जॉइन
जॉइन
जॉइन एक महत्वपूर्ण डेटाबेस ऑपरेशन है जो दो या दो से अधिक तालिकाओं से संबंधित पंक्तियों को संयोजित करता है। यह संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (RDBMS) में डेटा पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण का एक मूलभूत हिस्सा है। MediaWiki, जो एक विकि सॉफ्टवेयर है, अपने डेटा को संग्रहीत करने के लिए भी डेटाबेस का उपयोग करता है, इसलिए जॉइन की अवधारणा को समझना महत्वपूर्ण है। यह लेख MediaWiki 1.40 के संदर्भ में जॉइन ऑपरेशन की विस्तृत व्याख्या प्रदान करता है, जिसमें विभिन्न प्रकार के जॉइन, उनका उपयोग, और प्रदर्शन अनुकूलन शामिल हैं।
जॉइन की आवश्यकता क्यों है?
डेटाबेस को सामान्य रूप से डेटा रिडंडेंसी को कम करने और डेटा अखंडता को बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका मतलब है कि संबंधित जानकारी को अक्सर अलग-अलग तालिकाओं में संग्रहीत किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक विकि में, उपयोगकर्ताओं की जानकारी एक तालिका में संग्रहीत की जा सकती है, जबकि उनके द्वारा बनाए गए लेखों की जानकारी दूसरी तालिका में संग्रहीत की जा सकती है। यदि आपको किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता द्वारा बनाए गए सभी लेखों को पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता है, तो आपको इन दो तालिकाओं को जॉइन करने की आवश्यकता होगी।
जॉइन के प्रकार
विभिन्न प्रकार के जॉइन उपलब्ध हैं, प्रत्येक की अपनी विशिष्ट विशेषताएं और उपयोग के मामले हैं। सबसे आम जॉइन प्रकार निम्नलिखित हैं:
- INNER JOIN: यह जॉइन केवल उन पंक्तियों को लौटाता है जिनमें दोनों तालिकाओं में मिलान करने वाले मान होते हैं। यह सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला जॉइन प्रकार है।
- LEFT JOIN (या LEFT OUTER JOIN): यह जॉइन बाईं तालिका से सभी पंक्तियों को लौटाता है, और दाईं तालिका से मिलान करने वाली पंक्तियों को लौटाता है। यदि दाईं तालिका में कोई मिलान नहीं मिलता है, तो दाईं तालिका के कॉलम के लिए मान NULL होंगे।
- RIGHT JOIN (या RIGHT OUTER JOIN): यह जॉइन दाईं तालिका से सभी पंक्तियों को लौटाता है, और बाईं तालिका से मिलान करने वाली पंक्तियों को लौटाता है। यदि बाईं तालिका में कोई मिलान नहीं मिलता है, तो बाईं तालिका के कॉलम के लिए मान NULL होंगे।
- FULL JOIN (या FULL OUTER JOIN): यह जॉइन दोनों तालिकाओं से सभी पंक्तियों को लौटाता है। यदि किसी तालिका में कोई मिलान नहीं मिलता है, तो दूसरी तालिका के कॉलम के लिए मान NULL होंगे।
- CROSS JOIN: यह जॉइन पहली तालिका में प्रत्येक पंक्ति को दूसरी तालिका में प्रत्येक पंक्ति के साथ जोड़ता है। यह आमतौर पर कम उपयोग किया जाता है क्योंकि यह बहुत बड़ी संख्या में पंक्तियां उत्पन्न कर सकता है।
जॉइन का सिंटैक्स
MediaWiki डेटाबेस (आमतौर पर MySQL/MariaDB) में जॉइन का सिंटैक्स सामान्य SQL सिंटैक्स का पालन करता है। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
जॉइन प्रकार | सिंटैक्स | विवरण |
INNER JOIN | `SELECT * FROM तालिका1 INNER JOIN तालिका2 ON तालिका1.कॉलम = तालिका2.कॉलम;` | दोनों तालिकाओं में मिलान करने वाली पंक्तियों को लौटाता है। |
LEFT JOIN | `SELECT * FROM तालिका1 LEFT JOIN तालिका2 ON तालिका1.कॉलम = तालिका2.कॉलम;` | बाईं तालिका से सभी पंक्तियों को और दाईं तालिका से मिलान करने वाली पंक्तियों को लौटाता है। |
RIGHT JOIN | `SELECT * FROM तालिका1 RIGHT JOIN तालिका2 ON तालिका1.कॉलम = तालिका2.कॉलम;` | दाईं तालिका से सभी पंक्तियों को और बाईं तालिका से मिलान करने वाली पंक्तियों को लौटाता है। |
FULL JOIN | `SELECT * FROM तालिका1 FULL OUTER JOIN तालिका2 ON तालिका1.कॉलम = तालिका2.कॉलम;` | दोनों तालिकाओं से सभी पंक्तियों को लौटाता है। |
CROSS JOIN | `SELECT * FROM तालिका1 CROSS JOIN तालिका2;` | पहली तालिका में प्रत्येक पंक्ति को दूसरी तालिका में प्रत्येक पंक्ति के साथ जोड़ता है। |
MediaWiki में जॉइन का उपयोग
MediaWiki में, जॉइन का उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:
- लेखों को उपयोगकर्ताओं से जोड़ना: यह जानने के लिए कि किसी विशेष उपयोगकर्ता ने कौन से लेख बनाए हैं या संपादित किए हैं।
- श्रेणियों को लेखों से जोड़ना: यह जानने के लिए कि किसी विशेष श्रेणी में कौन से लेख शामिल हैं।
- टेम्प्लेट्स को लेखों से जोड़ना: यह जानने के लिए कि किसी विशेष लेख में कौन से टेम्प्लेट का उपयोग किया गया है।
- परिवर्तनों को लेखों से जोड़ना: यह किसी लेख के संपादन इतिहास को पुनर्प्राप्त करने के लिए।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपके पास दो तालिकाएँ हैं: `users` और `articles`। `users` तालिका में उपयोगकर्ता आईडी और उपयोगकर्ता नाम शामिल हैं, और `articles` तालिका में लेख आईडी, लेख शीर्षक और उपयोगकर्ता आईडी शामिल हैं। यदि आप किसी विशेष उपयोगकर्ता द्वारा बनाए गए सभी लेखों को पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT articles.title FROM articles INNER JOIN users ON articles.user_id = users.id WHERE users.username = 'उदाहरण उपयोगकर्ता'; ```
जॉइन प्रदर्शन अनुकूलन
जॉइन ऑपरेशन डेटाबेस प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं, खासकर बड़ी तालिकाओं के साथ। प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं:
- इंडेक्स का उपयोग करें: जॉइन में उपयोग किए जाने वाले कॉलम पर इंडेक्स बनाना क्वेरी को बहुत तेज कर सकता है।
- केवल आवश्यक कॉलम का चयन करें: `SELECT *` का उपयोग करने से बचें और केवल उन कॉलम का चयन करें जिनकी आपको वास्तव में आवश्यकता है।
- जॉइन क्रम का अनुकूलन करें: डेटाबेस ऑप्टिमाइज़र आमतौर पर जॉइन क्रम को स्वचालित रूप से अनुकूलित करता है, लेकिन कुछ मामलों में, आप स्पष्ट रूप से जॉइन क्रम निर्दिष्ट करके प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।
- जॉइन को कम करें: यदि संभव हो तो, अनावश्यक जॉइन से बचें।
- टेम्पररी टेबल का उपयोग करें: जटिल जॉइन के लिए, टेम्पररी टेबल का उपयोग करने से प्रदर्शन में सुधार हो सकता है।
जटिल जॉइन
कभी-कभी, आपको कई तालिकाओं को एक साथ जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है। इसे प्राप्त करने के लिए, आप कई जॉइन को एक साथ जोड़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपके पास तीन तालिकाएँ हैं: `users`, `articles` और `categories`। यदि आप किसी विशेष उपयोगकर्ता द्वारा बनाए गए सभी लेखों को पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं जो एक विशिष्ट श्रेणी में हैं, तो आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT articles.title FROM articles INNER JOIN users ON articles.user_id = users.id INNER JOIN categories ON articles.category_id = categories.id WHERE users.username = 'उदाहरण उपयोगकर्ता' AND categories.name = 'उदाहरण श्रेणी'; ```
बाइनरी ऑप्शन के साथ संबंध (अनुरूपता)
हालांकि सीधे तौर पर संबंधित नहीं है, डेटाबेस जॉइन की अवधारणा बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में डेटा विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण हो सकती है। उदाहरण के लिए, आप विभिन्न स्रोतों से ऐतिहासिक डेटा (जैसे मूल्य डेटा, वॉल्यूम डेटा, संकेतक डेटा) को एक साथ जोड़ सकते हैं ताकि ट्रेडिंग रणनीतियों को विकसित और बैकटेस्ट किया जा सके।
- रणनीति विकास में, आप विभिन्न डेटासेट को जोड़कर पैटर्न की पहचान कर सकते हैं।
- तकनीकी विश्लेषण के लिए, आप मूल्य डेटा को संकेतक (जैसे मूविंग एवरेज, आरएसआई) के साथ जोड़ सकते हैं।
- ट्रेडिंग वॉल्यूम विश्लेषण के लिए, आप वॉल्यूम डेटा को मूल्य डेटा के साथ जोड़ सकते हैं।
- ट्रेंड्स की पहचान करने के लिए, आप ऐतिहासिक डेटा को जोड़कर पैटर्न की तलाश कर सकते हैं।
कुछ विशिष्ट बाइनरी ऑप्शन रणनीतियों के उदाहरण जहां डेटा जॉइन उपयोगी हो सकते हैं:
- **मूविंग एवरेज क्रॉसओवर रणनीति:** मूल्य डेटा को दो अलग-अलग मूविंग एवरेज के साथ जोड़कर सिग्नल उत्पन्न करना।
- **आरएसआई ओवरबॉट/ओवरसोल्ड रणनीति:** मूल्य डेटा को आरएसआई संकेतक के साथ जोड़कर संभावित प्रवेश और निकास बिंदुओं की पहचान करना।
- **ब्रेकआउट रणनीति:** पिछले उच्च/निम्न स्तरों को वर्तमान मूल्य डेटा के साथ जोड़कर ब्रेकआउट की पहचान करना।
- मार्टिंगेल रणनीति के लिए जोखिम प्रबंधन के लिए डेटा का विश्लेषण करने के लिए।
- एंट्री और एग्जिट सिग्नल को स्वचालित करने के लिए।
- बाइनरी ऑप्शन के लिए जोखिम प्रबंधन के लिए विभिन्न डेटा बिंदुओं को जोड़ना।
- उच्च/निम्न भविष्यवाणी में डेटा को जोड़कर सटीकता बढ़ाना।
- टच/नो-टच ऑप्शन के लिए बाधा स्तरों की पहचान करने में मदद करना।
- लड्डर ऑप्शन के लिए संभावित लाभ और हानि का मूल्यांकन करना।
- पेयर ऑप्शन के लिए सहसंबंध का विश्लेषण करना।
- डिजिटल ऑप्शन के लिए संभावित परिणाम का अनुमान लगाना।
- 60 सेकंड बाइनरी ऑप्शन के लिए त्वरित निर्णय लेने में मदद करना।
- बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के साथ डेटा को एकीकृत करना।
- बाइनरी ऑप्शन ब्रोकर द्वारा प्रदान किए गए डेटा का विश्लेषण करना।
- बाइनरी ऑप्शन के लिए स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम विकसित करना।
- बाइनरी ऑप्शन के लिए बैकटेस्टिंग रणनीतियों के लिए।
- बाइनरी ऑप्शन के लिए फॉरवर्ड टेस्टिंग रणनीतियों के लिए।
- बाइनरी ऑप्शन के लिए चार्टिंग के लिए डेटा को विज़ुअलाइज़ करना।
- बाइनरी ऑप्शन के लिए ट्रेडिंग मनोविज्ञान को समझने के लिए डेटा का विश्लेषण करना।
- बाइनरी ऑप्शन की सफलता की दर का मूल्यांकन करना।
निष्कर्ष
जॉइन डेटाबेस ऑपरेशन डेटा पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण का एक शक्तिशाली उपकरण है। MediaWiki में, जॉइन का उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया जाता है, और प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कई तकनीकें उपलब्ध हैं। डेटाबेस जॉइन की अवधारणा को समझने से आपको MediaWiki डेटाबेस के साथ प्रभावी ढंग से काम करने और बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए डेटा का विश्लेषण करने में मदद मिलेगी।
डेटाबेस सामान्यीकरण एसक्यूएल इंडेक्सिंग डेटाबेस प्रदर्शन मीडियाविकि एक्सटेंशन विकि डेटा संबंधपरक बीजगणित डेटा वेयरहाउसिंग ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (OLAP) डेटा माइनिंग
अभी ट्रेडिंग शुरू करें
IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा ₹750) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा ₹400)
हमारे समुदाय में शामिल हों
हमारे Telegram चैनल @strategybin को सब्सक्राइब करें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार के ट्रेंड्स की अलर्ट ✓ शुरुआती लोगों के लिए शैक्षिक सामग्री