فہرست کا خانہ:
تعریف - لاگ شپنگ کا کیا مطلب ہے؟
لاگ شپنگ مائیکروسافٹ کے ایس کیو ایل سرور کی ایک خصوصیت ہے جس میں ایک ڈیٹا بیس (نوشتہ جات) میں ریکارڈ شدہ تبدیلیاں خود بخود اسٹینڈ بائی سرور پر مرتب کردہ ایک نقل والے ڈیٹا بیس میں منتقل ہوجاتی ہیں۔ یہ دوسرا گرم ڈیٹا بیس برقرار رکھنے کے ذریعہ ڈیٹا بیس کی دستیابی کو بڑھانے کے لئے ایک طاقتور اور مفید ٹول ہے جو اچانک دستیاب نہ ہونے والے بنیادی ڈیٹا بیس کے لئے معقول حد تک تیزی سے بھر سکتا ہے۔
نوٹ کریں کہ ڈیٹا بیس کی تبدیلیوں کو حقیقی وقت میں ایک ڈیٹا بیس سے دوسرے میں منتقل کرنے کی قابلیت ایس کیو ایل سرور کے لئے منفرد نہیں ہے۔ لاگ ان شپنگ صرف مائیکرو سافٹ کے تصور پر عمل درآمد ہے۔
ٹیکوپیڈیا لاگ شپنگ کی وضاحت کرتا ہے
لاگ شپ شپنگ ڈیٹا بیس کی عکس بندی سے تھوڑا مختلف ہے۔ یہ ایک سرور سے دوسرے سرور میں ہونے والی تبدیلیوں کی ایک متضاد تحریک ہے اور ایک بنیادی ڈاٹا بیس کی تبدیلیاں کئی اسٹینڈ بائی ڈیٹا بیس میں منتقل کی جاسکتی ہیں۔ نیز ، بنیادی ڈیٹا بیس کی ناکامی کی صورت میں ، اسٹینڈ بائی ڈیٹا بیس میں فیل اوور دستی طور پر کرنا چاہئے۔
دوسری طرف ، آئینہ دار تبدیلیوں کا ایک حقیقی وقت کی ہم آہنگی ہے ، جیسا کہ نام سے ہی اشارہ کیا گیا ہے - آئینے میں آپ کی شبیہہ ہاتھ اٹھاتی ہے جب آپ اپنا ہاتھ اٹھاتے ہیں ، اور چند منٹ بعد ہی نہیں! آئینہ دار کرنے میں ، لاگ ان شپنگ کے برعکس ، ڈیٹا بیس فیل اوور خودکار ہوتا ہے۔
لہذا کوئی پوچھ سکتا ہے کہ اگر آئینہ سازی دستیاب ہو تو لاگ شپنگ بھی کیوں ضروری ہے۔ مختصر جواب قیمت ہے۔ آئینہ لگانا کافی مہنگا ہوسکتا ہے ، کیونکہ اس میں عام طور پر پرائمری اور اسٹینڈ بائی سرور کے علاوہ تیسرے سرور کی بھی ضرورت ہوتی ہے ، نیز لاگس کی اصل وقت کی نقل کو یقینی بنانے کیلئے سرورز کے مابین تیز رفتار ڈیٹا لنکس کی ضرورت ہوتی ہے۔ لاگ ان شپنگ اعلی قیمت اور خود کار فالوں کے مابین ایک طرح کا سمجھوتہ پیش کرتا ہے ، اگرچہ مندرجہ ذیل انتباہات کے ساتھ:
- ڈیٹا بیس فیل اوور خودکار نہیں ہوتا ہے
- اسٹینڈ بائی ڈیٹا بیس ترمیم کے لئے دستیاب نہیں ہے۔
- کچھ ڈاؤن ٹائم ہوتا ہے جبکہ ڈیٹا بیس ایڈمنسٹریٹر آپریشن کے دوران نئے سرور میں تبدیل ہوجاتے ہیں۔
- ابھی بھی کچھ اعداد و شمار کے ضائع ہونے کا خطرہ موجود ہے اگر پرائمری سرور سے آخری چند منٹ تک ڈیٹا دستیاب نہ ہونے سے پہلے نقل نہ کیا جاتا۔
لاگ ان شپنگ ان حالات کے لئے مثالی ہے جہاں 100٪ اپ ٹائم برقرار رکھنا قطعی ضروری نہیں ہے۔
