इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज
- इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज
इलास्टिक सर्च एक शक्तिशाली खोज इंजन और विश्लेषण इंजन है जो बड़े पैमाने पर डेटा को स्टोर, खोज और विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है। इलास्टिक सर्च की सफलता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इसकी क्वेरी लैंग्वेज है, जो उपयोगकर्ताओं को डेटा को लचीले और शक्तिशाली तरीके से क्वेरी करने की अनुमति देती है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज का एक विस्तृत परिचय प्रदान करता है।
इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज का परिचय
इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज (DSL) JSON (जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन) पर आधारित है। इसका मतलब है कि क्वेरी को संरचित डेटा के रूप में लिखा जाता है जो मशीन और मानव दोनों के लिए पढ़ने और लिखने में आसान होता है। इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज जटिल खोज आवश्यकताओं को व्यक्त करने के लिए विभिन्न प्रकार के ऑपरेटर और क्लॉज प्रदान करती है।
मूलभूत अवधारणाएँ
इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज को समझने के लिए कुछ मूलभूत अवधारणाओं को समझना महत्वपूर्ण है:
- **इंडेक्स (Index):** इंडेक्स डेटा का एक संग्रह है, जो समान विशेषताओं वाले दस्तावेजों से बना होता है। उदाहरण के लिए, एक इंडेक्स में सभी उत्पादों की जानकारी हो सकती है। इंडेक्सिंग डेटा को खोजने और पुनर्प्राप्त करने के लिए अनुकूलित करती है।
- **टाइप (Type):** एक इंडेक्स के भीतर, दस्तावेज़ों को 'टाइप' में वर्गीकृत किया जा सकता है। हालांकि आधुनिक इलास्टिक सर्च संस्करणों में टाइप कम प्रासंगिक हो गए हैं, यह समझना उपयोगी है कि यह इंडेक्स के भीतर डेटा को कैसे व्यवस्थित किया जाता था।
- **दस्तावेज़ (Document):** दस्तावेज़ इंडेक्स में संग्रहीत डेटा की मूलभूत इकाई है। यह JSON ऑब्जेक्ट के रूप में दर्शाया जाता है।
- **फ़ील्ड (Field):** दस्तावेज़ के भीतर डेटा को फ़ील्ड में व्यवस्थित किया जाता है। प्रत्येक फ़ील्ड का एक नाम और एक मान होता है।
- **क्वेरी (Query):** क्वेरी एक अनुरोध है जो इलास्टिक सर्च को डेटा खोजने के लिए निर्देशित करता है।
- **फ़िल्टर (Filter):** फ़िल्टर क्वेरी के समान होते हैं, लेकिन वे स्कोरिंग में भाग नहीं लेते हैं। इसका मतलब है कि वे केवल उन दस्तावेजों को वापस करते हैं जो फ़िल्टर मानदंडों को पूरा करते हैं, बिना यह विचार किए कि वे कितने प्रासंगिक हैं। फ़िल्टरिंग खोज परिणामों को परिशोधित करने में मदद करती है।
क्वेरी DSL संरचना
एक इलास्टिक सर्च क्वेरी DSL संरचना में आम तौर पर निम्नलिखित घटक होते हैं:
- **query:** यह वह खंड है जो वास्तविक खोज मानदंड को परिभाषित करता है।
- **filter:** यह वह खंड है जो खोज परिणामों को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानदंडों को परिभाषित करता है।
- **sort:** यह वह खंड है जो खोज परिणामों को क्रमबद्ध करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानदंडों को परिभाषित करता है।
- **from:** यह वह खंड है जो खोज परिणामों के शुरुआती बिंदु को परिभाषित करता है।
- **size:** यह वह खंड है जो खोज परिणामों की संख्या को परिभाषित करता है।
सामान्य क्वेरी प्रकार
इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज कई सामान्य क्वेरी प्रकार प्रदान करती है, जिनमें शामिल हैं:
- **match query:** यह क्वेरी किसी दिए गए फ़ील्ड में एक विशिष्ट शब्द या वाक्यांश के लिए खोजती है। यह टेक्स्ट विश्लेषण का उपयोग करके क्वेरी शब्द को टोकन में विभाजित करता है और फिर उन टोकन से मेल खाने वाले दस्तावेज़ों की खोज करता है।
- **term query:** यह क्वेरी किसी दिए गए फ़ील्ड में एक सटीक मान के लिए खोजती है। यह क्वेरी टेक्स्ट विश्लेषण का उपयोग नहीं करती है, इसलिए यह केवल तभी काम करेगी जब क्वेरी मान फ़ील्ड में संग्रहीत मान के समान हो। टर्म क्वेरी सटीक मिलान के लिए उपयोगी है।
- **range query:** यह क्वेरी किसी दिए गए फ़ील्ड में मानों की एक श्रेणी के लिए खोजती है। यह संख्यात्मक, दिनांक और स्ट्रिंग फ़ील्ड के लिए उपयोगी है। रेंज क्वेरी डेटा को सीमित सीमाओं के भीतर खोजने में मदद करती है।
- **bool query:** यह क्वेरी कई अन्य क्वेरी को एक साथ जोड़ती है। यह `must`, `should`, `must_not` और `filter` क्लॉज का उपयोग करके क्वेरी के संयोजन को नियंत्रित करता है। बूल क्वेरी जटिल खोज आवश्यकताओं को प्राप्त करने के लिए शक्तिशाली है।
- **prefix query:** यह क्वेरी किसी दिए गए फ़ील्ड में एक विशिष्ट उपसर्ग से शुरू होने वाले मानों के लिए खोजती है।
- **wildcard query:** यह क्वेरी किसी दिए गए फ़ील्ड में वाइल्डकार्ड वर्णों का उपयोग करके मानों के लिए खोजती है। वाइल्डकार्ड क्वेरी पैटर्न मिलान के लिए उपयोगी है।
- **fuzzy query:** यह क्वेरी किसी दिए गए फ़ील्ड में समान मानों के लिए खोजती है। यह उन मामलों में उपयोगी है जहां क्वेरी शब्द में टाइपो हो सकते हैं। फजी क्वेरी टाइपो को संभालने में मदद करती है।
उदाहरण क्वेरी
यहां कुछ उदाहरण क्वेरी दी गई हैं:
- **सभी उत्पादों को खोजें:**
```json {
"query": {
"match_all": {}
}
} ```
- **"apple" शब्द वाले उत्पादों को खोजें:**
```json {
"query": {
"match": {
"name": "apple"
}
}
} ```
- **कीमत 10 से 20 के बीच वाले उत्पादों को खोजें:**
```json {
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 10,
"lte": 20
}
}
}
} ```
- **"apple" शब्द वाले और कीमत 10 से 20 के बीच वाले उत्पादों को खोजें:**
```json {
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "apple"
}
},
{
"range": {
"price": {
"gte": 10,
"lte": 20
}
}
}
]
}
}
} ```
उन्नत क्वेरी तकनीकें
- **स्क्रिप्टिंग (Scripting):** इलास्टिक सर्च आपको क्वेरी के भीतर स्क्रिप्ट लिखने की अनुमति देता है, जिससे आप जटिल लॉजिक और गणनाएं कर सकते हैं।
- **फंक्शन स्कोरिंग (Function Scoring):** यह आपको खोज परिणामों को स्कोर करने के लिए कस्टम फ़ंक्शन का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे आप परिणामों को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। फंक्शन स्कोरिंग प्रासंगिकता को बेहतर बनाने में मदद करती है।
- **अग्रणीता (Boosting):** आप विशिष्ट क्वेरी को दूसरों की तुलना में अधिक महत्व देने के लिए अग्रणीता का उपयोग कर सकते हैं।
- **कॉन्स्टेंट स्कोर क्वेरी (Constant Score Query):** यह क्वेरी सभी मिलान करने वाले दस्तावेज़ों को समान स्कोर प्रदान करती है।
प्रदर्शन अनुकूलन
इलास्टिक सर्च क्वेरी प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं:
- **फ़िल्टर का उपयोग करें:** जहां संभव हो, क्वेरी के बजाय फ़िल्टर का उपयोग करें। फ़िल्टर स्कोरिंग में भाग नहीं लेते हैं, इसलिए वे तेज़ होते हैं।
- **कैशिंग (Caching):** इलास्टिक सर्च क्वेरी परिणामों को कैश करता है, जिससे बार-बार चलने वाली क्वेरी तेज़ हो जाती हैं।
- **इंडेक्सिंग (Indexing):** अपने डेटा को कुशलतापूर्वक इंडेक्स करें ताकि खोज तेज़ हो। इंडेक्स अनुकूलन प्रदर्शन में सुधार करता है।
- **शार्डिंग (Sharding):** अपने इंडेक्स को कई शार्ड में विभाजित करें ताकि खोज समानांतर में चल सके।
बाइनरी ऑप्शन के साथ संबंध
हालांकि इलास्टिक सर्च सीधे तौर पर बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग से संबंधित नहीं है, लेकिन इसका उपयोग ट्रेडिंग डेटा का विश्लेषण करने और रणनीतियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, इलास्टिक सर्च का उपयोग निम्नलिखित के लिए किया जा सकता है:
- **बाजार के रुझानों की पहचान:** ऐतिहासिक मूल्य डेटा का विश्लेषण करके, इलास्टिक सर्च बाजार के रुझानों की पहचान करने में मदद कर सकता है। तकनीकी विश्लेषण और वॉल्यूम विश्लेषण के लिए यह महत्वपूर्ण है।
- **जोखिम प्रबंधन:** इलास्टिक सर्च का उपयोग जोखिम का मूल्यांकन करने और जोखिम प्रबंधन रणनीतियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
- **स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम:** इलास्टिक सर्च का उपयोग स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है जो बाजार के रुझानों के आधार पर स्वचालित रूप से ट्रेड करते हैं।
निष्कर्ष
इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज एक शक्तिशाली उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं को बड़े पैमाने पर डेटा को लचीले और शक्तिशाली तरीके से क्वेरी करने की अनुमति देता है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज का एक विस्तृत परिचय प्रदान करता है। इस ज्ञान का उपयोग करके, आप इलास्टिक सर्च का उपयोग अपने डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं।
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