फील्ड और रिप्लेस (Find and Replace)

फाइंड और रिप्लेस (Find and Replace) Microsoft Access में एक विशेषता है जो आपको डेटाबेस में विशिष्ट डेटा या टेक्स्ट को खोजने और उसे बदलने की अनुमति देती है। यह एक उपयोगी विशेषता है जब आपके डेटाबेस में बड़ी मात्रा में डेटा होता है और आपको विशिष्ट जानकारी को जल्दी और आसानी से अपडेट करना या बदलना होता है।

फाइंड और रिप्लेस का उपयोग कैसे करें

फाइंड और रिप्लेस का उपयोग करने के लिए, निम्न चरणों का पालन करें:

  1. उस टेबल या क्वेरी को खोलें जिसमें आप डेटा या टेक्स्ट को खोजना और बदलना चाहते हैं।
  2. होम टैब पर, फाइंड एंड रिप्लेस ग्रुप में, फाइंड पर क्लिक करें।
  3. फाइंड डायलॉग बॉक्स में, उस टेक्स्ट या डेटा को टाइप करें जिसे आप खोजना चाहते हैं।
  4. यदि आप किसी टेबल या क्वेरी में एक से अधिक फ़ील्ड्स में डेटा या टेक्स्ट को खोजना चाहते हैं, तो लुक इन ड्रॉप-डाउन सूची से टेबल या क्वेरी का चयन करें।
  5. यदि आप डेटा या टेक्स्ट के सभी मामलों को खोजना चाहते हैं, तो मच केस चेक बॉक्स को चेक करें।
  6. यदि आप डेटा या टेक्स्ट के पूरे शब्दों को खोजना चाहते हैं, तो पूरे शब्द को मिलाएं चेक बॉक्स को चेक करें।
  7. ठीक क्लिक करें।

यदि Access डेटा या टेक्स्ट पाता है, तो यह उस रिकॉर्ड को हाइलाइट करेगा। आप अगला या पिछला पर क्लिक करके अगले या पिछले उदाहरण पर जा सकते हैं।

यदि आप डेटा या टेक्स्ट को बदलना चाहते हैं, तो निम्न चरणों का पालन करें:

  1. फाइंड और रिप्लेस डायलॉग बॉक्स में, रिप्लेस विद बॉक्स में वह टेक्स्ट या डेटा टाइप करें जिसे आप बदलना चाहते हैं।
  2. यदि आप सभी मामलों को बदलना चाहते हैं, तो सभी को बदलें पर क्लिक करें।
  3. यदि आप केवल वर्तमान मामले को बदलना चाहते हैं, तो बदलें पर क्लिक करें।
  4. जारी रखने के लिए हाँ पर क्लिक करें।

फाइंड और रिप्लेस के उदाहरण

यहाँ फाइंड और रिप्लेस के कुछ उदाहरण हैं:

  • आप किसी उत्पाद के नाम को उसके पूरे शब्द के साथ खोज सकते हैं और उसे किसी दूसरे नाम से बदल सकते हैं।
  • आप किसी ग्राहक के पते को किसी नए पते से बदल सकते हैं।
  • आप किसी ऑर्डर की तारीख को किसी नई तारीख से बदल सकते हैं।

निष्कर्ष

फाइंड और रिप्लेस Microsoft Access में एक उपयोगी विशेषता है जो आपको डेटाबेस में विशिष्ट डेटा या टेक्स्ट को खोजने और उसे बदलने की अनुमति देती है। यह एक बड़ी मात्रा में डेटा वाले डेटाबेस के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।

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