डेटाबेस मॉडल

डेटाबेस मॉडल, एक प्रकार का ऐसा डेटा मॉडल है जो डेटाबेस की तार्किक संरचना को निर्धारित करता है। मूलतः यह निर्धारित करता है कि किस प्रकार से डेटा का कुशलतापूर्वक प्रयोग और संग्रहीत या व्यवस्थित और किया जा सकता है। डेटाबेस मॉडल का सबसे सामान्य उदाहरण संबंध मॉडल है, जो सूची-आधारित प्रारूप का उपयोग करता है।

प्रकार
डेटाबेस के लिए निम्नलिखित सामान्य तार्किक डेटा मॉडल में सम्मिलित हैं:


 * वर्गीकृत डेटाबेस मॉडल: यह डेटा बेस मॉडल का सबसे पुराना प्रारूप है। इसे आईबीएम द्वारा सूचना प्रबंधन प्रणाली (आईएमएस) के लिए विकसित किया गया था। यह ट्री संरचना में व्यवस्थित डेटा का एक समूह है। इसमे डाटाबेस रिकॉर्ड एक ट्री होता है जिसमें कई समूह होते हैं जिन्हें खंड कहा जाता है। यह एक से कई संबंधों का उपयोग करता है। जिसमे डेटाबेस पूर्व-सूचनीय होता है।


 * नेटवर्क मॉडल
 * संबंध मॉडल
 * इकाई-संबंध मॉडल
 * संवर्धित इकाई-संबंध मॉडल
 * अभिलक्ष्य मॉडल
 * दस्तावेज़-उन्मुख मॉडल
 * इकाई विशेषता मॉडल
 * स्टार रूपरेखा

एक वस्तु संबंध डेटाबेस मॉडल दो संबंधित संरचनाओं को जोड़ता है।


 * भौतिक डेटा मॉडल


 * उलटा सूचकांक
 * फ्लैट फ़ाइल डेटाबेस


 * सहसंबंध मॉडल
 * बहुआयामी मॉडल
 * बहुमान मॉडल
 * सिमेंटिक डेटा मॉडल
 * एक्सएमएल डेटाबेस
 * नामांकित आरेख

सम्बन्ध और कार्य
डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली एक या एक से अधिक मॉडल प्रदान कर सकता है। इष्टतम संरचना एप्लिकेशन डेटा के प्राकृतिक संगठन और एप्लिकेशन की आवश्यकताओं पर निर्भर करती है जिसमें लेनदेन दर गति विश्वसनीयता, संरक्षण, मापनीयता और लागत आदि सम्मिलित है। अधिकांश डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियाँ एक विशेष डेटा मॉडल के आसपास निर्मित होती हैं, हालाँकि उत्पादों के लिए एक से अधिक मॉडल के लिए समर्थन देना संभव होता है।

विभिन्न भौतिक डेटा मॉडल किसी दिए गए तार्किक मॉडल को कार्यान्वित कर सकते हैं। अधिकांश डेटाबेस सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ता को भौतिक कार्यान्वयन का समंजन करने में कुछ स्तर का नियंत्रण प्रदान करते है, क्योंकि दिए गए विकल्पों का प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

मॉडल केवल डेटा को संरचित करने का एक तरीका नहीं है यह संचालन के एक समूह को भी परिभाषित करता है जिसे डेटा पर निष्पादित किया जा सकता है। संबंध मॉडल उदाहरण के लिए, चयन और सम्मिलित होने वाले कार्यों को परिभाषित करता है। हालांकि यह संचालन किसी विशेष क्वेरी भाषा में स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, वे एक नींव प्रदान करते हैं जिस पर एक क्वेरी भाषा बनाई जाती है।

फ्लैट मॉडल


फ्लैट या फ़ाइल मॉडल में डेटा की एक एकल, द्वि-आयामी तालिका होती है, जहां किसी दिए गए स्तम्भ के सभी सदस्यों को समान माना जाता है और एक पंक्ति के सभी सदस्यों को एक दूसरे से संबंधित माना जाता है। उदाहरण के लिए, नाम और पासवर्ड के लिए स्तम्भ जिनका उपयोग प्रणाली सुरक्षा डेटाबेस के एक भाग के रूप में किया जा सकता है। प्रत्येक पंक्ति में एक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता से जुड़ा विशिष्ट पासवर्ड होता है। तालिका के स्तम्भ में प्रायः उनके साथ एक प्रकार डेटा जुड़ा होता है जो उन्हें वर्ण डेटा, दिनांक या समय की जानकारी, पूर्णांक या दशमलव संख्या के रूप में परिभाषित करता है। यह सारणीबद्ध मॉडल संबंध मॉडल का विपरीत होता है।

प्रारंभिक डेटा मॉडल
ये मॉडल 1960, 1970 के दशक में लोकप्रिय थे लेकिन आजकल मुख्य रूप से पुरानी विकसित प्रणालियों में पाए जा सकते हैं। वे मुख्य रूप से अपने तार्किक और भौतिक अभिवेदन और डेटा स्वतंत्रता में कमियों के बीच जटिल संबंधों के साथ नौसंचालन संबंधी डेटाबेस होने की विशेषता रखते हैं।

श्रेणीबद्ध मॉडल
वर्गीकृत डेटाबेस में, डेटा को एक ट्री जैसी संरचना में व्यवस्थित किया जाता है, जिसमें प्रत्येक रिकॉर्ड के लिए एक मूल अर्थ होता है। लघु क्षेत्र सिबलिंग रिकॉर्ड को एक विशेष क्रम में रखता है। प्रारंभिक मेनफ्रेम डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों में वर्गीकृत संरचनाओं का व्यापक रूप से उपयोग किया गया था, जैसे कि आईबीएम द्वारा सूचना प्रबंधन प्रणाली (आईएमएस) और अब एक्सएमएल दस्तावेजों की संरचना का वर्णन करते हैं। यह संरचना दो प्रकार के डेटा के बीच एक-से-अनेक संबंध की स्वीकृति देती है। यह संरचना किसी भी नेस्टेड और वर्गीकृत की गई जानकारी के क्रम में डेटा के वास्तविक व्यंजनों की तालिका में कई संबंध का वर्णन करने के लिए बहुत ही सक्षम है।इस पदानुक्रम का उपयोग भंडारण में अभिलेखों के भौतिक क्रम के रूप में किया जाता है। अनुक्रमिक अभिगमन के साथ संयुक्त बिन्दु का उपयोग करके डेटा संरचना के माध्यम से नीचे की ओर संचालन करके रिकॉर्ड एक्सेस किया जाता है। इस कारण से, कुछ डेटाबेस संचालन के लिए वर्गीकृत संरचना अक्षम होती है जब प्रत्येक रिकॉर्ड के लिए एक पूर्ण एड्रेस (अपवर्ड लिंक और श्रेणीबद्ध क्षेत्र के विपरीत) भी सम्मिलित नहीं होता है। भौतिक पदानुक्रम पर लगाए गए अतिरिक्त तार्किक पदानुक्रमों द्वारा बाद के आईएमएस संस्करणों में ऐसी सीमाओं की कमी को पूर्ण किया गया है।

नेटवर्क मॉडल
नेटवर्क डेटाबेस वर्गीकृत संरचना पर विस्तार करता है एक ट्री जैसी संरचना में विभिन्न संबंधो को स्वीकृत किया जाता है जो कई मूल डेटा को स्वीकृति देते है। संबंध मॉडल द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने से पहले यह सबसे लोकप्रिय था और इसे कोडासिल विनिर्देशन द्वारा परिभाषित किया गया है।

नेटवर्क मॉडल दो मूलभूत अवधारणाओं, जिन्हें रिकॉर्ड और डेटाबेस समूह कहा जाता है इसका उपयोग करके डेटा को व्यवस्थित किया जाता है। रिकॉर्ड्स में फ़ील्ड होते हैं जो प्रोग्रामिंग भाषा कोबोल के रूप में वर्गीकृत रूप से व्यवस्थित होते हैं गणितीय समूह के साथ भ्रमित नहीं होने वाले समूह रिकॉर्ड के बीच विभिन्न संबंधों को परिभाषित करते हैं एक रिकॉर्ड किसी भी संख्या में समूह का मूल डेटाबेस हो सकता है और किसी भी संख्या में मूल डेटा का सदस्य हो सकता है।

एक समूह में डेटाबेस मे संबद्ध सूचियाँ होती हैं जहाँ एक रिकॉर्ड प्रकार समूह मूल डेटा मे प्रत्येक वृत्त में एक बार प्रयुक्त होता है और दूसरा रिकॉर्ड प्रकार अवक्रमिक सारणी में कई बार दिखाई दे सकता है। इस प्रकार किन्हीं भी दो रिकॉर्ड प्रकारों के बीच एक पदानुक्रम स्थापित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, प्रकार A, B का मूल डेटा है। उसी समय एक अन्य समुच्चय को परिभाषित किया जा सकता है, जहाँ B, A का समुच्चय है। इस प्रकार सभी समुच्चयों में एक सामान्य निर्देशित आरेख सम्मिलित होता है जो मुख्य आरेख मे एक दिशा को परिभाषित करता है या नेटवर्क निर्माण रिकॉर्ड तक पहुंच को समान्यतः प्रत्येक रिकॉर्ड प्रकार में अनुक्रमिक करता है या सर्कुलर लिंक्ड सूचियों में संचालन को प्रेरित करता है।

नेटवर्क मॉडल वर्गीकृत मॉडल की तुलना में अधिक कुशलता से डेटा में अतिरेक का प्रतिनिधित्व करने में सक्षम है और पूर्व नोड मे डेटा के एक से अधिक एड्रेस हो सकते हैं। नेटवर्क मॉडल के संचालन शैली में नौसंचालन हैं प्रोग्राम एक वर्तमान स्थिति को बनाए रखता है और उन संबंधो का अनुसरण करके एक रिकॉर्ड से दूसरे में संचालन करता है जिसमें रिकॉर्ड भाग लेता है। और जिसमे प्रमुख मानों की आपूर्ति करके अभिलेखों का पता लगाया जा सकता है।

हालांकि यह मॉडल की एक अनिवार्य विशेषता नहीं है नेटवर्क डेटाबेस समान्यतः सूचक (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग) के माध्यम से समूह संबंधों को प्रयुक्त करते हैं जो प्रत्यक्ष रूप से वृत्त पर रिकॉर्ड के स्थान को संबोधित करते हैं। यह डेटाबेस और पुनर्गठन जैसे संचालन की कीमत पर उत्कृष्ट पुनर्प्राप्ति प्रदर्शन देता है। इसका उपयोग करने वाले लोकप्रिय डीबीएमएस उत्पाद सिनकॉम और कलिनेट आईडीएमएस थे। आईडीएमएस ने 1980 के दशक में विभिन्न ग्राहक आधार प्राप्त किया और इसने अपने मूल उपकरणों और भाषाओं के अतिरिक्त संबंध मॉडल और एसक्यूएल को स्वीकृत किया है।

अधिकांश ऑब्जेक्ट डेटाबेस (1990 के दशक में आविष्कृत) वस्तुओं के नेटवर्क में तेजी से नेविगेशन प्रदान करने के लिए नेविगेशनल अवधारणा का उपयोग करते हैं, समान्यतः संबंधित वस्तुओं के लिए "स्मार्ट" पॉइंटर्स के रूप में ऑब्जेक्ट पहचानकर्ताओं का उपयोग करते हैं। ऑब्जेक्टिविटी/डीबी, उदाहरण के लिए, एक-से-एक, एक-से-कई, कई-से-एक, और कई-से-कई नामित रिश्तों को लागू करता है जो डेटाबेस को पार कर सकते हैं। कई ऑब्जेक्ट डेटाबेस भी एसक्यूएल का समर्थन करते हैं, दोनों मॉडलों की ताकत का संयोजन करते हैं।

उलटा फ़ाइल मॉडल
एक उलटी फ़ाइल या उलटा अनुक्रमणिका में, डेटा की डेटा को लुकअप तालिका में कुंजी के रूप में उपयोग किया जाता है, और तालिका में मान दिए गए डेटा आइटम के प्रत्येक उदाहरण के स्थान पर पॉइंटर्स होते हैं। यह समकालीन डेटाबेस इंडेक्स की तार्किक संरचना भी है, जो केवल लुकअप टेबल में किसी विशेष कॉलम से डेटा का उपयोग कर सकती है। उलटा फ़ाइल डेटा मॉडल सम्मिलिता फ्लैट डेटाबेस फ़ाइलों के बगल में फ़ाइलों के एक सेट में अनुक्रमित कर सकता है, ताकि इन फ़ाइलों में आवश्यक अभिलेखों को कुशलता से सीधे एक्सेस किया जा सके।

इस डेटा मॉडल का उपयोग करने के लिए उल्लेखनीय सॉफ्टवेयर इंक का एडीएबीएएस डीबीएमएस है, जिसे 1970 में प्रस्तुत किया गया था। एडीएबीएएस ने काफी ग्राहक आधार प्राप्त किया है और आज तक सम्मिलित है और समर्थित है। 1980 के दशक में इसने अपने मूल उपकरणों और भाषाओं के अलावा संबंध मॉडल और एसक्यूएल को अपनाया है।

दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस क्लस्टरपॉइंट उदाहरण के लिए एक्सएमएल या JSON डेटा ऑब्जेक्ट्स के लिए तेज़ पूर्ण-पाठ खोज प्रदान करने के लिए उल्टे अनुक्रमणिका मॉडल का उपयोग करता है।

संबंध मॉडल
संबंध मॉडल को EF Codd द्वारा 1970 में डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों को किसी विशेष एप्लिकेशन से अधिक स्वतंत्र बनाने के तरीके के रूप में प्रस्तुत किया गया था। यह एक गणितीय मॉडल है जिसे विधेय तर्क और सेट सिद्धांत के संदर्भ में परिभाषित किया गया है, और इसके कार्यान्वयन का उपयोग मेनफ्रेम, मिडरेंज और माइक्रो कंप्यूटर सिस्टम द्वारा किया गया है।जिन उत्पादों को समान्यतः संबंध का डेटाबेस के रूप में संदर्भित किया जाता है, वे वास्तव में एक मॉडल को लागू करते हैं जो कॉड द्वारा परिभाषित गणितीय मॉडल का केवल एक अनुमान है। संबंध डेटाबेस मॉडल में तीन प्रमुख शब्दों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है: संबंध (डेटाबेस), विशेषताएँ और डेटा डोमेन। एक संबंध स्तंभों और पंक्तियों वाली एक तालिका है। संबंध के नामित स्तंभों को विशेषताएँ कहा जाता है, और डोमेन उन मानों का समूह है जिन्हें विशेषताओं को लेने की स्वीकृति है।

जिन उत्पादों को समान्यतः संबंध का डेटाबेस के रूप में संदर्भित किया जाता है, वे वास्तव में एक मॉडल को लागू करते हैं जो कॉड द्वारा परिभाषित गणितीय मॉडल का केवल एक अनुमान है। संबंध डेटाबेस मॉडल में तीन प्रमुख शब्दों का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है: संबंध, गुण और डोमेन। एक संबंध स्तंभों और पंक्तियों वाली एक तालिका है। संबंध के नामित स्तंभों को विशेषताएँ कहा जाता है, और डोमेन उन मानों का समूह है जिन्हें विशेषताओं को लेने की स्वीकृति है।

संबंध मॉडल की मूल डेटा संरचना तालिका है, जहां एक विशेष इकाई (मान लें, एक कर्मचारी) के बारे में जानकारी पंक्तियों (जिसे ट्यूपल्स भी कहा जाता है) और स्तंभों में प्रदर्शित की जाती है। इस प्रकार, संबंध डेटाबेस में संबंध (डेटाबेस) डेटाबेस में विभिन्न तालिकाओं को संदर्भित करता है एक रिश्ता tuples का एक सेट है। कॉलम इकाई के विभिन्न गुणों (उदाहरण के लिए कर्मचारी का नाम, पता या फोन नंबर) की गणना करते हैं, और एक पंक्ति इकाई (एक विशिष्ट कर्मचारी) का एक वास्तविक उदाहरण है जो संबंध द्वारा दर्शाया गया है। नतीजतन, कर्मचारी तालिका का प्रत्येक टपल एक कर्मचारी के विभिन्न गुणों का प्रतिनिधित्व करता है।

संबंध डेटाबेस में सभी संबंधों (और, इस प्रकार, तालिकाओं) को संबंधों के रूप में अर्हता प्राप्त करने के लिए कुछ बुनियादी नियमों का पालन करना पड़ता है। सबसे पहले, स्तंभों का क्रम एक तालिका में सारहीन है। दूसरा, तालिका में समान टुपल्स या पंक्तियाँ नहीं हो सकतीं। और तीसरा, प्रत्येक टपल में प्रत्येक विशेषता के लिए एक मान होगा।

एक संबंध डेटाबेस में कई टेबल होते हैं, जिनमें से प्रत्येक फ्लैट डेटाबेस मॉडल के समान होता है। संबंध मॉडल की एक ताकत यह है कि, सिद्धांत रूप में, दो अलग-अलग रिकॉर्ड (एक ही टेबल या अलग-अलग टेबल से संबंधित) में होने वाला कोई भी मूल्य, उन दो रिकॉर्ड्स के बीच संबंध का तात्पर्य है। फिर भी, स्पष्ट अखंडता बाधाओं को लागू करने के लिए, तालिकाओं में रिकॉर्ड के बीच संबंधों को भी स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जा सकता है, कार्डिनैलिटी (1:1, (0)1:M, M:M) निर्दिष्ट करके माता-पिता-बच्चे के संबंधों की पहचान या गैर-पहचान करके ). तालिकाओं में एक निर्दिष्ट एकल विशेषता या विशेषताओं का एक सेट भी हो सकता है जो एक कुंजी के रूप में कार्य कर सकता है, जिसका उपयोग तालिका में प्रत्येक टपल को विशिष्ट रूप से पहचानने के लिए किया जा सकता है।

एक कुंजी जिसका उपयोग तालिका में एक पंक्ति को विशिष्ट रूप से पहचानने के लिए किया जा सकता है, प्राथमिक कुंजी कहलाती है। कुंजियों का उपयोग समान्यतः दो या दो से अधिक तालिकाओं से डेटा को जोड़ने या संयोजित करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक कर्मचारी तालिका में स्थान नाम का एक स्तंभ हो सकता है जिसमें एक मान होता है जो स्थान तालिका की कुंजी से मेल खाता है। अनुक्रमणिका के निर्माण में कुंजियाँ भी महत्वपूर्ण हैं, जो बड़ी तालिकाओं से डेटा की तेज़ी से पुनर्प्राप्ति की सुविधा प्रदान करती हैं। कोई भी कॉलम एक कुंजी हो सकता है, या कई कॉलमों को एक कंपाउंड कुंजी में एक साथ समूहीकृत किया जा सकता है। सभी कुंजियों को पहले से परिभाषित करना आवश्यक नहीं है; एक कॉलम को एक कुंजी के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, भले ही वह मूल रूप से एक होने का इरादा न हो।

एक कुंजी जिसका बाहरी, वास्तविक अर्थ होता है (जैसे किसी व्यक्ति का नाम, किसी पुस्तक का आईएसबीएन या किसी कार का सीरियल नंबर) को कभी-कभी प्राकृतिक कुंजी कहा जाता है। यदि कोई प्राकृतिक कुंजी उपयुक्त नहीं है (ब्राउन नाम के कई लोगों के बारे में सोचें), एक मनमाना या सरोगेट कुंजी सौंपी जा सकती है (जैसे कर्मचारियों को आईडी नंबर देकर)। व्यवहार में, अधिकांश डेटाबेस में उत्पन्न और प्राकृतिक दोनों प्रकार की कुंजियाँ होती हैं, क्योंकि उत्पन्न कुंजियों का उपयोग आंतरिक रूप से उन पंक्तियों के बीच लिंक बनाने के लिए किया जा सकता है जो टूट नहीं सकतीं, जबकि प्राकृतिक कुंजियों का उपयोग खोज के लिए और अन्य डेटाबेस के साथ एकीकरण के लिए कम मज़बूती से किया जा सकता है। (उदाहरण के लिए, दो स्वतंत्र रूप से विकसित डेटाबेस में रिकॉर्ड सामाजिक सुरक्षा नंबर से मेल खा सकते हैं, सिवाय इसके कि जब सामाजिक सुरक्षा नंबर गलत हों, गायब हों या बदल गए हों।)

संबंध मॉडल के साथ प्रयोग की जाने वाली सबसे आम क्वेरी भाषा संरचित क्वेरी भाषा है (एसक्यूएल)।

आयामी मॉडल
आयामी डेटाबेस डेटा वेयरहाउस में डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले संबंध मॉडल का एक विशेष अनुकूलन है, जिससे ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण, या OLAP प्रश्नों का उपयोग करके डेटा को आसानी से सारांशित किया जा सकता है। आयामी मॉडल में, एक डेटाबेस स्कीमा में तथ्यों की एक बड़ी तालिका होती है जिसे आयामों और उपायों का उपयोग करके वर्णित किया जाता है। एक आयाम एक तथ्य का संदर्भ प्रदान करता है (जैसे कि किसने भाग लिया, कब और कहाँ हुआ, और इसका प्रकार) और प्रश्नों में संबंधित तथ्यों को एक साथ समूहित करने के लिए उपयोग किया जाता है। आयाम असतत होते हैं और प्रायः श्रेणीबद्ध होते हैं; उदाहरण के लिए, स्थान में भवन, राज्य और देश सम्मिलित हो सकते हैं। एक माप तथ्य का वर्णन करने वाली मात्रा है, जैसे राजस्व। यह महत्वपूर्ण है कि उपायों को सार्थक रूप से एकत्र किया जा सकता है—उदाहरण के लिए, विभिन्न स्थानों से राजस्व को एक साथ जोड़ा जा सकता है।

एक OLAP क्वेरी में, आयाम चुने जाते हैं और सारांश बनाने के लिए तथ्यों को एक साथ समूहीकृत और एकत्रित किया जाता है।

आयामी मॉडल प्रायः एक स्टार स्कीमा का उपयोग करके संबंध मॉडल के शीर्ष पर कार्यान्वित किया जाता है, जिसमें एक अत्यधिक सामान्यीकृत तालिका होती है जिसमें तथ्य होते हैं, और प्रत्येक आयाम वाले आस-पास के विकृत तालिकाएं होती हैं। एक वैकल्पिक भौतिक कार्यान्वयन, जिसे स्नोफ्लेक स्कीमा कहा जाता है, एक आयाम के भीतर बहु-स्तरीय पदानुक्रमों को कई तालिकाओं में सामान्य करता है।

एक डेटा वेयरहाउस में कई आयामी स्कीमा हो सकते हैं जो आयाम तालिकाओं को साझा करते हैं, जिससे उन्हें एक साथ उपयोग करने की स्वीकृति मिलती है। आयामों के एक मानक सेट के साथ आना आयामी मॉडलिंग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

इसके उच्च प्रदर्शन ने आयामी मॉडल को OLAP के लिए सबसे लोकप्रिय डेटाबेस संरचना बना दिया है।

पोस्ट-संबंध डेटाबेस मॉडल
संबंध मॉडल की तुलना में अधिक सामान्य डेटा मॉडल प्रस्तुत करने वाले उत्पादों को कभी-कभी पोस्ट-संबंध के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। वैकल्पिक शब्दों में हाइब्रिड डेटाबेस, ऑब्जेक्ट-एन्हांस्ड Rडीबीएमएस और अन्य सम्मिलित हैं। ऐसे उत्पादों में डेटा मॉडल संबंध (डेटाबेस) को सम्मिलित करता है लेकिन ईएफ कॉड के सूचना सिद्धांत द्वारा बाध्य नहीं है, जिसके लिए यह आवश्यक है

"डेटाबेस में सभी जानकारी संबंधों में मूल्यों के संदर्भ में स्पष्ट रूप से डाली जानी चाहिए और किसी अन्य तरीके से नहीं"

संबंध मॉडल में इनमें से कुछ एक्सटेंशन उन तकनीकों से अवधारणाओं को एकीकृत करते हैं जो संबंध मॉडल से पहले की हैं। उदाहरण के लिए, वे नोड्स पर ट्री डेटा संरचना के साथ एक निर्देशित ग्राफ़ के प्रतिनिधित्व की स्वीकृति देते हैं। जर्मन कंपनी सोन्स इस अवधारणा को अपने ग्राफडीबी में लागू करती है।

कुछ पोस्ट-संबंध उत्पाद गैर-संबंध सुविधाओं के साथ संबंध सिस्टम का विस्तार करते हैं। अन्य पूर्व-संबंध प्रणालियों में संबंध विशेषताओं को जोड़कर लगभग उसी स्थान पर पहुंचे। विरोधाभासी रूप से, यह ऐसे उत्पादों की स्वीकृति देता है जो ऐतिहासिक रूप से पूर्व-संबंध हैं, जैसे कि ऑपरेटिंग सिस्टम चुनें और MUMPS, पोस्ट-संबंध होने का एक प्रशंसनीय दावा करने के लिए।

रिसोर्स स्पेस मॉडल (RSM) बहु-आयामी वर्गीकरण पर आधारित एक गैर-संबंध डेटा मॉडल है।

ग्राफ मॉडल
ग्राफ़ डेटाबेस नेटवर्क डेटाबेस की तुलना में अधिक सामान्य संरचना की स्वीकृति देता है; कोई भी नोड किसी अन्य नोड से जुड़ा हो सकता है।

बहुमान मॉडल
मल्टीवैल्यू डेटाबेस "ढेलेदार" डेटा होते हैं, जिसमें वे संबंध डेटाबेस के समान ही स्टोर कर सकते हैं, लेकिन वे गहराई के स्तर की भी स्वीकृति देते हैं, जो संबंध मॉडल केवल सब-टेबल का उपयोग करके अनुमान लगा सकता है। यह एक्सएमएल द्वारा डेटा व्यक्त करने के तरीके के लगभग समान है, जहां एक दिए गए फ़ील्ड/विशेषता के एक ही समय में कई सही उत्तर हो सकते हैं। मल्टीवैल्यू को एक्सएमएल का कंप्रेस्ड रूप माना जा सकता है।

एक उदाहरण एक चालान है, जो या तो बहुमूल्य या संबंध डेटा में देखा जा सकता है (ए) चालान शीर्षलेख तालिका - प्रति चालान एक प्रविष्टि, और (बी) चालान विवरण तालिका - प्रति पंक्ति वस्तु एक प्रविष्टि। मल्टीवैल्यू मॉडल में, हमारे पास विवरण का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक एम्बेडेड तालिका के साथ टेबल पर डेटा को स्टोर करने का विकल्प होता है: (ए) चालान तालिका - प्रति चालान एक प्रविष्टि, किसी अन्य तालिका की आवश्यकता नहीं है।

लाभ यह है कि चालान (वैचारिक) और चालान (डेटा प्रतिनिधित्व) की परमाणुता एक-से-एक है। इसके परिणामस्वरूप कम रीड्स, कम रेफ़रेंशियल इंटीग्रिटी इश्यूज़, और दिए गए ट्रांजेक्शन वॉल्यूम को सपोर्ट करने के लिए आवश्यक हार्डवेयर में नाटकीय कमी आती है।

वस्तु-उन्मुख डेटाबेस मॉडल


1990 के दशक में, वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग प्रतिमान को डेटाबेस तकनीक पर लागू किया गया था, जिससे एक नया डेटाबेस मॉडल बनाया गया जिसे ऑब्जेक्ट डेटाबेस के रूप में जाना जाता है। इसका उद्देश्य वस्तु-संबंध प्रतिबाधा बेमेल से बचना है - डेटाबेस में इसके प्रतिनिधित्व (उदाहरण के लिए तालिकाओं में पंक्तियों के रूप में) और एप्लिकेशन प्रोग्राम में इसके प्रतिनिधित्व (समान्यतः वस्तुओं के रूप में) के बीच सूचना को परिवर्तित करने का ओवरहेड। इससे भी आगे, किसी विशेष एप्लिकेशन में उपयोग किए जाने वाले प्रकार प्रणाली को सीधे डेटाबेस में परिभाषित किया जा सकता है, जिससे डेटाबेस को समान डेटा अखंडता इनवेरिएंट को लागू करने की स्वीकृति मिलती है। ऑब्जेक्ट डेटाबेस डेटाबेस की दुनिया में ऑब्जेक्ट प्रोग्रामिंग के प्रमुख विचारों, जैसे एनकैप्सुलेशन (कंप्यूटर विज्ञान) और बहुरूपता (कंप्यूटर विज्ञान) को भी प्रस्तुत करते हैं।

इनमें से कई तरह के तरीके आजमाए गए हैं डेटाबेस में वस्तुओं को संग्रहीत करने के लिए। कुछ उत्पादों ने प्रोग्राम पर्सिस्टेंस (कंप्यूटर साइंस) द्वारा वस्तुओं में हेरफेर करके, एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग अंत से समस्या का सामना किया है। इसके लिए समान्यतः किसी प्रकार की क्वेरी भाषा को जोड़ने की आवश्यकता होती है, क्योंकि पारंपरिक प्रोग्रामिंग भाषाओं में उनकी सूचना डेटा के आधार पर वस्तुओं को खोजने की क्षमता नहीं होती है। अन्य डेटाबेस के लिए ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटा मॉडल को परिभाषित करके और डेटाबेस प्रोग्रामिंग भाषा को परिभाषित करके डेटाबेस के अंत से समस्या पर हमला किया है जो पूर्ण प्रोग्रामिंग क्षमताओं के साथ-साथ पारंपरिक क्वेरी सुविधाओं की स्वीकृति देता है।

मानकीकरण की कमी के कारण ऑब्जेक्ट डेटाबेस का सामना करना पड़ा: हालांकि वस्तु डेटाबेस प्रबंधन समूह द्वारा मानकों को परिभाषित किया गया था, लेकिन उन्हें उत्पादों के बीच अंतःक्रियाशीलता सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त रूप से लागू नहीं किया गया था। फिर भी, कई अनुप्रयोगों में ऑब्जेक्ट डेटाबेस का सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है: समान्यतः विशिष्ट अनुप्रयोग जैसे कि इंजीनियरिंग डेटाबेस या आणविक जीव विज्ञान डेटाबेस मुख्यधारा के वाणिज्यिक डेटा प्रोसेसिंग के अतिरिक्त। हालाँकि, ऑब्जेक्ट डेटाबेस के विचारों को संबंध वेंडर्स द्वारा उठाया गया था और इन उत्पादों और वास्तव में एसक्यूएल भाषा के लिए किए गए एक्सटेंशन को प्रभावित किया।

ऑब्जेक्ट और संबंध डेटाबेस के बीच अनुवाद करने का एक विकल्प ऑब्जेक्ट-संबंध मैपिंग (ORM) लाइब्रेरी का उपयोग करना है।

यह भी देखें

 * डाटाबेस डिजाइन