डेटा मॉडलिंग क्या है?
डेटा मॉडलिंग (डेटा मॉडलिंग) एक डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के लिए डेटा मॉडल बनाने की प्रक्रिया है। यह डेटा मॉडल डेटा ऑब्जेक्ट्स, विभिन्न डेटा ऑब्जेक्ट्स के बीच संबद्धता और नियमों का एक वैचारिक प्रतिनिधित्व है। डेटा मॉडलिंग डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व में मदद करता है और डेटा पर व्यावसायिक नियमों, विनियामक अनुपालन और सरकारी नीतियों को लागू करता है। डेटा मॉडल डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करते हुए सम्मेलनों, डिफ़ॉल्ट मूल्यों, शब्दार्थ, सुरक्षा के नामकरण में स्थिरता सुनिश्चित करते हैं।
डेटा मॉडल
डेटा मॉडल एक सार मॉडल है कि डेटा विवरण, डेटा अर्थ विज्ञान, और डेटा की निरंतरता की कमी का आयोजन करता है के रूप में परिभाषित किया गया है। डेटा मॉडल इस बात पर जोर देता है कि डेटा पर क्या कार्रवाई की जानी चाहिए और इसके बजाय इसे कैसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए। डेटा मॉडल एक आर्किटेक्ट के बिल्डिंग प्लान की तरह है, जो वैचारिक मॉडल बनाने और डेटा आइटम के बीच संबंध स्थापित करने में मदद करता है।
डेटा मॉडलिंग तकनीक के दो प्रकार हैं
- इकाई संबंध (ईआर) मॉडल
- यूएमएल (एकीकृत मॉडलिंग भाषा)
हम उनके बारे में बाद में विस्तार से चर्चा करेंगे।
यह डेटा मॉडलिंग ट्यूटोरियल फ्रेशर्स, शुरुआती और अनुभवी पेशेवरों के लिए सबसे उपयुक्त है। इस डेटा मॉडल ट्यूटोरियल में, डेटा मॉडलिंग अवधारणाओं के बारे में विस्तार से-
- डेटा मॉडल का उपयोग क्यों करें?
- डेटा मॉडल के प्रकार
- वैचारिक डेटा मॉडल
- तार्किक डेटा मॉडल
- भौतिक डेटा मॉडल
- डेटा मॉडल के फायदे और नुकसान
डेटा मॉडल का उपयोग क्यों करें?
डेटा मॉडल का उपयोग करने का प्राथमिक लक्ष्य है:
- सुनिश्चित करता है कि डेटाबेस द्वारा आवश्यक सभी डेटा ऑब्जेक्ट का सही प्रतिनिधित्व किया गया है। डेटा के प्रवेश से दोषपूर्ण रिपोर्टों का निर्माण होगा और गलत परिणाम उत्पन्न होंगे।
- एक डेटा मॉडल वैचारिक, भौतिक और तार्किक स्तरों पर डेटाबेस को डिजाइन करने में मदद करता है।
- डेटा मॉडल संरचना संबंधपरक तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजी और संग्रहीत प्रक्रियाओं को परिभाषित करने में मदद करती है।
- यह आधार डेटा की एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है और डेटाबेस डेवलपर्स द्वारा एक भौतिक डेटाबेस बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
- यह लापता और निरर्थक डेटा की पहचान करने में भी सहायक है।
- हालांकि डेटा मॉडल का प्रारंभिक निर्माण श्रम और समय लेने वाला है, लंबे समय में, यह आपके आईटी बुनियादी ढांचे के उन्नयन और रखरखाव को सस्ता और तेज बनाता है।
डेटा मॉडल के प्रकार
डेटा मॉडल के प्रकार : मुख्य रूप से तीन अलग-अलग प्रकार के डेटा मॉडल होते हैं: वैचारिक डेटा मॉडल, तार्किक डेटा मॉडल और भौतिक डेटा मॉडल और प्रत्येक का एक विशिष्ट उद्देश्य होता है। डेटा मॉडल का उपयोग डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है और इसे डेटाबेस में कैसे संग्रहीत किया जाता है और डेटा आइटम के बीच संबंध स्थापित करने के लिए।
- वैचारिक डेटा मॉडल: यह डेटा मॉडल परिभाषित करता है कि सिस्टम में क्या है। यह मॉडल आमतौर पर बिजनेस स्टेकहोल्डर्स और डेटा आर्किटेक्ट्स द्वारा बनाया गया है। इसका उद्देश्य व्यावसायिक अवधारणाओं और नियमों को व्यवस्थित, गुंजाइश और परिभाषित करना है।
- तार्किक डेटा मॉडल: परिभाषित करता है कैसे प्रणाली डीबीएमएस की परवाह किए बिना लागू किया जाना चाहिए। यह मॉडल आमतौर पर डेटा आर्किटेक्ट्स और बिजनेस एनालिस्ट्स द्वारा बनाया गया है। इसका उद्देश्य नियमों और डेटा संरचनाओं के तकनीकी मानचित्र को विकसित करना है।
- भौतिक डेटा मॉडल : यह डेटा मॉडल बताता है कि कैसे सिस्टम एक विशिष्ट DBMS सिस्टम का उपयोग करके लागू किया जाएगा। यह मॉडल आमतौर पर डीबीए और डेवलपर्स द्वारा बनाया गया है। उद्देश्य डेटाबेस का वास्तविक कार्यान्वयन है।
वैचारिक डेटा मॉडल
एक अवधारणात्मक डेटा मॉडल डेटाबेस अवधारणाओं और उनके संबंधों का एक संगठित दृश्य है। एक वैचारिक डेटा मॉडल बनाने का उद्देश्य संस्थाओं, उनकी विशेषताओं और संबंधों को स्थापित करना है। इस डेटा मॉडलिंग स्तर में, वास्तविक डेटाबेस संरचना पर शायद ही कोई विवरण उपलब्ध है। व्यावसायिक हितधारक और डेटा आर्किटेक्ट आमतौर पर एक वैचारिक डेटा मॉडल बनाते हैं।
वैचारिक डेटा मॉडल के 3 मूल किरायेदारों हैं
- इकाई : एक वास्तविक दुनिया की बात
- गुण : किसी इकाई के गुण या गुण
- संबंध : दो संस्थाओं के बीच निर्भरता या संबंध
डेटा मॉडल उदाहरण:
- ग्राहक और उत्पाद दो संस्थाएँ हैं। ग्राहक संख्या और नाम ग्राहक इकाई की विशेषताएँ हैं
- उत्पाद का नाम और मूल्य उत्पाद इकाई की विशेषताएं हैं
- बिक्री ग्राहक और उत्पाद के बीच का संबंध है
एक वैचारिक डेटा मॉडल के लक्षण
- व्यावसायिक अवधारणाओं की संगठन-व्यापी कवरेज प्रदान करता है।
- इस प्रकार के डेटा मॉडल एक व्यावसायिक दर्शकों के लिए डिज़ाइन और विकसित किए जाते हैं।
- वैचारिक मॉडल को डेटा विनिर्देशों की स्वतंत्र रूप से विकसित किया जाता है जैसे डेटा भंडारण क्षमता, स्थान या सॉफ्टवेयर विनिर्देश जैसे डीबीएमएस विक्रेता और प्रौद्योगिकी। फोकस डेटा का प्रतिनिधित्व करना है क्योंकि एक उपयोगकर्ता इसे "वास्तविक दुनिया" में देखेगा।
डोमेन मॉडल के रूप में जाना जाने वाला वैचारिक डेटा मॉडल बुनियादी अवधारणाओं और दायरे की स्थापना करके सभी हितधारकों के लिए एक आम शब्दावली बनाते हैं।
तार्किक डेटा मॉडल
तार्किक डेटा मॉडल डेटा तत्वों की और उन दोनों के बीच सेट रिश्तों को संरचना को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। तार्किक डेटा मॉडल वैचारिक डेटा मॉडल तत्वों में और जानकारी जोड़ता है। लॉजिकल डेटा मॉडल का उपयोग करने का लाभ फिजिकल मॉडल के लिए आधार बनाने के लिए एक आधार प्रदान करना है। हालांकि, मॉडलिंग संरचना सामान्य बनी हुई है।
इस डेटा मॉडलिंग स्तर पर, कोई प्राथमिक या द्वितीयक कुंजी परिभाषित नहीं है। इस डेटा मॉडलिंग स्तर पर, आपको उन कनेक्टर विवरणों को सत्यापित और समायोजित करने की आवश्यकता है जो पहले रिश्तों के लिए निर्धारित किए गए थे।
एक तार्किक डेटा मॉडल के लक्षण
- एक एकल परियोजना के लिए डेटा जरूरतों का वर्णन करता है, लेकिन परियोजना के दायरे के आधार पर अन्य तार्किक डेटा मॉडल के साथ एकीकृत कर सकता है।
- डीबीएमएस से स्वतंत्र रूप से डिजाइन और विकसित।
- डेटा विशेषताओं में सटीक पूर्वानुमान और लंबाई के साथ डेटाटाइप होंगे।
- मॉडल के लिए सामान्यीकरण प्रक्रिया आमतौर पर 3NF तक लागू होती है।
भौतिक डेटा मॉडल
एक भौतिक डेटा मॉडल डेटा मॉडल के डेटाबेस-विशिष्ट कार्यान्वयन का वर्णन करता है। यह डेटाबेस अमूर्तता प्रदान करता है और स्कीमा उत्पन्न करने में मदद करता है। इसका कारण भौतिक डेटा मॉडल द्वारा पेश मेटा-डेटा की समृद्धि है। भौतिक डेटा मॉडल भी डेटाबेस स्तंभ कुंजियों, बाधाओं, अनुक्रमित, ट्रिगर्स और अन्य RDBMS सुविधाओं की प्रतिकृति द्वारा डेटाबेस संरचना को देखने में मदद करता है।
एक भौतिक डेटा मॉडल के लक्षण:
- भौतिक डेटा मॉडल किसी एकल प्रोजेक्ट या अनुप्रयोग के लिए डेटा की आवश्यकता का वर्णन करता है, हालांकि यह संभवतः प्रोजेक्ट स्कोप पर आधारित अन्य भौतिक डेटा मॉडल के साथ एकीकृत है।
- डेटा मॉडल में तालिकाओं के बीच संबंध होते हैं जो रिश्तों की कार्डिनैलिटी और अशक्तता को संबोधित करते हैं।
- परियोजना में उपयोग किए जाने वाले एक DBMS, स्थान, डेटा भंडारण या प्रौद्योगिकी के एक विशिष्ट संस्करण के लिए विकसित किया गया है।
- कॉलम में सटीक डेटाटिप्स, निर्दिष्ट लंबाई और डिफ़ॉल्ट मान होना चाहिए।
- प्राथमिक और विदेशी कुंजी, विचार, अनुक्रमणिका, पहुंच प्रोफ़ाइल और प्राधिकरण, आदि परिभाषित हैं।
डेटा मॉडल के लाभ और नुकसान:
डेटा मॉडल के लाभ:
- एक डिजाइनिंग डेटा मॉडल का मुख्य लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि कार्यात्मक टीम द्वारा पेश किए गए डेटा ऑब्जेक्ट का सही प्रतिनिधित्व किया जाए।
- भौतिक डेटाबेस के निर्माण के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा मॉडल पर्याप्त विस्तृत होना चाहिए।
- डेटा मॉडल में जानकारी का उपयोग तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजी और संग्रहीत प्रक्रियाओं के बीच संबंध को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है।
- डेटा मॉडल व्यापार को संगठनों के भीतर और भीतर संवाद करने में मदद करता है।
- डेटा मॉडल ETL प्रक्रिया में डेटा मैपिंग दस्तावेज़ में मदद करता है
- मॉडल को आबाद करने के लिए डेटा के सही स्रोतों को पहचानने में मदद करें
डेटा मॉडल के नुकसान:
- डेटा मॉडल विकसित करने के लिए भौतिक डेटा संग्रहीत विशेषताओं को जानना चाहिए।
- यह एक नौवहन प्रणाली जटिल अनुप्रयोग विकास, प्रबंधन का उत्पादन करती है। इस प्रकार, इसे जीवनी सच्चाई का ज्ञान आवश्यक है।
- संरचना में किए गए छोटे परिवर्तन से भी पूरे आवेदन में संशोधन की आवश्यकता होती है।
- DBMS में कोई सेट डेटा हेरफेर भाषा नहीं है।
निष्कर्ष
- डेटा मॉडलिंग एक डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के लिए डेटा मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया है।
- डेटा मॉडल डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करते हुए सम्मेलनों, डिफ़ॉल्ट मूल्यों, शब्दार्थ, सुरक्षा के नामकरण में स्थिरता सुनिश्चित करते हैं।
- डेटा मॉडल संरचना संबंधपरक तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजी और संग्रहीत प्रक्रियाओं को परिभाषित करने में मदद करती है।
- वैचारिक, तार्किक और भौतिक तीन प्रकार के होते हैं।
- वैचारिक मॉडल का मुख्य उद्देश्य संस्थाओं, उनकी विशेषताओं और उनके संबंधों को स्थापित करना है।
- तार्किक डेटा मॉडल डेटा तत्वों की संरचना को परिभाषित करता है और उनके बीच संबंधों को निर्धारित करता है।
- एक भौतिक डेटा मॉडल डेटा मॉडल के डेटाबेस विशिष्ट कार्यान्वयन का वर्णन करता है।
- एक डिजाइनिंग डेटा मॉडल का मुख्य लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि कार्यात्मक टीम द्वारा पेश किए गए डेटा ऑब्जेक्ट का सही प्रतिनिधित्व किया जाए।
- सबसे बड़ी कमी यह है कि संरचना में किए गए छोटे परिवर्तन से भी पूरे आवेदन में संशोधन की आवश्यकता होती है।
- इस डेटा मॉडलिंग ट्यूटोरियल को पढ़ना, आप बुनियादी अवधारणाओं से सीखेंगे जैसे कि डेटा मॉडल क्या है? विभिन्न प्रकार के डेटा मॉडल, फायदे, नुकसान और डेटा मॉडल उदाहरण का परिचय।