MediaWiki डेटाबेस स्कीमा

1. मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा

मीडियाविकि, विकिपीडिया और कई अन्य सहयोगी वेबसाइटों को शक्ति प्रदान करने वाला एक शक्तिशाली मुक्त और खुला स्रोत विकि सॉफ्टवेयर है। इसके मूल में एक जटिल लेकिन अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया डेटाबेस स्कीमा है जो इसकी कार्यक्षमता और स्केलेबिलिटी को सक्षम बनाता है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा का विस्तृत अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें प्रमुख तालिकाओं, उनके संबंधों और डेटा भंडारण के सिद्धांतों को शामिल किया गया है।

डेटाबेस सिस्टम

मीडियाविकि आमतौर पर MySQL, PostgreSQL, या MariaDB जैसे रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (RDBMS) का उपयोग करता है। डेटाबेस स्कीमा इन RDBMS के भीतर डेटा को व्यवस्थित करने का एक संरचनात्मक ढांचा प्रदान करता है। मीडियाविकि के लिए डेटाबेस स्कीमा को PHP में परिभाषित किया गया है और आवश्यकतानुसार अपडेट किया जा सकता है।

मुख्य तालिकाएँ

मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा में कई तालिकाएँ शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट प्रकार की जानकारी संग्रहीत करती है। यहाँ कुछ सबसे महत्वपूर्ण तालिकाओं का विवरण दिया गया है:

`page` तालिका: यह तालिका विकि पर प्रत्येक पृष्ठ के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है, जिसमें पृष्ठ का शीर्षक, आईडी, नामस्थान और अंतिम संशोधन की तिथि शामिल हैं। यह केंद्रीय तालिका है जो अन्य कई तालिकाओं से जुड़ी हुई है।
`revision` तालिका: यह तालिका प्रत्येक पृष्ठ के प्रत्येक संशोधन के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है, जिसमें संशोधन की तिथि, लेखक, टिप्पणी और संशोधन का पाठ शामिल हैं।
`text` तालिका: यह तालिका पृष्ठ सामग्री को संग्रहीत करती है। `revision` तालिका में `text_id` फ़ील्ड के माध्यम से इस तालिका से लिंक किया जाता है।
`user` तालिका: यह तालिका विकि उपयोगकर्ताओं के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है, जिसमें उपयोगकर्ता नाम, पासवर्ड, ईमेल पता और अन्य उपयोगकर्ता-विशिष्ट जानकारी शामिल हैं।
`category` तालिका: यह तालिका श्रेणियों के बारे में जानकारी संग्रहीत करती है, जैसे श्रेणी का नाम और आईडी।
`categorylink` तालिका: यह तालिका पृष्ठों और श्रेणियों के बीच संबंधों को संग्रहीत करती है।
`watchlist` तालिका: यह तालिका उन पृष्ठों को संग्रहीत करती है जिन्हें उपयोगकर्ता "वॉचलिस्ट" में जोड़ते हैं, ताकि उन्हें पृष्ठ में किए गए परिवर्तनों के बारे में सूचित किया जा सके।
`recentchanges` तालिका: यह तालिका हाल के परिवर्तनों का इतिहास संग्रहीत करती है, जिसका उपयोग हाल के परिवर्तनों पृष्ठ को अपडेट करने के लिए किया जाता है।
`interwiki` तालिका: यह तालिका अन्य विकियों के लिए इंटरविकि लिंक संग्रहीत करती है।
`ipblocks` तालिका: यह तालिका उन IP पतों को संग्रहीत करती है जिन्हें ब्लॉक किया गया है।
`logging` तालिका: यह तालिका विभिन्न प्रकार के लॉग डेटा संग्रहीत करती है, जैसे उपयोगकर्ता लॉग, ब्लॉक लॉग और डिलीट लॉग।

मीडियाविकि डेटाबेस की प्रमुख तालिकाएँ
तालिका का नाम	विवरण	संबंधित तालिकाएँ
`page`	विकि पर प्रत्येक पृष्ठ के बारे में जानकारी	`revision`, `categorylink`, `watchlist`
`revision`	प्रत्येक पृष्ठ के प्रत्येक संशोधन के बारे में जानकारी	`text`, `page`, `user`
`text`	पृष्ठ सामग्री	`revision`
`user`	विकि उपयोगकर्ताओं के बारे में जानकारी	`revision`, `watchlist`
`category`	श्रेणियों के बारे में जानकारी	`categorylink`
`categorylink`	पृष्ठों और श्रेणियों के बीच संबंध	`page`, `category`
`watchlist`	उपयोगकर्ता वॉचलिस्ट	`page`, `user`
`recentchanges`	हाल के परिवर्तनों का इतिहास	`page`, `user`
`interwiki`	अन्य विकियों के लिए इंटरविकि लिंक
`ipblocks`	ब्लॉक किए गए IP पते
`logging`	लॉग डेटा	`user`, `page`

तालिकाओं के बीच संबंध

मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा में तालिकाओं के बीच जटिल संबंध हैं। ये संबंध विदेशी कुंजी (Foreign Key) बाधाओं के माध्यम से लागू किए जाते हैं, जो डेटा अखंडता सुनिश्चित करते हैं। कुछ महत्वपूर्ण संबंध नीचे दिए गए हैं:

`page` और `revision`: एक `page` में कई `revision` हो सकते हैं। `revision` तालिका में `page_id` फ़ील्ड `page` तालिका की प्राथमिक कुंजी से जुड़ा होता है।
`revision` और `text`: प्रत्येक `revision` एक `text` से जुड़ा होता है। `revision` तालिका में `text_id` फ़ील्ड `text` तालिका की प्राथमिक कुंजी से जुड़ा होता है।
`page` और `categorylink`: एक `page` कई `categorylink` से जुड़ा हो सकता है। `categorylink` तालिका में `page_id` फ़ील्ड `page` तालिका की प्राथमिक कुंजी से जुड़ा होता है।
`category` और `categorylink`: एक `category` कई `categorylink` से जुड़ा हो सकता है। `categorylink` तालिका में `category_id` फ़ील्ड `category` तालिका की प्राथमिक कुंजी से जुड़ा होता है।
`user` और `revision`: प्रत्येक `revision` एक `user` द्वारा बनाया जाता है। `revision` तालिका में `rev_user` फ़ील्ड `user` तालिका की प्राथमिक कुंजी से जुड़ा होता है।
`user` और `watchlist`: एक `user` कई पृष्ठों को अपनी `watchlist` में जोड़ सकता है। `watchlist` तालिका में `wl_user` फ़ील्ड `user` तालिका की प्राथमिक कुंजी से जुड़ा होता है।

डेटा भंडारण के सिद्धांत

मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने और पुनः प्राप्त करने के लिए कई तकनीकों का उपयोग करता है।

सामान्यीकरण (Normalization): डेटाबेस को सामान्यीकृत किया गया है ताकि डेटा अतिरेक को कम किया जा सके और डेटा अखंडता सुनिश्चित की जा सके।
अनुक्रमण (Indexing): अक्सर क्वेरी किए जाने वाले फ़ील्ड पर अनुक्रमण का उपयोग किया जाता है ताकि डेटा पुनर्प्राप्ति गति को बढ़ाया जा सके।
कैशिंग (Caching): डेटाबेस क्वेरी के परिणामों को कैश करके प्रदर्शन को बेहतर बनाया जाता है।
टेक्स्ट स्टोरेज (Text Storage): `text` तालिका में पृष्ठ सामग्री को संपीड़ित प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है ताकि डिस्क स्थान को बचाया जा सके।

उन्नत विषय

डेटाबेस प्रतिकृति (Database Replication): उच्च उपलब्धता और स्केलेबिलिटी के लिए डेटाबेस प्रतिकृति का उपयोग किया जा सकता है।
डेटाबेस क्लस्टरिंग (Database Clustering): उच्च प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी के लिए डेटाबेस क्लस्टरिंग का उपयोग किया जा सकता है।
डेटाबेस बैकअप और पुनर्स्थापना (Database Backup and Restore): डेटा हानि से बचाने के लिए नियमित डेटाबेस बैकअप और पुनर्स्थापना महत्वपूर्ण है।

बाइनरी ऑप्शन के साथ संबंध (अनौपचारिक)

हालांकि मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा का बाइनरी ऑप्शन से सीधा संबंध नहीं है, लेकिन दोनों में डेटा प्रबंधन और विश्लेषण के कुछ सामान्य सिद्धांत लागू होते हैं। उदाहरण के लिए, तकनीकी विश्लेषण में डेटा पैटर्न की पहचान करने के लिए बड़े डेटासेट का विश्लेषण शामिल है, जो मीडियाविकि डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के विश्लेषण के समान है। वॉल्यूम विश्लेषण भी, बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में महत्वपूर्ण है, और मीडियाविकि में पेज व्यू डेटा का विश्लेषण करके प्राप्त जानकारी के समान है। जोखिम प्रबंधन दोनों क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है - डेटाबेस की अखंडता को बनाए रखने में और बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में नुकसान को कम करने में। पोर्टफोलियो विविधीकरण की अवधारणा को मीडियाविकि में विभिन्न प्रकार की सामग्री और श्रेणियों के माध्यम से दर्शाया जा सकता है। ट्रेडिंग रणनीतियाँ मीडियाविकि में सामग्री बनाने और संपादित करने के लिए सहयोग रणनीतियों के समान हैं। मार्केट सेंटीमेंट का विश्लेषण बाइनरी ऑप्शन में मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, जबकि मीडियाविकि में उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और संपादनों का विश्लेषण करके सामग्री की लोकप्रियता का आकलन किया जा सकता है। लिक्विडिटी बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में महत्वपूर्ण है, और मीडियाविकि में उपयोगकर्ताओं की संख्या और सामग्री की पहुंच के समान है। हेजिंग का उपयोग बाइनरी ऑप्शन में जोखिम को कम करने के लिए किया जाता है, जबकि मीडियाविकि में सामग्री को संपादित करने और पुनर्स्थापित करने के माध्यम से त्रुटियों को ठीक किया जा सकता है। आर्बिट्राज अवसरों की पहचान बाइनरी ऑप्शन में लाभ कमा सकती है, जबकि मीडियाविकि में सामग्री अनुवाद और अनुकूलन के माध्यम से विभिन्न भाषाओं में पहुंच बढ़ाई जा सकती है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग का उपयोग बाइनरी ऑप्शन में स्वचालित रूप से ट्रेड करने के लिए किया जाता है, जबकि मीडियाविकि में बॉट का उपयोग स्वचालित रूप से कार्यों को करने के लिए किया जा सकता है। फंडामेंटल एनालिसिस बाइनरी ऑप्शन में अंतर्निहित परिसंपत्तियों के मूल्य का आकलन करने के लिए किया जाता है, जबकि मीडियाविकि में सामग्री की गुणवत्ता और प्रासंगिकता का आकलन किया जा सकता है। टेक्निकल इंडिकेटर का उपयोग बाइनरी ऑप्शन में ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, जबकि मीडियाविकि में सामग्री के रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है। मनी मैनेजमेंट बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में पूंजी को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए महत्वपूर्ण है, जबकि मीडियाविकि में संसाधनों का आवंटन और उपयोग कुशलतापूर्वक किया जाना चाहिए।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह केवल एक अनौपचारिक समानता है और दोनों क्षेत्रों के बीच कोई सीधा संबंध नहीं है।

निष्कर्ष

मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा एक जटिल लेकिन शक्तिशाली संरचना है जो विकि सॉफ्टवेयर की कार्यक्षमता और स्केलेबिलिटी को सक्षम बनाता है। इस लेख ने प्रमुख तालिकाओं, उनके संबंधों और डेटा भंडारण के सिद्धांतों का अवलोकन प्रदान किया है। यह शुरुआती लोगों के लिए मीडियाविकि डेटाबेस स्कीमा को समझने के लिए एक अच्छा शुरुआती बिंदु है। डेटाबेस डिजाइन और SQL जैसी अवधारणाओं की समझ इस स्कीमा को और अधिक गहराई से समझने में मदद करेगी।

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