Cypher क्वेरी भाषा
- साइफर क्वेरी भाषा: शुरुआती गाइड
साइफर (Cypher) एक घोषणात्मक क्वेरी भाषा है जिसका उपयोग मुख्य रूप से ग्राफ डेटाबेस के साथ डेटा को स्टोर करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है। हालांकि यह विशेष रूप से Neo4j ग्राफ डेटाबेस के साथ जुड़ी हुई है, लेकिन इसका उपयोग अन्य ग्राफ डेटाबेस और डेटा प्लेटफ़ॉर्म के साथ भी किया जा सकता है। साइफर की लोकप्रियता का कारण इसकी पठनीयता और आसानी से समझ में आने वाला सिंटैक्स है, जो इसे एसक्यूएल जैसी पारंपरिक क्वेरी भाषाओं की तुलना में सीखना आसान बनाता है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए साइफर क्वेरी भाषा का एक व्यापक परिचय प्रदान करता है, जिसमें मूल अवधारणाओं, सिंटैक्स, और उदाहरणों को शामिल किया गया है।
साइफर का परिचय
साइफर का डिज़ाइन ग्राफ डेटा के साथ सहज रूप से काम करने के लिए किया गया है। यह नोड्स (Nodes) और रिलेशनशिप (Relationships) के बीच पैटर्न को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने पर केंद्रित है। पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, जहां डेटा तालिकाओं में संग्रहीत होता है, ग्राफ डेटाबेस डेटा को नोड्स और रिलेशनशिप के रूप में संग्रहीत करते हैं।
- नोड्स: ये ग्राफ में संस्थाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति, एक उत्पाद, या एक स्थान।
- रिलेशनशिप: ये नोड्स के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। उदाहरण के लिए, "जानता है", "खरीदा", या "में स्थित"।
साइफर इन नोड्स और रिलेशनशिप को क्वेरी करने, बनाने, अपडेट करने और हटाने के लिए एक सरल और शक्तिशाली तरीका प्रदान करता है।
साइफर का मूल सिंटैक्स
साइफर क्वेरी का मूल सिंटैक्स इस प्रकार है:
``` MATCH (pattern) WHERE condition RETURN result ```
- MATCH: यह खंड क्वेरी में खोजे जाने वाले पैटर्न को निर्दिष्ट करता है। पैटर्न नोड्स और रिलेशनशिप का एक संयोजन होता है।
- WHERE: यह खंड उन शर्तों को निर्दिष्ट करता है जिन्हें पैटर्न से मेल खाने के लिए पूरा किया जाना चाहिए।
- RETURN: यह खंड क्वेरी के परिणाम को निर्दिष्ट करता है।
नोड्स और रिलेशनशिप का मिलान करना
सबसे सरल साइफर क्वेरी में नोड्स और रिलेशनशिप का मिलान शामिल होता है। उदाहरण के लिए, सभी लोगों को खोजने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
``` MATCH (p:Person) RETURN p ```
इस क्वेरी में, `(p:Person)` एक पैटर्न है जो `Person` लेबल वाले सभी नोड्स से मेल खाता है। `RETURN p` क्वेरी के परिणाम के रूप में सभी मेल खाने वाले नोड्स को लौटाता है।
रिलेशनशिप का मिलान करने के लिए, आप तीर (`->`) का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, उन सभी लोगों को खोजने के लिए जो एक दूसरे को जानते हैं, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
``` MATCH (p1:Person)-[:KNOWS]->(p2:Person) RETURN p1, p2 ```
इस क्वेरी में, `(p1:Person)-[:KNOWS]->(p2:Person)` एक पैटर्न है जो `Person` लेबल वाले दो नोड्स के बीच `KNOWS` रिलेशनशिप से मेल खाता है। `RETURN p1, p2` क्वेरी के परिणाम के रूप में दोनों नोड्स को लौटाता है।
प्रॉपर्टीज़ का उपयोग करना
नोड्स और रिलेशनशिप में प्रॉपर्टीज़ हो सकती हैं जो उनके बारे में अतिरिक्त जानकारी संग्रहीत करती हैं। प्रॉपर्टीज़ को कर्ली ब्रेसेस (`{}`) में निर्दिष्ट किया जाता है। उदाहरण के लिए, `name` प्रॉपर्टी वाले `Person` नोड को खोजने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
``` MATCH (p:Person {name: "Alice"}) RETURN p ```
रिलेशनशिप प्रॉपर्टीज़ का उपयोग करने के लिए, आप प्रॉपर्टी को रिलेशनशिप तीर के अंदर निर्दिष्ट करते हैं। उदाहरण के लिए, `since` प्रॉपर्टी वाले `KNOWS` रिलेशनशिप को खोजने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
``` MATCH (p1:Person)-[r:KNOWS {since: 2020}]->(p2:Person) RETURN p1, r, p2 ```
पैटर्न मिलान के लिए ऑपरेटर
साइफर कई ऑपरेटर प्रदान करता है जिनका उपयोग पैटर्न मिलान को और अधिक विशिष्ट बनाने के लिए किया जा सकता है:
- =: समानता के लिए।
- !=: असमानता के लिए।
- <, >, <=, >=: संख्यात्मक तुलना के लिए।
- STARTS WITH, ENDS WITH, CONTAINS: स्ट्रिंग मिलान के लिए।
- IN: किसी सूची में सदस्यता के लिए।
- IS NULL, IS NOT NULL: नल मानों के लिए।
उदाहरण के लिए, 30 वर्ष से अधिक उम्र के सभी लोगों को खोजने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
``` MATCH (p:Person {age: 30}) WHERE p.age > 30 RETURN p ```
क्रिएट, अपडेट और डिलीट (CRUD) ऑपरेशन्स
साइफर आपको ग्राफ डेटाबेस में डेटा को बनाने, अपडेट करने और हटाने की अनुमति देता है।
- क्रिएट: नए नोड्स और रिलेशनशिप बनाने के लिए `CREATE` क्लॉज का उपयोग करें।
``` CREATE (p:Person {name: "Bob", age: 25}) ```
- अपडेट: मौजूदा नोड्स और रिलेशनशिप की प्रॉपर्टीज़ को अपडेट करने के लिए `SET` क्लॉज का उपयोग करें।
``` MATCH (p:Person {name: "Bob"}) SET p.age = 26 RETURN p ```
- डिलीट: नोड्स और रिलेशनशिप को हटाने के लिए `DELETE` क्लॉज का उपयोग करें।
``` MATCH (p:Person {name: "Bob"}) DELETE p ```
पथों का उपयोग करना
साइफर आपको ग्राफ में पथों को खोजने की अनुमति देता है। एक पथ नोड्स और रिलेशनशिप का एक क्रम है। उदाहरण के लिए, Alice से Bob तक एक पथ खोजने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
``` MATCH p=shortestPath((a:Person {name: "Alice"})-[*]->(b:Person {name: "Bob"})) RETURN p ```
यह क्वेरी Alice से Bob तक सबसे छोटे पथ को लौटाती है। `[*]` वाइल्डकार्ड किसी भी संख्या में रिलेशनशिप से मेल खाता है।
फ़ंक्शन और प्रक्रियाएँ
साइफर में कई अंतर्निहित फ़ंक्शन और प्रक्रियाएँ हैं जिनका उपयोग डेटा को बदलने और क्वेरी परिणामों को संसाधित करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, `length()` फ़ंक्शन का उपयोग पथ की लंबाई ज्ञात करने के लिए किया जा सकता है।
``` MATCH p=shortestPath((a:Person {name: "Alice"})-[*]->(b:Person {name: "Bob"})) RETURN length(p) ```
सबक्वेरीज़
साइफर सबक्वेरीज़ का समर्थन करता है, जो आपको एक क्वेरी के भीतर एक और क्वेरी एम्बेड करने की अनुमति देता है। सबक्वेरीज़ का उपयोग जटिल क्वेरीज़ को सरल बनाने और कोड को अधिक पठनीय बनाने के लिए किया जा सकता है।
इंडेक्सिंग
बड़े डेटासेट के लिए, इंडेक्सिंग क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। Neo4j में, आप नोड्स और रिलेशनशिप पर इंडेक्स बना सकते हैं।
साइफर और बाइनरी ऑप्शन
हालांकि साइफर सीधे तौर पर बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग से जुड़ा नहीं है, लेकिन ग्राफ डेटाबेस और साइफर का उपयोग वित्तीय डेटा का विश्लेषण करने और ट्रेडिंग रणनीतियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप ग्राफ डेटाबेस का उपयोग विभिन्न वित्तीय संस्थाओं (जैसे स्टॉक, मुद्राएं, कमोडिटीज) के बीच संबंधों को मॉडल करने के लिए कर सकते हैं, और फिर साइफर का उपयोग उन पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए कर सकते हैं जो ट्रेडिंग अवसरों का संकेत दे सकते हैं।
तकनीकी विश्लेषण में, ग्राहक के पोर्टफोलियो को ग्राफ के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिससे जोखिम प्रबंधन और पोर्टफोलियो अनुकूलन के लिए जटिल संबंध विश्लेषण की अनुमति मिलती है। वॉल्यूम विश्लेषण के लिए भी ग्राफ डेटाबेस उपयोगी हो सकते हैं, क्योंकि वे लेनदेन और उनके बीच संबंधों को कुशलतापूर्वक ट्रैक कर सकते हैं।
ट्रेडिंग बॉट के विकास में, साइफर का उपयोग डेटा को खोजने और फ़िल्टर करने के लिए किया जा सकता है जो स्वचालित ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए आवश्यक है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों को भी ग्राफ डेटाबेस और साइफर के साथ अधिक प्रभावी ढंग से कार्यान्वित किया जा सकता है। वित्तीय मॉडलिंग में, ग्राफ डेटाबेस का उपयोग विभिन्न वित्तीय उपकरणों के बीच जटिल निर्भरताओं को मॉडल करने के लिए किया जा सकता है। जोखिम मूल्यांकन के लिए, ग्राफ डेटाबेस का उपयोग संभावित जोखिमों और उनके प्रसार के मार्गों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। निवेश अनुसंधान में, साइफर का उपयोग डेटा को जल्दी से खोजने और विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जिससे बेहतर निवेश निर्णय लेने में मदद मिलती है।
उन्नत साइफर अवधारणाएँ
- एग्रीगेशन: `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MIN`, और `MAX` जैसे एग्रीगेशन फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटा को समेकित करें।
- विंडो फ़ंक्शन: डेटा के एक विशिष्ट "विंडो" पर गणना करें।
- कॉमन टेबल एक्सप्रेशन (CTE): जटिल क्वेरीज़ को सरल बनाने के लिए CTE का उपयोग करें।
- प्रक्रियाएँ: कस्टम प्रक्रियाएँ लिखें जो साइफर क्वेरीज़ के भीतर निष्पादित की जा सकती हैं।
निष्कर्ष
साइफर एक शक्तिशाली और लचीली क्वेरी भाषा है जो ग्राफ डेटा के साथ काम करने के लिए एकदम सही है। इसकी पठनीयता और आसानी से समझ में आने वाला सिंटैक्स इसे शुरुआती लोगों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है, जबकि इसकी उन्नत सुविधाएँ अनुभवी डेवलपर्स को जटिल डेटा विश्लेषण कार्य करने की अनुमति देती हैं। डेटा मॉडलिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, और मशीन लर्निंग जैसे क्षेत्रों में ग्राफ डेटाबेस और साइफर की बढ़ती लोकप्रियता के साथ, इस भाषा को सीखना आज पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।
रिलेशनल डेटाबेस बनाम ग्राफ डेटाबेस
बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग रणनीतियाँ
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