Data Models (डेटा मॉडल)
Data Models वह Logical Structure है जो यह बताता है कि Data को कैसे Represent किया जाएगा और Users उसे कैसे Access कर सकते हैं।
- यह Conceptual View प्रदान करता है – User को केवल Data का रूप दिखाई देता है, लेकिन Backend में Data कैसे Stored है, यह छुपा रहता है।
- Database Designers इसका उपयोग Database Schema और Relationships को Define करने के लिए करते हैं।
उदाहरण:
सोचिए आप Library Database design कर रहे हैं:
- Data Model बताएगा कि आपके पास कौन-कौन से Entities होंगे (Books, Authors, Members)।
- उनके Attributes क्या होंगे (Book Title, Author Name, Membership ID)।
- और उनके बीच क्या Relationship होगा (कौन सी Book किस Member ने Issue की है)।
Importance (महत्व)
- Data Organization: Data को structured तरीके से organize करता है जिससे search और retrieval आसान होता है।
- Avoid Data Redundancy: Duplicate data avoid होता है।
- Data Integrity & Consistency: Data एक जगह update होने से सभी users updated information पा सकते हैं।
- Ease of Database Design: Database design simple और efficient बनता है।
- Communication Tool: Designers, developers और stakeholders के बीच clear communication होता है।
Components
data model में तीन main components होते हैं:
1. Entities (इकाइयाँ)
- System के objects या things जिन्हें database में store करना है
- Example: Students, Employees, Products, Orders
2. Attributes (गुण / properties)
- Entities की characteristics
- Example: Student → Name, Roll No, Class
3. Relationships (संबंध)
- Entities के बीच connection
- Types:
- One-to-One (1:1) – एक student का केवल एक identity card
- One-to-Many (1:N) – एक teacher कई students पढ़ा सकता है
- Many-to-Many (M:N) – Students और Courses का relation
Types (प्रकार)
- Hierarchical Data Model
- Network Data Model
- Relational Data Model
- Entity-Relationship Model (ER Model)
- Object-Oriented Data Model
1. Hierarchical Data Model
Hierarchical Data Model में data tree-like structure में organize किया जाता है। इसका मतलब है कि data parent-child relationship में stored होता है।
- Parent entity → Child entity का 1 या कई records hold कर सकता है
- Child entity → केवल एक parent से connected होती है
Key Features (मुख्य विशेषताएँ)
- Tree structure – root, parent, child nodes
- 1:N relationships – Parent से कई children
- Data access होता है navigational way से – ऊपर से नीचे (Top-down)
- Mostly fixed structure – flexible नहीं
2. Network Data Model
Network Data Model में Data को graph-like structure में Store किया जाता है।
- इसका मतलब है कि हर Entity कई Parent और Child Entities के साथ Connect हो सकती है।
- यह Complex Relationships को Represent करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है।
Key Features (मुख्य विशेषताएँ)
- Graph structure – nodes और edges के रूप में data stored
- Supports 1:N और M:N relationships
- Data access होता है navigational manner से
- Flexible structure → आसानी से complex relationships represent कर सकते हैं
3. Relational Data Model
Relational Data Model में Data को Tables (Relations) में Store किया जाता है।
- हर Table में Rows (Records) और Columns (Attributes) होते हैं।
- Tables के बीच Connection Primary Key और Foreign Key के माध्यम से बनाया जाता है।
- SQL (Structured Query Language) का उपयोग करके Data को Access और Manipulate किया जाता है।
Key Features (मुख्य विशेषताएँ)
- Table-based Structure – Data Tables में Store होता है।
- Relationships via Keys –
- Primary Key → हर Row को Uniquely Identify करती है।
- Foreign Key → दूसरी Table से Link करती है।
- Data Independence – Logical और Physical Data अलग रहते हैं।
- SQL Support – Easy Querying और Data Manipulation के लिए SQL का उपयोग किया जाता है।
4. Entity-Relationship Model (ER Model)
ER Model एक conceptual framework है जो database design के लिए use होता है।
- यह entities, attributes, और relationships को visualize करता है
- Database implement करने से पहले ER Diagram बनाना common practice है
Key Features (मुख्य विशेषताएँ)
- Entities (इकाइयाँ):
- Real-world objects या concepts जिन्हें store करना है
- Example: Student, Course, Teacher
- Attributes (गुण/विशेषताएँ):
- Entity की properties
- Example: Student → Name, Roll No, Class
- Relationships (संबंध):
- Entities के बीच connection
- Types:
- One-to-One (1:1) – Student ↔ Identity Card
- One-to-Many (1:N) – Teacher → Multiple Students
- Many-to-Many (M:N) – Students ↔ Courses
- Primary Key (पहचान):
- Each entity uniquely identify करना
5. Object-Oriented Data Model
Object-Oriented Data Model में Data को Objects के रूप में Store किया जाता है, बिल्कुल वैसे ही जैसे Object-Oriented Programming (OOP) में होता है।
- Object में Data और Behavior दोनों Stored होते हैं।
- Complex Data Types जैसे Images, Audio, Video, CAD Designs को Efficiently Handle किया जा सकता है।
- Conceptually, यह Relational Model और OOP का Combination है।
Key Features (मुख्य विशेषताएँ)
- Objects:
- Real-world entities with state (attributes) और behavior (methods)
- Example: Car object → attributes: color, model; methods: start(), stop()
- Classes:
- Objects के templates
- Example: Car class → सभी Car objects के लिए blueprint
- Inheritance:
- Object properties और methods inherit कर सकते हैं
- Example: ElectricCar inherits Car
- Encapsulation:
- Object का data और methods encapsulated रहते हैं
- Relationships:
- Object to object interaction possible
- Supports complex 1:N और M:N relationships
Advantages (लाभ)
- Structured Data Organization
- Data को Logical और Meaningful तरीके से organize करता है।
- Example: Hierarchical, Relational, और Network models Data को आसानी से represent करते हैं।
- Reduced Data Redundancy
- Same Data को multiple places पर store करने की ज़रूरत नहीं।
- Example: Relational model में एक table में data रखने से duplicate data कम होता है।
- Better Data Integrity
- Relationships और Constraints के जरिए Data Consistent रहता है।
- Example: Foreign Key constraints relational database में ensure करते हैं कि data valid रहे।
- Efficient Data Retrieval
- Data को Efficiently Access और Retrieve किया जा सकता है।
- Example: SQL queries relational model में जल्दी results देती हैं।
- Improved Security
- User-level Access और Permissions set किए जा सकते हैं।
- Example: Only authorized users ही sensitive data देख या modify कर सकते हैं।
- Flexibility for Queries
- Users complex queries run कर सकते हैं बिना physical data को manually search किए।
Disadvantages (सीमाएँ)
- Complexity
- Large और complex databases के लिए Data Model Design करना मुश्किल होता है।
- High Initial Cost
- Database Software, Servers, और Skilled DBAs की जरूरत होती है।
- Maintenance Challenges
- Model में Changes या Updates करना कठिन (tedious) हो सकता है।
- Example: Hierarchical model में structure बदलना कठिन है।
- Performance Issues in Large Systems
- बहुत बड़े या complicated data relationships में Retrieval Slow हो सकता है।
- Learning Curve
- Users और Developers को data model समझने और use करने के लिए proper training चाहिए।
- Limited Flexibility in Some Models
- जैसे: Hierarchical और Network Models में structure change करना कठिन है।
