Types of Databases Relational vs. Non-Relational In Hindi
डेटाबेस सिस्टम में डेटाबेस को सामान्यता उनके डिफ़ॉल्ट स्टोरेज मेथड, स्कीमा स्ट्रक्चर्ड, और मैनेजमेंट सिस्टम प्रोसेस के आधार पर दो मैन केटेगरी में डिवाइड किया गया है, जिसे रिलेशनल डेटाबेस और नॉन-रिलेशनल डेटाबेस के रूप में जाना जाता है।
So, let’s understand relational databases and non-relational databases in SQL better.
Relational Databases (RDBMS) in SQL.
रिलेशनल डेटाबेस डाटा और इनफार्मेशन को रिलेशनल डेटाबेस के रूप में दो अलग समान कॉमन टेबल फील्ड डेटा टेबल्स फील्ड कॉलम को रिलेट करता है, जिन्हें रिलेशनल टेबल भी कहा जाता है, ये टेबल फॉर्मेट में कनेक्ट कर रिलेशनशिप एस्टाब्लिशड या कनेक्ट करते हैं, जिसमे रिलेशनल डेटाबेस में रौस और कॉलम होते हैं। जहा रिलेशनल डेटाबेस टेबल रिकॉर्ड फॉरेन कीस का यूज़ करके एक-दूसरे से रिलेशन के माध्यम से कनेक्ट होती हैं। यहाँ आरडीबीएमएस डेटाबेस में डाटा और इन्फर्मेशन की क्वेरी और मैनेजमेंट के लिए स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज एसक्यूल सॉफ्टवेयर का यूज़ किया जाता है।
Key Features of Relational Databases (RDBMS).
- Tables – डेटाबेस डेटा रौस और कॉलम वाली टेबल्स में स्टोर होता है। जहा प्रत्येक टेबल रौ एक रिकॉर्ड इनफार्मेशन को रिप्रेजेंट करती है, इसी प्रकार प्रत्येक टेबल कॉलम एक ऐट्रिब्यूट्स या फ़ील्ड को रिप्रेजेंट करता है।
- Schema – डेटाबेस टेबल स्ट्रक्चर (स्कीमा) प्रीडिफाइन और फिक्स्ड नेचर की होती है। जहा डेटाबेस टेबल्स रौ या कॉलम फील्ड के बीच रिलेशन कीस प्राइमरी कीस और फॉरेन कीस का यूज़ करके एस्टब्लिश किए जाते हैं।
- ACID Properties – डेटाबेस सिस्टम में आरडीबीएमएस यह तय करते हैं कि डेटाबेस ट्रांसक्शन में एटोमिक, कंसिस्टेंट, आइसोलेटेड और ड्यूरेबल ACID फीचर्स होंते है, जिससे की डेटा इनफार्मेशन की इंटीग्रिटी और रिलायबिलिटी सुनिश्चित होती है।
- Normalization – डेटाबेस में डाटा अतिरेक और डिपेंडेंसी को कम करने के लिए अक्सर डेटा को मल्टीप्ल स्टेप में नोर्मालाइजेशन प्रोसेस को फॉलो किया जाता है।
Examples of Relational Databases (RDBMS).
MySQL Database
PostgreSQL Database
Oracle Database
Microsoft SQL Server Database
SQLite Database
Relational Databases (RDBMS) Use Cases.
- रिलेशनल डेटाबेस टेबल में स्ट्रक्चर डाटा वाली टेबल जैसे, फाइनेंसियल सिस्टम, कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट (CRM) सिस्टम, और इन्वेंट्री सिस्टम्स टेबल एक सामान्य यूज़ केस है।
- एक बेस्ट यूज़ केस में डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर की रिलायबिलिटी और कंसिस्टेंट ट्रांसक्शन की जरूरत वाले एप्लीकेशन आदि है।
Advantages of Relational Databases (RDBMS).
- रिलेशनल डेटाबेस डेटा इंटीग्रिटी और एक्यूरेसी को बनाए रखने में हेल्प करते है।
- रिलेशनल डेटाबेस स्ट्रांग कंसिस्टेंसी और डेटाबेस ट्रांसक्शनल सपोर्ट प्रोवाइड करते है।
- रिलेशनल डेटाबेस में एसक्यूल सॉफ्टवेयर के माध्यम से डिस्प्ले एस्टाब्लिशड क्वेरी और रिपोर्टिंग स्टैण्डर्ड फीचर्स मिलते है।
Disadvantages of Relational Databases (RDBMS).
- कई बार डेटाबेस में स्कलबिलिटी चुनौतीपूर्ण हो सकती है, स्पेशल्ली, जब डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर लार्ज वॉल्यूम डेटाबेस डेटासेट को डील कर रहे है।
- एक सामान्य यूजर को डेटाबेस टेबल स्कीमा किसी भी प्रकार के मॉडिफिकेशन के लिए केयरफुल रहना पड़ता है, जहा यह अत्यधिक डायनामिक डेटा मॉडल के लिए यह फ्लेक्सिबल नहीं हो सकता है।
Non-relational databases (NoSQL).
नॉन-रिलेशनल डेटाबेस ये वे डेटाबेस होते है, जिन्हें अक्सर NoSQL डेटाबेस के रूप में जाना जाता है, ये अधिक फ्लेक्सिबल नेचर के स्केलेबल डेटा स्टोरेज के लिए डिज़ाइन किए गए होते हैं। नॉन-रिलेशनल डेटाबेस रिलेशनल डेटाबेस की तरह टेबुलर डाटा स्ट्रक्चर फॉर्मेट पर डिपेंड नहीं होते है, और ये मुख्य रूप से अनस्ट्रक्चर्ड, सेमि-स्ट्रक्चर्ड, या स्ट्रक्चर्ड डेटा को मल्टीप्ल फॉर्मेट में स्टोर और प्रोसेस कर सकते हैं।
Key features of non-relational databases.
- Schema-less – नॉन-रिलेशनल डेटाबेस में किसी भी प्रकार के प्रीडिफाइन स्कीमा की जरूरत नहीं होती है। इसमें डेटा को बिना किसी स्पेसिफिक स्ट्रक्चर के इन्सर्ट या ऐड किया जा सकता है, जिससे की नॉन-रिलेशनल डेटाबेस इमीडियेट मोडफिकेशन होने से डेटा के लिए फ्लेक्सिबल नेचर के हो जाते हैं।
- Horizontal scaling – नॉन-रिलेशनल डेटाबेस में डेटाबेस को कई ऑनलाइन सर्वरों पर आसानी से कण्ट्रोल या स्केल किया जा सकता है, इस वजह से नॉन-रिलेशनल डेटाबेस लार्ज वॉल्यूम डेटा एप्लीकेशन और डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम्स के लिए कम्पेटिबल हो जाते हैं।
- Different data models – नॉन-रिलेशनल डेटाबेस कई डेटा मॉडल को फुल्ली सपोर्ट करते है, जैसे डॉक्युमेंट-बेस्ड, की-वैल्यू, ग्राफ़-बेस्ड, या कॉलम-फॅमिली स्टोरेज सपोर्ट शामिल हैं।
Types of non-relational databases.
Document non-relational databases.
ये फॉर्मेट डेटाबेस डेटा को डॉक्यूमेंट फॉर्मेट में जैसे JSON, BSON, या XML फॉर्मेट में स्टोर और प्रोसेस करते हैं।
जिसमे प्रत्येक डॉक्यूमेंट की अपनी एक अलग स्टोरेज स्ट्रक्चर फॉर्मेट एक्सटेंशन हो सकती है।
Examples – MongoDB, CouchDB
Key-value non-relational databases.
ये डेटाबेस डेटा को की-वैल्यू पेअर स्ट्रक्चर के रूप में स्टोर करते हैं, जहाँ प्रत्येक डेटाबेस की अपनी एक यूनिक की वैल्यू होती है।
Examples – Redis, DynamoDB
Column-family non-relational databases.
ये डेटाबेस डेटा को रौस के बजाय कॉलम फॉर्मेट में स्टोर करते हैं, जो लार्ज वॉल्यूम पर डेटा को स्टोर और एनालिसिस करने के लिए बेस्ट मेथड है।
Examples – Cassandra, HBase
Graph non-relational databases.
ये डेटाबेस डेटा को स्टोर करने के लिए ग्राफ़ स्ट्रक्चर का यूज़ करते है, जिसमें नोड्स एन्टीटीएस को रिप्रेजेंट करते हैं, और एज रिलेशनशिप को रिप्रेजेंट करते हैं।
Examples – Neo4j, ArangoDB
Example of non-relational databases.
MongoDB
Cassandra
Redis
CouchDB
Amazon DynamoDB
Neo4j
Non-relational database use cases.
- Big data – नॉन-रिलेशनल डेटाबेस हाई-वॉल्यूम, हाई-वेलोसिटी डेटा के लिए बेस्ट चॉइस है।
- Unstructured or semi-structured data – यह वह डाटाबेस डेटा होता है, जो टेबल में प्रॉपर फिट नहीं होता है, जैसे सोशल मीडिया पोस्ट, लॉग या सेंसर डेटा, आदि है।
- Real-time analytics – नॉन-रिलेशनल डेटाबेस में फ़ास्ट एक्सेस और रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग की जरूरत वाले एप्लीकेशन होते है. जैसे, अनुशंसा इंजन, IoT, और सोशल मीडिया नेटवर्क आदि है।
- Highly scalable and flexible systems – नॉन-रिलेशनल डेटाबेस में ऐसे सिस्टम आते है, जिन्हें हॉरिजॉन्टल आर्डर में स्केल करने या डायनामिक स्कीमा मॉडिफिकेशन का सपोर्ट करने की जरूरत होती है।
Advantages of non-relational databases.
- नॉन-रिलेशनल डेटाबेस को हाई स्केलेबिलिटी और परफॉरमेंस, स्पेशल आर्डर में लार्ज, डिस्ट्रिब्यूटेड डाटा के लिए यूज़ करते है।
- नॉन-रिलेशनल डेटाबेस इसके यूजर को फ्लेक्सिबल स्कीमा, डायनामिक, और डेवलप डेटा मॉडल की परमिशन प्रोवाइड करता है।
- नॉन-रिलेशनल डेटाबेस कैशिंग, रीयल-टाइम एनालिटिक्स और लार्ज डेटा वॉल्यूम स्टोरेज और प्रोसेस जैसे स्पेसिफिक यूज़ केस के मामलों के लिए अनुकूलित करना आसान बनाता है।
Disadvantages of non-relational databases.
- नॉन-रिलेशनल डेटाबेस में लैक ऑफ़ कंसिस्टेंसी का अभाव कुछ NoSQL सिस्टम स्ट्रिक्ट ACID प्रॉपर्टीज के बदले अंतिम संगति को फॉलो करते हैं।
- नॉन-रिलेशनल डेटाबेस एसक्यूल डेटाबेस की तुलना में कम परिपक्व क्वेरी लैंग्वेज, और स्टैण्डर्ड क्वेरी लैंग्वेज की इसमें कमी है।
- नॉन-रिलेशनल डेटाबेस में रिलेशनल इंटीग्रिटी पर डिपेंड होने वाले एप्लीकेशन के लिए मैनेजमेंट मोर काम्प्लेक्स हो सकता है।
Comparison of Relational vs Non-Relational Databases Type.
| Feature | Relational Databases (RDBMS) features | Non-Relational Databases (NoSQL) features |
| Database Structure | It stores and process data in Tables rows and columns format | It stores and process database in Varies key-value, documents, columns, graphs format. |
| Database Schema | Relational Databases have its own Fixed schema format | Non-Relational Databases don’t haveSchema-less or flexible |
| Query Language | Relational Databases support and use access control by SQL software | Non-Relational Databases support by Varies MongoDB Query Language, CQL, Gremlin, etc. software. |
| ACID Transactions | Relational Databases support acid transaction features | Non-Relational Databases Varies some offer eventual consistency features |
| Scalability features | Rdbms database provide Vertical scaling more resources to one server features | NoSQL database support Horizontal scaling across many servers |
| Examples | Rdbms database support MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server | NoSQL database support MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j |
| Single Use Cases | Rdbms database use case is financial systems, CRMs, inventory, applications needing structured data | NoSQL database use case is Real-time analytics, social networks, big data, IoT, flexible data models |
| Performance | Rdbms database Can be slower for massive datasets | NoSQL database Optimized for speed and scale, especially with large datasets |
