বর্গক্ষেত্রে ভিউ এবং টেবিলের মধ্যে পার্থক্য


136

সম্ভাব্য সদৃশ:
পারফরম্যান্সে দেখা ও টেবিলের মধ্যে পার্থক্য

এসকিউএল-তে ভিউ এবং সারণীর মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী। টেবিলের পরিবর্তে ভিউ ব্যবহারের কোনও সুবিধা আছে কি?



6
সদৃশ বলে মনে হচ্ছে না। লিঙ্কযুক্ত পোস্টটি বিশেষভাবে কর্মক্ষমতা / দক্ষতা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছে। নির্বাচিত উত্তর উপস্থাপন করার সাথে সাথে এই পোস্টটি ডেটাটাইপ হিসাবে কীভাবে আলাদা হয় সে সম্পর্কে আরও জিজ্ঞাসা করছে।
Ð ..

উত্তর:


197

একটি সারণীতে ডেটা রয়েছে, একটি ভিউ কেবলমাত্র একটি SELECTবিবৃতি যা ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা হয়েছে (আপনার ডেটাবেসের উপর নির্ভর করে কমবেশি)।

একটি দৃশ্যের সুবিধা হ'ল এটি বেশ কয়েকটি টেবিলের ডেটাতে যুক্ত হতে পারে যাতে এটির একটি নতুন দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি হয়। বলুন যে আপনার কাছে বেতন সহ একটি ডাটাবেস রয়েছে এবং আপনার এটিতে কয়েকটি জটিল পরিসংখ্যানমূলক কোয়েরি করা দরকার।

জটিল ক্যোয়ারীটি ডেটাবেজে সর্বদা প্রেরণের পরিবর্তে, আপনি কোয়েরিকে ভিউ হিসাবে এবং তারপরে সংরক্ষণ করতে পারেন SELECT * FROM view


11
সুতরাং ভিউটি আসলে একটি টেবিল যা একটি নির্বাচিত বিবৃতি দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। দৃশ্যটি সংরক্ষণ করা হয়েছে এবং অ্যাক্সেস করা যায় তাই ভিউয়ের পরিবর্তে সেই তথ্য দিয়ে একটি নতুন টেবিল তৈরি করার মধ্যে কী আলাদা হবে।
ডগ হাউফ 21

23
আপনি এমন কোনও ভিউটিকে "সংরক্ষিত নির্বাচনের বিবৃতি" হিসাবে ভাবতে পারেন যা আপনি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন। এটি আসলে কোনও টেবিল নয়; যদিও কিছু ডাটাবেসগুলি নীচে একটি সত্য সারণী রয়েছে এমন মতামত তৈরি করার অনুমতি দেয়, এটি সত্যই কেবল একটি SELECTবিবৃতি যা ফলাফলগুলি দেয়।
অ্যারন দিগুল্লা

1
লক্ষণীয় কিছু: "দেখান টেবিলগুলি" -এ টেবিলগুলির সাথে কিছু ডাটাবেস সিস্টেমের তালিকা ভিউ; কমান্ড।
ডেক্সটার 15

1
@ শ্বেতাভশেখর এটি আপনার ডাটাবেস এবং দেখার ধরণের উপর নির্ভর করে। অতি সাধারণ আকারে, ডাটাবেসটি এসকিউএলকে চালিত করবে যেন আপনি কেবল পুরো জিনিসটি প্রেরণ করেছেন। এই ক্ষেত্রে, আপনি কেবল বার বার অনেকগুলি বাইট প্রেরণ করে সংরক্ষণ করেন। কিছু ডাটাবেস কোয়েরি চালায় এবং ফলাফলটিকে (বাস্তব) সারণীতে সংরক্ষণ করতে পারে। তারপরে আপনার যে সমস্যার কথা উল্লেখ করেছেন সেগুলি সমাধান করা দরকার। কীভাবে এটি করবেন ডিবি ডকুমেন্টেশন পরীক্ষা করুন।
অ্যারন দিগুল্লা

1
@ ফক্সডেপ্লয় হ্যাঁ, যেহেতু সেই দৃশ্যটি কোনওভাবেই সহায়তা করে না। দরকারী পরিস্থিতি হ'ল সীমিত অনুমতি সহ একটি দৃশ্য যা একই ডেটাবেস বা অন্য কোনও ডাটাবেসে (দূরবর্তী টেবিল) অন্য স্কিমা থেকে একটি টেবিল নির্বাচন করে।
অ্যারন দিগুল্লা

34

সারণী: আরডিবিএমএসে ডেটা এবং তথ্য সংরক্ষণের জন্য সারণি একটি প্রাথমিক স্টোরেজ। একটি সারণি সম্পর্কিত তথ্য এন্ট্রিগুলির একটি সংগ্রহ এবং এটি কলাম এবং সারি নিয়ে গঠিত।

দেখুন: একটি দর্শন একটি ভার্চুয়াল টেবিল যার বিষয়বস্তু কোয়েরি দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। ইনডেক্স না করা হলে কোনও ভিউ ডাটাবেসে ডেটা মানের সঞ্চিত সেট হিসাবে উপস্থিত থাকে না। টেবিলের ওপরে সুবিধা রয়েছে

  • আমরা একাধিক টেবিল বা অন্য ভিউ থেকে কলাম / সারি একত্রিত করতে পারি এবং একীভূত দৃষ্টিভঙ্গি রাখতে পারি।
  • ব্যবহারকারীদের ভিউটির অন্তর্নিহিত বেস টেবিলগুলিতে সরাসরি অ্যাক্সেসের অনুমতি না দিয়ে ভিউগুলিকে ভিউয়ের মাধ্যমে ডেটা অ্যাক্সেস করার মাধ্যমে সুরক্ষা ব্যবস্থা হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে
  • এটি ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমগুলিতে বিমূর্ত স্তর হিসাবে কাজ করে, সুতরাং স্কিমাতে কোনও পরিবর্তন প্রকাশিত হয় না এবং তাই ডাউন স্ট্রিম সিস্টেমগুলি প্রভাবিত হয় না।

16

একটি ভিউ ভার্চুয়াল টেবিল। একটি ভিউতে সারণী এবং কলামগুলি কেবল একটি টেবিলের মতো থাকে। একটি ভিউ এবং একটি টেবিলের মধ্যে পার্থক্য হ'ল ভিউগুলি অন্যান্য টেবিলের উপরে (বা মতামত) উপরে নির্মিত সংজ্ঞা হয় এবং সেগুলি ডেটা ধরে রাখে না। যদি অন্তর্নিহিত টেবিলটিতে ডেটা পরিবর্তন হয় তবে একই পরিবর্তনটি দৃষ্টিতে প্রতিফলিত হয়। একটি দৃশ্য একটি একক টেবিল বা একাধিক টেবিলের উপরে তৈরি করা যেতে পারে। এটি অন্য দেখার শীর্ষেও নির্মিত হতে পারে। এসকিউএল তৈরি দেখুন পৃষ্ঠায়, আমরা দেখব কীভাবে একটি দৃশ্য তৈরি করা যায়।

দর্শনগুলি নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি সরবরাহ করে:

  1. ব্যবহারের সহজতা: একটি দর্শন শেষ ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে ডাটাবেস সারণীর জটিলতা লুকায়। মূলত আমরা ডেটাবেস টেবিলের শীর্ষে অ্যাবস্ট্রাকশনের একটি স্তর হিসাবে মতামতগুলি ভাবতে পারি।

  2. স্থান সঞ্চয়: দৃশ্যগুলি সঞ্চয় করতে খুব কম জায়গা নেয়, যেহেতু তারা প্রকৃত ডেটা সংরক্ষণ করে না।

  3. অতিরিক্ত ডেটা সুরক্ষা: ভিউগুলি কেবল সারণীতে নির্দিষ্ট কিছু কলাম অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যাতে কেবলমাত্র সংবেদনশীল কলামগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং শেষ ব্যবহারকারীর সামনে প্রকাশিত হয়। তদতিরিক্ত, কিছু ডাটাবেস ভিউগুলিকে পৃথক সুরক্ষা সেটিংস রাখতে অনুমতি দেয়, এইভাবে চোখের ছাঁটাই থেকে সংবেদনশীল ডেটা গোপন করে।

উত্তর থেকে: http://www.1keydata.com/sql/sql-view.html


4

বিবেচনায় ডাটাবেসের সাথে কোনও সরাসরি বা শারীরিক সম্পর্ক নেই। এবং একটি দর্শন (যেমন সন্নিবেশ, আপডেট, মুছুন) এর মাধ্যমে সংশোধন করার অনুমতি নেই I এটি কেবলমাত্র একটি লজিকাল টেবিলের সেট


1
এসকিউএল সার্ভারে, আপনি কেবলমাত্র একটি বেস টেবিলের উল্লেখ করলে, আপনি একটি ভিউয়ের মাধ্যমে অন্তর্নিহিত টেবিলটি সংশোধন করতে পারেন। এখানে দেখুন
ক্রাইস্টেন হাম্মাক

3

একটি দৃশ্য আমাদের সার্বক্ষণিক ডাটাবেসের স্থান ব্যবহার থেকে মুক্তি পেতে সহায়তা করে। আপনি যদি একটি সারণী তৈরি করেন তবে এটি ডাটাবেসে সঞ্চিত থাকে এবং এর অস্তিত্ব জুড়ে কিছু জায়গা রাখে। পরিবর্তে ভিউ ব্যবহার করা হয় যখন কোনও কোয়েরি চালিত হয় তাই ডিবি স্থান সংরক্ষণ করে। এবং আমরা বিভিন্ন টেবিলগুলিতে যোগদান করে সর্বদা বড় টেবিল তৈরি করতে পারি না যদিও আমরা পারতাম তবে স্থানটি বাঁচাতে টেবিলটি কত বড় তা নির্ভর করে। সুতরাং অস্থায়ীভাবে রান টেস্টে বিভিন্ন টেবিলে যোগদান করে একটি টেবিল তৈরি করুন দেখুন। বিশেষজ্ঞরা, আমি ভুল হলে দয়া করে আমাকে সংশোধন করুন।


2

টেবিল:

সারণি ডাটাবেসে ডেটা সঞ্চয় করে এবং এতে ডেটা থাকে।

দেখুন:

ভিউ একটি কাল্পনিক টেবিল, এতে কেবল ক্ষেত্রগুলি (কলাম) থাকে এবং এতে ডেটা (সারি) থাকে না যা রান টাইমে ফ্রেম করা হবে নির্বাচিত কলামগুলির সাথে এক বা একাধিক টেবিলের সাথে মিলিত হয়ে ভিউগুলি যোগদান করে। সুরক্ষা কারণে ব্যবহারকারীর কাছ থেকে কিছু কলাম লুকানোর জন্য এবং কলামে থাকা তথ্য লুকিয়ে রাখতে দর্শন তৈরি করা হয়। ভিউজগুলি প্রতিবার নির্দিষ্ট কলামগুলিতে অ্যাক্সেসের জন্য প্রশ্নগুলি লেখার প্রচেষ্টা হ্রাস করে প্রতিবারের জন্য ডাটাবেসে জটিল ক্যোয়ারিকে আঘাত করার পরিবর্তে, আমরা ভিউ ব্যবহার করতে পারি


2

এসকিউএল ভিউ:

ভিউ একটি এসকিউএল স্টেটমেন্টের ফলাফল-সেটের ভিত্তিতে একটি ভার্চুয়াল টেবিল এবং এটি কোনও নাম সহ ডাটাবেসে সঞ্চিত।

এসকিউএল সারণী:

এসকিউএল সারণি হ'ল ডাটাবেস উদাহরণ ক্ষেত্র (কলাম) এবং সারি সমন্বিত।

নিম্নলিখিত পোস্টটি দেখুন, লেখক দর্শন এবং টেবিলের মধ্যে প্রায় সাতটি পার্থক্য তালিকাভুক্ত করেছেন

https://codechef4u.com/post/2015/09/03/sql-views-vs-tables

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.