ER data model

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 : आप एक Library management Database System डिजाइन कर रहे हैं।यहाँ आपकी Entities होंगी — Books, Authors, और Members।हर Entity के अपने Attributes होंगे, जैसे - Book Title, Author Name, और Membership ID।अब आपको इनके बीच के Relationships define करने हैं — जैसे कौन-सा Member कौन-सी Book Issue कर रहा 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 हैExample: Students, Employees, Products, Orders2. Attributes (properties) -Entities की characteristicsExample: Student → Name, Roll No, Class3. Relationships (संबंध) -Entities के बीच connectionTypes :One-to-One (1:1) – एक student का केवल एक identity cardOne-to-Many (1:N) – एक teacher कई students पढ़ा सकता हैMany-to-Many (M:N) – Students और Courses का relation Types (प्रकार) Hierarchical Data ModelNetwork Data ModelRelational Data ModelEntity-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 हैChild entity → केवल एक parent से connected होती हैKey Features (मुख्य विशेषताएँ)Tree structure – root, parent, child nodes1:N relationships – Parent से कई childrenData 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 storedSupports 1:N और M:N relationshipsData access होता है navigational manner सेFlexible 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 हैDatabase implement करने से पहले ER Diagram बनाना common practice हैKey Features (मुख्य विशेषताएँ)Entities (इकाइयाँ) :Real-world objects या concepts जिन्हें store करना हैExample: Student, Course, TeacherAttributes (विशेषताएँ) :Entity की propertiesExample: Student → Name, Roll No, ClassRelationships (संबंध) :Entities के बीच connectionTypes:One-to-One (1:1) – Student ↔ Identity CardOne-to-Many (1:N) – Teacher → Multiple StudentsMany-to-Many (M:N) – Students ↔ CoursesPrimary 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 (Attributes) और Behavior (operations) 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 templatesExample: Car class → सभी Car objects के लिए blueprintInheritance :Object properties और methods inherit कर सकते हैंExample: ElectricCar inherits CarEncapsulation :Object का data और methods encapsulated रहते हैंRelationships :Object to object interaction possibleSupports complex 1:N और M:N relationships Advantages (लाभ) Structured Data OrganizationData 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) ComplexityLarge 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।

Data Models : प्रकार, लाभ व हानियाँ

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