आलेख से आलेख पर कूदते हुए, मैं हर जगह "थोक लोडिंग" अभिव्यक्ति देख सकता हूं।"थोक भार" का क्या अर्थ है?
यह वास्तव में (तकनीकी रूप से) क्या मतलब है?
इसका क्या अर्थ है?
उपयोग-मामलों के आधार पर स्पष्टीकरण का स्वागत है।
इंडेक्स आमतौर पर पंक्तियों को एक बार में डालने के लिए अनुकूलित किया जाता है। जब आप एक साथ डेटा का एक बड़ा सौदा जोड़ रहे हैं, तो एक समय में पंक्तियां डालने में अक्षम हो सकता है। उदाहरण के लिए, बी-ट्री के साथ, एक एकल कुंजी डालने का सबसे अच्छा तरीका खाली सूचकांक में डेटा का एक गुच्छा जोड़ने का बहुत ही खराब तरीका है।
इसके बजाय आप बी-पेड़ के साथ एक अलग रणनीति का पीछा करते हैं। आप सभी डेटा को पूर्ववत करते हैं, और इसे ब्लॉक में समूहित करते हैं। फिर आप पेड़ नोड्स में ब्लॉक को बदलकर एक नया बी-ट्री बना सकते हैं। हालांकि दोनों तकनीकों में एक ही एसिम्प्टोटिक प्रदर्शन है, ओ (एन लॉग (एन)), थोक लोड ऑपरेशन में बहुत छोटा कारक है।
थोक लोडिंग 'बड़े हिस्से' में डेटा (आमतौर पर डेटाबेस में) लोड करने का एक तरीका है। जहां आप एक ग्राहक या खरीद आदेश या सूची में वस्तुओं के बारे में जानकारी अपने सिस्टम में एक समय में दर्ज कर सकते हैं, थोक लोडिंग इसी प्रकार की जानकारी की एक फाइल लेती है और थोड़े समय में सैकड़ों/हजारों/लाखों रिकॉर्ड लोड करती है ।
यदि आप एक प्रकार के डीबीएमएस से दूसरे में परिवर्तित होते हैं, तो आप उम्मीद करेंगे कि पुरानी डीबी से नई डीबी में सभी जानकारी दर्ज न करें। इसके बजाए, आप पुरानी डीबी से जानकारी को एक प्रारूप में फ़ाइल में डंप करेंगे जिसे आसानी से नए डीबी द्वारा पढ़ा जा सकता है और फिर उस डेटा को नए डीबी में आयात किया जा सकता है।
है यही कारण है कि थोक लोड हो रहा है जरूरत पर जोर देता (35K पैर स्तर पर, वैसे भी)
थोक डेटा लोड की/निर्यात बड़ी मात्रा में आयात करने के लिए प्रयोग किया जाता है। आम तौर पर थोक संचालन लॉग नहीं होते हैं और लेनदेन संबंधी अखंडता अपेक्षा के अनुसार काम नहीं कर सकती है। अक्सर थोक संचालन बाईपास ट्रिगर और अखंडता जांच बाधाओं की तरह। यह काफी मात्रा में डेटा के लिए प्रदर्शन में सुधार करता है, काफी महत्वपूर्ण है।
याद रखने की एक बात यह है कि थोक लोडिंग का तात्पर्य है कि स्रोत से लक्ष्य तक डेटा सामग्री समान है, लेकिन यह केवल तभी सच है जब स्रोत सिस्टम को स्वीकार किया जाता है। किसी भी डेटा स्रोत के लिए, और विशेष रूप से बड़े डेटा के बारे में सच है, स्रोत डेटा को पढ़ने के बाद बदल सकता है और डेटा स्थानांतरण हो रहा है। परंपरागत रूप से ऑनलाइन सिस्टम को या तो लाइन से बाहर जाना होगा या अपडेट को निलंबित करना होगा यदि स्रोत से मेल खाने वाला सटीक बिंदु आवश्यक है।