हम जिस युग में जी रहे हैं, उसमें डेटा नया सोना है। कंपनियों के पास असली खजाना अब डेटा है। किसी कंपनी या संगठन के पास जितना डेटा होता है और वह इसे कैसे तैनात कर सकता है, इससे उसकी सफलता पर फर्क पड़ता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि निर्णय, विपणन, विकास, विकास, ग्राहक प्रबंधन और बिक्री आज डेटा पर आधारित हैं। आज कंपनियों के लिए बड़ी चुनौती इस बड़ी मात्रा में डेटा से निपटना है, यही वजह है कि हम अक्सर डेटा सामान्यीकरण का सामना करते हैं। लेकिन डेटा सामान्यीकरण क्या है? हमें इसकी जरूरत क्यों है? और इसके क्या फायदे हैं? इस लेख में, हम इन सभी और अन्य सवालों के जवाब देने जा रहे हैं।
डेटा सामान्यीकरण क्या है?
डेटा सामान्यीकरण, या डेटाबेस सामान्यीकरण, डेटा अतिरेक को कम करने के लिए डेटाबेस को व्यवस्थित और संरचित करने की एक प्रक्रिया है। सीधे शब्दों में कहें, डेटाबेस सामान्यीकरण की प्रक्रिया यह सुनिश्चित करने का एक तरीका है कि प्रत्येक फ़ील्ड और रिकॉर्ड को तार्किक रूप से व्यवस्थित किया जाता है ताकि आप न केवल अतिरेक से बच सकें बल्कि आप किसी भी रिलेशनल डेटाबेस के उपयोग को और अधिक कुशल बना सकें: आप किसी भी डेटा इनपुट त्रुटि से बचें, आकस्मिक विलोपन, और आप डेटा की अद्यतन प्रक्रिया को भी आसान बनाते हैं। डेटा सामान्यीकरण को समझना बहुत सरल है, लेकिन यह प्रक्रिया जितनी लगती है उससे कहीं अधिक जटिल है। डेटा सामान्यीकरण विशिष्ट नियमों का पालन करता है जो यह निर्धारित करते हैं कि डेटाबेस को कैसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए।
डेटा सामान्यीकरण के लाभ
चाहे आप रिलेशनल डेटाबेस , CRM प्लेटफॉर्म, डेटा विश्लेषण का उपयोग करें या किसी भी तरह से ऐप डेवलपमेंट से निपटें, आपको डेटा सामान्यीकरण की आवश्यकता होगी। आप सोच सकते हैं कि डेटाबेस सामान्यीकरण आपके और आपकी टीम के लिए अतिरिक्त काम कर सकता है, लेकिन एक बार जब आप इसके लाभों को जान लेंगे, तो आप अपना विचार बदल देंगे। तो, डेटा सामान्यीकरण के क्या लाभ हैं?
डेटाबेस का आकार घटाता है
जब आपके पास डेटा होता है जो आपके डेटाबेस में खुद को दोहराता है, तो आपको उस डेटा को स्टोर करने के लिए बहुत अधिक जगह की आवश्यकता होती है, लेकिन यह पूरी तरह से बेकार है। डेटा सामान्यीकरण आपके डेटाबेस संग्रहण स्थान को कम करता है, और इसका अर्थ है, जैसा कि आप जानते हैं, कि आप संसाधनों और धन की बचत कर रहे हैं।
प्रश्नों को सरल बनाना
एक सुव्यवस्थित डेटाबेस के माध्यम से जानकारी की खोज करना हमेशा एक गन्दा स्थान के अंदर ऐसा करने से आसान होता है, चाहे आप इसे मैन्युअल रूप से कर रहे हों या स्वचालित डिजिटल टूल का उपयोग कर रहे हों।
आसान रखरखाव
डेटाबेस सामान्यीकरण समस्याओं को रोकता है और डेटाबेस के रखरखाव को आसान बनाता है। फिर, यह संसाधनों और धन दोनों को बर्बाद करने से बच जाएगा।
प्रदर्शन में सुधार
जैसा कि आप पहले से ही जानते हैं, डेटाबेस सामान्य रूप से प्रत्येक एप्लिकेशन या सॉफ़्टवेयर के कामकाज के अंतर्गत आते हैं। डेटाबेस सामान्यीकरण डेटा पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रिया को गति देता है, जिसके परिणामस्वरूप आपके एप्लिकेशन के प्रदर्शन में सुधार होगा।
डेटा सामान्यीकरण की आवश्यकता किसे है?
जो कोई भी किसी भी उद्देश्य के लिए डेटा और डेटाबेस से संबंधित है, उसे डेटा सामान्यीकरण की आवश्यकता है। बेमानी, खराब संगठित डेटाबेस होने का कोई मतलब नहीं है। हालांकि, कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जहां डेटा सामान्यीकरण विशेष रूप से महत्वपूर्ण है:
- डेटा विश्लेषण : यदि आपको कई डेटाबेस से उपयोगी जानकारी निकालने की आवश्यकता है, तो आप उन्हें सामान्यीकृत करना चाहते हैं।
- सॉफ्टवेयर विकास : किसी भी एप्लिकेशन के प्रदर्शन को अनुकूलित करते समय डेटा सामान्यीकरण एक बड़ा अंतर बनाता है। यह अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाता है जब डेवलपर्स को अपनी विकास प्रक्रिया में सॉफ़्टवेयर से डेटा को सेवा अनुप्रयोग के रूप में एकीकृत करने की आवश्यकता होती है।
- व्यवसाय : प्रत्येक कंपनी को डेटा एकत्र करने और फिर उस डेटा का उपयोग निर्णय लेने, व्यवसाय को स्वयं विकसित करने, अपनी मार्केटिंग रणनीति बनाने, और बहुत कुछ करने की आवश्यकता होती है।
- पेशेवर : कोई भी व्यक्ति जिसके पास एक स्वतंत्र नौकरी है, उसे अपने ग्राहकों, उनकी जानकारी, उनकी सेवा/उत्पाद सूची, और बहुत कुछ व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है। दूसरे शब्दों में, उन्हें डेटाबेस और डेटा सामान्यीकरण की आवश्यकता है।
डेटा सामान्यीकरण कैसे काम करता है
हमने अब तक डेटा सामान्यीकरण के बारे में सैद्धांतिक अवधारणा के रूप में बात की है। फिर भी, जब हम इसके सबसे व्यावहारिक पहलुओं में गहराई से जाते हैं, तो हमने पाया कि यह मानकों और विशिष्ट नियमों से बनी एक प्रक्रिया है जिसे आपको जानना आवश्यक है कि क्या आप अपने डेटाबेस को अनुकूलित करना चाहते हैं और उन सभी लाभों का फायदा उठाना चाहते हैं जिनकी हमने ऊपर चर्चा की है।
इसके मूल में, डेटा सामान्यीकरण डेटाबेस में डाले गए सभी डेटा के मानकों को तय करने के बारे में है। उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास ग्राहकों का उनके फोन नंबर और पते के साथ एक डेटाबेस है, तो हमारे मानक निम्नलिखित हो सकते हैं:
- सभी नाम इस रूप में लिखे गए हैं: डर्स्ली, वर्नोन।
- सभी फ़ोन नंबर इस रूप में लिखे गए हैं: 530-000-0000।
- सभी पते इस फॉर्म में लिखे गए हैं: 4, प्राइवेट ड्राइव, सैन फ्रांसिस्को।
हालांकि, कुछ मानकों को डेटाबेस से निपटने वाले सभी लोगों द्वारा साझा किया जाता है, चाहे वे कहीं भी हों, वे जो भी काम कर रहे हैं। स्तरों में समूहीकृत कुछ नियम हैं जिन्हें सामान्य रूप कहा जाता है। उन्हें व्यवस्थित किया जाता है ताकि प्रत्येक सामान्य रूप अंतिम पर बने; दूसरे शब्दों में, आप केवल दूसरा सामान्य फ़ॉर्म लागू कर सकते हैं यदि आपने पहले ही आवेदन कर दिया है।
कई सामान्य रूपों को मानकीकृत किया गया है, लेकिन सबसे आम और सबसे महत्वपूर्ण जानने के लिए पहले तीन हैं - इसलिए हम इस लेख में उनकी अधिक विस्तार से चर्चा कर रहे हैं। हालांकि, सामान्य रूपों के अलावा, अन्य सामान्य नियम भी हैं जिनका आप पालन करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, डेटाबेस में तालिकाओं में प्राथमिक कुंजी होनी चाहिए। प्राथमिक कुंजी मान प्रत्येक पंक्ति को अलग करते हैं और प्रत्येक रिकॉर्ड को एक अद्वितीय आईडी से संबद्ध करते हैं। इसलिए, पहले सामान्य रूप में आने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके डेटाबेस, या तालिका में प्राथमिक कुंजी फ़ील्ड है।
पहला सामान्य फॉर्म (1NF)
पहला सामान्य रूप यह निर्धारित करता है कि आपके डेटाबेस के प्रत्येक क्षेत्र में केवल एक मान संग्रहीत होना चाहिए और एक डेटाबेस में दो फ़ील्ड नहीं होने चाहिए जो समान रूप से जानकारी संग्रहीत करते हैं। आइए एक उदाहरण से इसे और स्पष्ट करते हैं। यह एक डेटाबेस है जो पाठ्यक्रमों और उन्हें पढ़ाने वाले प्रोफेसरों के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है।
| प्रोफेसर आईडी | प्रोफेसर का नाम | पाठ्यक्रम |
| P001 | ग्रेगर मिशेल | साहित्य रचनात्मक लेखन |
| P002 | एंजेला मैकगैल | भौतिक विज्ञान |
यह डेटाबेस पहले सामान्य रूप का दो तरह से उल्लंघन करता है:
- एक क्षेत्र में दो मूल्य हैं क्योंकि प्रोफेसर मिशेल दो पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं;
- समान जानकारी संग्रहीत करने वाले दो क्षेत्र हैं: प्रोफेसर आईडी और प्रोफेसर नाम दोनों प्रोफेसर की पहचान के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं।
हमारे डेटाबेस को सामान्य करने के लिए, हमें इसे दो में विभाजित करने की आवश्यकता है:
- पहले में प्रोफेसरों की पहचान से संबंधित जानकारी होगी और इसमें दो क्षेत्र शामिल होंगे, प्रोफेसर आईडी और प्रोफेसर का नाम।
- दूसरे में दो क्षेत्र होंगे: एक पाठ्यक्रम के लिए और दूसरा उस पाठ्यक्रम को पढ़ाने वाले प्रोफेसर के अनुरूप प्रोफेसर आईडी के लिए।
अब, हमारे पास दो डेटाबेस हैं, जहां पहले का दूसरे के साथ एक-से-अनेक संबंध है। दो तालिकाओं को एक विदेशी कुंजी, यानी प्रोफेसर आईडी फ़ील्ड के माध्यम से जोड़ा जाता है।
दूसरा सामान्य रूप (2NF)
दूसरे सामान्य रूप का उद्देश्य अतिरेक को कम करना है, यह सुनिश्चित करना कि प्रत्येक क्षेत्र ऐसी जानकारी संग्रहीत करता है जो हमें प्राथमिक कुंजी के बारे में कुछ बताती है। दूसरे शब्दों में:
- प्रत्येक डेटाबेस में केवल एक प्राथमिक कुंजी होनी चाहिए
- सभी गैर-प्राथमिक कुंजियाँ पूरी तरह से प्राथमिक कुंजी पर निर्भर होनी चाहिए
ये दो सिद्धांत सुनिश्चित करते हैं कि प्रत्येक डेटाबेस प्राथमिक कुंजी में निहित एक ही तर्क के बारे में लगातार जानकारी संग्रहीत करता है। फिर से, आइए एक उदाहरण के साथ हमारी समझ में मदद करें।
हमारे पास एक प्रोफेसर जन्मदिन और विभाग डेटाबेस है जो इस तरह दिखता है:
| प्रोफेसर का नाम | जन्मदिन | विभाग |
| हैरी ग्रे | 1 जुलाई | साहित्य |
| विक्टोरिया व्हाइट | सितंबर, 19 | साहित्य |
| पॉल शाऊल | 1 मार्च | साहित्य |
| जेम्स स्मिथ | जून, 5 | विज्ञान |
उपरोक्त डेटाबेस पहले सामान्य रूप का अनुसरण करता है क्योंकि प्रत्येक फ़ील्ड में केवल एक ही जानकारी होती है, और सभी फ़ील्ड अलग-अलग जानकारी प्रदान कर रहे हैं। हालांकि, यह दूसरे सामान्य रूप का सम्मान नहीं करता है, क्योंकि जन्मदिन क्षेत्र पूरी तरह से उनके नाम पर निर्भर करता है, जिस विभाग से वे संबंधित हैं, वह उनके जन्मदिन पर निर्भर नहीं करता है।
इस डेटाबेस को सामान्य करने के लिए, हमें इसे दो भागों में विभाजित करने की आवश्यकता है:
- एक प्रोफेसर जन्मदिन डेटाबेस जिसमें दो क्षेत्र शामिल हैं: प्रोफेसर का नाम और जन्मदिन
- एक प्रोफेसर विभाग डेटाबेस जिसमें दो क्षेत्र शामिल हैं: प्रोफेसर का नाम और विभाग
तीसरा सामान्य फॉर्म (3NF)
एक डेटाबेस तीसरे सामान्य रूप का सम्मान करता है जब उसके पास कोई सकर्मक निर्भरता नहीं होती है। एक सकर्मक निर्भरता क्या है? जब आपके डेटाबेस पर कॉलम बी कॉलम ए पर निर्भर करता है, जो प्राथमिक कुंजी पर निर्भर करता है, तो आपके पास संक्रमणीय निर्भरता होती है। तीसरे सामान्य रूप के अनुसार डेटाबेस को सामान्य करने के लिए, आपको कॉलम बी को हटाना होगा, जो सीधे प्राथमिक कुंजी पर निर्भर नहीं करता है, और उस जानकारी को दूसरे डेटाबेस पर अपनी प्राथमिक कुंजी के साथ संग्रहीत करता है।
चलिए एक और उदाहरण देते हैं। हमारे पास यह ऑर्डर डेटाबेस है:
| आदेश ID | आर्डर की तारीख | ग्राहक आईडी, ग्राहक पहचान | ग्राहक ज़िप कोड |
| D001 | 01/3/2022 | सी001 | 97438 |
| D002 | 06/15/2022 | C002 | 08638 |
यह डेटाबेस तीसरे सामान्य रूप का सम्मान नहीं करता क्योंकि हमारे पास प्राथमिक कुंजी, ऑर्डर आईडी है। ऑर्डर की तारीख और ग्राहक आईडी पूरी तरह से उस पर निर्भर हैं, लेकिन ग्राहक ज़िप कोड ग्राहक आईडी पर निर्भर करता है, जो प्राथमिक कुंजी नहीं है। जैसा कि हमने उल्लेख किया है, तीसरे सामान्य रूप के अनुसार इस डेटाबेस को सामान्य करने के लिए हमें एक दूसरा ग्राहक ज़िप कोड डेटाबेस बनाने की आवश्यकता है जो प्रत्येक ग्राहक आईडी को उनके ग्राहक ज़िप कोड से जोड़ता है।
SQL कुंजियाँ क्या हैं?
जब हम SQL डेटाबेस से निपटते हैं, तो डेटा सामान्यीकरण निश्चित रूप से अत्यधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। SQL किसी भी कंप्यूटर द्वारा रिलेशनल डेटाबेस से डेटा को स्टोर करने, हेरफेर करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए उपयोग किए जाने वाले रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम के लिए मानक भाषा है। SQL कुंजियाँ एक डेटाबेस या तालिका से डेटा प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशेषताएँ (यह एकल या एकाधिक विशेषताएँ हो सकती हैं) हैं। उनका उपयोग विभिन्न डेटाबेस के बीच संबंध बनाने के लिए भी किया जाता है।
SQL कुंजियों के सबसे महत्वपूर्ण प्रकार हैं:
- सुपर की : सुपर की एक टेबल में एक या एक से अधिक कॉलम का संयोजन है जो टेबल पर एक पंक्ति को विशिष्ट रूप से पहचानती है।
- विदेशी कुंजी : यह महत्वपूर्ण है जब आपके पास दो संबंधित डेटाबेस हों। उदाहरण में हमने दूसरे सामान्य रूप के लिए बनाया है, हमारे पास दो सामान्यीकृत डेटाबेस थे जो प्रोफेसर आईडी फ़ील्ड को "साझा" करते थे। प्रोफेसर आईडी विदेशी कुंजी है, और यह डेटाबेस को सूचित करने का कार्य करती है कि वे संबंधित हैं।
- प्राथमिक कुंजी : यह एक प्रकार की SQL कुंजी है। जैसा कि हमने उल्लेख किया है, पहले सामान्य रूप के अनुसार, प्रति तालिका एक से अधिक प्राथमिक कुंजी नहीं हो सकती हैं, और सभी फ़ील्ड सीधे और पूरी तरह से इस पर निर्भर होने चाहिए
निष्कर्ष
इस लेख में, हमने डेटा सामान्यीकरण के महत्व पर चर्चा की है। जैसा कि हमने उल्लेख किया है, यह एक ऐसी प्रक्रिया की तरह लग सकता है जो वर्कफ़्लो को धीमा कर देती है और इसे और अधिक जटिल बना देती है, लेकिन फायदे ऐसे हैं कि यह अतिरिक्त काम के लायक है।
डेटा सामान्यीकरण भी एक उदाहरण है कि कैसे डेटाबेस का प्रबंधन बेहद जटिल हो सकता है। इस कारण से, उन उपकरणों पर भरोसा करना महत्वपूर्ण है जो जितना संभव हो सके काम को सरल बना सकते हैं। इस संबंध में, यह no-code टूल AppMaster s की सिफारिश करने योग्य है, जो आपको बिना कोई कोड लिखे एप्लिकेशन बनाने और उनके डेटाबेस को प्रबंधित करने की अनुमति देता है। आपको अभी भी डेटा सामान्यीकरण नियम सीखना पड़ सकता है, लेकिन उन्हें लागू करना बहुत आसान हो जाएगा!
