प्रदर्शन के लिए डेटाबेस इंडेक्सिंग रणनीतियाँ: एक वैश्विक गाइड

आज की डेटा-संचालित दुनिया में, डेटाबेस अनगिनत अनुप्रयोगों और सेवाओं की रीढ़ हैं। कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने और अनुप्रयोग प्रदर्शन बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटाबेस इंडेक्सिंग इस दक्षता को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह मार्गदर्शिका डेटाबेस इंडेक्सिंग रणनीतियों का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती है, जो विभिन्न तकनीकी पृष्ठभूमि वाले वैश्विक दर्शकों को पूरा करती है।

डेटाबेस इंडेक्सिंग क्या है?

एक इंडेक्स के बिना एक बड़ी किताब में एक विशिष्ट शब्द खोजने की कल्पना करें। आपको हर पृष्ठ को स्कैन करना होगा, जो समय लेने वाला और अक्षम होगा। एक डेटाबेस इंडेक्स पुस्तक इंडेक्स के समान है; यह एक डेटा संरचना है जो डेटाबेस तालिका पर डेटा पुनर्प्राप्ति संचालन की गति में सुधार करती है। यह अनिवार्य रूप से एक सॉर्टेड लुकअप टेबल बनाता है जो डेटाबेस इंजन को पूरी तालिका को स्कैन किए बिना क्वेरी के खोज मानदंडों से मेल खाने वाली पंक्तियों को जल्दी से खोजने की अनुमति देता है।

इंडेक्स आमतौर पर टेबल डेटा से अलग संग्रहीत किए जाते हैं, जिससे इंडेक्स तक तेज पहुंच की अनुमति मिलती है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि इंडेक्स के साथ एक समझौता आता है: वे भंडारण स्थान का उपभोग करते हैं और राइट ऑपरेशंस (इन्सर्ट, अपडेट और डिलीट) को धीमा कर सकते हैं क्योंकि टेबल डेटा के साथ इंडेक्स को भी अपडेट करने की आवश्यकता होती है। इसलिए, यह विचार करना आवश्यक है कि किन कॉलमों को इंडेक्स करना है और किस प्रकार के इंडेक्स का उपयोग करना है।

इंडेक्सिंग क्यों महत्वपूर्ण है?

• बेहतर क्वेरी प्रदर्शन: इंडेक्स क्वेरी को निष्पादित करने में लगने वाले समय को बहुत कम करते हैं, खासकर बड़ी तालिकाओं के लिए।
• कम I/O संचालन: पूर्ण तालिका स्कैन से बचकर, इंडेक्स डेटा को पुनर्प्राप्त करने के लिए आवश्यक डिस्क I/O संचालन की संख्या को कम करते हैं, जिससे तेजी से प्रतिक्रिया समय होता है।
• बढ़ी हुई मापनीयता: अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए इंडेक्स डेटा वॉल्यूम बढ़ने पर आपके डेटाबेस को कुशलतापूर्वक स्केल करने में मदद कर सकते हैं।
• बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव: तेज क्वेरी निष्पादन आपके अनुप्रयोगों के लिए अधिक उत्तरदायी और सुखद उपयोगकर्ता अनुभव में तब्दील होता है।

सामान्य इंडेक्सिंग तकनीकें

1. बी-ट्री इंडेक्स

बी-ट्री (संतुलित ट्री) इंडेक्स रिलेशनल डेटाबेस प्रबंधन सिस्टम (आरडीबीएमएस) जैसे MySQL, PostgreSQL, Oracle और SQL Server में उपयोग किए जाने वाले सबसे आम प्रकार के इंडेक्स हैं। वे समानता, सीमा और उपसर्ग खोजों सहित विभिन्न प्रकार की क्वेरी के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं।

बी-ट्री इंडेक्स कैसे काम करते हैं:

• बी-ट्री पदानुक्रमित ट्री संरचनाएं हैं जहां प्रत्येक नोड में कई कुंजी और चाइल्ड नोड्स के पॉइंटर्स होते हैं।
• डेटा को सॉर्टेड ऑर्डर में संग्रहीत किया जाता है, जिससे बाइनरी सर्च एल्गोरिदम का उपयोग करके कुशल खोज की जा सकती है।
• बी-ट्री स्व-संतुलित होते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी लीफ नोड्स समान गहराई पर हैं, जो लगातार खोज प्रदर्शन की गारंटी देता है।

बी-ट्री इंडेक्स के उपयोग के मामले:

• किसी कॉलम में विशिष्ट मानों के लिए खोजना (जैसे, `WHERE customer_id = 123`)।
• सीमा के भीतर डेटा पुनर्प्राप्त करना (जैसे, `WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'`)।
• उपसर्ग खोज करना (जैसे, `WHERE product_name LIKE 'Laptop%'`)।
• डेटा को क्रमबद्ध करना (जैसे, `ORDER BY order_date`)। बी-ट्री इंडेक्स ऑर्डर बाय क्लॉज़ को अनुकूलित कर सकते हैं यदि ऑर्डरिंग इंडेक्स के ऑर्डर से मेल खाती है।

उदाहरण:

`Customers` नामक एक तालिका पर विचार करें जिसमें `customer_id`, `first_name`, `last_name`, और `email` कॉलम हों। `last_name` कॉलम पर बी-ट्री इंडेक्स बनाने से अंतिम नाम से ग्राहकों की खोज करने वाली क्वेरी की गति काफी तेज हो सकती है।

SQL उदाहरण (MySQL): CREATE INDEX idx_lastname ON Customers (last_name);

2. हैश इंडेक्स

हैश इंडेक्स कॉलम मानों को उनकी संबंधित पंक्ति स्थानों पर मैप करने के लिए हैश फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं। वे समानता खोजों (जैसे, `WHERE column = value`) के लिए बेहद तेज हैं लेकिन सीमा क्वेरी या छँटाई के लिए उपयुक्त नहीं हैं।

हैश इंडेक्स कैसे काम करते हैं:

• इंडेक्स किए गए कॉलम मान पर एक हैश फ़ंक्शन लागू किया जाता है, जिससे एक हैश कोड उत्पन्न होता है।
• हैश कोड का उपयोग हैश टेबल में एक इंडेक्स के रूप में किया जाता है, जो संबंधित पंक्तियों के पॉइंटर्स संग्रहीत करता है।
• जब कोई क्वेरी किसी विशिष्ट मान की खोज करती है, तो हैश फ़ंक्शन खोज मान पर लागू होता है, और मिलान वाली पंक्तियों को जल्दी से खोजने के लिए हैश टेबल का उपयोग किया जाता है।

हैश इंडेक्स के उपयोग के मामले:

• समानता खोजें जहाँ आपको बेहद तेज लुकअप की आवश्यकता है (जैसे, `WHERE session_id = 'xyz123'`)।
• कैशिंग परिदृश्य जहाँ किसी कुंजी के आधार पर डेटा का त्वरित पुनर्प्राप्ति आवश्यक है।

हैश इंडेक्स की सीमाएं:

• सीमा क्वेरी, उपसर्ग खोज, या छँटाई के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता है।
• हैश टकराव के प्रति संवेदनशील, जो प्रदर्शन को ख़राब कर सकता है।
• सभी डेटाबेस सिस्टम द्वारा समर्थित नहीं (जैसे, MySQL में मानक InnoDB सीधे हैश इंडेक्स का समर्थन नहीं करता है, हालांकि यह कुछ ऑपरेशनों के लिए आंतरिक हैश संरचनाओं का उपयोग करता है)।

उदाहरण:

`session_id` कॉलम के साथ `Sessions` नामक एक तालिका पर विचार करें। यदि आपको बार-बार `session_id` के आधार पर सत्र डेटा पुनर्प्राप्त करने की आवश्यकता है, तो एक हैश इंडेक्स फायदेमंद हो सकता है (डेटाबेस सिस्टम और इंजन के आधार पर)।

PostgreSQL उदाहरण (एक एक्सटेंशन का उपयोग करके): CREATE EXTENSION hash_index; CREATE INDEX idx_session_id ON Sessions USING HASH (session_id);

3. फुल-टेक्स्ट इंडेक्स

फुल-टेक्स्ट इंडेक्स को टेक्स्ट डेटा के भीतर खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे आप विशिष्ट शब्दों या वाक्यांशों वाले पंक्तियों को ढूंढ सकते हैं। उनका उपयोग आमतौर पर अनुप्रयोगों में खोज कार्यक्षमता को लागू करने के लिए किया जाता है।

फुल-टेक्स्ट इंडेक्स कैसे काम करते हैं:

• डेटाबेस इंजन टेक्स्ट डेटा को पार्स करता है और इसे व्यक्तिगत शब्दों (टोकन) में तोड़ता है।
• स्टॉप वर्ड्स (आम शब्द जैसे "the", "a", "and") को आम तौर पर हटा दिया जाता है।
• शेष शब्दों को एक इन्वर्टेड इंडेक्स में संग्रहीत किया जाता है, जो प्रत्येक शब्द को उन पंक्तियों पर मैप करता है जिनमें वह दिखाई देता है।
• जब फुल-टेक्स्ट खोज की जाती है, तो खोज क्वेरी को भी पार्स किया जाता है और शब्दों में तोड़ा जाता है।
• खोज शब्दों वाले पंक्तियों को जल्दी से खोजने के लिए इन्वर्टेड इंडेक्स का उपयोग किया जाता है।

फुल-टेक्स्ट इंडेक्स के उपयोग के मामले:

• विशिष्ट कीवर्ड वाले लेख या दस्तावेज़ खोजना।
• विवरण के आधार पर उत्पादों को खोजने के लिए ई-कॉमर्स वेबसाइटों में खोज कार्यक्षमता को लागू करना।
• भावना विश्लेषण या विषय निष्कर्षण के लिए टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण करना।

उदाहरण:

`Articles` नामक एक तालिका पर विचार करें जिसमें लेखों की सामग्री वाला `content` कॉलम हो। `content` कॉलम पर फुल-टेक्स्ट इंडेक्स बनाने से उपयोगकर्ता विशिष्ट कीवर्ड वाले लेखों को खोज सकते हैं।

MySQL उदाहरण: CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON Articles (content);

क्वेरी उदाहरण: SELECT * FROM Articles WHERE MATCH (content) AGAINST ('database indexing' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

4. कम्पोजिट इंडेक्स

एक कम्पोजिट इंडेक्स (जिसे मल्टी-कॉलम इंडेक्स भी कहा जाता है) एक इंडेक्स है जो किसी तालिका के दो या दो से अधिक कॉलम पर बनाया जाता है। यह उन क्वेरी के प्रदर्शन में काफी सुधार कर सकता है जो कई कॉलमों के आधार पर डेटा को फ़िल्टर करते हैं, खासकर जब कॉलम अक्सर `WHERE` क्लॉज़ में एक साथ उपयोग किए जाते हैं।

कम्पोजिट इंडेक्स कैसे काम करते हैं:

• इंडेक्स इंडेक्स परिभाषा में निर्दिष्ट कॉलमों के क्रम के आधार पर बनाया जाता है।
• डेटाबेस इंजन इंडेक्स का उपयोग करके उन पंक्तियों को जल्दी से ढूंढता है जो इंडेक्स किए गए सभी कॉलमों के लिए निर्दिष्ट मानों से मेल खाती हैं।

कम्पोजिट इंडेक्स के उपयोग के मामले:

• क्वेरी जो कई कॉलमों के आधार पर डेटा को फ़िल्टर करती हैं (जैसे, `WHERE country = 'USA' AND city = 'New York'`)।
• क्वेरी जिनमें कई कॉलमों के आधार पर तालिकाओं के बीच जॉइन शामिल हैं।
• क्वेरी जिनमें कई कॉलमों के आधार पर डेटा को क्रमबद्ध करना शामिल है।

उदाहरण:

`Orders` नामक एक तालिका पर विचार करें जिसमें `customer_id`, `order_date`, और `product_id` कॉलम हों। यदि आप बार-बार `customer_id` और `order_date` दोनों के आधार पर ऑर्डर क्वेरी करते हैं, तो इन दो कॉलमों पर एक कम्पोजिट इंडेक्स प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।

SQL उदाहरण (PostgreSQL): CREATE INDEX idx_customer_order_date ON Orders (customer_id, order_date);

कम्पोजिट इंडेक्स के लिए महत्वपूर्ण विचार:

• कॉलम क्रम: कम्पोजिट इंडेक्स में कॉलम का क्रम मायने रखता है। सबसे अधिक बार उपयोग किए जाने वाले कॉलम को पहले रखा जाना चाहिए। इंडेक्स उन क्वेरी के लिए सबसे प्रभावी है जो इंडेक्स परिभाषा में अग्रणी कॉलमों का उपयोग करती हैं।
• इंडेक्स आकार: कम्पोजिट इंडेक्स एकल-कॉलम इंडेक्स से बड़े हो सकते हैं, इसलिए भंडारण ओवरहेड पर विचार करें।
• क्वेरी पैटर्न: उन कॉलमों की पहचान करने के लिए अपने क्वेरी पैटर्न का विश्लेषण करें जो `WHERE` क्लॉज़ में अक्सर एक साथ उपयोग किए जाते हैं।

5. क्लस्टर्ड इंडेक्स

एक क्लस्टर्ड इंडेक्स किसी तालिका में डेटा के भौतिक क्रम को निर्धारित करता है। अन्य इंडेक्स प्रकारों के विपरीत, किसी तालिका में केवल एक क्लस्टर्ड इंडेक्स हो सकता है। क्लस्टर्ड इंडेक्स के लीफ नोड्स में वास्तविक डेटा पंक्तियाँ होती हैं, न कि केवल पंक्तियों के पॉइंटर्स।

क्लस्टर्ड इंडेक्स कैसे काम करते हैं:

• डेटा पंक्तियों को क्लस्टर्ड इंडेक्स कुंजी के अनुसार भौतिक रूप से क्रमबद्ध किया जाता है।
• जब कोई क्वेरी क्लस्टर्ड इंडेक्स कुंजी का उपयोग करती है, तो डेटाबेस इंजन डेटा पंक्तियों को जल्दी से ढूंढ सकता है क्योंकि वे इंडेक्स के समान क्रम में संग्रहीत होते हैं।

क्लस्टर्ड इंडेक्स के उपयोग के मामले:

• तालिकाएँ जिन्हें अक्सर किसी विशिष्ट क्रम में एक्सेस किया जाता है (जैसे, तिथि या आईडी द्वारा)।
• बड़ी मात्रा में डेटा वाली तालिकाएँ जिन्हें कुशलतापूर्वक एक्सेस करने की आवश्यकता होती है।
• जिन तालिकाओं की प्राथमिक कुंजी का अक्सर क्वेरी में उपयोग किया जाता है। कई डेटाबेस सिस्टम में, प्राथमिक कुंजी को स्वचालित रूप से क्लस्टर्ड इंडेक्स के रूप में उपयोग किया जाता है।

उदाहरण:

`Events` नामक एक तालिका पर विचार करें जिसमें `event_id` (प्राथमिक कुंजी), `event_date`, और `event_description` कॉलम हों। यदि आप अक्सर दिनांक सीमाओं के आधार पर ईवेंट क्वेरी करते हैं तो आप `event_date` पर इंडेक्स क्लस्टर करना चुन सकते हैं।

SQL उदाहरण (SQL Server): CREATE CLUSTERED INDEX idx_event_date ON Events (event_date);

क्लस्टर्ड इंडेक्स के लिए महत्वपूर्ण विचार:

• डेटा संशोधन ओवरहेड: क्लस्टर्ड इंडेक्स के साथ इन्सर्ट, अपडेट और डिलीट अधिक महंगे हो सकते हैं क्योंकि डेटाबेस इंजन को डेटा के भौतिक क्रम को बनाए रखने की आवश्यकता होती है।
• सावधानीपूर्वक चयन: क्लस्टर्ड इंडेक्स कुंजी को सावधानी से चुनें, क्योंकि यह पूरी तालिका के भौतिक संगठन को प्रभावित करता है।
• अद्वितीय मान: एक क्लस्टर्ड इंडेक्स कुंजी आदर्श रूप से अद्वितीय होनी चाहिए और बार-बार अपडेट नहीं होनी चाहिए।

डेटाबेस इंडेक्सिंग के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ

• धीमी क्वेरी की पहचान करें: उन क्वेरी की पहचान करने के लिए डेटाबेस निगरानी टूल और क्वेरी विश्लेषकों का उपयोग करें जिन्हें निष्पादित करने में लंबा समय लग रहा है।
• क्वेरी पैटर्न का विश्लेषण करें: समझें कि आपके डेटा तक कैसे पहुँचा जा रहा है और कौन से कॉलम `WHERE` क्लॉज़ में बार-बार उपयोग किए जाते हैं।
• अक्सर क्वेरी किए जाने वाले कॉलमों को इंडेक्स करें: `WHERE` क्लॉज़, `JOIN` शर्तों और `ORDER BY` क्लॉज़ में बार-बार उपयोग किए जाने वाले कॉलमों पर इंडेक्स बनाएँ।
• कम्पोजिट इंडेक्स का बुद्धिमानी से उपयोग करें: उन क्वेरी के लिए कम्पोजिट इंडेक्स बनाएँ जो कई कॉलमों के आधार पर डेटा को फ़िल्टर करती हैं, लेकिन कॉलम क्रम और इंडेक्स आकार पर विचार करें।
• ओवर-इंडेक्सिंग से बचें: बहुत अधिक इंडेक्स न बनाएँ, क्योंकि वे राइट ऑपरेशंस को धीमा कर सकते हैं और भंडारण स्थान का उपभोग कर सकते हैं।
• नियमित रूप से इंडेक्स की समीक्षा और अनुकूलन करें: यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे अभी भी प्रभावी हैं और किसी भी अनावश्यक इंडेक्स को हटा दें, अपने इंडेक्स की समय-समय पर समीक्षा करें।
• डेटा प्रकारों पर विचार करें: छोटे डेटा प्रकारों के परिणामस्वरूप आम तौर पर छोटे और तेज इंडेक्स होते हैं।
• सही इंडेक्स प्रकार का उपयोग करें: अपने क्वेरी पैटर्न और डेटा विशेषताओं के आधार पर उपयुक्त इंडेक्स प्रकार चुनें (जैसे, रेंज क्वेरी के लिए बी-ट्री, समानता खोजों के लिए हैश, टेक्स्ट खोजों के लिए फुल-टेक्स्ट)।
• इंडेक्स उपयोग की निगरानी करें: इंडेक्स उपयोग की निगरानी करने और अप्रयुक्त या कम उपयोग किए गए इंडेक्स की पहचान करने के लिए डेटाबेस टूल का उपयोग करें।
• EXPLAIN का उपयोग करें: `EXPLAIN` कमांड (या आपके डेटाबेस सिस्टम में इसके समकक्ष) यह समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है कि डेटाबेस इंजन क्वेरी को कैसे निष्पादित करता है और क्या यह इंडेक्स का प्रभावी ढंग से उपयोग कर रहा है।

विभिन्न डेटाबेस सिस्टम से उदाहरण

आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे डेटाबेस सिस्टम के आधार पर इंडेक्स बनाने और प्रबंधित करने के लिए विशिष्ट सिंटैक्स थोड़ा भिन्न हो सकता है। यहाँ विभिन्न लोकप्रिय डेटाबेस सिस्टम से कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

MySQL

बी-ट्री इंडेक्स बनाना: CREATE INDEX idx_customer_id ON Customers (customer_id);

कम्पोजिट इंडेक्स बनाना: CREATE INDEX idx_order_customer_date ON Orders (customer_id, order_date);

फुल-टेक्स्ट इंडेक्स बनाना: CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON Articles (content);

PostgreSQL

बी-ट्री इंडेक्स बनाना: CREATE INDEX idx_product_name ON Products (product_name);

कम्पोजिट इंडेक्स बनाना: CREATE INDEX idx_user_email_status ON Users (email, status);

हैश इंडेक्स बनाना (इसके लिए `hash_index` एक्सटेंशन की आवश्यकता होती है): CREATE EXTENSION hash_index; CREATE INDEX idx_session_id ON Sessions USING HASH (session_id);

SQL Server

नॉन-क्लस्टर्ड इंडेक्स बनाना: CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_employee_name ON Employees (last_name);

क्लस्टर्ड इंडेक्स बनाना: CREATE CLUSTERED INDEX idx_order_id ON Orders (order_id);

Oracle

बी-ट्री इंडेक्स बनाना: CREATE INDEX idx_book_title ON Books (title);

वैश्विक अनुप्रयोगों पर इंडेक्सिंग का प्रभाव

वैश्विक अनुप्रयोगों के लिए, कुशल डेटाबेस प्रदर्शन और भी महत्वपूर्ण है। धीमी क्वेरी विभिन्न भौगोलिक स्थानों में उपयोगकर्ताओं के लिए खराब उपयोगकर्ता अनुभव का कारण बन सकती है, जो संभावित रूप से व्यावसायिक मैट्रिक्स और ग्राहक संतुष्टि को प्रभावित करती है। उचित इंडेक्सिंग सुनिश्चित करती है कि उपयोगकर्ता के स्थान या डेटा की मात्रा की परवाह किए बिना एप्लिकेशन डेटा को जल्दी से पुनर्प्राप्त और संसाधित कर सकें। वैश्विक अनुप्रयोगों के लिए इन बिंदुओं पर विचार करें:

• डेटा स्थानीयकरण: यदि आपका एप्लिकेशन कई क्षेत्रों के उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है और स्थानीयकृत डेटा संग्रहीत करता है, तो क्षेत्र या भाषा से संबंधित कॉलमों को इंडेक्स करने पर विचार करें। यह विशिष्ट क्षेत्रों के लिए डेटा पुनर्प्राप्त करने वाली क्वेरी को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है।
• समय क्षेत्र: विभिन्न समय क्षेत्रों में समय-संवेदनशील डेटा से निपटते समय, सुनिश्चित करें कि आपके इंडेक्स समय क्षेत्र रूपांतरणों को ध्यान में रखते हैं और समय सीमाओं के आधार पर डेटा फ़िल्टर करने वाली क्वेरी को ठीक से अनुकूलित करते हैं।
• मुद्रा: यदि आपका एप्लिकेशन कई मुद्राओं को संभालता है, तो मुद्रा रूपांतरण करने वाली क्वेरी को अनुकूलित करने के लिए मुद्रा कोड या विनिमय दर से संबंधित कॉलमों को इंडेक्स करने पर विचार करें।

निष्कर्ष

डेटाबेस इंडेक्सिंग क्वेरी प्रदर्शन को अनुकूलित करने और कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति सुनिश्चित करने के लिए एक मौलिक तकनीक है। विभिन्न प्रकार के इंडेक्स, सर्वोत्तम प्रथाओं और आपके डेटाबेस सिस्टम की बारीकियों को समझकर, आप अपने अनुप्रयोगों के प्रदर्शन में काफी सुधार कर सकते हैं और एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान कर सकते हैं। अपने क्वेरी पैटर्न का विश्लेषण करना, इंडेक्स उपयोग की निगरानी करना और अपने डेटाबेस को सुचारू रूप से चलाने के लिए अपने इंडेक्स की नियमित रूप से समीक्षा और अनुकूलन करना याद रखें। प्रभावी इंडेक्सिंग एक सतत प्रक्रिया है, और लंबे समय तक इष्टतम प्रदर्शन बनाए रखने के लिए विकसित हो रहे डेटा पैटर्न के लिए अपनी रणनीति को अनुकूलित करना महत्वपूर्ण है। इन रणनीतियों को लागू करने से लागत बच सकती है और दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं के लिए एक बेहतर अनुभव प्रदान किया जा सकता है।