डेटाबेस मॉडल

डेटाबेस मॉडल एक प्रकार का डेटा मॉडल है जो डेटाबेस की तार्किक संरचना को निर्धारित करता है। यह मौलिक रूप से निर्धारित करता है कि किस तरीके से डेटा को संग्रहीत, व्यवस्थित और हेरफेर किया जा सकता है। डेटाबेस मॉडल का सबसे लोकप्रिय उदाहरण संबंधपरक मॉडल है, जो टेबल-आधारित प्रारूप का उपयोग करता है।

प्रकार
डेटाबेस के लिए सामान्य तार्किक डेटा मॉडल में शामिल हैं:


 * पदानुक्रमित डेटाबेस मॉडल
 * यह डाटा बेस मॉडल का सबसे पुराना रूप है। इसे IBM द्वारा IMS (सूचना प्रबंधन प्रणाली) के लिए विकसित किया गया था। यह वृक्ष संरचना में व्यवस्थित डेटा का एक सेट है। DB रिकॉर्ड एक पेड़ है जिसमें कई समूह होते हैं जिन्हें खंड कहा जाता है। यह एक से कई संबंधों का उपयोग करता है। डेटा एक्सेस भी अनुमानित है।


 * नेटवर्क मॉडल
 * संबंधपरक मॉडल
 * इकाई-संबंध मॉडल
 * बढ़ी हुई इकाई-रिलेशनशिप मॉडल
 * ऑब्जेक्ट डेटाबेस
 * दस्तावेज़-उन्मुख डेटाबेस
 * एंटिटी-एट्रिब्यूट-वैल्यू मॉडल
 * स्टार स्कीमा

एक ऑब्जेक्ट-रिलेशनल डेटाबेस दो संबंधित संरचनाओं को जोड़ता है।

भौतिक डेटा मॉडल में शामिल हैं:
 * उलटा सूचकांक
 * फ्लैट फ़ाइल डेटाबेस

अन्य मॉडलों में शामिल हैं:
 * सहसंबंध डेटाबेस
 * बहुआयामी डेटाबेस
 * मल्टीवैल्यू मॉडल
 * सिमेंटिक डेटा मॉडल
 * एक्सएमएल डेटाबेस
 * नामांकित ग्राफ
 * ट्रिपलस्टोर

रिश्ते और कार्य
एक दिया गया डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली एक या अधिक मॉडल प्रदान कर सकता है। इष्टतम संरचना एप्लिकेशन के डेटा के प्राकृतिक संगठन और एप्लिकेशन की आवश्यकताओं पर निर्भर करती है, जिसमें लेनदेन दर (गति), विश्वसनीयता, रखरखाव, मापनीयता और लागत शामिल 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 है।

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

एक मॉडल केवल डेटा को संरचित करने का एक तरीका नहीं है: यह उन ऑपरेशनों के एक सेट को भी परिभाषित करता है जो डेटा पर किए जा सकते हैं। रिलेशनल मॉडल, उदाहरण के लिए, चयन (एसक्यूएल) (प्रोजेक्शन (रिलेशनल बीजगणित)) और जॉइन (एसक्यूएल) जैसे संचालन को परिभाषित करता है। हालांकि ये ऑपरेशन किसी विशेष क्वेरी भाषा में स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, वे नींव प्रदान करते हैं जिस पर एक क्वेरी भाषा बनाई जाती है।

फ्लैट मॉडल


फ्लैट फ़ाइल डेटाबेस | फ्लैट (या टेबल) मॉडल में डेटा तत्वों की एक एकल, द्वि-आयामी सरणी होती है, जहां किसी दिए गए कॉलम के सभी सदस्यों को समान मान माना जाता है, और पंक्ति के सभी सदस्यों को संबंधित माना जाता है एक दूसरे। उदाहरण के लिए, नाम और पासवर्ड के लिए कॉलम जिनका उपयोग सिस्टम सुरक्षा डेटाबेस के एक भाग के रूप में किया जा सकता है। प्रत्येक पंक्ति में एक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता से जुड़ा विशिष्ट पासवर्ड होगा। तालिका के कॉलम में अक्सर उनके साथ एक प्रकार जुड़ा होता है, जो उन्हें वर्ण डेटा, दिनांक या समय की जानकारी, पूर्णांक या फ़्लोटिंग पॉइंट नंबर के रूप में परिभाषित करता है। यह सारणीबद्ध प्रारूप संबंधपरक मॉडल का अग्रदूत है।

प्रारंभिक डेटा मॉडल
ये मॉडल 1960, 1970 के दशक में लोकप्रिय थे, लेकिन आजकल मुख्य रूप से पुरानी विरासत प्रणालियों में पाए जा सकते हैं। वे मुख्य रूप से अपने तार्किक और भौतिक अभ्यावेदन, और डेटा स्वतंत्रता में कमियों के बीच मजबूत कनेक्शन के साथ नेविगेशनल डेटाबेस होने की विशेषता रखते हैं।

श्रेणीबद्ध मॉडल


एक पदानुक्रमित डेटाबेस में, डेटा को एक पेड़ (डेटा संरचना) | पेड़ जैसी संरचना में व्यवस्थित किया जाता है, जिसमें प्रत्येक रिकॉर्ड के लिए एक माता-पिता का अर्थ होता है। सॉर्ट फ़ील्ड सिबलिंग रिकॉर्ड को एक विशेष क्रम में रखता है। प्रारंभिक मेनफ्रेम डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों में पदानुक्रमित 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 अनुमति देती है। वास्तविक दुनिया में कई रिश्तों का वर्णन करने के लिए यह संरचना बहुत कुशल है; व्यंजनों, सामग्री की तालिका, पैराग्राफ/छंदों का क्रम, कोई नेस्टेड और सॉर्ट की गई जानकारी।

इस पदानुक्रम का उपयोग भंडारण में अभिलेखों के भौतिक क्रम के रूप में किया जाता है। अनुक्रमिक पहुंच के साथ संयुक्त पॉइंटर (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग) का उपयोग करके डेटा संरचना के माध्यम से नीचे की ओर नेविगेट करके रिकॉर्ड एक्सेस किया जाता है। इस वजह से, कुछ डेटाबेस संचालन के लिए पदानुक्रमित संरचना अक्षम होती है जब प्रत्येक रिकॉर्ड के लिए एक पूर्ण पथ (अपवर्ड लिंक और सॉर्ट फ़ील्ड के विपरीत) भी शामिल नहीं होता है। आधार भौतिक पदानुक्रम पर लगाए गए अतिरिक्त तार्किक पदानुक्रमों द्वारा बाद के IMS संस्करणों में ऐसी सीमाओं की भरपाई की गई है।

नेटवर्क मॉडल


नेटवर्क डेटाबेस पदानुक्रमित संरचना पर विस्तार करता है, एक पेड़ जैसी संरचना में कई-से-कई रिश्तों की अनुमति देता है जो कई माता-पिता को अनुमति देता है। रिलेशनल मॉडल द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने से पहले यह सबसे लोकप्रिय था, और इसे CODASYL विनिर्देशन द्वारा परिभाषित किया गया है।

नेटवर्क मॉडल दो मूलभूत अवधारणाओं, जिन्हें रिकॉर्ड और सेट कहा जाता है, का उपयोग करके डेटा को व्यवस्थित करता है। रिकॉर्ड्स में फ़ील्ड होते हैं (जो प्रोग्रामिंग भाषा कोबोल के रूप में पदानुक्रमित रूप से व्यवस्थित हो सकते हैं)। सेट (गणितीय सेट के साथ भ्रमित नहीं होना) एक-से-कई (डेटा मॉडल) को परिभाषित करते हैं | रिकॉर्ड के बीच एक-से-कई संबंध: एक मालिक, कई सदस्य। एक रिकॉर्ड किसी भी संख्या में सेट का स्वामी हो सकता है, और किसी भी संख्या में सेट का सदस्य हो सकता है।

एक सेट में सर्कुलर लिंक्ड सूचियाँ होती हैं जहाँ एक रिकॉर्ड प्रकार, सेट स्वामी या पैरेंट, प्रत्येक सर्कल में एक बार प्रकट होता है, और दूसरा रिकॉर्ड प्रकार, अधीनस्थ या चाइल्ड, प्रत्येक सर्कल में कई बार दिखाई दे सकता है। इस तरह किन्हीं भी दो रिकॉर्ड प्रकारों के बीच एक पदानुक्रम स्थापित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, प्रकार A, B का स्वामी है। उसी समय एक अन्य सेट को परिभाषित किया जा सकता है, जहाँ B, A का स्वामी है। इस प्रकार सभी सेटों में एक सामान्य निर्देशित ग्राफ़ शामिल होता है (स्वामित्व एक दिशा को परिभाषित करता है), या नेटवर्क निर्माण। रिकॉर्ड्स तक पहुंच या तो अनुक्रमिक है (आमतौर पर प्रत्येक रिकॉर्ड प्रकार में) या सर्कुलर लिंक्ड सूचियों में नेविगेशन द्वारा।

नेटवर्क मॉडल पदानुक्रमित मॉडल की तुलना में अधिक कुशलता से डेटा में अतिरेक का प्रतिनिधित्व करने में सक्षम है, और पूर्वज नोड से वंशज तक एक से अधिक पथ हो सकते हैं। नेटवर्क मॉडल के संचालन शैली में नेविगेशनल हैं: एक प्रोग्राम एक वर्तमान स्थिति को बनाए रखता है, और उन रिश्तों का पालन करके एक रिकॉर्ड से दूसरे में नेविगेट करता है जिसमें रिकॉर्ड भाग लेता है। प्रमुख मूल्यों की आपूर्ति करके भी अभिलेखों का पता लगाया जा सकता है।

हालांकि यह मॉडल की एक अनिवार्य विशेषता नहीं है, नेटवर्क डेटाबेस आम तौर पर सूचक (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग) के माध्यम से सेट संबंधों को लागू करते हैं जो सीधे डिस्क पर रिकॉर्ड के स्थान को संबोधित करते हैं। यह डेटाबेस लोडिंग और पुनर्गठन जैसे संचालन की कीमत पर उत्कृष्ट पुनर्प्राप्ति प्रदर्शन देता है।

इसका उपयोग करने वाले लोकप्रिय DBMS उत्पाद Cincom Systems' Total और Cullinet's IDMS थे। IDMS ने काफी ग्राहक आधार प्राप्त किया; 1980 के दशक में, इसने अपने मूल उपकरणों और भाषाओं के अलावा रिलेशनल मॉडल और SQL को अपनाया।

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, आम तौर पर संबंधित वस्तुओं के लिए स्मार्ट पॉइंटर्स के रूप में ऑब्जेक्ट आइडेंटिफ़ायर 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 SQL का समर्थन करते हैं, दोनों मॉडलों की ताकत का संयोजन करते हैं।

उलटा फ़ाइल मॉडल
एक उलटी फ़ाइल या उलटा अनुक्रमणिका में, डेटा की सामग्री को लुकअप तालिका में कुंजी के रूप में उपयोग किया जाता है, और तालिका में मान दिए गए सामग्री आइटम के प्रत्येक उदाहरण के स्थान पर पॉइंटर्स होते हैं। यह समकालीन अनुक्रमणिका (डेटाबेस) की तार्किक संरचना भी है, जो केवल लुकअप तालिका में किसी विशेष कॉलम की सामग्री का उपयोग कर सकती है। उलटा फ़ाइल डेटा मॉडल मौजूदा 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 ADABAS DBMS है, जिसे 1970 में पेश किया गया था। ADABAS ने काफी ग्राहक आधार प्राप्त किया है और आज तक मौजूद है और समर्थित है। 1980 के दशक में इसने अपने मूल उपकरणों और भाषाओं के अलावा रिलेशनल मॉडल और SQL को अपनाया है।

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

रिलेशनल मॉडल


संबंधपरक मॉडल 1970 में EF Codd द्वारा पेश किया गया था डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली को किसी विशेष एप्लिकेशन से अधिक स्वतंत्र बनाने के तरीके के रूप में। 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 आम तौर पर 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। संबंधपरक 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 अनुमति है।

रिलेशनल 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, संबंधपरक 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।

संबंधपरक 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 रिलेशनल डेटाबेस में कई टेबल होते हैं, जिनमें से प्रत्येक फ्लैट डेटाबेस मॉडल के समान होता है। रिलेशनल 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 आमतौर पर 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 ISBN, 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।)

संबंधपरक 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 रिलेशनल 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 अक्सर श्रेणीबद्ध होते हैं; उदाहरण के लिए, स्थान में भवन, राज्य और देश शामिल 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 अक्सर एक स्टार स्कीमा का उपयोग करके संबंधपरक 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 अनुमति 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-रिलेशनल डेटाबेस मॉडल
रिलेशनल मॉडल की तुलना में अधिक सामान्य डेटा मॉडल पेश करने वाले उत्पादों को कभी-कभी पोस्ट-रिलेशनल के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। वैकल्पिक शब्दों में हाइब्रिड डेटाबेस, ऑब्जेक्ट-एन्हांस्ड RDBMS और अन्य शामिल हैं। ऐसे उत्पादों में डेटा मॉडल संबंध (डेटाबेस) को शामिल करता है लेकिन ईएफ कॉड के सूचना सिद्धांत द्वारा बाध्य नहीं है, जिसके लिए यह आवश्यक है

"all information in the database must be cast explicitly in terms of values in relations and in no other way"

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

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

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

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

बहुमूल्य मॉडल
मल्टीवैल्यू डेटाबेस गांठदार डेटा होते हैं, जिसमें वे रिलेशनल डेटाबेस की तरह ही स्टोर कर सकते हैं, लेकिन वे गहराई के स्तर की भी अनुमति देते हैं, जो रिलेशनल मॉडल केवल सब-टेबल का उपयोग करके अनुमान लगा सकता है। यह XML 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 XML का कंप्रेस्ड रूप माना जा सकता है।

एक उदाहरण एक चालान है, जो या तो बहुमूल्य या संबंधपरक 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, ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड 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-संबंधपरक प्रतिबाधा बेमेल से बचना है - डेटाबेस में इसके प्रतिनिधित्व (उदाहरण के लिए तालिकाओं में पंक्तियों के रूप में) और एप्लिकेशन प्रोग्राम में इसके प्रतिनिधित्व (आमतौर पर 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 अनुमति मिलती है। ऑब्जेक्ट डेटाबेस डेटाबेस की दुनिया में ऑब्जेक्ट प्रोग्रामिंग के प्रमुख विचारों, जैसे एनकैप्सुलेशन (कंप्यूटर विज्ञान) और बहुरूपता (कंप्यूटर विज्ञान) को भी पेश 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 आमतौर पर किसी प्रकार की क्वेरी भाषा को जोड़ने की आवश्यकता होती है, क्योंकि पारंपरिक प्रोग्रामिंग भाषाओं में उनकी सूचना सामग्री 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 अनुमति 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: आम तौर पर विशिष्ट अनुप्रयोग जैसे कि इंजीनियरिंग डेटाबेस या आणविक जीव विज्ञान डेटाबेस मुख्यधारा के वाणिज्यिक डेटा प्रोसेसिंग के बजाय। हालाँकि, ऑब्जेक्ट डेटाबेस के विचारों को रिलेशनल वेंडर्स द्वारा उठाया गया था और इन उत्पादों और वास्तव में SQL भाषा के लिए किए गए एक्सटेंशन को प्रभावित किया।

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

यह भी देखें

 * डाटाबेस डिजाइन