کے درمیان فرق B-Tree اور Bitmap کے درمیان فرق

B-Tree اور Bitmap

اورراکل میں استعمال ہونے والے دو قسم کے انڈیکس موجود ہیں. یہ بی درخت اور بٹمپ ہیں. یہ انڈیکسز کارکردگی کی تنصیب کے لئے استعمال کیے جاتے ہیں، جس میں اثرات کو تیزی سے ریکارڈ کرنا پڑتا ہے. انڈیکس افعال انڈیکس شدہ کالمز میں موجود تمام اقدار کے لئے ایک اندراج بناتا ہے. بی درخت انڈیکسز ایسی قسم ہیں جو OLTP کے نظام کے ذریعہ استعمال کیے جاتے ہیں اور جو بنیادی طور پر ڈیفالٹ کے ذریعے لاگو ہوتے ہیں. بطور، دوسری طرف، ایک انتہائی حساس انڈیکس فارمیٹ کے طور پر آتا ہے جس میں، زیادہ تر معاملات میں، ڈیٹا گوداموں میں ملازمت کی جاتی ہے.

-1 ->

بطمپ عام طور پر انڈیکسنگ کے طریقہ کار کے طور پر حوالہ کیا جا سکتا ہے اگرچہ کارکردگی کی فوائد اور ذخیرہ کی بچت کی تلاش کی جا سکتی ہے. اس کا استعمال، جیسا کہ پہلے بیان کیا گیا ہے، بنیادی طور پر ڈیٹا سٹوریج ماحول میں ہے. اس کا سبب یہ ہے کہ اعداد و شمار کی اپ ڈیٹس مسلسل طور پر نہیں ہیں اور ایڈوکو سوالات ماحول میں زیادہ ہیں. بپتسما کے عمل میں، کم کارڈنل ڈیٹا کو ترجیح دی جاتی ہے. بطمپ کو کالم کی اشیاء کے لئے پسندیدہ پسند ہے جو کم اختیارات جیسے صنف ہے، جس میں صرف 2 اقدار ہوں گے اور ترجیح دیتے ہیں. گودام میں جامد اعداد و شمار بھی اعداد و شمار کی ایک اچھی خصوصیت ہے جو بطور بپتسما کے ذریعے شاندار طور پر لاگو کیا جائے گا. بطمپ کی ایک اور خصوصیت بٹس کی ایک ندی ہے جس میں ہر ایک کو ایک ٹیبل کی ایک قطار میں ایک کالم قیمت پر لاگو کیا جاتا ہے.

دوسری طرف B-tree index، ایک انڈیکس ہے جس میں کالم پر پیدا ہوتا ہے جس میں بہت منفرد اقدار موجود ہیں. بی درخت انڈیکس میں اندراجات کا حکم دیا گیا ہے کہ ہر اندراج میں تلاش کلیدی قدر اور ایک پوائنٹر ہے جس میں کسی قطار اور قیمت سے مراد ہے. اس واقعے میں جب سرور ایک مماثلت کا فقدان ڈھونڈتا ہے جو سوال میں قیمت سے متعلق ہے، تو قطار قطار کے لۓ تعینات کیا جاتا ہے.

دونوں کے درمیان اختلافات میں سے ایک یہ ہے کہ بی درخت میں کم نقل و نسق اور ایک اعلی تعاون ہے، جبکہ بطماپ میں اس کا سامنا ہوتا ہے. بپتسما میں اعلی نقل و حرکت کی مثال اور کم سنجیدگی ہے. بی ایم ایم انڈیکس کو B- درخت انڈیکس پر فائدہ مند ثابت ہوتا ہے، کیونکہ اس کی میزیں جو لاکھوں قطاریں ہیں وہ مخصوص کالم کے طور پر کم cardinality ہیں. اس وجہ سے بطمپ کے انڈیکس، بی-ٹری انڈیکس کے مخالف ہوتے ہیں.

بی-درخت بہت تیزی سے لگتے ہیں جب ایک چھوٹا سا ڈیٹا سیٹ جمع کیا جاتا ہے، زیادہ تر مقدمات میں، ڈیٹا بیس ڈیٹا بیس کے سائز کا 10٪ سے زائد نہیں ہونا چاہئے. جب ان میں سے بہت سے مختلف اقدار موجود ہوتے ہیں تو ان دونوں کاموں کے ساتھ مل کر کام کیا جاتا ہے. یہ B-Tree کے لئے بھی منفرد ہے کہ ایک بہت موثر پروگرام پیدا کرنے کے لئے بہت سے انڈیکسز مل سکتے ہیں. بطورپ، دوسری طرف، جب زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لئے کم انڈیکس شدہ اقدار موجود ہیں تو اس سے بہتر کام کرنا ہوتا ہے.

بی-درخت غریب ہوتے ہیں جب یہ سب سے زیادہ ڈیٹا سبسٹیوں کی تلاش میں آتا ہے جو ذیلی سیٹ کے اعداد و شمار کے 10 فیصد سے زائد ہے.بطماپ اعلی معیار کے نتائج فراہم کرنے کے لئے اس چیلنج پر لیتا ہے، کیونکہ جب کچھ مختلف اقدار موجود ہیں تو بہتر ہوتا ہے.

اگر B-Tree کا استعمال کرتے ہوئے مصروف میز میں بہت سے اشارے موجود ہیں تو، ایک مسئلہ پیدا ہوسکتا ہے کیونکہ انڈیکس شدہ ڈیٹا داخل ہونے پر یا جب آپ انڈیکس شدہ اعداد و شمار کو ڈالنے اور اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تو اس میں تھوڑا جرمانہ پیدا ہوتا ہے. یہ بطماپ کے ساتھ کوئی مسئلہ نہیں ہے، کیونکہ یہ قیمتوں میں داخل ہونے اور اقدار کو اپ ڈیٹ کرنے اور اپ ڈیٹ کرنے میں بہت مؤثر ہے.

خلاصہ

اورراپ

بطماپ میں استعمال ہونے والے دو قسم کے انڈیکس ہیں جس میں انڈیکسنگ کا طریقہ ہے، کارکردگی کی فوائد اور اسٹوریج کی بچت کی پیشکش

B-Tree Index ایک انڈیکس ہے جس پر پیدا ہوتا ہے. کالمز جس میں بہت منفرد اقدار ہوتی ہیں

بی درخت بہت سے متعدد علیحدہ علیحدہ علیحدہ اقدار کے ساتھ کام کرتا ہے

بطمپ بہت سے متعدد مختلف اشارے شدہ اقدار کے ساتھ بہترین کام کرتا ہے