ਪੀਐਚਪੀ ਪਿਵੋਟ ਟੇਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਕਈਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਵਿਚ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ

ਲਾਰਵੇਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰਿਸ਼ਤੇ

ਪੀਐਚਪੀ ਵਿਚ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਸ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਭਾਸ਼ਣ ਵਾਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਾਂਗ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਗੁਣ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਿਵੋਟ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਕਈ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੁਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. 🚀

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਇਕ ਸਕੂ ਟੇਬਲ, ਗੁਣ ਮੁੱਲ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਇਹ ਟੇਬਲ ਉਤਪਾਦ ਸਕੱਪਸ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੰਗ, ਅਕਾਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਗੁਣ. ਟੀਚਾ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਗੁਣ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖਾਸ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ.

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਸਕੂ ਦੇ ਕਈ ਗੁਣ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਯੁਕਤ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਸ਼ਾਇਦ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਨੀਲੇ 'ਅਤੇ' ਛੋਟੇ 'ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਾਰੇ ਸਕੱਪਸ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਾਣਨਾ ਜਾਣਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.

ਇਸ ਗਾਈਡ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕੋਗੇ ਕਿ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ical ੰਗ ਨਾਲ ਲਾਰਵੇਲ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਓਰਐਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ .ੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਵੀ ਇਸ ਦੀ ਵੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਵਿਚ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੋ ਜਾਂ ਇਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਵਿਕਾਸਕਾਰ, ਇਹ ਵਾਕਥਥ੍ਰੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗਾ! 💡

ਪੀਐਚਪੀ ਵਿਚ ਕਈਆਂ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਣਾ

ਜਦੋਂ ਪੀਐਚਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ. ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲਾਰਾਵ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਰਵੇਲ ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ. ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ, ਐਸਕਿਯੂਸ ਅਤੇ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਿਵੋਟ ਟੇਬਲ. ਇਹ ਪਿਵੋਟ ਟੇਬਲ ਨੇ ਸਕਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਰੰਗ ਜਾਂ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ. ਤਰੀਕਾ ਜਦੋ ਇਥੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ. ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਅਸੰਗਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਖਾਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਨੀਲੇ" ਅਤੇ "ਛੋਟੇ" ਗੁਣ. ਇਹ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਾਫ ਅਤੇ ਮਾਡਰਨ ਰੱਖਣ ਵੇਲੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. 🚀

ਰਾਵ ਐਸਕਿ QL ਐਲ ਹੱਲ ਲਚਕੀਲੇਪਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਹੈ. ਇਹ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਸਮੂਹਬੀ Sku IDs ਦੁਆਰਾ ਡਾਟਾ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਖੇਤ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਐਸਕੁਏਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਅੰਕੜੇ ਵਾਪਸ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੋਗੇ ਜੋ "ਨੀਲੇ" ਅਤੇ "ਛੋਟੇ" ਦੋਵੇਂ ਹਨ. ਕੱਚਾ SQL ਪਹੁੰਚ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ 'ਤੇ ਸਖਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਲਾਰਵੇਲ ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ. ਇਹ ਹੱਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਫਰੰਟੈਂਡ, ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ vue.js ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਸਾਡੀ vue.js ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਡਰਾਪਡਾਉਨ ਤੋਂ ਮਲਟੀਪਲ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਕੱਪਸ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਚੁਣੇ ਗਏ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਬੈਕਐਂਡ ਤੇ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਐਕਸਿਓਸ.ਪੋਸਟ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ, ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਰਕ ਨੂੰ ਜਿੱਥੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਰੰਗ ਅਤੇ ਅਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ "ਨੀਲਾ" ਅਤੇ "ਛੋਟਾ" ਚੁਣਨ ਦੇਵੇਗੀ, ਤੁਰੰਤ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ. 💡

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫਰੰਟੈਂਡ ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ ਤਰਕ ਦੋਵੇਂ ਸਹਿਜ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. Phpunit ਵਿੱਚ ਇਕਾਈ ਟੈਸਟ ਏਪੀਆਈ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਰਕ ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕ ਦੀ ਉਮੀਦ ਦੇ ਨਤੀਜੇ. ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ "ਨੀਲੇ" ਅਤੇ "ਛੋਟੇ" ਐਸ ਕੇਯੂਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ID ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਮਾਡਿ ular ਲਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਟੈਸਟਿੰਗ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਪੀਐਚਪੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

// Laravel Eloquent solution to find SKU IDs with multiple attribute values// Define relationships in your models<code>class Sku extends Model {
    public function attributeValues() {
        return $this->belongsToMany(AttributeValue::class, 'pivot_table', 'sku_id', 'att_value');
    }
}

class AttributeValue extends Model {
    public function skus() {
        return $this->belongsToMany(Sku::class, 'pivot_table', 'att_value', 'sku_id');
    }
}

// Find SKUs with both attributes (2: Blue, 6: Small)

$skuIds = Sku::whereHas('attributeValues', function ($query) {
    $query->whereIn('id', [2, 6]);
}, '=', 2) // Ensures both attributes match
->pluck('id');

return $skuIds; // Outputs: [2]

// Raw SQL query to find SKUs with specific attribute values<code>DB::table('pivot_table')
    ->select('sku_id')
    ->whereIn('att_value', [2, 6])
    ->groupBy('sku_id')
    ->havingRaw('COUNT(DISTINCT att_value) = 2') // Ensures both attributes match
    ->pluck('sku_id');

// Outputs: [2]

// Vue.js component to display filtered SKUs<code><template>
  <div>
    <label>Select Attributes:</label>
    <select v-model="selectedAttributes" multiple>
      <option v-for="attribute in attributes" :key="attribute.id" :value="attribute.id">{{ attribute.name }}</option>
    </select>
    <button @click="filterSkus">Filter SKUs</button>
    <ul>
      <li v-for="sku in skus" :key="sku.id">{{ sku.code }}</li>
    </ul>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      attributes: [],
      selectedAttributes: [],
      skus: []
    };
  },
  methods: {
    async filterSkus() {
      const response = await axios.post('/api/filter-skus', { attributes: this.selectedAttributes });
      this.skus = response.data;
    }
  },
  async mounted() {
    const response = await axios.get('/api/attributes');
    this.attributes = response.data;
  }
};
</script>

// PHPUnit test for querying SKUs with specific attributes<code>public function testSkuQueryWithAttributes() {
    $response = $this->post('/api/filter-skus', [
        'attributes' => [2, 6]
    ]);

    $response->assertStatus(200);
    $response->assertJson([
        ['id' => 2, 'code' => 'sku2']
    ]);
}

ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਜਦੋਂ ਵੀ ਪੀਐਚਪੀ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਸੇਟਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿਚੋਂ ਇਕ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਪਿਵੋਟ ਟੇਬਲ. ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੰਡੈਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ sku_id ਅਤੇ ਐਟ_ਵੈਲਯੂ ਕਾਲਮ ਤੇਜ਼ ਲੁੱਕਪੇਸ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਜੁਆਨ. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਾਰ ਬਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਨੀਲਾ" ਅਤੇ "ਛੋਟੇ" ਸੂਚੀਬੱਧ ਟੇਬਲਾਂ "ਛੋਟੇ," ਸੂਚੀਬੱਧ ਸਮੇਂ ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਸਕੱਸ ਲੱਭਣਾ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਕੁਸ ਅਤੇ ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਕੱਪੜੇ ਸਟੋਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ. 🚀

ਇਕ ਹੋਰ ਅਕਸਰ ਅਣਦੇਖੀ ਪਹਿਲੂ ਲਾਰਵੇਲ ਦੇ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ lazy loading ਜਾਂ eager loading ਡਾਟਾਬੇਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ eager loading ਵਰਗੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ with(), ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾੱਡਲ ਪ੍ਰੀਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹਿੱਟ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਪੇਜ ਤੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਸਕੂਸਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਹਰ ਸਕੂ ਲਈ ਕਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, with('attributeValues') ਕੀ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਕਸਰ ਐਕਸੈਸਡ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੈਚਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ "ਨੀਲਾ" ਅਤੇ "ਛੋਟੇ" ਵਰਗੇ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਦੁਬਾਰਾ ਰੀਡਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ. ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕੈਸ਼ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਰੀ ਭਾਰ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵੀ. ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹਨ. 💡