ਐਰੇ ਡੀਬੀਐਮਐਸ

ਇੱਕ ਐਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਐਰੇ ਡੀਬੀਐਮਐਸ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਰੇ (ਜਿਸ ਨੂੰ ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਆਈਟਮਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ (ਅਕਸਰ ਪਿਕਸਲ, ਵੌਕਸੇਲ, ਆਦਿ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ), ਇੱਕ, ਦੋ ਦੇ ਨਿਯਮਤ ਗਰਿੱਡ 'ਤੇ ਬੈਠੇ ਹੋਏ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਾਪ। ਅਕਸਰ ਐਰੇ ਸੈਂਸਰ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ , ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਅੰਕੜਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਐਰੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿੰਗਲ ਆਬਜੈਕਟ ਅਕਸਰ ਟੇਰਾਬਾਈਟ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਹੀ ਪੇਟਾਬਾਈਟ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅੱਜ ਦੇ ਧਰਤੀ ਅਤੇ ਪੁਲਾੜ ਨਿਰੀਖਣ ਪੂਰਾਲੇਖ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਐਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਤੇ ਲਚਕਦਾਰ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ।

 ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ 
ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਿਸਟਮ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ, ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ (ਸਨਕਲਲਪਿਕ ਤੌਰ' ਤੇ) ਅਸੀਮਤ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਐਰੇਆਂ 'ਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਲਚਕਦਾਰ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ/ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਐਰੇ ਕਦੇ ਵੀ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਜਿਹੇ ਐਰੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਸਮੁੱਚੇ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲ। ਕੁਝ ਸਿਸਟਮ ਐਰੇ ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਦੇ ਸਮਾਨਤਾ ਵਜੋਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਐਰੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਿਸਮ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਰੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਡਾਟਾਬੇਸ ਟੂਪਲਸ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪੰਨੇ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਡਿਸਕ ਐਕਸੈਸ ਦੀ ਇੱਕ ਇਕਾਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 KB - ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਰੇ ਆਬਜੈਕਟ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਈ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਫੈਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਐਰੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਵੱਡੇ ਐਰੇ ਅਤੇ ਸਬ-ਐਰੇ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਐਰੇ, ਸੰਮੇਲਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਖੌਤੀ ਟਾਇਲਾਂ ਜਾਂ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਆਕਾਰ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੌਰਾਨ ਪਹੁੰਚ ਦੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ ਅਜਿਹੇ ਐਰੇ ਨੂੰ ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ, ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, SQL, ਆਰਬਿਟਰਰੀ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਸਮੀਕਰਨ ਕੋਰ ਐਰੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ NoSQL ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, "ਸਿਰਫ SQL" ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ। ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਰੇ ਆਪਰੇਟਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੋਡਾਂ ਜਾਂ ਕੋਰਾਂ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਟਾਇਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਕੇ, ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਧਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਥ, ਪੁਲਾੜ, ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ OLAP) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੀਓ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ 1-D ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਵੇਦਕ ਸਮਾਂ ਲੜੀ, 2-ਡੀ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰ, 3-D x/y/t ਚਿੱਤਰ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਅਤੇ x/y/z ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ 4-D x/y/z/t ਜਲਵਾਯੂ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਡੇਟਾ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

 ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ 
ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਅੱਜ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੈ, ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਟੂਪਲਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੱਦ ਤੱਕ ਐਰੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ISO SQL ਇੱਕ ਐਰੇ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਹੈ, ਲਗਭਗ ਕੋਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡੋਮੇਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ BLOBs ("ਬਾਈਨਰੀ ਵੱਡੇ ਆਬਜੈਕਟ") ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈਣਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹਨ: (ਧਾਰਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਅਸੀਮਤ ਲੰਬਾਈ ਦੀਆਂ ਬਾਈਟ ਸਤਰ, ਪਰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਭਾਸ਼ਾ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਉਪ-ਸੈਟਿੰਗ।

BLOBs ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਪੀ ਆਈ ਸੀ ਡੀ ਐਮ ਐਸ ਨਾਲ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ 2-D ਐਰੇ ਕਿਊਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪੂਰਵਗਾਮੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਅਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਸਟੋਰੇਜ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।

ਬਹੁ-ਅਯਾਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਪਹਿਲੀ ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਲਜਬਰਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਬੌਮਨ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਐਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਭਾਸ਼ਾ, 2-ਡੀ ਤੱਕ ਸੀਮਤ, ਮਰਾਠੇ ਅਤੇ ਸਲੇਮ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸੈਮੀਨਲ ਸਿਧਾਂਤਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਲਿਬਕਿਨ ਐਟ ਅਲ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।; ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਜਿਸਨੂੰ NCRA ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨੇਸਟਡ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਕੈਲਕੂਲਸ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਐਰੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਜਟਿਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਹਨ। 2-D ਅਤੇ 3-D ਸਥਾਨਿਕ ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਅਲਜਬਰਾ, ਮੇਨਿਸ ਐਟ ਅਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ ਸਥਾਪਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ,ਰਸਦਮਨ ਸਿਸਟਮ ਕੋਲ ਪੂਰੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਨਾਲ n-D ਐਰੇ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਹੈ। Oracle GeoRaster 2-D ਰਾਸਟਰ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਚੰਕਡ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ SQL ਏਕੀਕਰਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ। ਟੇਰਾਲਿਬ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ GIS ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਸਪੈਟੀਓ-ਟੈਂਪੋਰਲ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਆਬਜੈਕਟ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ DBMS ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਹੈ, ਰਾਸਟਰਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਹੈ। ਸੰਸਕਰਣ 2.0 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪੋਸਟ ਜੀ ਆਈ ਐਸ 2-ਡੀ ਰਾਸਟਰਾਂ ਲਈ ਰਾਸਟਰ ਸਮਰਥਨ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਘੋਸ਼ਨਾਤਮਕ ਰਾਸਟਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। SciQL ਇੱਕ ਐਰੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ MonetDB DBMS ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। SciDB ਐਰੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਹਾਇਤਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਾਜ਼ਾ ਪਹਿਲ ਹੈ। SciQL ਵਾਂਗ, ਐਰੇ ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਿਸਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਸਦਮਨ ਅਤੇ ਪੋਸਟ ਜੀ ਆਈ ਐਸ ਵਿੱਚ।

ਸਪਾਰਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੇਸ ਲਈ , OLAP ਡੇਟਾ ਕਿਊਬ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਹਨ; ਉਹ ਆਪਣੇ ਟਿਕਾਣੇ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈੱਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਵੈਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ - ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ SQL ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਘਣਤਾ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ, ਅੱਜ ਮਿਆਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਘਣੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰ, ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੈੱਲ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਲਕੀਅਤ ਐਡਹਾਕ ਲਾਗੂਕਰਨ ਪ੍ਰਬਲ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ ਇੱਕ ਖਾਸ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਐਰੇ ਡੀ ਬੀ ਐਮ ਐਸ ਇੱਕ ਉੱਭਰ ਰਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਰੇਕਲ ਜੀਓਰਾਸਟਰ , ਪੋਸਟ ਜੀ ਆਈ ਐਸ 2.0 ਅਤੇ ਰਸਦਮਨ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਸਿਸਟਮ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਊਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਰਸਮੀਕਰਨ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਨੂਕੂਲਨ, ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਵੰਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਮੁੱਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਅਜੇ ਵੀ ਐਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਝਿਜਕਦੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਮਲਕੀਅਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਪੱਖ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

 ਧਾਰਨਾਵਾਂ 
ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਐਰੇ ਜੋੜਦੇ ਸਮੇਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਮੀਡੀਆ ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਐਰੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ) ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਿਊਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ) ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੰਕਲਪਿਕ ਮਾਡਲਿੰਗ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਢੁਕਵੇਂ ਆਪਰੇਟਰ) ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ।

ਸੰਕਲਪ ਮਾਡਲਿੰਗ

ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਐਰੇ A ਨੂੰ ਇੱਕ (ਕੁੱਲ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਕ) ਫੰਕਸ਼ਨ A ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: X → V ਜਿੱਥੇ X, ਡੋਮੇਨ ਕੁਝ d > 0 ਅਤੇ V ਲਈ ਇੱਕ d-ਅਯਾਮੀ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਅੰਤਰਾਲ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਰੇਂਜ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ (ਗੈਰ-ਖਾਲੀ) ਹੈ। ਮੁੱਲ ਸੈੱਟ; ਸੈੱਟ ਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੂੰ {(p,v) | ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ p ∈ X, v ∈ V }। A ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ (p,v) ਇੱਕ ਐਰੇ ਐਲੀਮੈਂਟ ਜਾਂ ਸੈੱਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਮ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ A[p] = v ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ। X ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ {0..767} × {0..1023} (XGA ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਈ) , V ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ 8-ਬਿੱਟ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ {0..255} ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ RGB ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ {0..255} × {0..255} × {0..255} ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਸਥਾਪਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਐਰੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਭਾਸ਼ਾ ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਐਰੇ ਉੱਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਐਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕਤਾ ਇਸ ਪਹਿਲੂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਲੋੜ, ਫਿਰ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ - ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੌਰਾਨ ਐਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਉੱਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦੁਹਰਾਓ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਦੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਰੇਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ (ਸੀਮਤ-ਸਮਾਂ) ਕਦਮਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਮਾਪਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਆਮ ਲੂਪਸ ਅਤੇ ਰੀਕਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਲੂਪ ਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਕਈ ਗੁਣਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।

 ਹਵਾਲੇ