ابتدائیوں کے لئے ڈیٹا بیس ٹیوٹوریل
Data Base Tutorial 2020
YOUR REACTION FOR THIS POST
میں آپ کو ڈیٹا بیس کے انتظام کے اصولوں کو سمجھنے کے ایک اعلی سطحی جائزہ دینے جارہا ہوں جب آپ مزید تکنیکی تصورات میں پڑیں گے۔ تو ہم کہتے ہیں کہ آپ کسی خاص قسم کی بلی کی اشیاء کے ل your اپنا آن لائن اسٹور کھول رہے ہیں اور آپ یہ چاہتے ہیں کہ آپ اپنی فروخت سے متعلق ہر طرح کی معلومات کو ٹریک کرتے رہیں زیادہ تر لوگ صرف ایک اسپریڈشیٹ کھولیں گے اور آرڈر آنے کے ساتھ ہی چیزوں کو رکھنا شروع کردیں گے۔ ہوسکتا ہے کہ یہ ہمارے مریم کے گاہک کی طرح ہی لگ رہی ہو کہ وہ بلی کا پٹا خریدتی ہے اور آپ اس ساری معلومات کو گرفت میں لیتے ہیں اور آپ اپنے ہر گراہک کے لئے یہ معلومات ریکارڈ کرتے ہیں جو مشکل میں پڑتا ہے لیکن ہوسکتا ہے کہ بعد میں شادی شدہ تینوں بلیوں کی طرح کچھ اور خریدیں اور اس مقام پر وہ منتقل ہوگئیں۔ اس کی تمام بلیوں کے لئے جگہ رکھنے کے لئے ایک بڑی جگہ پر تاکہ اس کا پتہ مختلف ہو۔ اب آپ کو اپنے صارفین کے پتے کے لئے ضائع کرنے والی کچھ قدریں ضائع ہو گئیں اور اگر آپ کی خاص کیٹ اسٹور کو زبردست مقبولیت حاصل ہو گئی تو یہ امور صرف مریم کو اپنے کسی آرڈر کے بارے میں پوچھنے کے لئے فون بڑھا دیتے ہیں اور جب آپ اس کی معلومات کھینچتے ہیں تو آپ کو تین مختلف پتے ملتے ہیں۔ یہ تمام غیر منظم شدہ احکامات اور آپ کو یہ بھی یقین نہیں ہے کہ آپ صحیح کسٹمر کو دیکھ رہے ہیں کیونکہ آپ کی اسپریڈشیٹ میں مریم جانسن کی تین مختلف چیزیں ہیں آپ دیکھ سکتے ہیں کہ اس سے کس طرح گندا صورتحال پیدا ہوسکتی ہے جس سے جہاز کے ساتھی غلط جگہ پر بھیجے جاسکتے ہیں۔ گھل مل جا and اور غلط مصنوعات غلط لوگوں کو بھیجی جاسکیں لہذا آپ صرف ایک بڑے پیمانے پر اسپریڈشیٹ رکھنے کے بجائے اس کو کیسے حل کریں گے آپ اپنے کاٹنے والے سائز کو مختلف بلیٹ اسٹورز سے الگ کردیں گے مثال کے طور پر آپ شروع کرسکتے ہیں۔ ایک ایسی ٹیبل بنانا جو آپ کے تمام صارفین کو لسٹ کرے اور پھر ایک علیحدہ جدول جس میں آپ کے تمام پروڈکٹس کی فہرست ہو اور پھر ایک اور جدول جو آپ کے ہر آرڈر کو ریکارڈ کرے۔ اس سے آپ اس ڈیٹا کو الگ کردیتے ہیں جس کو آپ زیادہ موثر انداز میں کھینچ رہے ہیں۔
ہذا یہاں آپ کے کسٹمر کی میز کی طرح نظر آسکتی ہے آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ہمیں دوبارہ مریم مل گئی ہے لیکن اب اسے متعدد مختلف قطاروں میں اس کے پتے سے رابطے کی معلومات میں کوئی تبدیلی نہیں کی جاسکتی ہے اور یہاں تک کہ نام کو اس ایک مستحکم جگہ پر اپ ڈیٹ کیا جاسکتا ہے۔ جیسا کہ آپ اشیاء کو شامل کرتے یا ہٹاتے ہیں اس جدول میں آپ کی بلی کے لوازمات کی انوینٹری موجود ہوگی۔ یہ وہی جگہ ہوگی جہاں آپ یہ تبدیلیاں کرتے اور احکامات آپ ہر ایک فروخت کو ٹریک کرتے رہیں گے حالانکہ یہ ٹیبل الگ الگ آپس میں جڑے ہوئے ہیں اور یہ وہ رابطے ہیں جو ڈیٹا بیس کی تشکیل کرتے ہیں اور قریب سے جائزہ لیتے ہیں دیکھنے کے ل these یہ بات چیت کیسی نظر آتی ہے کہ ہم کسٹم سے شروع کریں گے اس کی ٹیبل پر یہ کہتے ہیں کہ کوئی ہمارے آن لائن اسٹور پر جاتا ہے تو وہ خریداری کرتا ہے جس کا نام رونالڈ ہے اور وہ بلی کے لباس میں بازار میں ہے اور جب اس نے چیک کیا تو وہ ہمارے اسٹور سے ایک خریدتا ہے۔ باہر اس نے اپنی رابطہ کی تمام معلومات داخل کیں اور ہم نے اسے اس صارف کے ٹیبل میں ریکارڈ کیا اور اسے ایک صارف کا شناختی تفویض کیا۔
آئیے اس پروڈکٹ ٹیبل پر جائیں جس سے ہماری ساری انوینٹری درج ہوتی ہے اور یہاں وہ بلی کا لباس بھی چاہتا ہے جسے ہم اسٹاک اور پروڈکٹ کی قسم میں پروڈکٹ ID کی مقدار کی طرح یہاں کچھ فیلڈز کے ساتھ اس سے باخبر رہنا چاہتے ہیں اور پھر جب رونالڈ نے درحقیقت بلی کے لباس کو دوبارہ بنانے کا حکم دیا تو یہاں پر آرڈر ٹیبل میں خریداری کی معلومات آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ہم نے کسٹمر کی میز سے کسٹمر کی شناخت کھینچ لی ہے تاکہ ہمیں معلوم ہو کہ رونالڈ ہم نے پروڈکٹ ٹیبل سے پروڈکٹ ID بھی کھینچ لیا تاکہ ہم جان لیں کہ اس نے اس بلی کا لباس خریدا ہے اور اس میں اور بھی اعداد و شمار موجود ہیں۔ یہاں وہ ہمیں فروخت شپنگ پتے کی مقدار وغیرہ کی تاریخ کے بارے میں بتاتا ہے۔ یہ بات بالکل واضح ہے کہ اب ہم جس سسٹم کو استعمال کررہے ہیں وہ ہماری ایک اسپریڈشیٹ کے مقابلے میں کہیں زیادہ منظم ہے اس کا ذکر کرنے سے کہیں زیادہ مضبوط اور اعداد و شمار اور معلومات کی بڑی مقدار کو سنبھال لیا جائے گا۔ لیکن ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم عام طور پر کسی ڈیٹا بیس کے اندر جدولوں اور رابطوں کو دیکھنے میں بہت اچھے نہیں ہوتے ہیں یہ سب پروگرامنگ زبان میں ہوتا ہے اور یہ دیکھنا مشکل ہے کہ رابطے ہوتے ہیں اور جہاں بہتری لائی جاسکتی ہے اسی طرح ہستی کے تعلقات کے خاکے ملتے ہیں یہ آپ کے ڈیٹا بیس کے ڈھانچے کو دیکھنے کا ایک بصری طریقہ ہے جس میں ہر جدول کسی ہستی میں ترجمہ کرتا ہے اور آپ کے کالم زمرے جیسے کسٹمر کا نام پتہ خریداری کی تاریخ وغیرہ ان کی متعلقہ ہستی میں صفات کے طور پر درج ہیں۔ آخر میں آپ کے میزوں کے مابین پروگرام شدہ روابط جیسے رونالڈ کے آرڈر نے کسی مخصوص پروڈکٹ ID اور اس کے کسٹمر ID کا حوالہ دیا ہے جو تعلقات کے خطوط پر نظر آتا ہے لہذا سوچئے کہ اگر آپ کا ڈیٹا بیس ہماری سادہ مثال سے کہیں زیادہ خارج ہوا ہے جیسے آپ کے پاس شپنگ ایڈریس بلنگ کے لئے
الگ الگ ٹیبل موجود ہوں۔ جب آپ ڈیٹا بیس میں ہوتے ہیں تو بڑے ڈیٹا بیس کا احساس دلانے کی کوشش کرتے ہوئے کریڈٹ کارڈ شپنگ معلومات وغیرہ سے خطاب کرتے ہیں
ای آر ڈی کے ذریعہ اور یہ ایک تیز رفتار عمل ہے جس میں تیز چارٹس ERD درآمد کا آلہ صرف آپ کے ڈیٹا بیس کا ایک سوال چلاتا ہے اور lucid چارٹ خود بخود میزیں درآمد کرتا ہے جسے آپ ہستی کی شکل کے طور پر گھسیٹ سکتے ہیں اور اداروں کے درمیان تعلقات خود بخود آپس میں جڑ جاتے ہیں۔ جلدی سے اپنے ڈیٹا بیس کی بصری نمائندگی بنائیں اور پھر ڈیٹا بیس کی غلطیوں کا پتہ لگانا اتنا آسان ہے کہ آپ کو یہ معلوم ہوسکتا ہے کہ آپ کو اعداد و شمار کا اعداد و شمار کہاں سے مل رہے ہیں اور جو آپ کے ڈیٹا بیس میں نیا ہے اس میں سوار ہونا آسان ہے اور وہ دیکھ سکتے ہیں کہ کس طرح فلپسائڈ پر پوری چیز کام کرتی ہے چلیں ہم کہتے ہیں کہ آپ کے پاس موجودہ ڈیٹا بیس نہیں ہے جس کی شروعات آپ شروع ہی سے کررہے ہیں اور ایک اچھی طرح سے ERD بنانا چاہتے ہیں اس تصور کے لئے آپ کو اندازہ ہے کہ آپ کا ڈیٹا بیس کس طرح کام کر رہا ہے۔ اور آپ سبھی کو ایک آریھ میں کھو دیتے ہیں اور حیرت انگیز بات یہ ہے کہ جب آپ سالانہ تصور بگرامیزم کو مکمل کر لیتے ہیں تو ڈیٹا بیس میں اپنے تصور کو دوبارہ بناتے ہیں ، یہ ادارہ خود بخود میزوں میں تبدیل ہوجاتا ہے ان جدولوں کے کالم اور آپ کے تعلقات کوڈت والے رابطوں میں ترجمہ ہوجاتے ہیں امید ہے کہ اس سے آپ کو تھوڑا سا مزید سیاق ملتا ہے کہ ہم ڈیٹا بیس کیوں استعمال کرتے ہیں اور ہستی کے تعلقات کے آریگرام کے بارے میں مزید جاننے کے ل entity ان کا تعلق کس طرح سے ہے۔ اوصاف اور اہمیت کے لئے یہاں کلک کریں آج ہی اپنے ای آر آریگرام بنانا شروع کریں۔
YOUR REACTION FOR THIS POST
0 Please Share a Your Opinion.: