Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Ürün kataloğu araması, otomatik tamamlama, log analitiği veya yapay zeka destekli hibrit arama kurarken ilişkisel LIKE '%...%' sorguları yetersiz kalır. Elasticsearch ve OpenSearch bu ihtiyacı çözer; ancak yanlış mapping, Türkçe kök bulma (stemming) eksikleri veya aşırı shard sayısı hem arama kalitesini hem de küme kararlılığını bozar.

Bu eğitimde Apache Lucene ve dağıtık shard/replica mimarisi, metin analiz hattı (char filter, tokenizer, token filter, Türkçe/çok dilli analyzer), explicit mapping (text vs keyword, nested), Query DSL ve BM25 alaka düzeyi (boosting, fuzzy, function_score), Bucket/Metric Aggregations, k-NN vektör + BM25 hibrit arama ve Index Lifecycle Management (ILM/ISM) uygulamalı olarak işlenir.

Kimler Katılmalı?

  • E-ticaret, içerik, belge ve uygulama içi arama motoru geliştiren backend yazılımcıları
  • Gerçek zamanlı log, metrik ve güvenlik analitiği (ELK / OpenSearch Dashboards) kuran DevOps ve veri mühendisleri
  • RAG ve arama sistemlerinde BM25 + vektör (hibrit arama) kalitesini artırmak isteyen AI/yazılım ekipleri
  • Ön koşul: REST API'ler ve JSON veri yapısına aşinalık

Kazanımlar

  • text ve keyword ayrımını, özel analyzer'ları ve dinamik mapping şablonlarını doğru kurgulamak
  • Bool, multi_match, boosting, fuzziness ve function_score ile yüksek isabetli arama sorguları (Query DSL) yazmak
  • Otomatik tamamlama (search_as_you_type / completion suggester), yazım hatası toleransı ve eş anlamlılar (synonyms) eklemek
  • Aggregations ile milyonlarca kayıt üzerinde milisaniyelik kırılım (facet) ve analitik özetler üretmek
  • Shard boyutlandırma, zero-downtime reindex (alias) ve ILM/ISM yaşam döngüsü politikalarını yönetmek

Konular

Lucene Temelleri, Dağıtık Mimari ve İndeksleme
  • Inverted Index, Doc Values, BKD Trees ve değişmez Lucene segmentleri (refresh, flush, merge)
  • Cluster, Node rolleri (master/cluster-manager, data, ingest), Primary ve Replica Shard mimarisi
  • Bulk API ile yüksek hızlı veri yazma, optimistic concurrency (_seq_no) ve Index Alias kullanımı
Metin Analizi (Text Analysis) ve Mapping Tasarımı
  • Analyzer anatomisi: Character Filters, Tokenizers (standard, ngram, edge_ngram) ve Token Filters (lowercase, stemmer, synonym, asciifolding)
  • Türkçe ve çok dilli metinlerde ek/kök bulma ve eş anlamlı (synonym graph) yapılandırması
  • Explicit Mapping: text vs keyword, multi-fields, nested vs object tuzağı ve runtime alanlar
Query DSL, BM25 Alaka Düzeyi (Relevance) ve Otomatik Tamamlama
  • Query Context (skorlama) vs Filter Context (önbellekli filtreleme) ve bool (must, should, filter, must_not)
  • Tam metin sorguları: match, match_phrase, multi_match (best_fields, cross_fields) ve BM25 parametreleri
  • Fuzzy arama, function_score (popülerlik/güncellik etkisi), Highlighting ve Autocomplete (search_as_you_type)
Aggregations, Hibrit Arama (BM25 + Vektör) ve Derin Sayfalama
  • Metric, Bucket (terms, date_histogram, range, significant_terms) ve Pipeline Aggregations
  • E-ticaret filtre kırılımları (faceted search) ve post_filter kullanımı
  • Yoğun vektörler (dense_vector / knn_vector), HNSW indeksi ve RRF ile BM25 + k-NN hibrit arama
  • Neden derin from/size tehlikelidir? search_after ve Point-in-Time (PIT) ile sayfalama
Küme Operasyonları, Shard Boyutlandırma ve ILM / ISM
  • Oversharding problemi, ideal shard boyutu (10–50 GB) ve Reindex API ile kesintisiz şema göçü
  • Data Streams, Rollover ve ILM/ISM (Hot-Warm-Cold-Delete) politikaları ile zaman serisi/log yönetimi
  • JVM Heap ayarları, Circuit Breaker'lar, Slow Log ve _profile API ile sorgu analizi

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Neo4j ile Graf Veri Tabanları ve Cypher

    Labeled Property Graph modelleme, Cypher sorgu dili ve değişken uzunluklu yol gezintileri, index-free adjacency, PROFILE/EXPLAIN optimizasyonu, Graph Data Science (PageRank, Louvain) ve Knowledge Graph/GraphRAG uygulamaları.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Time-Series Databases (Zaman Serisi Veri Tabanları)

    Zaman serisi veri modelleme, yüksek kardinalite (high cardinality) yönetimi, TimescaleDB (hypertable, continuous aggregates, sıkıştırma) ve InfluxDB/VictoriaMetrics, downsampling ve saklama (retention) politikaları.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Vector Databases (Vektör Veri Tabanları) Mimarisi ve Arama

    Yoğun ve seyrek (dense/sparse) embedding vektörleri, uzaklık metrikleri, ANN indeks algoritmaları (HNSW, IVF, DiskANN), kuantizasyon (PQ, Scalar, Binary), metadata filtreleme, hibrit arama ve recall/gecikme kıyaslaması.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • pgvector, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile Vektör Arama

    Dört önde gelen vektör çözümünün uygulamalı karşılaştırması: PostgreSQL pgvector/pgvectorscale, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile indeks kurulumu, hibrit arama, multi-tenant izolasyon ve üretim mimarisi seçimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Database Performance ve Query Optimization

    Cost-Based Optimizer çalışma prensipleri, yürütme planı (Execution Plan) okuma, SARGability, B-Tree/Covering/Filtered indeks tasarımı, join algoritmaları, parameter sniffing, kilit/izolasyon analizi ve önbellek/bölümleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Oracle PL/SQL ile Veri Tabanı Programlama

    PL/SQL blok yapısı, cursor'lar, saklı prosedür/fonksiyon ve modüler Package tasarımı, kurumsal hata yönetimi, trigger'lar, dinamik SQL ve FORALL/BULK COLLECT ile yüksek hacimli veri işleme.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin