Associative array
કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં, સહયોગી એરે, નકશો, પ્રતીક કોષ્ટક અથવા શબ્દકોશ એ એક અમૂર્ત ડેટા પ્રકાર છે જે (કી, મૂલ્ય) જોડીનો સંગ્રહ સંગ્રહિત કરે છે, જેમ કે દરેક સંભવિત કી સંગ્રહમાં વધુમાં વધુ એક વાર દેખાય છે. ગાણિતિક દ્રષ્ટિએ, સહયોગી એરે એ મર્યાદિત ડોમેન સાથેનું કાર્ય છે. તે 'લુકઅપ', 'દૂર કરો' અને 'ઇન્સર્ટ' કામગીરીને ટેકો આપે છે. શબ્દકોશ સમસ્યા એ કાર્યક્ષમ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સની રચના કરવાની ઉત્તમ સમસ્યા છે જે સહયોગી એરેનો અમલ કરે છે. શબ્દકોશ સમસ્યાના બે મુખ્ય ઉકેલો હેશ કોષ્ટકો અને સર્ચ ટ્રી છે. કેટલીકવાર સીધા સંબોધિત એરે, દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષો અથવા અન્ય વધુ વિશિષ્ટ માળખાઓનો ઉપયોગ કરીને સમસ્યાનું સમાધાન કરવું પણ શક્ય છે. ઘણી પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં આદિમ ડેટા પ્રકારો તરીકે સહયોગી એરેનો સમાવેશ થાય છે, જ્યારે અન્ય ઘણી ભાષાઓ સોફ્ટવેર લાઇબ્રેરીઓ પ્રદાન કરે છે જે સહયોગી એરેને ટેકો આપે છે. કન્ટેન્ટ-એડ્રેસેબલ મેમરી એ સહયોગી એરે માટે સીધા હાર્ડવેર-સ્તરના સમર્થનનું એક સ્વરૂપ છે. સહયોગી એરેમાં મેમોઇઝેશન અને ડેકોરેટર પેટર્ન જેવી મૂળભૂત પ્રોગ્રામિંગ પેટર્ન સહિત ઘણી એપ્લિકેશનો છે. આ નામ ગણિતમાં જાણીતા સહયોગી ગુણધર્મમાંથી આવતું નથી. તેના બદલે, તે કીઓ સાથેના મૂલ્યોના જોડાણમાંથી ઉદ્ભવે છે. તેને સહયોગી પ્રોસેસરો સાથે ભેળસેળ ન કરવી જોઈએ. સહયોગી શ્રેણીમાં, કી અને મૂલ્ય વચ્ચેનું જોડાણ ઘણીવાર "મેપિંગ" તરીકે ઓળખાય છે; આ જ શબ્દનો ઉપયોગ નવું જોડાણ બનાવવાની પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપવા માટે પણ થઈ શકે છે. એસોસિએટિવ એરે માટે સામાન્ય રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવતી કામગીરીઓ છેઃ શામેલ કરો અથવા મૂકોઃ સંગ્રહમાં નવી જોડી ઉમેરો, તેના નવા મૂલ્યની ચાવીનું મેપિંગ કરો. કોઈપણ હાલનું મેપિંગ ફરીથી લખવામાં આવે છે. આ ઓપરેશનની દલીલો ચાવીરૂપ અને મૂલ્ય છે. દૂર કરો અથવા કાઢી નાખોઃ સંગ્રહમાંથી જોડી દૂર કરો, આપેલ કીને તેના મૂલ્યમાંથી અનમેપ કરો. આ ઓપરેશનની દલીલ ચાવીરૂપ છે. શોધો, શોધો અથવા મેળવોઃ આપેલ કી સાથે બંધાયેલ મૂલ્ય (જો કોઈ હોય તો) શોધો. આ કામગીરીની દલીલ એ ચાવી છે, અને કામગીરીમાંથી મૂલ્ય પરત કરવામાં આવે છે. જો કોઈ મૂલ્ય ન મળે, તો કેટલાક લુકઅપ વિધેયો અપવાદ ઉભી કરે છે, જ્યારે અન્ય મૂળભૂત મૂલ્ય પરત કરે છે (જેમ કે શૂન્ય, નલ અથવા કન્સ્ટ્રક્ટરને પસાર કરાયેલ ચોક્કસ મૂલ્ય). સહયોગી એરેમાં અન્ય કામગીરીઓનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે જેમ કે મેપિંગ્સની સંખ્યા નક્કી કરવી અથવા તમામ મેપિંગ્સ પર લૂપ કરવા માટે ઇટરેટર બનાવવું. આવી કામગીરીઓ માટે, જે ક્રમમાં મેપિંગ્સ પરત કરવામાં આવે છે તે સામાન્ય રીતે અમલીકરણ-નિર્ધારિત હોય છે. મલ્ટીમેપ એક જ કી સાથે બહુવિધ મૂલ્યોને જોડવાની મંજૂરી આપીને સહયોગી એરેને સામાન્ય બનાવે છે. દ્વિદિશાત્મક નકશો એ સંબંધિત અમૂર્ત ડેટા પ્રકાર છે જેમાં મેપિંગ્સ બંને દિશામાં કાર્ય કરે છેઃ દરેક મૂલ્ય એક અનન્ય કી સાથે સંકળાયેલું હોવું જોઈએ, અને બીજી શોધ કામગીરી દલીલ તરીકે મૂલ્ય લે છે અને તે મૂલ્ય સાથે સંકળાયેલ કી જુએ છે. ગુણધર્મો સહયોગી એરેની કામગીરીએ વિવિધ ગુણધર્મોને સંતોષવા જોઈએઃ લુકઅપ (કે, ઇન્સર્ટ (જે, વી, ડી)) = જો કે = જે તો અન્ય લુકઅપ (કે, ડી) લુકઅપ (કે, નવું ()) = નિષ્ફળ, જ્યાં નિષ્ફળ એ અપવાદ અથવા મૂળભૂત મૂલ્ય દૂર છે (કે, ઇન્સર્ટ (જે, વી, ડી)) = જો કે = = જે પછી દૂર કરો (કે, ડી) અન્યથા દાખલ કરો (જે, વી, દૂર કરો (કે, ડી)) દૂર કરો (કે, નવું () = નવું () જ્યાં કે અને જે કીઓ છે, વી એ મૂલ્ય છે, ડી એક સહયોગી એરે છે, અને નવું () એક નવું, ખાલી સહયોગી એરે બનાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે ધારો કે પુસ્તકાલય દ્વારા આપવામાં આવેલી લોનનો સમૂહ માહિતી માળખામાં રજૂ થાય છે. પુસ્તકાલયમાં દરેક પુસ્તક એક સમયે માત્ર એક જ પુસ્તકાલય આશ્રયદાતા દ્વારા ચકાસી શકાય છે. જો કે, એક જ આશ્રયદાતા બહુવિધ પુસ્તકો ચકાસી શકે છે. તેથી, કયા પુસ્તકોની તપાસ કરવામાં આવે છે તે વિશેની માહિતી કે જેમાં પુસ્તકો ચાવીરૂપ છે અને આશ્રયદાતાઓ મૂલ્યો છે તે સહયોગી શ્રેણી દ્વારા કયા આશ્રયદાતાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકાય છે. પાયથોન અથવા જે. એસ. ઓ. એન. માંથી સંકેતલિપીનો ઉપયોગ કરીને, માહિતી માળખું હશેઃ {"પ્રાઇડ એન્ડ પ્રેજુડિસ": "એલિસ", "વુથરિંગ હાઇટ્સ": "એલિસ", "ગ્રેટ એક્સપેક્ટેશન્સ": "જ્હોન"} કી "ગ્રેટ એક્સપેક્ટેશન્સ" પર એક લુકઅપ ઓપરેશન "જ્હોન" પરત કરશે. જો જ્હોન પોતાનું પુસ્તક પરત કરે છે, તો તે કાઢી નાખવાની કામગીરીનું કારણ બને છે, અને જો પેટ કોઈ પુસ્તકની તપાસ કરે છે, જે દાખલ કરવાની કામગીરીનું કારણ બને છે, જે એક અલગ સ્થિતિ તરફ દોરી જાય છેઃ {"પ્રાઇડ એન્ડ પ્રેજુડિસ": "એલિસ", "ધ બ્રધર્સ કરમાઝોવ": "પેટ", "વુથરિંગ હાઇટ્સ": "એલિસ"} અમલીકરણ ખૂબ જ ઓછા મેપિંગ્સવાળા શબ્દકોશો માટે, જોડાણ સૂચિ, મેપિંગ્સની લિંક કરેલી સૂચિનો ઉપયોગ કરીને શબ્દકોશનો અમલ કરવો અર્થપૂર્ણ બની શકે છે. આ અમલીકરણ સાથે, મૂળભૂત શબ્દકોશ કામગીરીઓ કરવાનો સમય મેપિંગ્સની કુલ સંખ્યામાં રેખીય છે; જો કે, તેનો અમલ કરવો સરળ છે અને તેના ચાલતા સમયના સતત પરિબળો નાના છે. અન્ય ખૂબ જ સરળ અમલીકરણ તકનીક, જ્યારે કીઓ એક સાંકડી શ્રેણી સુધી મર્યાદિત હોય ત્યારે ઉપયોગી છે, તે એરેમાં સીધું સંબોધન છેઃ આપેલ કી k માટેનું મૂલ્ય એરે સેલ A [k] પર સંગ્રહિત થાય છે, અથવા જો ત્યાં k માટે કોઈ મેપિંગ ન હોય તો સેલ એક વિશેષ પ્રહરી મૂલ્ય સંગ્રહિત કરે છે જે મેપિંગના અભાવને સૂચવે છે. આ તકનીક સરળ અને ઝડપી છે, જેમાં દરેક શબ્દકોશ કામગીરીમાં સતત સમય લાગે છે. જો કે, આ માળખા માટે જગ્યાની જરૂરિયાત સમગ્ર કીસ્પેસનું કદ છે, જ્યાં સુધી કીસ્પેસ નાનું ન હોય ત્યાં સુધી તે અવ્યવહારુ બનાવે છે. શબ્દકોશો અમલમાં મૂકવા માટેના બે મુખ્ય અભિગમો હેશ ટેબલ અથવા સર્ચ ટ્રી છે. હેશ ટેબલ અમલીકરણ સહયોગી એરેનું સૌથી વધુ વારંવાર વપરાતું સામાન્ય હેતુ અમલીકરણ હેશ ટેબલ સાથે છેઃ એક એરે જે હેશ ફંક્શન સાથે જોડાય છે જે દરેક કીને એરેની અલગ "બકેટ" માં અલગ કરે છે. હેશ ટેબલ પાછળનો મૂળભૂત વિચાર એ છે કે એરેના તત્વને તેની અનુક્રમણિકા દ્વારા ઍક્સેસ કરવું એ એક સરળ, સતત-સમયની કામગીરી છે. તેથી, હેશ ટેબલ માટેના ઓપરેશનની સરેરાશ ઓવરહેડ એ માત્ર કીની હેશની ગણતરી છે, જે એરેની અંદર અનુરૂપ બકેટને ઍક્સેસ કરવા સાથે જોડાયેલી છે. જેમ કે, હેશ કોષ્ટકો સામાન્ય રીતે ઓ (1) સમયમાં પ્રદર્શન કરે છે, અને સામાન્ય રીતે વૈકલ્પિક અમલીકરણને પાછળ છોડી દે છે. હેશ કોષ્ટકો અથડામણને નિયંત્રિત કરવામાં સક્ષમ હોવા જોઈએઃ એરેની એક જ ડોલમાં બે જુદી જુદી કીઓના હેશ ફંક્શન દ્વારા મેપિંગ. આ સમસ્યાના બે સૌથી વ્યાપક અભિગમો અલગ ચેઇનિંગ અને ઓપન એડ્રેસિંગ છે. અલગ સાંકળમાં, એરે પોતે મૂલ્યને સંગ્રહિત કરતું નથી પરંતુ અન્ય કન્ટેનરમાં નિર્દેશકને સંગ્રહિત કરે છે, સામાન્ય રીતે સંગઠન સૂચિ, જે હેશ સાથે મેળ ખાતી તમામ કિંમતોને સંગ્રહિત કરે છે. તેનાથી વિપરીત, ઓપન એડ્રેસિંગમાં, જો હેશ અથડામણ જોવા મળે છે, તો ટેબલ નિર્ધારિત રીતે મૂલ્યને સંગ્રહિત કરવા માટે એરેમાં ખાલી જગ્યા શોધે છે, સામાન્ય રીતે એરેમાં આગામી તાત્કાલિક સ્થિતિને જોઈને. જ્યારે ટેબલ મોટાભાગે ખાલી હોય ત્યારે ઓપન એડ્રેસિંગમાં અલગ ચેઇનિંગ કરતાં કેશ મિસ રેશિયો ઓછો હોય છે. જો કે, જેમ જેમ ટેબલ વધુ તત્વોથી ભરાય છે, તેમ તેમ ઓપન એડ્રેસિંગનું પ્રદર્શન ઝડપથી ઘટે છે. વધુમાં, અલગ ચેઇનિંગ મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં ઓછી મેમરીનો ઉપયોગ કરે છે, સિવાય કે એન્ટ્રીઓ ખૂબ નાની હોય (પોઇન્ટરના કદ કરતાં ચાર ગણી ઓછી). વૃક્ષ અમલીકરણ સ્વ-સંતુલિત દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષો અન્ય એક સામાન્ય અભિગમ એ છે કે સ્વ-સંતુલિત દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષ સાથે સહયોગી શ્રેણીનો અમલ કરવો, જેમ કે AVL વૃક્ષ અથવા લાલ-કાળા વૃક્ષ. હેશ કોષ્ટકોની સરખામણીમાં, આ માળખામાં શક્તિ અને નબળાઈ બંને હોય છે. સ્વ-સંતુલિત દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષોનું સૌથી ખરાબ પ્રદર્શન હેશ ટેબલ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ સારું છે, જેમાં ઓ (લોગ એન) ના મોટા ઓ નોટેશનમાં સમયની જટિલતા છે. આ હેશ કોષ્ટકોથી વિપરીત છે, જેની સૌથી ખરાબ કામગીરીમાં એક જ ડોલ વહેંચતા તમામ ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે, જેના પરિણામે ઓ (એન) સમયની જટિલતા થાય છે. વધુમાં, અને તમામ દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષોની જેમ, સ્વ-સંતુલિત દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષો તેમના તત્વોને ક્રમમાં રાખે છે. આમ, તેના તત્વોને પસાર કરવું ઓછામાં ઓછી-થી-મહાન પેટર્નને અનુસરે છે, જ્યારે હેશ ટેબલને પાર કરવાથી તત્વો દેખીતી રીતે અવ્યવસ્થિત ક્રમમાં હોઈ શકે છે. કારણ કે તેઓ ક્રમમાં છે, વૃક્ષ-આધારિત નકશા શ્રેણીના પ્રશ્નોને પણ સંતોષી શકે છે (બે સીમાઓ વચ્ચેના તમામ મૂલ્યો શોધી શકે છે) જ્યારે હેશમેપ માત્ર ચોક્કસ મૂલ્યો જ શોધી શકે છે. જો કે, હેશ કોષ્ટકો ઓ (1) ના સ્વ-સંતુલિત દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષો કરતાં વધુ સારી સરેરાશ-કેસ સમય જટિલતા ધરાવે છે, અને જ્યારે સારા હેશ કાર્યનો ઉપયોગ કરવામાં આવે ત્યારે તેમની સૌથી ખરાબ-કેસ કામગીરી અત્યંત અસંભવિત હોય છે. એ નોંધવું યોગ્ય છે કે સ્વ-સંતુલિત દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષનો ઉપયોગ અલગ સાંકળનો ઉપયોગ કરતા હેશ ટેબલ માટે ડોલનો અમલ કરવા માટે થઈ શકે છે. આ સરેરાશ-કેસ સતત તપાસ માટે પરવાનગી આપે છે, પરંતુ ઓ (લોગ એન) ની સૌથી ખરાબ-કેસ કામગીરીની ખાતરી આપે છે. જો કે, આ અમલીકરણમાં વધારાની જટિલતા રજૂ કરે છે અને નાના હેશ કોષ્ટકો માટે વધુ ખરાબ કામગીરીનું કારણ બની શકે છે, જ્યાં વૃક્ષને દાખલ કરવામાં અને સંતુલિત કરવામાં ખર્ચવામાં આવેલો સમય લિંક કરેલી સૂચિ અથવા સમાન માહિતી માળખાના તમામ ઘટકો પર રેખીય શોધ કરવા માટે જરૂરી સમય કરતાં વધારે હોય છે. અન્ય વૃક્ષોના સહયોગી એરે પણ અસંતુલિત દ્વિસંગી શોધ વૃક્ષોમાં અથવા રેડિક્સ વૃક્ષો, ટ્રાય્સ, જુડી એરે અથવા વેન એમ્ડે બોસ વૃક્ષો જેવી ચોક્કસ પ્રકારની કીઓ માટે વિશિષ્ટ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સમાં સંગ્રહિત થઈ શકે છે, જો કે આ અમલીકરણની સંબંધિત કામગીરી બદલાય છે. દાખલા તરીકે, જુડી વૃક્ષો હેશ કોષ્ટકો કરતાં ઓછી અસરકારક કામગીરી કરે છે, જ્યારે કાળજીપૂર્વક પસંદ કરેલ હેશ કોષ્ટકો સામાન્ય રીતે અનુકૂલનશીલ રેડિક્સ વૃક્ષો કરતાં વધુ અસરકારક કામગીરી કરે છે, જેમાં તેઓ સંભાળી શકે તેવા ડેટા પ્રકારો પર સંભવિત રીતે વધુ પ્રતિબંધો હોય છે. આ વૈકલ્પિક માળખાઓના ફાયદાઓ વધારાની સહયોગી એરે કામગીરીઓને સંભાળવાની તેમની ક્ષમતામાંથી આવે છે, જેમ કે મેપિંગની સમૂહમાં ક્વેરી ગેરહાજર હોય ત્યારે પૂછવામાં આવેલી કીની સૌથી નજીકની કી ધરાવતી મેપિંગ શોધવી. તુલનાત્મક આદેશિત શબ્દકોશ શબ્દકોશની મૂળભૂત વ્યાખ્યા ક્રમને ફરજિયાત નથી કરતી. ગણતરીના નિશ્ચિત ક્રમની બાંયધરી આપવા માટે, સહયોગી શ્રેણીના ક્રમબદ્ધ સંસ્કરણોનો ઘણીવાર ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. ક્રમબદ્ધ શબ્દકોશમાં બે ઇન્દ્રિયો હોય છેઃ ક્રમાંકનનો ક્રમ હંમેશા ક્રમાંકન દ્વારા કીઓના આપેલ સમૂહ માટે નિર્ધારિત હોય છે. વૃક્ષ-આધારિત અમલીકરણ માટે આ કેસ છે, એક પ્રતિનિધિ C + + નું પાત્ર છે. ગણતરીનો ક્રમ ચાવીરૂપ-સ્વતંત્ર છે અને તેના બદલે દાખલ કરવાના ક્રમ પર આધારિત છે. આ. NET ફ્રેમવર્ક, જાવા અને પાયથોનના લિન્ક્ડહેશમૅપમાં "ઓર્ડર કરેલ શબ્દકોશ" નો કેસ છે. બાદમાં વધુ સામાન્ય છે. આવા ક્રમબદ્ધ શબ્દકોશોને સંગઠન સૂચિનો ઉપયોગ કરીને, સામાન્ય શબ્દકોશની ટોચ પર બમણી રીતે જોડાયેલી સૂચિને ઓવરલે કરીને અથવા વાસ્તવિક ડેટાને વિરલ (બિન-ક્રમબદ્ધ) એરેમાંથી અને ગાઢ નિવેશ-આદેશિતમાં ખસેડીને અમલમાં મૂકી શકાય છે. લેંગ્વેજ સપોર્ટ એસોસીએટિવ એરેને કોઈપણ પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજમાં પેકેજ તરીકે લાગુ કરી શકાય છે અને ઘણી લેંગ્વેજ સિસ્ટમ્સ તેમને તેમની પ્રમાણભૂત લાઇબ્રેરીના ભાગ રૂપે પ્રદાન કરે છે. કેટલીક ભાષાઓમાં, તેઓ માત્ર પ્રમાણભૂત પ્રણાલીમાં જ બાંધવામાં આવતા નથી, પરંતુ તેમાં વિશિષ્ટ વાક્યરચના હોય છે, જે ઘણીવાર એરે જેવી સબસ્ક્રિપ્ટીંગનો ઉપયોગ કરે છે. સહયોગી એરે માટે બિલ્ટ-ઇન વાક્યરચના આધાર 1969 માં SNOBOL4 દ્વારા "ટેબલ" નામ હેઠળ રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો. ટી. એમ. જી. એ સ્ટ્રિંગ કીઓ અને પૂર્ણાંક મૂલ્યો સાથે કોષ્ટકો રજૂ કર્યા હતા. એમ. યુ. એમ. પી. એસ. એ બહુ-પરિમાણીય સહયોગી શ્રેણીઓ બનાવી, વૈકલ્પિક રીતે સતત, તેની મુખ્ય માહિતી માળખું. સેટ અને નકશાના સંભવિત અમલીકરણ તરીકે SETLએ તેમને ટેકો આપ્યો હતો. એ. ડબલ્યુ. કે. થી શરૂ થતી અને રેક્સ, પર્લ, પી. એચ. પી., ટી. સી. એલ., જાવાસ્ક્રિપ્ટ, મેપલ, પાયથોન, રૂબી, વોલ્ફ્રેમ લેંગ્વેજ, ગો અને લુઆ સહિતની મોટાભાગની આધુનિક સ્ક્રિપ્ટીંગ ભાષાઓ પ્રાથમિક કન્ટેનર પ્રકાર તરીકે સહયોગી એરેને સપોર્ટ કરે છે. ઘણી વધુ ભાષાઓમાં, તેઓ વિશેષ વાક્યરચના વિના પુસ્તકાલય કાર્યો તરીકે ઉપલબ્ધ છે. સ્મોલટૉક, ઓબ્જેક્ટિવ-સી, ડોટ નેટ, પાયથોન, રિયલબેસિક, સ્વિફ્ટ, વીબીએ અને ડેલ્ફીમાં તેમને શબ્દકોશો કહેવામાં આવે છે; પર્લ, રૂબી અને સીડ 7માં તેમને હેશ કહેવામાં આવે છે; સી + +, જાવા, ગો, ક્લોઝર, સ્કેલા, ઓસીએએમએલ, હાસ્કેલમાં તેમને નકશા કહેવામાં આવે છે (જુઓ નકશો (સી + +), અનઓર્ડર્ડ _ મેપ (સી + +), અને); કોમન લિસ્પ અને વિન્ડોઝ પાવરશેલમાં, તેમને હેશ કોષ્ટકો કહેવામાં આવે છે (કારણ કે બંને સામાન્ય રીતે આ અમલીકરણનો ઉપયોગ કરે છે); મેપલ અને લુઆમાં, તેમને કોષ્ટકો કહેવામાં આવે છે. PHP માં, તમામ એરે સહયોગી હોઈ શકે છે, સિવાય કે કીઓ પૂર્ણાંકો અને શબ્દમાળાઓ સુધી મર્યાદિત હોય છે. જાવાસ્ક્રિપ્ટમાં (જે. એસ. ઓ. એન. પણ જુઓ), તમામ ઓબ્જેક્ટ સ્ટ્રિંગ-વેલ્યુ કીઓ સાથે સહયોગી એરે તરીકે વર્તે છે, જ્યારે મેપ અને વીકમેપ પ્રકારો મનસ્વી ઓબ્જેક્ટને કી તરીકે લે છે. લુઆમાં, તેનો ઉપયોગ તમામ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ માટે આદિમ બિલ્ડિંગ બ્લોક તરીકે થાય છે. વિઝ્યુઅલ ફોક્સપ્રોમાં, તેમને સંગ્રહ કહેવામાં આવે છે. ડી ભાષા સહયોગી શ્રેણીઓને પણ ટેકો આપે છે. સ્થાયી સંગ્રહ સહયોગી એરેનો ઉપયોગ કરતા ઘણા પ્રોગ્રામ્સને તે ડેટાને વધુ કાયમી સ્વરૂપમાં સંગ્રહિત કરવાની જરૂર પડશે, જેમ કે કમ્પ્યુટર ફાઇલ. આ સમસ્યાનો સામાન્ય ઉકેલ એ સામાન્યીકૃત ખ્યાલ છે જે સંગ્રહ અથવા શ્રેણીકરણ તરીકે ઓળખાય છે, જે મૂળ પદાર્થોની લખાણ અથવા દ્વિસંગી રજૂઆત કરે છે જે સીધી ફાઇલમાં લખી શકાય છે. આ સામાન્ય રીતે અંતર્ગત ઓબ્જેક્ટ મોડેલમાં લાગુ કરવામાં આવે છે, જેમ કે. નેટ અથવા કોકોઆ, જેમાં પ્રમાણભૂત કાર્યોનો સમાવેશ થાય છે જે આંતરિક ડેટાને ટેક્સ્ટમાં રૂપાંતરિત કરે છે. પ્રોગ્રામ આ પદ્ધતિઓને કૉલ કરીને ઓબ્જેક્ટ્સના કોઈપણ જૂથની સંપૂર્ણ ટેક્સ્ટ રજૂઆત બનાવી શકે છે, જે લગભગ હંમેશા બેઝ એસોસિએટિવ એરે ક્લાસમાં પહેલેથી જ લાગુ કરવામાં આવે છે. ખૂબ મોટા ડેટા સેટનો ઉપયોગ કરતા પ્રોગ્રામ્સ માટે, આ પ્રકારના વ્યક્તિગત ફાઇલ સંગ્રહ યોગ્ય નથી, અને ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ (DB) જરૂરી છે. કેટલીક ડી. બી. પ્રણાલીઓ ડેટાને શ્રેણીબદ્ધ કરીને અને પછી તે શ્રેણીબદ્ધ ડેટા અને કીને સંગ્રહિત કરીને સહયોગી એરેને મૂળ રૂપે સંગ્રહિત કરે છે. વ્યક્તિગત એરે પછી તેમને સંદર્ભિત કરવા માટે કીનો ઉપયોગ કરીને ડેટાબેઝમાંથી લોડ અથવા સાચવી શકાય છે. આ કી-વેલ્યુ સ્ટોર્સનો ઉપયોગ ઘણા વર્ષોથી કરવામાં આવે છે અને વધુ સામાન્ય રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ (આર. ડી. બી.) જેટલો લાંબો ઇતિહાસ ધરાવે છે, પરંતુ અન્ય કારણોસર માનકીકરણનો અભાવ, તેનો ઉપયોગ ચોક્કસ વિશિષ્ટ ભૂમિકાઓ સુધી મર્યાદિત કરે છે. મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં આ ભૂમિકાઓ માટે આર. ડી. બી. નો ઉપયોગ કરવામાં આવતો હતો, જો કે આર. ડી. બી. માં વસ્તુઓને સાચવવી જટિલ હોઈ શકે છે, જે ઓબ્જેક્ટ-રીલેશ્નલ ઇમ્પિડન્સ મિસમેચ તરીકે ઓળખાતી સમસ્યા છે. તે પછી, ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ માટે યોગ્ય ઉચ્ચ-પ્રદર્શન ડેટાબેઝની જરૂરિયાત અને તેનો ઉપયોગ કરતા કાર્યક્રમોના આંતરિક માળખાને વધુ નજીકથી મેળ ખાતી હોવાથી કી-વેલ્યુ સ્ટોર બજારમાં પુનરુજ્જીવન થયું. આ પ્રણાલીઓ સ્થાનિક રીતે સહયોગી શ્રેણીઓને સંગ્રહિત અને પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકે છે, જે સામાન્ય વેબ-સંબંધિત કાર્યપ્રવાહમાં કામગીરીમાં ઘણો સુધારો કરી શકે છે. કી-વેલ્યુ ડેટાબેઝ ટુપલ ફંક્શન (ગણિત) જે. એસ. ઓ. એન. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ એન. આઈ. એસ. ટી. નો એલ્ગોરિધમ્સ અને ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સનો શબ્દકોશઃ સહયોગી એરે એબ્સ્ટ્રેક્ટ ડેટા પ્રકારો સંયુક્ત ડેટા પ્રકારો ડેટા પ્રકારો