o foto\u011fraf \u00fczerinde i\u015flem yapmak gibidir. Veri k\u00fcmesi olu\u015fturulduktan sonra, Power BI ortam\u0131nda tamamen ba\u011f\u0131ms\u0131z bir \u015fekilde ya\u015far ve sorgu performans\u0131 i\u00e7in harici veri kayna\u011f\u0131na ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fildir.<\/p>\n
Bir perakende \u015firketinin ge\u00e7en y\u0131lki sat\u0131\u015f trendlerini analiz etmesi gerekiyor. Veri hacmi orta d\u00fczeyde (yakla\u015f\u0131k 10 milyon sat\u0131\u015f kayd\u0131), veriler g\u00fcnde bir kez yenilenmesi yeterli ve kullan\u0131c\u0131lar sat\u0131\u015f kampanyalar\u0131n\u0131n etkisini detayl\u0131 DAX \u00f6l\u00e7\u00fcmleriyle g\u00f6rmek istiyorlar. Bu senaryoda Import modu m\u00fckemmel bir se\u00e7imdir. Veriler g\u00fcnde bir kez yenilenir, raporlar son derece h\u0131zl\u0131 \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve analistler karma\u015f\u0131k zaman serisi analizleri, hareketli ortalamalar veya pazar pay\u0131 hesaplamalar\u0131 gibi DAX fonksiyonlar\u0131n\u0131 rahat\u00e7a kullanabilirler. Bellek i\u00e7i performans, son kullan\u0131c\u0131lara ak\u0131c\u0131 bir deneyim sunar.<\/p>\n
Import modunda bir veri kayna\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l ekleyece\u011finize dair basit bir \u00f6rnek:<\/p>\n
\n \/\/ Power BI Desktop'ta \"Veri Al\" se\u00e7ene\u011fine t\u0131klan\u0131r.\n \/\/ SQL Server veri kayna\u011f\u0131 se\u00e7ilir.\n \/\/ Sunucu ve Veritaban\u0131 ad\u0131 girilir.\n \/\/ \"Veri Ba\u011flant\u0131 Modu\" alt\u0131nda \"\u0130\u00e7eri Aktar\" se\u00e7ene\u011fi se\u00e7ilir.\n \/\/ \u0130lgili tablolar se\u00e7ilerek Power BI modeline y\u00fcklenir.\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
\n Uzman \u0130pucu: Import modunda model boyutunu optimize etmek i\u00e7in gereksiz s\u00fctunlar\u0131 kald\u0131rmak, veri tiplerini do\u011fru ayarlamak ve kardinalitesi y\u00fcksek s\u00fctunlarda s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rmay\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in Power Query'de optimizasyonlar yapmak performans\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir. Aggregasyonlar da Import modunda b\u00fcy\u00fck tablolar\u0131n performans\u0131n\u0131 art\u0131rman\u0131n etkili bir yoludur.\n <\/div>\nDirectQuery Modu: B\u00fcy\u00fck Veri Setleri \u0130\u00e7in Do\u011frudan Ba\u011flant\u0131n\u0131n Rol\u00fc Nedir?<\/h2>\n
DirectQuery modu, Power BI'\u0131n verileri kendi belle\u011fine y\u00fcklemek yerine, rapor ve g\u00f6rseller her a\u00e7\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda veya her etkile\u015fimde do\u011frudan orijinal veri kayna\u011f\u0131ndan sorgulamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu, verilerin her zaman g\u00fcncel oldu\u011fu anlam\u0131na gelir, \u00e7\u00fcnk\u00fc Power BI veri modeliniz yaln\u0131zca veri kaynaklar\u0131n\u0131z\u0131n meta verilerini (tablo adlar\u0131, s\u00fctun adlar\u0131, ili\u015fkiler vb.) i\u00e7erir, ger\u00e7ek verileri de\u011fil. T\u0131pk\u0131 bir foto\u011fraf alb\u00fcm\u00fcne bak\u0131p, her foto\u011fraf\u0131 g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fczde orijinal foto\u011fraf\u0131n \u00e7ekildi\u011fi yere gidip o anki durumu yeniden kontrol etmek gibidir. Bu mod, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck veri setleri ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 veri gereksinimleri olan senaryolar i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
Avantajlar\u0131:<\/h3>\n\n- Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Veri Tazeli\u011fi:<\/strong> Raporlar her zaman en g\u00fcncel veriyi g\u00f6sterir, \u00e7\u00fcnk\u00fc her sorgu do\u011frudan veri kayna\u011f\u0131ndan \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu, anl\u0131k kararlar gerektiren operasyonel raporlar i\u00e7in idealdir.<\/li>\n
- Veri Seti Boyutu S\u0131n\u0131r\u0131 Yok:<\/strong> Power BI modelinizin belle\u011finde veri saklanmad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, Power BI hizmetindeki model boyutu s\u0131n\u0131rlar\u0131 ge\u00e7erli de\u011fildir. Petabaytlarca veriye do\u011frudan ba\u011flanabilirsiniz.<\/li>\n
- Kaynak \u00dczerinde Daha Az Y\u00fck (Power BI taraf\u0131nda):<\/strong> Veri yenileme i\u015flemi Power BI'da ger\u00e7ekle\u015fmez, bu da Power BI hizmet kapasitesinin veri y\u00fckleme s\u00fcre\u00e7leri i\u00e7in harcanmamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/li>\n
- G\u00fcvenlik Politikas\u0131 Devral\u0131m\u0131:<\/strong> Veri kayna\u011f\u0131ndaki (\u00f6rne\u011fin, SQL Server) g\u00fcvenlik kurallar\u0131 ve sat\u0131r d\u00fczeyi g\u00fcvenlik (RLS) do\u011frudan uygulanabilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Dezavantajlar\u0131:<\/h3>\n\n- Performans Ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131:<\/strong> Raporlar\u0131n ve g\u00f6rsellerin performans\u0131 tamamen temel veri kayna\u011f\u0131n\u0131n h\u0131z\u0131na ve sorgular\u0131 i\u015fleme yetene\u011fine ba\u011fl\u0131d\u0131r. Yava\u015f bir veri kayna\u011f\u0131, yava\u015f raporlar anlam\u0131na gelir.<\/li>\n
- DAX \u0130\u015flevselli\u011fi K\u0131s\u0131tlamalar\u0131:<\/strong> DirectQuery modunda baz\u0131 karma\u015f\u0131k DAX fonksiyonlar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, Time Intelligence fonksiyonlar\u0131n\u0131n baz\u0131lar\u0131) veya hesaplanm\u0131\u015f tablolar kullan\u0131lamaz veya performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir.<\/li>\n
- Veri Kayna\u011f\u0131 \u00dczerinde Y\u00fck:<\/strong> Her rapor etkile\u015fimi, veri kayna\u011f\u0131nda yeni sorgular\u0131n \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na neden olur. \u00c7ok say\u0131da kullan\u0131c\u0131 ve yo\u011fun etkile\u015fim, veri kayna\u011f\u0131 \u00fczerinde ciddi bir y\u00fck olu\u015fturabilir.<\/li>\n
- Sorgu Limitleri:<\/strong> Baz\u0131 DirectQuery kaynaklar\u0131 i\u00e7in e\u015fzamanl\u0131 sorgu limitleri veya sorgu zaman a\u015f\u0131m\u0131 s\u0131n\u0131rlar\u0131 olabilir.<\/li>\n
- Power Query D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmleri K\u0131s\u0131tl\u0131:<\/strong> Power Query'deki baz\u0131 geli\u015fmi\u015f d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmler DirectQuery modunda desteklenmeyebilir veya performans\u0131 olumsuz etkileyebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Ne Zaman Kullanmal\u0131? (Vaka Analizi)<\/h3>\n
B\u00fcy\u00fck bir bankan\u0131n online i\u015flem sistemindeki sahtekarl\u0131k tespit raporlar\u0131 i\u00e7in anl\u0131k veri takibi yapmas\u0131 gerekiyor. Veri hacmi terabaytlarca olabilir ve her saniye g\u00fcncel kalmal\u0131d\u0131r. En ufak bir gecikme bile ciddi maliyetlere yol a\u00e7abilir. Bu durumda DirectQuery modu vazge\u00e7ilmezdir. Rapor, do\u011frudan bankan\u0131n operasyonel veritaban\u0131na ba\u011flan\u0131r ve her yenilemede veya filtre uyguland\u0131\u011f\u0131nda en g\u00fcncel i\u015flem verilerini \u00e7eker. B\u00f6ylece analistler, \u015f\u00fcpheli hareketleri an\u0131nda tespit edip m\u00fcdahale edebilirler. Power BI, verilerin kendisini depolamad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in terabaytlarca veriyi kolayca ele alabilir ve veri kayna\u011f\u0131n\u0131n g\u00fcvenlik katmanlar\u0131n\u0131 kullanabilir.<\/p>\n
DirectQuery modunda bir veri kayna\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l ekleyece\u011finize dair basit bir \u00f6rnek:<\/p>\n
\n \/\/ Power BI Desktop'ta \"Veri Al\" se\u00e7ene\u011fine t\u0131klan\u0131r.\n \/\/ SQL Server veri kayna\u011f\u0131 se\u00e7ilir.\n \/\/ Sunucu ve Veritaban\u0131 ad\u0131 girilir.\n \/\/ \"Veri Ba\u011flant\u0131 Modu\" alt\u0131nda \"DirectQuery\" se\u00e7ene\u011fi se\u00e7ilir.\n \/\/ \u0130lgili tablolar se\u00e7ilerek Power BI modeline eklenir (veri al\u0131nmaz, yaln\u0131zca meta veriler).\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
\n Uzman \u0130pucu: DirectQuery modunda performans\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in veri kayna\u011f\u0131n\u0131zda indeksler kullanmak, sorgular\u0131 optimize etmek (\u00f6rne\u011fin, Power Query'de gereksiz s\u00fctunlar\u0131 erkenden kald\u0131rmak) ve Aggregasyon tablolar\u0131n\u0131 kullanmak \u00e7ok \u00f6nemlidir. Ayr\u0131ca, g\u00f6rsellerdeki veri nokta say\u0131s\u0131n\u0131 azaltmak da sorgu s\u00fcresini k\u0131saltabilir.\n <\/div>\nComposite Modu: Hibrit Yakla\u015f\u0131m ile En \u0130yi Performans\u0131 Nas\u0131l Yakalar\u0131z?<\/h2>\n
Composite modu, Power BI'\u0131n en esnek ve g\u00fc\u00e7l\u00fc depolama modlar\u0131ndan biridir. Ad\u0131ndan da anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 gibi, Import ve DirectQuery modlar\u0131n\u0131n birle\u015fimidir. Bu mod, Power BI modelinizdeki farkl\u0131 tablolar\u0131n farkl\u0131 depolama modlar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131r. Yani, baz\u0131 tablolar\u0131 Import modunda Power BI belle\u011fine al\u0131rken (h\u0131zl\u0131 performans i\u00e7in), di\u011fer tablolar\u0131 DirectQuery modunda do\u011frudan veri kayna\u011f\u0131nda b\u0131rakabilirsiniz (veri tazeli\u011fi ve b\u00fcy\u00fck hacimli veriler i\u00e7in). Bu hibrit yakla\u015f\u0131m, hem performans hem de veri tazeli\u011fi gereksinimlerini ayn\u0131 anda kar\u015f\u0131lama imkan\u0131 sunar.<\/p>\n
Composite modu, \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k veri analizi senaryolar\u0131 i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir sat\u0131\u015f raporunda, \u00fcr\u00fcn kategorileri ve co\u011frafi bilgiler gibi nispeten statik ve k\u00fc\u00e7\u00fck boyutlu boyut tablolar\u0131n\u0131 Import moduna alarak h\u0131zl\u0131 filtreleme ve dilimleme performans\u0131 elde edebiliriz. Ayn\u0131 zamanda, milyonlarca anl\u0131k i\u015flem kayd\u0131 i\u00e7eren b\u00fcy\u00fck bir \"Sat\u0131\u015f \u0130\u015flemleri\" ger\u00e7ek tablosunu DirectQuery modunda b\u0131rakarak her zaman g\u00fcncel kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabiliriz. Power BI, bu iki modu ak\u0131ll\u0131ca birle\u015ftirerek, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgular\u0131n\u0131 en verimli \u015fekilde y\u00fcr\u00fct\u00fcr. Bu sayede, performans hassasiyeti ve veri tazeli\u011fi beklentileri ayn\u0131 anda kar\u015f\u0131lanabilir.<\/p>\n
Avantajlar\u0131:<\/h3>\n\n- Esneklik ve Denge:<\/strong> Performans ve veri tazeli\u011fi aras\u0131nda m\u00fckemmel bir denge kurman\u0131z\u0131 sa\u011flar. En kritik ve b\u00fcy\u00fck veriler i\u00e7in DirectQuery, daha k\u00fc\u00e7\u00fck ve s\u0131k kullan\u0131lan veriler i\u00e7in Import kullanabilirsiniz.<\/li>\n
- Aggregation Deste\u011fi:<\/strong> Composite modunun en g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6zelliklerinden biri, aggregasyon tablolar\u0131n\u0131 kullanma yetene\u011fidir. Aggregasyonlar, DirectQuery tablolar\u0131ndaki toplu sorgular\u0131 h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in \u00f6nceden hesaplanm\u0131\u015f \u00f6zet tablolar\u0131 Import modunda tutarak performans\u0131 inan\u0131lmaz derecede art\u0131rabilir.<\/li>\n
- B\u00fcy\u00fck Veri Hacimleri:<\/strong> DirectQuery'nin b\u00fcy\u00fck veri hacimlerini i\u015fleme yetene\u011fi ile Import'un y\u00fcksek sorgu performans\u0131n\u0131 birle\u015ftirir.<\/li>\n
- Tam DAX Deste\u011fi:<\/strong> Import modundaki tablolar \u00fczerinde tam DAX i\u015flevselli\u011fi sa\u011flan\u0131rken, DirectQuery tablolar\u0131 i\u00e7in de k\u0131smi DAX deste\u011fi sunar ve modelin geneline yay\u0131l\u0131r.<\/li>\n
- \u00c7e\u015fitli Veri Kaynaklar\u0131:<\/strong> Farkl\u0131 depolama modlar\u0131nda farkl\u0131 veri kaynaklar\u0131n\u0131 bir modelde birle\u015ftirme esnekli\u011fi sunar.<\/li>\n<\/ul>\n
Dezavantajlar\u0131:<\/h3>\n\n- Artan Karma\u015f\u0131kl\u0131k:<\/strong> Model tasar\u0131m\u0131, Import ve DirectQuery tablolar\u0131n\u0131n y\u00f6netimi ve aralar\u0131ndaki ili\u015fkiler nedeniyle daha karma\u015f\u0131k hale gelir.<\/li>\n
- G\u00fcvenlik Y\u00f6netimi:<\/strong> Her iki modun g\u00fcvenlik mekanizmalar\u0131n\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde y\u00f6netmek ve Power BI ile veri kaynaklar\u0131 aras\u0131nda tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 sa\u011flamak dikkat gerektirir.<\/li>\n
- Performans \u0130pu\u00e7lar\u0131:<\/strong> Hangi sorgunun hangi modda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak ve performans\u0131 optimize etmek i\u00e7in daha fazla bilgi ve deneyim gerekebilir.<\/li>\n
- \u00c7apraz Mod Sorgular\u0131:<\/strong> Import ve DirectQuery tablolar\u0131 aras\u0131nda yap\u0131lan sorgular, Power BI'\u0131n sorgu motoru taraf\u0131ndan ak\u0131ll\u0131ca y\u00f6nlendirilse de, bazen performans darbo\u011fazlar\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Ne Zaman Kullanmal\u0131? (Vaka Analizi)<\/h3>\n
Bir e-ticaret platformunun hem ayl\u0131k ve y\u0131ll\u0131k sat\u0131\u015f trendlerini incelemesi hem de anl\u0131k stok durumunu takip etmesi gerekiyor. Y\u0131ll\u0131k sat\u0131\u015f verileri (ge\u00e7mi\u015fe d\u00f6n\u00fck 5 y\u0131l) \u00e7ok b\u00fcy\u00fck oldu\u011fu i\u00e7in DirectQuery'de kalmal\u0131, ancak \u00fcr\u00fcn kategorileri, m\u00fc\u015fteri demografileri gibi boyut tablolar\u0131 ve g\u00fcnl\u00fck sat\u0131\u015f \u00f6zeti gibi daha k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6zet tablolar\u0131 Import modunda tutulabilir. Stok durumu gibi anl\u0131k veriler ise DirectQuery ile do\u011frudan envanter sisteminden \u00e7ekilmelidir. Bu durumda Composite modu, ge\u00e7mi\u015f trend analizleri i\u00e7in h\u0131zl\u0131 raporlar sunarken, stok takibi i\u00e7in de ger\u00e7ek zamanl\u0131 g\u00fcncelli\u011fi sa\u011flar. Aggregasyonlar sayesinde, b\u00fcy\u00fck sat\u0131\u015f tablosundan gelen toplu veriler daha k\u00fc\u00e7\u00fck ve h\u0131zl\u0131 Import tablolardan \u00e7ekilerek performans \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131labilir.<\/p>\n
Composite modunda bir tablonun depolama modunu de\u011fi\u015ftirmeye dair bir \u00f6rnek:<\/p>\n
\n \/\/ Power BI Desktop'ta \"Model G\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fc\"ne ge\u00e7in.\n \/\/ \u0130lgili tabloyu se\u00e7in (\u00f6rne\u011fin, \"Products\" tablosu).\n \/\/ \"\u00d6zellikler\" (Properties) b\u00f6lmesinde, \"Geli\u015fmi\u015f\" (Advanced) sekmesine t\u0131klay\u0131n.\n \/\/ \"Depolama modu\" (Storage mode) a\u00e7\u0131l\u0131r listesinden \"\u0130\u00e7eri Aktar\" (Import) veya \"DirectQuery\" se\u00e7ene\u011fini se\u00e7in.\n \/\/ Zaten DirectQuery olan bir modele Import bir tablo eklendi\u011finde, Power BI otomatik olarak Composite moda ge\u00e7er.\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
\n Uzman \u0130pucu: Composite modunda, bir DirectQuery tablosu ile Import tablosu aras\u0131nda ili\u015fki kurdu\u011funuzda, Power BI bu ili\u015fkiyi \"\u00c7ift\" (Dual) depolama modunda olu\u015fturmay\u0131 \u00f6nerebilir. Dual modu, Power BI'\u0131n sorguya g\u00f6re en iyi performans\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in hem Import hem de DirectQuery mekanizmas\u0131n\u0131 kullanmas\u0131na izin verir. Bu, \u00e7ok g\u00fc\u00e7l\u00fc bir optimizasyon arac\u0131d\u0131r ve \u00e7o\u011fu zaman tercih edilmelidir.\n <\/div>\nDepolama Modu Se\u00e7imi: En Uygun Karar\u0131 Vermek \u0130\u00e7in Hangi Fakt\u00f6rler G\u00f6z \u00d6n\u00fcnde Bulundurulmal\u0131?<\/h2>\n
Power BI depolama modu se\u00e7imi, projenizin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 do\u011frudan etkileyen stratejik bir karard\u0131r. Yanl\u0131\u015f bir se\u00e7im, performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015flerine, veri tazeli\u011fi sorunlar\u0131na veya gereksiz kaynak t\u00fcketimine yol a\u00e7abilir. Bu nedenle, karar vermeden \u00f6nce bir dizi fakt\u00f6r\u00fc dikkatlice de\u011ferlendirmeniz gerekir. \u0130\u015fte bu fakt\u00f6rler ve karar verme s\u00fcrecinde size yol g\u00f6sterecek bir yakla\u015f\u0131m:<\/p>\n
\n- Veri Tazeli\u011fi Gereksinimi:<\/strong>\n
\n- Ger\u00e7ek Zamanl\u0131\/Anl\u0131k:<\/strong> Her zaman en g\u00fcncel veriyi g\u00f6rmeniz gerekiyorsa (\u00f6rne\u011fin, operasyonel g\u00f6sterge tablolar\u0131, canl\u0131 izleme sistemleri), DirectQuery veya Composite modunu (DirectQuery par\u00e7alar\u0131 ile) d\u00fc\u015f\u00fcnmelisiniz.<\/li>\n
- G\u00fcnl\u00fck\/Haftal\u0131k:<\/strong> Verilerin belirli aral\u0131klarla (\u00f6rne\u011fin g\u00fcnde bir kez) g\u00fcncellenmesi yeterliyse, Import modu genellikle en iyi performans\u0131 sunar.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Veri Hacmi ve B\u00fcy\u00fcme H\u0131z\u0131:<\/strong>\n
\n- K\u00fc\u00e7\u00fck\/Orta (birka\u00e7 milyon sat\u0131r):<\/strong> Import modu genellikle bu hacimler i\u00e7in uygundur ve h\u0131zl\u0131 performans sa\u011flar.<\/li>\n
- B\u00fcy\u00fck\/\u00c7ok B\u00fcy\u00fck (y\u00fcz milyonlarca\/milyarlarca sat\u0131r):<\/strong> Veri hacmi Power BI kapasite limitlerini a\u015f\u0131yorsa veya gelecekte h\u0131zla b\u00fcy\u00fcyecekse, DirectQuery veya Composite (aggrege tablolarla birlikte) ka\u00e7\u0131n\u0131lmaz hale gelir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Performans Beklentileri:<\/strong>\n
\n- Y\u00fcksek Etkile\u015fim H\u0131z\u0131:<\/strong> Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n raporlarda an\u0131nda filtreleme, dilimleme ve analiz yapmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z, Import modu genellikle en h\u0131zl\u0131 deneyimi sunar.<\/li>\n
- Toleransl\u0131 Gecikme:<\/strong> Kullan\u0131c\u0131lar, anl\u0131k veri tazeli\u011fi kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131nda birka\u00e7 saniyelik gecikmeyi kabul edebiliyorsa, DirectQuery uygun olabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Veri Kayna\u011f\u0131n\u0131n \u00d6zellikleri ve Y\u00fck Kapasitesi:<\/strong>\n
\n- G\u00fc\u00e7l\u00fc Veri Kayna\u011f\u0131:<\/strong> Veri kayna\u011f\u0131n\u0131z (\u00f6rne\u011fin, \u00f6zel bir veri ambar\u0131, Azure Synapse Analytics) karma\u015f\u0131k sorgular\u0131 h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde i\u015fleyebiliyorsa, DirectQuery daha uygun olabilir.<\/li>\n
- Zay\u0131f Veri Kayna\u011f\u0131:<\/strong> Operasyonel veritabanlar\u0131 genellikle analitik sorgular i\u00e7in optimize edilmemi\u015ftir. Bu durumda, DirectQuery veri kayna\u011f\u0131n\u0131 a\u015f\u0131r\u0131 y\u00fckleyebilir ve performans sorunlar\u0131na yol a\u00e7abilir. Import veya Composite (aggrege tablolarla) daha iyi bir se\u00e7enek olabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- DAX Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131:<\/strong>\n
\n- Karma\u015f\u0131k Hesaplamalar:<\/strong> \u00c7ok say\u0131da karma\u015f\u0131k DAX \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fc, hesaplanm\u0131\u015f s\u00fctun veya hesaplanm\u0131\u015f tablo kullanman\u0131z gerekiyorsa, Import modu size en geni\u015f yetene\u011fi sunar.<\/li>\n
- Basit Hesaplamalar:<\/strong> Temel toplama ve filtreleme i\u015flemleri i\u00e7in DirectQuery yeterli olabilir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- G\u00fcvenlik ve \u0130zinler:<\/strong>\n
\n- Veri Kayna\u011f\u0131 G\u00fcvenli\u011fi:<\/strong> Veri kayna\u011f\u0131n\u0131zdaki sat\u0131r d\u00fczeyi g\u00fcvenlik (RLS) politikalar\u0131n\u0131 do\u011frudan Power BI'a devretmek istiyorsan\u0131z, DirectQuery bunu daha kolay hale getirir.<\/li>\n
- Power BI RLS:<\/strong> Import veya Composite modunda, Power BI'\u0131n kendi RLS \u00f6zelliklerini kullanabilirsiniz.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n
Bu fakt\u00f6rleri g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurarak, bir karar a\u011fac\u0131 gibi d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. \u0130lk \u00f6nce veri tazeli\u011fi ve hacim gereksinimlerini de\u011ferlendirin, ard\u0131ndan performans beklentileri ve veri kayna\u011f\u0131n\u0131n kapasitesi gibi detaylara inin. Genellikle, en iyi performans ve esneklik i\u00e7in Composite modu, \u00f6zellikle aggregasyonlarla birlikte kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, karma\u015f\u0131k senaryolar i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. Ancak, basit ve orta b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki veri setleri i\u00e7in Import hala en h\u0131zl\u0131 ve en kolay ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r.<\/p>\n
\n Uzman \u0130pucu: Karar verme s\u00fcrecinde \"Prototipleme\" y\u00f6ntemini kullan\u0131n. Farkl\u0131 depolama modlar\u0131nda k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekli prototipler olu\u015fturarak ger\u00e7ek performans testleri yap\u0131n. Bu, teorik bilgilerden daha sa\u011flam sonu\u00e7lar elde etmenizi sa\u011flar ve yanl\u0131\u015f bir mod se\u00e7me riskini azalt\u0131r. Ayr\u0131ca, Power BI Premium veya Premium Per User (PPU) kapasitelerinin getirdi\u011fi ek \u00f6zellikler (\u00f6rne\u011fin, art\u0131ml\u0131 yenileme, daha b\u00fcy\u00fck model boyutlar\u0131) de karar\u0131n\u0131z\u0131 etkileyebilir.\n <\/div>\n\u0130leri D\u00fczey \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve En \u0130yi Uygulamalar: Power BI Modellerinizi Nas\u0131l Optimize Edersiniz?<\/h2>\n
Power BI depolama modlar\u0131n\u0131 do\u011fru se\u00e7mek, model performans\u0131n\u0131z i\u00e7in ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r. Ancak, bu karar\u0131n \u00f6tesinde, modelinizi daha da optimize etmek ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini zirveye \u00e7\u0131karmak i\u00e7in uygulayabilece\u011finiz bir\u00e7ok ileri d\u00fczey teknik ve en iyi uygulama bulunmaktad\u0131r. \u0130\u015fte Power BI modellerinizi her depolama modunda daha verimli hale getirecek baz\u0131 stratejiler:<\/p>\n
T\u00fcm Modlar \u0130\u00e7in Genel Optimizasyonlar:<\/h3>\n\n- Gereksiz S\u00fctunlar\u0131 Kald\u0131r\u0131n:<\/strong> Power Query'de veri al\u0131m\u0131 s\u0131ras\u0131nda analize dahil etmeyece\u011finiz s\u00fctunlar\u0131 kald\u0131r\u0131n. Bu, model boyutunu k\u00fc\u00e7\u00fclt\u00fcr ve sorgu performans\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r.<\/li>\n
- Veri Tiplerini Do\u011fru Ayarlay\u0131n:<\/strong> Her s\u00fctun i\u00e7in en uygun veri tipini kullan\u0131n (\u00f6rne\u011fin, say\u0131sal de\u011ferler i\u00e7in metin yerine say\u0131sal veri tipi). Bu, s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rmay\u0131 iyile\u015ftirir ve bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 azalt\u0131r.<\/li>\n
- \u0130li\u015fkileri Optimize Edin:<\/strong> Tablolar aras\u0131ndaki ili\u015fkilerin do\u011fru kardinalitede (1'e \u00c7ok, \u00c7oka 1 vb.) ve do\u011fru filtre y\u00f6n\u00fcnde oldu\u011fundan emin olun. Yanl\u0131\u015f ili\u015fkiler performans sorunlar\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/li>\n
- Power Query'de Erken Filtreleme:<\/strong> M\u00fcmk\u00fcnse, verileri Power BI'a y\u00fcklemeden \u00f6nce Power Query'de filtreleyin. Daha az veri y\u00fcklemek, performans\u0131 her zaman art\u0131r\u0131r.<\/li>\n
- Performans Analizcisini Kullan\u0131n:<\/strong> Power BI Desktop'taki \"Performans Analizcisi\" (Performance Analyzer) arac\u0131n\u0131 kullanarak rapor ve g\u00f6rsel \u00f6\u011felerinin ne kadar s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc g\u00f6r\u00fcn. Bu, darbo\u011fazlar\u0131 tespit etmenize yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<\/ul>\n
Import Modu \u0130\u00e7in \u00d6zel Optimizasyonlar:<\/h3>\n\n- Art\u0131ml\u0131 Yenileme (Incremental Refresh):<\/strong> Power BI Premium veya PPU kapasitelerinde kullan\u0131labilir. Yaln\u0131zca yeni veya de\u011fi\u015fen verileri yenileyerek, b\u00fcy\u00fck Import modellerinin yenileme s\u00fcresini ve kaynak t\u00fcketimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r.<\/li>\n
- Hesaplanm\u0131\u015f S\u00fctunlardan Ka\u00e7\u0131n\u0131n (M\u00fcmk\u00fcnse):<\/strong> Hesaplanan s\u00fctunlar, veri modelinin boyutuyla do\u011fru orant\u0131l\u0131 olarak bellek t\u00fcketir ve yenileme s\u00fcresini art\u0131r\u0131r. M\u00fcmk\u00fcnse, bu hesaplamalar\u0131 veri kayna\u011f\u0131nda veya Power Query'de yap\u0131n.<\/li>\n
- Kardinaliteyi Y\u00f6netin:<\/strong> \u00c7ok say\u0131da tekil de\u011fere sahip (y\u00fcksek kardinalite) s\u00fctunlar, Import modunda daha fazla bellek t\u00fcketir. Gerekmedik\u00e7e ID s\u00fctunlar\u0131 gibi y\u00fcksek kardinaliteli s\u00fctunlar\u0131 modele almaktan ka\u00e7\u0131n\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n
DirectQuery Modu \u0130\u00e7in \u00d6zel Optimizasyonlar:<\/h3>\n\n- Veri Kayna\u011f\u0131n\u0131 Optimize Edin:<\/strong> DirectQuery performans\u0131 tamamen veri kayna\u011f\u0131n\u0131z\u0131n h\u0131z\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Veri kayna\u011f\u0131n\u0131zda do\u011fru indeksler oldu\u011fundan, sorgular\u0131n optimize edildi\u011finden ve yeterli kaynaklara sahip oldu\u011fundan emin olun.<\/li>\n
- Power Query Sorgular\u0131n\u0131 Basit Tutun:<\/strong> DirectQuery'de karma\u015f\u0131k Power Query d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmleri, Power BI'\u0131n veri kayna\u011f\u0131na g\u00f6nderdi\u011fi sorgular\u0131 karma\u015f\u0131k hale getirebilir ve performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. M\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca sorgular\u0131 katlanabilir (query folding) tutmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131n.<\/li>\n
- S\u00fctun Say\u0131s\u0131n\u0131 Azalt\u0131n:<\/strong> DirectQuery'de her sorgu, se\u00e7ilen s\u00fctunlar i\u00e7in veri kayna\u011f\u0131nda \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Raporda sadece ihtiya\u00e7 duydu\u011funuz s\u00fctunlar\u0131 modele al\u0131n.<\/li>\n<\/ul>\n
Composite Modu \u0130\u00e7in \u00d6zel Optimizasyonlar:<\/h3>\n\n- Aggregasyonlar\u0131 Kullan\u0131n:<\/strong> Bu, Composite modunun en g\u00fc\u00e7l\u00fc optimizasyon arac\u0131d\u0131r. DirectQuery tablolar\u0131ndaki b\u00fcy\u00fck veri setlerinin \u00f6zetlenmi\u015f (aggrege) versiyonlar\u0131n\u0131 Import modunda tutarak sorgu performans\u0131n\u0131 dramatik bir \u015fekilde art\u0131rabilirsiniz. Power BI, sorguyu otomatik olarak aggregasyon tablosuna y\u00f6nlendirir.<\/li>\n
- Dual Modunu Anlay\u0131n:<\/strong> Bir DirectQuery tablosu ile Import tablosu aras\u0131nda bir ili\u015fki kurarken, Power BI bu ili\u015fkiyi Dual modunda kurman\u0131z\u0131 \u00f6nerebilir. Dual modu, Power BI'\u0131n sorgu senaryosuna g\u00f6re hem Import hem de DirectQuery mekanizmas\u0131n\u0131 kullanarak en iyi performans\u0131 se\u00e7mesine olanak tan\u0131r.<\/li>\n
- Depolama Modlar\u0131n\u0131 Ak\u0131ll\u0131ca Atay\u0131n:<\/strong> Boyut tablolar\u0131n\u0131 (\u00fcr\u00fcn, m\u00fc\u015fteri, tarih) genellikle Import moduna, b\u00fcy\u00fck ger\u00e7ek tablolar\u0131 (i\u015flem, olay) ise DirectQuery moduna atay\u0131n. Bu, hem h\u0131z hem de tazelik dengesini sa\u011flar.<\/li>\n<\/ul>\n
Bu ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 ve en iyi uygulamalar\u0131 benimseyerek, Power BI modellerinizin performans\u0131n\u0131 art\u0131rabilir, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131za daha h\u0131zl\u0131 ve ak\u0131c\u0131 bir deneyim sunabilir ve veri analizi projelerinizin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 g\u00fcvence alt\u0131na alabilirsiniz. Unutmay\u0131n, optimizasyon s\u00fcrekli bir s\u00fcre\u00e7tir ve modeliniz geli\u015ftik\u00e7e g\u00f6zden ge\u00e7irilmelidir.<\/p>\n