Benefits of Using Views sql In Hindi
एसक्यूएल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम में व्यू वर्चुअल डेटाबेस यूजर क्रिएटेड टेबल व्यू होते हैं, जो डेटाबेस यूज़र्स को आसान या कस्टमाइज़ आर्डर में टेबल डेटा को इंटरैक्ट करने में हेल्प करते हैं। टेबल व्यू को SELECT कमांड या स्टेटमेंट क्वेरी को रन कर क्रिएट किया जाता है, और इन टेबल व्यू को अन्य SQL स्टेटमेंट में टेबल की तरह यूज़ किया जाता है। याद रहे, यूजर क्रिएटेड टेबल व्यू सेल्फ डेटा को स्टोर नहीं करते है, इसके बदले, टेबल व्यू डेटा डेवलप करने के लिए यूज़ की गई टेबल क्वेरी को स्टोर और प्रोसेस करते हैं। जब डेटाबेस यूजर के द्वारा टेबल व्यू से किसी प्रकार की क्वेरी रन की जाती है. तो सिस्टम में स्टोर डेटाबेस डेटा को प्रीव्यू करने के लिए अंदर की SELECT क्वेरी को रन करते है।
Some advantages of creating views in an SQL database.
Easy and fast access to database table data.
Abstraction of complexity – यूजर क्रिएटेड टेबल व्यू अंदर के टेबल स्ट्रक्चर को एब्स्ट्रैक्ट कर कॉम्प्लेक्स टेबल क्वेरी को आसानी से क्रिएट किया जाता हैं। डेटाबेस यूज़र्स एक ऐसे टेबल व्यू के साथ डायरेक्ट इंटरैक्ट कर सकते हैं. जो की डेटाबेस यूजर द्वारा डिफाइन कंडीशन या लॉजिक के अनुसार एक आसान या ज़्यादा लॉजिकल टेबल स्ट्रक्चर डिस्प्ले करता है, इसके बदले कि डेटाबेस यूजर को मल्टीप्ल टाइम कॉम्प्लेक्स जॉइन या सबक्वेरी क्रिएट कर रन करनी पड़े।
Example of creating a view instead of repeatedly creating a complex query to join multiple tables in a database table.
CREATE VIEW Employee_Info AS
SELECT e.employee_id, e.emp_name, d.department_name, e.salary
FROM employee e
JOIN department d ON e.department_id = d.department_id;
Data simplification – यूजर क्रिएटेड टेबल व्यू किसी टेबल के स्पेसिफिक स्पेशल कॉलम फील्ड को डिस्प्ले कर सकते हैं, या मल्टीप्ल डेटाबेस टेबल को एक वर्चुअल टेबल में जॉइन कर ग्रुप कर सकते हैं। यह उन पर्टिकुलर कंडीशन में हेल्पफुल है, जहां डेटाबेस यूज़र को सिर्फ़ टेबल डेटा के एक सबसेट की ज़रूरत होती है, या उसे एक स्पेशल टेबल फ़ॉर्मेट में डिस्प्ले करने की ज़रूरत होती है।
Enhanced security for advanced database data.
Limiting Access to Sensitive Data – डेटाबेस टेबल व्यू डेटाबेस यूजर को यह कंट्रोल करने में हेल्प करते हैं कि डेटाबेस यूज़र किस प्रकार डेटा को कैसे एक्सेस कर सकते हैं। यहाँ यूजर को बेस या रुट टेबल तक डायरेक्ट एक्सेस प्रोवाइड करने के बदले, यूजर ऐसे व्यू क्रिएट कर सकते हैं. जो सिर्फ़ एक पर्टिकुलर टेबल कॉलम या टेबल रो को डिस्प्ले करते हैं, इस प्रकार से कॉन्फिडेंटिअल डेटाबेस टेबल डेटा (जैसे, एम्प्लॉई आईडी, ईमेल, सैलरी, सोशल सिक्योरिटी नंबर,) आदि टेबल डाटा को सिक्योर किया जाता हैं।
डेटाबेस यूजर एक ऐसा व्यू क्रिएट कर सकते हैं, जो डेटाबेस टेबल में ऐसे कॉन्फिडेंटिअल कॉलम को डिलीट कर देता है.
For example.
CREATE VIEW EmployeeDetails AS
SELECT employee_id, emp_name, department_name
FROM employee
JOIN department ON employee.department_id = department.department_id;
यहाँ एम्प्लॉई और डिपार्टमेंट टेबल में क्रिएट यह व्यू सैलरी या पर्सनल आइडेंटिफिकेशन नंबर जैसे कॉन्फिडेटियल टेबल डेटा को हटा देता है।
Data Masking – डेटाबेस टेबल में व्यू का यूज़ डेटा मास्किंग के लिए भी किया जा सकता है, जहां कॉन्फिडेंटिअल या डिटेल टेबल डेटा को हाईड किया जाता है, या अधिक जनरल इनफार्मेशन या डाटा से रिप्लेस कर दिया जाता है. जैसे, एम्प्लॉई सैलरी डेटा को मास्क करना, आदि है।
Improved Database Table Query Performance (in some cases).
Predefined Queries – डेटाबेस टेबल व्यू ज्यादातर यूज़ होने वाली टेबल क्वेरी को एक बार डिफाइन करके और उन्हें मल्टीप्ल टाइम यूज़ करके ऑप्टिमाइज़ करने में हेल्प कर सकते हैं. जिससे डेटाबेस यूज़र्स और एप्लिकेशन के लिए टाइम और स्किल कम होती है। जैसा की, टेबल व्यू खुद अपनी परफॉर्मेंस को बेहतर नहीं करते हैं, लेकिन डेटाबेस टेबल में कॉम्प्लेक्स जॉइन या कैलकुलेशन को एनकैप्सुलेट करने वाले टेबल व्यू को यूज़ करने से मल्टीप्ल टाइम रन की जाने वाली टेबल क्वेरी में कॉम्प्लेक्सिटी कम हो जाती है. जिससे डेटाबेस डेवलपर्स या यूजर्स के लिए टेबल डेटा को एफ्फिसेंटली टेबल व्यू डाटा रिट्रीव करना आसान हो जाता है।
Materialized Views (in some databases) – कुछ डेटाबेस सॉफ्टवेयर में जैसे, PostgreSQL और Oracle, जैसे मटेरियलाइज़्ड टेबल व्यू फॉर्मेट को सपोर्ट करते हैं, जो सेकंडरी डिस्क स्टोरेज पर स्टोर होते हैं, और समय-समय पर आटोमेटिक रिफ्रेश होते रहते हैं। यह टेबल व्यू यूजर को क्वेरी के रिजल्ट को पहले से कंप्यूट और कैश करने की परमिशन प्रोवाइड करते है. जिससे की मल्टीप्ल टाइम एक्सेस किए जाने वाले टेबल डेटा के लिए क्वेरी परफॉर्मेंस इम्प्रूव होती है।
Example – डेटाबेस टेबल में एक मटेरियलाइज़्ड व्यू एग्रीगेटेड टेबल डेटा को स्टोर कर सकता है, और इसे रेगुलर इंटरवल पर अपडेट किया जा सकता है. जिससे की हर बार टेबल व्यू क्वेरी को रन करने पर डेटा को मल्टीप्ल टाइम कैलकुलेट या अवॉयड किया जा सके।
Centralized business logic in database tables.
Encapsulation of Logic – डेटाबेस टेबल व्यू में एक कॉम्प्लेक्स बिज़नेस लॉजिक को सेंट्रलाइज़ कर मैनेज कर सकते हैं। जहा हर यूजर एप्लिकेशन या क्वेरी में कॉम्प्लेक्स लॉजिक को इन्सर्ट या एम्बेड करने के बदले, डेटाबेस यूजर इसे एक व्यू में डिफाइन कर सकते हैं, और डेटाबेस यूजर्स को टेबल व्यू रिजल्ट प्राप्त करने के लिए उस व्यू क्वेरी को रन करने में हेल्प कर सकते हैं।
Example – यहाँ डेटाबेस टेबल में एक व्यू में किसी कस्टमर ऑर्डर की टोटल कॉस्ट को कैलकुलेट करने के लिए कॉम्प्लेक्स लॉजिक इन्क्लुड हो सकता है, जिसमें प्रोडक्ट टैक्स और डिस्काउंट मौजूद हैं. जिससे कि एप्लिकेशन को इस लॉजिक को मल्टीप्ल टाइम अप्लाई करने की जरूरत न हो।
CREATE VIEW OrderReport AS
SELECT order_id, customer_id, total_price + (total_price * 0.10) AS total_with_tax
FROM orders;
Consistency – याद रहे, डेटाबेस टेबल व्यू बिज़नेस रूल्स को एनकैप्सुलेट कर प्रीव्यू करते हैं, इस वजह से यह हमें तय करने में हेल्प करते हैं. जिससे कि अलग-अलग एप्लिकेशन या यूजर्स में एक ही लॉजिक कंटिन्यू अप्लाई हो।
Data Independence Features.
Separation of Logical and Physical Models – डेटाबेस टेबल व्यू डेटा के फिजिकल स्टोरेज फॉर्मेट में टेबल और उसके लॉजिकल रिप्रेजेंटेशन के बीच डाटा एब्स्ट्रैक्शन की एक लेयर प्रोवाइड करते हैं। जहा अंडरलाइंग डेटाबेस स्कीमा में मॉडिफिकेशन करना, जैसे कि मौजूदा टेबल का नाम मॉडिफाई करना या नए टेबल कॉलम ऐड करना, टेबल व्यू डेफिनिशन को एडजस्ट करके डेटाबेस यूज़र्स से अलग सैपरेट किया जा सकता है।
Example – यदि यहाँ डेटाबेस यूजर को किसी टेबल में कॉलम का नाम मॉडिफाई करना होता है, तो यहाँ टेबल व्यू पे डिपेंड क्वेरी या एप्लिकेशन में मॉडिफिकेशन किए बिना, नए टेबल व्यू कॉलम नाम को डिस्प्ले करने के लिए टेबल व्यू को अपडेट किया जाता है।
Schema Evolution – यूजर क्रिएटेड टेबल व्यू मौजूदा एप्लिकेशन को ब्रेक किए बिना डेटाबेस टेबल स्कीमा को डेवलप करने की परमिशन प्रोवाइड करते हैं, जिससे की डेटाबेस टेबल व्यू स्टोरेज रिट्रीवल और मेंटेनेंस आसान हो जाता है, और डेटाबेस व्यू डाउनटाइम या एप्लिकेशन फेलियर रिस्क काफी हद तक कम हो जाता है।
Data View Reusability and Maintenance.
Reusing Common Queries – डेटाबेस टेबल व्यू डेटाबेस यूजर को काम्प्लेक्स क्वेरी को एक बार डिफाइन करने और उन्हें कई एप्लिकेशन या यूज़र्स में रियूज़ करने की परमिशन प्रोवाइड करते हैं। यह SQL में सोर्स कोड रिडंडेंसी प्रोसेस को कम कर देता है, जिससे की इसे मेन्टेन रखना और अपडेट करना इजी हो जाता है।
Easier Maintenance – यदि डेटाबेस यूजर को बिज़नेस लॉजिक या क्वेरी को मॉडिफाई करने की आवश्यकता है, तो डेटाबेस यूजर को अपने एप्लिकेशन या स्क्रिप्ट में क्वेरी के हर इंस्टेंस को अपडेट करने के बदले केवल व्यू को अपडेट करने की आवश्यकता होती है। यहाँ यह तय करता है कि टेबल व्यू मॉडिफिकेशन व्यू पर डिपेंड सभी यूज़र्स या एप्लिकेशन में कन्टीन्यूस अप्लाई हो।
Database Data Aggregation and Reporting.
Aggregation – डेटाबेस टेबल व्यू का यूज़ ज्यादातर डेटा एग्रीगेशन फंक्शन को अप्लाई करने में किया जाता है, जैसे कि सम, एवरेज, और अन्य फंक्शन कैलकुलेट करना है। यहाँ डेटाबेस क्वेरी व्यू में मल्टीप्ल टाइम डाटा व्यू एग्रीगेशन क्वेरी क्रिएट करने के बदले डेटाबेस यूजर इसे मैनेज करने के लिए एक टेबल व्यू को डिफाइन कर सकते हैं।
Example – यहाँ डेटाबेस यूजर क्रिएटेड एक टेबल व्यू ईयर के हिसाब से सेल्स डेटा की समरी प्रोवाइड कर सकता है, जिससे कि डेटाबेस यूज़र्स ईच ईयर टोटल सेल्स को जल्दी से एक्सेस कर प्रीव्यू कर सकें।
CREATE VIEW OneYear_Sales AS
SELECT YEAR(order_date) AS year, SUM(order_total) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY YEAR(order_date);
Simplifying Reporting – यहाँ टेबल व्यू डेटाबेस यूजर को सेपरटेली अलग-अलग टेबल से डेटा को एग्रीगेट करने वाली रिपोर्ट क्रिएट करने का एक सिंपल मेथड प्रोवाइड करते हैं। जहा डेटाबेस यूज़र्स अंडरलाइंग टेबल स्ट्रक्चर या SQL सिंटैक्स को जाने बिना रिपोर्ट के लिए व्यू को क्वेरी कर सकते हैं।
