ઉન્નત શોધ અને ક્વેરી ભાષા છે. ભાષાની શોધ એન્જિન ક્વેરીઝ

ક્વેરી ભાષા - કૃત્રિમ પ્રોગ્રામિંગ ડેટાબેઝ અને માહિતી સિસ્ટમો ક્વેરી ઉપયોગમાં લેવાયેલી ભાષા દ્વારા બનાવવામાં આવેલ છે.

સામાન્ય રીતે, પ્રશ્નો જેવા પદ્ધતિઓ છે કે તેઓ માહિતી શોધવા ડેટાબેઝ માટે વપરાય છે, અથવા તેના પર આધાર રાખીને વર્ગીકૃત કરી શકાય. તફાવત એ છે કે આવી સેવાઓ માટે અરજીઓ, જ્યારે શોધ એન્જિન શોધવા માટે વપરાશકર્તા માટે સંબંધિત માહિતી ધરાવતા દસ્તાવેજો ક્ષેત્રમાં રસ છે પ્રયાસ કરે છે આ પ્રશ્નોના વાસ્તવિક જવાબ આપવા માટે પ્રતિબદ્ધ છે.

ડેટાબેસેસ

ડેટાબેઝ ક્વેરીઝ ભાષાઓ નીચેના ઉદાહરણોમાં સમાવેશ થાય છેઃ

• QL - એક પદાર્થ-અભિવિન્યસ્ત દર્શાવે છે, સંબંધ ડેટાબેઝ; Datalog અનુગામી.
• સંદર્ભ (CQL) - (જેમ કે વેબ સૂચકાંકમાં અથવા ગ્રંથસૂચિ કેટલોગ તરીકે) માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ સિસ્ટમો માટે વિનંતીઓ રજૂઆત ઔપચારિક ભાષા.
• CQLF (CODYASYL) - CODASYL પ્રકારના ડેટાબેઝ છે.
• કન્સેપ્ટ લક્ષી ક્વેરી ભાષા (COQL) - સંબંધિત મોડેલ્સ (કોમ) માં વપરાય છે. તે માહિતી construpt મોડેલિંગ સિદ્ધાંતો પર આધારિત છે અને આવા પ્રક્ષેપણ અને મલ્ટિવેરિયેટ વિશ્લેષણ દ પ્રક્ષેપણ, એનાલિટીકલ કામગીરી અને તારણો તરીકે કામગીરી ઉપયોગ કરે છે.
• DMX - ખાણકામ મોડલ વપરાય છે.
• Datalog - આનુમાનિક ડેટાબેઝ માટે ક્વેરી ભાષા છે.
• Gellish ઇંગલિશ - કે Gellish ઇંગલિશ માં ડેટાબેઝ ક્વેરી ઉપયોગ કરી શકાય છે અને વાતચીત (વિનંતીઓ અને પ્રતિસાદો) માટે પરવાનગી આપે છે, અને એ પણ આપે ભાષામાં માહિતી મોડેલિંગ જ્ઞાન.
• HTSQL - એસક્યુએલ ભાષાંતર HTTP-ક્વેરીઝ.
• ISBL - PRTV કરવા માટે વપરાય છે (પ્રથમ સંબંધ ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ).
• LDAP - શંકા પેદા કરવા અને ડિરેક્ટરી સર્વિસ ટીસીપી / આઈપી પ્રોટોકોલ પર ચલાવવા માટે એક પ્રોટોકોલ.
• MDX - ઓલાપ ડેટાબેઝ માટે જરૂરી.

બૉટો

ભાષાની શોધ ક્વેરીઝ, બદલામાં, શોધ એન્જિન માહિતી શોધી કરવાનો છે. તે હકીકત એ છે કે વિનંતી ભાગ સાદા લખાણ અથવા હાઇપરટેક્સ્ટ વૈકલ્પિક વાક્યરચના સાથે સમાવી લાક્ષણિકતા છે (ઉદાહરણ તરીકે, "અને" / "અથવા"). તે અલગ નોંધપાત્ર થી ધી સ્ટાન્ડર્ડ સમાન ભાષાઓ જે સંચાલિત દ્વારા કડક નિયમો, વાક્યરચના અથવા આદેશો સમાવી સ્થિતિકીય પરિમાણો.

વર્ગીકૃત શોધ ક્વેરીઝ તરીકે?

જાણકારીના, નેવિગેશનલ, અને ટ્રાન્ઝેક્શનલ: ત્યાં ત્રણ વ્યાપક વર્ગોમાં કે શોધોની બહુમતી આવરી લે છે. જોકે આ વર્ગીકરણ સૈદ્ધાંતિક નિયત ન હતી, આદર્શ તે શોધ એન્જિન વાસ્તવિક પ્રશ્નો હાજરી દ્વારા પુષ્ટિ આપે છે.

માહિતી અરજીઓ - તે વ્યાપક વિષયો (દા.ત., એક ચોક્કસ શહેર અથવા એક મોડેલ ટ્રક) આવરી સંદર્ભમાં જે સંબંધિત પરિણામો હજારો મેળવી શકાય છે.

નેવિગેશન - તે વિનંતી કરે છે કે એક વેબસાઇટ અથવા ચોક્કસ વિષય પર એક વેબ પૃષ્ઠ (દા.ત., યુ ટ્યુબ) માટે જોઈ રહ્યા છીએ.

ટ્રાન્ઝેક્શનલ - ઉદાહરણ તરીકે, ચોક્કસ ક્રિયા કરવા માટે, એક કાર ખરીદવા માટે અથવા બુક ફ્લાઇટ વપરાશકર્તાની હેતુ પ્રતિબિંબિત કરે છે.

શોધ એન્જિન વારંવાર વિનંતિ ચોથા પ્રકાર ઘણી ઓછી વારંવાર ઉપયોગ કરવામાં આવે છે પૂરી પાડે છે. આ કહેવાતી જોડાણ વિનંતીઓ કે કનેક્ટિવિટી અનુક્રમિત વેબ ગ્રાફિક્સ એક રેકોર્ડ સમાવી (URL વ્યાખ્યાયિત, અથવા કેટલા પૃષ્ઠોની લિંક્સ સંખ્યા ચોક્કસ ડોમેન સાથે અનુક્રમિત આવે છે).

કેવી રીતે માહિતી માટે શોધ કરવા માટે?

મોટાભાગના સર્ચ સંસાધનોમાં શોધ લૉગ્સ પ્રગટ નથી, તેથી કોઈ માહિતી હોય કે જે વપરાશકર્તાઓને વેબ પર શોધી રહ્યા છે, તે ખૂબ જ શોધવા માટે મુશ્કેલ છે. તેમ છતાં, પ્રથમ વૈજ્ઞાનિક અભ્યાસ 1998 માં દેખાયા હતા. તે કરવામાં આવી હતી પછીથી ફરી અભ્યાસ 2001 માં હાથ ધરવામાં, જે વિશ્લેષણ કર્યું અરજીઓ કારણ કે અત્યંત સુસંગત દેખાય છે. તે પણ સ્પષ્ટ છે કે કેવી રીતે ઉપયોગ થયો શોધ એન્જિન ક્વેરી ભાષા છે.

તેઓ રસપ્રદ વેબ સંબંધિત લક્ષણો માટે જાણીતા બન્યા

સરેરાશ લંબાઈ 2.4 શોધ ક્વેરી શબ્દો હતા.

• લોકોના લગભગ અડધા વિનંતી મોકલવામાં આવે છે, પરંતુ થોડા વપરાશકર્તાઓ ત્રીજા કરતાં ઓછી એક ત્રણ અથવા વધુ અનન્ય પ્રશ્નો એક નથી.
• લગભગ વપરાશકર્તાઓ અડધા માત્ર પ્રથમ એક કે બે પરિણામો પૃષ્ઠો જોવા માટે.
• વપરાશકર્તાઓ 5% કરતા ઓછી અદ્યતન શોધ ક્ષમતાઓ ઉપયોગ કરો (ઉદાહરણ તરીકે, કોઇ ખાસ વર્ગોમાં અથવા શોધ શોધ પસંદગી).

કસ્ટમ ક્રિયાઓ દર્શાવે

અભ્યાસમાં એમ પણ જાણવા મળ્યું હતું કે અરજીઓ 19% ભૌગોલિક શબ્દ (દા.ત., નામ, પોસ્ટલ કોડ્સ, સ્થળો અને તેથી પર. ડી) હોવા જોઈએ. હજી સુધી તે નોંધ્યું છે કે ટૂંકા પ્રશ્નો ઉપરાંત (એટલે કે બહુવિધ શરતો સાથે) ઘણીવાર હાજર અને ધારી પેટર્ન જેમાં વપરાશકર્તાઓ તેમના શોધ શબ્દસમૂહો બદલી છે વર્થ છે.

તે પણ જાણવા મળ્યું હતું કે તે જ વપરાશકર્તા પાસેથી અરજીઓ 33% પુનરાવર્તન કરવામાં આવે છે, અને કિસ્સાઓમાં 87% માં, વપરાશકર્તા સમાન પરિણામ દબાવો કરશે. આ સૂચવે છે કે ઘણા વપરાશકર્તાઓ સમીક્ષા કરવા અથવા માહિતી ફરી શોધવા પુનરાવર્તન અરજીઓ ઉપયોગ કરે છે.

વિનંતીઓ આવર્તન વિતરણ

વધુમાં, નિષ્ણાતો પુષ્ટિ આપી હતી કે વિતરણ વિનંતીઓ આવર્તન પાવર કાયદો દર્શાવે છે. તે શબ્દ એક નાનો ભાગ ક્વેરીઝ સૌથી યાદીમાં થાય છે (ઉદાહરણ તરીકે, એક કરતાં વધુ 100 મિલિયન), અને તેઓ મોટે ભાગે ઉપયોગ થાય છે છે. એ જ વિષયો હેઠળ સજા બાકીના ઓછી વખત અને વધુ વ્યક્તિગત રીતે ઉપયોગ થાય છે. આ ઘટના કહેવાય ધ પૅરૅટૉ સિદ્ધાંત (અથવા "80-20 નિયમ"), અને તે શક્ય ઉપયોગ જેમ કે શોધ એન્જિન ઓપ્ટિમાઇઝેશન યુકિતઓ જેમ ઇન્ડેક્સીંગ અથવા પાર્ટીશનીંગ ધ ડેટાબેઝ કેશીંગ અને preloading, અને એ પણ પૂરા પાડવામાં આવેલ એક તક સુધારવા ધ ભાષાના શોધ એન્જિન ક્વેરીઝ.

તાજેતરના વર્ષોમાં, તે જણાવવામાં આવ્યું કે સરેરાશ ક્વેરી લંબાઈ સતત સમય જતાં વધી રહી છે. આમ, આ સરેરાશ વિનંતી ઇંગલિશ બન્યા સમય લે છે. આ સંદર્ભે, Google એ અપડેટ "હમીંગબર્ડ" (ઓગસ્ટ 2013) નામ આપવામાં આવ્યું, જે લાંબા શોધ (જેમ કે "જ્યાં નજીકના કોફી દુકાન છે?") કોઈ પ્રોટોકોલ "બોલાતી" ક્વેરી ભાષા સાથે શબ્દસમૂહો નિયંત્રિત કરવા માટે સક્ષમ છે રજૂ કરી છે.

લાંબા સમય માટે પ્રશ્નો તેમના પ્રક્રિયા ઉપયોગ - તેઓ શબ્દસમૂહો વિભકત આવે છે, પ્રમાણભૂત ભાષા સ્પષ્ટ ઉચ્ચારિત અને અલગ અલગ ભાગો જવાબો દર્શાવે છે.

સ્ટ્રક્ચર્ડ ક્વેરી

શોધ એન્જિન કે આધાર લોજિકલ કામગીરી અને વિસ્તૃત ક્વેરી વધુ ભાષાઓમાં વપરાય વાક્યરચના. એ વપરાશકર્તાની દસ્તાવેજો માટે વિચારણા કરી છે, અનેક થીમ્સ અથવા પાસાંઓ આવરી શબ્દ તાર્કિક પાત્રાલેખન તેમને દરેક વર્ણન કરી શકે. તેના કોર પર, લોજિકલ ક્વેરી ભાષા ચોક્કસ શબ્દસમૂહો અને વિરામચિહ્ન એક સમૂહ છે.

અદ્યતન શોધ શું છે?

ભાષા "યાન્ડેક્ષ" અને "Google" વધુ લક્ષિત શોધ, ચોક્કસ શરતોને આધીન હાથ ધરવા માટે સમર્થ પ્રશ્નો. ઉન્નત શોધ પૃષ્ઠની નામ શોધ અથવા ઉપસર્ગ હેડર, તેમજ ચોક્કસ વર્ગોમાં અને નામોની યાદીઓ વાપરી શકો છો. તેમણે એમ પણ પૃષ્ઠોને શીર્ષક અથવા ચોક્કસ થિમેટિક જૂથમાં હેઠળ ચોક્કસ શબ્દો સમાવવા માટે તમારી શોધ મર્યાદિત કરી શકો છો. જ્યારે યોગ્ય રીતે ઉપયોગ થાય છે, ક્વેરી તે ભાષા તીવ્રતા વેરિયેબલ અંત અને સમાન પ્રકારનો સ્પેલિંગ વપરાશકર્તા-વ્યાખ્યાયિત શબ્દો સહિત, મોટા ભાગના સર્ચ એન્જિન, ફાળવણી સપાટી કરતાં વધુ જટિલ એક હુકમ પરિમાણો નિયંત્રિત કરી શકો છો. જ્યારે સબમિટ વિસ્તારવામાં શોધ પરિણામો પૃષ્ઠના સુસંગત વિભાગોને એક લિંક તરીકે પ્રદર્શિત કરવામાં આવશે.

તે પણ બધા ચોક્કસ સમાવતી શબ્દસમૂહ પૃષ્ઠોને શોધવા માટે, જ્યારે ધોરણ ક્વેરી શોધ એન્જિન કોઇ પણ ચર્ચા પૃષ્ઠ પર રહેવું કરી શકતા નથી શક્ય છે. ઘણા કિસ્સાઓમાં, ક્વેરી ભાષામાં કોઇ પાનું, noindex ટૅગ્સ પર સ્થિત થઇ શકે છે.

કેટલાક કિસ્સાઓમાં, સારી રીતે રચી શકાય વિનંતી વિશિષ્ટ અક્ષરો અને અન્ય પત્રો એક નંબર ધરાવતા હોય, તો તમે માહિતી શોધવા માટે પરવાનગી આપે છે મૂળાક્ષરો (ચિની ઉદાહરણ માટે અક્ષરો).

પ્રતીકો ક્વેરી ભાષા કે કેવી રીતે વાંચવા માટે?

ઉપલા અને નીચલા કેસ છે, અને કેટલાક વિશેષકો (ઉચ્ચારો અને umlaut) શોધ ગણવામાં આવતી નથી. ઉદાહરણ તરીકે, સાઇટ્રોન માટે કીવર્ડ શોધ પૃષ્ઠો શબ્દ "Tsitroon સમાયેલો ના હોય" મળશે. પરંતુ કેટલાક ligatures વ્યક્તિગત અક્ષરો દર્શાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, "aeroskobing" સરળતાથી "Ereskebing" (એઇ = એઇ) સમાવતી પૃષ્ઠ શોધો માટે શોધો.

અનેક બિન-આલ્ફાન્યૂમેરિક અક્ષરો સતત અવગણવામાં આવે છે. એલ | ઉદાહરણ તરીકે, તે સમાવતી સ્ટ્રિંગ પ્રશ્નો માટે માહિતી શોધવા માટે અશક્ય છે | (બે ઉભા પટ્ટાઓ વચ્ચે અક્ષર), હકીકત એ છે કે આ પ્રતીક કેટલાક નમૂનાઓમાં વાપરવામાં આવે છે કન્વર્ટ કરવા છતાં. પરિણામ માત્ર "એલટી" ડેટા કરશે. કેટલાક પ્રતીકો અને શબ્દસમૂહો અલગ અલગ રીતે સંભાળવામાં આવે છે: ક્વેરી "લોન (ફાઇનાન્સ)" શબ્દો "ક્રેડિટ" અને "નાણા", કૌંસ અવગણીને સાથે લેખ દર્શાવે છે, પણ જો ત્યાં કોઈ ચોક્કસ નામ "ધિરાણ (નાણા)" સાથે એક લેખ છે.

ત્યાં ઘણા વિકલ્પો કે જે તમે ક્વેરી ભાષા સાથે ઉપયોગ કરી શકો છો.

વાક્યરચના

ક્વેરી લેંગ્વેજ "યાન્ડેક્ષ" અને "Google" તમારા શોધ રિફાઇન કરવા માટે કેટલાક વિરામચિહ્નોનો ઉપયોગ કરી શકો છો. એક ઉદાહરણ તરીકે, સર્પાકાર કૌંસ - {{}} શોધ. શબ્દસમૂહ તેમને સમાયેલ, સમગ્ર યથાવત શોધવા માટે વિષય હશે.

ડબલ અવતરણચિહ્નો માં શબ્દસમૂહ તમે શોધ પદાર્થ વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે પરવાનગી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, અવતરણ ચિહ્નોમાં શબ્દ તરીકે રૂપકાત્મક અર્થમાં ઉપયોગ થાય છે, અથવા એક કાલ્પનિક પાત્ર તરીકે ઓળખવામાં આવશે, અવતરણ ચિહ્નોમાં વિના - માહિતી વધુ દસ્તાવેજી પાત્ર છે.

વધુમાં, બધા મોટા સર્ચ એન્જિન આધાર "-" માટે લોજિકલ "ના", તેમજ અને / અથવા. અપવાદ - શરતો કે સંયોગચિહ્ન અથવા આડંબર ઉપસર્ગ દ્વારા અલગ કરી શકાતી નથી.

મેળ ખાતું નથી શોધ શબ્દસમૂહ ~ ની નિશાની સાથે આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે એક શબ્દ અથવા નામ ચોક્કસ શબ્દો યાદ નથી, તો તમે તેને સ્પષ્ટ પ્રતીક સાથે શોધ બારમાં દાખલ કરી શકો છો અને મહત્તમ સમાનતા સાથે પરિણામો મેળવવા માટે સમર્થ હશે.

ખાસ શોધ પરિમાણો

ત્યાં પણ શીર્ષકમાં, અને incategory કારણ કે માપદંડ છે. આ ગાળકો એક ": ક્વેરી સ્ટ્રિંગ ફિલ્ટર" તરીકે કોલોન દ્વારા દર્શાવવામાં આવે છે. ક્વેરી સ્ટ્રિંગ શોધ શબ્દ અથવા શબ્દસમૂહ છે, અથવા એક ભાગ અથવા પૃષ્ઠની સંપૂર્ણ નામ ધરાવી શકે છે.

કાર્ય «શીર્ષકમાં: ક્વેરી" નામ દ્વારા શોધ પરિણામો પર અગ્રતા આપે છે, પણ બતાવે છે અને સામગ્રી હેડર સામાન્ય પરિણામો. આ ગાળકો વિવિધ સાથે વાપરી શકાય છે. કેવી રીતે આ તક જપ્ત કરી શકે છે?

ક્વેરી પ્રકાર «શીર્ષકમાં: એરપોર્ટ નામ" બધા લેખો એરપોર્ટ શીર્ષક નામ સમાવતી આપશે. જો આપણે એક «પાર્કિંગ શીર્ષકમાં કારણ કે તે ઘડી: એરપોર્ટ નામ", તો પછી તમે શીર્ષક અને લખાણ પાર્કિંગ ઉલ્લેખ એરપોર્ટ નામ લેખ મળશે.

શોધ ફિલ્ટર «incategory: કેટેગરી" ચોક્કસ જૂથ અથવા પાનું યાદી સાથે જોડાયેલા લેખો પ્રારંભિક ફાળવણી ના સિદ્ધાંત પર કામ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, પ્રકાર માટે શોધ ક્વેરી "મંદિરો incategory: હિસ્ટ્રી" મંદિરો ઇતિહાસ પર પરિણામો ઉત્પન્ન કરશે. આ કાર્ય પણ વિવિધ પરિમાણો સુયોજિત છે, એક એક્સ્ટેન્શન તરીકે વાપરી શકાય છે.