VMDS
વીએમડીએસ તેના સ્મોલવર્લ્ડ ટેક્નોલોજી પ્લેટફોર્મના ભાગ રૂપે જીઇ એનર્જી દ્વારા પ્રદાન કરાયેલ વર્ઝન મેનેજ્ડ ડેટા સ્ટોર નામની રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ ટેક્નોલોજીને સંક્ષિપ્તમાં રજૂ કરે છે અને શરૂઆતથી જ પાવર ડિસ્ટ્રિબ્યુશન અને ટેલિકમ્યુનિકેશન્સ જેવી એન્ટરપ્રાઇઝ ઉપયોગિતાઓ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા અત્યંત જટિલ અવકાશી અને ટોપોલોજિકલ નેટવર્કને સંગ્રહિત કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી હતી. વી. એમ. ડી. એસ. મૂળરૂપે 1990 માં રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું કારણ કે વર્ષોથી તેમાં સુધારો અને સુધારા કરવામાં આવ્યા છે. તેનું વર્તમાન સંસ્કરણ 6.0 છે. વી. એમ. ડી. એસ. ને અવકાશી ડેટાબેઝ તરીકે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે. આ વી. એમ. ડી. એસ. ને સંખ્યાબંધ વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ આપે છે જ્યારે પરંપરાગત વિશેષતાઓ માત્ર રીલેશ્નલ ડેટાબેઝની સરખામણીમાં. ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ સર્વર પ્રોસેસિંગ વીએમડીએસ બે ભાગોથી બનેલું છેઃ એસડબલ્યુએમએફએસ (સ્મોલવર્લ્ડ માસ્ટર ફાઇલ સર્વર) તરીકે ઓળખાતું એક સરળ, અત્યંત સ્કેલેબલ ડેટા બ્લોક સર્વર અને સી અને મેજિકમાં લખાયેલ બુદ્ધિશાળી ક્લાયન્ટ એપીઆઈ. અવકાશી અને વિશેષતા ડેટા ડેટા બ્લોકમાં સંગ્રહિત થાય છે જે સર્વર પર ડેટા સ્ટોર ફાઇલો તરીકે ઓળખાતી વિશેષ ફાઇલોમાં રહે છે. જ્યારે ક્લાયન્ટ એપ્લિકેશન ડેટાની વિનંતી કરે છે ત્યારે તેની પાસે જરૂરી ડેટા બ્લોકના મહત્તમ સમૂહને તૈયાર કરવા માટે પૂરતી બુદ્ધિ હોય છે. આ વિનંતી પછી એસડબલ્યુએમએફએસને કરવામાં આવે છે જે પ્રક્રિયા માટે નેટવર્ક દ્વારા ગ્રાહકને ડેટા પરત કરે છે. આ અભિગમ ખાસ કરીને અવકાશી અને ટોપોલોજિકલ ડેટા સાથે વ્યવહાર કરતી વખતે કાર્યક્ષમ અને માપનીય છે જે મોટા જથ્થામાં વહેવાનું વલણ ધરાવે છે અને સાદા એટ્રિબ્યુટ ડેટા (ઉદાહરણ તરીકે નકશા ફરીથી દોરવાની કામગીરી દરમિયાન) કરતાં વધુ પ્રક્રિયાની જરૂર પડે છે. આ અભિગમ વી. એમ. ડી. એસ. ને એન્ટરપ્રાઇઝ જમાવટ માટે સારી રીતે અનુકૂળ બનાવે છે જેમાં સેંકડો અથવા હજારો સહવર્તી ગ્રાહકો પણ સામેલ હોઈ શકે છે. લાંબા વ્યવહારો માટે સમર્થન સંબંધિત ડેટાબેઝ ટૂંકા વ્યવહારોને સમર્થન આપે છે જેમાં ડેટામાં ફેરફારો પ્રમાણમાં નાના હોય છે અને સમયગાળાની દ્રષ્ટિએ ટૂંકા હોય છે (વ્યવહારની શરૂઆત અને અંત વચ્ચેનો મહત્તમ સમયગાળો સામાન્ય રીતે થોડી સેકંડ કે તેથી ઓછો હોય છે). વી. એમ. ડી. એસ. લાંબા વ્યવહારોને ટેકો આપે છે જેમાં વ્યવહારમાં સામેલ ડેટાનું પ્રમાણ નોંધપાત્ર હોઈ શકે છે અને વ્યવહારનો સમયગાળો નોંધપાત્ર (દિવસો, અઠવાડિયા કે મહિનાઓ) પણ હોઈ શકે છે. આ પ્રકારના વ્યવહારો, ઉદાહરણ તરીકે, વીજ વિતરણ ઉપયોગિતાઓ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા અદ્યતન નેટવર્ક કાર્યક્રમોમાં સામાન્ય છે. આ સંદર્ભમાં લાંબા વ્યવહારના સમયગાળાને કારણે પરિવર્તનની માત્રા નોંધપાત્ર હોઈ શકે છે (માત્ર વ્યવહારના અવકાશમાં જ નહીં, પરંતુ સમગ્ર ડેટાબેઝના સંદર્ભમાં પણ). તદનુસાર, એવી શક્યતા છે કે એક જ રેકોર્ડ એકથી વધુ વખત બદલાઇ શકે છે. આ પરિસ્થિતિનો સામનો કરવા માટે વી. એમ. ડી. એસ. એ આવા સંઘર્ષોને આપમેળે સંચાલિત કરવા માટે આંતરિક ટેકો આપ્યો છે અને એપ્લિકેશનોને ફેરફારોની સમીક્ષા કરવાની અને માત્ર તે જ સંપાદનો સ્વીકારવાની મંજૂરી આપે છે જે સાચા હોય. અવકાશી અને ટોપોલોજિકલ ક્ષમતાઓ તેમજ પરંપરાગત રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ સુવિધાઓ જેમ કે એટ્રિબ્યુટ ક્વેરીંગ, જોઇન ફીલ્ડ્સ, ટ્રિગર્સ અને ગણતરી કરેલ ક્ષેત્રો, વી. એમ. ડી. એસ. માં અસંખ્ય અવકાશી અને ટોપોલોજિકલ ક્ષમતાઓ છે. આ બિંદુઓ, પાઠો, પોલીલાઇન્સ, બહુકોણ અને રાસ્ટર ડેટા જેવા અવકાશી ડેટાને સંગ્રહિત અને વિશ્લેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. અવકાશી કાર્યોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ બહુકોણની અંદરની તમામ લાક્ષણિકતાઓ શોધો, સ્થળોના સમૂહના વોરોનોઈ બહુકોણની ગણતરી કરો અને બિંદુઓના સમૂહ પર સમૂહ વિશ્લેષણ કરો. વેક્ટર અવકાશી માહિતી જેમ કે બિંદુઓ, પોલીલાઇન અને બહુકોણને ટોપોલોજિકલ વિશેષતાઓ આપી શકાય છે જે જટિલ નેટવર્કને મોડેલિંગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. બે નોડ્સ વચ્ચેનો ટૂંકો માર્ગ શોધવા અથવા ડિલિવરી રૂટને કેવી રીતે શ્રેષ્ઠ બનાવવો (મુસાફરી સેલ્સમેન સમસ્યા) જેવા પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે નેટવર્ક વિશ્લેષણ એન્જિન પ્રદાન કરવામાં આવે છે. ટોપોલોજી એન્જિનને નિયમોના સમૂહ સાથે ગોઠવી શકાય છે જે વ્યાખ્યાયિત કરે છે કે જ્યારે નવી માહિતી ઉમેરવામાં આવે છે અથવા હાલની માહિતી સંપાદિત કરવામાં આવે છે ત્યારે ટોપોલોજીકલ સંસ્થાઓ એકબીજા સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે. ડેટા એબ્સ્ટ્રેક્શન વી. એમ. ડી. એસ. માં તમામ ડેટા એપ્લિકેશનને ઓબ્જેક્ટ તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે. આ ઘણા રીલેશ્નલ ડેટાબેઝથી અલગ છે જે ડેટાને કોષ્ટકમાંથી પંક્તિઓ તરીકે રજૂ કરે છે અથવા જે. ડી. બી. સી. નો ઉપયોગ કરીને ક્વેરી પરિણામ આપે છે. વીએમડીએસ સ્મોલવર્લ્ડ ટેક્નોલોજી પ્લેટફોર્મના ભાગ રૂપે ડેટા મોડેલિંગ ટૂલ અને અંતર્ગત માળખું પ્રદાન કરે છે જે સંચાલકોને ડેટાબેઝમાં કોષ્ટકને મેજિક ઉદાહરણ (અથવા વર્ગ) સાથે સાંકળવાની મંજૂરી આપે છે. મેજિક ઉદાહરણ માટે મેજિક ગેટ એન્ડ સેટ પદ્ધતિઓ આપમેળે પેદા થઈ શકે છે જે કોષ્ટકના ક્ષેત્ર (અથવા સ્તંભ) ને છતી કરે છે. દરેક વી. એમ. ડી. એસ. પંક્તિ મેજિક ઓબ્જેક્ટના ઉદાહરણ તરીકે એપ્લિકેશનમાં પોતાને પ્રગટ કરે છે અને તે આર. ડબલ્યુ. ઓ. (અથવા વાસ્તવિક વિશ્વ ઓબ્જેક્ટ) તરીકે ઓળખાય છે. કોષ્ટકો નાની દુનિયાની ભાષામાં સંગ્રહ તરીકે ઓળખાય છે. #બધા _ rwos ડેટાબેઝમાં તમામ rwos ધરાવે છે અને તે વિજાતીય છે બધા _ rwos <<my_application.rwo_set () #વાલ્વ સંગ્રહ વાલ્વ સંગ્રહ ધરાવે છે <<all_rwos.select (: સંગ્રહ, {: વાલ્વ}) નંબર _ ઓફ _ વાલ્વ <<valves.size પ્રશ્નો અનુમાનિત વસ્તુઓનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છેઃ #'ઓપન' વાલ્વ શોધો. ઓપન _ વૉલ્વ્સ <<valves.select (predicate.eq (: ઓપરેટિંગ _ સ્ટેટસ, "ઓપન")) નંબર _ ઓફ _ ઓપન _ વૉલ્વ્સ <<open_valves.size _ ફોર વૉલ્વ _ ઓવર open_valves.elements () _ લૂપ રાઈટ (valve.id) _ એન્ડલોપ જોઇન્સને પેરેન્ટ આરડબલ્યુઓ પર પદ્ધતિઓ તરીકે લાગુ કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મેનેજર પાસે ઘણા કર્મચારીઓ હોઈ શકે છે જે તેને જાણ કરે છેઃ #કર્મચારી સંગ્રહ મેળવો. કર્મચારીઓ <<my_application.database.collection (: જીઆઇએસ,: કર્મચારીઓ) #'સ્ટીવ' નામના મેનેજરને શોધો અને પ્રથમ મેળ ખાતું તત્વ સ્ટીવ <<employees.select (predicate.eq (: નામ, "સ્ટીવ") મેળવો. અને (predicate.eq (: ભૂમિકા, "મેનેજર"). એક _ ઘટક () #તેના સીધા અહેવાલોના નામ પ્રદર્શિત કરે છે. નામ એ કર્મચારી સંગ્રહ (અથવા કોષ્ટક) પરનું એક ક્ષેત્ર (અથવા સ્તંભ) #છે કર્મચારી માટે steve.direct_reports.elements () _ લૂપ લખો (employee.name) _ એન્ડલોપ વ્યવહાર કરવા માટેઃ #હેશ કોષ્ટકની દરેક કી સંગ્રહ (અથવા કોષ્ટક) માં ક્ષેત્ર (અથવા સ્તંભ) ના નામ (અથવા સ્તંભ) ને અનુરૂપ છે. 8-જીઆઇએસ ડેટાબેઝ એ રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સની વિવિધ સૂચિ છે ઓબ્જેક્ટ-રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સની સૂચિ અવકાશી ડેટાબેઝ મલ્ટીવર્ઝન કોન્કરન્સી કંટ્રોલ ડેટા મેનેજમેન્ટ જીઆઇએસ સોફ્ટવેર