रिलेशनल डेटाबेस का परिचय
रिलेशनल डेटाबेस एक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) है जिसे एक स्कीमा का उपयोग करके संरचित डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो तालिकाओं के बीच डेटा प्रकार, संबंधों और बाधाओं को परिभाषित करता है। रिलेशनल डेटाबेस रिलेशनल मॉडल पर आधारित होते हैं, यह अवधारणा 1970 में आईबीएम के कंप्यूटर वैज्ञानिक एडगर एफ. कॉड द्वारा पेश की गई थी। इस मॉडल में, डेटा को कॉलम और पंक्तियों के साथ तालिकाओं में व्यवस्थित किया जाता है, जहां प्रत्येक पंक्ति एक डेटा रिकॉर्ड का प्रतिनिधित्व करती है और प्रत्येक कॉलम डेटा की एक विशेषता से मेल खाती है।
रिलेशनल डेटाबेस को डेटा स्थिरता, अखंडता बनाए रखने और विभिन्न तालिकाओं के बीच संबंधों और बाधाओं को लागू करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे डेटा क्वेरी, हेरफेर और संगठन के लिए स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (एसक्यूएल) पर भरोसा करते हैं। SQL एक शक्तिशाली और व्यापक रूप से अपनाई जाने वाली क्वेरी भाषा है, जो उपयोगकर्ताओं को डेटा पर जटिल ऑपरेशन आसानी से चलाने की अनुमति देती है।
कुछ लोकप्रिय रिलेशनल डेटाबेस में MySQL, PostgreSQL , Oracle और Microsoft SQL सर्वर शामिल हैं। वे कई अनुप्रयोगों के लिए पसंदीदा विकल्प रहे हैं, विशेष रूप से अच्छी तरह से परिभाषित डेटा संरचनाओं और रिश्तों वाले जिनके लिए लगातार और सटीक डेटा भंडारण की आवश्यकता होती है।
रिलेशनल डेटाबेस के लाभ
रिलेशनल डेटाबेस कई लाभ प्रदान करते हैं, जो उन्हें विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए लोकप्रिय बनाते हैं। कुछ सबसे महत्वपूर्ण लाभों में शामिल हैं:
- डेटा संगति और अखंडता: तालिकाओं के बीच संबंधों और बाधाओं को लागू करके, संबंधपरक डेटाबेस यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा सुसंगत और विश्वसनीय है। वे ACID (एटोमिसिटी, कंसिस्टेंसी, आइसोलेशन, ड्यूरेबिलिटी) गुणों का समर्थन करते हैं, यह गारंटी देते हुए कि सिस्टम विफलताओं या अप्रत्याशित त्रुटियों के मामले में भी डेटाबेस लेनदेन विश्वसनीय रूप से संसाधित होते हैं।
- जटिल क्वेरीज़ के साथ लचीलापन: SQL रिलेशनल डेटाबेस में डेटा को क्वेरी करने का एक बहुमुखी तरीका प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को फ़िल्टरिंग, सॉर्टिंग, एकत्रीकरण और जुड़ने जैसे विभिन्न कार्यों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण और हेरफेर करने में सक्षम बनाता है। इससे कई तालिकाओं से जानकारी प्राप्त करना और जटिल मानदंडों के आधार पर नया डेटा प्राप्त करना आसान हो जाता है।
- स्कीमा प्रवर्तन: संबंधपरक डेटाबेस में, एक स्कीमा तालिकाओं की संरचना, उनके संबंधों और बाधाओं को परिभाषित करती है। यह सुनिश्चित करता है कि डेटा सुव्यवस्थित और पूर्वानुमानित तरीके से संग्रहीत किया गया है। यह डेटा अखंडता को लागू करने में भी मदद करता है और गलत डेटा प्रकारों या गुम मानों के कारण होने वाली विसंगतियों को रोकता है।
- व्यापक अंगीकरण और समर्थन: रिलेशनल डेटाबेस दशकों से कई अनुप्रयोगों की रीढ़ रहे हैं, जो डेवलपर्स, प्रशासकों और विशेषज्ञों के एक बड़े और सक्रिय समुदाय को बढ़ावा देते हैं। संबंधपरक डेटाबेस का उपयोग करके अनुप्रयोगों को प्रबंधित, अनुकूलित और विकसित करने में सहायता के लिए कई संसाधन, उपकरण और लाइब्रेरी उपलब्ध हैं।
- उद्योग मानकों के साथ संगतता: SQL एक उद्योग-मानक क्वेरी भाषा है, जो डेवलपर्स के लिए विभिन्न प्लेटफार्मों और प्रणालियों में रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम करना आसान बनाती है। यह रिलेशनल डेटाबेस पर निर्भर अनुप्रयोगों की बेहतर इंटरऑपरेबिलिटी और पोर्टेबिलिटी भी सुनिश्चित करता है।
रिलेशनल डेटाबेस की सीमाएँ
कई फायदों के बावजूद, रिलेशनल डेटाबेस की भी कुछ सीमाएँ हैं जिन पर आपको अपने एप्लिकेशन के लिए चयन करने से पहले विचार करना होगा। इनमें से कुछ सीमाओं में शामिल हैं:
- स्केलेबिलिटी: जब स्केलिंग की बात आती है, तो रिलेशनल डेटाबेस को चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है, खासकर बहुत बड़े डेटासेट के साथ। जबकि वे लंबवत रूप से स्केल कर सकते हैं (सीपीयू, रैम या स्टोरेज जैसे अधिक संसाधन जोड़कर), क्षैतिज स्केलिंग (कई प्रणालियों में लोड फैलाना) अधिक जटिल हो सकता है। यह बड़े डेटा या उच्च-ट्रैफ़िक अनुप्रयोगों में प्रदर्शन और उपलब्धता को प्रभावित कर सकता है।
- असंरचित डेटा को संभालना: रिलेशनल डेटाबेस अच्छी तरह से परिभाषित संबंधों के साथ संरचित डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। लेकिन वे पाठ, चित्र, वीडियो या सेंसर डेटा जैसे असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा को संभालने के लिए उतने कुशल नहीं हो सकते हैं। इससे उच्च भंडारण लागत, डेटा प्रबंधन जटिलता और सीमित क्वेरी क्षमताएं हो सकती हैं।
- जटिलता और कठोरता: जबकि रिलेशनल डेटाबेस में स्कीमा प्रवर्तन डेटा अखंडता और स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है, यह उन्हें डेटा संरचना में बदलाव के लिए कम लचीला या अनुकूलनीय भी बना सकता है। इसके लिए समय लेने वाली स्कीमा अपडेट की आवश्यकता हो सकती है और आवश्यकताएं विकसित होने पर संभावित रूप से एप्लिकेशन की प्रतिक्रिया और पठनीयता पर असर पड़ सकता है।
- संसाधन प्रबंधन: जटिल रिश्तों और प्रश्नों को प्रबंधित करने के लिए रिलेशनल डेटाबेस को अक्सर मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर जैसे अधिक संसाधनों की आवश्यकता होती है। यह बड़े डेटासेट या उच्च लेनदेन मात्रा वाले अनुप्रयोगों की दक्षता और प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है।
अगले अनुभागों में, हम आपके आवेदन के लिए एक सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए गैर-संबंधपरक डेटाबेस, उनके फायदे, सीमाओं और संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस के बीच तुलना पर चर्चा करेंगे।
गैर-संबंधपरक डेटाबेस का परिचय
गैर-संबंधपरक डेटाबेस, जिन्हें NoSQL (न केवल SQL) डेटाबेस के रूप में भी जाना जाता है, पारंपरिक संबंधपरक डेटाबेस का एक विकल्प हैं। ये डेटाबेस डेटा को तालिकाओं के अलावा अन्य प्रारूपों में संग्रहीत करने और असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए एक सरल, अधिक लचीला और स्केलेबल समाधान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। गैर-संबंधपरक डेटाबेस कुंजी-मूल्य, कॉलम-परिवार, दस्तावेज़ और ग्राफ़ जैसे विभिन्न स्वरूपों में डेटा को संभाल सकते हैं।
कुछ व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले गैर-संबंधपरक डेटाबेस में MongoDB (दस्तावेज़-आधारित), कैसेंड्रा (कॉलम-परिवार), रेडिस (कुंजी-मूल्य), और Neo4j (ग्राफ़) शामिल हैं। ये डेटाबेस विभिन्न विशेषताओं, आर्किटेक्चर और क्षमताओं के साथ आते हैं, लेकिन वे सभी कुछ सामान्य विशेषताओं को साझा करते हैं जो उन्हें रिलेशनल डेटाबेस से अलग करते हैं। वॆ अक्सर:
- पूर्वनिर्धारित रिश्तों और स्कीमा वाली संरचित तालिकाओं पर भरोसा न करें
- अनेक नोड्स या क्लस्टरों में बेहतर क्षैतिज मापनीयता प्रदान करें
- डेटा प्रकारों और संरचनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने में लचीलापन प्रदान करें
- गैर-एसक्यूएल क्वेरी भाषाओं का उपयोग करें
- स्थिरता, उपलब्धता और विभाजन सहनशीलता (सीएपी प्रमेय) के लिए अलग-अलग व्यापार-बंद रखें
छवि स्रोत: redis.com
गैर-संबंधपरक डेटाबेस के लाभ
गैर-संबंधपरक डेटाबेस अपने संबंधपरक समकक्षों की तुलना में कई फायदे प्रदान करते हैं, जो उन्हें असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा, उच्च ट्रैफ़िक वॉल्यूम और तेज़ पढ़ने/लिखने के संचालन से निपटने वाले आधुनिक अनुप्रयोगों के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाते हैं। इनमें से कुछ लाभों में शामिल हैं:
- लचीलापन: गैर-संबंधपरक डेटाबेस विविध डेटा प्रकारों और संरचनाओं को संभालने में अधिक लचीलापन प्रदान करते हैं। उन्हें किसी पूर्वनिर्धारित स्कीमा की आवश्यकता नहीं होती है, जो उभरती डेटा आवश्यकताओं से निपटने के दौरान अधिक चुस्त दृष्टिकोण की अनुमति देता है। यह लचीलापन उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है जिन्हें JSON दस्तावेज़, मल्टीमीडिया फ़ाइलें और लॉग डेटा जैसे असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा को संभालने की आवश्यकता होती है।
- स्केलेबिलिटी: गैर-संबंधपरक डेटाबेस की प्रमुख शक्तियों में से एक क्षैतिज रूप से स्केल करने, कई नोड्स या क्लस्टर में डेटा वितरित करने की उनकी क्षमता है। यह आर्किटेक्चर डेटा और उपयोगकर्ता ट्रैफ़िक की बढ़ती मात्रा को निर्बाध रूप से संभालने में सक्षम बनाता है। गैर-संबंधपरक डेटाबेस उच्च स्केलेबिलिटी की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हैं, जैसे सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, बड़े डेटा एनालिटिक्स और रीयल-टाइम प्रोसेसिंग सिस्टम।
- प्रदर्शन: गैर-संबंधपरक डेटाबेस आमतौर पर सरल और तेज़ पढ़ने/लिखने के संचालन के लिए बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं, खासकर जब बड़ी मात्रा में डेटा से निपटते हैं। वे उच्च स्तर की समवर्तीता और अनुकूलित प्रश्नों को संभाल सकते हैं, जिससे वे उन अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श विकल्प बन जाते हैं जो वास्तविक समय डेटा प्रदान करते हैं या उच्च-थ्रूपुट संचालन को संभालते हैं।
- डेटाबेस प्रकारों की विविधता: गैर-संबंधपरक डेटाबेस विभिन्न प्रकारों में उपलब्ध हैं, प्रत्येक विशिष्ट उपयोग के मामलों और एप्लिकेशन आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त हैं। कुंजी-मूल्य और कॉलम-फ़ैमिली स्टोर से लेकर दस्तावेज़ और ग्राफ़ डेटाबेस तक, डेवलपर्स अपने डेटा संरचनाओं, कार्यभार और प्रदर्शन आवश्यकताओं के आधार पर उपयुक्त डेटाबेस मॉडल चुन सकते हैं।
गैर-संबंधपरक डेटाबेस की सीमाएँ
अपने फायदों के बावजूद, गैर-संबंधपरक डेटाबेस की भी संबंधपरक डेटाबेस की तुलना में कुछ सीमाएँ होती हैं। इनमें से कुछ कमियों में शामिल हैं:
- सीमित क्वेरी क्षमताएं: गैर-संबंधपरक डेटाबेस गैर-एसक्यूएल क्वेरी भाषाओं का उपयोग करते हैं, जिनमें जटिल क्वेरी क्षमताओं के लिए अलग-अलग समर्थन हो सकते हैं। कुछ NoSQL डेटाबेस एकाधिक संग्रहों की क्वेरी करने या उन्नत विश्लेषण या रिपोर्टिंग करने के लिए शक्तिशाली समाधान प्रदान नहीं कर सकते हैं। यह सीमा सरल क्वेरी पैटर्न वाले अनुप्रयोगों को प्रभावित नहीं कर सकती है, लेकिन यह उन लोगों के लिए एक बाधा हो सकती है जिन्हें परिष्कृत क्वेरी और रिपोर्टिंग सुविधाओं की आवश्यकता होती है।
- संगति और डेटा अखंडता: गैर-संबंधपरक डेटाबेस के साथ व्यापार-बंद में से एक स्थिरता और डेटा अखंडता के लिए उनका अलग-अलग समर्थन है। रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत जो ACID (एटोमिसिटी, कंसिस्टेंसी, आइसोलेशन, ड्यूरेबिलिटी) गुणों को लागू करते हैं, गैर-रिलेशनल डेटाबेस अक्सर वितरित सिस्टम में स्थिरता पर उपलब्धता या विभाजन सहिष्णुता को प्राथमिकता देते हैं। कुछ NoSQL डेटाबेस अंतिम स्थिरता का समर्थन करते हैं, जबकि अन्य ट्यून करने योग्य स्थिरता स्तर प्रदान करते हैं, जो एप्लिकेशन आवश्यकताओं के आधार पर स्थिरता गारंटी को प्रभावित कर सकते हैं।
- मानकीकरण का अभाव: जबकि SQL को व्यापक रूप से अपनाया और मानकीकृत किया गया है, गैर-संबंधपरक डेटाबेस बिना किसी सामान्य मानक के विभिन्न क्वेरी भाषाओं का उपयोग करते हैं। इस विखंडन का मतलब है कि डेवलपर्स को अलग-अलग डेटाबेस सिस्टम के लिए अलग-अलग भाषाएं सीखने की आवश्यकता हो सकती है, जो जटिलता बढ़ा सकती है और सिस्टम की अंतरसंचालनीयता में बाधा डाल सकती है।
- परिपक्वता और पारिस्थितिकी तंत्र: संबंधपरक डेटाबेस दशकों से मौजूद हैं और व्यापक टूलींग, पुस्तकालयों और सामुदायिक समर्थन के साथ सॉफ्टवेयर विकास पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल हैं। गैर-संबंधपरक डेटाबेस, हालांकि तेजी से बढ़ रहे हैं, विशेष रूप से विशिष्ट या कम लोकप्रिय NoSQL डेटाबेस के लिए समान स्तर की परिपक्वता या टूल और संसाधनों का व्यापक सेट प्रदान नहीं कर सकते हैं।
रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल डेटाबेस की तुलना करना
अपने एप्लिकेशन के लिए संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस के बीच निर्णय लेते समय, दोनों मॉडलों के बीच मुख्य अंतर को समझना आवश्यक है। यहां उनकी विशेषताओं की संक्षिप्त तुलना दी गई है:
डेटा संरचना
रिलेशनल डेटाबेस को पूर्वनिर्धारित संबंधों के साथ तालिकाओं में संरचित डेटा को संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्हें एक निश्चित स्कीमा की आवश्यकता होती है जो डेटा प्रकार, तालिका संरचना और तालिकाओं के बीच संबंध निर्धारित करती है। दूसरी ओर, गैर-संबंधपरक डेटाबेस, कुंजी-मूल्य, दस्तावेज़, कॉलम-परिवार और ग्राफ़ जैसे विभिन्न स्वरूपों में असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा संग्रहीत कर सकते हैं। वे किसी निश्चित स्कीमा के बिना डेटा को संभालने में अधिक लचीले होते हैं।
पूछताछ भाषा
रिलेशनल डेटाबेस डेटा हेरफेर और पुनर्प्राप्ति के लिए स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (एसक्यूएल) का उपयोग करते हैं। SQL एक शक्तिशाली और व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली भाषा है जो जटिल क्वेरी क्षमताओं को सक्षम बनाती है। गैर-संबंधपरक डेटाबेस अपनी डेटा संरचना के आधार पर विभिन्न क्वेरी भाषाओं का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, MongoDB BSON (बाइनरी JSON) क्वेरी का उपयोग करता है, जबकि Cassandra CQL (कैसंड्रा क्वेरी लैंग्वेज) का उपयोग करता है।
डेटा संगति और अखंडता
रिलेशनल डेटाबेस ACID (एटोमिसिटी, कंसिस्टेंसी, आइसोलेशन, ड्यूरेबिलिटी) गुणों का उपयोग करके स्थिरता और अखंडता को लागू करते हैं, यह सुनिश्चित करते हैं कि लेनदेन विश्वसनीय रूप से संसाधित होते हैं और डेटा सुसंगत रहता है। गैर-संबंधपरक डेटाबेस आमतौर पर सख्त स्थिरता और अखंडता पर प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी को प्राथमिकता देते हैं। NoSQL डेटाबेस प्रकार के आधार पर, वे अंतिम स्थिरता मॉडल या ट्यून करने योग्य स्थिरता स्तरों के माध्यम से स्थिरता के विभिन्न स्तर प्रदान कर सकते हैं।
स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन
रिलेशनल डेटाबेस वर्टिकल स्केलिंग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसके लिए एकल सर्वर में संसाधन (जैसे सीपीयू, मेमोरी और स्टोरेज) जोड़ने की आवश्यकता होती है। बड़ी मात्रा में डेटा और उच्च-थ्रूपुट अनुप्रयोगों से निपटने के दौरान यह दृष्टिकोण सीमित हो सकता है। गैर-संबंधपरक डेटाबेस क्षैतिज स्केलिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो कई सर्वरों पर डेटा और लोड के वितरण को सक्षम करते हैं। बड़े पैमाने पर डेटासेट और उच्च पढ़ने/लिखने के कार्यभार से निपटने के दौरान यह दृष्टिकोण प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी में सुधार करता है।
अपने एप्लिकेशन के लिए सही डेटाबेस चुनना
संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस के बीच चयन करने के लिए, अपने एप्लिकेशन की आवश्यकताओं के आधार पर निम्नलिखित मानदंडों पर विचार करें:
- डेटा संरचना: यदि आपका एप्लिकेशन मुख्य रूप से संरचित डेटा और अच्छी तरह से परिभाषित रिश्तों से संबंधित है तो एक रिलेशनल डेटाबेस उपयुक्त है। यदि आपको सख्त स्कीमा आवश्यकताओं के बिना असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने की आवश्यकता है तो एक गैर-संबंधपरक डेटाबेस अधिक उपयुक्त है।
- क्वेरी जटिलता: जटिल क्वेरी आवश्यकताओं और विश्लेषणात्मक संचालन वाले अनुप्रयोगों के लिए, रिलेशनल डेटाबेस, उनकी SQL क्षमताओं के साथ, बेहतर फिट हो सकते हैं। यदि आपके एप्लिकेशन को मुख्य रूप से सरल प्रश्नों और तेज़ पढ़ने/लिखने के संचालन की आवश्यकता होती है, तो गैर-संबंधपरक डेटाबेस अधिक उपयुक्त हो सकते हैं।
- स्केलेबिलिटी: अपने एप्लिकेशन की विकास संभावनाओं और संभावित डेटा वॉल्यूम पर विचार करें। यदि आप उच्च ट्रैफ़िक स्तर की आशा करते हैं और अधिक सर्वर जोड़कर इसे बढ़ाने की आवश्यकता है, तो एक गैर-संबंधपरक डेटाबेस आपकी आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा कर सकता है। फिर भी, एक रिलेशनल डेटाबेस पर्याप्त हो सकता है यदि आपके एप्लिकेशन का डेटा आकार मध्यम है और आप सर्वर संसाधनों को अपग्रेड करके विकास का प्रबंधन कर सकते हैं।
- डेटा संगति और अखंडता: यदि आपका एप्लिकेशन उच्च डेटा स्थिरता और अखंडता स्तर की मांग करता है, जैसे कि वित्तीय प्रणालियों में, तो एक रिलेशनल डेटाबेस अधिक उपयुक्त होता है। यदि आपका एप्लिकेशन अंतिम स्थिरता या अलग-अलग स्थिरता स्तरों को सहन कर सकता है तो एक गैर-संबंधपरक डेटाबेस सही विकल्प हो सकता है।
- प्रदर्शन: अपने एप्लिकेशन की प्रदर्शन आवश्यकताओं का विश्लेषण करें और पढ़ने-भारी, लिखने-भारी, या संतुलित कार्यभार पर विचार करें। गैर-संबंधपरक डेटाबेस आम तौर पर उच्च-वेग और पढ़ने/लिखने वाले कार्यभार के लिए बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि संबंधपरक डेटाबेस मध्यम ट्रैफ़िक और संतुलित कार्यभार वाले परिदृश्यों में अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं।
संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस के बीच चयन करना आपके एप्लिकेशन की विशिष्ट आवश्यकताओं और विचारों को संदर्भित करता है। यह भी ध्यान देने योग्य है कि कुछ एप्लिकेशन हाइब्रिड दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, जहां वे दोनों मॉडलों के लाभों का लाभ उठाने के लिए संबंधपरक और गैर-संबंधपरक दोनों डेटाबेस का उपयोग करते हैं।
डेटाबेस एकीकरण में AppMaster की भूमिका
AppMaster 's नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके एप्लिकेशन विकसित करते समय, आप अपनी आवश्यकताओं के आधार पर रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल डेटाबेस के बीच चयन कर सकते हैं। AppMaster निर्बाध डेटाबेस एकीकरण क्षमताएं प्रदान करता है, जिससे वेब, मोबाइल और बैकएंड एप्लिकेशन बनाना आसान हो जाता है जो प्राथमिक डेटाबेस के रूप में किसी भी पोस्टग्रेस्क्ल-संगत डेटाबेस के साथ काम करते हैं।
आपके द्वारा चुने गए डेटाबेस के प्रकार के बावजूद, AppMaster आपको इसकी शक्तिशाली विशेषताओं से कवर किया है, जिसमें स्कीमा डिज़ाइन के लिए विज़ुअल डेटा मॉडल निर्माण, व्यवसाय प्रक्रिया डिज़ाइन, REST API समर्थन और विभिन्न डेटाबेस के साथ अंतर्निहित संगतता शामिल है। AppMaster की क्षमताओं का लाभ उठाकर, आप पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास विधियों की तुलना में 10 गुना तेज और 3 गुना अधिक लागत प्रभावी ढंग से एप्लिकेशन विकसित कर सकते हैं।
अनुप्रयोग विकास के लिए सही डेटाबेस मॉडल का चयन करना महत्वपूर्ण है। संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस के फायदों और सीमाओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करें, अपने एप्लिकेशन की आवश्यकताओं पर विचार करें और वह प्रकार चुनें जो आपके उपयोग के मामलों के लिए सबसे उपयुक्त हो। AppMaster के साथ, आप शक्तिशाली और स्केलेबल एप्लिकेशन बना सकते हैं जो आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं को प्रभावी ढंग से पूरा करते हैं।
