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डेटा वेयरहाउस (ETL) में मेटाडेटा उदाहरणों के साथ समझाया गया

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metadata data warehouse explained with examples

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यह ट्यूटोरियल ईटीएल में मेटाडेटा की भूमिका, मेटाडाटा के उदाहरण और उदाहरण, मेटाडेटा प्रबंधन में मेटाडेटा रिपोजिटरी और चुनौतियां:

ETL में डेटा मार्ट हमारे पिछले ट्यूटोरियल में विस्तार से बताया गया था।

मेटाडाटा की अवधारणा ईटीएल में बहुत महत्वपूर्ण है और यह ट्यूटोरियल मेटाडेटा के बारे में सभी को बताएगा।

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आपको यह भी पता चल जाएगा कि मेटाडेटा-संचालित ईटीएल और डेटा और मेटाडेटा के बीच अंतर क्या है।

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ईटीएल में मेटाडाटा

लक्षित दर्शक

  • डेटा वेयरहाउस / ईटीएल डेवलपर्स और परीक्षक।
  • डेटाबेस अवधारणाओं के बुनियादी ज्ञान के साथ डेटाबेस पेशेवर।
  • डेटाबेस व्यवस्थापक / बड़े डेटा विशेषज्ञ जो डेटा वेयरहाउस / ईटीएल क्षेत्रों को समझना चाहते हैं।
  • कॉलेज के स्नातक / फ्रेशर्स जो डेटा वेयरहाउस नौकरियों की तलाश कर रहे हैं।

आप क्या सीखेंगे:

स्तर 1 हेल्प डेस्क साक्षात्कार प्रश्न

ईटीएल में मेटाडेटा

डेटा वेयरहाउस टीम (या) उपयोगकर्ता सिस्टम बनाने, बनाए रखने और प्रबंधित करने के लिए कई स्थितियों में मेटाडेटा का उपयोग कर सकते हैं। डेटा वेयरहाउस में मेटाडेटा की मूल परिभाषा है, 'यह डेटा के बारे में डेटा है' ।

मेटाडेटा DW डेटा के बारे में सभी प्रकार की जानकारी रख सकता है जैसे:

  • किसी भी निकाले गए डेटा के लिए स्रोत।
  • उस डीडब्ल्यू डेटा का उपयोग।
  • किसी भी तरह का डेटा और उसके मूल्य।
  • डेटा की विशेषताएं।
  • निकाले गए डेटा के लिए परिवर्तन तर्क।
  • डीडब्ल्यू टेबल और उनकी विशेषताएं।
  • DW वस्तुओं
  • मुहर

मेटाडेटा DW सिस्टम में डेटा के लिए सामग्री की एक तालिका के रूप में कार्य करता है, जो उस डेटा के बारे में अधिक विवरण के साथ तकनीक को दिखाता है। सरल शब्दों में, आप किसी भी पुस्तक में एक सूचकांक के बारे में सोच सकते हैं जो उस पुस्तक की सामग्री के लिए मेटाडेटा के रूप में कार्य करता है।

इसी तरह, मेटाडेटा DW सामग्री के लिए एक सूचकांक के रूप में काम करता है। इस तरह के सभी मेटाडेटा भंडार में रखे जाते हैं। मेटाडेटा के माध्यम से जाने से, अंत-उपयोगकर्ताओं को पता चल जाता है कि वे DW सिस्टम का विश्लेषण कहां से शुरू कर सकते हैं। एल्स, यह अंत उपयोगकर्ताओं के लिए यह जानना मुश्किल है कि इतने बड़े डीडब्ल्यू सिस्टम से डेटा विश्लेषण कहाँ से शुरू किया जाए।

डेटा वेयरहाउस में मेटाडेटा की भूमिका

पहले के दिनों में, मेटाडेटा को दस्तावेजों के रूप में बनाया और बनाए रखा गया था। लेकिन आज की डिजिटल दुनिया में, विभिन्न उपकरणों ने DW प्रक्रिया के प्रत्येक स्तर पर मेटाडेटा रिकॉर्ड करके इस काम को आसान बना दिया है।

एक उपकरण द्वारा निर्मित मेटाडेटा को मानकीकृत किया जा सकता है (यानी डेटा को एक अद्वितीय प्रारूप में लाया जा सकता है) और DW सिस्टम में कहीं भी अन्य उपकरणों में पुन: उपयोग किया जा सकता है।

जैसा कि हम जानते हैं कि परिचालन प्रणालियां वर्तमान डेटा को बनाए रखती हैं, DW सिस्टम ऐतिहासिक और वर्तमान डेटा को बनाए रखते हैं।

मेटाडेटा को स्रोत प्रणालियों, डेटा निष्कर्षण / परिवर्तन विधियों और इस प्रक्रिया में उत्पन्न होने वाले डेटा की संरचना (या) सामग्री में होने वाले सभी परिवर्तनों का ट्रैक रखना होगा। मेटाडेटा कई वर्षों में इन सभी परिवर्तनों का ट्रैक रखने के लिए विभिन्न संस्करणों को बनाए रखेगा।

रिपॉजिटरी में प्रदान की गई पर्याप्त मेटाडेटा किसी भी उपयोगकर्ता को सिस्टम का अधिक कुशलतापूर्वक और स्वतंत्र रूप से विश्लेषण करने में मदद करेगी। मेटाडेटा को समझकर, आप सर्वोत्तम परिणामों के लिए DW डेटा पर किसी भी प्रकार के प्रश्नों को चला सकते हैं।

मेटाडेटा की भूमिका का चित्रात्मक प्रतिनिधित्व:

मेटाडेटा भूमिका

सरल शब्दों में मेटाडेटा के उदाहरण

नीचे मेटाडेटा के कुछ उदाहरण दिए गए हैं।

  • एक वेब पेज के लिए मेटाडेटा में वह भाषा हो सकती है जिसमें इसे कोडित किया गया है, इसे बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण, ब्राउज़र का समर्थन करना, आदि।
  • डिजिटल छवि के लिए मेटाडेटा में चित्र का आकार, रिज़ॉल्यूशन, रंग की तीव्रता, छवि निर्माण तिथि आदि हो सकती है।
  • किसी दस्तावेज़ के लिए मेटाडेटा में दस्तावेज़ निर्मित तिथि, अंतिम संशोधित तिथि, उसका आकार, लेखक, विवरण, आदि हो सकते हैं।

डेटा और मेटाडाटा के बीच तुलना

एस.एन.ओ. डेटा मेटाडाटा
1डेटा जानकारी का एक सेट है।मेटाडेटा डेटा के बारे में जानकारी है।
दोडेटा संसाधित नहीं किया जा सकता है।मेटाडेटा हमेशा एक संसाधित डेटा है।

मेटाडेटा के प्रकार

मेटाडेटा का विभिन्न प्रकारों में वर्गीकरण हमें इसे बेहतर ढंग से समझने में मदद करेगा। यह वर्गीकरण इसके उपयोग (या) उपयोगकर्ताओं आदि पर आधारित हो सकता है।

नीचे मेटाडेटा के विभिन्न प्रकारों को देखें:

# 1) पीछे का मेटाडाटा: डीबीए (या) के अंत-उपयोगकर्ताओं को अर्क, स्वच्छ और लोड प्रक्रियाओं पर निर्देशित करता है।

# 2) सामने का कमरा मेटाडेटा: बीआई उपकरण और रिपोर्ट के साथ काम करने के लिए अंतिम-उपयोगकर्ताओं को निर्देश देता है।

# 3) प्रक्रिया मेटाडेटा: यह ईटीएल प्रक्रिया मेटाडेटा को संग्रहीत करता है जैसे कि पंक्तियों की संख्या, डीडब्ल्यू सिस्टम में लोड करने के लिए अस्वीकृत, संसाधित और लिया गया समय आदि। यह जानकारी अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए भी सुलभ हो सकती है।

इसी समय, स्टेजिंग टेबल के आंकड़े भी ईटीएल टीम के लिए महत्वपूर्ण हैं। यह मेटाडेटा स्टेजिंग टेबल प्रोसेस डेटा को संग्रहीत करेगा, जैसे कि लोड की गई पंक्तियों की संख्या, अस्वीकृत, संसाधित और प्रत्येक स्टेजिंग टेबल में लोड होने में लगने वाला समय।

# 4) डेटा वंश: यह प्रत्येक स्रोत सिस्टम तत्व के लिए तार्किक परिवर्तन को DW लक्ष्य तत्व में संग्रहीत करता है।

# 5) व्यावसायिक परिभाषाएँ: DW टेबल के लिए संदर्भ व्यावसायिक परिभाषाओं से लिया गया है। तालिका की प्रत्येक विशेषता व्यावसायिक परिभाषा से संबद्ध है। इसलिए इन्हें भविष्य के संदर्भ के लिए मेटाडेटा (या) किसी अन्य दस्तावेज के रूप में संग्रहीत किया जाना चाहिए। एंड-यूज़र और ईटीएल टीम दोनों ही इन व्यावसायिक परिभाषाओं पर निर्भर करती हैं।

# 6) तकनीकी परिभाषाएँ: तकनीकी परिभाषाएँ विशेष रूप से व्यावसायिक परिभाषाओं की तुलना में डेटा स्टेजिंग क्षेत्र में उपयोग की जाती हैं। मुख्य उद्देश्य स्टेजिंग टेबल बनाते समय अस्पष्टता को कम करना और किसी भी मौजूदा टेबल का पुन: उपयोग करना है। तकनीकी परिभाषाएँ प्रत्येक स्टेजिंग तालिका के विवरण को संग्रहीत करेंगी जैसे कि उसका स्थान और संरचना।

प्रत्येक स्टेजिंग टेबल को तकनीकी रूप से यहाँ प्रलेखित किया गया है, यदि प्रलेखित नहीं है तो इसका मतलब है कि मेज़िंग टेबल मौजूद नहीं है। यह एक ही मंचन के मनोरंजन से बचा जाता है।

# 7) बिजनेस मेटाडेटा: डेटा को एंड-यूजर्स / एनालिस्ट्स / मैनेजर / किसी भी यूजर्स के फायदे के लिए व्यावसायिक शब्दों में स्टोर किया जाएगा। व्यावसायिक मेटाडेटा स्रोत सिस्टम डेटा के लिए प्रॉक्सी है यानी उस पर कोई डेटा हेरफेर नहीं किया जाएगा। इसे किसी भी व्यावसायिक दस्तावेज़ और व्यावसायिक नियमों से प्राप्त किया जा सकता है।

# 8) तकनीकी मेटाडेटा: यह तकनीकी विशेषताओं जैसे तालिकाओं की विशेषताओं, उनके डेटा प्रकारों, आकार, प्राथमिक प्रमुख विशेषताओं, विदेशी प्रमुख विशेषताओं और किसी भी अनुक्रमणिका को संग्रहीत करेगा। व्यावसायिक मेटाडेटा की तुलना में यह अधिक संरचित है।

विंडोज़ 10 के लिए सबसे अच्छा फ़ाइल क्लीनर

तकनीकी मेटाडेटा मुख्य रूप से डीडब्ल्यू टीम जैसे डेवलपर्स / परीक्षक / विश्लेषकों / डीबीए को सिस्टम को बनाए रखने (या) बनाए रखने के लिए है। यह डेटाबेस लोड और डेटा बैकअप आदि की निगरानी के लिए प्रशासकों द्वारा भी महत्वपूर्ण रूप से उपयोग किया जाता है।

# 9) ऑपरेशनल मेटाडेटा: जैसा कि हम जानते हैं कि डीडब्ल्यू प्रणाली में डेटा को विभिन्न डेटा प्रकारों और क्षेत्रों के साथ कई परिचालन प्रणालियों से प्राप्त किया जाता है। DW अर्क ऐसे डेटा को अनूठे प्रकार में परिवर्तित करता है और इस सारे डेटा को सिस्टम में लोड करता है।

उसी समय, यह डेटा को वापस अपने स्रोत सिस्टम डेटा से लिंक करने में सक्षम होना चाहिए। मेटाडेटा जो इन सभी प्रचालनात्मक डेटा स्रोतों की जानकारी संग्रहीत करता है, को ऑपरेशनल मेटाडेटा के रूप में जाना जाता है।

# 10) स्रोत प्रणाली की जानकारी:

आप विभिन्न स्रोत प्रणालियों से निम्नलिखित मेटाडेटा एकत्र कर सकते हैं:

  • डेटाबेस (या) फ़ाइल सिस्टम: यह स्रोत सिस्टम डेटाबेस (या) फ़ाइलों के नाम संग्रहीत करेगा।
  • तालिका विनिर्देशों: यह तालिका के नाम, इसके उद्देश्य, आकार, गुण, प्राथमिक कुंजी और विदेशी कुंजियों जैसे तालिकाओं के बारे में सभी विवरण संग्रहीत करेगा।
  • अपवाद हैंडलिंग नियम: यह सिस्टम की विफलता के मामले में सिस्टम को पुनर्प्राप्त करने के विभिन्न तरीकों को संग्रहीत करेगा।
  • व्यावसायिक परिभाषाएँ: यह डेटा की संक्षिप्त समझ के लिए व्यावसायिक परिभाषाओं को संग्रहीत करेगा।
  • व्यापार नियम: यह प्रत्येक तालिका के लिए उसके डेटा को समझने और विसंगति से बचने के लिए नियमों का एक सेट संग्रहीत करेगा।

सोर्स सिस्टम मेटाडेटा डेटा का विश्लेषण करते समय DW टीम को बहुत समय बचाता है।

# 11) ईटीएल जॉब मेटाडेटा: ETL जॉब मेटाडेटा बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह ETL सिस्टम को लोड करने के लिए शेड्यूल में प्रोसेस की जाने वाली सभी नौकरियों का विवरण संग्रहीत करता है।

यह मेटाडेटा निम्नलिखित जानकारी संग्रहीत करता है:

  • कार्य नाम: ईटीएल नौकरी का नाम।
  • कार्य उद्देश्य: नौकरी चलाने का उद्देश्य।
  • स्रोत टेबल्स / फाइलें: यह उन सभी तालिकाओं और फाइलों के नाम और स्थान प्रदान करता है जिनसे डेटा को इस ईटीएल जॉब द्वारा सोर्स किया जा रहा है। यह एक से अधिक तालिका (या) फ़ाइल नाम हो सकता है।
  • लक्ष्य तालिकाएँ / फ़ाइलें: यह उन सभी तालिकाओं और फ़ाइलों के नाम और स्थान प्रदान करता है जिनके लिए डेटा को इस ईटीएल नौकरी द्वारा रूपांतरित किया जा रहा है। यह एक से अधिक तालिका (या) फ़ाइल नाम हो सकता है।
  • अस्वीकृत डेटा: यह उन सभी तालिकाओं और फाइलों के नाम और स्थान प्रदान करता है जिनसे लक्षित स्रोत डेटा को लक्ष्य में लोड नहीं किया गया है।
  • पूर्व प्रक्रिया: यह नौकरियों (या) स्क्रिप्ट नाम प्रदान करता है जिस पर वर्तमान नौकरी निर्भर है। इसका मतलब है कि उन्हें वर्तमान नौकरी चलाने से पहले सफलतापूर्वक निष्पादित किया जाना चाहिए।
  • पोस्ट प्रक्रियाएं: यह नौकरियों (या) स्क्रिप्ट नाम प्रदान करता है जो प्रक्रिया को पूरा करने के लिए वर्तमान नौकरी के तुरंत बाद चलाया जाना चाहिए।
  • आवृत्ति: यह जानकारी देता है कि नौकरी को कितनी बार निष्पादित किया जाना चाहिए यानी दैनिक, साप्ताहिक (या) मासिक।

# 12) परिवर्तन मेटाडाटा: परिवर्तन मेटाडाटा सभी ईटीएल प्रक्रिया-संबंधी निर्माण जानकारी संग्रहीत करता है। ETL प्रक्रिया में डेटा के हर एक हेरफेर को डेटा परिवर्तन के रूप में जाना जाता है।

ईटीएल प्रक्रिया में फ़ंक्शंस, संग्रहीत कार्यविधियाँ, कर्सर, वैरिएबल और लूप के किसी भी सेट को रूपांतर के रूप में माना जा सकता है। लेकिन ऐसे परिवर्तनों को मेटाडेटा के रूप में अलग से प्रलेखित नहीं किया जा सकता है।

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पूरी ETL प्रक्रिया डेटा परिवर्तनों के साथ बनाई गई है। ETL में कुछ परिवर्तनों को पूर्वनिर्धारित किया जा सकता है और DW सिस्टम में उपयोग किया जा सकता है। ईटीएल डेवलपर्स अपना सारा समय डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन के निर्माण (या) के निर्माण में लगाते हैं। ईटीएल प्रक्रिया के विकास के दौरान पूर्वनिर्धारित परिवर्तनों का पुन: उपयोग करने से कार्य में तेजी आएगी।

नीचे दिए गए डेटा परिवर्तनों के माध्यम से पढ़ें जो आप ईटीएल में पा सकते हैं:

  • स्रोत डेटा निष्कर्षण: इसमें सोर्स सिस्टम डेटा से पढ़ने के लिए डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन शामिल है जैसे कि SQL सेलेक्ट क्वेरी (या) FTP (या) XML / मेनफ्रेम डेटा पढ़ना।
  • सरोगेट प्रमुख जनरेटर: प्रत्येक डेटाबेस तालिका पंक्ति के लिए उत्पन्न होने वाली नई अनुक्रम संख्या को मेटाडेटा के रूप में संग्रहीत किया जाता है।
  • लुकअप: लुकअप को सभी IN स्टेटमेंट्स, इनर जॉइन और बाहरी जॉइन के साथ बनाया जा सकता है। ये मुख्य रूप से एक तथ्य को लोड करते समय सभी संबंधित आयाम तालिकाओं से सरोगेट कुंजी को पकड़ने के लिए उपयोग किया जाता है।
  • फिल्टर: ईटीएल प्रक्रिया में डेटा को निकालने, लोड करने और खारिज करने के लिए फिल्टर की सिफारिश की जाती है। ETL सिस्टम के शुरुआती चरणों में डेटा को फ़िल्टर करना एक अच्छा अभ्यास है। व्यवसाय के नियमों (या) बाधाओं के आधार पर फ़िल्टर लागू होते हैं।
  • समुच्चय: डेटा ग्रैन्युलैरिटी के स्तर के आधार पर, कुल कार्यों से संबंधित मेटाडेटा का उपयोग किया जा सकता है जैसे योग, गणना, औसत आदि।
  • अद्यतन रणनीतियाँ: ये डेटा को अपडेट करते समय रिकॉर्ड पर लागू किए गए नियम हैं। यदि मौजूदा डेटा में कोई संशोधन है, तो यह इंगित करेगा कि क्या रिकॉर्ड जोड़ा जाना चाहिए, हटा दिया गया (या) अपडेट किया जाना चाहिए।
  • लक्ष्य लोडर: लक्ष्य लोडर डेटाबेस, टेबल के नाम और कॉलम नामों का विवरण संग्रहीत करेगा, जिसमें डेटा को ETL प्रक्रिया के माध्यम से लोड किया जाना चाहिए। इसके अलावा, यह बल्क लोड यूटिलिटी के विवरण को संग्रहीत करेगा यदि कोई हो, जो कि ईटीएल सिस्टम में डेटा लोड करते समय किया जाता है।

प्रत्येक परिवर्तन को उसके उद्देश्य के बारे में एक संक्षिप्त नोट के साथ विशिष्ट रूप से नामित किया जा सकता है।

रूपांतरणों की उपरोक्त सूची के लिए नामकरण परंपराओं के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं।

SRC_ SEQ_ LKP_ FIL_ AGG_ UPD__ TRG_

ईटीएल में मेटाडेटा रिपोजिटरी

मेटाडेटा रिपॉजिटरी एक ऐसी जगह है जहाँ किसी भी प्रकार का मेटाडेटा किसी स्थानीय डेटाबेस (या) में वर्चुअल डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है। प्रत्येक प्रकार के मेटाडेटा जैसे व्यावसायिक मेटाडेटा (या) तकनीकी मेटाडेटा को भंडार में तार्किक रूप से अलग किया जा सकता है।

उपरोक्त दो प्रकारों के अलावा, रिपॉजिटरी में एक और घटक भी है जिसका नाम सूचना नेविगेटर है।

नीचे दिए गए कार्यों को करने के लिए सूचना नेविगेटर का उपयोग किया जा सकता है:

  • क्वेरी टूल से इंटरफ़ेस: यह DW मेटाडेटा तक पहुँचने के लिए क्वेरी टूल्स को एक इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
  • विवरण के लिए नीचे ड्रिल: यह उपयोगकर्ता को अधिक विस्तृत जानकारी के लिए मेटाडेटा ड्रिल करने की अनुमति देता है। एक उदाहरण के रूप में, पहले स्तर पर, उपयोगकर्ता एक डेटा टेबल परिभाषा प्राप्त कर सकता है। नीचे ड्रिलिंग करके वह अगले स्तर पर तालिका विशेषताएँ प्राप्त कर सकता है। अधिक डेटा नीचे ड्रिलिंग करके वह प्रत्येक विशेषता आदि का विवरण प्राप्त कर सकता है।
  • पूर्व-निर्धारित क्वेरी और रिपोर्ट की समीक्षा करें: इससे उपयोगकर्ता पूर्व-निर्धारित प्रश्नों और रिपोर्टों की समीक्षा कर सकता है। यह उपयुक्त मापदंडों आदि के साथ अपने आप पर प्रश्नों को फ्रेम करने के संदर्भ के रूप में कार्य करता है।

मेटाडेटा रिपोजिटरी का सचित्र प्रतिनिधित्व:

मेटाडेटा रिपोजिटरी

डेटा मेटाडेटा कैसे प्रबंधित किया जा सकता है?

मेटाडेटा का प्रबंधन करने के लिए लोग, प्रक्रिया और उपकरण प्रमुख स्रोत हैं।

  • लोगों को उपयुक्त उपयोग के लिए मेटाडेटा को समझना चाहिए।
  • प्रक्रिया भविष्य के उपयोग के लिए DW जीवन चक्र की प्रगति के साथ मेटाडेटा को उपकरण (या) रिपॉजिटरी में शामिल करेगी।
  • बाद में, मेटाडेटा को टूल द्वारा प्रबंधित किया जा सकता है।

मेटाडाटा प्रबंधन के लिए चुनौतियां

मेटाडेटा के निर्माण के बाद, आप सिस्टम में मेटाडेटा को एकीकृत और प्रबंधित करते समय नीचे की चुनौतियों का सामना कर सकते हैं।

  • मेटाडेटा के विभिन्न स्वरूपों को एक मानक प्रारूप में लाने से अधिक प्रयास की आवश्यकता हो सकती है यदि DW सिस्टम में विभिन्न उपकरणों का उपयोग किया जा रहा है, क्योंकि मेटाडेटा को स्प्रेडशीट, एप्लिकेशन (या) डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है।
  • मेटाडेटा प्रारूपों में कोई स्थापित उद्योग-व्यापी मानक नहीं हैं। मानकीकृत प्रक्रिया के इस अभाव के साथ, DWD प्रणाली और उपकरणों के विभिन्न स्तरों के माध्यम से मेटाडेटा को पारित करना कठिन है।
  • ऐतिहासिक मेटाडेटा के विभिन्न संस्करणों को लगातार बनाए रखना एक जटिल कार्य है।

मेटाडेटा प्रेरित ईटीएल क्या है?

मेटाडाटा संचालित ईटीएल एक डीडब्ल्यू सिस्टम में डेटा लोडिंग प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए एक परत स्थापित करता है। आप यह तय कर सकते हैं कि डेटा को सिस्टम में प्रोसेस करना है (या नहीं) मेटाडेटा पर निर्भर करता है। इसलिए आप इसे मेटाडेटा द्वारा संचालित ईटीएल कह सकते हैं।

निष्कर्ष

एक DW सिस्टम की सफलता (या) विफलता को निर्धारित करने में मेटाडेटा की महत्वपूर्ण भूमिका को इस ट्यूटोरियल में विस्तार से बताया गया।

हमने संबंधित चित्रात्मक प्रतिनिधित्व के साथ मेटाडेटा के अर्थ, भूमिका, उदाहरण, प्रकार, चुनौतियां भी विस्तार से पता लगाया।

हमें उम्मीद है कि इस डेटा वेयरहाउस श्रृंखला से इन सूचनात्मक ट्यूटोरियल डेटा वेयरहाउसिंग और संबंधित अवधारणाओं पर आपके ज्ञान को समृद्ध करेंगे !!!

पढ़ने का आनंद लो!!

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