डेटाबेस में संबंधपरक बीजगणित: संचालन, उदाहरण

2024 लेखक: Angel Austin | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-17 05:27

आम तौर पर, डेटाबेस सिस्टम एक क्वेरी भाषा से लैस होते हैं जो इसके उपयोगकर्ताओं को क्वेरी इंस्टेंस में मदद कर सकती है। ऐसे दो प्रकार होते हैं - संबंधपरक बीजगणित और संबंधपरक कलन। पहली एक प्रक्रियात्मक क्वेरी भाषा है जो संबंध उदाहरणों को इनपुट के रूप में लेती है और उदाहरण संबंधों को आउटपुट के रूप में आउटपुट करती है। इसके लिए यूनरी या बाइनरी कैलकुलस का उपयोग करता है। संबंधपरक बीजगणित पुनरावर्ती रूप से किया जाता है और मध्यवर्ती परिणामों को संबंध के रूप में माना जाता है।

कार्टेशियन उत्पाद (Χ)

दो अलग-अलग रिश्तों की जानकारी को एक में जोड़ता है।

नोटेशन - आर एस, जहाँ r और s अनुपात हैं और उनके आउटपुट को इस प्रकार परिभाषित किया जाएगा

आर Χ एस={क्यूटी | क्यू आर और टी ∈ एस}।

निष्कर्ष। एक संबंध सेट करता है जो ट्यूटोरियल के साथ लिखी गई सभी पुस्तकों और लेखों को दिखाता है।

नाम बदलें ऑपरेशन (ρ).

संबंधपरक बीजगणित का संबंध परिणाम है, लेकिन बिना किसी नाम के। नाम बदलें ऑपरेशन आपको छोटे ग्रीक अक्षर ρ द्वारा दर्शाए गए आउटपुट मान को बदलने की अनुमति देता है।

पदनाम – _x (ई), जहां अभिव्यक्ति ई का परिणाम नाम के साथ संग्रहीत किया जाता हैx.

अतिरिक्त ऑपरेशन:

• चौराहा सेट करें;
• असाइनमेंट;
• प्राकृतिक संबंध।

रिलेशनल कैलकुलस

यह एक गैर-प्रक्रियात्मक क्वेरी भाषा है, जिसका अर्थ है कि यह आपको बताती है कि क्या करना है, लेकिन यह नहीं बताता कि इसे कैसे लागू किया जाए। संबंधपरक कलन दो रूपों में मौजूद है:

• टपल का सहसंबंध कलन;
• वैरिएबल रेंज को फ़िल्टर करना।

नोटेशन - टी/स्टेट: एक शर्त को पूरा करने वाले सभी टी टुपल्स लौटाता है। नतीजा। एक नाम के साथ टुपल्स लौटाता है। टीआरसी की मात्रा निर्धारित की जा सकती है। आप अस्तित्वगत (∃) और सार्वभौमिक क्वांटिफायर (∀) का उपयोग कर सकते हैं। निष्कर्ष। उपरोक्त क्वेरी पिछले वाले के समान ही परिणाम देगी।

डोमेन रिलेशनल कैलकुलस डीआरसी

फ़िल्टर वेरिएबल टपल पूर्णांक मानों के बजाय विशेषता डोमेन का उपयोग करता है (जैसा कि ऊपर उल्लेखित TRC में किया गया है)।

नोटेशन - {a ₁, a ₂, a ₃, …, a | पी (एक ₁, एक ₂, एक ₃, …, एक _)},

जहाँ a1, a2 विशेषताएँ हैं और P आंतरिक मानों के साथ निर्मित फ़ार्मुलों को दर्शाता है।

निष्कर्ष। लेख, पृष्ठ और विषय को TutorialsPoint संबंध से सेट करता है, जहां विषय डेटाबेस है।

टीआरसी की तरह, डीआरसी को भी अस्तित्वगत और सार्वभौमिक क्वांटिफायर का उपयोग करके लिखा जा सकता है। डीआरसी में रिलेशनल बीजगणित ऑपरेटर भी शामिल हैं। अंक के बीच संबंधों की गणना, कलन और सहसंबंध की अभिव्यक्ति की ताकत बराबर है।

संबंधपरक कलन और बीजगणित की विविधताएं और योजनाएं

ईआर मॉडल, जब आरेखों में संकल्पना की जाती है, आवश्यक संबंधों का एक अच्छा अवलोकन प्रदान करता है जो समझने में आसान होते हैं। योजनाबद्ध प्रतिनिधित्व को एक संबंधपरक स्कीमा में मैप किया जा सकता है, यानी उन्हें एक दूसरे के साथ बनाया जा सकता है। सभी ईआर बाधाओं को एक संबंधपरक मॉडल में आयात करना संभव नहीं है, लेकिन एक अनुमानित संरचना उत्पन्न की जा सकती है। चार्ट को इस सिस्टम में बदलने के लिए कई प्रक्रियाएं और एल्गोरिदम उपलब्ध हैं। उनमें से कुछ स्वचालित हैं, जबकि अन्य मैन्युअल रूप से बनाए गए हैं। ईआर चार्ट में मुख्य रूप से निम्नलिखित मानदंड शामिल हैं:

• इकाई और उसके गुण;
• लिंक, जो उपरोक्त मानों के बीच एक जुड़ाव है।

वस्तुओं और संबंधों की तुलना अलग-अलग तरीकों और योजनाओं में होती है। उदाहरण के लिए, एक इकाई कुछ विशेषताओं के साथ एक वास्तविक दुनिया की वस्तु है। मिलान प्रक्रिया, एल्गोरिथ्म इस प्रकार है:

• प्रत्येक वस्तु के लिए एक तालिका बनाएं;
• विशेषताएं संबंधित डेटा प्रकारों के साथ तालिका फ़ील्ड बननी चाहिए;
• प्राथमिक कुंजी घोषित करें।

एक रिश्ता संस्थाओं के बीच एक जुड़ाव है। संकलन प्रक्रिया इस प्रकार है:

• संबंधों के लिए एक तालिका बनाएं;
• उपयुक्त डेटा प्रकारों के साथ तालिका फ़ील्ड के रूप में सभी भाग लेने वाली संस्थाओं की प्राथमिक कुंजी जोड़ें;
• यदि संबंध में कोई विशेषता है, तो प्रत्येक विशेषता को तालिका फ़ील्ड के रूप में सेट करें;
• सब कुछ बनाने वाली प्राथमिक कुंजी को मिलाएंबाकी भाग लेने वाली वस्तुओं के लिए;
• सभी विदेशी कुंजी बाधाओं को निर्दिष्ट करें।

कमजोर सेट और पदानुक्रमित वस्तुओं का प्रदर्शन एक निश्चित प्रणाली के अनुसार होता है। सबसे पहले इन मूल्यों की आवश्यक नींव और परिभाषाओं को समझना आवश्यक है। एक कमजोर फीचर सेट वह है जिसके साथ कोई प्राथमिक कुंजी जुड़ी नहीं है। प्रदर्शन प्रक्रिया इस प्रकार है:

• वस्तुओं के कमजोर सेट के लिए एक तालिका बनाएं;
• स्कीमा में सभी विशेषताओं को एक फ़ील्ड के रूप में जोड़ें;
• पहचान के लिए प्राथमिक कुंजी निर्दिष्ट करें;
• सभी विदेशी कुंजी बाधाओं को सेट करें।

संबंधपरक बीजगणित की भाषा की विशेषज्ञता या सामान्यीकरण के आधार पर पदानुक्रमित वस्तुओं का प्रदर्शन अनुक्रमिक संस्थाओं के रूप में होता है। एल्गोरिथ्म इस प्रकार है:

• सभी उच्च निचले स्तर की वस्तुओं के लिए टेबल बनाएं;
• प्राथमिक कुंजियाँ जोड़ें;
• निम्न स्तर पर निचले स्तर की वस्तुओं की अन्य सभी विशेषताओं को लागू करें;
• तालिका की प्राथमिक कुंजी घोषित करें;
• विदेशी कुंजी बाधाओं को सेट करें।

जानकारी का वर्णन करने, संग्रहीत करने, बदलने के लिए मौजूदा विकल्प

SQL रिलेशनल डेटाबेस के लिए एक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है। यह बीजगणित और टुपल्स के सहसंबंध कलन पर विकसित किया गया है। SQL सभी प्रमुख DBMS वितरणों के साथ एक पैकेज के रूप में आता है। उनमें हेरफेर करने के लिए डेटा और भाषा दोनों शामिल हैं। संबंधपरक बीजगणित SQL डेटा परिभाषा गुणों का उपयोग करके, आप डेटाबेस स्कीमा को डिज़ाइन और संशोधित कर सकते हैं,जबकि प्रबंधन और समायोजन गुण, साथ ही डेटा परिवर्तन, आपको सिस्टम में स्थापित जानकारी को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। संरचना और प्रणाली को परिभाषित करने के लिए कमांड के निम्नलिखित सेट का उपयोग करता है:

• DBMS से नए डेटाबेस, टेबल और व्यू बनाता है।
• आदेश फेंकता है।
• डेटाबेस स्कीमा को बदलता है।
• यह कमांड एक स्ट्रिंग ऑब्जेक्ट में एक विशेषता जोड़ता है।

एसक्यूएल डेटा मैनिपुलेशन लैंग्वेज (डीएमएल) से लैस है। यह जानकारी डालने, अद्यतन करने और हटाने के द्वारा डेटाबेस इंस्टेंस को संशोधित करता है। डीएमएल सभी डेटा को बदलने के लिए जिम्मेदार है। SQL में DML सेक्शन में कमांड्स का निम्नलिखित सेट होता है:

1. सिलेक्ट बेसिक क्वेरी कमांड में से एक है। यह संबंधपरक बीजगणित के प्रक्षेपण संचालन के अनुरूप है। यह WHERE क्लॉज में वर्णित शर्त के आधार पर विशेषताओं का चयन करता है।
2. FROM - यह खंड एक तर्क के रूप में एक नाम लेता है जिससे विशेषताओं का चयन/अनुमानित किया जाना है। यदि एक से अधिक नाम दिए गए हैं, तो यह आइटम कार्टेशियन उत्पाद से मेल खाता है।
3. WHERE - यह खंड उन विधेय या शर्तों को निर्दिष्ट करता है जिन्हें अनुमानित विशेषता को योग्य बनाने के लिए पूरा किया जाना चाहिए।

आदेश भी हैं:

• सम्मिलित करें;
• मान बदलना;
• हटाएं।

संबंधपरक बीजगणित प्रश्न बनाना

खोज का निर्माण करते समय, कार्य संचालन की एक संरचना को खोजना है जो सही आउटपुट की ओर ले जाएगा। संबंधपरक बीजगणित के मूल संचालन सरल हैंसंचालन के रूप में एक या दो संबंधों के साथ संचालन। अनुक्रम के संयुक्त प्रभाव अंतिम परिणाम निर्धारित करते हैं। चूंकि डेटाबेस में संबंधपरक बीजगणित की प्रणाली काफी सरल है, अंतिम आउटपुट तक पहुंचने से पहले कई मध्यवर्ती परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं, उन्हें ऑपरेंड के रूप में भी उपयोग किया जाता है जो प्राप्त नए डेटा का उत्पादन करते हैं।

अधिकांश ऑपरेटरों के लिए, प्रश्नों का क्रम और उनका निष्पादन कोई मायने नहीं रखता, जिसका अर्थ है कि अलग-अलग तरीकों से मध्यवर्ती डेटा को आकार देने और संयोजित करके एक ही आउटपुट प्राप्त किया जा सकता है। व्यवहार में, डेटाबेस खोज काफी आसान है। संचालन और मध्यवर्ती परिणाम करने की प्रणाली क्वेरी ऑप्टिमाइज़र द्वारा निर्धारित की जाती है। प्रश्न, आवश्यकताएं बनाते समय, आपको

पहले यह चुनना होगा कि उत्तर प्राप्त करने के लिए कौन से संबंध आवश्यक हैं, और फिर संचालन और मध्यवर्ती परिणाम निर्दिष्ट करें। एक परिणाम डेटाबेस में एक संबंधपरक बीजगणित क्वेरी की संरचना को एक आरेख के रूप में दर्शाया जा सकता है। आवश्यकताएँ अनुकूलक यथासंभव कुशलता से निष्पादन को व्यवस्थित करने का प्रयास करते हैं। व्यवहार में, इसका आमतौर पर मतलब है कि वे मध्यवर्ती परिणामों को जल्द से जल्द कम करने का प्रयास करते हैं। संबंधपरक बीजगणित के सामान्य उदाहरण इसमें मदद करेंगे।

उदाहरण 1.

सूचना की आवश्यकता: 1996 मॉडल वर्ष के वाहनों पर जानकारी जहां 1999 के निरीक्षण के दौरान कमियां पाई गईं।

सबसे पहले, संबंधों के सभी गुणों के मूल्यों को समझने के लिए कारों के बारे में जानकारी प्रदर्शित की जाती है। निरीक्षण के बारे में जानकारी "निरीक्षण" तालिका में संग्रहीत की जाती है, और यदि पता चला हैदोष, वे "समस्या" तालिका में दर्ज हैं। इस प्रकार, आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए इन तीन तालिकाओं की आवश्यकता होती है।

सिर्फ 1996 की कारें दिलचस्प हैं। वाहन की मॉडल श्रेणी को वाहन सूचना तालिका की पंक्ति में सेट विशेषता के मान के रूप में दर्शाया गया है। पहले मध्यवर्ती परिणाम में 1996 के वेरिएंट का प्रतिनिधित्व करने वाले टुपल्स होते हैं।

इसलिए केवल इस अवधि को कवर करने वाली पंक्तियों की आवश्यकता है। आपको उन्हें निकालने के लिए चयन का उपयोग करने की आवश्यकता है। अब ऐसी कारें और निरीक्षण हैं जिनकी आवश्यकता थी। स्ट्रिंग्स को फिर कॉन्सटेनेशन ऑपरेशन का उपयोग करके संयोजित किया जाता है। उन्हें एक सामान्य रजिस्टर नंबर से जोड़ा जाना चाहिए, क्योंकि यह एकमात्र सामान्य कॉलम है, एक प्राकृतिक जुड़ाव का उपयोग किया जाता है।

यह पता लगाने के लिए कि क्या चेक के दौरान कोई समस्या थी, आपको चेक के साथ प्रॉब्लम लाइन को जोड़ना होगा। नियंत्रण पंक्तियों को कारों से जोड़ने के बाद, आप इस परिणाम को गलती तालिका से जोड़ सकते हैं। संबद्धता सामान्य पंजीकरण संख्या और सत्यापित तिथि पर आधारित होनी चाहिए। तालिकाओं में ये एकमात्र सामान्य स्तंभ हैं, इसलिए प्राकृतिक जुड़ाव का उपयोग किया जाता है।

बिना मध्यवर्ती परिणामों के गणना विकल्प

उदाहरण 2.

आवश्यक जानकारी: मॉडल वर्ष 1995 या पुराने वाहनों के लिए ड्राइवर का नाम जिनका 2000 के लिए परीक्षण नहीं किया गया है। नाम "चालक" तालिका में है। कानून प्रवर्तन एजेंसियों को "कैंटीन कार में निरीक्षण और कार" तालिका में वर्णित किया गया है। इसलिएइस प्रकार, इन तीन तालिकाओं की आवश्यकता है। सबसे पहले, आपको उन कारों का पता लगाना होगा जिनका निरीक्षण वर्ष 2000 के लिए नहीं किया गया था। केवल तालिका में सूचीबद्ध निरीक्षणों का उपयोग करके इस समस्या को हल करना संभव नहीं है, क्योंकि इसमें उन निरीक्षणों के बारे में डेटा शामिल है जो किए गए थे, न कि वे जिन्हें लागू नहीं किया गया था। वर्ष 2000 से पहले जाँच की गई पूरक कारों की तलाश करके इस समस्या का समाधान किया जाता है। दरअसल, सिर्फ उनके रजिस्ट्रेशन नंबर की जरूरत होती है।

उपरोक्त उदाहरणों के अलावा और भी उदाहरण हैं जो बताते हैं कि कैसे जानकारी को बदलना या खोजना है। विशेष संचालन का उपयोग करके क्वेरी वेरिएंट को अनुकूलित किया जा सकता है। वास्तव में, डेटा की खोज और खोज को यथासंभव आसान और सरल बनाने के लिए, एक रिलेशनल कैलकुलस मॉडल है।

जहां जानकारी सुरक्षित और संरक्षित है

संबंधपरक बीजगणित के संबंधपरक डेटा मॉडल को रिकॉर्ड वाले फ़ाइल स्वरूपों में संग्रहीत किया जाता है। भौतिक स्तर पर, वास्तविक जानकारी किसी डिवाइस पर विद्युत चुम्बकीय प्रारूप में तय की जाती है। इन भंडारण उपकरणों को तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:

1. प्राथमिक। इस श्रेणी में मेमोरी शामिल है जो सीधे सीपीयू तक पहुंच योग्य है। रजिस्टर, फास्ट मेमोरी (कैश) और मुख्य मेमोरी (रैम) सीधे केंद्रीय तक पहुंच योग्य हैं, क्योंकि वे सभी मदरबोर्ड या चिपसेट पर स्थित हैं। यह भंडारण आमतौर पर बहुत छोटा, अति-तेज और अस्थिर होता है। राज्य को बनाए रखने के लिए निरंतर बिजली आपूर्ति की आवश्यकता होती है। यदि यह विफल हो जाता है, तो इसका सारा डेटा नष्ट हो जाता है।
2. माध्यमिक। भविष्य के लिए जानकारी संग्रहीत करने के लिए उपयोग किया जाता हैउपयोग या बैकअप। इसमें मेमोरी डिवाइस शामिल हैं जो प्रोसेसर चिपसेट या मदरबोर्ड का हिस्सा नहीं हैं, जैसे चुंबकीय डिस्क, ऑप्टिकल डिस्क (डीवीडी, सीडी, आदि), हार्ड ड्राइव, फ्लैश ड्राइव और चुंबकीय टेप।
3. तृतीयक। बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने के लिए उपयोग किया जाता है। चूंकि ऐसे स्टोरेज डिवाइस कंप्यूटर सिस्टम के बाहर होते हैं, इसलिए वे गति के मामले में सबसे धीमे होते हैं। इन स्टोरेज गैजेट्स का इस्तेमाल मुख्य रूप से पूरे सिस्टम का बैकअप लेने के लिए किया जाता है। ऑप्टिकल डिस्क और चुंबकीय टेप का व्यापक रूप से तृतीयक भंडारण के रूप में उपयोग किया जाता है।

विशेष संबंधपरक बीजगणित संचालन क्वेरी दक्षता के लिए महत्वपूर्ण हैं।

भंडारण संरचना

कंप्यूटर सिस्टम में एक अच्छी तरह से परिभाषित मेमोरी पदानुक्रम है। सीपीयू की मुख्य प्रणाली के साथ-साथ अंतर्निर्मित रजिस्टरों तक सीधी पहुंच है। मुख्य मेमोरी एक्सेस समय स्पष्ट रूप से प्रोसेसर की गति से कम है। इस विसंगति को कम करने के लिए, एक कैश पेश किया गया है। कैश सबसे तेज़ एक्सेस समय प्रदान करता है और इसमें वह डेटा होता है जिसे सीपीयू द्वारा सबसे अधिक बार एक्सेस किया जाता है।

सबसे तेज एक्सेस वाली मेमोरी सबसे महंगी होती है। बड़े स्टोरेज डिवाइस कम गति प्रदान करते हैं और सस्ते होते हैं, लेकिन वे प्रोसेसर रजिस्टर या कैशे की तुलना में बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर कर सकते हैं।

चुंबकीय और हार्ड ड्राइव आज के कंप्यूटर सिस्टम में सबसे आम सेकेंडरी स्टोरेज डिवाइस हैं। उन्हें चुंबकीय कहा जाता हैधातु आधार। इन डिस्क को स्पिंडल पर लंबवत रखा जाता है। रीड / राइट हेड उनके बीच चलता है और नीचे के ऐसे स्थान को चुम्बकित करने या हटाने के लिए उपयोग किया जाता है। इसे 0 (शून्य) या 1 (एक) के रूप में पहचाना जा सकता है।

हार्ड ड्राइव को कुशल डेटा भंडारण के लिए एक अच्छी तरह से परिभाषित क्रम में स्वरूपित किया जाता है। इसमें कई संकेंद्रित वृत्त होते हैं जिन्हें पथ कहा जाता है। प्रत्येक ट्रैक को आगे सेक्टरों में विभाजित किया जाता है, जो आमतौर पर 512 बाइट्स डेटा संग्रहीत करता है।

फ़ाइल संचालन

संबंधपरक बीजगणित भाषा प्रणाली और उसके डेटाबेस पर संचालन को मोटे तौर पर दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

• अद्यतन;
• खोज।

पहली श्रेणी डालने, हटाने या अपडेट करके डेटा मान बदलती है। दूसरी ओर, खोज ऑपरेशन जानकारी को संपादित नहीं करते हैं, लेकिन वैकल्पिक सशर्त फ़िल्टरिंग के बाद इसे निकालते हैं। दोनों प्रकार के संचालन में, चयन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। फ़ाइल बनाने और हटाने के अलावा, उन पर कई ऑपरेशन किए जा सकते हैं:

1. खुला - दो पढ़ने या लिखने के मोड में से एक में मौजूद है। पहले मामले में, ऑपरेटिंग सिस्टम किसी को भी डेटा बदलने की अनुमति नहीं देता है। दूसरे शब्दों में, डेटा केवल पढ़ा जाता है। रीड मोड में खोली गई फाइलों को कई वस्तुओं के बीच साझा किया जा सकता है। राइट मोड आपको डेटा बदलने की अनुमति देता है। फ़ाइलें पढ़ी जा सकती हैं लेकिन साझा नहीं की जा सकतीं।
2. ऑपरेटिंग सिस्टम की दृष्टि से क्लोज सबसे महत्वपूर्ण ऑपरेशन है क्योंकि यह सभी लॉक को हटा देता है(यदि साझा मोड में है), द्वितीयक मीडिया में डेटा (यदि संशोधित किया गया है) सहेजता है, और फ़ाइल से जुड़े सभी बफ़र्स और हैंडलर्स को रिलीज़ करता है।
3. इंडेक्सिंग कुछ विशेषताओं के आधार पर सिस्टम की फाइलों से रिकॉर्ड को कुशलतापूर्वक निकालने के लिए एक सूचना संरचना विधि है जहां सिस्टम लागू किया गया था। विशेषताओं के आधार पर परिभाषित।

इंडेक्सिंग निम्न प्रकार की हो सकती है:

1. प्राथमिक को ऑर्डर की गई डेटा फ़ाइल में परिभाषित किया गया है। सूचना फ़ाइल कुंजी फ़ील्ड में व्यवस्थित है।
2. एक फ़ील्ड से उत्पन्न माध्यमिक सूचकांक जो एक उम्मीदवार कुंजी है और प्रत्येक रिकॉर्ड में एक अद्वितीय मान है या डुप्लिकेट मानों वाली कुंजी नहीं है।
3. क्लस्टरिंग को एक गैर-कुंजी फ़ील्ड में ऑर्डर की गई डेटा फ़ाइल में परिभाषित किया गया है।

एक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली या डीबीएमएस उपयुक्त सुरक्षा उपायों के साथ अधिकतम दक्षता के साथ उपयोगकर्ता जानकारी को संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए एक तकनीक को संदर्भित करता है। इस मुद्दे की एक करीब से जांच करने से यह निष्कर्ष निकलता है कि संबंधपरक बीजगणित ऑपरेटरों की एक भाषा है जो संबंधों को तर्क के रूप में लेते हैं और परिणामस्वरूप उन्हें वापस कर देते हैं।