01Metrikler
| Metrik | Hedef | Nasıl ölçülür |
|---|---|---|
| LCP | ≤ 2,5 sn | PageSpeed Insights / CrUX |
| INP | ≤ 200 ms | CrUX ve gerçek kullanıcı ölçümü |
| CLS | ≤ 0,1 | PageSpeed Insights |
| Sunucu yanıt süresi | Sürekli düşük ve kararlı | Uptime/APM izleme |
02Raporlama
Ölçümler işten önce ve sonra aynı yöntemle alınır; fark kısa bir raporla paylaşılır ve izleme sürdürülür.
03Belirti, neden ve çözüm
| Belirti | Olası neden | Çözüm |
|---|---|---|
| Her departman farklı rakam söylüyor | Tanım birliği yok | Ortak veri modeli |
| Rapor yavaş | İndeks/model yok | Optimizasyon ve özet tablolar |
| Mükerrer kayıt | Eşsiz anahtar yok | Veri temizleme kuralları |
04Çiftlik için çalışma düzeni
Çiftlik, Niğde iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 36 mahalle ve köy kaydından oluşur.
Çiftlik'te bulunan bir işletmeyle çalışırken toplantılar görüntülü yapılır, her aşama test ortamında paylaşılır ve geri bildirimler ortak panoda toplanır; yerinde bulunmak gereken kurulum ve eğitim adımları ayrıca planlanır.
Aynı ildeki Çamardı, Ulukışla ve Altunhisar ilçeleri için de SQL optimizasyonu talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Sorunu kısa bir notla ve ekran görüntüsüyle WhatsApp'tan iletin; SQL optimizasyonu için ön değerlendirme yapalım. Telefon: 0540 003 19 81.
05Hangi durumlarda gündeme gelir?
Sorgular ve raporlar yavaşladığında
Sorgu planı, indeks ve özet tablolarla raporlar hızlandırılır.
Özet tablo gerektiğinde
Özet tablo, SQL optimizasyonu projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
06SQL optimizasyonu hangi işletmelerde kullanılır?
- Satış ve pazarlama
- E-ticaret
- Yönetim ve finans
- Çok şubeli perakende
07İşletim ve bakım ipuçları
- Büyüyen tablolar için indeks ve arşiv planı yapılır.
- Rapor erişim yetkileri görev değişikliklerinde gözden geçirilir.
- KPI tanımları değiştiğinde raporlar ve açıklamaları birlikte güncellenir.
08Kapsamı ve maliyeti etkileyenler
- kaynak sayısı
- veri hacmi
- güncelleme sıklığı
- lisans (Power BI vb.)
09Planlama notları
- Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
- Kişisel veri anonimleştirme/maskeleme gerekiyorsa uygulanır.
- Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).
10Rakamlarla örnek bir senaryo
Örnek: veritabanı büyüklüğü
- Günlük kayıt
- 79.800
- Satır boyutu
- 0,5 KB
- Süre
- 3 yıl
- Yaklaşık veri
- 41,67 GB
- 30 günlük yedek seti
- 1.250 GB (tam yedek varsayımıyla)
İndeksler ve dosya ekleri boyutu artırır. Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Power BI mı özel dashboard mı?
Ekip Power BI kullanıyorsa ve lisans yapısı uygunsa Power BI hızlı bir başlangıç sağlar. Müşteriye açılacak, özel tasarım veya uygulama içine gömülü panolar gerekiyorsa özel dashboard daha uygun olabilir.
Sonuçlar ne zaman görülür?
Teknik ölçümler iş biter bitmez görülür; arama görünürlüğü gibi dış etkenlere bağlı sonuçlar ise zaman içinde izlenir ve garanti edilmez.
Çiftlik'ten yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
SQL optimizasyonu sırasında site veya uygulama kapanır mı?
Hazırlık test ortamında yapılır; canlı ortamdaki değişiklik önceden haber verilen kısa bir bakım penceresinde uygulanır.
SQL optimizasyonu öncesinde neleri hazırlamalıyım?
Site veya uygulama erişimi, sunucu ve barındırma bilgisi ve önemli sayfa ve işlem listesi işi hızlandırır.
Niğde dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; İç Anadolu Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Hangi araçlarla ölçüyorsunuz?
İşe göre Search Console, Lighthouse/PageSpeed Insights, uptime ve log izleme araçları ile sunucu metrikleri kullanılır.
→İlgili sayfalar
SQL Optimizasyonu hakkında diğer konular
Çiftlik'te ilgili hizmetler
Niğde içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- sorgu planı analizi
- indeks
- özet tablo
- veri temizleme
- veri ambarı
- MySQL
- SQL
- PostgreSQL
- Niğde
- Çiftlik