File Oriented Approach
File Oriented Approach एक ऐसा Traditional System है जिसमें Data को Files के रूप में Store और manage किया जाता है। प्रत्येक Application की अपनी Files होती हैं, और इन Files के बीच कोई सीधा संबंध (Relationship) नहीं होता।
Example:
मान लीजिए एक College है जहाँ Students का Data अलग-अलग Files में Store किया जाता है —
- student.txt → Student Personal Details
- fees.txt → Fees Payment Details
- exam.txt → Exam Results
इन Files के बीच कोई Direct Link नहीं होता। अगर किसी Student का नाम Update करना हो, तो हर File में Manually जाकर Data Update करना पड़ेगा।
Main Characteristics (मुख्य विशेषताएँ)
- Data Storage in Files: Data को Simple Text या Binary Files में Store किया जाता है।
जैसे.txt,.dat, या.csvformat। - Application-specific Files: हर Application Program अपनी खुद की File Structure और Access Method का उपयोग करता है।
- Sequential Access: Files को अक्सर Sequential तरीके से Read/Write किया जाता है।
- No Central Control: Data पर कोई Centralized Control नहीं होता।
- Limited Data Sharing: Files को एक ही समय पर Multiple Users द्वारा Access करना कठिन होता है।
Advantages (लाभ)
- Simple and Easy to Implement: छोटे Applications के लिए File System बनाना आसान होता है।
- Low Cost System: DBMS Software की जरूरत नहीं होती, जिससे Cost कम होती है।
- Better Performance for Small Data: जब Data बहुत कम हो, तो File System जल्दी काम करता है।
- Less Hardware Requirement: File Oriented System पुराने Computers पर भी चल सकता है।
Limitations (सीमाएँ)
- Data Redundancy: एक ही Data कई Files में बार-बार (Duplicate) स्टोर रहता है, जिससे Storage Space भी ज्यादा लगता है।
- Data Inconsistency: अगर किसी File में Data Update किया गया लेकिन दूसरी File में नहीं किया, तो Data गलत या Inconsistent हो जाता है।
- Difficulty in Access: Complex Queries जैसे – “सभी Students जिन्होंने 80% से अधिक Marks प्राप्त किए हैं” – को निकालना मुश्किल होता है, क्योंकि Files के बीच कोई Relation नहीं होता।
- Poor Security: File System में User-Level Access Control कमजोर होता है, जिससे Data पर Unauthorized Access का खतरा बढ़ जाता है।
- Data Isolation: Data अलग-अलग Files में बिखरा (Scattered) रहता है, जिससे Integration या Combined Analysis करना कठिन हो जाता है।
Database Approach
Database Approach एक ऐसी आधुनिक प्रणाली (Modern System) है जिसमें सारा Data एक Centralized Database में रखा जाता है, और इस Database को कई Users व Applications एक साथ उपयोग कर सकते हैं।इस Approach में DBMS (Database Management System) का उपयोग किया जाता है— जैसे MySQL, Oracle, MS Access, PostgreSQL, या MongoDB। जो Data को Store, Retrieve, Update और Manage करने का काम करता है।
Components
- Database: जहाँ Actual Data Store होता है।
- DBMS Software: जैसे MySQL, Oracle, MS Access, PostgreSQL, MongoDB आदि।
- User: जो Data को Insert, Update, Retrieve या Delete करता है।
- Query Language: जैसे SQL (Structured Query Language) जिससे Data Access किया जाता है।
Main Characteristics (मुख्य विशेषताएँ)
- Centralized Control: सारा Data एक जगह controlled होता है।
- Data Sharing: Multiple Users एक ही Data को Share कर सकते हैं।
- Data Security: Unauthorized Access रोकने के लिए Control Mechanisms होते हैं।
- Reduced Redundancy: एक ही Data एक बार Store होता है।
- Backup & Recovery: Automatic Backup और Data Recovery की सुविधा होती है।
- Data Independence: Application और Data अलग-अलग (Independent) रहते हैं।
Advantages (लाभ)
- Data Redundancy: अलग-अलग files में duplicate data store करने की आवश्यकता नहीं होती, जिससे storage space बचता है।
- Data Consistency: किसी एक जगह data update करने पर वही बदलाव सभी जगह अपने आप reflect हो जाता है, जिससे data हमेशा accurate रहता है।
- Data Sharing: Multiple users एक साथ database को access कर सकते हैं बिना data corrupt हुए।
- Better Security: Database system में user-level authentication और encryption techniques होती हैं, जो data को unauthorized access से बचाती हैं।
- Backup And Recovery: Automatic backup system से data loss होने पर उसे आसानी से restore किया जा सकता है।
- Improved Decision Making: Database में stored data का analysis करके जल्दी और बेहतर decisions लिए जा सकते हैं।
- Scalability: जब data या users की संख्या बढ़ती है, तब database system को आसानी से expand या upgrade किया जा सकता है।
Limitations (सीमाएँ)
- High Cost: Database software, powerful servers और DBA (Database Administrator) की maintenance काफी महंगी होती है।
- Complexity: बड़े database systems को manage और maintain करने के लिए expert technical knowledge की आवश्यकता होती है।
- Failure Impact: अगर central database में कोई technical problem आ जाए, तो पूरा system temporarily बंद (down) हो सकता है।
- Training Requirement: Users और staff को database system को सही तरीके से इस्तेमाल करने के लिए proper training देनी पड़ती है।
- Hardware Dependency: Efficient performance के लिए high storage capacity और fast processing power वाले hardware की आवश्यकता होती है।
Difference Between File System and Database System
S.No. | Basis of Difference | File System | Database System (DBMS) |
1 | Storage Type | Data अलग-अलग Files में Store होता है। | Data एक Centralized Database में Store होता है। |
2 | Data Redundancy | बहुत अधिक (Duplicate Data बार-बार Store होता है)। | बहुत कम (एक ही Data एक बार Store होता है)। |
3 | Data Consistency | Inconsistency ज्यादा। | Consistent Data। |
4 | Data Sharing | Limited – एक समय पर एक ही User Access कर सकता है। | Multi-User Access संभव है। |
5 | Security | कम – Authentication/Authorization नहीं। | Strong Security – Access Control मौजूद। |
6 | Backup & Recovery | Manual Backup लेना पड़ता है। | Automatic Backup और Recovery होती है। |
7 | Data Integrity | Maintain करना कठिन। | Constraints द्वारा Data Integrity Ensure होती है। |
8 | Data Isolation | Files अलग-अलग होती हैं, Integration मुश्किल। | Tables आपस में Linked होती हैं। |
9 | Query Support | Complex Queries संभव नहीं। | SQL जैसी Query Language उपलब्ध। |
10 | Speed & Performance | बड़े Data पर Slow काम करता है। | तेज और Efficient Performance। |
11 | Cost | Low Cost – किसी Special Software की ज़रूरत नहीं। | High Cost – DBMS Software और Maintenance महंगा। |
12 | Scalability | Limited Scalability। | Highly Scalable System। |
13 | Data Access Method | Sequential Access। | Random और Indexed Access। |
14 | Concurrency Control | एक समय में एक User Update कर सकता है। | कई Users एक साथ Data Access/Modify कर सकते हैं। |
15 | Data Independence | Low – Structure बदलने पर Programs भी बदलने पड़ते हैं। | High – Data Structure बदलने पर Programs पर कम असर। |
16 | Examples | Text Files, Excel Sheets, CSV Files। | MySQL, Oracle, MS Access, SQL Server। |
17 | Best Suited For | Small Scale या Temporary Storage। | Large Organizations और Multi-User Systems। |
18 | Maintenance | Manual और कठिन। | Automatic और आसान। |
19 | Data Redundancy Control | Control करना मुश्किल। | Normalization से Redundancy Control। |
20 | System Failure Impact | Individual File प्रभावित होती है। | पूरा Database System प्रभावित हो सकता है। |
