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4.5: साइडबार- डेटाबेस और स्प्रेडशीट के बीच का अंतर

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    छात्रों को डेटाबेस की अवधारणा पेश करते समय, वे जल्दी से तय करते हैं कि डेटाबेस स्प्रेडशीट के समान है। कुछ समानताएं हैं, लेकिन कुछ बड़े अंतर हैं जिनकी हम समीक्षा करेंगे। एक स्प्रेडशीट एक दिन डेटाबेस में बढ़ने की उम्मीद करती है।

    चलिए स्प्रेडशीट से शुरू करते हैं। इसे बनाना, संपादित करना और प्रारूपित करना आसान है। शुरुआती लोगों के लिए इसका उपयोग करना सरल है। यह कॉलम और पंक्तियों से बना है और डेटाबेस टेबल के समान व्यवस्थित तरीके से डेटा संग्रहीत करता है। दो प्रमुख स्प्रेडशीट एप्लिकेशन Google शीट और Microsoft Excel हैं। स्प्रेडशीट के बारे में बहुत सुविधाजनक चीजों में से एक है कई उपयोगकर्ताओं के साथ साझा पहुंच। डेटाबेस के मामले में ऐसा नहीं है।

    सरल उपयोगों के लिए, एक स्प्रेडशीट डेटाबेस के लिए काफी अच्छी तरह से स्थानापन्न कर सकती है। यदि पंक्तियों और स्तंभों की एक साधारण सूची (एक एकल तालिका) वह सब है जो आवश्यक है, तो डेटाबेस बनाना संभवतः ओवरकिल है। हमारे स्टूडेंट क्लब के उदाहरण में, यदि हमें केवल क्लबों की सूची, सदस्यों की संख्या और राष्ट्रपति की संपर्क जानकारी को ट्रैक करने की आवश्यकता होती है, तो हम एक स्प्रेडशीट से दूर हो सकते हैं। हालांकि, स्प्रेडशीट के साथ ट्रैक किए जाने पर ईवेंट और सदस्यों के नामों की सूची को शामिल करने की आवश्यकता समस्याग्रस्त होगी।

    जब कई प्रकार के डेटा को मिलाया जाना चाहिए, या जब इस प्रकार के डेटा के बीच संबंध जटिल होते हैं, तो स्प्रेडशीट सबसे अच्छा समाधान नहीं होता है। एक डेटाबेस कई संस्थाओं (जैसे छात्र, क्लब, सदस्यता और ईवेंट) के डेटा को एक साथ एक पूरे में संबंधित करने की अनुमति देता है। जबकि एक स्प्रेडशीट आपको यह परिभाषित करने की अनुमति देती है कि इसके कक्षों में किस प्रकार के मान दर्ज किए जा सकते हैं, एक डेटाबेस प्रत्येक फ़ील्ड में जाने वाले डेटा के प्रकारों को परिभाषित करने, संभावित त्रुटियों को कम करने और आसान विश्लेषण की अनुमति देने के लिए अधिक सहज और शक्तिशाली तरीके प्रदान करता है। हालांकि डेटाबेस को बदलने के लिए अच्छा नहीं है, स्प्रेडशीट डेटाबेस में संग्रहीत डेटा का विश्लेषण करने के लिए आदर्श उपकरण हो सकते हैं। एक स्प्रेडशीट पैकेज को डेटाबेस में किसी विशिष्ट तालिका या क्वेरी से जोड़ा जा सकता है और चार्ट बनाने या उस डेटा पर विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

    कॉलम और पंक्तियों से बनी तालिकाओं का उपयोग करने वाली स्प्रेडशीट के लुक में डेटाबेस में कई समानताएं होती हैं। डेटाबेस संरचित कच्चे माल का एक संग्रह है। जानकारी को कंप्यूटर पर संग्रहीत किया जाता है। एक स्प्रेडशीट अपनी पंक्तियों और स्तंभों के साथ आसानी से संपादन योग्य है; यह डेटाबेस का मामला नहीं है। डेटाबेस को स्वरूपित किया गया है, इसलिए फ़ील्ड (कॉलम) पहले से कॉन्फ़िगर किया गया है। डेटाबेस इस मायने में भी संबंधपरक है कि इसमें रिकॉर्ड और तालिकाओं के बीच संबंध बनाने की क्षमता है। स्प्रेडशीट और डेटाबेस दोनों को कई लेखकों द्वारा संपादित किया जा सकता है। डेटाबेस में, एक लॉग बनाया जाता है क्योंकि परिवर्तन किए जाते हैं। स्प्रेडशीट के मामले में ऐसा नहीं है। छोटी परियोजनाओं के लिए एक स्प्रेडशीट बहुत बढ़िया है, लेकिन प्रोजेक्ट के बढ़ने पर डेटाबेस अधिक उपयोगी हो जाएगा।

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    चित्र\(\PageIndex{1}\): डेटाबेस कंप्यूटर। पिक्साबे से गेर्ड ऑल्टमैन की छवि को CC BY-SA 2.0 के तहत लाइसेंस प्राप्त है

    स्ट्रीमिंग

    रिमोट सर्वर से ऑन-डिमांड ऑडियो या वीडियो देखने के लिए स्ट्रीमिंग एक नया आसान तरीका है। कंपनियां अपने सर्वर से ऑडियो और वीडियो फ़ाइलों की पेशकश करती हैं जिन्हें उपयोगकर्ता द्वारा दूरस्थ रूप से एक्सेस किया जा सकता है। डेटा उनके सर्वर से सीधे और लगातार आपके डिवाइस पर प्रेषित होता है। स्ट्रीमिंग को इंटरनेट से कनेक्ट होने वाले किसी भी डिवाइस द्वारा एक्सेस किया जा सकता है। बड़ी मेमोरी की आवश्यकता नहीं है या बड़ी फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है। अपनी सुविधा और पहुंच के कारण स्ट्रीम तकनीक बहुत लोकप्रिय हो रही है। कुछ स्ट्रीमिंग सेवाओं का एक उदाहरण Netflix, iTunes और YouTube है।

    अन्य प्रकार के डेटाबेस

    रिलेशनल डेटाबेस मॉडल आज सबसे ज्यादा इस्तेमाल किया जाता है। हालांकि, कई अन्य डेटाबेस मॉडल मौजूद हैं जो रिलेशनल मॉडल की तुलना में अलग-अलग ताकत प्रदान करते हैं। 1960 और 1970 के दशक में, पदानुक्रमित डेटाबेस मॉडल ने पदानुक्रम में डेटा को जोड़ा, जिससे डेटा के बीच माता-पिता/बच्चे के संबंध की अनुमति मिलती है। दस्तावेज़-केंद्रित मॉडल ने डेटा को “दस्तावेज़ों” में रखकर अधिक असंरचित डेटा संग्रहण की अनुमति दी, जिसे बाद में हेरफेर किया जा सकता था।

    NoSQL की अवधारणा (“न केवल SQL” वाक्यांश से)। कई सर्वरों या यहां तक कि दुनिया भर में फैले बड़े पैमाने पर डेटाबेस को हल करने की आवश्यकता से NoSQL उत्पन्न हुआ। एक रिलेशनल डेटाबेस के लिए ठीक से काम करने के लिए, केवल एक व्यक्ति को एक समय में डेटा के एक टुकड़े में हेरफेर करने में सक्षम होना चाहिए, एक अवधारणा जिसे रिकॉर्ड-लॉकिंग के रूप में जाना जाता है। लेकिन आज के बड़े पैमाने के डेटाबेस (Google और Amazon के बारे में सोचें) के साथ, यह संभव नहीं है। एक NoSQL डेटाबेस डेटा के साथ अधिक शिथिल तरीके से काम कर सकता है, जिससे अधिक असंरचित वातावरण की अनुमति मिलती है, जो डेटाबेस का हिस्सा होने वाले सभी सर्वरों के लिए समय के साथ डेटा में परिवर्तन को संप्रेषित करता है। कई कंपनियां हर तरह के कारणों से डेटा इकट्ठा करती हैं, जब आप किसी साइट पर कितनी बार जाते हैं, से लेकर साइट पर जो आप देख रहे हैं।