ഡാറ്റാബേസ് ഇൻഡെക്സിംഗ്: ചോദ്യങ്ങളുടെ പ്രകടനക്ഷമത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സമഗ്രമായ ഗൈഡ്

ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലോകത്ത്, ഡാറ്റാബേസ് പ്രകടനം വളരെ പ്രധാനമാണ്. മന്ദഗതിയിലുള്ള അന്വേഷണങ്ങൾ നിരാശരായ ഉപയോക്താക്കൾക്കും മന്ദഗതിയിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ആത്യന്തികമായി നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്നതിനും ഇടയാക്കും. ചോദ്യങ്ങളുടെ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക സാങ്കേതികതയാണ് ഡാറ്റാബേസ് ഇൻഡെക്സിംഗ്. ഈ ഗൈഡ് ഡാറ്റാബേസ് ഇൻഡെക്സിംഗിന്റെ സമഗ്രമായ അവലോകനം നൽകുന്നു, അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ, വ്യത്യസ്ത സൂചിക തരങ്ങൾ, മികച്ച രീതികൾ, വിപുലമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

എന്താണ് ഡാറ്റാബേസ് ഇൻഡെക്സിംഗ്?

ഒരു പുസ്തകത്തിലെ സൂചികയായി ഡാറ്റാബേസ് സൂചികയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക. ഒരു പ്രത്യേക വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ പുസ്തകം മുഴുവൻ വായിക്കുന്നതിനുപകരം, പ്രസക്തമായ പേജുകൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് സൂചിക പരിശോധിക്കാം. അതുപോലെ, ഒരു ഡാറ്റാബേസ് പട്ടികയിലെ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കൽ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വേഗത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ഘടനയാണ് ഡാറ്റാബേസ് സൂചിക. ഇത് പട്ടികയിലെ ഡാറ്റയിലേക്ക് ഒരു പോയിന്റർ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ മുഴുവൻ പട്ടികയും സ്കാൻ ചെയ്യാതെ തന്നെ നിർദ്ദിഷ്ട വരികൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഡാറ്റാബേസ് വായിക്കേണ്ട ഡാറ്റയുടെ അളവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് വേഗത്തിലുള്ള ചോദ്യം എക്സിക്യൂഷന് കാരണമാകുന്നു.

എന്തുകൊണ്ട് ഡാറ്റാബേസ് ഇൻഡെക്സിംഗ് പ്രധാനമാണ്?

ഡാറ്റാബേസ് ഇൻഡെക്സിംഗിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ ഗണ്യമായവയാണ്:

• മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ചോദ്യ പ്രകടനം: ഇതാണ് പ്രാഥമിക നേട്ടം. സൂചികകൾ ഡാറ്റാബേസിനെ വളരെ വേഗത്തിൽ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ചോദ്യം എക്സിക്യൂഷൻ സമയം കുറയ്ക്കുന്നു.
• കുറഞ്ഞ I/O പ്രവർത്തനങ്ങൾ: പൂർണ്ണമായ പട്ടിക സ്കാനുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെ, സൂചികകൾ ഡിസ്ക് I/O പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് പലപ്പോഴും ഡാറ്റാബേസ് പ്രകടനത്തിലെ തടസ്സമാണ്.
• മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രതികരണം: വേഗത്തിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കൂടുതൽ വേഗത്തിലുള്ള പ്രതികരണ സമയങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് മികച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• വിശാലീകരണം: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് വലുതാകുമ്പോൾ, പ്രകടനം നിലനിർത്തുന്നതിന് സൂചികകൾ കൂടുതൽ പ്രധാനമാണ്.

ശരിയായ സൂചികയില്ലാതെ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ അളവ് വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് അന്വേഷണങ്ങൾ മന്ദഗതിയിലാകാനും കാര്യക്ഷമമല്ലാതാകാനും കഴിയും. ഇത് മോശം ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനത്തിലേക്കും ഉപയോക്താക്കളുടെ നിരാശയിലേക്കും ബിസിനസ്സ് നഷ്ടങ്ങളിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം. തിരയൽ ഫലങ്ങൾക്കായി ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കുറച്ച് സെക്കൻഡുകൾ കാത്തിരിക്കേണ്ടി വരുന്ന ഒരു ഇ-കൊമേഴ്സ് വെബ്സൈറ്റ് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഇത് ഉപേക്ഷിക്കപ്പെട്ട കാർട്ടുകളിലേക്കും വിൽപ്പന നഷ്ടത്തിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം. ശരിയായി നടപ്പിലാക്കിയ സൂചികകൾ ഉൽപ്പന്ന തിരയലുകളുടെയും മറ്റ് സാധാരണ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും വേഗത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇത് മികച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനും വിൽപ്പന വർദ്ധനവിനും കാരണമാകുന്നു.

ഡാറ്റാബേസ് സൂചികകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

നിങ്ങൾ ഒരു പട്ടിക നിരലിൽ (അല്ലെങ്കിൽ നിരകളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിൽ) ഒരു സൂചിക ഉണ്ടാക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ സൂചിക കീകൾ (സൂചികയിലുള്ള നിരയിൽ നിന്നുള്ള മൂല്യങ്ങൾ) സംഭരിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാ ഘടന ഉണ്ടാക്കുന്നു. കൂടാതെ പട്ടികയിലെ അനുബന്ധ വരികളിലേക്കുള്ള പോയിന്ററുകളും ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഈ സൂചിക ഘടന സാധാരണയായി കാര്യക്ഷമമായ തിരയലിന് അനുവദിക്കുന്ന തരത്തിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, B-ട്രീ അല്ലെങ്കിൽ ഹാഷ് പട്ടിക പോലെ.

WHERE ക്ലോസിൽ സൂചികയിലുള്ള കോളം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ചോദ്യം എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ, ചോദ്യ മാനദണ്ഡവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വരികൾ കണ്ടെത്താൻ ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ സൂചികയെ സമീപിക്കുന്നു. മുഴുവൻ പട്ടികയും സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനുപകരം, അത് പ്രസക്തമായ വരികൾ നേരിട്ട് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് വായിക്കേണ്ട ഡാറ്റയുടെ അളവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു.

ഉദാഹരണത്തിന്, `Customers` എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പട്ടികയിൽ `CustomerID`, `FirstName`, `LastName`, `Country` എന്നീ കോളം ഉണ്ട് എന്ന് കരുതുക. നിങ്ങൾ പതിവായി `Country` കോളം അടിസ്ഥാനമാക്കി പട്ടികയെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ആ കോളത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സൂചിക ഉണ്ടാക്കാം. `SELECT * FROM Customers WHERE Country = 'Germany'` പോലുള്ള ഒരു ചോദ്യം നിങ്ങൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ `Country` 'Germany' ആയ വരികൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ സൂചിക ഉപയോഗിക്കും, `Customers` പട്ടിക മുഴുവൻ സ്കാൻ ചെയ്യാതെ.

ഡാറ്റാബേസ് സൂചികകളുടെ തരങ്ങൾ

നിരവധി തരം ഡാറ്റാബേസ് സൂചികകളുണ്ട്, ഓരോന്നിനും അതിൻ്റേതായ ശക്തിയും ദൗർബല്യവുമുണ്ട്. ഏറ്റവും സാധാരണമായ തരങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

B-ട്രീ സൂചികകൾ

റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ ഏറ്റവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സൂചികയാണ് B-ട്രീ സൂചികകൾ. തുല്യമായ തിരയലുകൾ, ശ്രേണിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ, അടുക്കിയ ചോദ്യങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ചോദ്യങ്ങൾക്ക് അവ അനുയോജ്യമാണ്. B-ട്രീ സൂചികകൾ സ്വയം ബാലൻസ് ചെയ്യുന്നവയാണ്, അതായത് പട്ടികയിലെ ഡാറ്റ മാറിയാലും അവ സ്ഥിരമായ പ്രകടന നില നിലനിർത്തുന്നു.

ഉദാഹരണം: `ProductID`, `ProductName`, `Price`, `Category` എന്നീ കോളം ഉള്ള ഒരു `Products` പട്ടിക പരിഗണിക്കുക. `Price` കോളത്തിലെ ഒരു B-ട്രീ സൂചിക താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങളെ കാര്യക്ഷമമായി പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും:

• `SELECT * FROM Products WHERE Price = 19.99;`
• `SELECT * FROM Products WHERE Price BETWEEN 10.00 AND 50.00;`
• `SELECT * FROM Products ORDER BY Price;`

ഹാഷ് സൂചികകൾ

തുല്യമായ തിരയലുകൾക്കായി ഹാഷ് സൂചികകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു. സൂചിക കೀಯെ സൂചിക ഘടനയിലെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സ്ഥാനത്തേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യാൻ അവ ഒരു ഹാഷ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഹാഷ് സൂചികകൾ തുല്യമായ ലുക്കപ്പുകൾക്ക് വളരെ വേഗതയുള്ളതാണ്, പക്ഷേ അവ ശ്രേണിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്കോ അടുക്കിയ ചോദ്യങ്ങൾക്കോ അനുയോജ്യമല്ല.

ഉദാഹരണം: `Products` പട്ടികയിലെ `ProductID` കോളത്തിലെ ഒരു ഹാഷ് സൂചിക താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യത്തെ കാര്യക്ഷമമായി പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും:

• `SELECT * FROM Products WHERE ProductID = 12345;`

മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് സൂചികകൾ

ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ തിരയുന്നതിന് മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് സൂചികകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട കീവേഡുകളോ ശൈലികളോ അടങ്ങിയ എല്ലാ രേഖകളും കണ്ടെത്തുന്നത് പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് കോളങ്ങളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ തിരയലുകൾ നടത്താൻ അവ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. തിരയൽ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് സൂചികകൾ സാധാരണയായി സ്റ്റെമ്മിംഗ്, സ്റ്റോപ്പ് വേഡ് നീക്കംചെയ്യൽ, ടോക്കണൈസേഷൻ പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: ലേഖനങ്ങളുടെ വാചകം സംഭരിക്കുന്ന `Content` എന്ന കോളം ഉള്ള `Articles` എന്ന പട്ടിക പരിഗണിക്കുക. `Content` കോളത്തിലെ ഒരു മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് സൂചിക താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങളെ കാര്യക്ഷമമായി പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും:

• `SELECT * FROM Articles WHERE MATCH(Content) AGAINST('artificial intelligence' IN NATURAL LANGUAGE MODE);`

ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത സൂചികകൾ

ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത സൂചിക പട്ടികയിലെ ഡാറ്റയുടെ ഭൗതിക ക്രമം നിർണ്ണയിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ വരികൾ സൂചിക കീകൾക്ക് തുല്യമായ ക്രമത്തിൽ സംഭരിക്കുന്നു. ഒരു പട്ടികയിൽ ഒരു ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത സൂചിക മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ. ശ്രേണിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങളിൽ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ അടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന കോളങ്ങളിൽ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത സൂചികകൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: സമയ പരമ്പര ഡാറ്റയുടെ പട്ടികയിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, സെൻസർ റീഡിംഗുകൾ), ടൈംസ്റ്റാമ്പ് കോളത്തിലെ ഒരു ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത സൂചിക സമയത്തിനനുസരിച്ച് ഡാറ്റയെ ഭൗതികമായി ക്രമീകരിക്കും, ഇത് സമയ കാലയളവുകളിലെ ശ്രേണിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങളെ വളരെ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.

ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാത്ത സൂചികകൾ

ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാത്ത സൂചിക എന്നത് സൂചിക കീകൾ സംഭരിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാ ഘടനയാണ് കൂടാതെ ഡാറ്റാ വരികളിലേക്കുള്ള പോയിന്ററുകളും സംഭരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ വരികൾ സൂചിക കീകൾക്ക് തുല്യമായ ക്രമത്തിൽ സംഭരിക്കുന്നില്ല. ഒരു പട്ടികയിൽ ഒന്നിലധികം ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാത്ത സൂചികകൾ ഉണ്ടാകാം. തുല്യമായ തിരയലുകളിൽ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ പട്ടികകളിൽ ചേരുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന കോളങ്ങളിൽ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാത്ത സൂചികകൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഒരു `Users` പട്ടികയിലെ `email` കോളത്തിലെ സൂചിക ഒരു ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാത്ത സൂചികയായിരിക്കും, കാരണം ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങളുടെ ക്രമം സാധാരണയായി പട്ടികയുടെ സംഭരണ ​​ക്രമത്തെ ബാധിക്കില്ല.

കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികകൾ

രണ്ടോ അതിലധികമോ കോളങ്ങളിലുള്ള സൂചികയാണ് കോമ്പോസിറ്റ് സൂചിക (മൾട്ടി-കോളം സൂചിക എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു). കോളം കോമ്പിനേഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾ പതിവായി പട്ടികയെ ചോദ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികകൾ ഉപയോഗപ്രദമാകും. കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികയിലെ കോളങ്ങളുടെ ക്രമം പ്രധാനമാണ്. WHERE ക്ലോസിൽ ചോദ്യം സൂചികയുടെ മുൻനിരയിലുള്ള കോളങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിന് സൂചിക കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ചോദ്യം സൂചികയുടെ അവസാന കോളങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ സൂചിക കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല.

ഉദാഹരണം: `CustomerID`, `OrderDate`, `OrderStatus` എന്നീ കോളം ഉള്ള ഒരു `Orders` പട്ടിക പരിഗണിക്കുക. (`CustomerID`, `OrderDate`) എന്നിവയിലുള്ള ഒരു കോമ്പോസിറ്റ് സൂചിക താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യങ്ങളെ കാര്യക്ഷമമായി പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും:

• `SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = 123 AND OrderDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';`

എന്നിരുന്നാലും, ചോദ്യം `OrderDate` കോളം മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ സൂചിക കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല.

ശരിയായ സൂചിക തരം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

ഏത് സൂചിക തരം തിരഞ്ഞെടുക്കണം എന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ പ്രത്യേക സ്വഭാവത്തെയും നിങ്ങൾ പിന്തുണയ്ക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങളുടെ തരത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു പൊതു മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം ഇതാ:

• B-ട്രീ സൂചികകൾ: തുല്യമായ തിരയലുകൾ, ശ്രേണിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ, അടുക്കിയ ചോദ്യങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ മിക്ക പൊതു ആവശ്യങ്ങൾക്കുമുള്ള സൂചിക ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കുക.
• ഹാഷ് സൂചികകൾ: പ്രകടനം നിർണായകമാവുകയും ശ്രേണിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ആവശ്യമില്ലാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ തുല്യമായ തിരയലുകൾക്ക് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക.
• മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് സൂചികകൾ: ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ തിരയുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുക.
• ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത സൂചികകൾ: ശ്രേണിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങളിൽ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ അടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന കോളങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുക. ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം തിരഞ്ഞെടുക്കുക, കാരണം ഒരെണ്ണം മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ.
• ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാത്ത സൂചികകൾ: തുല്യമായ തിരയലുകളിൽ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ പട്ടികകളിൽ ചേരുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന കോളങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുക.
• കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികകൾ: കോളം കോമ്പിനേഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾ പതിവായി പട്ടികയെ ചോദ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ഉപയോഗ കേസിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ സൂചിക തരങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ചോദ്യ രീതികളും ഡാറ്റാ സ്വഭാവവും വിശകലനം ചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. മന്ദഗതിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങളും സൂചികയിലാക്കാനുള്ള സാധ്യതകളും തിരിച്ചറിയാൻ ഡാറ്റാബേസ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.

ഡാറ്റാബേസ് ഇൻഡെക്സിംഗിനായുള്ള മികച്ച രീതികൾ

ഈ മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുന്നത് ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റാബേസ് സൂചികകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും നടപ്പിലാക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കും:

• പതിവായി ചോദ്യം ചെയ്യുന്ന കോളങ്ങൾ സൂചികയിലാക്കുക: WHERE ക്ലോസുകളിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന കോളങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് ആ കോളങ്ങളിൽ സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കുക.
• മൾട്ടി-കോളം ചോദ്യങ്ങൾക്കായി കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികകൾ ഉപയോഗിക്കുക: നിങ്ങൾ പതിവായി കോളം കോമ്പിനേഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പട്ടികയെ ചോദ്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ആ കോളങ്ങളിൽ ഒരു കോമ്പോസിറ്റ് സൂചിക ഉണ്ടാക്കുക.
• കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികകളിലെ കോളങ്ങളുടെ ക്രമം പരിഗണിക്കുക: കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികയിലെ കോളങ്ങളുടെ ക്രമം WHERE ക്ലോസിൽ അവ ഉപയോഗിക്കുന്ന ക്രമവുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം.
• അമിതമായി സൂചിക ഉണ്ടാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക: വളരെയധികം സൂചികകൾ എഴുത്ത് പ്രവർത്തനങ്ങളെ (insert, update, delete) മന്ദഗതിയിലാക്കും. ചോദ്യങ്ങളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആവശ്യമായ സൂചികകൾ മാത്രം ഉണ്ടാക്കുക.
• പതിവായി സൂചികകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുക: കാലക്രമേണ സൂചികകൾക്ക് ശകലീകരണം സംഭവിക്കാം, ഇത് പ്രകടനത്തെ തരംതാഴ്ത്തും. മികച്ച പ്രകടനം നിലനിർത്താൻ നിങ്ങളുടെ സൂചികകൾ പതിവായി പുനർനിർമ്മിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ പുനഃസംഘടിപ്പിക്കുക.
• ശരിയായ ഡാറ്റ തരം ഉപയോഗിക്കുക: ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാ തരം (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പൂർണ്ണസംഖ്യ) സൂചികയിലാക്കുന്നത് സാധാരണയായി വലിയ ഡാറ്റാ തരം (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വലിയ സ്ട്രിംഗ്) സൂചികയിലാക്കുന്നതിനേക്കാൾ വേഗതയും കാര്യക്ഷമവുമാണ്.
• പരിശോധിക്കുകയും അളക്കുകയും ചെയ്യുക: പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ സൂചികകളുടെ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഘാതം എപ്പോഴും പരിശോധിക്കുക. സൂചിക ഇല്ലാതെയും സൂചിക ഉപയോഗിച്ചുമുള്ള ചോദ്യം എക്സിക്യൂഷൻ സമയം അളക്കാൻ ഡാറ്റാബേസ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• പേര് നൽകുന്നതിനുള്ള രീതികൾ പിന്തുടരുക: നിങ്ങളുടെ സൂചികകൾക്ക് വ്യക്തവും സ്ഥിരവുമായ പേര് നൽകുന്നതിനുള്ള രീതികൾ സ്ഥാപിക്കുന്നത് പരിപാലനക്ഷമതയും സഹകരണവും മെച്ചപ്പെടുത്തും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ `idx_` എന്നതുപോലെയുള്ള ഒരു പ്രിഫിക്സ് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, തുടർന്ന് പട്ടികയുടെ പേരും സൂചികയിലുള്ള കോളം(കളി)ന്റെ പേരും നൽകാം.

അമിതമായി സൂചിക ഉണ്ടാക്കുന്നത് പ്രകടനത്തെ തരംതാഴ്ത്തുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, കാരണം ഡാറ്റാ മാറ്റം വരുത്തുമ്പോഴെല്ലാം ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ സൂചികകൾ പരിപാലിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് എഴുത്ത് പ്രവർത്തനങ്ങളെ മന്ദഗതിയിലാക്കുകയും സംഭരണ ​​സ്ഥലം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ സൂചികയിലാക്കാനുള്ള തന്ത്രം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ വായനയുടെയും എഴുത്തിന്റെയും പ്രകടനത്തിന് ഒരുപോലെ പ്രാധാന്യം നൽകേണ്ടത് നിർണായകമാണ്.

വിപുലമായ സൂചികയിലാക്കാനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

അടിസ്ഥാന സൂചികയിലാക്കാനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്ക് പുറമേ, ചോദ്യങ്ങളുടെ പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന നിരവധി വിപുലമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുണ്ട്:

ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത സൂചികകൾ

ഒരു പട്ടികയിലെ ഡാറ്റയുടെ ഉപവിഭാഗത്തിൽ സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത സൂചികകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റയുടെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉപവിഭാഗത്തിനായുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യണമെങ്കിൽ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, കഴിഞ്ഞ വർഷത്തിനുള്ളിൽ നൽകിയിട്ടുള്ള ഓർഡറുകൾക്കായുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ഓർഡറുകളുടെ പട്ടികയിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത സൂചിക ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം.

ഉൾപ്പെടുത്തിയ കോളങ്ങൾ

സൂചിക കೀಯുടെ ഭാഗമല്ലാത്ത അധിക കോളങ്ങൾ ഒരു സൂചികയിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ഉൾപ്പെടുത്തിയ കോളങ്ങൾ (കവറിംഗ് സൂചികകൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങളിൽ ആ കോളങ്ങൾ പതിവായി വീണ്ടെടുക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും. സൂചികയിൽ കോളങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിന് പട്ടികയിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാതെ തന്നെ സൂചികയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയും, ഇത് പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

സൂചിക സൂചനകൾ

ഒരു ചോദ്യത്തിനായി ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സൂചിക ഉപയോഗിക്കാൻ ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിനെ നിർബന്ധിക്കാൻ സൂചിക സൂചനകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ ഏറ്റവും മികച്ച സൂചിക തിരഞ്ഞെടുക്കാത്തപ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും. എന്നിരുന്നാലും, സൂചിക സൂചനകൾ ശ്രദ്ധയോടെ ഉപയോഗിക്കണം, കാരണം ഡാറ്റയോ ചോദ്യമോ മാറുകയാണെങ്കിൽ മികച്ച സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിനെ ഇത് തടയും.

ഉദാഹരണം: SQL സെർവറിൽ, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സൂചിക ഉപയോഗിക്കാൻ ചോദ്യം ഒപ്റ്റിമൈസറെ നിർബന്ധിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് `WITH (INDEX(index_name))` സൂചന ഉപയോഗിക്കാം.

ഈ വിപുലമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങളുടെ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ട്രേഡ് ഓഫുകളെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഘാതം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ സൂചിക

ഡാറ്റാബേസ് സൂചികയിലാക്കാനുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട വാക്യഘടനയും സവിശേഷതകളും നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റത്തെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ചില ജനപ്രിയ ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ സൂചികയുടെ ഒരു സംക്ഷിപ്ത അവലോകനം ഇതാ:

MySQL

B-ട്രീ സൂചികകൾ, ഹാഷ് സൂചികകൾ, മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് സൂചികകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി സൂചിക തരങ്ങളെ MySQL പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. `CREATE INDEX` സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കാം. MySQL കോമ്പോസിറ്റ് സൂചികകളെയും ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത സൂചികകളെയും (ചില പതിപ്പുകളിൽ) സ്പേഷ്യൽ സൂചികകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

PostgreSQL

B-ട്രീ സൂചികകൾ, ഹാഷ് സൂചികകൾ, GiST സൂചികകൾ (സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയ്‌ക്കായി), GIN സൂചികകൾ (അറേകൾക്കും മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് തിരയലിനുമായി) എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി സൂചിക തരങ്ങളെ PostgreSQL പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. `CREATE INDEX` സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കാം. ഫംഗ്ഷനുകളിലോ എക്സ്പ്രഷനുകളിലോ സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന എക്സ്പ്രഷൻ സൂചികകളെയും PostgreSQL പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

SQL സെർവർ

ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത സൂചികകൾ, ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യാത്ത സൂചികകൾ, ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത സൂചികകൾ, മുഴുവൻ-ടെക്സ്റ്റ് സൂചികകൾ എന്നിവയെ SQL സെർവർ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. `CREATE INDEX` സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കാം. SQL സെർവർ ഉൾപ്പെടുത്തിയ കോളങ്ങളെയും സൂചിക സൂചനകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

Oracle

B-ട്രീ സൂചികകൾ, ബിറ്റ്മാപ്പ് സൂചികകൾ, ഫംഗ്ഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സൂചികകൾ എന്നിവയെ Oracle പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. `CREATE INDEX` സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കാം. സൂചികയിൽ ക്രമീകരിച്ച പട്ടികകളെയും Oracle പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അവിടെ ഡാറ്റ സൂചികയ്ക്ക് തുല്യമായ ക്രമത്തിൽ സംഭരിക്കുന്നു.

NoSQL ഡാറ്റാബേസുകൾ

NoSQL ഡാറ്റാബേസുകളിലെ സൂചിക, നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റത്തെ ആശ്രയിച്ച് വ്യാപകമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. MongoDB, Cassandra പോലുള്ള ചില NoSQL ഡാറ്റാബേസുകൾ, പ്രാഥമിക കീകൾ ഒഴികെയുള്ള ഫീൽഡുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റയെ ചോദ്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ദ്വിതീയ സൂചികകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. മറ്റ് NoSQL ഡാറ്റാബേസുകൾ തലകീഴായ സൂചികകളോ LSM ട്രീകളോ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത സൂചികയിലാക്കാനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.

ലഭ്യമായ സൂചികയിലാക്കാനുള്ള ഓപ്ഷനുകളെയും മികച്ച രീതികളെയും കുറിച്ച് അറിയാൻ നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റത്തിനായുള്ള ഡോക്യുമെന്റേഷൻ പരിശോധിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

സൂചികകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

സൂചികകൾ ഒരു "സെറ്റ് ഇറ്റ് ആന്റ് ഫോർഗെറ്റ് ഇറ്റ്" പരിഹാരമല്ല. മികച്ച പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കാൻ അവയ്ക്ക് തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണവും പരിപാലനവും ആവശ്യമാണ്. ചെയ്യേണ്ട ചില പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ ഇതാ:

• സൂചിക ശകലീകരണ വിശകലനം: സൂചിക ശകലീകരണം പതിവായി പരിശോധിക്കുക. ഉയർന്ന തോതിൽ ശകലീകരണം സംഭവിച്ച സൂചികകൾ ഗണ്യമായ പ്രകടന തകർച്ചയിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. സൂചിക ശകലീകരണം വിശകലനം ചെയ്യാൻ മിക്ക ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളും ടൂളുകൾ നൽകുന്നു.
• സൂചിക പുനർനിർമ്മിക്കുക/പുനഃസംഘടിപ്പിക്കുക: ശകലീകരണ വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ആവശ്യമനുസരിച്ച് സൂചികകൾ പുനർനിർമ്മിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ പുനഃസംഘടിപ്പിക്കുക. പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് ഒരു പുതിയ സൂചിക ഉണ്ടാക്കുന്നു, അതേസമയം പുനഃസംഘടിപ്പിക്കുന്നത് നിലവിലുള്ള സൂചികയെ ഭൗതികമായി പുനഃക്രമീകരിക്കുന്നു. ശകലീകരണത്തിന്റെ അളവിനെയും നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റത്തെയും ആശ്രയിച്ചാണ് തിരഞ്ഞെടുപ്പ്.
• സൂചിക ഉപയോഗ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: സൂചികകൾ എത്ര തവണ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് നിരീക്ഷിക്കുക. ഉപയോഗിക്കാത്ത സൂചികകൾ സംഭരണ ​​സ്ഥലം ഉപയോഗിക്കുകയും എഴുത്ത് പ്രവർത്തനങ്ങളെ മന്ദഗതിയിലാക്കുകയും ചെയ്യും. ഉപയോഗിക്കാത്ത സൂചികകൾ ഉപേക്ഷിക്കാൻ പരിഗണിക്കുക.
• ചോദ്യ പ്രകടന നിരീക്ഷണം: സൂചികയിലാക്കാനുള്ള പ്രശ്നങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന മന്ദഗതിയിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ചോദ്യ പ്രകടനം തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുക. ചോദ്യം എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ഡാറ്റാബേസ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• സ്ഥിരമായ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും ചോദ്യ രീതികളും മാറുന്നതിനനുസരിച്ച്, നിങ്ങളുടെ സൂചികയിലാക്കാനുള്ള തന്ത്രം അവലോകനം ചെയ്യുകയും ആവശ്യമനുസരിച്ച് ക്രമീകരണങ്ങൾ വരുത്തുകയും ചെയ്യുക.

ഉപസംഹാരം

ചോദ്യങ്ങളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പ്രതികരണശേഷി ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാബേസ് സൂചികയിലാക്കൽ ഒരു നിർണായക സാങ്കേതികതയാണ്. വ്യത്യസ്ത തരം സൂചികകളെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെയും മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെയും നിങ്ങളുടെ സൂചികകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസിന്റെ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താനും മികച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകാനും കഴിയും. നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ഡാറ്റയ്ക്കും ചോദ്യ രീതികൾക്കും അനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ സൂചികയിലാക്കാനുള്ള തന്ത്രം ക്രമീകരിക്കാൻ ഓർമ്മിക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് വികസിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ സൂചികകൾ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുകയും ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക. നന്നായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു സൂചികയിലാക്കാനുള്ള തന്ത്രം ഒരു നിക്ഷേപമാണ്, അത് ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെയും ഉപയോക്തൃ സംതൃപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ ലാഭം നൽകും.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് ഡാറ്റാബേസ് സൂചികയിലാക്കലിന്റെ വിശദമായ അവലോകനം നൽകി. നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റത്തിനും ആപ്ലിക്കേഷൻ ആവശ്യങ്ങൾക്കും അനുസരിച്ച് കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും വിവരങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാനും ഓർമ്മിക്കുക. ഒപ്റ്റിമൽ ഡാറ്റാബേസ് പ്രകടനം നിലനിർത്തുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ സൂചികയിലാക്കാനുള്ള തന്ത്രം തുടർച്ചയായി പഠിക്കുകയും സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് പ്രധാനമാണ്.