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

Normalization in DBMS in Hindi 

नॉर्मलाइजेशन क्या है (normalisation kya hai) – नॉर्मलाइजेशन DBMS में डेटा को व्यवस्थित करने की एक प्रक्रिया को कहा जाता है। 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 पोस्ट में, DBMS Normalization के बारे मे पूरी जानकारी आपको देने की कोशिश की गई है तो इसे अच्छे से पढे ताकि आपको (normalisation kya hai) , what is normalization in dbms in hindi के बारे मे पूरी जानकारी मिल सके ।


normalisation kya hai

अगर सरल भाषा मे बोला जाए तो , नॉर्मलाइजेशन एक प्रक्रिया है जिसका उद्देश्य डेटाबेस में डेटा को व्यवस्थित करना और त्रुटियों को दूर करना होता है। यह एक विधि है जिसमें डेटा को विभिन्न तालिकाओं में विभाजित किया जाता है और संबंधित डेटा के साथ यह सुनिश्चित किया जाता है कि डेटाबेस में कोई अनियंत्रित तालिका नहीं है। नॉर्मलाइजेशन के द्वारा, हम डेटा को विभिन्न नियमों और स्तरों में व्यवस्थित करते हैं जो डेटाबेस में सुंदरता, एकाग्रता, और अनुकरणीयता जोड़ते हैं।


what is normalization in dbms in hindi

normalization kya hota hai – डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन रिलेशनल डेटाबेस डिज़ाइन में एक विधि (method) है जो डेटा तालिकाओं को ठीक से व्यवस्थित करने में मदद करती है। प्रक्रिया का उद्देश्य एक ऐसी प्रणाली बनाना है जो डेटा हानि  के बिना जानकारी और संबंधों को सही से दिखाना है।

  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: नॉर्मलाइजेशन के प्रकार

नॉर्मलाइजेशन के 6 प्रकार के होते है, इन्हें अलग अलग नाम से जानते हैं जो निम्न है:

Types of Normalization in Hindi

1nf 2nf 3nf in dbms in hindi

  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 dbms In Nindi : 

First Normal form (1NF): normal form in dbms in hindi

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 in dbms):

2nf in dbmsइसमे 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।

नॉर्मलाइजेशन प्रक्रिया

डेटाबेस को नॉर्मलाइज करने के लिए निम्नलिखित प्रक्रिया का अनुसरण किया जाता है:

  1. डेटा निर्धारणों का विश्लेषण: पहले, हम डेटाबेस के सभी तालिकाओं में मौजूद डेटा के निर्धारणों का विश्लेषण करते हैं। यह हमें समझने में मदद करता है कि कौन-से डेटा तालिकाओं को एक साथ रखने की आवश्यकता होती है और किन डेटा तालिकाओं को अलग-अलग रखा जाना चाहिए।
  2. नॉर्मलाइजेशन नियमों का लागू करना: उच्चतम स्तर की नॉर्मलाइजेशन तक पहुंचने के लिए हम पहले से तय नियमों का पालन करते हैं। हम पहली स्तर (1NF) से लेकर आवश्यकतानुसार ऊँची स्तर (5NF या BCNF) तक पहुंचते हैं। इस प्रक्रिया में हम डेटा को अधिक अच्छी तरह से संगठित करने के लिए उपयुक्त नॉर्मलाइजेशन नियमों का उपयोग करते हैं।
  3. तालिकाओं का बनाना और संबंध स्थापित करना: नॉर्मलाइजेशन के बाद, हम डेटा को अलग-अलग तालिकाओं में विभाजित करते हैं। हम संबंध स्थापित करते हैं जो एक तालिका के साथ दूसरे तालिका का संबंध बनाते हैं। इससे हमें डेटा को संबंधित और व्यवस्थित रखने में मदद मिलती है।
  4. प्राथमिक कुंजी और विदेशी कुंजी संपादित करना: नॉर्मलाइजेशन के बाद, हम प्राथमिक कुंजी और विदेशी कुंजी का संपादन करते हैं। प्राथमिक कुंजी एक यूनिक कुंजी होती है जो तालिका के प्रत्येक सत्र को अद्वितीय बनाती है, जबकि विदेशी कुंजी एक तालिका में दूसरी तालिका के सत्र के साथ संबंधित होती है। इससे डेटा को सुरक्षित और संबंधित रखने में मदद मिलती है।
  5. इंडेक्स और व्यवस्था की अनुपालना: नॉर्मलाइजेशन के बाद, हम इंडेक्स बनाते हैं और डेटाबेस की व्यवस्था को सुनिश्चित करते हैं। इंडेक्स डेटाबेस के खोज को तेज करते हैं और व्यवस्था डेटा को सुगमता से एकत्रित करने में मदद मिलती है।

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।
  • 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।

normalization की क्या आवश्यकता है

नॉर्मलाइजेशन डेटाबेस डिज़ाइन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जो निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है:

  1. डेटा संगठन और स्पष्टता: नॉर्मलाइजेशन डेटा को संगठित रखने में मदद करता है, जिससे डेटा में संगठितता का स्तर बढ़ता है। यह सुनिश्चित करता है कि हर डेटा तालिका में केवल विशेष जानकारी ही मौजूद होती है।
  2. डेटा की पुनरावृत्ति का समाप्त हो जाना: नॉर्मलाइजेशन से डेटा रिडंडन्सी को खत्म किया जाता है, जिससे डेटाबेस में डेटा की पुनरावृत्ति होने की संभावना कम होती है। इससे डेटाबेस का आकार कम होता है और डेटा को संभावित त्रुटियों से मुक्त करता है।
  3. डेटा अखंडता और सत्यता: नॉर्मलाइजेशन डेटाबेस में डेटा अखंडता और सत्यता को सुनिश्चित करने में मदद करता है। एक बार डेटा नॉर्मलाइज कर दिया जाता है, तो हर तालिका में डेटा का स्थानांतरण या बदलाव बिना संभव होता है, जिससे डेटा की सत्यता बनी रहती है।
  4. दक्ष भंडारण और पुनर्प्राप्ति: नॉर्मलाइजेशन डेटाबेस को एक सक्रिय और प्रदर्शनशील ढंग से भंडारित और प्राप्त करने में मदद करता है। यह डेटाबेस के संगठन को बेहतर बनाता है और डेटा को अधिक अच्छी तरह से प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
  5. सरल डेटा रखरखाव: नॉर्मलाइजेशन डेटा रखरखाव को सरल और सुगम बनाता है। किसी भी तालिका में परिवर्तन करने की आवश्यकता सिर्फ एक स्थान पर होती है और यह परिवर्तन सभी जगह अपने आप लागू होता है। इससे डेटा का रखरखाव आसान होता है और त्रुटियों की संभावना कम होती 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।
  1. डेटा की संरचना: नॉर्मलाइजेशन डेटा को संरचित और व्यवस्थित करने में मदद करता है। यह डेटा को सुलभता से प्रबंधित करने की अनुमति देता है और सुनिश्चित करता है कि डेटाबेस में रिडंडन्सी की कोई संभावना नहीं होती है।
  2. डेटा की पुनर्प्राप्ति की संभावना कम होती है: नॉर्मलाइजेशन से डेटा की पुनर्प्राप्ति की संभावना कम होती है। एक बार डेटा नॉर्मलाइज कर दिया जाता है, तो हर तालिका में डेटा का स्थानांतरण या बदलाव बिना संभव होता है, जिससे डेटा की पुनर्प्राप्ति की संभावना कम होती है।
  3. डेटा अखंडता और सत्यता: नॉर्मलाइजेशन डेटाबेस में डेटा अखंडता और सत्यता को सुनिश्चित करने में मदद करता है। एक बार डेटा नॉर्मलाइज कर दिया जाता है, तो हर तालिका में डेटा का स्थानांतरण या बदलाव बिना संभव होता है, जिससे डेटा की सत्यता और अखंडता सुनिश्चित होती है।
  4. डेटा की त्रुटि कम होती है: नॉर्मलाइजेशन डेटा की त्रुटि को कम करने में मदद करता है। डेटा को अद्यतित करने के दौरान डेटाबेस में त्रुटियों की संभावना कम होती है, क्योंकि डेटा को संबंधित तालिकाओं में संरचित और व्यवस्थित रखने के लिए नियमित किया जाता है।
  5. अधिकतम प्रदर्शन: नॉर्मलाइजेशन के उपयोग से डेटाबेस के प्रदर्शन में सुधार होता है। इंडेक्स बनाने और व्यवस्था का पालन करने से डेटाबेस की खोज की गति तेज होती है और डेटा को सुगमता से एकत्रित करने में मदद मिलती है। इससे डेटाबेस का प्रदर्शन बेहतर होता है।

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conclusion

समय के साथ, डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS) में डेटा की मात्रा और महत्व बढ़ गई है। एक व्यवस्थित और संरचित डेटाबेस के क्षमता को , सुरक्षा, और उस डेटा की  उपयोगिता में सुधार किया जा सकता है। इसलिए, “नॉर्मलाइजेशन” एक महत्वपूर्ण अवधारणा है जिसे डेटाबेस डिज़ाइन करते समय ध्यान में रखना चाहिए। इस लेख में हमने आपको  डेटाबेस नॉर्मलाइजेशन के मूल तत्व, उपयोगिता, प्रक्रिया, और बेहतर अनुकूलन के बारे में बताया है ।

नॉर्मलाइजेशन डेटाबेस के संरचनात्मक और तार्किक विभाजन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। इसके माध्यम से हम डेटा को बेहतर ढंग से प्रबंधित कर सकते हैं, सुनिश्चित कर सकते हैं कि डेटाबेस में रिडंडन्सी नहीं है और डेटा की सत्यता, अखंडता, और प्रदर्शन को सुनिश्चित कर सकते हैं। नॉर्मलाइजेशन का पालन करना डेटाबेस डिजाइन की महत्वपूर्ण सिद्धांतों में से एक है और एक अच्छे डेटाबेस का मूल तत्व है।


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