normalization in dbms in hindi | नॉर्मलाइजेशन क्या है?और इसके प्रकार

Normalization in DBMS in Hindi : DBMS मे जटिल data structure को साधारण data structure में परिवर्तन करने की प्रक्रिया normalization कहलाती है।  डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन रिलेशनल डेटाबेस डिज़ाइन में एक विधि (method) है

जो डेटा तालिकाओं (table) को ठीक से व्यवस्थित करने में मदद करती है। normalization का मतलब है एक येसा system बनाना जिसमे data को lost या हानी किए बिना परिवर्तन करना है ।

normalization in dbms in hindi

normalization in dbms in hindi- इस ट्यूटोरियल में, DBMS Normalization और एक व्यावहारिक उदाहरण के माध्यम से डेटाबेस को normalize करने का तरीका बताया गया है। इस लेख को अच्छी तरह से समझने के लिए डेटाबेस, DBMS, RDBMS, DBMS Keys और Keys के प्रकार को पहले पढ़े।


what is normalization in hindi 

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  1. Normalization का मुख्य उद्देश्य ऐसे रिलेशनल टेबल के समूह को create करना है जिसमें कि redundant डेटा न हो तथा जो निरंतर और सही तरीके से modified हो सकें।
  2. नॉर्मलाइजेशन DBMS में डेटा को व्यवस्थित करने की एक प्रक्रिया को कहा जाता है।
  3. इसका उपयोग किसी संबंध (relation) या संबंधों के सेट से अतिरेक को कम करने के लिए किया जाता है।
  4. नॉर्मलाइजेशन का उपयोग ‘Insertion, Update, और Deletion Anomalies— जैसी अवांछनीय विशेषताओं को समाप्त करने के लिए भी किया जाता है।
  5. नॉर्मलाइजेशन बड़ी तालिका को छोटे में विभाजित करता है और संबंधों का उपयोग करके उन्हें जोड़ता भी है।
  6. मूल रूप से, DBMS तालिका से अतिरेक को कम करने के लिए सामान्य (normal) रूप का उपयोग किया जाता है।

Types of Normalization in Hindi:

इन्हें अलग अलग नाम से जानते हैं जो निम्न है:

  1. First Normal Form (1NF)
  2. Second Normal Form (2NF)
  3. Third Normal Form (3NF)
  4. Boyee/Codd Normal Form (BCNF)
  5. Fourth Normal Form (4NF)
  6. Fifth Normal Form (5NF)

Types of Normalization in Hindi:

First Normal form (1NF):

इसमें किसी भी data के तत्व दो पंक्ति में नही हो सकते अर्थात column set में एक unique मान जरूर होगा । इसमें किसी एक row में जो data लिखा गया है उसमें किसी भी column के data को बदलना आवश्यक होता है। इसमें table के rows के किसी column का data एक से अधिक है तो उन्हें 1NF द्वारा निम्न प्रकार normalize करेगें:

इसके निम्न कार्य होते हैं:

  1. उसी table में duplicate column को रोकना।
  2. एक ही प्रकार के संबधित data के लिए separate table तैयार करना एवं प्रत्येक row को column के unique data के आधार पर पहचान करना।

Second Normal Form (2NF):

इसमे table के किसी भी column जिसे primary key परिभाषित किया गया है उससे यह संछिप्त रूप से जुड़ा हुआ होता है। सामान्यतः table का कोई एक column primary key के रूप में होता है तो उसके आगे के column के data को उससे अलग करके रखा जा सकता है।

इसके निम्न कार्य होते हैं :

  1. First normal form के सभी आवश्यकताओं को पूरा करे।
  2. Data के subset को मिटाकर उन्हें अलग से table में replace करना।
  3. नये table और पूर्व के table जिसे foreign key प्रयोग से तैयार किया गया है उनके बीच relation स्थापित करना।

Third Normal Form (3NF):

इसमें table के primary key पर आधारित non-prime attributes जो एक से अधिक है तो उन्हें हटा देना। जब कोई नॉन-प्राइम किसी अन्य नॉन-प्राइम attribute पर आधारित है तो उन सभी को एक table में रखने की आवश्यकता नहीं होती ।

इसके निम्न कार्य होते हैं :

  1. Second normal form के सभी आवश्यकताओं को पूरा करे ।
  2. उस column को मिटाना जो primary key पर आधारित नही है।

Fourth Normal Form (4NF):

इसके निम्न कार्य होते हैं :

  1. second नार्मल फॉर्म के सभी आवश्यकताओं को पूरा करे।
  2. यदि कोई बहुमूल्य निर्भरता है तो यह एक fourth normal form से एक relation बनाता है।

Boyee Codd Normal form:

इसके तीसरे normal form का एक परिष्कृत संस्करण माना जा सकता है। क्योंकि इसे 3NF के कमियों को दूर करते हुए बनाया गया है। इसलिए इसे 3.5NF के नाम भी जाना जाता है एवं छोटे शब्द में इसे BCNF भी कहते हैं। इसका कार्य लगभग 3NF की तरह ही होता है।

इस प्रकार के normal form के निम्न तत्व होते हैं :

  1. यह determinate की अवधारणा पर आधारित होता है।
  2. यदि candidate key के साथ overlapping किया जा रहा है तो भी संबंध की स्थिति में 3NF संतोसजनक परिणाम नही देता।
  3. यदि composite candidate key है तो कम से कम एक attribute का सभी के लिए common होना आवश्यक होता है।
  4. जब एक से अधिक candidate key के बीच स्थापित किया जाता है तो इसका परिणाम विसंगतियों के रूप में प्राप्त हो सकता है हालांकि संबंध 3NF के रूपमे होते हैं।
  5. इसमें कोई एक परिभाषित attribute सरल और मिश्रित होता है इसके बाद के सभी attributesपूर्ण रूप से functional dependence होते हैं।

डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन क्यों महत्वपूर्ण है?

  • Normalization एक डेटाबेस डिज़ाइनर को तालिकाओं में विशेषताओं (attributes) को बेहतर ढंग से वितरित करने में मदद करता है। यह तकनीक निम्नलिखित को समाप्त करती है:
  • नॉर्मलाइजेशन के सबसे बड़ा महत्व यह है कि यह कई मानों वाली Attributes को समाप्त करती है। • यह दोगुने या दोहराए गए Attributes को समाप्त करती है।
  • Non-descriptive attributes को भी खत्म करता है।
  • अनावश्यक जानकारी के साथ attributes को भी समाप्त करती है।
  • अन्य सुविधाओं से निर्मित attributes को भी खत्म करता है।
  • हालांकि कुल डेटाबेस सामान्यीकरण (normalization) आवश्यक नहीं है, यह एक अच्छी तरह से कार्य करने वाला सूचना वातावरण प्रदान करता है। विधि व्यवस्थित रूप से सुनिश्चित करती है:
  • Generalized queries के लिए उपयुक्त डेटाबेस संरचना ।
  • न्यूनतम (minimized) डेटा अतिरेक, डेटाबेस सर्वर पर मेमोरी दक्षता बढ़ाना।
  • Maximized data integrity अपडेट करने और विसंगतियों (anomalies) को हटाने के माध्यम से अधिकतम डेटा अखंडता ।
  • डेटाबेस सामान्यीकरण एक कुशल वातावरण प्रदान करते हुए समग्र डेटाबेस स्थिरता को बदल देता है।

Advantages of Normalization in DBMS (नॉर्मलाइजेशन के लाभ)

  • BBMS में सामान्यीकरण का उपयोग करने के लाभ इस प्रकार हैं:
  • डीबीएमएस में नॉर्मलाइजेशन का उपयोग करने का लाभ (benifits) इस प्रकार है:
  • नॉर्मलाइजेशन सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक तालिका में केवल संबंधित डेटा संग्रहीत किया जाता है।
  • Normalization डेटाबेस के भीतर डेटा स्थिरता प्रदान करता है।
  • यह अधिक लचीला डेटाबेस डिज़ाइन प्रदान करता है।
  • नॉर्मलाइजेशन उच्च डेटाबेस सुरक्षा प्रदान करता है।
  • यह डेटाबेस संशोधनों जैसे insertions, deletions, और updates से उत्पन्न होने वाली किसी भी समस्या को भी रोकता है।
  • Normalization बेहतर और तेज निष्पादन देता है।
  • सामान्यीकरण एक डेटाबेस डिजाइनर की मदद करता है।

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conclusion

हमे ऊमीद है की आपको हमारी इस normalization in dbms in hindi पोस्ट के द्वारा के बारे मे समझ आ गया होगा , अगर इसमे कोई कमी हो तो आप हमे कमेंट करके बता सकते हो ।


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