અધિક્રમિક ડેટાબેઝ અને રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ વચ્ચે તફાવત;
સાથે ડેટા સપ્લાય કરે છે. આપણે બધા જાણીએ છીએ કે ડેટાબેઝ ડેટા અને તેની સ્ટોરેજ સાથે વ્યવહાર કરવા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે. ઉપરાંત, અમે પણ ડેટાબેઝને વાપરવા વિશે ગેરસમજ ધરાવીએ છીએ કારણ કે અમારી પસંદગીના ઘણા બધા વિકલ્પો છે! સામાન્ય રીતે, અમે ડેટાબેસ પ્રદાતા અથવા માલિક પસંદ કરીએ છીએ તે ઉપરાંત, અમે હાયરાર્કિકલ, રીલેશનલ, નેટવર્ક ડેટાબેસ અથવા ઓબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ ડેટાબેસ જેવા તેના પ્રકારોનું વિશ્લેષણ કરીને અમારી જરૂરિયાત માટે યોગ્ય ડેટાબેસ પસંદ કરી શકીએ છીએ.
હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝ શું છે?
અધિક્રમિક ડેટાબેઝમાં, ડેટા વૃક્ષની જેમ માળખામાં ગોઠવવામાં આવે છે. પ્રત્યેક વ્યક્તિગત માહિતી ક્ષેત્રમાં અને ક્ષેત્રોમાં સંગ્રહિત થાય છે, બદલામાં, ફોર્મ રેકોર્ડ્સ. આ ડેટા તેમની વચ્ચેના લિંક્સની મદદથી એક્સેસ થાય છે. આ માળખામાં, તમામ ડેટા રેકોર્ડ્સને આખરે એક જ પિતૃ રેકોર્ડ સાથે સાંકળવામાં આવે છે. તેને માલિકના રેકોર્ડ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. રેકોર્ડ્સ વચ્ચેની લિંક્સ ઘણીવાર માતાપિતા-બાળ સંબંધો તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે. હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝનો શ્રેષ્ઠ ઉપયોગ એ તેના લાઇબ્રેરી સિસ્ટમમાં જમાવટ છે કારણ કે તે ડેવી ડિકિંમલ સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરીને નામો અથવા બુક નંબર્સ સંગ્રહ કરે છે. આ સિસ્ટમ વૃક્ષ-માળખાને સમાન પિતૃ નંબર અને પછી વૃક્ષો જેવી શાખાઓ વહેંચે છે. એ જ રીતે, અમે ફોન ડિરેક્ટરમાં નામો સ્ટોર કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ.
રીલેશનલ ડેટાબેઝ શું છે?
તે માહિતીને ઍક્સેસ કરવા માટે અનન્ય કીઓ સાથે ડેટાને કોષ્ટકના રૂપમાં સંગ્રહિત કરે છે. આ કોષ્ટકો ક્વેરી ભાષાઓનો ઉપયોગ કરીને જરૂરી ફોર્મમાં ડેટા પૂરી પાડે છે. રસપ્રદ બાબત એ છે કે અમારી પસંદગીના ડેટાનું આનયન કરવા માટે કોઈપણ ડેટા રિ-જૂથની જરૂર નથી. તેને ઘણી વખત રીલેશનલ ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ (RDBMS) તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
તફાવતો:
- વાપરવા માટે સરળ: અધિક્રમિક ડેટાબેઝો લોજિકલ પિતૃ બાળક સંબંધનો ઉપયોગ કરે છે અને તે સરળ પણ છે. પરંતુ રીલેશ્નલ ડેટાબેઝમાં કોષ્ટક ક્ષેત્રોના સ્વરૂપમાં રેકોર્ડ્સ સ્ટોર કરવા માટે કોષ્ટકો શામેલ છે. મોટા ભાગના કિસ્સાઓમાં, દરેક રેકોર્ડ માટે તેને અનન્ય કીની જરૂર છે.
- જે જૂની છે? રીઅરલેશનલ ડેટાબેઝ પહેલા હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝ અસ્તિત્વમાં આવ્યા અને તે અન્ય તમામ ડેટાબેસેસના પ્રોસેસર છે.
- ડેટાના ધારણામાં મૂળભૂત તફાવત: અધિક્રમિક ડેટાબેઝમાં, ડેટાના કેટેગરીને સેગમેન્ટ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે જ્યારે રીલેશનલ ડેટાબેઝમાં તેને 'ફિલ્ડ્સ' તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
- વારસો: હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝમાં દરેક બાળક સેગમેન્ટ / નોડ તેના પિતૃના ગુણધર્મોને વારસામાં આપે છે. પરંતુ રીલેશ્નલ ડેટાબેઝમાં, વારસાના કોઈ વિભાવના નથી કારણ કે ડેટાના કોઈ સ્તર નથી.
- ડેટા લિંકિંગ: હાયરાર્કીકલ ડેટાબેસેસમાં, સેગમેન્ટો ઇન્ટરેક્ટલીલીકલી છે કારણ કે બાળક તેના પિતૃ સાથે સંકળાયેલું છે. પરંતુ રીલેશ્નલ ડેટાબેઝમાં, આપણે 'પ્રાઇમરી કીઓ' અને 'ફોરેન કીઓ' ની મદદથી કોષ્ટકોને સ્પષ્ટ રીતે લિંક કરવો જોઈએ.
- કીઓનો ઉપયોગ: રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ સામાન્ય રીતે પ્રાથમિક કી તરીકે ઓળખાતી અનન્ય કીઓ સાથે ફોરેડ કરવામાં આવે છે અને વિદેશી કોષો તરીકે ઓળખાતા અન્ય કોષ્ટકોમાંથી ચાવી પણ છે. આ વિદેશી કીઓ એ બીજા કોષ્ટકમાં પ્રાયમરી કી છે અને આ કોષ્ટકમાંથી અન્ય કોષ્ટકને ઍક્સેસ કરતી વખતે તેનો ઉલ્લેખ કરવામાં આવે છે. તેથી, કીઓનો મુખ્ય ઉપયોગ ડેટા રેકોર્ડ્સ માટે અનન્ય ઓળખ આપવાનું છે અને ડેટા લાવતી પ્રક્રિયા દરમિયાન અન્ય કોષ્ટકોનો સંદર્ભ આપે છે. પરંતુ અધિક્રમિક ડેટાબેઝ કીઓનો ઉપયોગ ક્યારેય કરતું નથી તેના ડેટા લિંક્સ દરમિયાન પસાર થવાના માર્ગને દર્શાવવા માટે તેના લિંક્સ છે. એના પરિણામ રૂપે, અમે રીલેશ્નલ ડેટાબેઝમાં કીઓને ધ્યાનમાં લઈએ છીએ કારણ કે માહિતી ફેચ દરમ્યાન હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝમાં પાથના સમકક્ષ. પરંતુ પાથ ડેટાના વિશિષ્ટતાને પ્રતિનિધિત્વ કરતા નથી જે અધિક્રમિક ડેટાબેઝમાં સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે.
- અનન્ય અને ડુપ્લિકેટ ડેટા: કીઓ પ્રતિનિધિત્વ ડેટાબેઝમાં ડેટાની વિશિષ્ટતાને પ્રતિનિધિત્વ કરતી હોવાથી, અમે સરળતાથી માંગ પર આવા ડેટાને સૂચિબદ્ધ કરી શકીએ છીએ. પરંતુ જયારે એ જ ક્રમિક ડેટાબેઝમાં આવશ્યક છે, તેને ઘણાં પ્રોસેસિંગની જરૂર છે. પુસ્તકાલયમાં આપણી પાસે એક જ પુસ્તકની એક કરતા વધુ નકલ હોઈ શકે છે પરંતુ અલગ પુસ્તક નંબર સાથે સોંપી શકાય છે. આ કિસ્સામાં, આપણે ડુપ્લિકેટ્સને ઓળખવા માટે બુક નામોની તુલના કરવી જોઈએ. તેથી, રીલેશ્નલ ડેટાબેઝો અનન્ય ડેટા સ્ટોર કરવા યોગ્ય છે, જ્યારે ડુપ્લિકેટ્સ સાથે ડેટા માટે હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝ સારી છે.
- ડેટા લાવતી: ફક્ત કલ્પના કરો કે તમારી પાસે લાઇબ્રેરી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ છે અને તે દરેક પુસ્તક માટે એક બુકિંગ નંબર સાથે બુકની વિગતો સંગ્રહિત કરે છે.
બુક નંબર સાથે 1034 તરીકે આપવામાં આવેલી એક પુસ્તકની ચર્ચા કરો. અહીંની માહિતી મેળવવા માટેની માહિતી નીચે આપેલ છે.
- અધિક્રમિક ડેટાબેઝમાં:
જો બુક-ના> 1000 {
જો બુક-ના> 1500 {…}
બાકી (જો બુક-ના> 1100
જો બુક-ના> 1050 {…}
બાકી જો {book-no> 1025 {book-no> 1030 {book-no> 1035 {…}
અલ્સ {if book-no = 1031} …
ના = 1032} …
જો પુસ્તક-નં = 1034} …મેળ અહીં મળ્યું
બાકી
જો બુક-નં = 1033} ના> 500 {…}
- 2 ->
બાકી {…}
ઉપરોક્ત પ્રક્રિયામાં પગલું-બાય-સ્ટેપ થાય છે, કારણ કે આપણે તેના ટ્રંકમાંથી ચડતા વૃક્ષની એક શાખા સુધી પહોંચીએ છીએ.
રીલેશનલ ડેટાબેઝમાં:
અહીં, ડેટા પ્રાથમિક કીઝ અને ફોરેન કીઓની મદદથી મેળવવામાં આવે છે. માથાથી પસાર થતાં પૂંછડીને સ્પર્શ કરવાની કોઈ જરૂર નથી! હા, અમે તેની મેળ ખાતી કી સાથેની જરુરી ક્ષેત્રોને સીધા જ ઍક્સેસ કરી શકીએ છીએ- વિચાર કરો કે અમારે 'જન્મ તારીખ' ફીલ્ડને લાવવાની જરૂર છે, જેની કર્મચારી-આઈડી 12345 છે. અહીં કર્મચારી-આઈડી પ્રાથમિક કી છે અને અમે નીચે પ્રમાણે ક્વેરીઓને ફ્રેમ કરીએ છીએ.
કર્મચારીનું નામ, એમ્પ્લોયી-ડીઓબી
કર્મચારી-ટેબલમાંથીકર્મચારી આઈડી = '12345' મેળવો.
અહીં આપણે જરૂરી ક્ષેત્રો સીધી મેળવી શકીએ છીએ અને અમને બુશ વિશે હરાવ્યું નથી!
ઘણા-થી-ઘણા અથવા એક-થી-ઘણા ડેટા લિંક છે: આ પ્રકારના ડેટા લિંક્સ હાયરાર્કીકલ ડેટાબેસેસ સાથે શક્ય નથી, જેમ કે માતાપિતા તરીકે 1 થી વધુ બાળક હોય શકે છે જ્યારે બાળકમાં 1 થી વધુ પેરેન્ટ નથી. પછીના કિસ્સામાં, આપણે ઘણી-થી-એક અથવા ઘણી-થી-ઘણા ડેટા લિંક અથવા સંબંધો અનુભવીશું. પરંતુ રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ સાથે આ પ્રકારના ડેટા સંબંધો શક્ય છે.
- રીલેશ્નલ ડેટાબેઝમાં ફીલ્ડ્સ હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝમાં નોડ્સ: રીલેશનલ ડેટાબેઝમાં ડેટા ક્લાસિફિકેશન 'ફીલ્ડ' પર આધારિત છે, જ્યારે હાયરાર્કીકલ ડેટાબેઝમાં તે 'ગાંઠો અથવા વિભાગો' પર આધારિત છે. દરેક ક્ષેત્ર સંબંધ ડેટાબેઝમાં દરેક રેકોર્ડમાં હાજર છે. એ જ રીતે, આપણે અંતિમ ડેટામાં દરેક સેગમેન્ટ જોઈ શકીએ છીએ. ઈ. પુસ્તક નંબર, બુક નામ, વગેરે. લાઇબ્રેરી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમના કિસ્સામાં આને ઘણીવાર બે ડેટાબેઝ વચ્ચેના મૂળભૂત તફાવત તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જેનો આપણે અમારા લેખના પ્રારંભિક તબક્કે ઉલ્લેખ કર્યો છે.
- જ્યાં તેનો ઉપયોગ શોધે છે? દરેક ડેટાબેઝ એપ્લિકેશન અથવા સિસ્ટમમાં તેનો ઉપયોગ શોધે છે અને સ્પષ્ટપણે જરૂરિયાત પર આધારિત છે. ઉદાહરણ તરીકે, લાઇબ્રેરી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ દશાંશ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે કે જે વૃક્ષની સમાન હોય છે. આ સિસ્ટમોમાં, આરડીબીએમએસ સારી રીતે કામ કરતું નથી કારણ કે તેની ખ્યાલ અલગ છે. પરંતુ જ્યારે અમે કોઈ સંગઠનને ધ્યાનમાં લઈએ છીએ, કર્મચારીઓ અથવા ચીજવસ્તુઓની વિગતો એક વૃક્ષ જેવા માળખામાં ફિટ થઈ શકતી નથી. એના પરિણામ રૂપે, કોષ્ટકો આવા વિગતો સંગ્રહવા માટે વધુ સારો ઉકેલ હોઈ શકે છે. તો, અહીં રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ વધુ સારી પસંદગી છે.
- ચાલો હવે ટેબ્યુલર ફોર્મમાં તફાવતો જોઈએ.
તફાવતો
