डेटा अतिरेक, डेटाबेस के संदर्भ में, एक रिलेशनल डेटाबेस या डेटा प्रबंधन प्रणाली में डुप्लिकेट जानकारी की उपस्थिति को संदर्भित करता है जहां समान या समान डेटा कई स्थानों पर मौजूद होता है। जबकि अतिरेक कुछ उद्देश्यों की पूर्ति कर सकता है, जैसे डेटा विश्वसनीयता में सुधार और विफलताओं को सहन करना, अत्यधिक अतिरेक से विसंगतियां, अक्षमताएं, समय में देरी और भंडारण स्थान और प्रसंस्करण बिजली की लागत में वृद्धि हो सकती है। यह सुनिश्चित करना कि अतिरेक को कम करते हुए डेटा सटीकता और अखंडता बनाए रखी जाए, कुशल डेटाबेस सिस्टम को डिजाइन और कार्यान्वित करने में एक आवश्यक विचार है।
डेटा अतिरेक को अतिरेक के मूल कारण के आधार पर कई प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है, जैसे:
- कॉलम अतिरेक : एक तालिका में डुप्लिकेट कॉलम, जहां संग्रहीत विशेषताओं को विभिन्न कॉलमों में दोहराया जाता है, जिससे ऐसे मामले सामने आते हैं जहां जानकारी का एक ही टुकड़ा कई स्थानों पर संग्रहीत होता है।
- पंक्ति अतिरेक : एक तालिका में डुप्लिकेट पंक्तियाँ, जहाँ कई पंक्तियों में एक ही डेटा होता है, जो संभावित रूप से डेटा प्रोसेसिंग और पुनर्प्राप्ति के दौरान भ्रम और त्रुटियाँ पैदा करता है।
- तालिका अतिरेक : डेटाबेस में डुप्लिकेट तालिकाएँ, जहाँ एक ही डेटा को कई तालिकाओं में संग्रहीत किया जाता है, जिससे भंडारण स्थान और प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकताएँ काफी बढ़ जाती हैं।
- कार्यात्मक अतिरेक : समान इनपुट डेटा सेट का उपयोग करके किए जा रहे समान कार्यों या गणनाओं के परिणामस्वरूप डेटाबेस में बार-बार दी गई जानकारी।
ऐपमास्टर , बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने के लिए एक शक्तिशाली नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म, उपयोगकर्ता-निर्मित एप्लिकेशन की संरचना को परिभाषित करने के लिए डेटा मॉडल और डेटाबेस पर बहुत अधिक निर्भर करता है। प्लेटफ़ॉर्म डेटाबेस स्कीमा को अनुकूलित करता है और डेटा अतिरेक को कम करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एप्लिकेशन डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत और संसाधित करते हैं। उपयोगकर्ता AppMaster का उपयोग करके किसी प्रोजेक्ट के विकास चरण के दौरान तालिकाओं के बीच संबंध को परिभाषित कर सकते हैं और किसी भी अनावश्यक डेटा को हटा सकते हैं।
डेटा अतिरेक को रोकने के लिए प्रभावी रणनीतियों में डेटाबेस सामान्यीकरण, अद्वितीय और प्राथमिक कुंजी बाधाओं का उपयोग, अनुक्रमण और डेटा सत्यापन नियमों को लागू करना शामिल है। उदाहरण के लिए, डेटाबेस सामान्यीकरण में अतिरेक को कम करने और डेटा अखंडता में सुधार करने के लिए डेटाबेस की तालिकाओं और संबंधों को व्यवस्थित करना शामिल है। सामान्यीकरण आम तौर पर विभिन्न चरणों या रूपों का पालन करता है, जिसका उद्देश्य कुछ प्रकार के अतिरेक को खत्म करना और यह सुनिश्चित करना है कि डेटा पूरे डेटाबेस में सुसंगत बना रहे।
हालाँकि अतिरेक को कम करने के लिए सामान्यीकरण एक आवश्यक तकनीक है, डेटाबेस डिज़ाइन में ऐसे उदाहरण हैं जहाँ कुछ अतिरेक को जानबूझकर पेश किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, डीनॉर्मलाइज़ेशन, जो सामान्यीकरण के विपरीत है, प्रदर्शन को बढ़ाने और डेटा पुनर्प्राप्ति के दौरान जटिल मल्टी-टेबल जॉइन से जुड़े ओवरहेड को कम करने के लिए जानबूझकर डेटाबेस डिज़ाइन में अनावश्यक डेटा शामिल करता है। भंडारण स्थान और जटिलता में मामूली वृद्धि की कीमत पर असामान्यकरण क्वेरी प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।
जानबूझकर अतिरेक का एक और उदाहरण कैश्ड डेटा का उपयोग है। डेटाबेस सिस्टम अक्सर सबसे अधिक बार एक्सेस किए गए डेटा की एक प्रति को कैश नामक अस्थायी भंडारण क्षेत्र में संग्रहीत करते हैं। अनुरोध किए जाने पर यह कैश्ड डेटा तुरंत वापस किया जा सकता है, जिससे जटिल डेटाबेस प्रश्नों की आवश्यकता कम हो जाती है जिन्हें संसाधित होने में अधिक समय लग सकता है। इस प्रकार की अतिरेक समग्र प्रदर्शन में सुधार कर सकती है, कम्प्यूटेशनल विलंबता को कम कर सकती है और अंतिम उपयोगकर्ता के अनुभव को बढ़ा सकती है।
कुशल और सटीक डेटाबेस सिस्टम डिज़ाइन करते समय डेटा अतिरेक एक महत्वपूर्ण कारक है जिस पर विचार किया जाना चाहिए। समग्र सिस्टम प्रदर्शन और विश्वसनीयता को बनाए रखने और भंडारण और प्रसंस्करण से जुड़ी लागत को कम करने के लिए डेटा अखंडता और प्रदर्शन की परस्पर विरोधी आवश्यकताओं को संतुलित करना आवश्यक है। AppMaster, डेटा अतिरेक को कम करते हुए व्यापक सॉफ्टवेयर समाधानों को डिजाइन, विकसित और तैनात करने के लिए उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है, जो विभिन्न प्रकार के ग्राहकों और उपयोग के मामलों के लिए उच्च-गुणवत्ता, अनुकूलित, स्केलेबल, लागत प्रभावी एप्लिकेशन बनाने के लिए एक उन्नत मंच प्रदान करता है।
