انڈیکس پاگل پن: ڈیٹا بیس افراتفری سے کیسے بچا جائے

ٹیکوپیڈیا اسٹاف کے ذریعہ ، 5 اکتوبر ، 2016

ٹیکو وے : میزبان ایرک کااناگ نے ڈاکٹر رابن بلور ، ڈیز بلن فیلڈ اور آئی ڈی ای آر اے کے برٹ اسکالزو کے ساتھ ڈیٹا بیس کی اشاریہ سازی پر تبادلہ خیال کیا۔

آپ فی الحال لاگ ان نہیں ہیں۔ ویڈیو دیکھنے کے لئے براہ کرم لاگ ان یا سائن اپ کریں۔

ٹیکوپیڈیا مشمولات کا ساتھی

ٹیکوپیڈیا اسٹاف بلور گروپ سے وابستہ ہے اور دائیں طرف کے اختیارات کا استعمال کرتے ہوئے رابطہ کیا جاسکتا ہے۔ صنعت کے شراکت داروں کے ساتھ ہم کیسے کام کرتے ہیں اس بارے میں معلومات کے لئے یہاں کلک کریں۔

• پروفائل
• ویب سائٹ

ایرک کااناگ: خواتین و حضرات ، ہیلو ، اور ایک بار پھر خوش آمدید۔ یہ بدھ ، چار بجے مشرقی ہے ، اور آپ میں سے جو پروگرام جانتے ہیں ، وہ جانتے ہیں کہ اس کا کیا مطلب ہے ، یہ وقت ہاٹ ٹیکنالوجیز کے ایک اور واقعہ کا ہے۔ ہاں یقینا. میرا نام ایرک کااناگ ہے ، میں آج کے سیشن میں آپ کا ناظم ہوں گا: "انڈیکس پاگل پن: ڈیٹا بیس افراتفری سے کیسے بچنا ہے۔" یا جیسا کہ میں نے باہر جانے کے لئے آخری ای میل دھماکے میں اس کا حوالہ دیا تھا ، "ڈیٹا بیس گھوم رہا ہے۔" ان دنوں گرما گرم اصطلاح ، "جھگڑا کرنا۔" ہر کوئی یہ کام کرتا ہے۔ واقعی آپ کے بارے میں ایک سلائڈ ہے۔ اور میرے بارے میں کافی ہے۔

لہذا ، ہاٹ ٹکنالوجی سیریز واقعی ایک خاص جگہ کی وضاحت کے لئے ڈیزائن کی گئی تھی ، بریفنگ روم کے برخلاف جو صرف ایک سے ایک رواں تجزیہ کار بریفنگ ہے ، ہاٹ ٹیک کے ل we ہمیں دو تجزیہ کار ملتے ہیں۔ آج ، یہ ہمارا اپنا بہت ہی ڈاکٹر رابن بلور اور ہمارے ڈیٹا سائنسدان Dez Blaunchfield بننے جا رہا ہے۔ اور ہم ایک ایسے موضوع کے بارے میں بات کر رہے ہیں جس کے بارے میں میرے خیال میں واقعی اس کی علامت ہے کہ آج بازار میں کیا ہو رہا ہے۔

اہم بات یہ ہے کہ ہم ان دنوں پیچیدگی کی دنیا میں ہیں۔ واقعی ، اگر آپ پندرہ سال ، یا بیس سالوں کے بارے میں سوچتے ہیں تو ، اس وقت کی ایک بہت مختلف دنیا تھی ، خاص طور پر ڈیٹا بیس ٹکنالوجی کے حوالے سے۔ ڈیٹا بیس کافی آسان تھے۔ ان میں سے صرف ایک مٹھی بھر تھے۔ ان میں سے بیشتر رشتے دار تھے۔ اب ، ہمارے پاس ڈیٹا بیس ٹکنالوجیوں کا یہ پورا پنوپل ہے۔ ٹیبل پر لفظی طور پر بہت سارے اختیارات جو کسی کو ایپلیکیشن بنانا یا اعداد و شمار کے ساتھ کچھ کرنا چاہتا ہے۔ سب کچھ تبدیل ہو رہا ہے اور اس کا اثر ان لوگوں پر پڑتا ہے جو ان سسٹم کو سنبھالنے کی کوشش کرتے ہیں۔ ہم آج برٹ اسکالزو سے بات کرنے جا رہے ہیں ، جو اس میدان میں حقیقی ماہر ہیں۔ وہ آئی ڈی آر اے کے لئے سینئر پروڈکٹ مینجمنٹ ہے ، اس بارے میں کہ آپ اس سارے ڈیٹا کو سنبھالنے کے ل what کیا کرسکتے ہیں۔ اس کے ساتھ ، میں اسے لے جانے کے لئے اسے ڈاکٹر رابن بلور کے حوالے کر رہا ہوں۔ رابن ، فرش تمہارا ہے۔

رابن بلور: ٹھیک ہے ، اس تعارف کا شکریہ۔ مجھے لگتا ہے کہ - کیوں کہ یہ دو ہاتھ والی چیز ہے ، مجھے لگتا ہے کہ میں اس ہاٹ ٹیک شو کے تعارف کے طور پر عام طور پر ڈیٹا بیس کی اصلاح کے بارے میں بات کروں گا۔ میں نے زندگی کی شروعات کی - ٹیکنالوجی اور تجزیہ میں۔ میں نے زندگی کا آغاز اس لئے کیا کیونکہ میں ڈی ای سی ویکس پلیٹ فارم پر ڈیٹا بیس کی صلاحیتوں پر مضامین لکھتا تھا۔ اور اسی وجہ سے ، ڈیٹا بیس خرچ کرنے والے مجھے مختصر بیان کرتے تھے۔ اور بات جو مجھ پر اس قسم کی ہوتی ہے وہ ہے ، آپ کے پاس ڈیٹا بیس کیوں ہوگا؟ میرا مطلب ہے ، ان دنوں بہت سارے خوفناک لوگ کلیدی ویلیو فائلیں تخلیق کرتے تھے اور ان کو ایک طرح کی اشاریے کی ترتیب وار غلطی کے لئے استعمال کرتے تھے جیسے ہم ان کو کہتے ہیں ، لیکن ایک طرح کی ڈیٹا بیس کی اہلیت پیدا کرنے کے ل and ، اور آپ جانتے ہو ، کیوں آپ کے پاس اور کچھ؟

اور اس کا جواب ، میرے خیال میں مائیکل اسٹونبریکر نے اس کا بہترین جواب دیا ، اور انہوں نے کہا ، "ایک ڈیٹا بیس کے بارے میں مزید معلومات ہوسکتی ہیں کہ اعداد و شمار کہاں ہیں اور کتنا تیز ہے ، اس سے کہیں زیادہ کوئی پروگرام جان سکتا ہے۔" اور مجھے لگتا ہے کہ یہ دلچسپ ہے۔ یہ کھیل کی نوعیت ہے۔ لیکن 19 میں - 1989 کے بارے میں جو میں نے ٹیکنالوجی تجزیہ میں شروع کیا تھا اور آپ جانتے ہو ، اس وقت میں ، ڈیٹا بیس بہت آسان تھے اور متعلقہ ڈیٹا بیس بہت آسان تھے۔ ان میں اتنی کم صلاحیت تھی ، میرا مطلب ہے ، وہ اعداد و شمار کو ذخیرہ کرسکتے ہیں ، ظاہر ہے ، اور آپ بیک اپ کرسکتے ہیں اور وہ رکھتے تھے ، وہ ACID کے مطابق تھے ، لیکن ان کے پاس واقعتا very بہت ہی کمزور اصلاح کار تھا۔ در حقیقت ، یہ استدلال کرنا مشکل ہوگا کہ ان میں اصلاح کار کی صلاحیت بالکل بھی ہے۔

اور بعد میں وہ بہتر اور بہتر ہو گئے ، لیکن ، آپ جانتے ہو ، جب کوئی ڈیٹا بیس کام نہیں کرتا ہے - کیوں کہ یہ کینگروز ایک طرح سے یا کسی اور طرف اشارہ کرتے ہیں - اس کی وجہ بہت سست ہے کہ اس کی رفتار کیوں سست ہے۔ اور اس بات نے مجھے اس نقطہ تک پہنچایا: ڈیٹا بیس میں بہت سے کام ہوتے ہیں ، لیکن سب سے اہم سوال استفسار ہے۔ اگر انہوں نے ایسا نہیں کیا تو آپ ان کو استعمال نہیں کریں گے۔ یہ جلدی سے معلومات حاصل کرنے کے بارے میں ہے ، جب متعدد ہم آہنگی صارفین موجود ہیں تو وہ اس کے قابل ہونے کے بارے میں ہے ، اور یہ ایک مشکل مسئلہ ہے۔ اور جب آپ واقعتا look دیکھتے ہیں تو آئیے ، ان کو بالغ ڈیٹا بیس کہتے ہیں ، اگر آپ پسند کریں - لیکن اوریکل ، قدرے کم حد تک ، مائیکروسافٹ ایس کیو ایل سرور ، یقینی طور پر ٹیراڈیٹا اور ڈی بی 2 - ان ڈیٹا بیس کو بہتر بنانے والے کو مل گیا ہے ، کئی دہائیوں میں عمارت آپ جانتے ہیں ، انہوں نے نہیں کیا - کسی نے بیٹھا نہیں - دو آدمی ، سال ، پروجیکٹ پر چھ آدمی اور صرف ایک ساتھ دستک دی۔ یہ اس طرح کام نہیں کرتا ہے۔ اصلاح کی اہلیت آہستہ آہستہ بڑھتی گئی ہے ، اور اس میں بہت زیادہ ترقی ہوتی ہے۔ ویسے بھی ، ڈیٹا بیس کے پس منظر کے بارے میں بات کرتے ہیں۔ ٹھیک ہے ، وہاں بہت خوفناک بات ہے جو اب NoSQL ڈیٹا بیس کے بارے میں کہی گئی ہے ، اور گراف ڈیٹا بیس کے لئے بھی بہت زیادہ جوش و خروش موجود ہے۔ اور ہڈوپ پر ایس کیو ایل کا استعمال اور اس طرح کی چیزیں۔ لیکن ، معاملے کی سچائی یہ ہے کہ اگر آپ ابھی ڈیٹا بیس چاہتے ہیں ، اگر آپ مکمل طور پر فعال ، او ایل ٹی پی اور بڑے استفسار ٹریفک کے قابل چاہتے ہیں تو ، یہ ایک رشتہ دار ڈیٹا بیس ہے ، یا یہ کچھ بھی نہیں ہے۔

متعلقہ ڈیٹا بیس میں ، اوریکل مقبولیت میں غالب ہے۔ مائیکروسافٹ ایس کیو ایل سرور ، میرے خیال میں ، دوسرا ہے۔ وہ دونوں او ایل ٹی پی اور استفسار کے کام کے بوجھ کے ل used استعمال ہونے کے قابل ہیں ، لیکن اصل میں آپ ان کام کے بوجھ کو ملانے سے نہیں نکل سکتے۔ آپ کو او ایل ٹی پی ورک بوجھ اور استفسار کے بوجھ کے ل different مختلف واقعات کی ضرورت ہے۔ ایس کیو ایل اور گراف کے متبادل ہیں۔ زیادہ تر کمپنیاں ایک مخصوص ڈیٹا بیس کو معیاری بناتی ہیں ، اسی وجہ سے - میرا مطلب ہے کہ کئی دہائیوں کے بعد دوسرے تمام کھلاڑیوں کے ساتھ لڑائی لڑی ، اوریکل سب سے زیادہ غالب بن گیا۔ محض اس وجہ سے کہ وہ کارپوریٹ لائسنس فروخت کرنے میں کامیاب ہوگئے تھے ، اور اس لئے کمپنیاں صرف غیر معمولی مصنوعات میں متبادل مصنوعات استعمال کریں گی اوریکل ان کے ذریعہ صرف ان کو نہیں کرتی تھی۔ اور ڈیٹا بیس اسٹریٹجک ہیں اس میں بھی وہ تیار ہوتے ہیں۔ اور آپ جانتے ہیں کہ میں نے اس پریزنٹیشن کے لئے تھوڑی بہت تحقیق کی ہے ، اور یہ اس قسم کا ہے - میں اس کے پاس تھوڑی دیر میں آؤں گا ، لیکن یہ اس طرح کی دلچسپ بات ہے کہ ڈی بی اے کی حیثیت سے اسے دیکھنے کے معاملے میں ، وہ کس طرح تیار ہوتے ہیں۔ اسی کو میں پوشیدہ رجحان کہتے ہیں۔ یہ مور کا قانون ہے۔ یہ تقریباly اس طرح ہے: سب سے بڑا ڈیٹا بیس ہے ، اور نیا ڈیٹا بیس ہے ، ایسا پرانا ڈیٹا بیس نہیں ہے جس میں گزارنے کے لئے بہت زیادہ ڈیٹا ملا ہے۔ یہ عام طور پر ایک ڈیٹا بیس ہوتا ہے جو کسی نئی پریشانی کے لئے لاگو ہوتا ہے۔ اور وہ دراصل اعداد و شمار کے حجم کے لحاظ سے بڑھتے ہیں۔ تقریبا Mo مور کے مکعب پر قانون تو مور کا قانون ہر چھ سال میں دس بار ایک عنصر ہے۔ وی ایل ڈی بی میں ہر چھ سال میں ایک ہزار کا عنصر بڑھتا ہے۔ 1991 ، 1992 میں ، بڑے ڈیٹا بیسوں کو میگا بائٹ کے لحاظ سے ماپا جاتا ہے۔ '97 اور '98 میں ، گیگا بائٹس۔ 2003 ، '4 ، ٹیرابائٹس۔ 2009 ، '10 ، آپ نے پیٹا بائٹ کے ڈیٹا بیس دیکھنا شروع کردیئے۔ میرے خیال میں ابھی وہاں ایک یا دو ایکسبیائٹ ڈیٹا بیس موجود تھے ، لیکن سب سے بڑا جس کے بارے میں میں نے سنا ہے وہ ہے 200 پیٹا بائٹ وقت پر ، اور آپ جانتے ہو ، پیٹا بائٹ کے ڈیٹا بیس کو ڈیٹا نہیں مل رہا ہے۔ لیکن ، اس میں سے بیشتر نئی بڑی ویب 2.0 کمپنیاں ہوں گی ، ممکنہ طور پر ، آپ کو اس سمت میں فیس بک کی سرخی مل جائے گی۔

لیکن بہر حال ، اگر آپ واقعی اس طرف دیکھیں تو ، توقع کرتے ہوئے کسی ڈیٹا بیس کی توقع ہے کہ اس طرح کے حجم میں اضافہ ہوگا ، یہ بہت کچھ پوچھ رہا ہے۔ اور حیرت انگیز طور پر ، یقینی طور پر پیٹا بائٹ سطح تک ، ایسا لگتا ہے کہ انہوں نے معقول حد تک بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔ میرا مطلب ہے ، میں کسی نئی چیز کی بجائے پرانی مصنوعات کے بارے میں بات کر رہا ہوں۔ ایسا لگتا ہے کہ انہوں نے غیر معمولی کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔ اگر ہم ڈیٹا بیس کی کارکردگی ، رکاوٹوں کو دیکھیں تو یہ مجھے اس وقت میں واپس لے جاتا ہے جب میں واقعتا them ان کے بارے میں دیکھ بھال کرتا تھا ، اور ان کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت تھی۔ آپ جانتے ہو کہ یہ بنیادی طور پر ہارڈ ویئر کی خرابی ہے۔ سی پی یو کی رکاوٹیں ہیں ، ممکنہ طور پر ، میموری کی رکاوٹیں ہیں ، ممکنہ طور پر ، ڈسک کی رکاوٹیں بھی موجود ہیں۔ یہ ایسا نیٹ ورک ہوسکتا ہے جو آپ کو غم کا باعث بنتا ہے ، اور آپ اپنے کام پر منحصر لاک کرنے میں بھی پریشانی پیدا کرسکتے ہیں ، لیکن عام طور پر اس کی وجہ یہ ہے کہ پروگرام نہیں جانتا ہے کہ کس کو لاک کال کرنا ہے۔ لہذا ، اگر آپ کسی ڈیٹا بیس کے مطابق بننے جارہے ہیں تو ، آپ واقعتا it اس کو ٹیون کرنے کی کوشش کر رہے ہیں تاکہ یہ ان پانچ ممکنہ رکاوٹوں کے ساتھ ساتھ یہ کر بھی سکے۔ اور یہ کوئی آسان بات نہیں ، کیونکہ میموری کی مقدار جس کو آپ کسی بھی سرور پر تشکیل دے سکتے ہیں ڈرامائی انداز میں بڑھ گیا ہے۔ پھر سی پی یو ملٹی کور ، ڈسک بن چکی ہے ، اچھی طرح سے اب ہم کر سکتے ہیں ، میرے خیال میں ، یہاں تک کہ کمڈیٹی سرورز پر بھی ، مجھے لگتا ہے کہ آپ سینکڑوں اور سیکڑوں ٹیرابائٹ ، پیٹا بائٹ کا ایک چوتھائی ، شاید ، کسی شے کے سرور پر بھی کرسکتے ہیں۔ لہذا ، ان سبھی چیزوں میں سے ، آپ کھیل سکتے ہیں ، یقینا نیٹ ورک مختلف رفتار سے جاسکتا ہے ، لیکن زیادہ تر جب آپ ڈیٹا بیس کے ساتھ معاملہ کر رہے ہیں تو ، آپ واقعی میں سرورز کے درمیان فائبر کیبلز رکھنا چاہتے ہیں اور اس پر کچھ نہیں چل رہا ، خاص طور پر اس طرح.

ڈیٹا بیس کی کارکردگی کے عوامل۔ میرا مطلب ہے ، میں یہ چھوڑ رہا ہوں کہ یہ سب کیا ہونے والا ہے ، کیونکہ میں جانتا ہوں کہ ڈیز اس کے بارے میں بات کرنے والا ہے ، لیکن خراب ڈیٹا بیس ڈیزائن کا مطلب ہے کہ خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والا ڈیٹا بیس۔ خراب پروگرامنگ ڈیزائن کا مطلب ممکن ہے کہ ڈیٹا بیس پر بہت بیوقوف ایس کیو ایل پھینک دیا جائے ، جس میں ابھی بہت زیادہ وقت لگے گا۔ ہم آہنگی اور کام کا بوجھ اختلاط ، بہت زیادہ ہم آہنگی کی وجہ سے رکاوٹیں پیدا ہوجائیں گی۔ کام کا بوجھ اختلاط ، جب آپ کو بہت چھوٹی ، مختصر ، تیز سوالات کے ساتھ بڑی بڑی سوالات مل جاتی ہیں ، جو پریشانیوں کا باعث بنتی ہیں۔ بوجھ میں توازن کا مسئلہ ہے۔ زیادہ تر ڈیٹا بیس اس کا خیال رکھتے ہیں ، لیکن اگر آپ کو نفیس مصنوعہ نہیں ملا ہے ، تو آپ کو معلوم ہوگا ، صرف کچھ سرورز کو شامل کرنا ، اگر آپ واقعتا a کسی کلسٹر کا سائز بڑھانا چاہتے ہیں تو یہ آپ کے بس میں نہیں ہے۔ آپ کو زیادہ سے زیادہ کارکردگی حاصل کرنے سے پہلے دراصل بوجھ میں توازن رکھنا پڑتا ہے۔ آپ کو صلاحیت کی منصوبہ بندی کرنے کی ضرورت ہے۔ بالکل خاص طور پر اب ان دنوں میں جب ڈیٹا بیس کے مقابلے میں ڈیٹا کی مقدار میں زیادہ ڈرامائی اضافہ ہوتا ہے۔ اور آپ کو اعداد و شمار کو کس طرح گھماتے ہیں ، اس کے بارے میں آپ ڈیٹا کو کیسے منتقل کرتے ہیں اس میں پورے ڈیٹا پرت کے معاملات ہیں وقت پر ڈیٹا بیس پر ڈیٹا نہ لینا بعد میں کارکردگی کا مسئلہ بن سکتا ہے کیونکہ ہم ونڈوز میں کام کرنے والے ڈیٹا بیس سے لے کر چوبیس بائیس سو تین سو پچھتر آپریشن پر چل چکے ہیں اور ایسی کوئی ونڈوز موجود نہیں ہے جہاں آپ سست رفتار کو کم کرسکیں۔ ڈیٹا بیس کم ہے یا اس کا امکان نہیں ہے کہ آج کل موجود ہوگا۔

اوریکل ڈی بی اے مسئلہ۔ میں یہی سوچ رہا تھا۔ میں اوریکل 7 کے ساتھ اوریکل کے ڈی بی اے میں رہا ہوں ، اور مجھے یاد ہے کہ اس کو کیسے بنائیں۔ اور اگر آپ واقعی اب اوریکل پر نگاہ ڈالتے ہیں تو ، یہ راستہ ہے ، راستہ ہے - یہ راستہ ہے ، زیادہ صلاحیت ہے۔ اس میں بٹ نقشہ اشاریہ سازی اور اس طرح کی چیزیں مل گئیں ، لیکن میں نے حقیقت میں دیکھنے اور دیکھنے میں وقت لگا کہ اس وقت اوریکل ڈیٹا بیس میں ٹیوننگ کے کتنے پیرامیٹر درحقیقت موجود ہیں۔ اور یہاں تین سو پچاس سے زیادہ ٹننگ پیرامیٹرز ہیں اور مزید ایک سو چھپے ہوئے پیرامیٹرز ہیں ، جن کے بارے میں ماہر ڈی بی اے کو معلوم ہوسکتا ہے ، لیکن عام اوریکل ڈی بی اے کے بارے میں نہیں جانتے ہیں۔ اور اس کا مطلب یہ ہے کہ اس طرح کے ڈیٹا بیس کو ٹیوننگ کرنا ایک سخت چیز ہے۔ یہ بالکل بھی آسان چیز نہیں ہے۔ آپ کو اس کا احساس ہونا پڑے گا ، آپ کو ایک لمبے عرصے سے یہ کام کرنا پڑتا ہے ، اور آپ کو بالکل اس بات کا پتہ چل جائے گا کہ آپ جو پریشانی سمجھ رہے ہیں جس کو آپ حل کر رہے ہیں ، کیوں کہ ٹیوننگ اس وقت شروع ہوتی ہے جب کارکردگی ناقص ہوجاتی ہے ، لیکن یہ ہر چیز کی کارکردگی نہیں ہوسکتی ہے۔ یہ ان اہم سوالات کی کارکردگی ہوسکتی ہے جو اہم ہیں ، اور آپ کچھ اعداد و شمار اور میموری کو پن سے حل کرنے میں کامیاب ہوسکتے ہیں ، یا آپ کو اشاریہ سازی کے ذریعہ اسے ٹھیک کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہے ، یا آپ کو مختلف طریقے سے تقسیم کرنا شروع کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ بات یہ ہے کہ آپ بہت ساری چیزیں کرسکتے ہیں۔ لہذا ، اس کے نتیجے میں ، وہ یہ اپنے سر میں نہیں کرنے جا رہے ہیں - ڈی بی اے کو اوزار کی ضرورت ہے۔ مجھے لگتا ہے کہ اب میں دیز کو جاؤں گا جو آپ کو اشاریہ سازی کے بارے میں بتائے گا۔

ایرک کااناگ: ٹھیک ہے ، اسے لے جاؤ۔

ڈیز بلین فیلڈ: آپ کا شکریہ ، رابن ، اور مجھے کور پیج پسند ہے۔ مجھے لگتا ہے کہ آپ نے یہاں میرے لئے دور دراز کو پھینک دیا ہے یہاں تک کہ یہاں تک کہ دلچسپ چیز کے قریب سے دور آ جاؤں۔ لیکن میں نے اپنی چھوٹی کہکشاں کی ایک تصویر کا استعمال کیا ہے ، کیونکہ میرے خیال میں ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹرز کے لئے آج کے چیلینج میں کیا تبدیل ہوگیا ہے ، کیوں کہ یہ وہ ذہنی شبیہہ ہے جس کے ماحول میں پڑنے پر میں جم کر رہ جاتا ہوں اور میں اب نہیں رہتا ہوں۔ اس سطح پر اب ڈیٹا بیس کا انتظام کرنے یا ڈیٹا بیس کو ڈیزائن کرنے کی دنیا میں۔ لیکن ، اپنے آپ کی طرح ، رابن اور میں نے ایڈمنسٹریٹر یا ڈویلپر ، یا آخر کار معمار کی حیثیت سے ، ڈیٹا بیس کی دنیا میں شامل ہونے کے کئی سال گذارے ہیں ، اور پھر احساس ہوا کہ میں کرسٹ کمانے کے لئے بہتر کام کرسکتا ہوں۔ لیکن اس سے یہ محسوس ہوتا ہے کہ آپ اس اعداد و شمار کی کہکشاں کو گھور رہے ہیں ، اور اس سے بھی زیادہ آج جب ، جب ہم آپ کی نشاندہی کرتے ہیں تو ، ہم بہت ہی مختصر عرصے میں میگا بائٹ سے پیٹا بائٹس اور ایکسپو اسکیل پر چلے گئے ہیں۔ ، چیزوں کی عظیم اسکیم میں. لیکن یہ جملہ جو میرے ذہن میں ہے ، وہ یہ ہے کہ ڈیٹا بیس اشاریہ جات اب ایک کالا آرٹ ہیں اور وہ واقعتا stuff ایسی چیزیں نہیں ہیں جس میں صرف انسانوں کو انٹرپریڈ-گریڈ بزنس ایپلی کیشنز اور آپ کو تشکیل دینے کی نوعیت کا ہونا چاہئے۔ صرف بات کر رہے تھے۔ لیکن ، میں چاہتا تھا کہ میں نے جس طرح کی تاریخ کا ڈیٹا بیس دنیاؤں کے ساتھ کیا ہے اس کا ایک تیز پنڈال جانا چاہ context اور اس تناظر میں لاؤں جہاں ہم کسی نتیجے پر پہنچیں گے ، اور پھر اپنے دوستوں کے ساتھ آج کچھ ماد materialے کے ذریعے بھاگنا چاہ run۔ IDERA ، کیونکہ مجھے لگتا ہے کہ ڈیٹا بیس کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے طریقہ کار کے بارے میں بہت سی مختلف سوچ ہے اور ان میں سے ایک چیز پر ٹن پھینک رہی ہے۔ بہت ساری دکانوں کے لئے ، جن میں میں آ جاتا ہوں ، وہ ہمیشہ تک ڈیٹا بیس پرت اور خاص طور پر انڈیکس پرت میں پرفارمنس ٹوننگ کرنے کے مقام تک نہیں پہنچ پاتے ہیں جب تک کہ وہ سوچنے کے سخت راستے میں نہ آجائیں جب تک کہ وہ اس پر ٹونر پھینک سکیں۔ .

بہت سارے لوگ میرے ذہن میں اس کے لئے لوہے کا ایک بڑا نقطہ نظر اپناتے ہیں ، اور مجھے یہاں فلیش کی ایک تصویر مل گئی ہے کیونکہ اگر آپ نے کبھی بھی پرانی فلمیں یا یقینا the جدید ترین ٹی وی شو فلیش کے ساتھ دیکھا ہو ، جیسے کہ فلیش گورڈن پرانا کردار ہے ، اور اب جب اسے "دی فلیش" کہا جاتا ہے ، وہ بہت تیز رفتار اور مستقل طور پر اس کی توانائی ختم ہوجاتا ہے۔ اور یہ وہی ہوتا ہے جب آپ ڈیٹا بیس کی کارکردگی پر بڑا لوہا پھینک دیتے ہیں۔ ہمیشہ ، میرے تجربے میں ، آپ اعلی کارکردگی ، کھیل میں سخت محنت ڈال سکتے ہیں ، آپ اپنے آپریٹنگ سسٹم کو بہتر بناسکتے ہیں اور انہیں ایک خاص نقطہ پر ہم آہنگ کرسکتے ہیں۔ آپ اس بات کا یقین کر سکتے ہیں کہ آپ کو تیز رفتار ملٹی کور ، ملٹی تھریڈنگ سی پی یوز مل گیا ہے تاکہ آپ کی ایپلی کیشن کو تیزی سے چلایا جاسکے ، آپ اس پر بہت ساری ریم پھینک سکتے ہیں ، آپ کو ہائی ڈراپ پٹ بیکپلان ہوسکتے ہیں ، آپ ہارڈ ڈرائیوز سے کیچنگ ہارڈ ڈرائیو سے ٹھوس حالت میں جاسکتے ہیں ، اور اعلی کارکردگی کے ذخیرہ ارن۔ اور اب بھی ، لوگ اپنے ڈیٹا بیس انجنوں پر فلیش اور NVMe جیسی چیزوں کو پھینک دیتے ہیں ، یہ سوچتے ہوئے کہ وہ اس لاگ ان کو دو مرتبہ کارکردگی میں حاصل کریں گے۔ اور ہمیشہ ان کو کچھ فائدہ ہوتا ہے۔ لیکن ، یہ سب ایک ہی بنیادی کارکردگی کی کارکردگی کے مطابق مسائل پر واپس آتے ہیں۔ نیٹ ورکنگ کے بہت کم رابطے ، تاکہ کلسٹرز تیزی سے کام کریں۔ اور کلسٹرنگ ڈیٹا بیس کے انفراسٹرکچر کی ، لہذا آپ کو صرف ایک مشین سے زیادہ کام مل گیا ہے۔ لیکن آپ اسی بنیادی کارکردگی کی پریشانی کی طرف واپس آتے ہیں ، اور وہ ہے ڈیٹا پڑھنا۔ اعداد و شمار لکھنا ، زیادہ تر حص ،ہ کے لئے ہے ، ایک قطعی خطوطی چیلنج اور جب تک کہ اسے صحیح طریقے سے نہ کیا جائے۔

اور پھر ہمارے پاس آج کی دنیا میں چیلنج ہے: تمام ڈیٹا بیس برابر نہیں بنائے جاتے ہیں۔ وہاں ڈیٹا بیس اور اقتباس پر حوالہ "ڈیٹا بیس" موجود ہے۔ اور جب ہم ڈیٹا بیس انجنوں کے بارے میں سوچتے ہیں تو لوگ اکثر روایتی ، معمول کے مشتبہ افراد کے بارے میں سوچتے ہیں کیونکہ وہ ایس کیو ایل کی دنیا میں تھے۔ آپ جانتے ہو ، ہمیں اوریکل ، اور مائیکروسافٹ ایس کیو ایل سرور مل گیا ہے ، اور اس کے ارد گرد اوپن سورس دنیا میں مائ ایس کیو ایل کی ایک جوڑے ہیں ، جو اب اوریکل کی ملکیت ہے ، لیکن یہ اب بھی اوپن سورس ہے۔ اور پھر ہمارے پاس معمول کے مطابق مشتبہ افراد ، نو ایس کیو ایل انجن ملے ہیں ، جن کا اشاریہ سازی اور کارکردگی کا نظم و نسق کے بارے میں اب بھی کوئی مسئلہ ہے ، اور میں ان میں زیادہ تفصیل سے نہیں جاؤں گا ، لیکن ان میں ایک بڑھتی ہوئی تعداد ہے ہر روز چیزیں پوپ آؤٹ ہوتی ہیں اور وہ ڈویلپرز کے نقطہ نظر اور کارکردگی کے نقطہ نظر سے ڈیٹا بیس انجنوں کی طرح دیکھتے اور محسوس کرتے ہیں ، لیکن وہ بہت ہی مختلف جانور ہیں اور دنیا میں ان کا اپنا چھوٹا سا مقام بھی ہے جس کو تیار کرنے کے لئے بھی ہے۔ میموری میں کارکردگی یا ڈسک پر لکیری پیمانے۔ لیکن ڈیٹا بیس کی دنیا میں دنیا کی طرح نظر آتی ہے۔ یہ 2016 ہے ، یہ نقشہ کا تین ورژن ہے ، لوگوں کے ایک ایسے سلسلے کے ذریعہ جو اس جاری زمین کی تزئین کا نقشہ تیار کرتا ہے جس میں ڈیٹا بیس کی طرح نظر آتے ہیں ، اور یہ وہ جگہ ہے جہاں - یہاں تک کہ ایک انسانیت کا ڈیٹا بیس آرکیٹیکٹ یا ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر بھی سمجھ نہیں سکتا ہے اس کا لفظی طور پر سیکڑوں ، اور سیکڑوں ، اور سینکڑوں مختلف میک ، ماڈل ، ڈیٹا بیس کے مینوفیکچر ، ہمیشہ SQL کے مطابق۔ اور دلچسپ بات یہ ہے کہ ، وہ سب ایک ہی چیلنج میں واپس آئے ہیں۔ ڈیٹا بیس انجن کے ارد گرد کی کارکردگی اور کارکردگی کی ٹیوننگ ، اور خصوصا اس کے ذریعہ ڈیٹا کو کس طرح ترتیب دیا جاتا ہے۔

تو ذرا جلدی سے ڈیٹا بیس کی اشاریہ سازی کا احاطہ کریں ، کیونکہ یہ ایک دلچسپ موضوع ہے ، اور آپ کو ڈیمو کے ساتھ مزید تفصیل سے اس میں داخل ہونا پڑے گا ، مجھے یقین ہے۔ لیکن ، میں سمجھتا ہوں کہ یہ کافی اچھی طرح سے قبول اور معیاری صنعت ہے کہ ڈیٹا بیس انڈیکس پرفارمنس ٹیوننگ ہی وہ جگہ ہے جہاں سے دنیا کا آغاز اور اختتام ہوتا ہے جہاں تک یہ یقینی بنانا ہے کہ آپ کے ڈیٹا کو تیز رفتار اور تیز شکل میں قابل رسائی حاصل ہے۔ لیکن ڈیٹا بیس انڈیکسنگ کیا ہے؟ اگر ہم اس شکل میں اشاریہ سازی کے بارے میں سوچتے ہیں جس کا استعمال ہم روز مرہ انسانوں کے طور پر کرتے ہیں تو ، کتاب کے ایک انڈیکس صفحے کے بارے میں سوچیں۔ اگر آپ کسی کتاب میں کچھ تلاش کرنا چاہتے ہیں - خاص طور پر انسائیکلوپیڈیا کی پسندیدگی ، یا کسی شکل کے حوالہ جات کی طرح کوئی چیز - اگر آپ اس صفحے کی طرح کچھ تلاش کر رہے ہیں ، جہاں میں ڈیموں کے عنوان جیسی چیزوں کی تلاش کر رہا ہوں۔ انسائیکلوپیڈیا میں میں ڈیموں ، پانی کی گرفت اور ایک بڑے تعمیراتی علاقے کے بارے میں ہر حوالہ تلاش کرنا چاہتا ہوں ، جو عام طور پر انسان ساختہ ہے۔ میں پیچھے جاؤں گا ، میں اسے حرف تہجی ، چھانٹی گئی فہرست ، A to Z ، بائیں سے دائیں میں تلاش کروں گا ، اور مجھے ڈی مل جائے گا۔ مجھے "ڈیمز" کا لفظ مل جائے گا اور میں اسے دیکھ سکتا ہوں صفحات 16 ، 38 ، 41 ان کا ایک حوالہ ہے ، اور پھر میں ان صفحات پر جاسکتا ہوں ، میں اپنی آنکھیں اسکین کرسکتا ہوں اور مجھے لفظ "ڈیم" کا حوالہ مل جائے گا۔ یہ بنیادی طور پر ڈیٹا بیس میں ایک ہی تصور ہے ، لیکن اب یہ کئی طریقوں سے ایک راکٹ سائنس ہے۔ اتنا ، کہ مؤثر طریقے سے ہر ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر کو میں اچھی طرح جانتا ہوں ، انڈیکس کو کسی بھی ڈیٹا بیس دنیا میں پرفارمنس ٹوننگ کا واحد واحد اہم ذریعہ سمجھتا ہے ، قطع نظر اس سے کہ ان کا تجربہ اس تک ٹن پھینکنے کی حد تک کیوں نہ ہو ، یا جو بھی معاملہ ہوسکتا ہے۔

عام طور پر جب ہم ڈیٹا بیس کی اشاریہ سازی کے بارے میں بات کرتے ہیں تو ، متعدد عام نقطہ نظر ہوتے ہیں۔ اور جتنا پیچیدہ ڈیٹا بیس انڈیکس بنتا جاتا ہے ، اسی طرح اعداد و شمار کو ترتیب دینے کے ل to نقطہ نظر زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے۔ لیکن بنیادی طور پر جب آپ اعداد و شمار کو ترتیب دینے کے بارے میں سوچتے ہیں تو - تصور کریں کہ ہمارے پاس ایک فائل ہے جس میں ناموں کی فہرست ہے۔ ان کو حروف تہجی کے لحاظ سے ترتیب نہیں دیا جاسکتا ہے۔ ذرا تصور کریں کہ ان میں سے بیس ہیں۔ اگر ہم ترتیب دینے جارہے ہیں - اگر ہم اس فہرست میں اوپر سے نیچے تک ڈیٹا تلاش کرنے جارہے ہیں ، اور ہم کہتے ہیں کہ یہ ناموں کی فہرست ہے۔ اگر میں کسی بے ترتیب نام کا انتخاب کرتا ہوں اور میں اس لسٹ کو اوپر سے نیچے تک کسی لکیری شکل میں لکھنا شروع کردوں اور یہ غیر ترتیب شدہ فہرست ہے تو ، دو معیار ہیں جن کے بارے میں میں اپنے اوسط سرچ وقت اور اپنے زیادہ سے زیادہ سرچ وقت کے بارے میں سوچتا ہوں۔ مجھے دوسری لائن میں ایک ٹائپو ملا ہے ، "زیادہ سے زیادہ تلاش کا وقت" ہونا چاہئے ، افسوس - لیکن میرا اوسط تلاش کا وقت لازمی طور پر N جمع ایک ہے ، جس کو دو سے تقسیم کیا گیا ہے ، اور یہ اوسطا is ، پچاس فیصد وقت لگتا ہے اس فہرست میں کوئی بے ترتیب چیز تلاش کرنے کے لئے فہرست کے اوپری حصے سے ، فہرست کے نیچے سکین کرنا۔ اور وہاں دوسری لائن ، خطوط کے تحت ، "زیادہ سے زیادہ تلاش کا وقت" ہونا چاہئے۔ لیکن زیادہ سے زیادہ تلاش کا وقت بنیادی طور پر آئٹمز کی تعداد ہے ، اور وہ یہ ہے کہ اگر میرے پاس بیس چیزوں کی ایک فہرست ہے ، تو زیادہ تر وقت وہ مجھے لے سکتا ہے۔ اس ڈیٹا بیس میں کسی چیز کو تلاش کرنے کے لئے اوپر سے نیچے تک جانا ہوتا ہے ، جس کا کہنا ہے کہ اس آسان مثال میں 20 آئٹمز ہیں۔ اور یہ ایک انتہائی سست عمل ہے اور اس کے مطابق کارکردگی کا کوئی راستہ نہیں ہے۔ اور پھر ، اس اعداد و شمار کو لینے اور انڈیکس بنانے کے دیگر طریقے ہیں ، جو مؤثر طریقے سے پوائنٹس کی ایک مختصر فہرست ہے جہاں اصل اعداد و شمار ہیں ، جیسے بائنری ، بی ٹری ، بٹ میپ ، ہیشنگ ، کلسٹرڈ اور نان کلسٹرڈ ، اور پھر مختلف قسم کے ڈیٹا جیسے مقامی ، فلٹر شدہ ، XML اور مکمل متن موجود ہیں۔

بائنری ان چیزوں کے لئے ایک بہت عام استعمال کیا جاتا ہے جہاں ڈیٹا خود کو قرض دیتا ہے۔ تاریخی اعتبار سے ، بی ٹری عام طور پر ایک واحد عام بات ہے ، تاریخی طور پر ، اس میں کسی بھی طرح کے اعداد و شمار کے لئے انڈیکس کی تشکیل کا ایک عام طریقہ ہے اور آپ لاگ ان ، انتخاب ، اور اضافے اور حذف کرنے کی اجازت دیتے ہیں جب آپ اس کے ارد گرد پوائنٹس منتقل کرتے ہیں۔ پوائنٹس کا حوالہ ، پوائنٹس۔ بٹ میپ کی طرح دوسری قسمیں بھی ہیں ، جہاں اعداد و شمار کی نوعیت کی تشویش ہے جیسے کہ ہمیں کسی شکل سے وابستہ رینج مل گیا ہے۔ بڑی چیزوں خاص طور پر بلاگز اور امیجز کے لئے ہیشنگ بہت اچھے کام کرتی ہے۔ اور آپ دیکھ سکتے ہیں کہ اعداد و شمار کو ترتیب دینے کے ل a متعدد قسم کے سائنسی نقطہ نظر ، ریاضی کے نقطaches نظر ، محض بشر کے ل، ، وہ اس سطح پر بات کرنا ایک دلچسپ چیلنج ہیں۔ جب آپ ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر کے لئے کارکردگی کی سطح پر اس کے بارے میں بات کرتے ہیں تو ، وہ واقعی میں ایک راکٹ سائنسدان بن جاتے ہیں اور لوگ ان میں ڈگریاں کرتے ہیں ، اور میں جانتا ہوں کہ ڈاکٹر رابن بلور نے یقینی طور پر یہ کیا ہے ، اور اس پر IBM کی پسند کے ل books کتابیں لکھی ہیں۔ پچھلے دو دہائیوں کے دوران دوسرے بڑے برانڈز۔ اور اسی طرح ، - میرا نظریہ ، یہ ہے کہ ہم واقعتا a ایک ایسا وقت گزر چکے ہیں ، جہاں آپ جانتے ہو کہ ایک بار میں ذاتی طور پر کسی سسٹم کے سامنے بیٹھ جاؤں گا اور میں اس کو الگ کر کے دکھاؤں گا اور آپ کو دکھائے گا۔ بالکل وہی جہاں پرفارمنس ایشوز کمانڈ لائن پر تھے یا گرافک یوزر انٹرفیس اسٹارٹ ٹول پر ، اور اعداد و شمار کو ڈھونڈنا شروع کردیں اور آپ کو بتائیں کہ پریشانی کہاں ہے ، اور انڈیکس ، یا سب انڈیکس ، یا اس میں پرائمری اور سیکنڈری انڈیکس بنائیں۔ اعداد و شمار اور چیزوں کو تلاش کرنے کے ل use اس کا استعمال شروع کریں۔ لیکن جب آپ اس زمین کی تزئین کے بارے میں سوچتے ہیں تو میں نے آپ کو دکھایا ، جہاں ہمارے پاس سیکڑوں اور سیکڑوں برانڈز ، میک اور ماڈل ، اور مینوفیکچررز اور ڈیٹا بیس موجود ہیں ، ہم اس وقت ٹھیک اور واقعی گزر چکے ہیں ، جہاں انسان بنا سکتا ہے۔ ہمارے پاس ڈیٹا بیس انجنوں کی اقسام کا احساس۔ خاص طور پر ، یہاں تک کہ اگر ہم صرف اوریکل کی پسند پر واپس آجاتے ہیں تو ، اہم برانڈز ان دنوں رشتہ دار ڈیٹا بیس پلیٹ فارمز میں۔

ERP یا HR یا فنانس سسٹم جیسے ملکیتی پلیٹ فارم سے یا تو ان سے نمٹنے کے ل of ڈیٹا بیس کی تعداد ، یا چاہے وہ مختلف وجوہات کی بنا پر گھریلو بیکڈ پلیٹ فارم ہو ، ڈیٹا بیس اور ڈیٹا بیس ٹیبلز اور ریکارڈ جو ہم ختم کرتے ہیں معاملات صرف فلکیاتی ہیں اور آپ جسمانی طور پر یہ ہاتھ سے نہیں کرسکتے ہیں۔ اور اب ہمیں ایک اضافی پریشانی ہوئی ہے ، جہاں ایک وقت میں ، ایک ڈیٹا بیس سرور شاید آپ کی میز کے نیچے بیٹھ جاتا ہے۔ آپ جانتے ہو ، اسکول کے بعد ایک چھوٹے بچے کی حیثیت سے ، میں جاکر ڈیٹا بیس سافٹ ویئر پر کام کرتا تھا ، اصل میں ، ایپل IIes اور پھر DOS پی سی پر مبنی سسٹم ، جیسے dBase II ، dBase III ، مین فریم اور مڈ- حد اور یہاں تک کہ VAXs اور PDPs اور اس پر لاگ فائل۔ اور صابر کی طرح ، اور پھر آخر کار جب ایس کیو ایل کے کچھ ڈیٹا بیس ساتھ آئے۔ لیکن ان دنوں جب ہم ڈیٹا بیس انجنوں کے بارے میں سوچ رہے ہیں تو وہ نیچے بائیں کونے کی طرح نظر آتے ہیں۔ ڈیٹا بیس سرور صرف ایک مشین اب کسی ڈیسک کے نیچے فرش پر بیٹھا نہیں ہے۔ یہ سینکڑوں مشینیں ڈیٹا بیس انجنوں ، اور کلسٹرز کی کاپیاں چلاتی ہیں ، اور وہ سیکڑوں اور سیکڑوں ٹیرابائٹ ڈیٹا کو پیمانہ کرتی ہیں ، اگر اعداد و شمار کے پیٹا بائٹس نہیں ، جو ہزاروں ٹیرا بائٹس ہے۔ یہاں تک کہ ڈاکٹر رابن بلور نے بھی ذکر کیا ہے کہ استعمال کے کچھ مخصوص معاملات - ایئر لائنز ، خاص طور پر سرکاری ایجنسیوں - کو ایبابائٹس مل سکتی ہے۔ وہ اب بھی کافی طاق ہیں ، لیکن سینکڑوں ٹیرا بائٹ اور یہاں تک کہ درجنوں پٹا بائٹس اب غیر معمولی بات نہیں ہیں ، خاص طور پر ڈاٹ کام بوم سے اب تک ، جس طرح سے ہم ویب 2.0 کمپنیوں کو کہتے ہیں ، فیس بک ، گوگل ، یاہو کی پسند علی هذا القیاس.

ہمارے پاس بھی اب یہ الجھن ہے کہ معاملات بیرونی خدمت کی طرف گامزن ہیں۔ انفراسٹرکچر فراہم کرنے والے خدمت کے نقطہ نظر کے طور پر ہمارے پاس انفراسٹرکچر پلیٹ فارم اور سافٹ ویئر ہے۔ اور خاص طور پر پلیٹ فارم سروس جہاں ہم صرف اوریکل اور ان کے کلاؤڈ پلیٹ فارم ، ڈیٹا بیس اور سرورز کی پسند کے لئے نہیں خرید سکتے ہیں۔ اور اس طرح اس سے ہمیں ایپلی کیشن کی بہت تیز ترقی ہوسکتی ہے اور سرورز میں ڈیٹا بیس کو واپس پلٹ سکتا ہے۔ ہمیں اس کے بارے میں سوچنے کی ضرورت نہیں ہے کہ آخر کیا چیز ہے۔ منفی پہلو یہ ہے کہ ہم اکثر اس بارے میں نہیں سوچتے کہ ہم ڈیٹا بیس کو ڈیزائن کرنے اور اس پر عمل درآمد کرنے کا طریقہ اس وقت تک واپس کرتے ہیں جب تک کہ یہ تکلیف پہنچنے سے شروع نہیں ہوتا ہے اور کارکردگی ایک مسئلہ بن جاتی ہے اور پھر ہمارے پاس اس بات کی تشخیص کرنے کے لئے صحیح آلے کی تلاش کرنی پڑتی ہے کہ ہمارا ڈیٹا بیس کیوں تکلیف دہ ہے اور جہاں کارکردگی کے امور ہیں۔ اور مستقل طور پر یہ اس عام پریشانی کی طرف واپس آجاتا ہے کہ ہم نے اس اعداد و شمار کو کس طرح ترتیب دیا ہے اور اس اعداد و شمار کی اقسام جو ہم نے اس اعداد و شمار کے لئے استعمال کی ہیں اور اس کے بعد وہ ہمیں الٰہی کارکردگی کی ضرورت پر واپس لاتے ہیں۔ اور جس کے پاس صحیح سسٹم تک رسائ ہے اور کارکردگی کے لئے صحیح ٹولز ان انجنوں کے مطابق بنائیں ، اور ایک گرم مقام تلاش کرنا شروع کریں اور دیکھیں کہ سوالات کہاں ہیں ، کہاں سے اعداد و شمار حرکت پذیر ہیں ، سوالات کی اقسام ، سوالات کی تشکیل کیسے ہوتی ہے ، کون استفسارات کر رہا ہے ، اور چاہے ان سوالات کی قطار لگائی جارہی ہے ، اور اس کو محفوظ کرنا ہے۔ آپ کس نقل کی تلاش کرتے ہیں؟

اور اس طرح ہم اچھے اور صحیح معنوں میں - میری نظر میں - اب ایک ایسے مقام پر جہاں دنیا کے بہترین ڈیٹا بیس گرو ، بنیادی طور پر ہمارے ڈیٹا بیس آرکیٹیکٹس اور ہمارے ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر اور کارکردگی کے اڈوں کو بھی ، میری نظر میں انہیں صحیح ٹولز کا فائدہ اٹھانے کی ضرورت ہے۔ کسی بھی ڈیٹا بیس انجن کے لئے زیادہ سے زیادہ کارکردگی انڈیکس ٹوننگ فراہم کرنے کے لئے. کیونکہ ہم جس پیمانے پر کام کر رہے ہیں اور جس رفتار سے چیزیں آگے بڑھ رہی ہیں ، ہم اسے آسانی سے نہیں کر سکتے ہیں ، اور ایسا کرنے کی کوشش سے کارکردگی کے دیگر امور کو بھی متعارف کرایا جاسکتا ہے ، کیونکہ ہمیں اس جگہ کا تجربہ نہیں ہوسکتا ہے کہ ہم کسی مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ اور مجھے یقین ہے کہ اسی جگہ پر ہم برٹ کے حوالے کرنے جا رہے ہیں ، اور ہم اس بارے میں بات کرنے والے ہیں کہ انہوں نے اس متنوع مسئلے کو کس طرح حل کیا ہے اور ان کے آلے کی طرح کی چیزوں کو کرتے ہیں ، خاص طور پر اوریکل دنیا کے لئے۔ اور اس کے ساتھ ہی ، برٹ ، میں آپ کے پاس جا رہا ہوں۔

برٹ اسکالزو: آپ کا شکریہ۔ سب کا خیرمقدم ، میرا نام برٹ اسکالزو ہے ، میں آئی ڈی ای آر اے کے لئے کام کرتا ہوں۔ میں ہمارے کچھ ڈیٹا بیس مصنوعات کے لئے سینئر پروڈکٹ مینیجر ہوں۔ میں آج ان میں سے کچھ کا مظاہرہ کروں گا۔ لیکن میں اشاریوں کے بارے میں بات کرنا چاہتا ہوں ، کیوں کہ میں ان سب باتوں سے اتفاق کرتا ہوں جو سب نے یہاں کہا ہے ، خاص طور پر آخری سلائڈ ، کہ اشاریہ جات اب اتنے پیچیدہ ہیں کہ آپ کو ایک ٹول کی ضرورت ہے ، اور مجھے امید ہے کہ آپ اس پر قائل ہوں۔ تو اوریکل انڈیکس ڈیزائن ، اتنا آسان نہیں جتنا پرانے زمانے میں ہوتا تھا۔ بہت سارے لوگ جب اختیارات کو دیکھیں گے تو وہ اپنے آپ سے بے یقینی کا شکار ہوں گے ، اور مجھے یہ کہاوت پسند ہے کہ میں نے تاریخ سے نکالا ، "ان معاملات میں ، صرف حقیقت یہ ہے کہ کچھ بھی یقینی نہیں ہے۔" اور اس طرح میں اس قسم کا ہوں ان دنوں اشاریہ سازی کے بارے میں محسوس کریں ، کیوں کہ اگر آپ کو لگتا ہے کہ آپ کو جواب X ، Y یا Z کے بارے میں معلوم ہونا چاہئے تو ، آپ واقعی اس وقت تک یقین نہیں کرسکتے جب تک کہ آپ اس کی کوشش نہیں کریں گے ، کیونکہ وہ اصلاح کرنے والے بعض اوقات آپ کی توقع کے انداز سے مختلف سلوک کرتے ہیں۔ اور اس طرح انڈیکس ڈیزائن میں بہت ساری آزمائش اور خامی ہے۔ اب ، اچھے پرانے دنوں میں ، اگر آپ کو انڈیکس کی ضرورت ہو تو عام طور پر صرف دو سوالات تھے ، یا ایک سوال۔ کیا یہ انوکھا تھا یا یہ انوکھا نہیں تھا؟ اور آپ نے دوسری چیزوں کے بارے میں بھی سوچا ہوگا جیسے ، "میں ایک ہی میز پر زیادہ سے زیادہ کتنے انڈیکس رکھ سکتا ہوں؟" کیونکہ بہت سارے اشاریے آپ کے اندراجات ، تازہ کاریوں اور حذفوں کو کم کردیتے ہیں۔ آپ اپنے ڈیٹا بیس سسٹم میں بھی رہ سکتے تھے ، ملٹی کالم انڈیکس میں کتنے کالم ہوسکتے تھے اس پر پابندیاں عائد ہوتی تھیں ، کیونکہ بعض اوقات آپ کے ڈیٹا بیس انجن کے پیج یا بلاک سائز کی بنیاد پر حدود ہوتی تھیں ، لیکن حقیقت میں یہ بہت آسان تھا اچھے پرانے دنوں میں آپ نے اسے اشاریہ دیا یا آپ نے ایسا نہیں کیا۔ اور واقعی ، سب کچھ ایک بی ٹری میں تھا۔ ہم نقول کی اجازت دے سکتے ہیں یا نہیں ، اور بس اسی بارے میں تھا۔ زندگی اچھی تھی ، زندگی آسان تھی۔

ٹھیک ہے ، آج کی زندگی اتنی اچھی یا اتنی آسان نہیں ہے۔ میں نے جس طرح سے یہ کیا تھا اس میں سرخ گوسٹ بسٹر کا نشان لگا دیا ہے ، کیونکہ اب ہمارے پاس بٹ ٹام بمقابلہ بٹ میپ ، بمقابلہ بٹ نقشہ شامل ہے۔ اور میں یہ بتانے جا رہا ہوں کہ ایک لمحے میں ان میں سے کچھ کیا ہیں۔ کلسٹرڈ اور غیر کلسٹرڈ ، انوکھا یا نقول ، آگے یا الٹ آرڈر ، فنکشن پر مبنی ، منقسم یا تقسیم نہیں۔ اگر وہاں تقسیم کاری شامل ہے ، تو یہ عالمی ہے یا مقامی تقسیم؟ میں بھی اس کی وضاحت کروں گا۔ اور پھر بھی ایک ایسی چیز ہے جسے انڈیکسڈ منظم میز کہا جاتا ہے۔ اور درحقیقت آدھی درجن دیگر ہیں جن کو میں نے یہاں سے چھوڑ دیا ہے ، کیوں کہ مجھے لگتا ہے کہ اب میں یہاں کافی ہوچکا ہوں جس سے آپ کو یقین ہوجائے گا کہ اشاریہ جات آپ کے خیال سے کہیں زیادہ سخت ہیں۔ اس خاص سلائڈ میں ، میں خاکہ کے اوپری بائیں حصے میں شروع کرنے جا رہا ہوں اور مجھے ایک ٹیبل مل گیا ہے۔ اور مجھے سب سے پہلے فیصلہ کرنا ہے ، آپ کے ڈیٹا بیس ورژن اور آپ کے ڈیٹا بیس وینڈر پر انحصار کرتے ہوئے ، کیا وہ اعتراض جدولوں کی اجازت دیتے ہیں یا وہ صرف رشتہ دار ہیں؟ میں دائیں بائیں نیچے جاؤں گا اور کہوں گا کہ ہم ایک رشتہ دار میز بنا رہے ہیں۔ اب ، اگلا سوال جو میں نے خود سے پوچھنا ہے ، کیا یہ کسی جھرمٹ میں ہے؟ اور آپ میں سے بہت سارے افراد جنہوں نے کچھ وقت کے لئے اوریکل کیا ہے یاد رکھیں گے کہ کلسٹرز اوریکل 6 دن کے لئے واپس آئے تھے۔ شاید وہ آج بہت زیادہ استعمال نہیں ہوئے ہیں ، لیکن مجھے پہلے اس شاخ کو نیچے جانے دیں۔

اگر میں اپنی ٹیبل کسی جھرمٹ میں ڈالنے جارہا ہوں تو مجھے اس ٹیبل پر کلسٹرڈ انڈیکس لینا ہوگا۔ اب اوریکل میں ، جب آپ کسی دسترخوان کو کلسٹر کرتے تھے تو ، آپ بنیادی طور پر قطاریں محفوظ کر رہے تھے یا قطاریں ایک دوسرے کے قریب تھیں جہاں اقدار ایک جیسی تھیں۔ اور اسی طرح ، آپ کے پاس کلسٹرڈ انڈیکس ہونا پڑے گا اور یہ کلسٹرڈ انڈیکس غیر تقسیم شدہ ہوسکتا ہے۔ دوسرے الفاظ میں ، تقسیم کے واقعی طور پر کوئی طریقہ موجود نہیں تھا کہ آپ کلسٹرڈ ٹیبل کیسے کریں گے۔ اس کو سختی سے تقسیم نہیں کیا گیا تھا۔ اور چونکہ یہ غیر تقسیم شدہ تھی ، لہذا یہ عالمی تھا۔ میں بیان کروں گا کہ ایک منٹ میں کیا عالمی ہے۔ اور یہ ہمیشہ بی ٹری تھا۔ دوسرے الفاظ میں ، جب میں اس شاخ سے نیچے گیا تو ، یہ بہت آسان تھا ، میرے پاس بہت سارے انتخاب نہیں تھے۔ اب ، اگر میں نے کلسٹرڈ ٹیبل پر نان کلسٹرڈ انڈیکس کیا ، جس کی کچھ ورژنوں میں اجازت ہے ، پھر یہ غیر تقسیم شدہ تھا۔ جب یہ تقسیم نہیں ہوا ہے ، تب آپ کا واحد انتخاب عالمی ہے۔ اور اسی طرح ، آپ کے پاس بی ٹری یا بٹ میپ کا انتخاب ہے۔ ایک بار پھر ، اس کا انحصار آپ کے ڈیٹا بیس کے ورژن پر ہے۔ لیکن اب ، ہم رشتہ دار ٹیبل پر واپس جائیں اور دائیں ہاتھ سے نیچے جانے لگیں اور اب ہم صرف ایک سادہ ، بوڑھا ، باقاعدہ ، ڈھیر والے جدول کے ساتھ جا رہے ہیں: رشتہ دار۔ یہ ایک میز کی جگہ میں ہونے والا ہے۔ میں یہاں پہلے دائیں بائیں نیچے جانے کی طرح ہوں۔ تو یہ تنظیم ہے ، ڈھیر اگلا سوال جو میں نے اپنے آپ سے پوچھنا ہے ، وہ ہے ، "کیا میں اس ٹیبل کو تقسیم کرنا چاہتا ہوں یا نہیں؟" اب ، کبھی کبھی آپ تقسیم ہوجاتے ہیں کیوں کہ آپ کے خیال میں ، "ارے ، آپٹائائزر ہوشیار ہوگا کہ اس سے سوالات کو کس طرح بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ ”لیکن بہت سارے ڈی بی اے آپ کو بتائے گا کہ آپ جو کام کرتے ہیں وہ انتظامی مقاصد کے لئے ہے۔ اگر آپ کے پاس سو ارب بلین میز ہے ، اگر آپ اسے تقسیم یا بالٹیوں میں توڑ دیتے ہیں ، جب آپ آخری بالٹی میں ڈیٹا شامل کرنا چاہتے ہیں تو ، آپ ڈراپ اور انڈیکس کرسکتے ہیں جو صرف چند ملین قطار میں ہے۔ آپ وہ ڈیٹا داخل کرسکتے ہیں اور پھر آپ اس انڈیکس کو صرف اس بالٹی پر دوبارہ بنا سکتے ہیں۔

اگرچہ یہ تقسیم کے خاتمے جیسی اصلاح کی تکنیکوں کے لئے ایک اچھی تکنیک تھی ، لیکن اس کی اصل قدر چھوٹے چھوٹے ٹکڑوں پر انتظامی کام انجام دینے یا کرنے میں کامیاب رہی۔ جب میں تنظیمی ڈھیر پر جاتا ہوں تو ، پہلا سوال یہ تھا کہ ، "کیا میں نے اس کو تقسیم کیا ہے یا نہیں؟" چلیں ، بائیں طرف چلیں ، میں میز کو تقسیم نہیں کررہا ہوں۔ اب ، یہ عجیب معلوم ہوسکتا ہے جب میں آپ کو یہ کہتا ہوں ، لیکن آپ کے پاس بٹوارہ نہ ہونے والی میز ہوسکتی ہے اور پھر آپ انڈیکس کو اس طرح تقسیم نہیں کرسکتے ہیں جیسے آپ عادی ہو ، یا آپ انڈیکس کو تقسیم کرسکتے ہیں۔ رکیں اور سوچیں۔ آپ کی میز میں بنیادی طور پر ایک بالٹی ہوتی ہے ، جیسا کہ آپ نے ہمیشہ سوچا ہے ، اور پھر بھی آپ کے انڈیکس میں متعدد بالٹیاں ہیں۔ جب ایسا ہوتا ہے ، جہاں بالٹیوں اور جدولوں کی تعداد ، اور انڈیکس میں بالٹیوں کی تعداد کے درمیان مماثلت نہیں ہے ، یہی مقصد عالمی ہے۔ اور اس طرح ، اگر ٹیبل تقسیم نہیں ہوا ہے ، اور اگر انڈیکس تقسیم ہوا ہے تو ، اسے عالمی سطح پر سمجھا جاتا ہے ، کیوں کہ ایک مماثلت نہیں ہے۔ اب ، میں اپنی تنظیم کے ڈھیر پر واپس جانے دیتا ہوں ، اور اس کی بجائے تقسیم کی طرف آؤں۔ اب ، اگر میرے پاس پارٹیشن ٹیبل ہے ، اور ہم کہتے ہیں کہ ٹیبل میں چار بالٹیاں ، چار پارٹیشنز ہیں ، تو میرے انڈیکس میں چار بالٹیاں ہوسکتی ہیں تاکہ میرا انڈیکس میرے ٹیبل ڈیزائن سے مماثل ہو۔ اور اس طرح ، ختم ہو گیا ، دائیں طرف کی طرف۔ اسے مقامی سمجھا جائے گا۔ مقامی انڈیکس کا مطلب بنیادی طور پر یہ ہے کہ میز اور اشاریہ کی تقسیم اسی طرح کی جاتی ہے اور بالٹیاں کی ایک ہی تعداد ہوتی ہے۔ اور پھر ایک بار جب میرے پاس مقامی انڈیکس ہوجائے تو ، یہ بی ٹریچ یا بٹ میپ ہوسکتا ہے ، اور وہ سبز تیر جس طرح سے اوپر جاتا ہے ، آپ کو ظاہر کرتا ہے کہ اگر یہ بی ٹری ہے تو ، ابھی بھی انتخاب موجود ہیں جو بنائے جاسکتے ہیں۔ یہ فنکشن پر مبنی ہوسکتا ہے۔ اور یہ بھی ، اگر یہ بٹ نقشہ ہے تو ، مختلف قسم کے بٹ میپ موجود ہیں۔ بٹ میپ جوائن انڈیکس نامی کچھ ہے۔ اگر آپ ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ کر رہے ہیں تو ، یہ اسٹار اسکیما یا ڈیزائن کے لئے ایک بہت ہی مشہور قسم کا انڈیکس ہے۔ کیا ہوتا ہے کہ انڈیکس میں ٹیبل میں جس چیز کی نشاندہی کی جاتی ہے اس کے لئے قطار کی شناخت ہوتی ہے ، لیکن اس میں والدین کی میزوں کے لئے قطار ID بھی ہوں گے تاکہ جب آپ - اسکیما ڈیزائن اسٹار کریں اور آپ تلاش کر رہے ہو۔ حقائق کی میز پر ، اس حقیقت کا جدول پر اشاریہ آپ کو اس ڈیٹا کی نشاندہی کرتا ہے جس میں آپ دلچسپی رکھتے ہیں ، اور آپ کو اپنے طول و عرض میں ہر صف کی طرف اشارہ کرتے ہیں ، تاکہ آپ کے پاس صرف ایک اشاریہ ہونا پڑے۔

اور در حقیقت ، یہ ریڈ برک کی وجہ سے وجود میں آیا ، جو بہت سال پہلے ایک ڈیٹا بیس تھا - بہت سارے لوگوں کو یہ یاد ہوگا۔ اور اس طرح ، اگر آپ اس تصویر کو دیکھیں - اور اس بات کو ذہن میں رکھیں کہ میں نے اس تصویر میں ہر چیز نہیں ڈالی کیونکہ تصویر بہت بڑی ہوگی - ابھی بھی اضافی امور باقی ہیں ، جو میں نے متن کے اوپر دائیں حصے پر لکھا ہے۔ . کیا یہ ریورس آرڈر انڈیکس ہے؟ اور آپ کہہ سکتے ہیں ، "میں الٹا آرڈر انڈیکس کیوں چاہتا ہوں؟ اس سے کوئی معنی نہیں آتا۔ "ٹھیک ہے اگر آپ اوریکل کے ایک جھرمٹ والے ماحول میں ہو ، اگر آپ اصلی درخواست والے کلسٹرز کر رہے ہیں ، اگر آپ اپنے اشاریہ کو ترتیب میں رکھتے ہیں تو ، غیر الٹ ، اگر آپ کے پاس بہت ساری پروسیسنگ ہے جو مار رہی ہے۔ وہی قدریں یا ایک ہی انڈیکس قدریں ، جو ہوگا وہ ہے ، آپ کے بی ٹریٹ کے گرم علاقے ہوں گے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اس چیز تک رسائی حاصل کرنے کی کوشش کرنے کے لtention آپ کے پاس تنازعہ اور ممکنہ طور پر تالا لگا ہوگا ، اور آپ یہ کام پورے نیٹ ورک کے نوڈس میں کر رہے ہوں گے۔ ٹھیک ہے ، اگر آپ ریورس آرڈر انڈیکس لگاتے ہیں تو ، اب آپ اسے کالعدم کر سکتے ہیں۔ آپ کہہ سکتے ہیں ، "ٹھیک ہے ، ایسی ہی قدریں درختوں کے مختلف حصوں میں ہیں ، لہذا میرے پاس درخت میں گرم علاقوں کے لئے مسابقت کرنے والے اپنے الگ نوڈس نہیں ہیں۔" اور پھر یہ بھی دیکھیں کہ انوکھا کچھ اختیارات کے ساتھ کام نہیں کرتا ہے۔ . اگر آپ دیکھیں تو ، میں نے تین ، پانچ ، آٹھ اور گیارہ کی تعداد لی ہے ، لہذا کچھ معاملات ایسے بھی ہیں جہاں میرے پاس کوئی منفرد اشاریہ نہیں ہوسکتا ہے۔ اسی طرح ، کچھ معاملات ایسے بھی ہیں جہاں میں ریورس انڈیکس نہیں لے سکتا ، اور پھر اضافی امور جیسے لاگ ان کرنا یا کوئی لاگنگ ، اور متوازی اور غیر متوازی ہیں۔ میں چیزوں کو میموری میں کسی مخصوص علاقے میں تفویض کرسکتا ہوں۔

اور یہ اوریکل میں ابھی بھی بہت سی خصوصیات کو چھوڑ دیتا ہے۔ میں یہ کہوں گا کہ جب آپ اوریکل 12 کو دیکھیں گے تو شاید اس بار پھر کوئی اور نصف درجن چیزیں ہوں جو میں اس تصویر میں شامل کرسکتا ہوں۔ اشاریہ سازی واقعی پیچیدہ ہے اور میں واقعتا the سابق اسپیکر سے اتفاق کرتا ہوں ، اس کے ذریعے تشریف لے جانے اور اچھ choiceے انتخاب کے ل you ، آپ کو ایک ٹول کی ضرورت ہے۔ آپ کو ضرورت کی طرح ، ہوسکتا ہے ، اس جیسی تصویر ، اور کسی طرح کا طریقہ کار جس سے آپ چیزیں چنیں گے اور امید ہے کہ یہ آلہ آپ کو وہاں پہنچنے میں مدد فراہم کرے گا۔ اور پھر اس کی آزمائش اور غلطی ہوگی۔ میں لوگوں کو اشاریہ سازی پر ہمیشہ کہتا ہوں ، "اچھل پھونکنے سے پہلے دیکھو۔" اور پھر آپ یہاں ایک چھوٹا کتا دیکھ سکتے ہیں ، وہ بغیر دیکھے چھلانگ لگا رہا ہے ، وہ شارک کے ساتھ پانی میں ختم ہونے والا ہے ، یا لڑکا پانی میں کودنے کے لئے تیار ہو رہا ہے ، اور وہ خود کو مسلط کرنے والا ہے۔ آپ کو اپنی اشاریہ سازی کے بارے میں سوچنا ہوگا ، کیونکہ انڈیکس بنانے کا مطلب ہمیشہ یہ نہیں ہوتا کہ چیزیں بہتر ہوجاتی ہیں۔ در حقیقت ، انڈیکس بنانے سے چیزیں سست پڑسکتی ہیں۔ اور استفسار پرفارمنس ایک دوسرے کے انتخاب کے ساتھ بہترترتیب کا حکم ہوسکتی ہے۔ اور میں آپ کو ایک اچھی مثال پیش کروں گا۔ اگر آپ ڈیزائن کا اسٹار اسکیما بنا رہے ہیں ، اور اپنے طول و عرض کی میزوں پر آپ ایک معاملے میں بٹ میپ انڈیکس استعمال کرتے ہیں ، اور دوسری صورت میں آپ کہتے ہیں ، "میں بی ٹری انڈیکس استعمال کروں گا ،" تو آپ کو بٹ میپ بمقابلہ B- مل جائے گا۔ درخت میں آپ کو بتا سکتا ہوں کہ ایک حل شدت کے حکم یا ممکنہ طور پر وسعت کے متعدد آرڈرز ہوں گے جو دوسرے کے مقابلے میں تیز ہیں۔ لیکن اس بات کو ذہن میں رکھیں کہ ایک ماحول میں کیا کام ہوتا ہے ، جیسے ڈیٹا گودام کے ماحول میں ، شاید او ایل ٹی پی ماحول میں اچھا انتخاب نہیں ہے۔

مثال کے طور پر ، اگر آپ ٹرانزیکشنل ٹیبل لیتے ہیں ، اور ٹرانزیکشنل ٹیبل پر بٹ میپ انڈیکس لگاتے ہیں تو ، بٹ نقشہ کا حساب لگانا اور ان لمبی ڈوروں کو دوبارہ ترتیب دینا مہنگا ہوتا ہے ، اور اسی طرح کسی او ایل ٹی پی ٹیبل میں ، آپ اس میز پر اتنا زیادہ زور لگا سکتے ہیں کہ بٹ میپ انڈیکس خراب ہوسکتا ہے اور آپ کے سسٹم کو سست کرسکتا ہے کیونکہ وہ صرف اپ ڈیٹس کے لئے نہیں ہیں۔ وہ تیز رسائی کے ل great بہترین ہیں ، لیکن تازہ کاری کے ل. اچھ areے نہیں ہیں۔ میرے خیال میں انڈیکس آزمائشی اور غلطی لیتا ہے۔ واقعی اب کوئی سنہری اصول نہیں ہے۔ جاننے کے لئے کہ اس مساوات میں بہت سی مختلف متغیرات ہیں - اور بالآخر آپ کو پھانسی کی طرف دیکھنا پڑے گا یا اپنے ڈیٹا بیس میں منصوبوں کی وضاحت کرنا ہوگی تاکہ یہ معلوم ہوسکے کہ آپ اچھlectionsی انتخاب کر رہے ہیں یا نہیں۔ اور کبھی کبھی ، اس منصوبے کا تجزیہ تقریبا خود ہی ایک سائنس ہوسکتا ہے۔ میں آج اس کا احاطہ نہیں کروں گا - یہ ایک اور عنوان ہے۔ لیکن انڈیکس ڈیزائن کو قدر کی نگاہ سے نہ لیں۔ اس کی جائز وجوہات ہیں کہ انڈیکس کی یہ ساری قسمیں کیوں ہیں جو میں نے آپ کو ، پیشگی تصویر میں ، اور پیش گو اسپیکر کے بارے میں کہی ہیں۔ یہ صرف اس لئے نہیں بنائے گئے تھے کہ کسی ڈیٹا بیس فروش کے لئے چیک لسٹ میں شامل کرنا ایک صاف خصوصیت تھی۔ استعمال کے معاملات یا منظرنامے موجود ہیں جہاں یہ اشاریے اہم ہیں اور یہ ایک اہم فرق پائیں گے۔ اب اس کے ساتھ ، میں آپ کو ہمارے ایک ٹول میں مختلف قسم کے اشاریہ کی کچھ مثالوں دکھاتا ہوں۔ مجھے صرف اپنی اسکرین اٹھانے دیں تاکہ آپ اسے دیکھ سکیں۔ ٹھیک ہے ، تو یہاں میں اندر بیٹھا ہوں - مجھے اس اطلاق کو کم سے کم کرنے دو۔ میں VMware کے اندر بیٹھا ہوں اور میں ونڈوز سرور 2012 VM چلا رہا ہوں۔

اور آپ دیکھ سکتے ہیں ، مجھے انسان کے لئے معلوم ہر ٹول ملا ہے۔ بطور پروڈکٹ منیجر ، مجھے اپنے مقابلے سے آگاہ رہنا ہے ، لہذا یہ صرف اتنا نہیں ہے کہ میرے پاس کون سے اوزار ہیں ، لیکن میرے حریف کیا کرتے ہیں؟ اور ہمارے یہاں یہ آلہ DBArtisan کہا جاتا ہے ، جو میں پہلے ہی چل رہا ہوں ، لیکن میں جا رہا ہوں - لہذا میں اسے صرف سامنے لاؤں گا۔ اور جو آپ دیکھ سکتے ہیں وہ یہ واقعی ایک عمدہ ٹول ہے ، کیونکہ اوریکل کے لئے ایک انٹرپرائز مینیجر اور ایس کیو ایل سرور کے لئے ایس کیو ایل مینجمنٹ اسٹوڈیو ، اور ایس کیو ایل کے لئے مائی ایس کیو ایل ورک بینچ ، اور بارہ دوسرے ڈیٹا بیس کی حمایت کریں جس کی ہم حمایت کرتے ہیں ، ٹھیک ہے میرے پاس اپنے تمام ڈیٹا بیس اس ایک ٹول میں بن گئے ہیں۔ وہاں ڈی بی 2 ہے ، وہاں ایس کیو ایل ، اوریکل ، پوسٹگریس ، ایس کیو ایل سرور اور سائبیس موجود ہیں ، اور وہ یہ کہ - میرے پاس اس خاص چیز میں صرف چھ ڈیٹا بیس ہیں کیونکہ میں نہیں کر سکتا - ٹول بارہ ڈیٹا بیس کی حمایت کرتا ہے لیکن میرے ناقص VM ، بیک وقت چھ ڈیٹا بیس چلانے ، اور کوشش کرنے کی ڈیمو کرنا ، اتنا ہی ہے جتنا میرے ہارڈ ویئر میں سہولت ہوگی۔ تو مجھے اب اوریکل میں واپس جانے دو ، اور اگر آپ دیکھیں ، تو یہ سب چیزیں ایک جیسی ہیں۔ اگر میں DB2 میں اپنی کارکردگی کی پیمائش کرنا چاہتا ہوں تو اوریکل میں بھی یہی انتخاب ہوگا۔ اب ہم کور کے نیچے بہت ساری چیزیں کرتے ہیں تاکہ آپ کو معلوم نہ ہو کہ کیا ہو رہا ہے ، لیکن ہم آپ کو ایک مستقل انٹرفیس دیتے ہیں تاکہ آپ ایک سے زیادہ ڈیٹا بیس پلیٹ فارم کے ماہر بن سکیں۔ اور اس میں انڈیکس کے ساتھ کام کرنا بھی شامل ہوگا ، اس بحث کا موضوع۔

مجھے یہاں آنے دو اور مجھے پہلے کچھ ٹیبلز دیکھنے کے ذریعے شروع کرنے دیں ، اور میرے پاس ایک فلموں کا ڈیٹا بیس ہے جس میں کچھ ٹیبل ہیں۔ اور اگر میں کسی خاص ٹیبل کو دیکھتا ہوں ، جیسے کسٹمر ٹیبل ، جب میں اسے یہاں لاتا ہوں تو ، میں اپنے ٹیبل کا ڈیزائن ، یہاں اپنے ٹیبل میں اپنے کالم ، اور ہر کالم کے بارے میں معلومات دیکھ سکتا ہوں۔ میرے پاس ٹیبل کے لئے پراپرٹیز ہیں ، لیکن نوٹ کریں کہ میرے پاس انڈیکس کیلئے ٹیب موجود ہے اور میں یہاں دیکھ سکتا ہوں کہ ٹیبل پر انڈیکس ہیں۔ غور کریں کہ ان اشاریوں میں سے ایک میرا PK انڈیکس ہے ، میری بنیادی کلید۔ یہ دوسرے افراد استفسارات تک رسائی کو بہتر بنانے کے لئے صرف اشاریے بنتے ہیں ، ہوسکتا ہے کہ ہم پہلے نام یا آخری نام سے استفسار کریں ، یا ہم فون اور زپ کوڈ کو دیکھیں۔ اور اگر میں یہاں ایک زپ کوڈ کی طرح کوئی خاص انڈیکس چنتا ہوں ، اور میں اس پر ڈبل کلک کرتا ہوں ، اب میں دیکھ سکتا ہوں ، ارے ، یہ ایک غیر انوکھا انڈیکس ہے اور یہاں کچھ دوسری قسمیں ، بٹ میپ ، غیر انوکھا ، انوکھا ، چاہے اس کی ترتیب دی جائے یا نہ ہو ، وہ لاگنگ ہے یا نہیں ، یہ ریورس آرڈر ہے یا نہیں ، چاہے یہ فنکشن بیس ہے۔ اوہ ، یہاں ایک تفریح ​​ہے جس کا میں نے احاطہ نہیں کیا۔ آپ دراصل غیر مرئی اشاریہ جات رکھ سکتے ہیں۔ اور آپ کہیں گے ، "ٹھیک ہے ، کیوں ہیک میں پوشیدہ انڈیکس کرنا چاہتا ہوں؟" ٹھیک ہے ، میں آپ کو ایک اچھی مثال پیش کروں گا۔ آپ اپنے پروڈکشن سسٹم میں ہیں اور آپ کو کارکردگی کا مسئلہ ہے اور آپ کو یقین نہیں ہے کہ انڈیکس بنانے سے مسئلہ ٹھیک ہوجائے گا ، لہذا آپ انڈیکس تشکیل دینا اور پیداوار کو سست نہیں کرنا چاہتے ہیں ، لیکن کسی اور طرح سے آپ چاہتے ہیں کہ اس کی جانچ کرنے کے قابل ہو۔ آپ پروڈکشن میں انڈیکس کو پوشیدہ بنا سکتے ہیں ، جس کا مطلب ہے زیادہ سے زیادہ اپلیکیشن کوڈ نہیں ، آپٹائزر کو کال کرنا ، وہ انڈیکس استعمال کریں گے۔ یہ تخلیق کیا گیا ہے ، یہ درست ہے ، لیکن اس کا استعمال نہیں ہوگا۔ تب آپ کوئی ایسا سوال لے سکتے ہیں جس کے بارے میں آپ کو لگتا ہے کہ اس اشاریہ کی مدد سے ، یا سوالات کی ایک سیریز میں مدد ملے گی ، اور آپ اشارے سے یہ کہہ سکتے ہیں کہ ، "ارے ، آپٹائائزر ، وہاں ایک پوشیدہ انڈیکس ہے۔ میں چاہتا ہوں کہ آپ استعمال کریں اور چلیں مجھے معلوم ہے کہ میں نے چیزوں کو بہتر بنایا ہے یا نہیں۔ "اور اب میں نے پیداوار میں کسی چیز کا تجربہ کیا ہے ، لیکن میں نے پیداوار میں موجود ایپلی کیشنز کو توڑا نہیں ہے۔ یہ ایک غیر مرئی انڈیکس کا استعمال ہے۔ جب آپ پہلی بار اس کے بارے میں سنتے ہیں تو یہ گونگا لگتا ہے ، لیکن اس کا ایک فائدہ ہے۔

ہم ، اشاریہ جات پر بھی یہ وضاحت کرسکتے ہیں کہ آیا وہ متوازی ہیں یا نہیں ، اور یہ بھی کہ وہ متعدد واقعات کے متوازی ہیں۔ اب ، غیر کلسٹرڈ یا غیر حقیقی ایپلی کیشنگ کلسٹر ماحول میں ، تو نان ریک ، متوازی کا مطلب یہ ہوگا کہ میری استفسار کتنے ذیلی عملوں کو ، اور کارکنوں کے عمل کی کوشش کر سکتی ہے ، تاکہ چیز کو تیز تر یا تیز تر سے حاصل کرنے کی کوشش کی جاسکے۔ . اور متوازی مثالوں میں یہ ہوگا کہ ، اگر میں ایک اصلی درخواست کے کلسٹر میں ہوں ، تو کہیں کہ مجھے دس نوڈس ملے ہیں ، مجھے کام کے کتنے نوڈس کی اجازت ہے؟ ہوسکتا ہے کہ یہ دس میں سے چار ہوں ، اور ان میں سے ہر ایک پر چار ضمنی عمل ہوں۔ یہ ایک مثال ہے۔ اور پھر ہمارے پاس کلیدی کمپریشن ہے۔ کیا آپ واقعی انڈیکس کو کمپریس کرسکتے ہیں؟ ہاں یا نہ. اور پھر یقینا. آپ کے پاس اپنے اسٹوریج پیرامیٹرز ہیں جو آپ انڈیکس پر بیان کرسکتے ہیں۔ اب ، میں نے ان کا احاطہ نہیں کیا کیونکہ وہ واقعی انڈیکس معاملے سے زیادہ اسٹوریج پیرامیٹر ہیں۔ اور پھر آخر کار ، ہمارے پاس یہ تقسیم یا غیر تقسیم شدہ بنانا ہے یا نہیں۔ مجھے یہاں ایک سیکنڈ کے لئے چھوڑ دیتا ہوں۔ میں ایک مختلف اسکیمہ پر جا رہا ہوں۔ یہ ایک اسٹار اسکیما ہے اور ، مثال کے طور پر ، اس مدت کی میز ایک جہت کی میز ہے۔ اگر آپ نے کبھی اسٹار اسکیما ڈیزائن کیا ہے تو آپ کے پاس عام طور پر وقت کے ل a ایک طول و عرض ہوتا ہے اور اسی طرح اس ڈیٹا بیس اور اس اسٹار اسکیمہ میں ، مدت ایک جہت ہوتی ہے۔ اب ، میں جانتا ہوں کہ یہ مضحکہ خیز نظر آئے گا ، آپ کہیں گے ، "جی ، ان تمام کالموں کو دیکھو - کیا اس آدمی نے کبھی عام ہونے کی بات سنی ہے؟" ٹھیک ہے ، جب آپ ڈیٹا گودام یا اسٹار اسکیما ڈیزائن میں ہوتے ہیں ، عام طور پر غیر ہوتی ہے - آپ کے پاس ایسی میزیں ہوتی ہیں جن پر ایک عام آدمی دیکھتا اور کہتا ، "جی ، یہ بہت اچھی طرح سے ڈیزائن نہیں کیا گیا ہے۔" لیکن یہ وہ طریقہ ہے جو آپ ڈیٹا گودام کے ماحول میں کرتے ہیں۔

اب ، دیکھو کیا ہو رہا ہے کیونکہ ، ٹھیک ہے ، یہ سب کالم ہیں ، اس کو دیکھو ، مجھے ہر ایک کالم پر انڈیکس مل گیا ہے۔ اب ، ایک او ایل ٹی پی ماحول میں جو نمبر ہوگا۔ اس سے میری ساری کاروائیاں سست ہوجائیں گی۔ ڈیٹا گودام کے ماحول میں ، میں انہیں اپنے بیچ بوجھ سائیکل کے دوران چھوڑ دیتا ہوں۔ بغیر ہیڈ یا انڈیکس کے لوڈ کریں ، اور میں انڈکس کو دوبارہ بناؤں گا۔ اور اگر میں نے اپنی میز تقسیم کردی ، تو اس کے بجائے ٹیبل میں ہر بالٹی کے ل the انڈیکس چھوڑنے کے ، میں صرف بالٹی یا بالٹی پر انڈیکس چھوڑ سکتا تھا جہاں اس بیچ کے بوجھ سائیکل کے دوران ڈیٹا جانے جارہا تھا۔ اور پھر ان بالٹیوں کے لئے صرف انڈیکس حصے کو دوبارہ بنائیں۔ اور اس طرح یہ اسے انتہائی قابل انتظام بناتا ہے۔ اور اگر میں دیکھتا ہوں - تو یہاں ایک کالم ہے جسے "ہالیڈے پرچم" کہا جاتا ہے اور بنیادی طور پر یہ ہاں یا نہیں ہے۔ نوٹ کریں کہ یہ بٹ میپ انڈیکس ہے ، اور آپ میں سے بیشتر کے ل you'll آپ یہ کہیں گے ، "ٹھیک ہے ، اس سے کوئی معنی آتا ہے۔" ہاں یا نہیں ، Y یا N ، صرف دو اقدار جو سمجھ میں آتی ہیں۔ اور کیونکہ جب آپ بٹ میپ انڈیکس کے لئے دستاویزات پڑھتے ہیں تو ، وہ ہمیشہ آپ سے کہتے ہیں کہ کم کارڈنلٹی کے ساتھ کوئی چیز چنیں۔

اب میں اپنے ایک حقائق کے ٹیبل میں جانے دیتا ہوں ، لہذا ہمارے یہاں میرے آرڈر ہیں۔ اور یہ روزانہ میرے آرڈر ہیں۔ اور آپ ابھی دیکھیں گے ، کہ میرے پاس پھر سے بہت سارے کالم ہیں ، اور ایک بار پھر ، میرے پاس کچھ اشاریہ جات سے زیادہ ہونے جا رہے ہیں۔ اور ابھی یہاں ، ہمارے پاس عالمی قیمت کوڈ نامی کچھ ہے۔ یہ خوردہ اسٹور کے لئے تھا ، لہذا جب آپ اسٹور پر کوئی چیز خریدتے ہو تو آپ ان چھوٹے بار کوڈز کو جانتے ہو ، یہ عالمی قیمت کا کوڈ ہے۔ اب ، عالمی قیمت کے لاکھوں کوڈ موجود ہیں۔ اب ، اس خاص کمپنی کے ل stuff جو چیزیں فروخت کررہی تھی ، ان کے پاس شاید 1.7 سے 2 ملین عالمگیر قیمت کوڈ تھے ، لہذا آپ توقع کریں گے کہ یہ بٹ میپ انڈیکس نہیں ہوگا کیونکہ 1.7 ملین الگ الگ اقدار اعلی کارڈنلٹی کی طرح محسوس ہوتی ہیں۔ لیکن حقیقت میں ، ڈیٹا گودام کے ماحول میں ، آپ چاہتے ہیں کہ یہ بٹ نقشہ بن جائے۔ اب ، میں اس کی وجہ بتاتا ہوں۔ ٹھیک ہے ، اس عالمگیر قیمت کوڈ کے لئے 1.7 ملین الگ الگ قدریں ہوسکتی ہیں ، اس آرڈر ٹیبل میں قطاروں کی تعداد سیکڑوں لاکھوں سے لے کر اربوں قطاروں میں ہے۔ میرے انڈیکس میں ٹیبل کے سائز یا کارڈنلٹی کے مقابلے میں کم کارڈنلٹی ہے۔ اس سے اس کی اہمیت کم ہوجاتی ہے۔ یہ بٹ میپ انڈیکس کو مفید بناتا ہے ، حالانکہ یہ 1.7 ملین الگ الگ اقدار کے منافی ہے جو آپ یہاں بٹ میپ کا انتخاب کرتے ہیں۔ اب ، اگر میں جانتا تھا کہ میں بٹ میپ جوائن انڈیکس استعمال کرنا چاہتا ہوں ، فی الحال اس کی مصنوعات اس کی حمایت نہیں کرتی ہے ، میں اگلی ریلیز کے لئے اس میں اضافہ کر رہا ہوں ، لیکن یہ یہاں دوسرا متبادل ہوگا۔ اور اسٹار اسکیما میں ، یاد رکھیے کہ بٹ میپ انڈیکس فیکٹ ٹیبل پر ہوگا اور بی ٹریٹ میں سے ایک انڈیکس فیکٹ ٹیبل میں موجود قطار کو اور پھر ہر صف کی طرف اشارہ کرے گا جو اس حقیقت کے طول و عرض کی میز میں ظاہر تھا۔ . اور اسی طرح ، آپ کے پاس دوسرا آپشن ہے۔ اور اسی طرح ، آئیے دیکھتے ہیں ، میں اب ٹیبلز سے باہر آنا چاہتا ہوں اور میں صرف جلدی سے آپ کو یہ دکھانا چاہتا ہوں کہ میرے پاس اسی طرح کی معلومات ہیں ، اشاریہ جات کے تحت ، اور میں وہی بنیادی کام کرنے جا رہا ہوں۔

اب ، میں نے اس کی وجہ یہ کی ہے کہ آپ دیکھ سکتے ہیں ، ارے یہاں پرائمری کیز نہیں ہیں۔ بنیادی چابیاں ایک اہم رکاوٹ کے ساتھ کی جاتی ہیں ، لہذا وہ اصل میں مجبوری کی تعریفوں کے تحت آتے ہیں۔ یہ انڈیکس ہوں گے جو رکاوٹ کا حصہ نہیں ہیں۔ اب آپ کہہ سکتے ہیں ، "ٹھیک ہے ، ایک منٹ انتظار کرو ، یہ ایک غیر ملکی کلید کی طرح نظر آسکتا ہے ، اور غیر ملکی کلید ایک رکاوٹ ہے ،" لیکن غیر ملکی کیز اور زیادہ تر ڈیٹا بیس خود بخود غیر ملکی کلیدی کالم پر انڈیکس نہیں بناتے ہیں ، حالانکہ یہ تجویز کردہ ، اور آپ وہاں جائیں - مجھے دوبارہ ایک جیسے تمام انتخاب مل گئے ہیں۔ اور اگر میں صرف دبانے کے ل change تبدیل کرنا چاہتا ہوں تو ، میں یہ کرسکتا ہوں۔

اب کمپریشن صرف بی ٹری انڈیکس پر کام کرتی ہے۔ جو چیز اجازت دیتا ہے وہ ہے ، جب آپ بی ٹری میں موجود مختلف نوڈس کو دیکھیں تو اس سے کچھ قدروں کو دبانے کی اجازت مل جاتی ہے۔ یہ واقعی ٹیبل کمپریشن کی طرح کمپریشن نہیں ہے ، یہ اس بات کی ایک کمپریشن ہے جو ن لیف نوڈس میں بی ٹری میں محفوظ ہے۔ اس سے ایک ٹن جگہ نہیں بچائی جاسکتی ہے ، لیکن اس سے فرق پڑ سکتا ہے۔ اور اس کے ساتھ ہی میں نے محسوس کیا کہ ، میں وقت کے قریب قریب آرہا ہوں ، لہذا میں جو کرنا چاہتا ہوں وہ ہے ، میں واپس جانا چاہتا ہوں ، اور اپنے اشتراک کو روکنا چاہتا ہوں۔ اور ، ہمارے پاس آئیڈرا ڈاٹ کام پر چودہ دن کی آزمائش کے لئے ہماری پروڈکٹ باہر ہے۔ یہ بہت اچھی مصنوع ہے ، خاص طور پر اگر آپ متعدد ڈیٹا بیس پلیٹ فارمز کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ اگر آپ دو یا تین مختلف ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرتے ہیں تو ، اس ٹول سے آپ کی زندگی بہت آسان ہوجائے گی۔ ہمارے پاس اشارے کے ڈیزائن اور انتخاب میں مدد کرنے کے ل tools ٹولز موجود ہیں ، ہمارے پاس ایک آلہ ہے جسے DB Optimizer کہا جاتا ہے۔ میں ابھی اس کا احاطہ نہیں کرسکتا تھا ، یہ بہت زیادہ ہوگا۔ اور اگر آپ مجھ سے رابطہ کرنا چاہتے ہیں تو ، میرا ای میل پتہ ہے ، وہ ہے ، یا آپ مجھے اپنے نجی ای میل پر پکڑ سکتے ہیں ، اور مجھے بلاگ مل گئے ہیں ، مجھے وہاں ایک ویب سائٹ اور بلاگز اور لنکڈ ان پروفائل مل گیا ہے۔ لہذا مجھ سے کسی بھی چیز تک پہنچنے کے لئے بلا جھجھک ، یہاں تک کہ اگر یہ مصنوع سے وابستہ نہ ہو ، اگر آپ صرف ڈیٹا بیس کی بات کرنا چاہتے ہیں تو ، میں دل کا مزاج ہوں اور مجھے ٹیکنوبل کے بارے میں بات کرنا پسند ہے۔

ایرک کااناگ: ٹھیک ہے ، ٹھیک ہے ، ڈیز ، رابن ، مجھے یقین ہے کہ آپ میں سے ہر ایک کو کم از کم کچھ سوالات ہوں گے ، ہمارے یہاں کچھ منٹ باقی ہیں۔ Dez ، آپ کو کیا لگتا ہے؟

ڈیز بلین فیلڈ: مجھے ایک بہت بڑا سوال ملا ہے جو مجھے آپ سے پوچھنا ہے ، یہ میرے دماغ کے پیچھے بیٹھا ہے۔ آپ نے جو پاگل منظر دیکھا ہے وہ کیا ہے؟ میں نے آپ کا بلاگ پڑھا ہے ، میں آپ کی قریب سے پیروی کرتا ہوں ، - آپ ، شاید آپ ان چند لوگوں میں سے ایک ہوں گے جو تقریبا ہر امکان میں رہتے ہیں ، اور میرے خیال میں ڈاکٹر رابن بلور دوسرا ہے جس میں میری ملاقات ہوئی ہے میری زندگی بھر لیکن ، آپ جانتے ہو ، آپ نے شاید ہر پاگل منظر کو دیکھا ہو گا ، آپ نے جو پاگل منظر پیش کیے ہیں ، وہ آپ کے سامنے آگئے ہیں ، اور ایسے انسانوں کی طرح جو صرف مقابلہ نہیں کرسکتے ہیں ، آپ چلنے میں کامیاب ہوگئے ہیں۔ اور اس پورے ڈی بی آرٹیزن کے ساتھ جیدی ذہن کی چالوں کو انجام دیں؟

برٹ اسکالزو: ہمارے پاس ایک بار ایسا صارف تھا جس نے اپنے ڈیٹا بیس کے ڈیزائن میں فائل کے ترتیب کے ڈیزائن میں سوچنے کے بارے میں بہت سوچا تھا ، اور اسی طرح ، جب آپ کسی ڈیٹا بیس کو معمول پر لاتے ہیں تو ، سب سے پہلی چیز جس سے آپ یہ کرنے کی کوشش کرتے ہیں وہ چھٹ جاتا ہے۔ دہرانے والے گروپوں کا ٹھیک ہے ، ان کے پاس ایک کالم تھا اور انہوں نے اسے لمبا یا بی ایل او بی یا سی ایل او بی بنا دیا تھا ، اور اس میں وہ قدر ، ایک نمبر ، سیمیکلون ، ویلیو نمبر دو ، سیمیکن ، ویلیو نمبر ، نیم سیمن ڈال دیتے تھے اور ان کی ہزاروں قدریں ہوتی تھیں وہاں موجود تھے ، لیکن انہیں اس کالم پر تلاش کرنے کی ضرورت ہے اور وہ اس طرح ہیں ، "یہ چیز اتنی سست کیوں چلتی ہے؟" اور میں اس طرح ہوں ، "ٹھیک ہے ، آپ اپنے کاموں پر انڈیکس نہیں بنا سکتے ، بس اجازت نہیں ہے۔ "لہذا ہم نے ان منصوبوں کا استعمال کرتے ہوئے در حقیقت انھیں دکھایا ، کہ انہیں اس میز کو معمول پر لانا ہے۔ اس لئے نہیں کہ معمولات ایک ایسی تعلیمی ورزش ہے جو چیزوں کو بہتر بناتی ہے ، لیکن اس لئے کہ وہ اس میدان میں ایک سوال چاہتے ہیں ، جس کا مطلب ہے کہ وہ اس کی فہرست بنانے کے قابل ہونا چاہتے ہیں ، اور آپ اسے دہرانے والے گروپ پر فہرست نہیں بناسکتے ہیں ، یا کم از کم آسانی سے نہیں۔ . اور اس لئے شاید یہ میں نے بدترین چیز دیکھی ہے۔

ڈیز بلین فیلڈ: ہاں ، یہ دلچسپ بات ہے کہ آپ کتنی بار آتے ہیں ، میرے خیال میں ڈیٹا بیس کے ساتھ چیلنج ہے ، لوگ یہ بھول جاتے ہیں کہ یہ ایک سائنس ہے۔ اور ایسے لوگ بھی ہیں جو اس پوری جگہ پر ڈگری اور پی ایچ ڈی کرتے ہیں ، اس پر کاغذات لکھتے ہیں ، اور آپ نے اپنی ٹوڈ ہینڈ بکس اور میموری سے متعلق دیگر چیزوں سمیت ایک مکمل تحریر لکھی ہے۔ اب طرح کی طرح ، اقتباس پر حوالہ "بڑے اعداد و شمار" کی طرف رجحان - مجھے بہت سارے لوگ نظر آرہے ہیں اگر آپ چاہیں تو ڈیٹا بیس فن تعمیر اور ڈیٹا بیس ٹیکنالوجی ، ڈیٹا بیس سائنس کے بنیادی اصولوں کو فراموش کر رہے ہیں۔ جہاں تک آپ میدان میں روایتی ڈیٹا بیس پلیٹ فارمز اور روایتی ڈیٹا بیس سے یہ سوچ رہے ہیں کہ ہم زمین پر مؤثر طریقے سے کیل بنا چکے ہیں ، اور یہ کارکردگی کی کارکردگی اور اسکیلنگ کا محض ایک کیس ہے۔ کیا آپ دیکھ رہے ہیں کہ بہت سارے لوگ دوبارہ کام کرتے ہیں اور ان کے پاس تجربہ ہے جہاں وہ ابھی بیٹھے ہیں اور "ی-ہا" لمحہ رکھتے ہیں ، جیسے یوریکا لمحہ ، جہاں انہیں احساس ہوتا ہے ، یہ ڈیٹا کا بڑا سامان واقعتا just صرف بڑے ڈیٹا بیس کی طرح ہے؟ کیا یہ وہاں کی کوئی چیز ہے اور لوگ آپ کو جواب دے رہے ہیں اور اس قسم کا ، "ہم بھول گئے ، کیا ہم جانتے تھے اور کیا آپ ہمیں اندھیرے سے واپس لاسکتے ہیں؟"

برٹ اسکالزو: ٹھیک ہے ، نہیں ، اور یہ تسلیم کرنا پڑتا ہے کہ یہ خوفناک ہے ، لیکن متعلقہ ڈیٹا بیس فروشوں نے کول ایڈ کو بھی پیا ہے۔ اگر آپ کو یاد ہے تو ، مجھے نہیں معلوم ، تقریبا about ایک دہائی قبل ، ہم نے غیر متعلقہ ڈیٹا کو رشتہ دار ڈیٹا بیس میں رکھنا شروع کیا تھا ، جو کرنا ایک عجیب و غریب کام تھا ، اور پھر ڈیٹا ، رشتہ دار ڈیٹا بیس ، اب نو ایس کیو ایل کی قسم کا اضافہ کر رہے ہیں چیزیں۔ در حقیقت ، اوریکل 12 ، CR2 میں - میں جانتا ہوں کہ ابھی تک وہ آؤٹ نہیں ہوا ہے - لیکن اگر آپ بیٹا پر نظر ڈالیں ، اگر آپ بیٹا پروگرام میں ہیں تو ، یہ تیز کرنے کی حمایت کرتا ہے۔ اور اسی طرح ، اب آپ کو ایک رشتہ دار ڈیٹا بیس مل گیا ہے جس میں NoSQL شرڈنگ کا تصور شامل نہیں کیا گیا ہے۔ اور اسی طرح ، "اے-ہا" لمحے متعلقہ فریق کے لوگوں کے لئے زیادہ سے زیادہ معلوم ہوتا ہے جو "اے-ہا" جا رہے ہیں۔ کوئی بھی کبھی بھی ایسا دوبارہ نہیں کرسکتا ، یہاں تک کہ ڈیٹا بیس مینیجر بھی نہیں ، لہذا ہمارے پاس ختم ہوکر اندھیرے میں شامل ہونا پڑا۔

ڈیز بلین فیلڈ: ٹھیک ہے ، لہذا آپ بہت گندا اعداد و شمار کو تبدیل کرنے کے لئے کہہ رہے ہیں ، اگر میں صحیح سمجھا تو ، میں ڈال دیا جارہا ہے ، جس کو ہم اب بڑے ڈیٹا پلیٹ فارم کہتے ہیں ، جو کہ مضحکہ خیز ہے ، کیونکہ وہ ہیں اتنا پرانا نہیں ، لیکن پھر اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ وہ اس پر توجہ مرکوز کررہے ہیں کہ وہ اپنے رشتہ کو زیادہ دھکیلنے کے ل their اپنے رشتہ دار ڈیٹا بیس کے ساتھ کیا کررہے ہیں۔

برٹ اسکالزو: نہیں ، عام طور پر ، اگر ان کی ضرورت ہوتی ہے - جو کہ "بڑی ڈیٹا ٹائپ کی ضرورت" کا حوالہ دیتے ، وہ یہ تلاش کر رہے ہیں کہ دوسرے ڈیٹا بیس پلیٹ فارم میں جانے کی ضرورت ہے اور غیر ضروری طور پر کچھ کرنا ہے متعلقہ طریقے سے ، ڈیٹا بیس فروش اب ان رشتہ دار ڈیٹا بیس کے اندر وہی غیر رشتہ دار تکنیک دے رہے ہیں ، تاکہ وہ کام کریں۔ میرا مطلب ہے ، ایک اچھی مثال یہ ہوگی کہ ، اگر آپ کے پاس غیر ساختہ اعداد و شمار ہیں ، جیسے JSON ڈیٹا ٹائپ یا کوئی اور پیچیدہ ڈیٹا ٹائپ جس کا معنی اعداد و شمار میں ہی سرایت ہے ، تو ڈیٹا بیس فروش نہ صرف اس کی حمایت کرتے ہیں ، بلکہ وہ آپ کو ACID دیں گے۔ غیر ساختہ ڈیٹا پر تعمیل۔ متعلقہ ڈیٹا بیس نے نئی تکنیکوں اور ٹکنالوجیوں کو اپنا لیا ہے اور اسی طرح ، پھر "اے-ہا" زیادہ ایسا لگتا ہے ، "ارے ہم ، ایپلی کیشن ڈویلپرز ، کچھ نہیں رکھتے ہیں اور ہمیں اسے دوبارہ سیکھنے کی ضرورت ہے ،" یہ "ارے ، ہم اب یہ اس طرح کرتے ہیں ، میں آپ کے روایتی طور پر رشتہ دار ڈیٹا بیس میں اس طرح کیسے کرسکتا ہوں اور اس طرح کرسکتا ہوں کہ میں یہاں پر اس ڈیٹا بیس میں کرتا ہوں؟ "اور یہ بات زیادہ مشہور ہورہی ہے ، اور جیسا کہ میں نے کہا ، ڈیٹا بیس فروش خود بھی اہل بنارہے ہیں کہ

ڈیز بلین فیلڈ: ٹھیک ہے ، اس جگہ میں روایتی ملزمان کون ہیں آلے DBArtisan کے لئے اور وہ؟ میں نے اس پر کچھ ہوم ورک کیا تھا جو آپ نے حال ہی میں لکھا ہے ، اور میموری سے آپ نے کچھ لکھا ہے ، میرے خیال میں اوریکل دنیا میں انتہائی ڈیٹا بیس کی کارکردگی پر یہ آپ کے بلاگ میں سے ایک تھا۔ مجھے یاد نہیں ہے کہ یہ کب تھا ، میرے خیال میں یہ اس سال کے کسی وقت یاد سے تھا ، یا پچھلے سال کے آخر سے ، آپ نے یہ چیز لکھی ہوگی۔ اور مجھے یہ معلوم ہوتا تھا کہ آج ہم جس قسم کے موضوع کے بارے میں بات کر رہے ہیں اس کا روایتی ، معمول کا شبہ تھا ، جہاں لوگ بہت بڑے پیمانے پر ڈیٹا بیس ماحول میں جائیں گے اور اس چیز کی تلاش کریں گے جس میں آپ اس میں انتہائی فائدہ اٹھاتے ہو۔ معمول کے مشتبہ افراد کون ہیں جو آپ وہاں دیکھ رہے ہیں جو ڈی بی آرٹیزن اٹھا رہے ہیں اور اسے اچھے استعمال میں لا رہے ہیں؟

برٹ اسکالزو: ٹھیک ہے ، ہمارے پاس بہت سارے صارفین موجود ہیں ، در حقیقت ، آج میں ایک بہت بڑی سرکاری ایجنسی کے ساتھ تھا جو - اور ان کے پاس ہمارے سافٹ ویئر کی لفظی طور پر 1،000 کاپیاں قریب تھیں ، کیونکہ اس سے لوگوں کو اپنی توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے کہ وہ ' کر رہے ہیں ، اور نہیں کہ یہ کیسے کریں۔ اور یہ ٹھیک ہے ، میرا مطلب ہے ، ہر ایک کو کچھ کرنے کا طریقہ جاننا چاہئے ، لیکن پیداوری "کیا" ہو رہی ہے۔ اگر کاروبار مجھ سے کوئی کام کرنے کو کہے ، تو بس اتنا ہی ان میں دلچسپی ہے۔ جب مجھے یہ کام کرنے کا موقع ملا تو مجھے چیک مارک کب ملا؟ نہیں کہ وہاں پہنچنے کے لئے میں نے کیا تکنیک یا کون سے ٹیکنوبل کا استعمال کیا۔ اور اس طرح ، ہمارا آلہ انہیں جس چیز پر توجہ مرکوز کرنے دیتا ہے ، اور ان سے کہیں زیادہ نتیجہ خیز بننے دیتا ہے ، اور یہ واقعی بہت بڑا فائدہ ہے ، اور جیسا کہ میں نے کہا ، کچھ ڈیٹا بیس صرف اپنے ڈیٹا بیس پلیٹ فارم کے لئے ایک آلہ پیش کرتے ہیں۔ ہم اسے بارہ ڈیٹا بیس پلیٹ فارم کے لئے پیش کرتے ہیں۔ میرے پاس وہی ورک فلو ، وہی گرافیکل یوزر انٹرفیس ، وہی نیویگیشن ہیں۔ اگر آپ جانتے ہیں کہ کسی صارف کو کس طرح استحقاق فراہم کرنا ہے یا کسی ٹیبل کو تیار کرنا ہے یا ڈیٹا بیس میں کوئی انڈیکس تشکیل دینا ہے تو ، آپ یہ سب بارہ میں کرسکتے ہیں کیونکہ یہ ایک ہی نظر اور احساس اور ایک جیسے کام کا فلو ہے۔ ہمارے صارفین کے لئے اس کی بہت بڑی قیمت ہے۔

ڈیز بلین فیلڈ: ہاں ، مجھے لگتا ہے ، لوگ اپنے انسانی وسائل سے اپنی رقم کے ل a بہت زیادہ دھماکے لینا چاہتے ہیں۔ اوریکل ، انگریز اور ڈی بی 2 میں ایک فرد ماہر ہونے کے دن سب ختم ہوگئے ہیں۔ لوگوں سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ تمام تجارت کا جیک ہوں ، لہذا میں سمجھتا ہوں کہ اس چیز نے ان کی زندگی کو بالکل بچایا ہے۔

ڈاکٹر روبن بلور کے حوالے کرنے سے پہلے صرف ایک آخری تیز چیز۔ آپ نے بتایا ہے کہ چودہ دن تک مفت ڈاؤن لوڈ ہے ، کیا کرتا ہے - اگر میں آگے جا رہا ہوں اور میں ایسا کرنے جا رہا ہوں ، ویسے ، میں اسے بلور ٹیک لیب میں ڈالوں گا اور اس چیز کو سپن کروں گا۔ اوپر جاکر خود اس پر ہاتھ ڈالیں - مجھے آج سے پہلے ایسا کرنے کا موقع نہیں ملا تھا۔ آپ نے چودہ دن کی آزمائش کا ذکر کیا ، آپ نے کہا کہ آپ اسے اپنے کمپیوٹر پر وی ایم پر چلارہے ہیں ، میں فرض کررہا ہوں کہ یہ لیپ ٹاپ ہے۔ کیا ہیں ، کسی کے لئے داخلے کی سطح کا سیٹ اپ کیا ہے تاکہ وہ چودہ دن تک چلنے والی آزمائش کی طرح دیکھ سکے ، اس سے پہلے کہ میں روبین کو اس کے سوالات کے حوالے کردوں۔

برٹ اسکالزو: ونڈوز کا کوئی ماحول ، لہذا ونڈوز 7 ، ایک سی پی یو کے ساتھ ورچوئل مشین اور میموری کی چار جیگ۔ ہم واقعی میں موٹا یا مہنگا ٹول نہیں ہیں۔ اب اگر آپ اسی ونڈوز کے تحت اپنے ڈیٹا بیس سرور کو اسی وی ایم پر چلانا چاہتے ہیں ، ہاں ، آپ کو مزید اضافہ کرنے کی ضرورت ہوگی ، لیکن اگر آپ اپنے ڈیٹا بیس کو ڈیٹا بیس سرور پر یا کسی علیحدہ وی ​​ایم پر چلا رہے ہیں تو ، VM کو لوڈ کرنے اور ہماری پروڈکٹ چلائیں بہت ہلکا پھلکا ہے: ایک سی پی یو ، چار جیگ میموری ، ونڈوز کا بہت زیادہ ورژن۔ اور ہم دونوں بتیس اور چونسٹھ بٹ انسٹال کرتے ہیں۔ لیکن آپ کو اپنے ڈیٹا بیس فروش کا مؤکل انسٹال کرنا ہوگا۔ لہذا اگر آپ اوریکل سے رابطہ قائم کرنا چاہتے ہیں تو ، آپ کو ایس کیو ایل نیٹ کلائنٹ انسٹال کرنا ہوگا ، کیوں کہ اسی طرح آپ کو ڈیٹا بیس سے بات کرنے کے لئے اوریکل کی ضرورت ہوتی ہے۔

ڈیز بلینچفیلڈ: یہ کافی سیدھی ساری لگتی ہے۔ میں سمجھتا ہوں کہ اس میں سے کسی چیز سے بھی زیادہ جس کی میں امید کر رہا ہوں کہ لوگ اس چیز کو لے کر جائیں گے ، اس حقیقت کے علاوہ کہ یہ آلہ ان کی جان بچائے گا ، وہ یہ ہے کہ وہ جاکر اسے ڈاؤن لوڈ کریں اور اس کے ساتھ کھیلیں ، آپ کو چودہ دن کی مفت آزمائش کی پیش کش کی جارہی ہے۔ اور یہ ان کے موجودہ لیپ ٹاپ پر کچھ بھی اضافی انسٹال کیے بغیر چل سکتا ہے ، کیونکہ اگر وہ پہلے سے ہی ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریشن کر رہے ہیں تو ، وہ پہلے سے ہی ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کر رہے ہیں جن کے پاس وہ تمام اوزار موجود ہیں اور چاہے وہ کسی مقامی وی ایم پر چل رہا ہے یا ان کے مقامی ڈیسک ٹاپ ، ایسا لگتا ہے جیسے انسٹال کرنا اور اس کے ساتھ کھیلنا تکلیف دہ ہے۔ لہذا میں لوگوں کو انتہائی مشورہ دیتا ہوں کہ ایسا کریں۔

رابن ، مجھے یقین ہے کہ آپ کے پاس سوالات اور ایرک ہیں ، شاید آپ کو سامعین سے کچھ مل گیا ہو ، تو رابن ، میں آپ کے پاس کیسے گزروں گا ، اور پھر ایرک واپس آ جاؤں گا؟

رابن بلور: ہاں ، ٹھیک ہے ، مجھے اچھی طرح سے کہنے کی چیزیں مل گئیں ، میرا مطلب ہے ، مجھے ہمیشہ ہی یہ علاقہ دلچسپ لگتا ہے کیونکہ وہ تھا - میں نے اس پر اپنے دانت کاٹے۔ لیکن حقیقت یہ ہے کہ ، شاید 1998 ، 1999 کے بعد سے ، میں اورکیل کے اس قابل ہوچکا ہوں جو اصل میں قابل ہے۔ اور ، میں سائبیس اور مائیکروسافٹ ایس کیو ایل سرور کو جانتا تھا ، اوریکل کے مقابلے میں یہ دونوں کافی آسان ہیں۔ جب آپ تیز کرنے کے بارے میں بات کرنے لگے تو آپ نے مجھے ہنسا۔ اوریکل نے پہلے بھی یہ کام کیا تھا۔ اوریکل نے کسی وقت متعارف کرایا ، وہ اعتراض سے وابستہ نظریے سے گھبرائے ، تو انہوں نے اوریکل میں ایک طرح کی چیزوں کی نشاندہی کرنے اور آبجیکٹ اسٹوریج پیدا کرنے کی صلاحیت کو متعارف کرایا ، اور میں نے ان کے ایک انجینئر سے بات کی ، کچھ ایک جیسے کئی سال بعد جب انہوں نے اسے متعارف کرایا اور میں نے پوچھا کہ کتنے لوگوں نے اس کا استعمال کیا ہے ، اور اس نے کہا کہ میرے خیال میں دو صارفین نے اس کی کوشش کی تھی اور یہ تھا۔ اور میرے خیال میں وہی کچھ ہونے والا ہے اگر وہ نو ایس کیو ایل چیزوں کو ٹرینڈ کرنے اور ٹرینڈ کرنا شروع کردیں۔ آپ جانتے ہو ، میں سمجھتا ہوں کہ یہ غلطی ہے ، میرا مطلب ہے ، میں آپ کے خیالات میں ایک قسم کی دلچسپی لے رہا ہوں۔ یقینی طور پر ، وہ کول ایڈ پیتے ہیں۔ انہیں ایسا لگتا ہے جیسے انہیں کاساندرا جیسے بڑے نمبر ایس کیو ایل ڈیٹا بیس کی طرح دعوے کرنے کے قابل ہونا پڑا ہے ، لیکن آپ کو معلوم ہے ، کیا اس سے آپ کو کوئی سمجھ نہیں آتی ہے؟

برٹ اسکالزو: نہیں ، آپ نے کیل پر دائیں سر پر مارا ہے۔ میرے نزدیک ، اگر میں رشتہ داری کرنے جارہا ہوں تو ، میں ایک اوریکل یا ایس کیو ایل سرور ، یا ڈی بی 2 یا پوسٹگریس جیسے رشتہ دار فروش کا انتخاب کروں گا ، لیکن اگر میں ایسا کچھ کرنے جا رہا ہوں جو غیر متعلقہ ہے ، بڑی ڈیٹا اسپیس ، یا نمبر ایس کیو ایل کی جگہ میں ، میں صحیح کام کے ل the صحیح ٹول منتخب کرنے جارہا ہوں۔ اور مجھے نہیں لگتا کہ یہ قدرتی طور پر پہلے میرے رشتہ دار ڈیٹا بیس فروش کے پاس جائے گا۔ اور پھر ، آپ اس میں دوسری شیکنیں شامل کرتے ہیں ، یعنی یہ کہ بادل میں کیا دستیاب ہے؟ بہت سارے لوگ اپنے ڈیٹا بیس کو بنیاد سے دور رکھنا چاہتے ہیں۔ پھر آپ کو اپنے بادل فراہم کنندہ کو دیکھنا ہوگا اور کہنا ہے ، "ٹھیک ہے ، آپ کیا فراہم کرتے ہیں ، میرے پاس آپ کے پاس کون سا ڈیٹا بیس موجود ہے جو میری ضروریات کے مطابق ہے اور وہ کس حد تک قابل فروخت ہیں ، اور واضح طور پر اس ڈیٹا بیس کو استعمال کرنے کے لئے شرح یا قیمت کتنی ہے؟ بادل میں فی گھنٹہ ، یا فی دن اور فی گیگا بائٹ یا ٹیرا بائٹ؟ ”اور جو آپ کو مل جائے گا وہ کچھ نسبتا new نئے ڈیٹا بیس جیسے منگو یا کیسینڈرا میں ہوگا ، شاید ان کی شرحیں سستی ہوں گی ، لہذا اگر آپ کثیر پیٹا بائٹ قسم کا بڑا ڈیٹا کرنے جا رہے ہیں تو ، لاگت کے نقطہ نظر سے - بادل میں نمبر ایس کیو ایل کے ڈیٹا بیس پر غور کرنا ہوگا کیونکہ یہ کرنے کا وہ سب سے زیادہ سرمایہ کاری مؤثر طریقہ ہوسکتا ہے۔

رابن بلور: ہاں ، ٹھیک ہے۔ میرا مطلب ہے ، میری طرح - میرے تجربے میں رشتہ دار ڈیٹا بیس کے بارے میں بات - جس کے بارے میں نشانات لگنے کے لئے کافی لمبا عرصہ ہے ، یہ بات یقینی طور پر ہے - اگر آپ اسے استعمال کرنا شروع کرتے ہیں اور - آپ سمجھتے ہیں کہ حقیقت میں کیا تعلق ہے ، ، میرا مطلب ہے ، مجھے یاد ہے کہ میں ایک بار ایک گاہک کے ساتھ کچھ مشاورت کرنا چاہتا ہوں ، اور وہ مجھے ایک کمرے میں لے گئے اور انہوں نے ایک قسم کا ہستی آریگرام بنایا تھا اور تیسری عام شکل تشکیل دی تھی ، اس کمپنی کا ایک ماڈل جو کمپنی کا بنیادی نظام تھا۔ اس میں تقریبا hundred دو سو چالیس میزیں تھیں اور انھوں نے کہا ، "ٹھیک ہے ، تم اس کے بارے میں کیا سوچتے ہو؟ ہم اس کے لئے ایک ڈیٹا بیس تیار کرنے جارہے ہیں ، اور کہا "آپ کو اس کے بارے میں کیا خیال ہے؟" میں نے کہا ، "مجھے نہیں لگتا کہ یہ کام کرے گا۔" اور یہ بالکل ٹھیک ہے ، آپ جانتے ہو ، کیوں کہ وہ ختم ہو رہے تھے تاکہ گیارہ راستہ میں شامل ہونے کے ساتھ ہی خاص ڈھانچہ تشکیل پائے۔ اور رشتہ کے بارے میں سمجھنے کی بات یہ ہے۔ لہذا میں اس لحاظ سے دلچسپی رکھتا ہوں کہ آپ کا کتنا برا ڈیزائن ہے۔ میرا مطلب ہے ، مجھے ڈی بی اے آرٹیزن سے کوئی پریشانی نہیں ہے - یہ بہت ہی سمجھدار چیزیں کررہی ہے اور یہ حقیقت یہ ہے کہ آپ واقعی میں ایک سے زیادہ پلیٹ فارمز پر نمائش کرسکتے ہیں ، میرے خیال میں ، حیرت انگیز ہے - لیکن آپ کو وہاں کتنا سامنا کرنا پڑتا ہے جہاں ڈیزائن جاری ہے؟ جہاں لوگ اس کے بارے میں اسنوفلاک وائی حاصل کرنے کے بجائے کسی اسٹار اسکیمہ پر آجاتے ہیں تو ، آپ جانتے ہیں کہ جہاں لوگ خود کو ہر طرح کی تکلیف سے دوچار کر سکتے ہیں؟

برٹ اسکالزو: ٹھیک ہے ، میں ایسا نہیں کرنا چاہتا ہوں ، متکبر یا تکبر ، لیکن میں اس کی بجائے زیادہ کثرت سے کہوں گا۔ واضح طور پر ، زیادہ تر ڈیٹا بیس جس میں میں وہاں شامل ہوتا ہوں ، ان میں مسائل یا پریشانی ہوتی ہے۔ کون سا اچھا ہے ، کیونکہ ہمارے ٹولز ، جیسے ہمارے ڈیٹا بیس آپٹیمائزر کے آلے کی مدد سے ، ان مسائل کو حل کرنے میں ان کی مدد کرسکتے ہیں ، اور ، لیکن جو بات میرے لئے واقعی مضحکہ خیز ہے ، وہ یہ ہے کہ بہت ساری پریشانی بار بار ہیں۔ میں دوسرے ہی دن ایک صارف کے ساتھ کام کر رہا تھا جس کے پاس گیارہ راستہ شامل ہونے کا سوال تھا ، اور میں اس طرح ہوں ، "ٹھیک ہے ، آپ نے شق کے ساتھ کیوں نہیں استعمال کیا؟" اور وہ اس طرح ہیں ، "ٹھیک ہے ، میں نے نہیں کیا میں نہیں جانتا ہوں کہ وہ کیا ہے۔ "اور پھر میں نے کہا ، اور یہاں اپنے ضمنی انتخاب کو اپنے منسلک اور غیر منسلک پر دیکھیں ،" میں نے کہا ، "کچھ معاملات میں آپ کے پاس جہاں گہری سطح پر شق ہے ، ایک میز کا حوالہ بیرونی شکل میں بنتا ہے۔ "میں نے کہا ،" یہ ہے ، اسے صحیح سطح پر منتقل کرو ، اسے جتنا گہرا ہونا چاہئے اس سے زیادہ گہرا نہ لگاؤ ​​، آپ اصلاح کار کو الجھا دیں گے۔ " کچھ ایسا کام لیا جو تقریبا two دو گھنٹے چل رہا تھا اور اسے دس منٹ پر لے گیا اور یہ صرف اتنا ہی تھا - اس معاملے میں ہم نے ایس کیو ایل کو بہتر بنانے کے علاوہ کچھ نہیں کیا جو انہوں نے لکھا تھا۔ میرے خیال میں مسئلہ یہ ہے کہ بہت ساری یونیورسٹیاں اور بہت سارے لوگ جو غیر تعلیمی ماحول میں پروگرامنگ سیکھتے ہیں ، وہ اسے ریکارڈ شدہ وقت کے عمل یا قطار پر مبنی عمل کے طور پر سیکھتے ہیں اور رشتہ دار نوعیت کی طرف مبنی ایک سیٹ ہے ، اور اسی طرح آپ اچھا ایس کیو ایل لکھنے کے لئے سیٹوں میں سوچنا ہوگا۔

رابن بلور: ہاں ، مجھے لگتا ہے کہ بالکل ٹھیک ہے۔ اور آپ کو سمجھنا ہوگا ، اس طرح کی چیزیں ہیں ، لوگوں کو اس طرح کی چیزوں کا ABCs جاننا چاہئے۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا۔ آپ عقلی کام کرنے کے قابل نہیں ہیں اگر آپ کو یہ احساس نہیں ہوتا ہے کہ یہاں تک کہ ایک عمدہ ڈیزائن ، اچھی طرح سے تیار کردہ ڈیٹا بیس ، میں شامل ہوجاتا ہے تو وقت لگے گا ، اور اس میں وقت لگے گا۔ وہ اس لئے کرتے ہیں کہ دنیا کو تیز رفتار سے تیز تر کرنے کا کوئی راستہ کبھی نہیں ملا۔ انہوں نے اعداد و شمار کو منظم کرنے کے طریقے ڈھونڈ لیے ہیں تاکہ وہ دوسری صورت سے کہیں زیادہ تیزی سے آگے بڑھ جائیں ، اور میں جو تعداد بہت جوش کے ساتھ NSQL ڈیٹا بیس کے ل say کہتا ہوں وہ یہ ہے کہ وہ شامل ہونے سے گریز کر رہے ہیں۔ وہ صرف ان میں اعداد و شمار کے اسی پھیلاؤ کے ساتھ ڈیٹا بیس بنانا شروع کردیتے ہیں ، کیونکہ اگر آپ کسی بھی ایس کیو ایل ڈیٹا بیس میں شامل ہوجاتے ہیں تو وہ شدت سے چوس لیتے ہیں۔ کیا آپ نہیں سوچتے؟

برٹ اسکالزو: اوہ بالکل۔ اور مجھے ہنسنا پڑا کیونکہ ، میں نے رشتہ دار ڈیٹا بیس سے پہلے واپس جانا شروع کیا تھا اور واپس جب انگرس آر ٹی آئی تھا ، ریلیشنل ٹکنالوجی انسٹی ٹیوٹ ، اور ہمارے پاس ایس کیو ایل نہیں تھا ، ہمارے پاس ایس کیو ایل سے پہلے کی نسبت دار زبانیں تھیں۔ میرے خیال میں انگریز میں ، اس وقت ، اسے کوئل کہا جاتا تھا۔ لہذا آپ کو نیٹ ورک اور اس سے زیادہ اعلی گرافیکل ، یا اعداد و شمار جیسے پرانے ڈیٹا بیس مثال مل گئے ، اور آپ کئی دہائیوں کے بعد نسلی نمونوں سے گزرے اور اب میرے نزدیک ایسا محسوس ہوتا ہے کہ ہم دوبارہ تقریبا ایک درجہ بندی پر واپس جا رہے ہیں۔ یہ تقریبا ایسا ہی ہے جیسے ہم پلٹ چکے ہوں۔

رابن بلور: ہاں ، ٹھیک ہے۔ ایریک کے حوالے سے بہتر ہے ، میں بہت زیادہ وقت استعمال کررہا ہوں ، لیکن کیا ہمارے سامعین سے کوئی سوال اٹھے ، ایرک؟

ایرک کااناگ: ہم کرتے ہیں ، ہمارے پاس کچھ ہیں۔ ہم یہاں کچھ زیادہ دور جا رہے ہیں لیکن میں آپ کو ایک جوڑے پر پھینک دوں گا۔ پوشیدہ اشاریوں کے گرد ہمارے کچھ سوالات تھے۔ ایک سوال یہ تھا کہ ، "کیا کسی کو بھی یہ دیکھنے کے ل your آپ کے آلے کو استعمال کرنے کی ضرورت ہے؟" دوسرا سوال تھا ، "ٹھیک ہے ، اگر تم اندھے ہو؟"

برٹ اسکالزو: یہ ایک اچھی بات ہے۔

ایرک کااناگ: متجسس سوال بھی ، لہذا صرف FYI۔

برٹ اسکالزو: نہیں ، آپ کے پاس ہمارے پاس ٹولز نہیں ہیں۔ یہ اوریکل کی خصوصیت ہے ، غیر مرئی اشاریہ۔ بنیادی طور پر ڈیٹا کی لغت میں ، اوریکل صرف میٹا ڈیٹا کا ایک ٹکڑا رکھتا ہے جس میں کہا گیا ہے ، “آپٹمائزر ، اس انڈیکس کو نظر انداز کردے۔ یہ یہاں ہے ، لیکن جب تک کہ آپ جسمانی طور پر ایس کیو ایل کمانڈ میں ایک اصلاحی اشارے کے ذریعے اشارہ نہیں کرتے ہیں ، اسے استعمال نہ کریں۔ "اور ، نہیں ، آپ کے پاس ہمارے اوزار نہیں ہیں ، اور ہر لحاظ سے اس کی ضرورت نہیں ہے۔ ایک سیدھا سادہ پرانا انڈیکس ہے ، آپ اسے کسی بھی آلے میں دیکھ سکتے ہیں ، بس آپٹمائزر ہی کہیں گے ، "ہم اس کو عام سوالات پراسس کرتے ہوئے نظر انداز کردیں گے۔" اگر آپ اسے استعمال کرنا چاہتے ہیں تو آپ کو ہدایت دینا ہوگی۔ واقعی میں اس منظر نامے کے لئے آسان ہے جس کا میں نے بیان کیا ہے ، اگر آپ پیداوار میں انڈیکس بنانا چاہتے ہیں لیکن رپورٹس کو توڑنے کا خطرہ مول نہیں لیتے ، یا جو چیزیں پہلے سے چل رہی ہیں ، لیکن آپ ان کو جانچنا چاہتے ہیں تو آپ یہ کرسکتے ہیں۔ اس کے لئے یہ سب سے زیادہ مفید ہے۔

ایرک کااناگ: یہ اچھی چیز ہے اور پھر یہاں ایک اور اچھا سوال تھا۔ “ان میں سے کچھ میموری میں شامل ڈیٹا بیس کے بارے میں کیا خیال ہے؟ میموری میں ڈیٹا بیس کی ٹیکنالوجی انڈیکسنگ کے سلسلے میں گیم کو کیسے تبدیل کرتی ہے؟

برٹ اسکالوزو: لڑکے ، ٹھیک ہے ، ہم - اب اچھی بات ہے ، مجھے خوشی ہے کہ کسی نے یہ سوال پوچھا ، ہمیں مزید آدھے گھنٹے کا فاصلہ طے کرنا پڑے گا۔ نہیں ، میموری میں ، یہ ڈیٹا بیس فروش پر منحصر ہے۔ اب ، عام طور پر ، میں ہوں ، میں اوراکل کے ہر کام کی تعریف کے سوا کچھ نہیں بولتا کیونکہ یہ حیرت انگیز ہے کہ وہ ان کی تشکیل کردہ ٹکنالوجی ہے ، لیکن جب آپ کوروں کے نیچے پھاڑ دیتے ہیں اور آپ دیکھتے ہیں کہ اوریکل میں ، میموری میں کیا چیز ہے۔ ڈیٹا بیس ، حقیقت میں یہ ہے کہ اس نے ابھی بھی ڈسک پر قطار اسٹور رکھا ہوا ہے ، اور اسے میموری میں بھری ہوئی کالم اسٹور مل جائے گا ، اور اگر پوری میز کو رکھنے کے لئے ناکافی میموری موجود ہے تو ، یہ حص forوں میں واپس لوٹ جائے گی۔ یہ میموری اسٹور کو کرنے کے ل memory ، فٹ نہیں ہوگا ، اور اس طرح آپ ٹیبل کے خلاف اور آدھے ٹیبل کے مقابلہ میں حقیقت میں کوئی انتخاب کرسکتے ہیں ، آپ میز پر روایتی قطاروں کو ہٹانے والی اشاریہ استعمال کررہے ہیں ، اور دوسرے نصف حصے کے ل for منتخب کریں کہ یہ واقعی باہر جارہا ہے اور صرف میموری میں ڈھونڈنے سے ہر چیز پر قبضہ کرلیا گیا ہے ، اور اس طرح یہ مختلف ہے کہ ایس کیو ایل سرور نے مثال کے طور پر ، اسے اپنی ہیکٹن ٹکنالوجی کے ذریعہ نافذ کیا ، آپ جانتے ہیں ، اور ایس کیو ایل 2014 ، اور اس میں بہتری لائی گئی ہے۔ ایس کیو ایل 2016 میں ، لیکن کچھ معاملات میں ، ان کی یادداشت کا ایک زیادہ صحیح ورژن ہے ، اور ، لیکن ہر عملدرآمد میں ایک اچھ .ا اور فائدہ ہوتا ہے ، لیکن آپ کو احاطہ کرتا ہے اور اس کا ادراک کرتے ہیں۔ کیونکہ ، میرے پاس ایک ایسا صارف تھا جس نے کہا تھا ، "اوہ اس ٹیبل کی یادداشت میں ہے - میں صرف تمام اشاریہ تیار کرنے جا رہا ہوں ،" اور میں اس طرح ہوں ، "ٹیبل سرور پر موجود میموری سے بھی بڑا ہے ، تو کسی وقت سوال کے کچھ حص diskے کو ڈسک مل گئی۔ "

ایرک کااناگ: یہ ایک اچھی وضاحت ہے۔ یہ اچھی چیز ہے۔ ٹھیک ہے ، لوگ ، ہم ان لڑکوں کے ساتھ اس سال کے باقی حصے میں کچھ اور ویب کاسٹ کرنے جا رہے ہیں ، جب بھی آپ برٹ کو کسی پریزنٹیشن میں آنے کی خبر سنیں گے تب واپس آجائیں کیونکہ ہم جانتے ہیں کہ وہ اپنی چیزوں کو جانتا ہے۔ ماہرین سے بات کرنا ہمیشہ مزہ آتا ہے۔ ہم بعد میں دیکھنے کیلئے ان تمام ویب کاسٹوں کو محفوظ شدہ دستاویزات کرتے ہیں۔ یہاں ایک بار پھر برٹ سے رابطے کی معلومات دی گئیں ، اور ہم ڈاؤن لوڈ کے ل dig اس لنک کو کھودنے اور اسے ای میل کے ذریعہ بھیجنے کی کوشش کریں گے ، لیکن آپ ہمیشہ واقعی آپ کو ای میل کرسکتے ہیں: ، اس کے لئے ہمارے پاس مزید جتنے ویب سائٹوں کا اہتمام کیا گیا ہے۔ سال اور ہم ابھی ایڈ ایڈ کر رہے ہیں ، لہذا ، لوگوں ، اگر آپ کے اگلے سال کے بارے میں واقعی کوئی عنوانات سننے کے خواہاں ہیں تو ، شرمندہ نہ ہوں: خیال رکھنا ، لوگوں ، ہم اگلی بار آپ سے بات کریں گے۔ خدا حافظ.

ٹیکوپیڈیا مشمولات کا ساتھی

ٹیکوپیڈیا اسٹاف بلور گروپ سے وابستہ ہے اور دائیں طرف کے اختیارات کا استعمال کرتے ہوئے رابطہ کیا جاسکتا ہے۔ صنعت کے شراکت داروں کے ساتھ ہم کیسے کام کرتے ہیں اس بارے میں معلومات کے لئے یہاں کلک کریں۔

• پروفائل
• ویب سائٹ