नेटवर्क डेटाबेस क्या है?

एक नेटवर्क डेटाबेस ग्राफ़ जैसी संरचना में डेटा का प्रतिनिधित्व करता है, जहां पॉइंटर्स नेटवर्क में रिकॉर्ड कनेक्ट करते हैं ग्राफ संरचना. इस मॉडल में, डेटा को नोड्स (इकाइयों या रिकॉर्ड का प्रतिनिधित्व करने वाले) और किनारों (नोड्स के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करने वाले) में व्यवस्थित किया जाता है।

पदानुक्रमित मॉडल के विपरीत जहां एक माता-पिता के कई बच्चे हो सकते हैं, लेकिन एक बच्चे के केवल एक ही माता-पिता हो सकते हैं, एक नेटवर्क डेटाबेस में, नोड्स के अन्य नोड्स के साथ कई कनेक्शन हो सकते हैं, जिससे उन्हें और अधिक बनाने में सक्षम बनाया जा सकता है। flexसक्षम और जटिल संरचना. यह संरचना डेटा इकाइयों के बीच अधिक परिष्कृत संबंधों की अनुमति देती है, जिससे यह परस्पर जुड़े डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयुक्त हो जाती है।

नेटवर्क डेटाबेस का एक प्रमुख लाभ इसकी जटिल रिश्तों और प्रश्नों को संभालने की क्षमता है। चूँकि नोड्स में एकाधिक कनेक्शन हो सकते हैं, इसलिए डेटा पुनर्प्राप्ति अधिक होती है flexकी तुलना में सक्षम और सहज ज्ञान युक्त पदानुक्रमित डेटाबेस. यह आर्किटेक्चर उन परिदृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां डेटा संस्थाओं के एक-दूसरे के साथ जटिल संबंध होते हैं, जैसे कि सामाजिक नेटवर्क, आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क, या संगठनात्मक संरचनाएं।

किसी नेटवर्क डेटाबेस को प्रबंधित करना अन्य की तुलना में अधिक जटिल हो सकता है डेटाबेस मॉडल, रखरखाव के रूप में डेटा अखंडता और नेटवर्क के भीतर नेविगेशन पथों के प्रबंधन के लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन और कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।

नेटवर्क डेटाबेस कैसे काम करता है?

एक नेटवर्क डेटाबेस डेटा को नोड्स और किनारों से युक्त एक ग्राफ़ जैसी संरचना में व्यवस्थित करता है। नोड्स संस्थाओं या रिकॉर्ड का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि किनारे इन संस्थाओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। नोड्स को एकाधिक कनेक्शन की अनुमति देने से जटिल संबंधों का प्रतिनिधित्व करना संभव हो जाता है और डेटा के माध्यम से कुशल क्वेरी और नेविगेशन सक्षम हो जाता है।

जब डेटा को नेटवर्क डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है, तो प्रत्येक नोड में आम तौर पर अन्य नोड्स के लिए डेटा फ़ील्ड (विशेषताएं) और पॉइंटर्स (संदर्भ) दोनों होते हैं जिनके साथ यह जुड़ा हुआ है। ये पॉइंटर्स नोड्स के बीच संबंध स्थापित करते हैं, जिससे डेटाबेस के माध्यम से कुशल नेविगेशन सक्षम होता है।

नेटवर्क डेटाबेस में क्वेरीज़ इन कनेक्शनों को पार करके, एक निर्दिष्ट नोड से शुरू करके और रिश्तों द्वारा परिभाषित पथों का पालन करके की जाती हैं। यह दृष्टिकोण परिष्कृत प्रश्नों की अनुमति देता है जो परस्पर जुड़े डेटा को कुशलतापूर्वक पुनः प्राप्त कर सकते हैं।

नेटवर्क डेटाबेस मॉडल के पक्ष और विपक्ष

नेटवर्क डेटाबेस मॉडल के कुछ फायदे और नुकसान हैं।

नेटवर्क डेटाबेस मॉडल पेशेवर

• Flexयोग्यता नेटवर्क डेटाबेस मॉडल का एक मुख्य लाभ यह है flexसंस्थाओं के बीच जटिल संबंधों का प्रतिनिधित्व करने की क्षमता। नेटवर्क मॉडल नोड्स के बीच अनेक-से-अनेक संबंधों की अनुमति देता है, जो इसे उन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां संस्थाओं के जटिल और परस्पर संबंध होते हैं, जैसे कि सामाजिक नेटवर्क या संगठनात्मक संरचनाएं।
• कुशल पूछताछ. नेटवर्क डेटाबेस मॉडल पॉइंटर्स के माध्यम से संबंधित रिकॉर्ड तक सीधी पहुंच की अनुमति देकर कुशल क्वेरी की सुविधा प्रदान करता है। इसका मतलब यह है कि नोड्स के बीच संबंधों का पता लगाना कई बार जुड़ने या लुकअप करने की आवश्यकता के बिना जल्दी और सीधे किया जा सकता है। संबंधपरक डेटाबेस.
• डेटा अखंडता. नेटवर्क मॉडल नियंत्रित पॉइंटर्स का उपयोग करके डेटा अखंडता का समर्थन करता है। इन पॉइंटर्स के माध्यम से नोड्स के बीच संबंध स्थापित किए जाते हैं, जो यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा अखंडता को संरक्षित करते हुए इकाइयों के बीच कनेक्शन सुसंगत और वैध बने रहें।
• अनुमापकता. डेटा की बढ़ती मात्रा और बढ़ती संबंध जटिलता को समायोजित करने के लिए नेटवर्क डेटाबेस को प्रभावी ढंग से बढ़ाया जा सकता है। मॉडल पूरे डेटाबेस को महत्वपूर्ण रूप से पुनर्गठित किए बिना नए नोड्स और रिश्तों को जोड़ने की अनुमति देता है।
• श्रेणीबद्ध प्रतिनिधित्व. जबकि नेटवर्क मॉडल ज्यादा है flexपदानुक्रमित डेटाबेस की तुलना में सक्षम, यह अभी भी आवश्यक होने पर पदानुक्रमित संबंधों का प्रतिनिधित्व करने की क्षमता बरकरार रखता है। यह इसे उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है जिनके लिए पदानुक्रमित और नेटवर्क जैसी संरचनाओं दोनों की आवश्यकता होती है।

नेटवर्क डेटाबेस मॉडल विपक्ष

• जटिलता. पदानुक्रमित या संबंधपरक डेटाबेस जैसे सरल डेटाबेस मॉडल की तुलना में नेटवर्क डेटाबेस मॉडल डिजाइन, कार्यान्वयन और रखरखाव के लिए अधिक जटिल हो सकता है। इन डेटाबेस का विकास और रखरखाव अधिक मांग वाला है, जिससे उच्च लागत और संभावित जटिलता होती है।
• मानकीकरण का अभाव. रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, जिसमें अच्छी तरह से परिभाषित मानक और व्यापक रूप से अपनाई गई क्वेरी भाषाएं होती हैं एसक्यूएलनेटवर्क डेटाबेस मॉडल में मानकीकरण का अभाव है। अलग-अलग कार्यान्वयन में अलग-अलग परंपराएं और मालिकाना क्वेरी भाषाएं होती हैं, जिससे डेवलपर्स के लिए विभिन्न प्रणालियों के साथ काम करना और उनके बीच माइग्रेट करना अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
• आधार सामग्री अतिरेकनेटवर्क मॉडल में, आधार सामग्री अतिरेक चिंता का विषय हो सकता है, खासकर तब जब कई नोड्स सामान्य संबंध साझा करते हैं। रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, नेटवर्क डेटाबेस अतिरेक को कम करने के लिए सामान्यीकरण का उपयोग नहीं करते हैं। सामान्यीकरण की इस कमी के परिणामस्वरूप एक ही संबंध से जुड़े विभिन्न नोड्स में दोहराए गए डेटा हो सकते हैं, जिससे स्टोरेज उपयोग में अक्षमता और संभावित असंगतताएं हो सकती हैं यदि डेटा अपडेट ठीक से सिंक्रनाइज़ नहीं किए जाते हैं।
• सीमित समर्थन और उपकरण. रिलेशनल डेटाबेस की तुलना में, जिसमें टूल, फ्रेमवर्क और संसाधनों का परिपक्व पारिस्थितिकी तंत्र होता है, नेटवर्क डेटाबेस मॉडल में अक्सर सीमित समर्थन और कम उपलब्ध टूल होते हैं। इससे डेवलपर्स के लिए डेटाबेस प्रशासन, क्वेरी अनुकूलन और एप्लिकेशन एकीकरण के लिए उचित समाधान ढूंढना अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
• प्रदर्शन संबंधी चिंताएँ. हालाँकि नेटवर्क मॉडल कुछ प्रकार के रिश्तों के लिए कुशल क्वेरी प्रदान कर सकता है, लेकिन यह सभी परिदृश्यों के लिए उतना अच्छा प्रदर्शन नहीं कर सकता है। कई नोड्स और रिश्तों के ट्रैवर्सल से जुड़े जटिल प्रश्नों के परिणामस्वरूप लंबे समय तक प्रसंस्करण समय और उच्च संसाधन उपयोग हो सकता है, खासकर जब डेटाबेस का आकार बढ़ता है।

लोकप्रिय नेटवर्क डेटाबेस

यहां कुछ सबसे सामान्य नेटवर्क डेटाबेस हैं, जिनमें से प्रत्येक अद्वितीय सुविधाएं और क्षमताएं प्रदान करता है।

आईडीएमएस (एकीकृत डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली)

आईडीएमएस, कलिनेट द्वारा विकसित और बाद में सीए टेक्नोलॉजीज द्वारा अधिग्रहित किया गया, मेनफ्रेम वातावरण के भीतर जटिल डेटा संबंधों को संभालने में इसकी दक्षता के लिए 1970 और 1980 के दशक में व्यापक रूप से उपयोग किया गया था। आईडीएमएस एक नेटवर्क संरचना में डेटा को व्यवस्थित करता है, जिससे रिकॉर्ड के बीच कई-से-कई संबंधों की अनुमति मिलती है। यह संरचना इंटरकनेक्टेड डेटा के कुशल प्रतिनिधित्व को सक्षम बनाती है, जिससे सिस्टम जटिल डेटा संबंधों जैसे एंटरप्राइज़ संसाधन योजना (ईआरपी) और बड़े पैमाने पर लेनदेन प्रसंस्करण वाले अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हो जाता है। इसके अलावा, यह डेटाबेस सिस्टम अपनी मालिकाना क्वेरी भाषा, डीएल/आई (डेटा लैंग्वेज/आई) के माध्यम से कुशल क्वेरी प्रदान करता है, जो जटिल प्रश्नों की अनुमति देता है।

आईएमएस (सूचना प्रबंधन प्रणाली)

आईबीएम द्वारा विकसित आईएमएस, बैंकिंग और वित्त जैसे उद्योगों के लिए डेटाबेस प्रबंधन की आधारशिला है क्योंकि नेटवर्क जैसी क्षमताओं के साथ इसकी पदानुक्रमित संरचना, उच्च मात्रा में लेनदेन प्रसंस्करण की सुविधा प्रदान करती है। यह पदानुक्रमित मॉडल कुशल डेटा पहुंच और पुनर्प्राप्ति को सक्षम बनाता है, जो ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण (ओएलटीपी) सिस्टम जैसे बड़ी मात्रा में डेटा की तीव्र प्रसंस्करण की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

यूनीडाटा/यूनिवर्स

UNIDATA/UniVerse एक बहुआयामी है डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS) इसके लिए जाना जाता है flexयोग्यता और मापनीयता. रॉकेट सॉफ्टवेयर द्वारा विकसित, UNIDATA/UniVerse का उपयोग विनिर्माण, वितरण, वित्त और स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न उद्योगों में किया जाता है। UNIDATA/UniVerse को जो चीज़ अलग करती है, वह बहु-आयामी डेटा संगठन के साथ-साथ नेटवर्क डेटाबेस संरचनाओं का समर्थन करने की क्षमता है, जो उपयोगकर्ताओं को जटिल प्रबंधन के लिए एक बहुमुखी मंच प्रदान करती है। डेटा संबंध और विश्लेषण. यह दृष्टिकोण संगठनों को डेटा को इस तरह से संग्रहीत और विश्लेषण करने की अनुमति देता है जो उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त है, जो इसे लेनदेन प्रसंस्करण से लेकर व्यावसायिक खुफिया और निर्णय समर्थन तक विविध अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है।

Relex

रिलेक्स एक विशेष नेटवर्क डेटाबेस प्रणाली है जिसे इंजीनियरिंग और परिसंपत्ति प्रबंधन अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, विशेष रूप से एयरोस्पेस, रक्षा और ऑटोमोटिव जैसे उद्योगों में। जटिल इंजीनियरिंग डेटा और रिश्तों के प्रबंधन की अनूठी चुनौतियों का समाधान करने के लिए विकसित, रिलेक्स उन संगठनों के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है जो अपनी इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना और अपनी संपत्तियों के जीवनचक्र प्रबंधन को अनुकूलित करना चाहते हैं। रिलेक्स की क्षमताओं के मूल में विभिन्न घटकों, उपप्रणालियों और प्रणालियों के बीच जटिल कनेक्शनों को मॉडल करने की क्षमता है, जो इंजीनियरों को उनके उत्पाद आर्किटेक्चर का समग्र दृष्टिकोण प्रदान करती है और पूरे उत्पाद जीवनचक्र में सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है।

मॉडल 204

मॉडल 204 कंप्यूटर कॉर्पोरेशन ऑफ अमेरिका (सीसीए) द्वारा विकसित एक नेटवर्क डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली है। यह वास्तविक समय लेनदेन प्रसंस्करण और निर्णय समर्थन प्रणालियों में अपने असाधारण प्रदर्शन के लिए जाना जाता है। मॉडल 204 को वित्त, दूरसंचार और सरकारी क्षेत्रों सहित विभिन्न उद्योगों में व्यापक रूप से अपनाया गया है, जहां उच्च-प्रदर्शन डेटाबेस पहुंच और स्केलेबिलिटी आवश्यक है। इस डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली की वास्तुकला को बड़ी मात्रा में समवर्ती लेनदेन को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए अनुकूलित किया गया है, जो इसे मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बनाता है जहां तेजी से प्रतिक्रिया समय आवश्यक है।

नेटवर्क डेटाबेस बनाम अन्य मॉडल

यहां नेटवर्क डेटाबेस और अन्य मॉडलों के बीच तुलनाएं दी गई हैं।

पदानुक्रमित बनाम नेटवर्क मॉडल

पदानुक्रमित और नेटवर्क डेटाबेस मॉडल दोनों ही आयोजन के शुरुआती दृष्टिकोण हैं संरचना डेटा, लेकिन वे अपनी वास्तुकला और क्षमताओं में काफी भिन्न हैं।

एक पदानुक्रमित डेटाबेस मॉडल में, डेटा को एक पेड़ जैसी संरचना में व्यवस्थित किया जाता है, जहां प्रत्येक रिकॉर्ड एक मूल रिकॉर्ड से जुड़ा होता है, जिसमें कई चाइल्ड रिकॉर्ड हो सकते हैं। यह कठोर माता-पिता-बच्चे का रिश्ता प्रतिबंधित करता है flexडेटा प्रतिनिधित्व की क्षमता, क्योंकि प्रत्येक बच्चे के रिकॉर्ड में केवल एक अभिभावक हो सकता है।

इसके विपरीत, नेटवर्क डेटाबेस मॉडल में, डेटा को अधिक व्यवस्थित किया जाता है flexible ग्राफ़ जैसी संरचना, जहां रिकॉर्ड के अन्य रिकॉर्ड से कई कनेक्शन हो सकते हैं, जिससे जटिल संबंध बनते हैं। यह दृष्टिकोण रिकॉर्ड के बीच कई संबंधों की अनुमति देता है, जिससे डेटा का एक समृद्ध और अधिक बहुमुखी प्रतिनिधित्व सक्षम होता है।

जबकि पदानुक्रमित डेटाबेस सरल, अच्छी तरह से परिभाषित संबंधों का प्रतिनिधित्व करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, वे परस्पर जुड़ी संस्थाओं के साथ अधिक जटिल डेटा संरचनाओं को समायोजित करने के लिए संघर्ष करते हैं। दूसरी ओर, नेटवर्क डेटाबेस अधिक पेशकश करते हैं flexजटिल रिश्तों को मॉडलिंग करने की क्षमता, उन्हें उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाती है जहां डेटा संस्थाओं में जटिल अन्योन्याश्रितताएं होती हैं।

पदानुक्रमित मॉडल अक्सर अपनी सीधी संरचना के कारण डेटा के माध्यम से क्वेरी करने और नेविगेट करने में अधिक कुशल होता है, जबकि नेटवर्क मॉडल को अधिक जटिल ट्रैवर्सल एल्गोरिदम की आवश्यकता हो सकती है।

रिलेशनल मॉडल बनाम नेटवर्क मॉडल

रिलेशनल और नेटवर्क डेटाबेस मॉडल डेटा को व्यवस्थित करने और प्रस्तुत करने के दो मौलिक रूप से भिन्न दृष्टिकोण हैं।

एक रिलेशनल डेटाबेस मॉडल में, डेटा को पंक्तियों और स्तंभों से युक्त तालिकाओं में व्यवस्थित किया जाता है, जिसमें प्रत्येक तालिका एक इकाई और विदेशी कुंजी बाधाओं के माध्यम से स्थापित इकाइयों के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करती है। यह अनुमति देता है flexSQL का उपयोग करके क्वेरी करने में सक्षम और सामान्यीकरण का समर्थन करता है। रिलेशनल डेटाबेस अच्छी तरह से परिभाषित संबंधों के साथ संरचित डेटा को प्रबंधित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जो उन्हें व्यवसाय संचालन और डेटा विश्लेषण के लिए आदर्श बनाते हैं।

इसके विपरीत, एक नेटवर्क डेटाबेस मॉडल डेटा को एक ग्राफ़ जैसी संरचना में व्यवस्थित करता है, जहां रिकॉर्ड पॉइंटर्स के माध्यम से आपस में जुड़े होते हैं, जिससे रिश्तों का एक जटिल नेटवर्क बनता है। यह मॉडल संस्थाओं के बीच अनेक-से-अनेक संबंधों की अनुमति देता है, और अधिक की पेशकश करता है flexपरस्पर जुड़े डेटा का प्रतिनिधित्व करने की क्षमता। नेटवर्क डेटाबेस सामाजिक नेटवर्क या जटिल आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियों जैसे अत्यधिक परस्पर जुड़ी डेटा संस्थाओं वाले अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हैं।

नेटवर्क संरचना के माध्यम से नेविगेट करना और नेटवर्क डेटाबेस में डेटा को क्वेरी करना रिलेशनल डेटाबेस की तुलना में अधिक जटिल हो सकता है, क्योंकि इसमें अक्सर नोड्स के बीच पथों को पार करना और डेटाबेस सिस्टम के लिए विशिष्ट विशेष क्वेरी भाषाओं को निष्पादित करना शामिल होता है।

ग्राफ़ मॉडल बनाम नेटवर्क मॉडल

ग्राफ़ और नेटवर्क डेटाबेस मॉडल दोनों को परस्पर जुड़े डेटा का प्रतिनिधित्व और प्रबंधन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन उनकी अंतर्निहित संरचनाएं और उपयोग के मामले अलग-अलग हैं।

ग्राफ़ डेटाबेस मॉडल में, डेटा को इन नोड्स के बीच नोड्स (इकाइयों का प्रतिनिधित्व करने वाले) और किनारों (संबंधों का प्रतिनिधित्व करने वाले) के संग्रह के रूप में व्यवस्थित किया जाता है। प्रत्येक नोड में कई इनकमिंग और आउटगोइंग किनारे हो सकते हैं, जो समृद्ध और के लिए अनुमति देते हैं flexजटिल रिश्तों का सक्षम प्रतिनिधित्व। ग्राफ़ डेटाबेस विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हैं जहां संस्थाओं के बीच संबंध सर्वोपरि महत्व के हैं, जैसे कि सामाजिक नेटवर्क, अनुशंसा इंजन और नेटवर्क विश्लेषण। वे रिश्तों का कुशल ट्रैवर्सल प्रदान करते हैं और पाथफाइंडिंग, सामुदायिक पहचान और केंद्रीयता विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए उन्नत ग्राफ़ एल्गोरिदम का समर्थन करते हैं।

नेटवर्क डेटाबेस मॉडल भी डेटा को ग्राफ़ जैसी संरचना में व्यवस्थित करता है, लेकिन ग्राफ़ डेटाबेस की तुलना में कुछ अंतरों के साथ। एक नेटवर्क डेटाबेस में, रिश्तों का एक नेटवर्क बनाने के लिए रिकॉर्ड पॉइंटर्स के माध्यम से आपस में जुड़े होते हैं। ग्राफ़ डेटाबेस के विपरीत, जहां रिश्तों को नोड्स के बीच स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाता है, नेटवर्क डेटाबेस रिकॉर्ड के बीच कनेक्शन स्थापित करने के लिए पॉइंटर्स पर भरोसा करते हैं। जबकि नेटवर्क डेटाबेस ऑफर करते हैं flexजटिल संबंधों का प्रतिनिधित्व करने की क्षमता के बावजूद, उनमें समर्पित ग्राफ़ डेटाबेस में पाए जाने वाले कुछ उन्नत ग्राफ़ एल्गोरिदम और क्वेरी क्षमताओं का अभाव हो सकता है।

नेटवर्क डेटाबेस का उपयोग अक्सर विरासत प्रणालियों या इंजीनियरिंग जैसे विशिष्ट उद्योगों में किया जाता है, जहां जटिल ग्राफ विश्लेषण कार्यों को करने के बजाय परस्पर जुड़े डेटा इकाइयों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।