डेटा मॉडलिंग: वैचारिक, तार्किक और भौतिक
डेविड कार्टर
⚡ स्मार्ट सारांश
डेटा मॉडलिंग डेटाबेस के भीतर डेटा ऑब्जेक्ट्स के आपसी संबंध को संरचित और दृश्य रूप में प्रस्तुत करती है, साथ ही नियमों, नामकरण परंपराओं और डेटा की अखंडता को भी सुनिश्चित करती है। यह संसाधन तीन मुख्य स्तरों - वैचारिक, तार्किक और भौतिक - की व्याख्या करता है और दिखाता है कि प्रत्येक स्तर डिज़ाइन और कार्यान्वयन संबंधी निर्णयों को कैसे निर्देशित करता है।
डेटा मॉडलिंग क्या है?
डेटा मॉडलिंग (डेटा मॉडलिंग) डेटा मॉडल बनाने की प्रक्रिया डेटाबेस में संग्रहीत किए जाने वाले डेटा के लिए डेटा मॉडल तैयार करना है। डेटा मॉडल डेटा ऑब्जेक्ट्स, उनके बीच के संबंधों और उन्हें नियंत्रित करने वाले नियमों का एक वैचारिक निरूपण है। डेटा को इस तरह से विज़ुअलाइज़ करके, टीमें किसी भी टेबल के निर्माण से पहले व्यावसायिक नियमों, नियामक अनुपालनों और सरकारी नीतियों को लागू कर सकती हैं।
डेटा मॉडल नामकरण नियमों, डिफ़ॉल्ट मानों, अर्थ और सुरक्षा में एकरूपता सुनिश्चित करते हैं, साथ ही समग्र डेटा गुणवत्ता को भी बनाए रखते हैं। नीचे दिया गया आरेख दर्शाता है कि डेटा मॉडलिंग की तीन मुख्य परतें किस प्रकार विस्तार के बढ़ते स्तरों पर एक साथ काम करती हैं।
डीबीएमएस में डेटा मॉडल
RSI डेटा मॉडल यह एक एब्स हैtracयह एक ऐसा मॉडल है जो डेटा विवरण, डेटा सिमेंटिक्स और उस डेटा पर लागू संगति संबंधी बाधाओं को व्यवस्थित करता है। यह मॉडल निम्नलिखित बातों पर जोर देता है: क्या डेटा की आवश्यकता है और कैसे इस पर कौन से ऑपरेशन किए जाएंगे, इसके बजाय इसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए। डेटा मॉडल को एक आर्किटेक्ट के बिल्डिंग प्लान की तरह समझें: यह डेटाबेस के भौतिक रूप से बनने से बहुत पहले ही वैचारिक संरचना और डेटा आइटमों के बीच संबंध निर्धारित करता है।
डेटा मॉडलिंग तकनीकों के रूप में आमतौर पर दो संकेतन का उपयोग किया जाता है:
- इकाई संबंध (ईआर) मॉडल — एक चित्रात्मक संकेतन जो संस्थाओं, विशेषताओं और उनके बीच के संबंधों को दर्शाता है।
- यूएमएल (एकीकृत मॉडलिंग भाषा) — एक व्यापक दृश्य भाषा जो डेटा संरचना डिजाइन के लिए उपयुक्त क्लास आरेखों का समर्थन करती है।
यह डेटा मॉडलिंग ट्यूटोरियल उन नए छात्रों, शुरुआती लोगों और अनुभवी पेशेवरों के लिए सबसे उपयुक्त है जिन्हें वैचारिक, तार्किक और भौतिक स्तरों पर पुनरावलोकन की आवश्यकता है।
डेटा मॉडल का उपयोग क्यों करें?
प्रत्येक स्तर का विश्लेषण करने से पहले, एक सुदृढ़ डेटा मॉडल से मिलने वाले व्यावसायिक लाभ को समझना सहायक होता है। डेटा मॉडल का उपयोग करने के प्राथमिक लक्ष्य निम्नलिखित हैं:
- यह सुनिश्चित करता है कि डेटाबेस द्वारा आवश्यक सभी डेटा ऑब्जेक्ट सटीक रूप से प्रदर्शित हों। डेटा की कमी से गलत रिपोर्ट और गलत परिणाम प्राप्त होते हैं।
- यह डेटाबेस को वैचारिक, तार्किक और भौतिक स्तरों पर डिजाइन करने में मदद करता है।
- यह डेटाबेस के लिए आवश्यक संबंधपरक तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजियों और संग्रहीत प्रक्रियाओं को परिभाषित करता है।
- यह आधारभूत डेटा की स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है ताकि डेटाबेस डेवलपर आत्मविश्वास के साथ एक भौतिक डेटाबेस का निर्माण कर सकें।
- यह दोषों के आगे बढ़ने से पहले ही, अनुपलब्ध और अनावश्यक डेटा की पहचान करने में मदद करता है।
- हालांकि प्रारंभिक निर्माण में श्रम और समय अधिक लगता है, लेकिन इससे भविष्य में आईटी बुनियादी ढांचे के उन्नयन और रखरखाव सस्ता और तेज हो जाता है।
डीबीएमएस में डेटा मॉडल के प्रकार
डेटा मॉडल के प्रकार: डेटा मॉडल के तीन मुख्य प्रकार हैं - वैचारिक, तार्किक और भौतिक - और प्रत्येक का एक विशिष्ट उद्देश्य होता है। ये तीनों मिलकर डेटा और उसके भंडारण के तरीके का वर्णन करते हैं और डेटा मदों के बीच संबंध स्थापित करते हैं।
- संकल्पनात्मक डेटा मॉडल: परिभाषित करता है क्या बात इस सिस्टम में शामिल जानकारी आमतौर पर व्यावसायिक हितधारकों और डेटा आर्किटेक्ट्स द्वारा व्यावसायिक अवधारणाओं और नियमों को व्यवस्थित करने, उनका दायरा निर्धारित करने और उन्हें परिभाषित करने के लिए बनाई जाती है।
- तार्किक डेटा मॉडल: परिभाषित करता है कैसे डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) चाहे कोई भी हो, इस सिस्टम को लागू किया जाना चाहिए। इसे आमतौर पर डेटा आर्किटेक्ट और बिजनेस एनालिस्ट द्वारा नियमों और डेटा संरचनाओं का एक तकनीकी मानचित्र विकसित करने के लिए बनाया जाता है।
- भौतिक डेटा मॉडल: का वर्णन करता है कैसे इस सिस्टम को एक विशिष्ट डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) का उपयोग करके लागू किया जाएगा। इसे आमतौर पर डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBA) और डेवलपर्स द्वारा बनाया जाता है और यह डेटाबेस के वास्तविक कार्यान्वयन को दर्शाता है।
वैचारिक डेटा मॉडल
A वैचारिक डेटा मॉडल यह डेटाबेस अवधारणाओं और उनके संबंधों का एक व्यवस्थित दृष्टिकोण है। एक वैचारिक डेटा मॉडल बनाने का उद्देश्य संस्थाओं, उनके गुणों और उनके बीच संबंधों को स्थापित करना है। इस स्तर पर, वास्तविक डेटाबेस संरचना के बारे में बहुत कम जानकारी शामिल होती है। व्यावसायिक हितधारक और डेटा आर्किटेक्ट आमतौर पर इस दस्तावेज़ के मालिक होते हैं।
एक वैचारिक डेटा मॉडल के तीन मूलभूत सिद्धांत इस प्रकार हैं:
- निकाय: एक वास्तविक दुनिया की बात।
- विशेषता: किसी इकाई की विशेषताएं या गुण।
- रिश्ता: दो संस्थाओं के बीच निर्भरता या संबंध।
डेटा मॉडल उदाहरण:
- ग्राहक और उत्पाद दो इकाईयाँ हैं। ग्राहक संख्या और नाम, ग्राहक इकाई के गुण हैं।
- उत्पाद का नाम और कीमत, उत्पाद इकाई के गुणधर्म हैं।
- बिक्री ग्राहक और उत्पाद के बीच का संबंध है।
एक वैचारिक डेटा मॉडल की विशेषताएं
- यह संगठन-व्यापी व्यावसायिक अवधारणाओं का कवरेज प्रदान करता है।
- व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन और विकसित किया गया।
- इसे हार्डवेयर विशिष्टताओं (जैसे डेटा भंडारण क्षमता या स्थान) और सॉफ़्टवेयर विशिष्टताओं (जैसे DBMS विक्रेता और तकनीक) से स्वतंत्र रूप से बनाया गया है। इसका मुख्य उद्देश्य डेटा को उसी रूप में प्रस्तुत करना है जैसे उपयोगकर्ता इसे "वास्तविक दुनिया" में देखेगा।
वैचारिक डेटा मॉडल — जिन्हें कभी-कभी डोमेन मॉडल भी कहा जाता है — बुनियादी अवधारणाओं और दायरे को स्थापित करके सभी हितधारकों के लिए एक सामान्य शब्दावली बनाते हैं।
तार्किक डेटा मॉडल
RSI तार्किक डेटा मॉडल यह डेटा तत्वों की संरचना को परिभाषित करता है और उनके बीच संबंध स्थापित करता है। यह वैचारिक डेटा मॉडल तत्वों में अतिरिक्त जानकारी जोड़ता है और वह आधार प्रदान करता है जिस पर अंततः भौतिक डेटा मॉडल निर्मित होगा, हालांकि मॉडलिंग संरचना डीबीएमएस से स्वतंत्र रहती है।
डेटा मॉडलिंग के इस स्तर पर, प्राथमिक या द्वितीयक कुंजी अभी तक अंतिम रूप से निर्धारित नहीं की गई हैं। आप संबंधों के लिए पहले से निर्धारित कनेक्टर विवरणों को सत्यापित और समायोजित करते हैं तथा कार्डिनैलिटी को परिष्कृत करते हैं।
तार्किक डेटा मॉडल की विशेषताएं
- यह किसी एक प्रोजेक्ट के लिए डेटा आवश्यकताओं का वर्णन करता है, लेकिन प्रोजेक्ट के दायरे के आधार पर इसे अन्य लॉजिकल डेटा मॉडल के साथ एकीकृत किया जा सकता है।
- डीबीएमएस से स्वतंत्र रूप से डिजाइन और विकसित किया गया।
- डेटा एट्रिब्यूट सटीक परिशुद्धता और लंबाई के साथ डेटा प्रकार ले जाते हैं।
- सामान्यीकरण को आमतौर पर तीसरे सामान्य रूप (3NF) तक लागू किया जाता है।
भौतिक डेटा मॉडल
A भौतिक डेटा मॉडल यह डेटा मॉडल के डेटाबेस-विशिष्ट कार्यान्वयन का वर्णन करता है। यह डेटाबेस एब्स प्रदान करता है।tracयह समृद्ध मेटाडेटा की बदौलत सीधे स्कीमा उत्पन्न करने में मदद करता है। भौतिक डेटा मॉडल कॉलम कुंजी, बाधाओं, अनुक्रमणिकाओं, ट्रिगर्स और अन्य को दोहराकर डेटाबेस संरचना को देखने में भी मदद करता है। आरडीबीएमएस विशेषताएं।
भौतिक डेटा मॉडल की विशेषताएं
- यह किसी एक प्रोजेक्ट या एप्लिकेशन के लिए डेटा आवश्यकताओं का वर्णन करता है, हालांकि प्रोजेक्ट के दायरे के आधार पर इसे अन्य भौतिक डेटा मॉडल के साथ एकीकृत किया जा सकता है।
- यह तालिकाओं के बीच ऐसे संबंधों को परिभाषित करता है जो प्रत्येक संबंध की कार्डिनैलिटी और नलेबिलिटी को संबोधित करते हैं।
- यह किसी विशिष्ट डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS), स्थान, डेटा भंडारण लेआउट या परियोजना में उपयोग की जाने वाली तकनीक के लिए विकसित किया गया है।
- कॉलम में सटीक डेटा प्रकार, लंबाई और डिफ़ॉल्ट मान होते हैं।
- प्राइमरी और फॉरेन कीज़, व्यू, इंडेक्स, एक्सेस प्रोफाइल और ऑथराइजेशन को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया गया है।
वैचारिक बनाम तार्किक बनाम भौतिक डेटा मॉडल
एक बार जब आप प्रत्येक स्तर को अलग-अलग समझ लेते हैं, तो अंतरों को याद रखने का सबसे आसान तरीका उनकी तुलना साथ-साथ करना है। नीचे दी गई तालिका प्रत्येक चरण में फोकस, मालिकों और विवरण के स्तर को संक्षेप में प्रस्तुत करती है।
| पहलू | वैचारिक | तार्किक | भौतिक |
|---|---|---|---|
| उद्देश्य | यह परिभाषित करें कि सिस्टम में क्या शामिल है। | यह परिभाषित करें कि सिस्टम को कैसे काम करना चाहिए, यह DBMS पर निर्भर नहीं होना चाहिए। | किसी विशिष्ट डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली में सिस्टम को किस प्रकार कार्यान्वित किया जाता है, इसे परिभाषित करें। |
| दर्शक | व्यावसायिक हितधारक, डेटा आर्किटेक्ट | डेटा आर्किटेक्ट, बिजनेस एनालिस्ट | डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर, डेवलपर्स |
| विस्तार स्तर | उच्च-स्तरीय संस्थाएँ, विशेषताएँ, संबंध | डेटा प्रकार, सामान्यीकरण, विशेषताएँ | टेबल, कॉलम, कुंजी, इंडेक्स, ट्रिगर |
| परिभाषित कुंजियाँ | कोई नहीं | वैचारिक प्राथमिक और विदेशी कुंजी | कंक्रीट प्राथमिक, विदेशी और सरोगेट कुंजी |
| डीबीएमएस निर्भरता | स्वतंत्र | स्वतंत्र | एक विशिष्ट डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली से जुड़ा हुआ |
डेटा मॉडल के फायदे और नुकसान
डेटा मॉडल के लाभ:
- डेटा मॉडल का मुख्य लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि कार्यात्मक टीम द्वारा प्रस्तुत डेटा ऑब्जेक्ट्स को सटीक रूप से दर्शाया जाए।
- डेटा मॉडल इतना विस्तृत है कि इसका उपयोग भौतिक डेटाबेस के निर्माण के लिए ब्लूप्रिंट के रूप में किया जा सकता है।
- डेटा मॉडल में मौजूद जानकारी का उपयोग तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजियों और संग्रहीत प्रक्रियाओं के बीच संबंधों को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है।
- एक डेटा मॉडल व्यवसायों को संगठनों के भीतर और उनके बीच लगातार संवाद स्थापित करने में मदद करता है।
- डेटा मॉडल डेटा मैप को दस्तावेज़ित करने में मदद करता है।pingईटीएल प्रक्रिया में।
- यह मॉडल में डेटा भरने के लिए सही स्रोतों को पहचानने में मदद करता है।
डेटा मॉडल के नुकसान:
- डेटा मॉडल विकसित करने के लिए, आपको संग्रहित डेटा की भौतिक विशेषताओं को समझना होगा।
- डेटा मॉडल के आधार पर निर्मित नेविगेशनल सिस्टम जटिल एप्लिकेशन विकास और प्रबंधन कार्य उत्पन्न कर सकते हैं, जिसके लिए गहन डोमेन ज्ञान की आवश्यकता होती है।
- संरचना में एक छोटा सा बदलाव भी पूरे एप्लिकेशन में संशोधन की आवश्यकता पैदा कर सकता है।
- हर जगह डेटा हेरफेर के लिए कोई सार्वभौमिक भाषा नहीं है। डीबीएमएसइसलिए मॉडलों को अक्सर प्लेटफॉर्म के अनुसार अनुकूलित करना पड़ता है।
