![[समीक्षा] SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming (Bill Karwin) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550519/c1a-085k3-ok8z1prqtw08-s1dupt.jpg)
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SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming (Bill Karwin)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/B01FKT81F6?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/SQL-Antipatterns%3A-Avoiding-the-Pitfalls-of-Database-Programming-Bill-Karwin.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=SQL+Antipatterns+Avoiding+the+Pitfalls+of+Database+Programming+Bill+Karwin+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1934356557/
#स्पेगेटीक्वेरी #इंडेक्सशॉटगन #कीलेसएंट्री #विदेशीकुंजी #एसक्यूएलइंजेक्शन #SQLAntipatterns
बिल कार्विन की पुस्तक एसक्यूएल एंटीपैटर्न्स डेटाबेस प्रोग्रामिंग में बार बार दोहराई जाने वाली उन आदतों का विश्लेषण करती है, जो शुरू में सुविधाजनक लगती हैं लेकिन समय के साथ रखरखाव, प्रदर्शन, शुद्धता और सुरक्षा की समस्याएं बन जाती हैं. यह पारंपरिक एसक्यूएल भाषा सिखाने वाली आरंभिक पुस्तक नहीं है. इसका उद्देश्य डेवलपर को गलत समाधान पहचानने, उसके पीछे का आकर्षण समझने और अपेक्षाकृत मजबूत विकल्प चुनने में सक्षम बनाना है. पुस्तक की सामग्री चार क्षेत्रों में व्यवस्थित है, तार्किक डेटाबेस डिजाइन, भौतिक डिजाइन, क्वेरी लेखन और अनुप्रयोग विकास. कार्विन हर एंटीपैटर्न को केवल निषेध के रूप में प्रस्तुत नहीं करते. वे बताते हैं कि टीम उस विकल्प तक क्यों पहुंचती है, वह किन परिस्थितियों में विफल होता है, और सुधार के बाद डेटा मॉडल या क्वेरी किस प्रकार अधिक स्पष्ट बनती है. इस दृष्टि से यह पुस्तक विरासत में मिली जटिल स्कीमा और जल्दबाजी में बने अनुप्रयोगों की समीक्षा के लिए विशेष रूप से उपयोगी तकनीकी मार्गदर्शिका है.
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बिल कार्विन की पुस्तक एसक्यूएल एंटीपैटर्न्स डेटाबेस प्रोग्रामिंग में बार बार दोहराई जाने वाली उन आदतों का विश्लेषण करती है, जो शुरू में सुविधाजनक लगती हैं लेकिन समय के साथ रखरखाव, प्रदर्शन, शुद्धता और सुरक्षा की समस्याएं बन जाती हैं. यह पारंपरिक एसक्यूएल भाषा सिखाने वाली आरंभिक पुस्तक नहीं है. इसका उद्देश्य डेवलपर को गलत समाधान पहचानने, उसके पीछे का आकर्षण समझने और अपेक्षाकृत मजबूत विकल्प चुनने में सक्षम बनाना है. पुस्तक की सामग्री चार क्षेत्रों में व्यवस्थित है, तार्किक डेटाबेस डिजाइन, भौतिक डिजाइन, क्वेरी लेखन और अनुप्रयोग विकास. कार्विन हर एंटीपैटर्न को केवल निषेध के रूप में प्रस्तुत नहीं करते. वे बताते हैं कि टीम उस विकल्प तक क्यों पहुंचती है, वह किन परिस्थितियों में विफल होता है, और सुधार के बाद डेटा मॉडल या क्वेरी किस प्रकार अधिक स्पष्ट बनती है. इस दृष्टि से यह पुस्तक विरासत में मिली जटिल स्कीमा और जल्दबाजी में बने अनुप्रयोगों की समीक्षा के लिए विशेष रूप से उपयोगी तकनीकी मार्गदर्शिका है.
