ನಾನು ಅದನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಕಂಡುಕೊಂಡೆ (ಸೇ, ಪರವಾನಗಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ). ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ನಾನು ಮೊಂಗೊಡಿಬಿ ಎಷ್ಟು ಭಯಾನಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಯಾರೂ ಬಳಸಬಾರದು ಎಂಬ ಲೇಖನಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನೋಡಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬುದ್ಧ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿದೆ. ಏನಾಯಿತು? ಹೊಸ ಡಿಬಿಎಂಎಸ್‌ನ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ ಆರಂಭದಲ್ಲಿನ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ದ್ವೇಷಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಾರಣವೇ? ಅಥವಾ ಜನರು ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ?
ನಾನು ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಅನಿಸಿದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ಓದಿ ಲೇಖನದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ.
ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿ
ನಾನು ಹೇಳಲು ನ್ಯಾಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿದ್ದೇನೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ನಾನು ನಮ್ಮ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಹಿಟ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದೇನೆ. 4GL, AOP, Agile, SOA, Web 2.0, AJAX, blockchain ಗಳ ಏರಿಕೆಗೆ ನಾನು ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದ್ದೇನೆ... ಪಟ್ಟಿ ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಇವೆ. ಕೆಲವು ವೇಗವಾಗಿ ಮರೆಯಾಗುತ್ತಿವೆ, ಆದರೆ ಇತರರು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಸುತ್ತಲೂ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉತ್ಸಾಹವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಜನರು ಸ್ವತಃ ದೋಣಿಗೆ ಜಿಗಿಯುತ್ತಾರೆ, ಅಥವಾ ಇತರರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಶಬ್ದವನ್ನು ನೋಡಿ - ಮತ್ತು ಗುಂಪನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಅವರು ಕ್ರೋಡೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ . ಚರ್ಚಾಸ್ಪದವಾಗಿದ್ದರೂ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಬಳಕೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುವ ಮೊದಲು ಅವುಗಳಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಗ್ರಾಫ್ ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಒಂದು ಹೊಸ ಆವಿಷ್ಕಾರವಿದೆ (ಅಥವಾ ಎರಡನೆಯ ಬರುವಿಕೆ ಇದೆ) ಅದರ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಷ್ಠಾನದಿಂದ ಮಾತ್ರ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. NoSQL ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಯ ಆಗಮನ ಮತ್ತು ಉಲ್ಕಾಶಿಲೆಯ ಏರಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಡೆಸಲಾಯಿತು. ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಿಲ್ಲ: ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು, ಇದು ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಮರಳುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಗೂಗಲ್‌ನ ಬಿಗ್‌ಟೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನ ಕಸ್ಸಂದ್ರದಂತಹ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಂದೋಲನವು ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು, ಆದರೆ ಇದು ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಯಾಗಿದ್ದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಅನುಷ್ಠಾನವಾಯಿತು.
ಗಮನಿಸಿ: ನಾನು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾಲಮ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಕೀ/ಮೌಲ್ಯ ಸ್ಟೋರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ NoSQL ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುವ ಯಾವುದೇ ಇತರ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಸ್ಟೋರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತು ನೀವು ಹೇಳಿದ್ದು ಸರಿ. ಆದರೆ ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ ಆಳ್ವಿಕೆ ನಡೆಸಿತು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ NoSQL ನೊಂದಿಗೆ ಗೀಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಅದು ಎಲ್ಲವಾಗಿದೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಗತ್ಯ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅನೇಕರು ವಿಭಿನ್ನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೋಡಲಿಲ್ಲ. ಅನೇಕರಿಗೆ, ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಇದರ ಸಮಾನಾರ್ಥಕ NoSQL.
ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಅದರ ಮೇಲೆ ಹಾರಿದರು. ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಅಳೆಯುವ ಸ್ಕೀಮಾಲೆಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಕಲ್ಪನೆಯು ಬಹಳ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿತ್ತು. 2014 ರ ಸುಮಾರಿಗೆ, ಒಂದು ವರ್ಷದ ಹಿಂದೆ MySQL, Postgres ಅಥವಾ SQL ಸರ್ವರ್‌ನಂತಹ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತಿದೆ, ಮೊಂಗೊಡಿಬಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಏಕೆ ಎಂದು ಕೇಳಿದಾಗ, "ಇದು ವೆಬ್‌ನ ಮಾಪಕ" ಎಂಬ ನೀರಸದಿಂದ "ನನ್ನ ಡೇಟಾವು ತುಂಬಾ ಸಡಿಲವಾಗಿ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾ ಇಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ" ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಚಿಂತನಶೀಲ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಮೊಂಗೊಡಿಬಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ:
- ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಯೋಜನೆ: ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದರೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ "ವಿಭಿನ್ನ" ಡೇಟಾ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಬ್ಲಾಬ್‌ಗಳನ್ನು ಅಲ್ಲಿಗೆ ತಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. … ಇವೆಲ್ಲವೂ ಗಮನಾರ್ಹ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ನ ತೊಂದರೆ: ಒಂದು ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಇದ್ದರೆ, ಮೊಂಗೊಡಿಬಿ ಅದನ್ನು ಬಹು ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳು: ಯಾವುದೇ ವಲಸೆಗಳಿಲ್ಲ! ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ರಚನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಇದ್ದಾಗ). MongoDB ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ನೀವು ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿರುವಾಗ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅದನ್ನು ತುಂಬಾ ಸುಲಭಗೊಳಿಸಿದೆ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಮೊಂಗೊಡಿಬಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿತ್ತು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದಾಗ. ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಯ ಔಟ್-ಆಫ್-ದಿ-ಬಾಕ್ಸ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟೀಕಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕೆಲವು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ.
ಎಲ್ಲಾ ಅಪಾಯಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮೇಲಿವೆ
ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಅಗಾಧವಾಗಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ. ನೀವು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಅನುಭವವಿಲ್ಲದೆ ಮೇಲಿನ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಓದಿದರೆ, ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ DBMS ಎಂಬ ಅನಿಸಿಕೆ ನಿಮಗೆ ಬರಬಹುದು. ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಮೇಲೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಹಲವಾರು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಂದಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಸರಿಯಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, 10gen/MongoDB Inc ನಲ್ಲಿ ಯಾರೂ ಇಲ್ಲ. ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ನಿಜವಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ, ಇವು ಕೇವಲ ರಾಜಿಗಳಾಗಿವೆ.
- ವಹಿವಾಟುಗಳ ನಷ್ಟಎ: ವಹಿವಾಟುಗಳು ಅನೇಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ (ಎಲ್ಲವೂ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನವು). ವಹಿವಾಟು ಎಂದರೆ ನೀವು ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಮಾಣುವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಸಹಜವಾಗಿ, NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ವಹಿವಾಟು ಒಂದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ವಹಿವಾಟಿನ ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಎರಡು-ಹಂತದ ಕಮಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀವೇ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ... ಇದು ಕಷ್ಟಕರ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪರಮಾಣುತ್ವವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಕಾರಣ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾವು ಅಮಾನ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಬರುವುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡುವವರೆಗೂ ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಗಮನಿಸಿ: ಕಳೆದ ವರ್ಷ MongoDB 4.0 ನಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನನಗೆ ಅನೇಕರು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ. ಲೇಖನದ ತೀರ್ಮಾನವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ.
- ಸಂಬಂಧದ ಸಮಗ್ರತೆಯ ನಷ್ಟ (ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಗಳು): ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಿಂದ ಬಹಳಷ್ಟು ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ.
- ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಅಸಮರ್ಥತೆ: ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಿದರೆ ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗೆ ಅವು ಪ್ರಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. MongoDB ನಂತಹ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ನಂಬಲಾಗದ ಸ್ಕೀಮಾ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಆ ನಮ್ಯತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿಡುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಾತೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಹಳಷ್ಟು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ. ನಮ್ಮ ಕಂಪನಿ ಸಿಂಪಲ್ ಥ್ರೆಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಳುವಂತೆ… ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ದಿನ ಪುನಃ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಗಮನಿಸಿ: MongoDB ಸ್ಕೀಮಾ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಂತೆ ಅದೇ ಖಾತರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸ್ಕೀಮಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ಹೊಸ ಸ್ಕೀಮಾ ಪ್ರಕಾರ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವೇ ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
- ಸ್ವಂತ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆ / ಉಪಕರಣ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಷ್ಟ: SQL ನ ಆಗಮನವು ಒಂದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ರಾಂತಿಯಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಅಂದಿನಿಂದ ಏನೂ ಬದಲಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. JSON ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹೊಸ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು SQL ನೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ಜನರು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಹೆಜ್ಜೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. IDE ಗಳಿಂದ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪರಿಕರಗಳವರೆಗೆ SQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಪರಿಕರಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ವವಿದೆ. SQL ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಚಲಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ನೀವು ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು SQL ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಗೆ ತಿರುಗಿದ ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಟೋರ್‌ನಂತೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತಲೆಕೆಡಿಸಿಕೊಂಡರು. ಅದರ ನಂತರ, ಹಿಂತಿರುಗಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿತ್ತು.
ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದಿತ್ತು?
ಎಲ್ಲರೂ ಮೊದಲು ತಲೆ ಹಾರಿ ಕೆಳಕ್ಕೆ ಅಪ್ಪಳಿಸಲಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಕೆಲವು ಯೋಜನೆಗಳು ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ ಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅದು ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ - ಮತ್ತು ಅವರು ಇನ್ನೂ ಹಲವು ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಅದರೊಂದಿಗೆ ಬದುಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಅನೇಕರು ವಿಭಿನ್ನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರು.
ಸರಿಯಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು? ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸಲು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ನಡೆದಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ и , ಆದರೆ ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಎಂದು ನನಗೆ ತೋರುತ್ತದೆ.
ಕೇವಲ ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುವ ಜನರನ್ನು ಹುಡುಕುವಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ, ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದೆ.
ನೀವು ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸದಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಹೊಸ ಉಪಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಡಾಟ್.
ಪ್ರಶ್ನೆ 1: ನಾನು ಯಾವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ?
ನೀವು ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸದಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಹೊಸ ಉಪಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಡಾಟ್. ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಎದುರಿಸದಿದ್ದರೆ, ಇಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲು ಏನೂ ಇಲ್ಲ. ಇತರರು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿರುವುದರಿಂದ ನೀವು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ಕೇಳಿ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸುಲಭ ಏಕೆಂದರೆ ಇತರರು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ನೀವು ಅದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ತಿಳಿಯುವುದು ಕಷ್ಟ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 2: ನಾನು ಏನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ?
ಇದು ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಗೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ನೀವು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ನಿರ್ಮಿಸುವವರೆಗೆ ಅಥವಾ ಆ ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯನ್ನು ಹೊಂದುವವರೆಗೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೊಸದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ನೀವು ಒಂದನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಈ ಉಪಕರಣದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಹೂಡಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ನೀವು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ?
ಜನರು ಯಾವಾಗಲೂ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತಾರೆ
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ, ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ: ನೀವು ಮಾನವ ಸ್ವಭಾವದೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡಬೇಕು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಅರಿವಿನ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಬೇಕು. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಮಾತ್ರ:
- ಅವನ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ ಅವನೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುವುದು ಇನ್ನೂ ಕಷ್ಟ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿಮ್ಮ ನೈಜ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಾವು ದೀರ್ಘಕಾಲದಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಈ ಅರಿವಿನ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತಾರೆ.
- ನಾವು ಇರುವುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಇದು ನವೀನತೆಯ ಪರಿಣಾಮದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ, ಅದರ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು..
ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಸುಲಭವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಅರಿವಿನ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ತರ್ಕಬದ್ಧ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಾರಾಂಶ
ನಾವೀನ್ಯತೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದಾಗ, ಎರಡು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಉತ್ತರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
- ಈ ಉಪಕರಣವು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
- ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದೇವೆಯೇ?
ಈ ಎರಡು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ನೀವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಕೆಲವು ಹೆಜ್ಜೆಗಳನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಯೋಚಿಸಿ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಲಾ ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆಯೇ? ಸಹಜವಾಗಿ ಹೌದು; ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಂತೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಎರಡು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿದವರಲ್ಲಿ, ಅನೇಕರು ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವವರಿಗೆ, ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಚಕ್ರದ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮತ್ತು ತುಂಬಾ ನೋವಿನ ಪಾಠವನ್ನು ಕಲಿತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ.
ಹಕ್ಕು ನಿರಾಕರಣೆ
ನಾನು MongoDB ಅನ್ನು ಪ್ರೀತಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ದ್ವೇಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ. ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ನನಗೆ 10gen/MongoDB Inc ಗೊತ್ತು. ಮೊದಲಿಗೆ ಬಹಳ ಧೈರ್ಯದಿಂದ ವರ್ತಿಸಿದರು, ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಒಂದು-ನಿಲುಗಡೆ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಎಲ್ಲೆಡೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹ್ಯಾಕಥಾನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ) MongoDB ಅನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಿದರು. ಇದು ಬಹುಶಃ ಕೆಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿತ್ತು. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಇದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ: ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೇಲ್ನೋಟದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.
ಮೂಲ: www.habr.com