Database queries
डेटाबेस क्वेरीज़: शुरुआती के लिए एक संपूर्ण गाइड
डेटाबेस क्वेरीज़ डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। ये क्वेरीज़ डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS) को निर्देश देती हैं कि डेटा कैसे पुनर्प्राप्त किया जाए, फ़िल्टर किया जाए और व्यवस्थित किया जाए। इस लेख में, हम डेटाबेस क्वेरीज़ की मूल बातें, विभिन्न प्रकार की क्वेरीज़ और उन्हें प्रभावी ढंग से लिखने के लिए आवश्यक अवधारणाओं पर विस्तार से चर्चा करेंगे। यह लेख उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटाबेस से परिचित होना चाहते हैं, चाहे वे डेटाबेस प्रशासक हों, डेटा विश्लेषक हों, या सॉफ्टवेयर डेवलपर हों।
डेटाबेस और क्वेरीज़ का परिचय
डेटाबेस एक संरचित संग्रह है जो डेटा को व्यवस्थित तरीके से संग्रहीत करता है। डेटाबेस का उपयोग विभिन्न प्रकार की जानकारी संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि ग्राहक डेटा, उत्पाद जानकारी, और वित्तीय लेनदेन। रिलेशनल डेटाबेस सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले डेटाबेस मॉडल में से एक है, जो डेटा को तालिकाओं में व्यवस्थित करता है।
क्वेरी एक अनुरोध है जो डेटाबेस से विशिष्ट डेटा प्राप्त करने के लिए भेजा जाता है। क्वेरीज़ SQL (स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज) का उपयोग करके लिखी जाती हैं, जो डेटाबेस के साथ बातचीत करने के लिए एक मानक भाषा है।
SQL की मूल बातें
SQL डेटाबेस क्वेरीज़ लिखने के लिए आवश्यक भाषा है। SQL के कुछ मूलभूत कमांड इस प्रकार हैं:
- `SELECT`: डेटाबेस से डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- `FROM`: यह निर्दिष्ट करता है कि डेटा किस तालिका से पुनर्प्राप्त किया जाना है।
- `WHERE`: डेटा को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किया जाता है, केवल विशिष्ट मानदंडों को पूरा करने वाले डेटा को ही पुनर्प्राप्त करता है।
- `INSERT`: डेटाबेस में नया डेटा जोड़ने के लिए उपयोग किया जाता है।
- `UPDATE`: डेटाबेस में मौजूदा डेटा को संशोधित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- `DELETE`: डेटाबेस से डेटा हटाने के लिए उपयोग किया जाता है।
सरल SELECT क्वेरीज़
सबसे सरल क्वेरी सभी डेटा को एक तालिका से पुनर्प्राप्त करती है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास "ग्राहक" नामक एक तालिका है, तो आप सभी ग्राहकों की जानकारी पुनर्प्राप्त करने के लिए निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT * FROM ग्राहक; ```
यहां `*` का अर्थ है कि तालिका के सभी कॉलम पुनर्प्राप्त किए जाने हैं। आप विशिष्ट कॉलम भी चुन सकते हैं। उदाहरण के लिए, केवल ग्राहक का नाम और ईमेल पुनर्प्राप्त करने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT नाम, ईमेल FROM ग्राहक; ```
WHERE क्लॉज का उपयोग
`WHERE` क्लॉज का उपयोग डेटा को फ़िल्टर करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि आप केवल उन ग्राहकों को पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं जो "दिल्ली" में रहते हैं, तो आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT * FROM ग्राहक WHERE शहर = 'दिल्ली'; ```
आप विभिन्न ऑपरेटरों का उपयोग करके `WHERE` क्लॉज में जटिल स्थितियाँ बना सकते हैं, जैसे:
- `=`: बराबर
- `>`: से बड़ा
- `<`: से छोटा
- `>=`: से बड़ा या बराबर
- `<=`: से छोटा या बराबर
- `!=`: बराबर नहीं
- `LIKE`: पैटर्न मिलान के लिए (जैसे, '%a%' उन सभी नामों को पुनर्प्राप्त करेगा जिनमें 'a' अक्षर शामिल है)
- `BETWEEN`: एक श्रेणी के भीतर मानों को पुनर्प्राप्त करने के लिए।
- `IN`: कई संभावित मानों में से किसी एक से मेल खाने के लिए।
ORDER BY क्लॉज का उपयोग
`ORDER BY` क्लॉज का उपयोग क्वेरी परिणामों को क्रमबद्ध करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, ग्राहकों को उनके नाम के अनुसार वर्णानुक्रम में क्रमबद्ध करने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT * FROM ग्राहक ORDER BY नाम; ```
डिफ़ॉल्ट रूप से, `ORDER BY` क्लॉज आरोही क्रम में क्रमबद्ध करता है। अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करने के लिए, `DESC` कीवर्ड का उपयोग करें:
```sql SELECT * FROM ग्राहक ORDER BY नाम DESC; ```
LIMIT क्लॉज का उपयोग
`LIMIT` क्लॉज का उपयोग क्वेरी परिणामों की संख्या को सीमित करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, केवल पहले 5 ग्राहकों को पुनर्प्राप्त करने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT * FROM ग्राहक LIMIT 5; ```
JOIN क्लॉज का उपयोग
`JOIN` क्लॉज का उपयोग दो या अधिक तालिकाओं से डेटा को संयोजित करने के लिए किया जाता है। यह तब उपयोगी होता है जब आपको संबंधित तालिकाओं से डेटा को एक साथ पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। विभिन्न प्रकार के JOIN हैं:
- `INNER JOIN`: केवल उन पंक्तियों को पुनर्प्राप्त करता है जिनमें दोनों तालिकाओं में मिलान करने वाले मान होते हैं।
- `LEFT JOIN`: बाईं तालिका से सभी पंक्तियों को पुनर्प्राप्त करता है, और दाईं तालिका से मिलान करने वाली पंक्तियों को पुनर्प्राप्त करता है। यदि दाईं तालिका में कोई मिलान नहीं है, तो दाईं तालिका के कॉलम के लिए `NULL` मान लौटाए जाते हैं।
- `RIGHT JOIN`: दाईं तालिका से सभी पंक्तियों को पुनर्प्राप्त करता है, और बाईं तालिका से मिलान करने वाली पंक्तियों को पुनर्प्राप्त करता है। यदि बाईं तालिका में कोई मिलान नहीं है, तो बाईं तालिका के कॉलम के लिए `NULL` मान लौटाए जाते हैं।
- `FULL OUTER JOIN`: दोनों तालिकाओं से सभी पंक्तियों को पुनर्प्राप्त करता है।
उदाहरण के लिए, यदि आपके पास "ग्राहक" और "आदेश" नामक दो तालिकाएँ हैं, और आप प्रत्येक ग्राहक के सभी आदेशों को पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT ग्राहक.नाम, आदेश.आदेश_तिथि FROM ग्राहक INNER JOIN आदेश ON ग्राहक.ग्राहक_आईडी = आदेश.ग्राहक_आईडी; ```
एग्रीगेट फ़ंक्शन का उपयोग
एग्रीगेट फ़ंक्शन का उपयोग डेटा के समूह पर गणना करने के लिए किया जाता है। कुछ सामान्य एग्रीगेट फ़ंक्शन इस प्रकार हैं:
- `COUNT()`: पंक्तियों की संख्या गिनता है।
- `SUM()`: मानों का योग करता है।
- `AVG()`: मानों का औसत निकालता है।
- `MIN()`: न्यूनतम मान ज्ञात करता है।
- `MAX()`: अधिकतम मान ज्ञात करता है।
उदाहरण के लिए, ग्राहकों की कुल संख्या गिनने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT COUNT(*) FROM ग्राहक; ```
GROUP BY और HAVING क्लॉज का उपयोग
`GROUP BY` क्लॉज का उपयोग समान मानों वाले पंक्तियों को समूहों में समूहित करने के लिए किया जाता है। `HAVING` क्लॉज का उपयोग समूहित डेटा को फ़िल्टर करने के लिए किया जाता है।
उदाहरण के लिए, प्रत्येक शहर में ग्राहकों की संख्या गिनने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT शहर, COUNT(*) FROM ग्राहक GROUP BY शहर; ```
यदि आप केवल उन शहरों को पुनर्प्राप्त करना चाहते हैं जिनमें 5 से अधिक ग्राहक हैं, तो आप `HAVING` क्लॉज का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT शहर, COUNT(*) FROM ग्राहक GROUP BY शहर HAVING COUNT(*) > 5; ```
सबक्वेरीज़ का उपयोग
सबक्वेरी एक क्वेरी है जो दूसरी क्वेरी के भीतर एम्बेडेड होती है। सबक्वेरीज़ का उपयोग जटिल क्वेरीज़ लिखने के लिए किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, औसत ऑर्डर राशि से अधिक राशि वाले सभी ऑर्डर को पुनर्प्राप्त करने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:
```sql SELECT * FROM आदेश WHERE राशि > (SELECT AVG(राशि) FROM आदेश); ```
डेटाबेस क्वेरीज़ को ऑप्टिमाइज़ करना
डेटाबेस क्वेरीज़ को ऑप्टिमाइज़ करना महत्वपूर्ण है ताकि वे जल्दी और कुशलता से चलें। कुछ सुझाव इस प्रकार हैं:
- इंडेक्स का उपयोग करें: इंडेक्स डेटाबेस को डेटा को जल्दी से खोजने में मदद करते हैं।
- `WHERE` क्लॉज में विशिष्ट कॉलम का उपयोग करें: `WHERE` क्लॉज में जितना अधिक विशिष्ट आप होंगे, क्वेरी उतनी ही तेजी से चलेगी।
- `SELECT *` से बचें: केवल उन कॉलम का चयन करें जिनकी आपको आवश्यकता है।
- सबक्वेरीज़ का सावधानी से उपयोग करें: सबक्वेरीज़ धीमी हो सकती हैं।
- अपने डेटाबेस को नियमित रूप से विश्लेषण करें: यह आपको उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करेगा जहां आप अपनी क्वेरीज़ को अनुकूलित कर सकते हैं।
डेटाबेस सामान्यीकरण भी क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करता है।
उन्नत क्वेरी तकनीकें
- विंडो फ़ंक्शन: डेटा के सेट पर गणना करने के लिए उपयोगी।
- कॉमन टेबल एक्सप्रेशन (CTE): जटिल क्वेरीज़ को सरल बनाने के लिए।
- स्टोर्ड प्रक्रियाएँ: डेटाबेस पर कई ऑपरेशन करने के लिए।
- ट्रिगर्स: डेटाबेस में होने वाली घटनाओं के जवाब में स्वचालित रूप से निष्पादित होने वाले कोड।
इस लेख में, हमने डेटाबेस क्वेरीज़ की मूल बातें कवर की हैं। डेटाबेस क्वेरीज़ के बारे में अधिक जानने के लिए, आप ऑनलाइन ट्यूटोरियल और डेटाबेस दस्तावेज़ का उपयोग कर सकते हैं।
बाइनरी ऑप्शन के साथ संबंध (अप्रत्यक्ष)
हालांकि डेटाबेस क्वेरीज़ सीधे तौर पर बाइनरी ऑप्शन से संबंधित नहीं हैं, लेकिन वे उन प्रणालियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं जो वित्तीय डेटा को संग्रहीत और विश्लेषण करती हैं। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, तकनीकी विश्लेषण और वॉल्यूम विश्लेषण के लिए ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, जो डेटाबेस में संग्रहीत होता है। डेटाबेस क्वेरीज़ का उपयोग इस डेटा को पुनर्प्राप्त करने और ट्रेडिंग रणनीति विकसित करने के लिए किया जा सकता है। जोखिम प्रबंधन और पोर्टफोलियो अनुकूलन के लिए भी डेटाबेस क्वेरीज़ का उपयोग किया जा सकता है। बाजार की भविष्यवाणी के लिए डेटा माइनिंग में डेटाबेस क्वेरीज़ केंद्रीय भूमिका निभाती हैं। रियल-टाइम डेटा फीड अक्सर डेटाबेस के माध्यम से वितरित किए जाते हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करते हैं और स्वचालित रूप से ट्रेड करते हैं। बैकटेस्टिंग रणनीतियों के लिए ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे डेटाबेस से पुनर्प्राप्त किया जाता है। हेजिंग रणनीतियों को लागू करने के लिए भी डेटाबेस से डेटा का उपयोग किया जा सकता है। सेंटीमेंट विश्लेषण के लिए सोशल मीडिया और न्यूज़ डेटा को डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है और क्वेरी की जाती है। उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग (HFT) सिस्टम डेटाबेस से डेटा को बहुत तेजी से संसाधित करते हैं। आर्बिट्राज अवसरों की पहचान के लिए विभिन्न बाजारों से डेटा की तुलना डेटाबेस क्वेरीज़ के माध्यम से की जाती है। लिक्विडिटी विश्लेषण के लिए भी डेटाबेस क्वेरीज़ का उपयोग किया जाता है। वॉल्यूम प्रोफाइलिंग में डेटाबेस से वॉल्यूम डेटा का विश्लेषण शामिल होता है।
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