Normalization in DBMS In Hindi with Advantages & Disadvantages - Computer in Hindi | Business in Hindi

Sunday, June 13, 2021

Normalization in DBMS In Hindi with Advantages & Disadvantages

Introduction to Normalization in DBMS in Hindi

डीबीएमएस में सामान्यीकरण का मुख्य विचार अतिरेक (यानी, उपयोगी डेटा की पुनरावृत्ति) की संभावना को कम करना या समाप्त करना है जो अन्यथा एक ही डेटा के कई संस्करणों को जन्म दे सकता है। इसलिए, सामान्यीकरण एक रिलेशनल डेटा बेस मैनेजमेंट सिस्टम (RDBMS) में तालिकाओं के डिजाइन का आधार बनाता है।



नॉर्मलाइजेशन को पहली बार 1972 में E.F. Codd द्वारा विकसित किया गया था। नॉर्मलाइजेशन नॉर्मल फॉर्म्स (यानी, एनएफ) नामक एक अवधारणा पर आधारित है।



Basics For Normalization in DBMS

सामान्यीकरण मूल रूप से एक प्रक्रिया है जिसमें दो चरण शामिल हैं। ये:

  • डेटा को एक सारणीबद्ध रूप में रखें ताकि दोहराए जाने वाले समूहों को समाप्त किया जा सके।
  • संबंधित तालिकाओं से किसी भी प्रकार के दोहराव को हटा दें।
 

Normalization in DBMS In Hindi - forms

 

एक तालिका को एक विशेष सामान्य रूप (एनएफ) में तभी कहा जाता है जब वह उस सामान्य रूप के लिए शर्तों (बाधाओं) के एक सेट को पूरा करती है और पहले से ही पिछले सामान्य रूप में होती है।



वर्तमान में डीबीएमएस में परिभाषित पांच सामान्य रूप हैं। ये हैं 1NF, 2NF, 3NF, 4NF और 5NF (जहां NF का मतलब नॉर्मल फॉर्म है)। आम तौर पर, एक डेटाबेस को अनिवार्य रूप से पहले तीन सामान्य रूपों का पालन करना चाहिए। प्रदर्शन कारणों और अधिक अनुकूलन के कारण 4NF और 5NF का शायद ही कभी पालन किया जाता है।



1NF, 2NF, 3NF को E.F. Codd द्वारा प्रस्तावित किया गया था। लेकिन बाद में, 3NF की एक मजबूत परिभाषा को BCNF के रूप में जाना जाता है, जिसे Boyce और EF Codd द्वारा प्रस्तावित किया गया था, इसलिए इसका नाम BCNF (Boyce Codd Normal Form) रखा गया। जो अनुसरण करता है।

Need of Normalization in DBMS

डेटाबेस विसंगतियों को दूर करने के लिए डेटा के सामान्यीकरण की आवश्यकता है। विसंगतियाँ डेटा बेस में गड़बड़ियाँ हैं जो तालिकाओं में डेटा को सम्मिलित करने, संशोधन करने और/या हटाने के दौरान त्रुटियों का कारण बनती हैं।

तीन प्रकार की विसंगतियाँ होती हैं जो इस प्रकार हैं:

  • सम्मिलन विसंगति (Insertion Anomaly)
  • संशोधन विसंगति (Modification Anomaly)
  • विलोपन विसंगति (Deletion Anomaly)


इन विसंगतियों को बेहतर ढंग से समझने के लिए आइए हम एक नमूना डेटाबेस लें।


Normalization in DBMS in Hindi
Normalization in DBMS in Hindi

  • Insertion Anomaly

 

सरल शब्दों में, सम्मिलन विसंगति (Insertion Anomaly) एक समस्या है जब हमें अपनी तालिका में डेटा दर्ज करने की अनुमति नहीं होती है जब तक कि सभी गैर-संबंधित डेटा भी तालिका में संग्रहीत नहीं होते हैं। इसे और अधिक स्पष्ट करने के लिए हम उपरोक्त उदाहरण की सहायता लेते हैं।



यहां यदि हम उपरोक्त तालिका में एक नया खेल जोड़ना चाहते हैं, तो हम ऐसा तब तक नहीं कर पाएंगे जब तक कि हमारे पास उस नए खेल को लेने वाला कोई छात्र न हो। यह इस तथ्य के कारण है कि हमें तब तक डेटा जोड़ने की अनुमति नहीं दी जाएगी जब तक कि हमारे पास एक वैध छात्र संख्या संलग्न न हो।



  • Modification Anomaly

 

सरल शब्दों में, संशोधन/अद्यतन विसंगति एक समस्या है जो तब उत्पन्न होती है जब हम अपनी तालिका में डेटा को संशोधित करते हैं, लेकिन तालिकाओं में डेटा की पुनरावृत्ति के कारण, कुछ स्थानों पर डेटा पुराने मूल्यों को दर्शाता है जिससे डेटा की अस्पष्टता होती है। इसे और समझाने के लिए आइए हम उसी उदाहरण की मदद लें।



मान लीजिए कि हम छात्रों के लिए खेल "तैराकी" की फीस को संशोधित करना चाहते हैं और इसे बढ़ाकर 750 रुपये करना चाहते हैं। अब, अगर हम देखें कि खेल कॉलम मान "तैराकी" वाले दो रिकॉर्ड हैं। मान लें कि हम केवल छात्र के रिकॉर्ड को stu_no 105 से अपडेट करते हैं तो भविष्य में खेल के शुल्क के बारे में अस्पष्टता होगी।



  • Deletion Anomaly

 

विलोपन विसंगति (Deletion Anomaly ) तब उत्पन्न होती है जब हम टेबल पर डिलीट ऑपरेशन करते हैं। इसमें टपल से संबंधित अन्य उपयोगी डेटा भी डिलीट हो जाता है जिसकी हमें अन्यथा आवश्यकता होती।



उदाहरण के लिए, उपरोक्त तालिका में यदि छात्र आईडी 244 वाला छात्र अपने संबंधित खेल को छोड़ देता है और हम एक डिलीट कमांड जारी करते हैं, तो उस कोर्स की फीस (इस मामले में स्क्वैश) के बारे में जानकारी भी हटा दी जाएगी। इसलिए भविष्य में हमें इस पाठ्यक्रम की फीस के बारे में जानकारी नहीं मिल सकती है जब कोई नया छात्र इसे चुन सकता है।



इन सभी विसंगतियों से बचने के लिए डेटा पर नॉर्मलाइजेशन की प्रक्रिया को अंजाम दिया जाता है।

Advantages of Normalization in DBMS in Hindi

सामान्यीकरण के कई फायदे हैं। उनमें से कुछ इस प्रकार हैं:

  • सामान्यीकरण डेटा अतिरेक को समाप्त करने या कम करने में मदद करता है।
 
  • यह संबंधों और उनमें संग्रहीत डेटा को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है।
 
  • डेटा संरचना को बनाए रखना आसान है।
 
  • सामान्यीकरण एक प्रतिवर्ती प्रक्रिया है; इसलिए परिवर्तन के दौरान कोई जानकारी नहीं खोती है।
 
  • यह भंडारण स्थान के कुशल उपयोग में मदद करता है।
 
  • यह कुशल संरचना के कारण डेटा का लचीलापन प्रदान करता है।
 

Disadvantages of Normalization in DBMS in Hindi

DBMS में नॉर्मलाइजेशन के कुछ नुकसान इस प्रकार हैं:

  • आपको अपने उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं का अच्छा ज्ञान होना चाहिए।
 
  • उच्च अंत यानी 4NF और 5NF के सामान्य रूपों में प्रदर्शन समस्याएँ होती हैं।
 
  • यह एक समय लेने वाली और पालन करने के लिए एक जटिल प्रक्रिया है। डेटाबेस बनाने और बेहतर रूप से सामान्यीकृत करने के लिए आपको अच्छी मात्रा में अनुभव की आवश्यकता होती है।
 
  • डेटा का अपघटन सावधानी से करने की आवश्यकता है अन्यथा इससे खराब डेटाबेस डिज़ाइन हो सकता है।

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