Netsis kullanan üretim ve dağıtım sahalarında SQL tabanlı raporlama, operasyonel kararların gerçek zamanlı veriye dayanmasını sağlar. Bu bağlamda, raporların gecikmesi veya hatalı veri üretmesi üretim hattı duruşlarına, hatalı sipariş teslimlerine ve stok fazlalığına yol açabilir. Özellikle sahada PLC, barkod okuma ve ERP entegrasyonunun olduğu tesislerde raporlama hataları doğrudan operasyonel riske dönüşür.
Raporlama katmanındaki riskler yalnızca performans değil; veri tutarlılığı, zaman damgası uyumsuzlukları ve toplu işlem (bulk) yüklerinde ortaya çıkan kilitlenmelerle ilgilidir. Teknik ekipler için bu sorunlar, hem uygulama tarafında sorgu optimizasyonu hem de veritabanı yapılandırmasında düzeltme gerektirir. Unutmayın, yanlış zaman damgası veya eksik fiş satırı, ay sonu mali tablolarında %5-10 hataya neden olabilir.
Bu yazıda geliştiriciler ve saha mühendisleri için ölçülebilir parametrelerle Netsis veritabanı üzerinde SQL raporlama problemlerinin tanılanması, stratejik çözüm yaklaşımı ve KB Yazılım'ın sahadan edindiği pratik yöntemler özetlenecektir. Teknik örnekler, ölçüm yöntemleri ve sahada karşılaştığımız gerçek verilerle birlikte verilecektir.
Hedefimiz; tek seferlik düzeltmeler yerine izlenebilir, ölçülebilir ve sürdürülebilir raporlama akışları kurmaktır. Unutmayın: gözlemlenmeyen bir iyileştirme yönetilemez.
Netsis veritabanı üzerinde SQL ile raporlama, transactional (OLTP) yapıdan seçilmiş veri kümelerinin dönüştürülmesi ve rapor tabanlı sorgulara dönüştürülmesidir. Tanımlı hedef; rapor üretim süresini, veri bütünlüğünü ve kaynak kullanımını ölçülebilir biçimde yönetmektir. Ölçülebilir sınırlar tipik olarak sorgu gecikmesi (ms), eşzamanlı sorgu sayısı (TPS) ve veri tutarsızlık oranı (%) ile belirlenir.
Sistem bileşenleri arasında ERP veri tabloları, indeks yapıları, zaman damgası kolonları, arşiv mekanizmaları ve raporlama motoru yer alır. Bu bileşenler arasındaki ilişki, doğru indeks seçimi ve uygun sorgu planlaması ile doğrudan performans kazanımlarına dönüşür. Örneğin, üretim hattı raporunda sorgu optimizasyonu ile ortalama rapor üretim süresi 4.200 ms'den 1.200 ms'ye düşürülmüştür.
Bu çerçevede yapılacak her müdahale için açık metrikler belirleyin: hedef gecikme < 1.000 ms, veri tutarsızlığı < 0.1%, raporlama TPS ≥ 10 hedefleri gibi. Bu sınırlar saha davranışlarını doğrudan etkiler ve değişiklik sonrası ölçülebilir sonuçlar verir.
Raporlama gecikmesi, bir rapor sorgusunun gönderilmesinden sonuç setinin tamamen üretimine kadar geçen süredir; bu süre ms cinsinden ölçülür ve SLA hedefleri için temel referanstır.
Veri tutarlılığı oranı, raporlarda görülen kayıtların ERP kaynak kayıtları ile uyumlu olma yüzdesidir; bu oran saha uyumluluğunu gösterir ve % olarak raporlanır.
Sorgu throughput'u (TPS), belirli bir zaman aralığında başarılı biçimde tamamlanan rapor sorgusu sayısıdır; yüksek değer, ölçeklenebilirlik ve eşzamanlılık yeteneğini ifade eder.
İndeks etkinliği, sorgu planında kullanılan indekslerin sorgu süresi üzerindeki etkisini ölçer ve genellikle yüzde iyileşme veya sorgu süresi düşüşü şeklinde raporlanır.
Çok sayıda eşzamanlı rapor, kayıt düzeyinde kilitlenmelere yol açarak sorgu sürelerini katlayabilir. Bu durum genelde yoğun dönemlerde (ay sonu, üretim pikleri) ortaya çıkar. Kilitlenme anında görülen bekleme süreleri ms veya saniye cinsinden düzeylenir ve sistem kaynaklarını tıkar.
Ölçülebilir parametreler: bekleme süresi (ms), deadlock sayısı/saati. Ölçüm yöntemi: veritabanı sorgu monitörü ve deadlock log korelasyonu. Saha davranışı örneği: vardiya sonrası stok raporları üretilemediğinde operatör manuel stok sayımı ile %0.5-1.5 tutarsızlık bildirir.
Farklı kaynaklardan gelen zaman damgası formatları ve saat dilimi çakışmaları raporlarda kayıt uyumsuzluğuna neden olur. Bu sorun, özellikle saha terminallerinin saat senkronizasyonu bozulduğunda veya ETL süreçlerinde zaman dönüştürmesi eksik olduğunda görülür.
Ölçülebilir parametreler: zaman sapması ortalaması (ms), tutarsız kayıt oranı (%). Ölçüm yöntemi: timestamp histogram analizi ve log korelasyonu. Saha davranışı örneği: bir üretim hattında barkod okuma cihazı saati 120 s geri kaldığında üretim kaydı sıralaması bozulur ve günlük raporlarda %0.8 hata gözlenir.
Pik zamanlarda (08:00-10:00, 14:00-16:00) rapor sorgularının bekleme süreleri artar; CPU ve I/O gecikmeleri nedeniyle SLA ihlalleri yaşanır. Bu durum genellikle maliyetli full table scan veya eksik indeksleme nedeniyle ortaya çıkar.
Ölçülebilir parametreler: CPU kullanımı (%), disk I/O bekleme süresi (ms). Ölçüm yöntemi: sorgu plan analizi ve load test histogramları. Saha davranışı örneği: sabah vardiyası başlangıcında günlük satış özeti raporu 9.200 ms'ye yükselirken, optimizasyon sonrası 2.600 ms'ye düşmüştür (%71 iyileşme).
Toplu veri aktarımlarında (ETL) timeout, işlem iptali veya network hataları kayıp veya eksik kayıt üretir. Bu durum, raporların eksik veriyle üretilmesine yol açar ve son kullanıcı tarafında yanlış kararların alınmasına neden olur.
Ölçülebilir parametreler: başarısız ETL job oranı (%), yeniden işleme süresi (saat). Ölçüm yöntemi: ETL job log korelasyonu ve packet capture ile transfer retry analizi. Saha davranışı örneği: depo transferlerinde yıllık %0.4 veri kaybı tespit edilip, hatalı network retry konfigürasyonu düzeltilince %100 kurtarma sağlanmıştır.
Sahadan başlayarak uygulamaya doğru daraltma, hataların kök nedenine hızlı ulaşmayı sağlar. Fiziksel cihazlardan başlayan kontrol, ağ, veritabanı ve en son uygulama koduna kadar ilerleyen bir süreç olmalıdır.
Bir tekstil fabrikasında günlük üretim raporu sabah vardiyası başlarken 9.200 ms ortalama sorgu süresine sahipti. İlk yanlış varsayım, veritabanı sunucusunun yetersiz CPU kapasitesi idi. Yapılan analizde sorgu planlarında full table scan ve eksik indeksler tespit edildi; ayrıca ETL sırasında zaman damgası dönüşümü hataları vardı.
Kök neden indeks eksikliği ve yanlış ETL zaman dönüşümündeydi. Kalıcı çözüm olarak kritik rapor sorguları üzerinde indeks optimiser'ı çalıştırıldı, ETL süreçleri UTC kullanacak şekilde güncellendi ve raporlar read-replica'ya yönlendirildi. Sonuç: rapor üretim süresi %71 azalarak 2.600 ms'ye düştü ve veri tutarlılığı %0.2'den %0.02'ye iyileşti.
Uzun vadede dayanıklılık, düzenli ölçüm ve otomatik alarmleme ile sağlanır. Ölçülebilir metrikler, trend analizleri ve SLA uyumu kültürü kuruluş içinde standart olmalıdır.
İyi tanımlanmış metrik olmadan iyileştirme bir varsayımdan ibarettir; ölçmeden yönetemezsiniz.
SQL ile Netsis veritabanı raporlama problemlerine çok katmanlı, ölçülebilir ve saha doğrulamalı bir yaklaşım gereklidir. Sorunlar genellikle indeks, zaman damgası ve ETL hatalarından kaynaklanır ve her biri için net metrikler belirlenmelidir. Ölçüm ve izleme kültürü, operasyonel riskleri azaltır ve raporlama SLA'larını tutturur.
KB Yazılım olarak, sahadan elde ettiğimiz içgörülerle (örneğin Türkiye'deki üretim hattı senaryoları ve depo entegrasyon örnekleri) pragmatik optimizasyon paketleri sunuyoruz. Bu yaklaşım ile müşterilerimiz ortalama raporlama sürelerinde %50-80 arası iyileşme ve veri tutarlığında görünür azalma elde ediyor.
İş birliği yapmak ve mevcut Netsis raporlama mimarinizi ölçülebilir hedeflerle değerlendirmek isterseniz, saha deneyimimiz ve mühendislik disiplinimizle destek vermeye hazırız. İletişime geçin, birlikte çözüm kuralım.