اسپریڈشیٹ اور ڈیٹا بیس کے مابین ایک بنیادی فرق کیا ہے؟ یقینا دونوں معلومات رکھتے ہیں۔


جواب 1:

بڑے پیمانے پر ، اسپریڈشیٹ کو اعداد و شمار کو پیش کرنے اور کچھ حساب کتاب چلانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا بیس کا استعمال ڈیٹا کو اسٹور کرنے ، سنبھالنے اور بازیافت کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔

کچھ خوفناک چیزیں اس وقت ہوسکتی ہیں جب ان کی غلط تشریح کی جاتی ہے۔

پچھلے مہینے مجھے کسی ایکسل ورک بک کو دیکھنے کے لئے بلایا گیا تھا جس نے ایک انشورنس کمپنی میں بنیادی مقصد تشکیل دیا تھا۔ ایکس ایل ایس ایم کو کھولنا ، ڈیٹا 100+ MB تک چلا گیا۔ انحصار درخت میں 80،000 نوڈس تھے۔ معیاری حساب کتاب چلانے میں ایک ہفتہ گزر گیا۔

لالچ دینے والا ، لیکن میں اس کے بارے میں ذرا بھی پیچھے نہیں ہٹوں گا۔

اگرچہ بات یہ ہے کہ ، اگر آپ اپنے کام کے لئے غلط آلے کو استعمال کرتے ہیں تو ، آپ بہت ہی بدصورت سڑک پر تیزی سے سرقہ کرتے ہیں ، جس میں گستاخانہ ، گستاخانہ ، لمبی عمر ، تصنیف سے پھٹے ہوئے خوابوں کی میراث ہے۔

یہ مت کرو


جواب 2:

شاید اسپریڈشیٹ اور ڈیٹا بیس کے مابین سب سے واضح فرق یہ ہے کہ جس طرح سے ڈیٹا کو منظم کیا جاتا ہے۔ اگر ڈیٹا نسبتا flat فلیٹ ہے ، تو پھر ایک اسپریڈشیٹ کامل ہے۔ یہ بتانے کا طریقہ کہ فلیٹ ٹیبل سب سے بہتر ہے یا نہیں ، پوچھیں کہ کیا چارٹ یا ٹیبل پر تمام ڈیٹا پوائنٹ کو آسانی سے پلاٹ کیا جاسکتا ہے؟ مثال کے طور پر ، اگر کوئی کمپنی ایک سال کے دوران ماہانہ آمدنی کو ٹریک کرنا چاہتی ہے تو ، اسپریڈشیٹ کامل ہے۔

اسپریڈشیٹ کا مطلب ایک ہی طرح کے بہت سارے کوائف کو سنبھالنا ہوتا ہے ، جو کچھ اہم نکات کی پیشرفت کو نقشہ بناتا ہے۔

اس کے مقابلے میں ، ڈیٹا بیس میں رشتہ دار ڈیٹا کا ڈھانچہ ہوتا ہے۔ اگر صارف ڈیٹا کھینچتا ہے تو اس پر غور کرنے کے ل numerous متعدد نکات ہوں گے۔ مثال کے طور پر ، اگر کوئی کمپنی اپنی ماہانہ آمدنی کو ٹریک کرنا چاہتی ہے اور پچھلے پانچ سالوں میں ان کا مدمقابل سے مقابلہ کرنا چاہتی ہے تو ، ان ڈیٹا پوائنٹس کے مابین ایک رشتہ ہے ، لیکن ایک ہی فوکس نہیں۔

نتائج کی اطلاع دینے کے لئے ایک ہی ٹیبل بنانا مشکل ہوگا ، اگر ناممکن نہیں ہے۔ ڈیٹا بیس صارفین کے لئے رپورٹیں تیار کرنے اور سوالات چلانے میں آسانی پیدا کرنے کے ل. تیار کیا گیا ہے۔

ڈیٹا کی تکمیل

اس کا موازنہ کرنے کا سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ آیا ڈیٹا کو اسپریڈشیٹ میں رکھنا چاہئے یا ڈیٹا بیس کو یہ دیکھنا ہے کہ ڈیٹا کتنا پیچیدہ ہے۔ اس سے یہ واضح کرنے میں مدد ملتی ہے کہ اگر صارف کو ابھی تک یقین نہیں ہے تو ڈیٹا کو کس طرح منظم کیا جانا چاہئے۔

اسپریڈشیٹ کا ڈیٹا آسان ہے۔ اسے آسانی سے کسی ایک میز یا چارٹ میں شامل کیا جاسکتا ہے اور معلومات کو خارج کیے بغیر کسی پریزنٹیشن میں شامل کیا جاسکتا ہے۔ اسے برقرار رکھنا آسان ہے کیونکہ یہ صرف چند اہم عددی اقدار کی پیروی کرتا ہے۔ اگر صرف چند قطار اور کالموں کی ضرورت ہو تو ، ڈیٹا کو اسپریڈشیٹ میں بہترین اسٹور کیا جاتا ہے۔

ڈیٹا بیس میں مختلف قسم کے کوائف موجود ہیں جن کا ڈیٹا بیس میں موجود دوسرے ڈیٹا سے کچھ رشتہ ہے۔ مثال کے طور پر ، کمپنیاں اپنے مؤکلوں پر ناموں اور پتے سے لے کر آرڈر اور فروخت تک ڈیٹا کی ایک خاص مقدار رکھتے ہیں۔ اگر صارف اسپریڈشیٹ میں ہزاروں قطاریں چکانے کی کوشش کرتا ہے تو مشکلات اچھی ہیں کہ اسے ڈیٹا بیس میں لے جانا چاہئے۔


جواب 3:

شاید اسپریڈشیٹ اور ڈیٹا بیس کے مابین سب سے واضح فرق یہ ہے کہ جس طرح سے ڈیٹا کو منظم کیا جاتا ہے۔ اگر ڈیٹا نسبتا flat فلیٹ ہے ، تو پھر ایک اسپریڈشیٹ کامل ہے۔ یہ بتانے کا طریقہ کہ فلیٹ ٹیبل سب سے بہتر ہے یا نہیں ، پوچھیں کہ کیا چارٹ یا ٹیبل پر تمام ڈیٹا پوائنٹ کو آسانی سے پلاٹ کیا جاسکتا ہے؟ مثال کے طور پر ، اگر کوئی کمپنی ایک سال کے دوران ماہانہ آمدنی کو ٹریک کرنا چاہتی ہے تو ، اسپریڈشیٹ کامل ہے۔

اسپریڈشیٹ کا مطلب ایک ہی طرح کے بہت سارے کوائف کو سنبھالنا ہوتا ہے ، جو کچھ اہم نکات کی پیشرفت کو نقشہ بناتا ہے۔

اس کے مقابلے میں ، ڈیٹا بیس میں رشتہ دار ڈیٹا کا ڈھانچہ ہوتا ہے۔ اگر صارف ڈیٹا کھینچتا ہے تو اس پر غور کرنے کے ل numerous متعدد نکات ہوں گے۔ مثال کے طور پر ، اگر کوئی کمپنی اپنی ماہانہ آمدنی کو ٹریک کرنا چاہتی ہے اور پچھلے پانچ سالوں میں ان کا مدمقابل سے مقابلہ کرنا چاہتی ہے تو ، ان ڈیٹا پوائنٹس کے مابین ایک رشتہ ہے ، لیکن ایک ہی فوکس نہیں۔

نتائج کی اطلاع دینے کے لئے ایک ہی ٹیبل بنانا مشکل ہوگا ، اگر ناممکن نہیں ہے۔ ڈیٹا بیس صارفین کے لئے رپورٹیں تیار کرنے اور سوالات چلانے میں آسانی پیدا کرنے کے ل. تیار کیا گیا ہے۔

ڈیٹا کی تکمیل

اس کا موازنہ کرنے کا سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ آیا ڈیٹا کو اسپریڈشیٹ میں رکھنا چاہئے یا ڈیٹا بیس کو یہ دیکھنا ہے کہ ڈیٹا کتنا پیچیدہ ہے۔ اس سے یہ واضح کرنے میں مدد ملتی ہے کہ اگر صارف کو ابھی تک یقین نہیں ہے تو ڈیٹا کو کس طرح منظم کیا جانا چاہئے۔

اسپریڈشیٹ کا ڈیٹا آسان ہے۔ اسے آسانی سے کسی ایک میز یا چارٹ میں شامل کیا جاسکتا ہے اور معلومات کو خارج کیے بغیر کسی پریزنٹیشن میں شامل کیا جاسکتا ہے۔ اسے برقرار رکھنا آسان ہے کیونکہ یہ صرف چند اہم عددی اقدار کی پیروی کرتا ہے۔ اگر صرف چند قطار اور کالموں کی ضرورت ہو تو ، ڈیٹا کو اسپریڈشیٹ میں بہترین اسٹور کیا جاتا ہے۔

ڈیٹا بیس میں مختلف قسم کے کوائف موجود ہیں جن کا ڈیٹا بیس میں موجود دوسرے ڈیٹا سے کچھ رشتہ ہے۔ مثال کے طور پر ، کمپنیاں اپنے مؤکلوں پر ناموں اور پتے سے لے کر آرڈر اور فروخت تک ڈیٹا کی ایک خاص مقدار رکھتے ہیں۔ اگر صارف اسپریڈشیٹ میں ہزاروں قطاریں چکانے کی کوشش کرتا ہے تو مشکلات اچھی ہیں کہ اسے ڈیٹا بیس میں لے جانا چاہئے۔


جواب 4:

شاید اسپریڈشیٹ اور ڈیٹا بیس کے مابین سب سے واضح فرق یہ ہے کہ جس طرح سے ڈیٹا کو منظم کیا جاتا ہے۔ اگر ڈیٹا نسبتا flat فلیٹ ہے ، تو پھر ایک اسپریڈشیٹ کامل ہے۔ یہ بتانے کا طریقہ کہ فلیٹ ٹیبل سب سے بہتر ہے یا نہیں ، پوچھیں کہ کیا چارٹ یا ٹیبل پر تمام ڈیٹا پوائنٹ کو آسانی سے پلاٹ کیا جاسکتا ہے؟ مثال کے طور پر ، اگر کوئی کمپنی ایک سال کے دوران ماہانہ آمدنی کو ٹریک کرنا چاہتی ہے تو ، اسپریڈشیٹ کامل ہے۔

اسپریڈشیٹ کا مطلب ایک ہی طرح کے بہت سارے کوائف کو سنبھالنا ہوتا ہے ، جو کچھ اہم نکات کی پیشرفت کو نقشہ بناتا ہے۔

اس کے مقابلے میں ، ڈیٹا بیس میں رشتہ دار ڈیٹا کا ڈھانچہ ہوتا ہے۔ اگر صارف ڈیٹا کھینچتا ہے تو اس پر غور کرنے کے ل numerous متعدد نکات ہوں گے۔ مثال کے طور پر ، اگر کوئی کمپنی اپنی ماہانہ آمدنی کو ٹریک کرنا چاہتی ہے اور پچھلے پانچ سالوں میں ان کا مدمقابل سے مقابلہ کرنا چاہتی ہے تو ، ان ڈیٹا پوائنٹس کے مابین ایک رشتہ ہے ، لیکن ایک ہی فوکس نہیں۔

نتائج کی اطلاع دینے کے لئے ایک ہی ٹیبل بنانا مشکل ہوگا ، اگر ناممکن نہیں ہے۔ ڈیٹا بیس صارفین کے لئے رپورٹیں تیار کرنے اور سوالات چلانے میں آسانی پیدا کرنے کے ل. تیار کیا گیا ہے۔

ڈیٹا کی تکمیل

اس کا موازنہ کرنے کا سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ آیا ڈیٹا کو اسپریڈشیٹ میں رکھنا چاہئے یا ڈیٹا بیس کو یہ دیکھنا ہے کہ ڈیٹا کتنا پیچیدہ ہے۔ اس سے یہ واضح کرنے میں مدد ملتی ہے کہ اگر صارف کو ابھی تک یقین نہیں ہے تو ڈیٹا کو کس طرح منظم کیا جانا چاہئے۔

اسپریڈشیٹ کا ڈیٹا آسان ہے۔ اسے آسانی سے کسی ایک میز یا چارٹ میں شامل کیا جاسکتا ہے اور معلومات کو خارج کیے بغیر کسی پریزنٹیشن میں شامل کیا جاسکتا ہے۔ اسے برقرار رکھنا آسان ہے کیونکہ یہ صرف چند اہم عددی اقدار کی پیروی کرتا ہے۔ اگر صرف چند قطار اور کالموں کی ضرورت ہو تو ، ڈیٹا کو اسپریڈشیٹ میں بہترین اسٹور کیا جاتا ہے۔

ڈیٹا بیس میں مختلف قسم کے کوائف موجود ہیں جن کا ڈیٹا بیس میں موجود دوسرے ڈیٹا سے کچھ رشتہ ہے۔ مثال کے طور پر ، کمپنیاں اپنے مؤکلوں پر ناموں اور پتے سے لے کر آرڈر اور فروخت تک ڈیٹا کی ایک خاص مقدار رکھتے ہیں۔ اگر صارف اسپریڈشیٹ میں ہزاروں قطاریں چکانے کی کوشش کرتا ہے تو مشکلات اچھی ہیں کہ اسے ڈیٹا بیس میں لے جانا چاہئے۔