तार्किक स्कीमा

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तार्किक डेटा मॉडल या तार्किक स्कीमा विशिष्ट समस्या डोमेन का डेटा मॉडल है जो किसी विशेष डेटाबेस प्रबंधन उत्पाद या भंडारण प्रौद्योगिकी (भौतिक डेटा मॉडल) से स्वतंत्र रूप से संबंधपरक तालिकाओं और स्तंभों, वस्तु-उन्मुख वर्गों, जैसे डेटा संरचनाओं के संदर्भ में या एक्सएमएल टैग व्यक्त किया जाता है। यह वैचारिक डेटा मॉडल के विपरीत है, जो प्रौद्योगिकी के संदर्भ के बिना किसी संगठन के शब्दार्थ का वर्णन करता है।

अवलोकन

तार्किक डेटा मॉडल सूचना के डोमेन की अमूर्त संरचना का प्रतिनिधित्व करते हैं। वे अधिकांशतः प्रकृति में आरेखीय होते हैं और सामान्यतः व्यावसायिक प्रक्रियाओं में उपयोग किए जाते हैं जो किसी संगठन के लिए महत्वपूर्ण चीजों को पकड़ने की प्रयास करते हैं और वे एक दूसरे से कैसे संबंधित होते हैं। एक बार मान्य और स्वीकृत होने के बाद, तार्किक डेटा मॉडल भौतिक डेटा मॉडल का आधार बन सकता है और डेटाबेस का डिज़ाइन तैयार कर सकता है।

तार्किक डेटा मॉडल पूर्ववर्ती वैचारिक डेटा मॉडल में पहचानी गई संरचनाओं पर आधारित होना चाहिए, क्योंकि यह सूचना संदर्भ के शब्दार्थ का वर्णन करता है, जिसे तार्किक मॉडल को भी प्रतिबिंबित करना चाहिए। फिर भी, चूंकि तार्किक डेटा मॉडल विशिष्ट कंप्यूटिंग प्रणाली पर कार्यान्वयन की आशा करता है, तार्किक डेटा मॉडल की सामग्री को कुछ दक्षताओं को प्राप्त करने के लिए समायोजित किया जाता है।

शब्द 'लॉजिकल डेटा मॉडल' को कभी-कभी 'डोमेन मॉडल' के पर्याय के रूप में या डोमेन मॉडल के विकल्प के रूप में प्रयोग किया जाता है। जबकि दो अवधारणाएँ निकट से संबंधित हैं, और अतिव्यापी लक्ष्य हैं, डोमेन मॉडल उस डोमेन से जुड़े डेटा की संरचना के अतिरिक्त समस्या डोमेन में अवधारणाओं को कैप्चर करने पर अधिक केंद्रित है।

इतिहास

एएनएसआई/एसपीएआरसी थ्री स्कीमा दृष्टिकोण, जो दर्शाता है कि डेटा मॉडल एक बाहरी मॉडल (या दृश्य), वैचारिक मॉडल या भौतिक मॉडल हो सकता है। यह डेटा मॉडल को देखने का एकमात्र विधि नहीं है, किंतु यह उपयोगी विधि है, खासकर मॉडल की तुलना करते समय।[1]

जब एएनएसआई ने पहली बार 1975 में तार्किक स्कीमा का विचार प्रस्तुत किया,[2] तब विकल्प श्रेणीबद्ध और नेटवर्क थे। संबंधपरक मॉडल - जहां टेबल और कॉलम के संदर्भ में डेटा का वर्णन किया गया है, उसे अभी डेटा संगठन सिद्धांत के रूप में मान्यता दी गई थी, लेकिन उस दृष्टिकोण का समर्थन करने के लिए कोई सॉफ्टवेयर उपस्थित नहीं था। उस समय से, डेटा मॉडलिंग के लिए वस्तु-उन्मुख दृष्टिकोण भी प्रस्तुत किया गया है, जहां डेटा को वर्गों, विशेषताओं और संघों के संदर्भ में वर्णित किया गया है।

तार्किक डेटा मॉडल विषय

तार्किक डेटा संरचना के निर्माण के कारण

  • व्यापार डेटा तत्वों और आवश्यकता की सामान्य समझ में सहायता करता है
  • डेटाबेस डिजाइन करने के लिए नींव प्रदान करता है
  • डेटा अतिरेक से बचने की सुविधा देता है और इस प्रकार डेटा और व्यावसायिक लेनदेन की असंगति को रोकता है
  • डेटा पुन: उपयोग और साझा करने की सुविधा
  • विकास और देखभाल के समय और व्यय को घटाता है
  • तार्किक प्रक्रिया मॉडल की पुष्टि करता है और मूल्यांकन को प्रभावित करने में सहायता करता है।

वैचारिक, तार्किक और भौतिक डेटा मॉडल

तार्किक डेटा मॉडल को कभी-कभी गलत विधि से भौतिक डेटा मॉडल कहा जाता है, जो एएनएसआई के लोगों के दिमाग में नहीं था। डेटाबेस के भौतिक डिज़ाइन में विशेष डेटाबेस प्रबंधन तकनीक का गहरा उपयोग सम्मिलित है। उदाहरण के लिए, विश्व के विभिन्न हिस्सों में स्थित कंप्यूटरों के संग्रह पर टेबल या कॉलम डिज़ाइन प्रयुक्त किया जा सकता है। वह भौतिक मॉडल का डोमेन है।

वैचारिक, तार्किक और भौतिक डेटा मॉडल अपने उद्देश्यों, लक्ष्यों और सामग्री में बहुत भिन्न हैं। मुख्य अंतर नीचे नोट किया गया है।

वैचारिक डेटा मॉडल (सीडीएम) तार्किक डेटा मॉडल (एलडीएम) भौतिक डेटा मॉडल (पीडीएम)
उच्च-स्तरीय डेटा निर्माण सम्मिलित हैं इसमें निकाय (तालिकाएँ), विशेषताएँ (स्तंभ/फ़ील्ड) और संबंध (कुंजियाँ) सम्मिलित हैं इसमें टेबल, कॉलम, कुंजियाँ, डेटा प्रकार, सत्यापन नियम, डेटाबेस ट्रिगर, संग्रहीत कार्यविधियाँ, डोमेन और पहुँच बाधाएँ सम्मिलित हैं
गैर-तकनीकी नाम, ताकि सभी स्तरों पर अधिकारी और प्रबंधक वास्तु विवरण के डेटा आधार को समझ सकें संस्थाओं और विशेषताओं के लिए व्यावसायिक नामों का उपयोग करता है तालिकाओं और स्तंभों के लिए अधिक परिभाषित और कम सामान्य विशिष्ट नामों का उपयोग करता है, जैसे संक्षिप्त स्तंभ नाम, डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) और किसी भी कंपनी परिभाषित मानकों द्वारा सीमित
सामान्य उच्च-स्तरीय डेटा संरचनाओं का उपयोग करता है जिससे गैर-तकनीकी शर्तों में आर्किटेक्चरल विवरण बनाए जाते हैं प्रौद्योगिकी से स्वतंत्र है (मंच, डीबीएमएस) तेज़ डेटा एक्सेस के लिए प्राथमिक कुंजियाँ और सूचकांक सम्मिलित हैं।
डिव-1 दृष्टिकोण में प्रतिनिधित्व (डीओडीएएफ V2.0) डिव-2 दृष्टिकोण (डीओडीएएफ V2.0), और OV-7 दृश्य (डीओडीएएफ V1.5) में प्रतिनिधित्व किया डिव-3 दृष्टिकोण (डीओडीएएफ V2.0), और SV-11 दृश्य (डीओडीएएफ V1.5) में प्रतिनिधित्व किया


यह भी देखें

संदर्भ

  1. Matthew West and Julian Fowler (1999). Developing High Quality Data Models Archived 2008-12-21 at the Wayback Machine. The European Process Industries STEP Technical Liaison Executive (EPISTLE).
  2. American National Standards Institute. 1975. “ANSI/X3/SPARC Study Group on Data Base Management Systems; Interim Report”. FDT(Bulletin of ACM SIGMOD) 7:2.


बाहरी संबंध