RDBMS का मतलब Relational Database Management Systems है। जो data को tabular format में store करता है यह एक प्रोग्राम है जो हमें एक relational database बनाने, delete करने और update करने की अनुमति देता है। जो rows और columns के रूप में organized होता है। यह DBMS का एक छोटा subset है जिसे 1970s में E.F. Codd ने design किया था।
What is RDBMS in Hindi - RDBMS क्या है ?
RDBMS का पूरा नाम Relational Database Management System होता है।
RDBMS एक database management system है जो relational model पर आधारित है, जिसे Dr. E.F. Codd ने पेश किया था।
RDBMS data को related tables के रूप में store करता है।
Relational systems की एक महत्वपूर्ण विशेषता यह है कि एक single database कई tables में फैल सकता है।
सभी आधुनिक database management systems जैसे SQL, MS SQL Server, IBM DB2, ORACLE, MY-SQL और Microsoft Access RDBMS पर आधारित हैं।
Relational database सबसे आमतौर पर इस्तेमाल होने वाला database है। इसमें कई tables होते हैं और हर table का एक primary key होता है।
Organized tables के collection की वजह से, RDBMS में data को आसानी से access किया जा सकता है।
Relational database में हर चीज को relations के रूप में store किया जाता है।
Relational Database Management Systems (RDBMS) डेटा Integrity बनाए रखने के लिए निम्नलिखित फीचर्स का इस्तेमाल करते हैं:
- Entity Integrity: Database table के दो records पूरी तरह से duplicate नहीं हो सकते।
- Referential Integrity: केवल उन्हीं tables की rows को delete किया जा सकता है जो अन्य tables द्वारा उपयोग में नहीं हैं। नही तो data inconsistency हो सकती है।
- User-defined Integrity: यूजर्स द्वारा confidentiality और access के आधार पर परिभाषित नियम।
- Domain Integrity: Database tables के columns को structured limits के अंदर enclosed किया जाता है, जैसे default values, data types, या ranges के आधार पर।
Type of RDBMS - RDBMS के प्रकार
कई अलग-अलग प्रकार के DBMS के प्रकार होते हैं, जिनमें RDBMS के लिए भी विभिन्न विकल्प होते हैं। अलग-अलग Type of RDBMS और RDBMS के प्रकार के उदाहरण निम्नलिखित हैं:
- Oracle Database:
- MySQL
- Azure SQL
- SQL Server
- IBM Db2
Oracle Database:
- यह RDBMS system, Oracle द्वारा produced और marketed किया गया है, अपने varied feature set, scalability और security के लिए जाना जाता है।
MySQL:
- यह widely used open source RDBMS system, speed, reliability और usability में excellent है।
Azure SQL:
- यह Microsoft-provided cloud-based RDBMS system छोटे database applications के लिए use होता है।
SQL Server:
- यह Microsoft-provided RDBMS system Azure SQL से ज्यादा complex है और full control offer करता है।
IBM Db2:
- यह IBM-offered RDBMS system को object-relational और non-relational structures जैसे कि JavaScript Object Notation और Extensible Markup Language को support करने के लिए extend किया गया है।
History of RDBMS - RDBMS का इतिहास?
Relational Database Management Systems (RDBMS) का इतिहास 1970 के दशक में IBM के E.F. Codd के काम से शुरू होता है। Codd ने 1970 में relational databases की concept पेश की और SQL (Structured Query Language) का उपयोग data querying के लिए किया। इस मॉडल ने data management में क्रांति ला दी, जिसमें data integrity पर जोर और redundancy को कम किया गया।
1980 के दशक में, Oracle, IBM DB2, और Microsoft SQL Server जैसे commercial RDBMS products सामने आए, जिससे relational databases data management का industry standard बन गए। दशकों के दौरान, RDBMS technology ने scalability, performance, और complex queries के support में advancements को शामिल करते हुए विकास किया है, और यह modern database management का एक cornerstone बन गया है।
features of RDBMS in Hindi - RDBMS की विशेषताएँ क्या है ?
डेटा को DB file में tabular form में स्टोर किया जाना चाहिए, यानी rows और columns के रूप में organized होना चाहिए।
Table की प्रत्येक row को record/tuple कहा जाता है। ऐसे records का collection table की cardinality के रूप में जाना जाता है।
Table के प्रत्येक column को attribute/field कहा जाता है। ऐसे columns का collection table की arity के रूप में जाना जाता है।
DB table के दो records समान नहीं हो सकते। Candidate key का उपयोग करके data duplicity को avoid किया जाता है। Candidate Key एक minimum set of attributes होता है जो प्रत्येक record को uniquely identify करने के लिए आवश्यक होता है।
Tables को foreign keys की मदद से आपस में related किया जाता है।
Database tables NULL values को भी allow करती हैं, यानी यदि table के किसी element का value भरा नहीं गया है या missing है, तो वह NULL value बन जाता है, जो zero के equivalent नहीं होता।
ध्यान दें: Primary key में NULL value नहीं हो सकती।
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How to work Relational Database Model in Hindi - Relational Database Model कैसे काम करता है?
1970 के दशक में IBM के E.F. Codd द्वारा बनाई गई relational database, किसी भी table को एक common attribute के माध्यम से दूसरे table से जोड़ने की अनुमति देती है। Codd ने hierarchical structures की जगह data को tables में store, access और relate करने के data model में बदलाव का सुझाव दिया।
Relational database model में प्रत्येक spreadsheet एक table होती है जिसमें data rows (records या tuples) और columns (attributes) के रूप में दिखाया जाता है।
एक attribute (column) द्वारा एक data type specify किया जाता है, और उस particular data type का value प्रत्येक record (या row) में शामिल होता है। एक primary key एक attribute होता है जो relational database के सभी tables में पाया जाता है और unique row identifier के रूप में काम करता है।
उदाहरण: निम्नलिखित table STUDENT में तीन columns Roll Number, Name, Section और क्रमशः चार records (1, 2, 3 और 4) होते हैं। Records पूरी तरह से समान नहीं हो सकते; Roll Number एक candidate key के रूप में काम करता है जो records को अलग करता है।
Dr. E.F. Codd's Rules in RDBMS in Hindi
Dr. E.F. Codd एक IBM researcher थे, जिन्होंने 1970 में relational data model को विकसित किया।
1985 में, Dr. Codd ने 12 नियमों की एक सूची प्रकाशित की, जो एक आदर्श relational database को परिभाषित करते हैं और सभी relational database के डिज़ाइन के लिए एक मार्गदर्शक प्रदान करते हैं।
Rule 1: The Information Rule
यह नियम बस यह निर्धारित करता है कि सभी डेटा table के रूप में प्रस्तुत किया जाना चाहिए। यह relational model का आधार है।Rule 2: Guaranteed Access Rule
प्रत्येक डेटा तत्व (value) को table-name, primary key (row value) और attribute-name (column name) के संयोजन के साथ लॉजिकल रूप से पहुंचने की गारंटी होनी चाहिए।Rule 3: Systematic Treatment of Null Values
डेटाबेस में Null values को systematic और uniform तरीके से ट्रीट किया जाना चाहिए। यह बहुत महत्वपूर्ण नियम है क्योंकि NULL का मतलब हो सकता है: डेटा गायब है, डेटा ज्ञात नहीं है, या डेटा लागू नहीं है।Rule 4: Active Online Catalog
पूरे डेटाबेस की संरचना विवरण एक ऑनलाइन कैटलॉग में संग्रहीत होनी चाहिए, जिसे data dictionary कहा जाता है, जिसे अधिकृत उपयोगकर्ता द्वारा एक्सेस किया जा सकता है। उपयोगकर्ता उसी query language का उपयोग करके कैटलॉग को एक्सेस कर सकते हैं जो वे डेटाबेस को एक्सेस करने के लिए उपयोग करते हैं।Rule 5: Comprehensive Data Sub-Language Rule
डेटाबेस को केवल एक भाषा का उपयोग करके एक्सेस किया जा सकता है जिसमें linear syntax हो, जो डेटा परिभाषा, डेटा हेरफेर और transaction management operations को सपोर्ट करती हो। सभी commercial relational databases SQL के रूपों का उपयोग करती हैं जो उनकी समर्थित भाषा है।Rule 6: View Updating Rule
डेटा को विभिन्न logical combinations में प्रस्तुत किया जा सकता है जिन्हें views कहा जाता है। प्रत्येक view को डेटा हेरफेर की वही पूरी श्रृंखला सपोर्ट करनी चाहिए जो एक table को डायरेक्ट एक्सेस करने के लिए उपलब्ध है।Rule 7: High-Level Insert, Update, and Delete
डेटाबेस को high-level insertion, updation, और deletion को सपोर्ट करना चाहिए। यह केवल एक single row तक सीमित नहीं होना चाहिए, बल्कि union, intersection, और minus operations को भी सपोर्ट करना चाहिए ताकि डेटा records के सेट प्राप्त किए जा सकें।Rule 8: Physical Data Independence
डेटाबेस में संग्रहीत डेटा उन applications से स्वतंत्र होना चाहिए जो डेटाबेस को एक्सेस करती हैं। डेटाबेस की physical structure में किसी भी बदलाव का उन applications पर कोई प्रभाव नहीं पड़ना चाहिए जो डेटा को एक्सेस करती हैं।Rule 9: Logical Data Independence
डेटाबेस में logical data उपयोगकर्ता के view (application) से स्वतंत्र होना चाहिए। Logical data में किसी भी बदलाव का उपयोगकर्ता applications पर कोई प्रभाव नहीं पड़ना चाहिए।Rule 10: Integrity Independence
डेटाबेस भाषा (जैसे SQL) को उन constraints को सपोर्ट करना चाहिए जो डेटाबेस इंटीग्रिटी को बनाए रखते हैं। किसी key के किसी भी component में null value नहीं होनी चाहिए। यदि एक foreign key एक table में परिभाषित है, तो उसमें कोई भी value पहले दूसरे table में primary key के रूप में होनी चाहिए।Rule 11: Distribution Independence
एंड-यूजर को यह नहीं दिखना चाहिए कि डेटा विभिन्न स्थानों पर वितरित है। उपयोगकर्ताओं को हमेशा ऐसा महसूस होना चाहिए कि डेटा केवल एक साइट पर स्थित है। इस नियम को distributed database systems की नींव के रूप में देखा गया है।Rule 12: Non-Subversion Rule
डेटाबेस संरचना को संशोधित करने का कोई तरीका नहीं होना चाहिए, सिवाय multiple row database language (SQL) के। अधिकांश डेटाबेस आज administrative tools का समर्थन करते हैं जो डेटा संरचना में कुछ सीधा हेरफेर करने की अनुमति देते हैं।इसे भी पढ़े : -
Uses of RDBMS in Hindi
- RDBMS का उपयोग Customer Relationship Management CRM में किया जाता है।
- यह Online Retail Platforms में इस्तेमाल होता है।
- इसे Hospital Management Systems में उपयोग किया जाता है।
- RDBMS Business Intelligence में भी इस्तेमाल होता है।
- Data Warehousing में भी RDBMS का उपयोग होता है।
Advantages of RDBMS in Hindi
Easy to Manage: प्रत्येक table को स्वतंत्र रूप से manage किया जा सकता है, बिना अन्य tables पर प्रभाव डाले।Security:इसमें कई स्तरों की security होती है। Shared data की access को सीमित किया जा सकता है।
Flexible :Data को एक ही point पर update किया जा सकता है, बिना multiple files में बदलाव किए। Databases को आसानी से विस्तारित किया जा सकता है, जिससे greater scalability मिलती है। SQL queries का भी आसानी से उपयोग किया जा सकता है।
Users : RDBMS client-side architecture को support करता है और multiple users को एक साथ store करता है।
यह बड़ी मात्रा में डेटा के storage और retrieval को आसान बनाता है।
Easy Data Handling :
- Relational architecture के कारण data fetching तेज होती है।
- Keys, indexes और normalization principles की वजह से data redundancy या duplicity को avoid किया जाता है।
- Data consistency सुनिश्चित की जाती है क्योंकि RDBMS data transactions के लिए ACID properties (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) पर आधारित है।
Disadvantages of RDBMS in Hindi
High Cost and Extensive Hardware and Software Support : इन systems को functional बनाने के लिए बड़े खर्च और setups की आवश्यकता होती है।Scalability: अधिक data जोड़ने के मामले में servers के साथ अतिरिक्त power और memory की आवश्यकता होती है।
Complexity: बड़ी मात्रा में data से relations को समझने में complexity पैदा होती है और performance को कम कर सकती है।
Structured Limits: Relational database system के fields या columns विभिन्न limits के भीतर enclosed होते हैं, जिससे data का loss हो सकता है।
