Snowflake schema
ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವು ಬಹುಆಯಾಮದ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿನ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ತಾರ್ಕಿಕ ಜೋಡಣೆಯಾಗಿದ್ದು, ಎಂಟಿಟಿ ಸಂಬಂಧ ರೇಖಾಚಿತ್ರವು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಆಕಾರವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸತ್ಯ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವು ಬಹು ಆಯಾಮಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿವೆ. "ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕಿಂಗ್" ಎಂಬುದು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ ಆಯಾಮದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಆಯಾಮದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಇದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ರಚನೆಯು ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಫ್ಯಾಕ್ಟ್ ಟೇಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಅನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಡಿನಲಿಟಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಯಾಮ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕಿಂಗ್ನ ಹಿಂದಿನ ತತ್ವವಾಗಿದೆ. ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ, ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಯಾಮದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ಆಯಾಮಗಳು ವಿಸ್ತಾರವಾದಾಗ, ಅನೇಕ ಹಂತದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ಚೈಲ್ಡ್ ಟೇಬಲ್ಗಳು ಅನೇಕ ಮೂಲ ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ("ರಸ್ತೆಯ ಫೋರ್ಕ್ಗಳು") ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಆಕಾರವು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಗಳಾದ ಸ್ಟಾರ್ ಮತ್ತು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶ ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಮಾರ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಕುಶಲತೆಯ ದಕ್ಷತೆಗಿಂತ ದತ್ತಾಂಶ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ವೇಗವು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಈ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಲ್ಲಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮೂರನೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪುನರುಕ್ತಿ (ನಕಲು) ಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸೇರಿಸಬೇಕಾದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವು ಬದಲಾದರೆ ಅದನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬೇಕಾದ ಸ್ಥಳಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಶೇಖರಣಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಆಯಾಮದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಶೇಖರಣಾ-ಜಾಗದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಃ 220 ದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ 300 ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ದಶಲಕ್ಷ ಮಾರಾಟ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ (ಸತ್ಯ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ 1,000,000 ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಆ ದೇಶದ ಪ್ರತಿ ಅಂಗಡಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗುವ ಆಯಾಮದ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ 300 ದಾಖಲೆಗಳು) 1,000,300 ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಕಂಟ್ರಿ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಕಂಟ್ರಿ ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವು ಅದೇ 1,000,000 ರೆಕಾರ್ಡ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು 220 ರೆಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಟ್ರಿ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ 300 ರೆಕಾರ್ಡ್ ಶಾಪ್ ಟೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿದ್ದರೂ, [1,000,000 + 300+220] ಬದಲಿಗೆ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು (ನಗಣ್ಯ) ~0.02% (= [1,000,000 + 300] ನಿಂದ ಮಾತ್ರ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ) ಕೆಲವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಅನೇಕ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸುಲಭತೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಯಾಮಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಿದ ಶೇಖರಣಾ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಜೋಡಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಾಗ ಸರ್ವರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯತೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹಿಟ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾ ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಯ ಅದೇ ಕುಟುಂಬದಲ್ಲಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ಮೇಲೆ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆಃ ಕೆಲವು ಒಎಲ್ಎಪಿ ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ಶೇಖರಣಾ ಉಳಿತಾಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ವಿನಿಮಯವು ಮೂಲ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಾಗಿದೆ. ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅನಾನುಕೂಲವೆಂದರೆ, ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಟ್ಟದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಮೂಲ ಕ್ವೆರಿ ಜಾಯಿನ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಫ್ಲಾಟ್ ಸಿಂಗಲ್ ಟೇಬಲ್ ಆಯಾಮಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಟೀಕಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರ ಗುರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರವಾದ ಶೇಖರಣೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಈ ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಜಾಯಿನ್ಗಳನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡುವಾಗ ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ವೆಚ್ಚವಾಗಿದೆ. ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಿಂದಾಗಿ ಈ ಅನಾನುಕೂಲತೆಯು ಇದನ್ನು ಮೊದಲು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರದ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ವಹಿವಾಟಿನ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಒದಗಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮಗ್ರತೆಯ ಭರವಸೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನವೀಕರಣವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಬಲಭಾಗದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವ ಉದಾಹರಣೆ ಸ್ಕೀಮಾವು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಉದಾಹರಣೆಯ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ಡ್ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಉದಾಹರಣೆ ಕೋಡ್ಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವಾಗಿದ್ದು, ಇದು 1997 ರಲ್ಲಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಮತ್ತು ದೇಶದಿಂದ ಮಾರಾಟವಾದ ಒಟ್ಟು ದೂರದರ್ಶನ ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನೂ ಪೂರೈಸಲು ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಕ್ವೆರಿಗೆ ಸ್ಟಾರ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಆವೃತ್ತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜಾಯಿನ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ, ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಸ್ಕೀಮಾವು ಆಯಾಮಗಳಿಂದಲೇ ಅನೇಕ ನಕಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ಶೇಖರಣಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಆಯ್ದುಕೊಳ್ಳಿ B.Brand, G.Country, ಎಸ್ಯುಎಂ (F.Units_Sold) ಫ್ಯಾಕ್ಟ್ _ ಸೇಲ್ಸ್ F ಇನ್ನರ್ ಜಾಯಿನ್ ಡಿಮ್ _ ಡೇಟ್ ಡಿ ಆನ್ F.Date_Id = ಡಿ. ಐಡ್ ಇನ್ನರ್ ಜಾಯಿನ್ ಡಿಮ್ _ ಸ್ಟೋರ್ ಎಸ್ ಆನ್ F.Store_Id = ಎಸ್. ಐಡ್ ಇನ್ನರ್ ಜಾಯಿನ್ ಡಿಮ್ _ ಜಿಯಾಗ್ರಫಿ ಜಿ ಆನ್ S.Geography_Id = ಜಿ. ಐಡ್ ಇನ್ನರ್ ಜಾಯಿನ್ ಡಿಮ್ _ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ ಪಿ ಆನ್ F.Product_Id = ಪಿ. ಐಡ್ ಇನ್ನರ್ ಜಾಯಿನ್ ಡಿಮ್ _ ಬ್ರಾಂಡ್ ಬಿ ಆನ್ P.Brand_Id = ಬಿ. ಐಡ್ ಇನ್ನರ್ ಜಾಯಿನ್ ಡಿಮ್ _ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ _ ಕ್ಯಾಟಗರಿ ಸಿ ಆನ್ P.Product_Category_Id = ಸಿ. ಐಡ್ ವೇರ್ < ಮಾರ್ಕ್ ಲೆವೆನ್ ಮತ್ತು ಜಾರ್ಜ್ ಲೋಯ್ಜೌ ಅವರಿಂದ ರಿವರ್ಸ್ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸಿಂಗ್ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್ ಕೋಡ್ ಆನ್ಲೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೇರುತ್ತದೆ