डेटा मॉडलिंग क्या है? प्रकार (वैचारिक, तार्किक, भौतिक)

डेटा मॉडलिंग क्या है?

डेटा मॉडलिंग (डेटा मॉडलिंग) डेटाबेस में संग्रहीत किए जाने वाले डेटा के लिए डेटा मॉडल बनाने की प्रक्रिया है। यह डेटा मॉडल डेटा ऑब्जेक्ट्स, विभिन्न डेटा ऑब्जेक्ट्स के बीच संबंधों 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 नामकरण परंपराओं, डिफ़ॉल्ट मानों, शब्दार्थ, सुरक्षा में स्थिरता सुनिश्चित करते हैं।

डीबीएमएस में डेटा मॉडल

RSI डेटा मॉडल इसे एक अमूर्त मॉडल के रूप में परिभाषित किया गया है जो डेटा विवरण, डेटा शब्दार्थ और डेटा की स्थिरता बाधाओं को व्यवस्थित करता है। डेटा मॉडल इस बात पर जोर देता है कि किस डेटा की आवश्यकता है और इसे कैसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए, बजाय इसके कि डेटा पर कौन से ऑपरेशन किए जाएंगे। डेटा मॉडल एक आर्किटेक्ट की 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 बाद में उन पर विस्तार से चर्चा करेंगे।

यह डेटा मॉडलिंग ट्यूटोरियल नए, शुरुआती और अनुभवी पेशेवरों के लिए सबसे उपयुक्त है।

डेटा मॉडल का उपयोग क्यों करें?

डेटा मॉडल का उपयोग करने का प्राथमिक लक्ष्य हैं:

यह सुनिश्चित करता है कि डेटाबेस द्वारा आवश्यक सभी डेटा ऑब्जेक्ट्स का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व किया गया है। डेटा की चूक से दोषपूर्ण रिपोर्ट बनेगी और गलत परिणाम मिलेंगे।
डेटा मॉडल डेटाबेस को वैचारिक, भौतिक और तार्किक स्तर पर डिज़ाइन करने में मदद करता है।
डेटा मॉडल संरचना संबंधपरक तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजियों और संग्रहीत प्रक्रियाओं को परिभाषित करने में मदद करती है।
यह आधार डेटा की स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है और इसका उपयोग डेटाबेस डेवलपर्स द्वारा भौतिक डेटाबेस बनाने के लिए किया जा सकता है।
यह लुप्त एवं अनावश्यक डेटा की पहचान करने में भी सहायक है।
यद्यपि डेटा मॉडल का प्रारंभिक निर्माण श्रमसाध्य और समय लेने वाला है, लेकिन दीर्घावधि में यह आपके आईटी बुनियादी ढांचे के उन्नयन और रखरखाव को सस्ता और तेज बनाता है।

डीबीएमएस में डेटा मॉडल के प्रकार

डेटा मॉडल के प्रकारडेटा मॉडल मुख्य रूप से तीन अलग-अलग प्रकार के 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 और डेटाबेस में इसे कैसे संग्रहीत किया जाता है और डेटा आइटम के बीच संबंध सेट करने के लिए किया जाता है।

संकल्पनात्मक डेटा मॉडल: यह डेटा मॉडल परिभाषित करता है क्या बात सिस्टम में शामिल है। यह मॉडल आम तौर पर व्यावसायिक हितधारकों और डेटा द्वारा बनाया जाता है Archiइसका उद्देश्य व्यावसायिक अवधारणाओं और नियमों को व्यवस्थित करना, उनका दायरा निर्धारित करना और उन्हें परिभाषित करना है।
तार्किक डेटा मॉडल: परिभाषित करता है कैसे सिस्टम को DBMS की परवाह किए बिना लागू किया जाना चाहिए। यह मॉडल आम तौर पर डेटा द्वारा बनाया जाता है Archiतकनीकी और व्यापार विश्लेषकों। इसका उद्देश्य नियमों और डेटा संरचनाओं का तकनीकी मानचित्र विकसित करना है।
भौतिक डेटा मॉडल: यह डेटा मॉडल वर्णन करता है कैसे सिस्टम को एक विशिष्ट DBMS सिस्टम का उपयोग करके लागू किया जाएगा। यह मॉडल आम तौर पर DBA और डेवलपर्स द्वारा बनाया जाता है। इसका उद्देश्य डेटाबेस का वास्तविक कार्यान्वयन है।

वैचारिक डेटा मॉडल

A वैचारिक 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 हो। व्यावसायिक हितधारक और डेटा आर्किटेक्ट आमतौर पर एक वैचारिक डेटा मॉडल बनाते हैं।

संकल्पनात्मक डेटा मॉडल के 3 मूल सिद्धांत हैं

सत्ता: एक वास्तविक दुनिया की बात
विशेषता: किसी इकाई की विशेषताएँ या गुण
रिश्ता: दो संस्थाओं के बीच निर्भरता या संबंध

डेटा मॉडल उदाहरण:

ग्राहक और उत्पाद दो इकाइयाँ हैं। ग्राहक संख्या और नाम ग्राहक इकाई की विशेषताएँ हैं
उत्पाद का नाम और मूल्य उत्पाद इकाई की विशेषताएँ हैं
बिक्री ग्राहक और उत्पाद के बीच का संबंध है

संकल्पनात्मक डेटा मॉडल की विशेषताएँ

व्यावसायिक अवधारणाओं की संगठन-व्यापी कवरेज प्रदान करता है।
इस प्रकार के डेटा मॉडल व्यावसायिक दर्शकों के लिए डिज़ाइन और विकसित किए जाते हैं।
यह वैचारिक मॉडल हार्डवेयर विनिर्देशों जैसे डेटा भंडारण क्षमता, स्थान या सॉफ्टवेयर विनिर्देशों जैसे DBMS विक्रेता और प्रौद्योगिकी से स्वतंत्र रूप से विकसित किया गया है। इसका उद्देश्य डेटा को उस तरह से प्रस्तुत करना है जैसा कि उपयोगकर्ता इसे "वास्तविक दुनिया" में देखेगा।

डोमेन मॉडल के रूप में ज्ञात संकल्पनात्मक डेटा मॉडल बुनियादी अवधारणाओं और दायरे को स्थापित करके सभी हितधारकों के लिए एक सामान्य शब्दावली का निर्माण करते हैं।

तार्किक डेटा मॉडल

RSI तार्किक डेटा मॉडल डेटा तत्वों की संरचना को परिभाषित करने और उनके बीच संबंध स्थापित करने के लिए उपयोग किया जाता है। तार्किक डेटा मॉडल वैचारिक डेटा मॉडल तत्वों में और जानकारी जोड़ता है। तार्किक डेटा मॉडल का उपयोग करने का लाभ भौतिक मॉडल के लिए आधार बनाने के लिए एक आधार प्रदान करना है। हालाँकि, 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 संबंधों के लिए सेट किए गए थे।

तार्किक डेटा मॉडल की विशेषताएँ

एकल परियोजना के लिए डेटा आवश्यकताओं का वर्णन करता है, लेकिन परियोजना के दायरे के आधार पर अन्य तार्किक डेटा मॉडल के साथ एकीकृत किया जा सकता है।
डीबीएमएस से स्वतंत्र रूप से डिजाइन और विकसित किया गया।
डेटा विशेषताओं में सटीक परिशुद्धता और लंबाई वाले डेटाटाइप होंगे।
मॉडल में सामान्यीकरण प्रक्रिया आमतौर पर 3NF तक लागू होती है।

भौतिक डेटा मॉडल

A 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। यह भौतिक डेटा मॉडल द्वारा प्रदान किए जाने वाले मेटा-डेटा की समृद्धि के कारण है। भौतिक डेटा मॉडल डेटाबेस कॉलम कुंजियों, बाधाओं, अनुक्रमित, ट्रिगर्स और अन्य को दोहराकर डेटाबेस संरचना को विज़ुअलाइज़ करने में भी मदद करता है आरडीबीएमएस विशेषताएं।

भौतिक डेटा मॉडल की विशेषताएँ

भौतिक डेटा मॉडल किसी एकल परियोजना या अनुप्रयोग के लिए डेटा की आवश्यकता का वर्णन करता है, हालांकि इसे परियोजना के दायरे के आधार पर अन्य भौतिक डेटा मॉडल के साथ एकीकृत किया जा सकता है।
डेटा मॉडल में तालिकाओं के बीच संबंध होते हैं जो संबंधों की कार्डिनैलिटी और शून्यता को संबोधित करते हैं।
परियोजना में उपयोग किए जाने वाले DBMS, स्थान, डेटा भंडारण या प्रौद्योगिकी के किसी विशिष्ट संस्करण के लिए विकसित किया गया।
कॉलम में सटीक डेटाटाइप, निर्दिष्ट लंबाई और डिफ़ॉल्ट मान होने चाहिए।
प्राथमिक और विदेशी कुंजियाँ, दृश्य, अनुक्रमणिका, पहुँच प्रोफ़ाइल और प्राधिकरण आदि परिभाषित किए जाते हैं।

डेटा मॉडल के फायदे और नुकसान

डेटा मॉडल के लाभ:

डेटा मॉडल डिजाइन करने का मुख्य लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि कार्यात्मक टीम द्वारा प्रस्तुत डेटा ऑब्जेक्ट्स का सटीक प्रतिनिधित्व किया जाए।
डेटा मॉडल इतना विस्तृत होना चाहिए कि उसका उपयोग भौतिक डेटाबेस के निर्माण के लिए किया जा सके।
डेटा मॉडल में मौजूद जानकारी का उपयोग तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजियों तथा संग्रहीत प्रक्रियाओं के बीच संबंध को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है।
डेटा मॉडल व्यवसाय को संगठन के भीतर और उसके बीच संवाद करने में मदद करता है।
डेटा मॉडल ETL प्रक्रिया में डेटा मैपिंग को दस्तावेज करने में मदद करता है
मॉडल को भरने के लिए डेटा के सही स्रोतों को पहचानने में सहायता करें

डेटा मॉडल के नुकसान:

डेटा मॉडल विकसित करने के लिए भौतिक डेटा संग्रहीत विशेषताओं को जानना चाहिए।
यह एक नेविगेशनल सिस्टम है जो जटिल अनुप्रयोग विकास, प्रबंधन का उत्पादन करता है। इस प्रकार, इसके लिए जीवनी सत्य का ज्ञान होना आवश्यक है।
संरचना में किए गए छोटे से परिवर्तन के लिए भी पूरे अनुप्रयोग में संशोधन की आवश्यकता होती है।
इसमें कोई निर्धारित डेटा हेरफेर भाषा नहीं है डीबीएमएस.

निष्कर्ष

डेटा मॉडलिंग, डेटाबेस में संग्रहीत किए जाने वाले डेटा के लिए डेटा मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया है।
डेटा मॉडल डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करते हुए नामकरण परंपराओं, डिफ़ॉल्ट मानों, अर्थविज्ञान, सुरक्षा में स्थिरता सुनिश्चित करते हैं।
डेटा मॉडल संरचना संबंधपरक तालिकाओं, प्राथमिक और विदेशी कुंजियों और संग्रहीत प्रक्रियाओं को परिभाषित करने में मदद करती है।
ये तीन प्रकार के होते हैं: वैचारिक, तार्किक और भौतिक।
संकल्पनात्मक 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 संबंध निर्धारित करता है।
भौतिक डेटा मॉडल, डेटा मॉडल के डेटाबेस विशिष्ट कार्यान्वयन का वर्णन करता है।
डेटा मॉडल डिजाइन करने का मुख्य लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि कार्यात्मक टीम द्वारा प्रस्तुत डेटा ऑब्जेक्ट्स का सटीक प्रतिनिधित्व किया जाए।
सबसे बड़ी कमी यह है कि संरचना में किए गए छोटे से परिवर्तन के लिए भी पूरे अनुप्रयोग में संशोधन की आवश्यकता होती है।
इस डेटा मॉडलिंग ट्यूटोरियल को पढ़कर, आप बुनियादी अवधारणाओं से सीखेंगे जैसे कि डेटा मॉडल क्या है? विभिन्न प्रकार के डेटा मॉडल का परिचय, लाभ, नुकसान और डेटा मॉडल उदाहरण।