इलास्टिक तालिकाएँ बनाएँ और संपादित करें

आलेख
04/25/2024

एक लोचदार तालिका एक तालिका द्वारा प्रबंधित है Microsoft Dataverse. इलास्टिक टेबल उसी परिचित उपयोगकर्ता अनुभव और एपीआई के साथ आते हैं जो मानक टेबलों के साथ पेश किए जाते हैं। वे मानक तालिकाओं के साथ कई पहलुओं और विकल्पों को साझा करते हैं, लेकिन अपनी स्वयं की अनूठी विशेषताओं और क्षमताओं के साथ आते हैं जो Azure द्वारा संचालित होते हैं। Cosmos DB

मानक तालिकाओं की तरह, लोचदार तालिकाएं आपके डेटाबेस क्षमता उपयोग के साथ शामिल हैं। Dataverse

लोचदार टेबलों के बारे में जानने के लिए यह वीडियो देखें।

इलास्टिक टेबल पर कब विचार करें? Dataverse

इलास्टिक तालिकाओं को वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। लोचदार तालिकाओं के साथ, आप मापनीयता, विलंबता या प्रदर्शन संबंधी समस्याओं के बिना बड़ी मात्रा में डेटा आयात, संग्रहीत और विश्लेषण कर सकते हैं।

लोचदार तालिकाओं में लचीली स्कीमा, क्षैतिज स्केलिंग और समयावधि के बाद डेटा को स्वचालित रूप से हटाने की अद्वितीय क्षमताएं होती हैं।

इलास्टिक तालिकाएं स्वचालित रूप से हर घंटे लाखों पंक्तियों को ग्रहण करने के लिए स्केल करती हैं। पृष्ठभूमि प्रक्रियाएं IoT संकेतों को एकत्रित कर सकती हैं, रखरखाव आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगा सकती हैं, तथा तकनीशियनों की पूर्व-निर्धारित समय-सारणी बना सकती हैं।

एक परिदृश्य पर विचार करें जहां कॉन्टोसो एक खुदरा विक्रेता है जिसके लाखों मौजूदा ग्राहक हैं। कॉन्टोसो के पास ग्राहकों का एक बड़ा डेटाबेस है और वे ग्राहकों को बनाए रखते हुए बिक्री बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं। पूर्व ग्राहक इतिहास के आधार पर, वे अपने ग्राहकों और उत्पादों को लक्षित करते हुए विभिन्न कूपन के साथ 24 घंटे की फ्लैश सेल आयोजित करना चाहते हैं। उन्होंने अनुमान लगाया है कि प्रत्येक फ्लैश सेल अभियान के लिए कूपनों की संख्या 100 मिलियन से अधिक होगी। विपणन योजना विभिन्न ग्राहक वर्गों को लक्षित करते हुए कई 24 घंटे के अभियान चलाने की है।

कॉन्टोसो के विपणन अनुप्रयोग की आवश्यकता यह है कि वह कुछ घंटों के भीतर 100 मिलियन या उससे अधिक कूपन विवरणों को ग्रहण करने, प्रति घंटे लाखों कूपन पढ़ने, तथा ग्राहकों को कूपन भेजने में सक्षम हो।

इस उच्च थ्रूपुट परिदृश्य के लिए इलास्टिक तालिकाएं स्वचालित रूप से स्केल हो जाएंगी।

उदाहरण के लिए, उपरोक्त परिदृश्य में, लाखों रिकॉर्ड वाली कूपन नामक एक लोचदार तालिका को Dataverse मानक तालिकाओं जैसे संपर्क (ग्राहक जानकारी) और ऑफ़र (एक कस्टम मानक तालिका) के साथ संबद्ध किया जा सकता है। चूंकि लोचदार तालिकाएं मानक तालिकाओं से अलग होती हैं, इसलिए समग्र विपणन अनुप्रयोग के प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव नहीं पड़ेगा। इसके अतिरिक्त, इलास्टिक टेबल (इस परिदृश्य में कूपन) के साथ टाइम-टू-लाइव क्षमता, निश्चित अवधि के बाद डेटा को स्वचालित रूप से हटाने की अनुमति देती है और भंडारण क्षमता का अनुकूलन सुनिश्चित करती है।·

लोचदार टेबल का उपयोग तब करें जब:

आपका डेटा असंरचित या अर्ध-संरचित हो सकता है, या आपका डेटा मॉडल लगातार बदल सकता है।
आपको स्वचालित क्षैतिज स्केलिंग की आवश्यकता है।
आपको बड़ी संख्या में पढ़ने और लिखने के अनुरोधों को संभालना होगा।

मानक तालिकाओं का उपयोग तब करें जब:

आपके आवेदन में मजबूत स्थिरता की आवश्यकता है।
आपके अनुप्रयोग को संबंधपरक मॉडलिंग की आवश्यकता है तथा तालिकाओं में और प्लगइन निष्पादन चरणों के दौरान लेनदेन संबंधी क्षमता की आवश्यकता है।
आपके अनुप्रयोग को जटिल जोड़ों की आवश्यकता है।

तालिका का चयन आपके आवेदन की विशिष्ट आवश्यकताओं पर आधारित होना चाहिए। दोनों प्रकार की तालिकाओं का संयोजन उपयुक्त हो सकता है।

क्षैतिज स्केलिंग और प्रदर्शन

जैसे-जैसे आपका व्यावसायिक डेटा बढ़ता है, लोचदार तालिकाएं आपके एप्लिकेशन कार्यभार के आधार पर असीमित स्वचालित मापनीयता प्रदान करती हैं, भंडारण आकार और थ्रूपुट दोनों के लिए, जैसे कि किसी निश्चित समय सीमा में बनाए गए, अपडेट किए गए या हटाए गए रिकॉर्ड की संख्या।

यदि आपके व्यवसाय परिदृश्य में बहुत बड़ी मात्रा में डेटा लेखन की आवश्यकता है, तो अनुप्रयोग निर्माता थ्रॉटलिंग सीमाओं के भीतर अधिक थ्रूपुट प्राप्त करने के लिए एकाधिक अनुरोध APIs, जैसे, और का उपयोग कर सकते हैं। Dataverse CreateMultiple UpdateMultiple DeleteMultiple Dataverse अधिक जानकारी: डेवलपर गाइड: बल्क ऑपरेशन संदेश और बल्क ऑपरेशन के लिए प्रदर्शन अनुकूलित करें

डेटा का स्वचालित निष्कासन

टाइम टू लिव (टीटीएल) नीतियां यह सुनिश्चित करती हैं कि आप हमेशा सबसे अद्यतन और सटीक जानकारी के साथ काम कर रहे हैं, साथ ही संसाधनों का अनुकूलन और जोखिम को कम कर रहे हैं। TTL लाइव मान रिकॉर्ड पर सेकंड में सेट किया जाता है, और इसे उस समय से डेल्टा के रूप में व्याख्यायित किया जाता है जब रिकॉर्ड को अंतिम बार संशोधित किया गया था।

JSON कॉलम के साथ लचीला स्कीमा

इलास्टिक टेबल आपको पूर्वनिर्धारित स्कीमा या माइग्रेशन की आवश्यकता के बिना, अलग-अलग संरचनाओं के साथ डेटा को संग्रहीत और क्वेरी करने में सक्षम बनाती हैं। आयातित डेटा को एक निश्चित स्कीमा में मैप करने के लिए कस्टम कोड लिखने की कोई आवश्यकता नहीं है। अधिक जानकारी: डेवलपर गाइड: इलास्टिक टेबल में JSON कॉलम क्वेरी करें इलास्टिक टेबल आपको पूर्वनिर्धारित स्कीमा या माइग्रेशन की आवश्यकता के बिना, अलग-अलग संरचनाओं के साथ डेटा संग्रहीत और क्वेरी करने में सक्षम बनाती हैं। आयातित डेटा को एक निश्चित स्कीमा में मैप करने के लिए कस्टम कोड लिखने की कोई आवश्यकता नहीं है। अधिक जानकारी: डेवलपर गाइड: इलास्टिक टेबल में JSON कॉलम क्वेरी करें

इलास्टिक टेबल का उपयोग करते समय ध्यान रखने योग्य बातें

यद्यपि लोचदार तालिकाएं बड़े पैमाने पर अनुरोधों को संभालने के लिए बहुत अच्छी हैं, लेकिन इनके फायदे के साथ कुछ नुकसान भी हैं, जिन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए:

इलास्टिक तालिकाएं बहु-रिकॉर्ड लेनदेन का समर्थन नहीं करती हैं। इसका अर्थ यह है कि एकल अनुरोध निष्पादन के भाग के रूप में होने वाले अनेक लेखन कार्य एक दूसरे के साथ लेन-देन संबंधी नहीं होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक सिंक्रोनस प्लग-इन चरण पंजीकृत है PostOperation मंच के लिए Create message एक लोचदार तालिका पर, आपके प्लग-इन में कोई भी त्रुटि बनाए गए रिकॉर्ड को वापस नहीं लाएगी Dataverse. प्रीप्लग-इन में सत्यापन अभी भी अपेक्षा के अनुरूप काम करेंगे क्योंकि वे मुख्य चरण से पहले चलते हैं।
इलास्टिक तालिकाएं केवल तार्किक सत्र के भीतर ही मजबूत संगति का समर्थन करती हैं। सत्र संदर्भ के बाहर, हो सकता है कि आपको किसी पंक्ति में परिवर्तन तुरंत दिखाई न दें. अधिक जानकारी: डेवलपर गाइड: संगतता स्तर
एलास्टिक टेबल, API का उपयोग करके दृश्य, उन्नत खोज या सामान्य रूप से कोई भी क्वेरी बनाते समय संबंधित टेबल पर फ़िल्टर का समर्थन नहीं करते हैं। यदि आपको अक्सर संबंधित तालिका स्तंभों पर फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो हम अनुशंसा करते हैं कि आप संबंधित तालिकाओं से स्तंभों को डीनॉर्मलाइज़ करें, जिन्हें मुख्य तालिका में ही फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है। एक खुदरा विक्रेता के पास दो लचीली तालिकाएं हैं: ग्राहक और पता। एक ग्राहक के पास कई पते होते हैं। आप ग्राहक तालिका से उन सभी ग्राहकों के लिए क्वेरी परिणाम लौटाना चाहते हैं जिनका पता तालिका में शहर मान न्यूयॉर्क है। इस उदाहरण में, ग्राहक तालिका की क्वेरी करते समय, आप संबंधित पता तालिका के शहर कॉलम पर फ़िल्टर लागू करना चाहते हैं। यह लोचदार तालिकाओं के लिए समर्थित नहीं है. इसे कार्यान्वित करने का एक तरीका यह है कि ग्राहक तालिका में शहर कॉलम को विसामान्यीकृत किया जाए, ताकि सभी ग्राहक शहर मान ग्राहक तालिका में ही मौजूद हों।

इलास्टिक टेबल सुविधा का समर्थन

API बहुक्रिया (उच्च थ्रूपुट के लिए), बल्क विलोपन, तथा प्लग-इन से अनुरोध सहित सृजन, पुनःप्राप्ति, अद्यतन, विलोपन (CRUD) क्रियाएं।
संबंध:
- एक-से-अनेक
- अनेक-से-एक जब N तालिका एक मानक तालिका हो
रिकॉर्ड स्वामित्व, परिवर्तन ट्रैकिंग, ऑडिटिंग, मोबाइल ऑफ़लाइन और खोज। Dataverse
फ़ाइल प्रकार विशेषता वाला फ़ाइल स्तंभ

सुरक्षा सुविधाओं का समर्थन

इलास्टिक टेबल सुरक्षा मॉडल का पालन करती हैं। Dataverse

इलास्टिक टेबल बनाते समय, आप यह सेट कर सकते हैं:

या तो उपयोगकर्ता या संगठन के स्वामित्व वाला
क्षेत्र स्तर की सुरक्षा

वर्तमान में इलास्टिक टेबल के साथ समर्थित नहीं सुविधाएँ

वर्तमान में लोचदार तालिकाओं के साथ समर्थित नहीं तालिका सुविधाएँ:

व्यवसाय नियम
चार्ट्स
व्यवसाय प्रक्रिया फ़्लो
एक Dataverse कनेक्टर के लिए Power BI
अनेक-से-अनेक (N:N) संबंध से मानक तालिकाओं तक
वैकल्पिक कुंजी
डुप्लिकेट डिटेक्शन
परिकलित और रोलअप कॉलम
मुद्रा कॉलम
प्रश्नों में स्तंभ तुलना
टेबल साझा करना
समग्र सूचकांक
कैस्केड ऑपरेशन: हटाएं, रीपैरेंट करें, असाइन करें, साझा करें, अनशेयर करें
लुकअप कॉलम पर क्रम
समग्र प्रश्न:
- attribute1 का विशिष्ट मान जबकि attribute2 पर ऑर्डरबाय का मान
- एकाधिक अलग-अलग होने पर पृष्ठांकन
- एकाधिक क्रम से अलग
- एक साथ क्रमित करें और समूहित करें
- लिंक इकाई पर समूह बनाएं (बाएं बाहरी जोड़)
- उपयोगकर्ता के स्वामित्व वाली तालिकाओं पर अलग 
टेबल कनेक्शन
पहुँच टीमें
कतार
लगाव

स्तंभ डेटा प्रकार वर्तमान में लोचदार तालिकाओं के साथ उपलब्ध नहीं हैं:

मुद्रा
सूत्र
पूर्ण संख्या प्रारूप (कोई नहीं) के अलावा (अवधि, भाषा कोड, और समय क्षेत्र)
ग्राहक विकल्प के आधार पर लुकअप

एक लोचदार टेबल बनाएं

आप किसी भी अन्य नई टेबल की तरह एक लोचदार टेबल बनाते हैं। Dataverse

Power Apps में लॉग इन करें, और बाएं नेविगेशन फलक पर टेबल्स का चयन करें। यदि आइटम साइड पैनल फलक में नहीं है, तो ...अधिक चुनें और फिर अपने इच्छित आइटम का चयन करें।
आदेश पट्टी पर नई तालिका > उन्नत गुण सेट करें चुनें.
दाएँ गुण फलक पर, a प्रदर्शन नाम और a बहुवचन नाम दर्ज करें.
उन्नत विकल्प का विस्तार करें, और फिर इलास्टिक को तालिका के रूप में प्रकार चुनें.
अपने इच्छित गुण चुनें, और फिर सहेजें चुनें.

एक लोचदार तालिका के लिए समय-जीवित स्तंभ स्वचालित रूप से बनाया जाता है। आप आवश्यकतानुसार समय-अवधि मान को सेकंड में जोड़ सकते हैं। निर्दिष्ट समयावधि के बाद डेटा स्वतः हटा दिया जाता है।

तालिकाओं के बारे में अधिक जानकारी: उन्नत विकल्प

ज्ञात समस्याएँ

जब किसी पंक्ति पर टाइम टू लिव (TTL) का उपयोग किया जाता है, तो TTL समाप्त होने पर पंक्ति इलास्टिक तालिका से हटा दी जाती है। यदि इसे TTL समाप्ति से पहले Azure Synapse Link for Dataverse का उपयोग करके डेटा लेक से सिंक्रनाइज़ किया जाता है, तो इसे डेटा लेक से हटाया नहीं जाएगा।
समय-बिंदु पुनर्स्थापना "अद्यतन" रिकॉर्ड को पुनर्स्थापित नहीं करती है क्योंकि अद्यतनों का बैकअप नहीं लिया जाता है। केवल बनाए गए और हटाए गए रिकॉर्ड ही पुनर्स्थापित किए जाते हैं।
यदि किसी इलास्टिक तालिका में कोई विशिष्ट स्तंभ हटा दिया जाता है, तो स्तंभ का मान तालिका पंक्तियों से नहीं हटाया जाता है, यदि उसमें डेटा है। किसी विशिष्ट कॉलम को हटाने से पहले, उस कॉलम की सभी पंक्तियों से डेटा हटा दें।

उच्च वॉल्यूम लोचदार तालिकाएँ और API थ्रॉटलिंग सीमाएँ प्रबंधित करना Dataverse

बल्क ऑपरेशन संदेश का उपयोग करें. यह आपको समान API थ्रॉटलिंग सीमाओं के साथ 10 गुना अधिक थ्रूपुट प्राप्त करने की अनुमति देता है। Dataverse डेवलपर्स नीचे दिए गए अनुभाग में दिए गए अधिक लिंक का संदर्भ ले सकते हैं।

डेवलपर के लिए

जब डेवलपर्स इन्हें Dataverse API के साथ उपयोग करते हैं, तो इलास्टिक तालिकाओं का व्यवहार और क्षमताएं मानक तालिकाओं से भिन्न होती हैं। डेवलपर्स के लिए निम्नलिखित लेख इन अंतरों का वर्णन करते हैं:

भी देखें

का उपयोग करके तालिकाएँ बनाएँ और संपादित करें Power Apps

Share via