Normalization in DBMS in Hindi: डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन रिलेशनल डेटाबेस डिज़ाइन में एक विधि (method) है जो डेटा तालिकाओं को ठीक से व्यवस्थित करने में मदद करती है। प्रक्रिया का उद्देश्य एक ऐसी प्रणाली बनाना है जो डेटा हानि या अतिरेक के बिना जानकारी और संबंधों का ईमानदारी से प्रतिनिधित्व करती है।
इस ट्यूटोरियल में, DBMS Normalization और एक व्यावहारिक उदाहरण के माध्यम से डेटाबेस को normalize करने का तरीका बताया गया है। इस लेख को अच्छी तरह से समझने के लिए डेटाबेस, DBMS, RDBMS, DBMS Keys और Keys के प्रकार को पहले पढ़े।
Table of Contents
What is Normalization in DBMS in Hindi (नॉर्मलाइजेशन क्या है)?
डीबीएमएस नॉर्मलाइजेशन एक डेटाबेस स्कीमा डिज़ाइन तकनीक है, जिसके द्वारा डेटा की अतिरेक और निर्भरता को कम करने के लिए मौजूदा स्कीमा को संशोधित किया जाता है। मुख्य रूप से, सामान्यीकरण (nomalization) एक बड़ी तालिका को छोटी तालिकाओं में विभाजित करता है और डेटा को व्यवस्थित करने में स्पष्टता बढ़ाने के लिए उनके बीच संबंधों को परिभाषित करता है।
- नॉर्मलाइजेशन DBMS में डेटा को व्यवस्थित करने की एक प्रक्रिया को कहा जाता है।
- इसका उपयोग किसी संबंध (relation) या संबंधों के सेट से अतिरेक को कम करने के लिए किया जाता है।
- नॉर्मलाइजेशन का उपयोग ‘Insertion, Update, और Deletion Anomalies‘ जैसी अवांछनीय विशेषताओं को समाप्त करने के लिए भी किया जाता है।
- नॉर्मलाइजेशन बड़ी तालिका को छोटे में विभाजित करता है और संबंधों का उपयोग करके उन्हें जोड़ता भी है।
- मूल रूप से, DBMS तालिका से अतिरेक को कम करने के लिए सामान्य (normal) रूप का उपयोग किया जाता है।
मूल रूप से, डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन एक बड़ी तालिका को छोटी तार्किक इकाइयों में विघटित करके उपयुक्त कॉलम और कुंजियों के साथ डेटाबेस तालिकाएँ बनाने की एक तकनीक है। प्रक्रिया उस वातावरण की मांगों पर भी विचार करती है जिसमें डेटाबेस रहता है। नॉर्मलाइजेशन समग्र डेटाबेस को तार्किक और काम करने में आसान बनाता है।
Example of Normalization in Hindi (नॉर्मलाइजेशन का उदाहरण)
रिलेशनल डेटाबेस डिजाइन करते समय, आमतौर पर कोई स्कीमा बनाने से पहले डेटा को सामान्य करता है। डेटाबेस स्कीमा डेटाबेस के संगठन और संरचना को निर्धारित करता है – मूल रूप से डेटा कैसे संग्रहीत किया जाएगा।
यहाँ एक नॉर्मलाइजेशन डेटाबेस स्कीमा का एक उदाहरण है:
यह स्कीमा डेटा को तीन अलग-अलग तालिकाओं में अलग करती है। प्रत्येक तालिका उस डेटा में काफी विशिष्ट होती है जिसे वह संग्रहीत करता है – Album के लिए एक तालिका होती है, Artist के लिए एक, और दूसरी जिसमें Genre के लिए विशिष्ट डेटा होता है।
हालाँकि, क्योंकि रिलेशनल मॉडल हमें इन तालिकाओं के बीच संबंध बनाने की अनुमति देता है, हम अभी भी यह पता लगा सकते हैं कि कौन से एल्बम किस कलाकार के हैं और वे किस शैली के हैं।
Denormalization table
यदि हम इस डेटाबेस को डीनॉर्मलाइज़ करते हैं ताकि सभी तीन टेबल एक टेबल में संयुक्त हो जाएं, तो हमारे पास इस तरह की एक टेबल हो सकती है:
| Id | ArtistName | AlbumName | DateReleased | Genre |
| 1 | Badal | Deen | 03-Sep-1997 | Rock |
| 2 | Surya | Mango | 02-Feb-1999 | Rock |
| 3 | Badal | Time is gone | 29-Sep-2000 | Rock |
| 4 | Kanchan | Blue Sky | 30-Mar-2014 | Jazz |
हालांकि यह असामान्य डेटाबेस अभी भी उपयोगी हो सकता है, लेकिन इसकी कमियां हैं।
आप देखेंगे कि किसी कलाकार द्वारा जारी किए गए प्रत्येक Album के लिए हमें artist का नाम दोहराना होगा। हम इस शैली को कई एल्बमों में भी दोहराते हैं। इसके लिए सामान्यीकृत डेटाबेस की तुलना में अधिक संग्रहण स्थान की आवश्यकता होती है। लेकिन डेटा डालने, अपडेट करने या हटाने में भी परेशानी हो सकती है।
विशेष रूप से, इसका परिणाम निम्नलिखित तीन विसंगतियों में हो सकता है:
यानी की Nomalization डेटा अतिरेक (data redundancy), सम्मिलन विसंगति (insertion anomaly), अद्यतन विसंगति (update anomaly) और विलोपन विसंगति (deletion anomaly) से बचने के लिए डेटाबेस में डेटा को व्यवस्थित करने की एक प्रक्रिया है। तो आइए डेटाबेस में अनोमालीज क्या है इसके बारे में चर्चा करते है।
Anomalies in DBMS in Hindi (डेटाबेस में अनोमालीज क्या है)
एक डेटाबेस anomaly एक डेटाबेस में एक गलती है जो आमतौर पर घटिया योजना और एक फ्लैट डेटाबेस में सब कुछ संग्रहीत करने के परिणामस्वरूप उभरती है। ज्यादातर मामलों में, इसे सामान्यीकरण (normalization) प्रक्रिया के माध्यम से हटा दिया जाता है, जिसमें तालिकाओं को जोड़ना और विभाजित करना शामिल होता है।
डेटाबेस के normalized नहीं होने पर तीन प्रकार की विसंगतियाँ (anomalies) होती हैं। ये हैं: Insertion, update और deletion anomaly। इसे समझने के लिए एक उदाहरण लेते हैं।
| अनोमालीज | विवरण |
|---|---|
| Insert अनोमाली | एक Insert अनोमाली तब होती है जब attributes को अन्य attributes की उपस्थिति के बिना डेटाबेस में सम्मिलित नहीं किया जा सकता है। आमतौर पर जब बच्चे को माता-पिता के बिना डाला जाता है। |
| Delete अनोमाली | एक Delete अनोमाली एक Insert अनोमाली के विपरीत है। जब कोई delete anomaly होती है तो इसका मतलब है कि आप संपूर्ण रिकॉर्ड को हटाए बिना तालिका से डेटा नहीं हटा सकते हैं। |
| Update अनोमाली | जब डुप्लिकेट किए गए डेटा को एक उदाहरण में अपडेट किया जाता है, न कि उन सभी उदाहरणों में जहां इसे डुप्लिकेट किया गया था। तो यह एक Update अनोमाली है। |
Types of Normalization in DBMS (नॉर्मलाइजेशन के प्रकार)
डेटाबेस normalization में मुख्य रूप से चार प्रकार के normal form उपयोग किए जाता हैं:
- पहला सामान्य रूप (First Normal Form)।
- दूसरा सामान्य रूप (Second Normal Form)।
- तीसरा सामान्य रूप (Third Normal Form)।
- बॉयस-कोड नॉर्मल फॉर्म (BCNF)।
इन सभी Normalization form के बारे में हम आने वाली लेख में समझेंगे।
डेटाबेस सामान्यीकरण के बारे में तथ्य
- सामान्यीकरण (normalization) और सामान्य रूप (normal form) शब्द डेटाबेस की संरचना को संदर्भित करते हैं।
- 1970 के दशक में IBM के शोधकर्ता E.F. Codd द्वारा सामान्यीकरण विकसित किया गया था।
- Normalization डेटाबेस में डेटा को व्यवस्थित करने में स्पष्टता बढ़ाता है।
डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन क्यों महत्वपूर्ण है?
Normalization एक डेटाबेस डिज़ाइनर को तालिकाओं में विशेषताओं (attributes) को बेहतर ढंग से वितरित करने में मदद करता है। यह तकनीक निम्नलिखित को समाप्त करती है:
- नॉर्मलाइजेशन के सबसे बड़ा महत्व यह है कि यह कई मानों वाली Attributes को समाप्त करती है।
- यह दोगुने या दोहराए गए Attributes को समाप्त करती है।
- Non-descriptive attributes को भी खत्म करता है।
- अनावश्यक जानकारी के साथ attributes को भी समाप्त करती है।
- अन्य सुविधाओं से निर्मित attributes को भी खत्म करता है।
हालांकि कुल डेटाबेस सामान्यीकरण (normalization) आवश्यक नहीं है, यह एक अच्छी तरह से कार्य करने वाला सूचना वातावरण प्रदान करता है। विधि व्यवस्थित रूप से सुनिश्चित करती है:
- Generalized queries के लिए उपयुक्त डेटाबेस संरचना।
- न्यूनतम (minimized) डेटा अतिरेक, डेटाबेस सर्वर पर मेमोरी दक्षता बढ़ाना।
- Maximized data integrity, अपडेट करने और विसंगतियों (anomalies) को हटाने के माध्यम से अधिकतम डेटा अखंडता।
डेटाबेस सामान्यीकरण एक कुशल वातावरण प्रदान करते हुए समग्र डेटाबेस स्थिरता को बदल देता है।
Advantages of Normalization in DBMS (नॉर्मलाइजेशन के लाभ)
BBMS में सामान्यीकरण का उपयोग करने के लाभ इस प्रकार हैं:
डीबीएमएस में नॉर्मलाइजेशन का उपयोग करने का लाभ (benifits) इस प्रकार है:
- नॉर्मलाइजेशन सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक तालिका में केवल संबंधित डेटा संग्रहीत किया जाता है।
- Normalization डेटाबेस के भीतर डेटा स्थिरता प्रदान करता है।
- यह अधिक लचीला डेटाबेस डिज़ाइन प्रदान करता है।
- नॉर्मलाइजेशन उच्च डेटाबेस सुरक्षा प्रदान करता है।
- यह डेटाबेस संशोधनों जैसे insertions, deletions, और updates से उत्पन्न होने वाली किसी भी समस्या को भी रोकता है।
- Normalization बेहतर और तेज निष्पादन देता है।
- सामान्यीकरण एक डेटाबेस डिजाइनर की मदद करता है
Normalization से आप क्या समझते है?
Normalization डेटाबेस डिज़ाइन को भी सरल बनाता है ताकि यह परमाणु तत्वों (अर्थात ऐसे तत्व जिन्हें छोटे भागों में विभाजित नहीं किया जा सकता) से बना इष्टतम (optimal) संरचना प्राप्त करता है। यह DBMS नॉर्मलाइजेशन या डेटा नॉर्मलाइजेशन के रूप में भी जाना जाता है, नॉर्मलाइजेशन रिलेशनल डेटाबेस डिज़ाइन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, क्योंकि यह डेटाबेस की गति, सटीकता और दक्षता में मदद करता है।
मूल रूप से, Database normalization इसलिए महत्वपूर्ण है कि अतिरेक (डुप्लिकेट डेटा) को कम करने और प्रत्येक तालिका में केवल संबंधित डेटा संग्रहीत करने के लिए डेटाबेस को सामान्यीकृत किया जाए।
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DBMS में नॉर्मलाइजेशन की प्राथमिक आवश्यकता इसकी अतिरेक (redundancy) को कम करना है। अतिरेक को कम करने का अर्थ है एक ही बार में जानकारी संग्रहीत करना और डेटा दोहराव को दूर करना। एक ही जानकारी को एक से अधिक बार स्टोर करने से स्टोरेज बढ़ जाता है।
निष्कर्ष
इस लेख में, अपने समझा कि सामान्यीकरण (Normalization) DBMS के महत्वपूर्ण भागों में से एक है। यदि आप डेटाबेस डिज़ाइनर बनना चाहते हैं तो विशेष रूप से आपको डेटाबेस सामान्यीकरण को समझने की आवश्यकता है क्योंकि यह डेटाबेस डिज़ाइनर की भी मदद करता है।
मुझे उम्मीद है कि यह लेख “Normalization in DBMS in Hindi (नॉर्मलाइजेशन क्या है)?” आपको सामान्यीकरण क्या है उदाहरण के साथ समझने में मदद किया है। और सामान्यीकरण की मूलभूत बात जैसे कि नॉर्मलाइजेशन के प्रकार, डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन क्यों महत्वपूर्ण है, इसके लाभ आदि।
