N1QL reference

N1QL संदर्भ

N1QL (Nee-Queue-El) एक शक्तिशाली क्वेरी भाषा है जिसे Couchbase द्वारा NoSQL डेटाबेस के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह SQL के समान है, लेकिन NoSQL डेटाबेस की लचीलापन और स्केलेबिलिटी का लाभ उठाने के लिए अनुकूलित है। Couchbase में डेटा एक्सेस और हेरफेर के लिए N1QL एक केंद्रीय भूमिका निभाता है। यह लेख MediaWiki 1.40 वातावरण में N1QL संदर्भ प्रदान करता है, जिसमें इसकी बुनियादी अवधारणाएं, सिंटैक्स, उदाहरण और उन्नत सुविधाएँ शामिल हैं।

N1QL का परिचय

पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, NoSQL डेटाबेस डेटा को विभिन्न प्रारूपों में संग्रहीत करने में अधिक लचीले होते हैं, जैसे कि JSON दस्तावेज़। N1QL का लक्ष्य SQL के परिचित सिंटैक्स को बनाए रखते हुए इन NoSQL डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने का एक मानकीकृत तरीका प्रदान करना है। यह डेवलपर्स को NoSQL डेटाबेस की शक्ति का लाभ उठाने की अनुमति देता है, जबकि उनके मौजूदा SQL कौशल का उपयोग करते हैं।

N1QL के मूलभूत अवधारणाएं

**डॉक्यूमेंट:** N1QL में डेटा को JSON दस्तावेज़ों के रूप में संग्रहीत किया जाता है। प्रत्येक दस्तावेज़ में फ़ील्ड्स का एक संग्रह होता है, जो कुंजी-मूल्य जोड़े के रूप में व्यवस्थित होते हैं।
**बकेट:** बकेट Couchbase में डेटा के लिए शीर्ष-स्तरीय कंटेनर हैं। वे पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस में तालिकाओं के समान हैं।
**स्कोप:** स्कोप बकेट के भीतर डेटा को व्यवस्थित करने का एक तरीका है। वे बकेट के भीतर एक नामस्थान प्रदान करते हैं।
**इंडेक्स:** इंडेक्स N1QL क्वेरी के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। वे विशिष्ट फ़ील्ड्स पर बनाए जा सकते हैं।

N1QL सिंटैक्स

N1QL सिंटैक्स SQL के समान है, लेकिन कुछ महत्वपूर्ण अंतर हैं।

**SELECT:** डेटा का चयन करने के लिए SELECT स्टेटमेंट का उपयोग किया जाता है।
**FROM:** डेटा का चयन करने के लिए बकेट या स्कोप निर्दिष्ट करने के लिए FROM क्लॉज का उपयोग किया जाता है।
**WHERE:** डेटा को फ़िल्टर करने के लिए WHERE क्लॉज का उपयोग किया जाता है।
**INSERT:** डेटा डालने के लिए INSERT स्टेटमेंट का उपयोग किया जाता है।
**UPDATE:** डेटा अपडेट करने के लिए UPDATE स्टेटमेंट का उपयोग किया जाता है।
**DELETE:** डेटा हटाने के लिए DELETE स्टेटमेंट का उपयोग किया जाता है।

N1QL उदाहरण

मान लीजिए कि हमारे पास एक बकेट है जिसका नाम "users" है जिसमें उपयोगकर्ता दस्तावेज़ संग्रहीत हैं। प्रत्येक उपयोगकर्ता दस्तावेज़ में "id", "name", और "email" फ़ील्ड हैं।

**सभी उपयोगकर्ताओं का चयन करें:**

```sql SELECT * FROM `users`; ```

**एक विशिष्ट उपयोगकर्ता का चयन करें:**

```sql SELECT * FROM `users` WHERE `id` = "123"; ```

**नाम से उपयोगकर्ताओं का चयन करें:**

```sql SELECT * FROM `users` WHERE `name` = "John Doe"; ```

**एक नया उपयोगकर्ता डालें:**

```sql INSERT INTO `users` (id, name, email) VALUES ("456", "Jane Doe", "[email protected]"); ```

**एक उपयोगकर्ता का ईमेल अपडेट करें:**

```sql UPDATE `users` SET `email` = "[email protected]" WHERE `id` = "123"; ```

**एक उपयोगकर्ता को हटाएं:**

```sql DELETE FROM `users` WHERE `id` = "123"; ```

N1QL उन्नत सुविधाएँ

**JOIN:** कई बकेट या स्कोप से डेटा को संयोजित करने के लिए JOIN क्लॉज का उपयोग किया जा सकता है।
**NESTED:** नेस्टेड दस्तावेज़ों को क्वेरी करने के लिए NESTED क्लॉज का उपयोग किया जा सकता है।
**ARRAY:** एरे फ़ील्ड्स को क्वेरी करने के लिए ARRAY क्लॉज का उपयोग किया जा सकता है।
**UDF (User-Defined Functions):** कस्टम फ़ंक्शन बनाने और उपयोग करने के लिए UDF का उपयोग किया जा सकता है।

N1QL इंडेक्सिंग

इंडेक्स N1QL क्वेरी के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं। Couchbase विभिन्न प्रकार के इंडेक्स का समर्थन करता है, जिनमें शामिल हैं:

**Primary Index:** बकेट में सभी दस्तावेज़ों पर एक इंडेक्स।
**Global Secondary Index (GSI):** एक या अधिक फ़ील्ड्स पर एक इंडेक्स।
**View Index:** एक विशिष्ट क्वेरी के लिए अनुकूलित एक इंडेक्स।

N1QL और बाइनरी ऑप्शंस

हालांकि N1QL सीधे तौर पर बाइनरी ऑप्शंस से संबंधित नहीं है, लेकिन इसका उपयोग उन अनुप्रयोगों में डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है जो बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म का समर्थन करते हैं। उदाहरण के लिए, N1QL का उपयोग ट्रेडिंग वॉल्यूम डेटा, तकनीकी विश्लेषण संकेतकों और उपयोगकर्ता पोर्टफोलियो जानकारी को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है।

N1QL और तकनीकी विश्लेषण

तकनीकी विश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा को N1QL के माध्यम से कुशलतापूर्वक एक्सेस किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मूविंग एवरेज, RSI, और MACD जैसे संकेतकों की गणना के लिए आवश्यक ऐतिहासिक मूल्य डेटा को N1QL क्वेरी का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।

N1QL और ट्रेडिंग रणनीतियाँ

ट्रेडिंग रणनीतियों को लागू करने के लिए आवश्यक डेटा को N1QL के माध्यम से प्रबंधित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मार्टिंगेल रणनीति, एंटी-मार्टिंगेल रणनीति, और पिना बार रणनीति के लिए आवश्यक नियमों और शर्तों को N1QL क्वेरी के माध्यम से लागू किया जा सकता है।

N1QL और जोखिम प्रबंधन

जोखिम प्रबंधन के लिए आवश्यक डेटा को N1QL के माध्यम से ट्रैक किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, स्टॉप-लॉस, टेक-प्रॉफिट, और पोज़िशन साइजिंग नियमों को N1QL क्वेरी के माध्यम से लागू किया जा सकता है।

N1QL और बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

N1QL का उपयोग बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के बैकएंड में डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है। यह प्लेटफॉर्म को कुशलतापूर्वक डेटा एक्सेस करने और वास्तविक समय में ट्रेडिंग निर्णय लेने की अनुमति देता है।

N1QL और डेटा विश्लेषण

N1QL का उपयोग डेटा विश्लेषण करने और ट्रेडिंग ट्रेंड्स की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। यह व्यापारियों को सूचित निर्णय लेने और अपनी ट्रेडिंग रणनीति को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है।

N1QL और स्केलेबिलिटी

Couchbase की स्केलेबिलिटी N1QL को बड़े पैमाने पर डेटासेट को संभालने के लिए एक अच्छा विकल्प बनाती है। यह बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के लिए महत्वपूर्ण है, जो बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं।

N1QL और प्रदर्शन

इंडेक्सिंग और क्वेरी अनुकूलन N1QL क्वेरी के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं। यह बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के लिए महत्वपूर्ण है, जहां कम विलंबता महत्वपूर्ण है।

N1QL और सुरक्षा

Couchbase सुरक्षा सुविधाओं के साथ N1QL डेटा को सुरक्षित रखा जा सकता है। यह बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के लिए महत्वपूर्ण है, जो संवेदनशील वित्तीय डेटा को संभालते हैं।

N1QL संसाधन

N1QL के फायदे

SQL के समान सिंटैक्स
NoSQL डेटाबेस की लचीलापन और स्केलेबिलिटी
उच्च प्रदर्शन
सुरक्षा सुविधाएँ

N1QL के नुकसान

सीखने की अवस्था SQL डेवलपर्स के लिए अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन NoSQL अवधारणाओं से अपरिचित लोगों के लिए थोड़ी खड़ी हो सकती है।
इंडेक्सिंग महत्वपूर्ण है, लेकिन इसे ठीक से कॉन्फ़िगर करना जटिल हो सकता है।
कुछ SQL सुविधाएँ N1QL में समर्थित नहीं हैं।

निष्कर्ष

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