ડેટાબેઝ ડિઝાઇન. શ્રેષ્ઠ વ્યવહાર

દરે આગામી પ્રવાહની શરૂઆતની અપેક્ષાએ "ડેટાબેઝ" અમે ડેટાબેઝ ડિઝાઇન કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ ટીપ્સ સાથે લેખકની નાની સામગ્રી તૈયાર કરી છે. અમે આશા રાખીએ છીએ કે આ સામગ્રી તમારા માટે ઉપયોગી થશે.

ડેટાબેઝ સર્વત્ર છે: સરળ બ્લોગ્સ અને ડિરેક્ટરીઓથી વિશ્વસનીય માહિતી સિસ્ટમ્સ અને મોટા સામાજિક નેટવર્ક્સ સુધી. ડેટાબેઝ સરળ છે કે જટિલ તે એટલું મહત્વનું નથી કારણ કે તેને યોગ્ય રીતે ડિઝાઇન કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. જ્યારે ડેટાબેઝને વિચાર્યા વિના અને હેતુની સ્પષ્ટ સમજણ વિના ડિઝાઇન કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે માત્ર બિનઅસરકારક નથી, પરંતુ ડેટાબેઝ સાથે આગળનું કાર્ય એ વાસ્તવિક યાતના, વપરાશકર્તાઓ માટે એક અભેદ્ય જંગલ હશે. અહીં કેટલીક ડેટાબેઝ ડિઝાઇન ટીપ્સ છે જે તમને ઉપયોગી અને ઉપયોગમાં સરળ ઉત્પાદન બનાવવામાં મદદ કરશે.

1. ટેબલ શેના માટે છે અને તેનું માળખું શું છે તે નક્કી કરો

આજે, વિકાસ પદ્ધતિઓ જેમ કે સ્ક્રમ અથવા આરએડી (રેપિડ એપ્લિકેશન ડેવલપમેન્ટ) આઇટી ટીમોને ઝડપથી ડેટાબેઝ વિકસાવવામાં મદદ કરે છે. જો કે, સમયના અનુસંધાનમાં, ધ્યેય પોતે શું છે, અંતિમ પરિણામો કેવા હોવા જોઈએ તેની અસ્પષ્ટ કલ્પના કરીને, સીધા આધાર બનાવવા માટે લાલચ ખૂબ જ મહાન છે.
 
એવું લાગે છે કે ટીમ કાર્યક્ષમ, ઝડપી કાર્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, પરંતુ આ એક મૃગજળ છે. તમે પ્રોજેક્ટની ઊંડાઈમાં જેટલી વધુ અને ઝડપથી ડૂબકી મારશો, ડેટાબેઝ ડિઝાઇનમાં ભૂલોને ઓળખવામાં અને બદલવામાં તેટલો વધુ સમય લેશે.

તેથી તમારે જે પ્રથમ વસ્તુ નક્કી કરવાની જરૂર છે તે તમારા ડેટાબેઝ માટેના હેતુને વ્યાખ્યાયિત કરવાની છે. ડેટાબેઝ કયા પ્રકારની એપ્લિકેશન માટે વિકસાવવામાં આવી રહ્યો છે? શું વપરાશકર્તા ફક્ત રેકોર્ડ્સ સાથે કામ કરશે અને વ્યવહારો પર ધ્યાન આપવાની જરૂર છે, અથવા તેને ડેટા એનાલિટિક્સમાં વધુ રસ છે? આધાર ક્યાં જમાવવો જોઈએ? શું તે ગ્રાહકના વર્તનને ટ્રૅક કરશે અથવા ફક્ત ગ્રાહક સંબંધોનું સંચાલન કરશે? 

જેટલી જલ્દી ડિઝાઇન ટીમ આ પ્રશ્નોના જવાબ આપશે, ડેટાબેઝ ડિઝાઇન પ્રક્રિયા એટલી જ સરળ હશે.

2. સ્ટોરેજ માટે મારે કયો ડેટા પસંદ કરવો જોઈએ?

આગળ કરવાની યોજના. જે સાઇટ અથવા સિસ્ટમ માટે ડેટાબેઝ તૈયાર કરવામાં આવી રહ્યો છે તે ભવિષ્યમાં શું કરશે તેના વિશે વિચારો. તકનીકી લાક્ષણિકતાઓની સરળ આવશ્યકતાઓથી આગળ વધવું મહત્વપૂર્ણ છે. બસ, મહેરબાની કરીને કોઈપણ સંભવિત પ્રકારના ડેટા વિશે વિચારવાનું શરૂ કરશો નહીં કે જે વપરાશકર્તા ક્યારેય સ્ટોર કરશે. તેના બદલે, વપરાશકર્તાઓ પોસ્ટ લખવા, દસ્તાવેજો અથવા ફોટા અપલોડ કરવા અથવા સંદેશાઓનું વિનિમય કરી શકશે કે કેમ તે વિશે વિચારો. જો આ કિસ્સો છે, તો તમારે તેમના માટે ડેટાબેઝમાં જગ્યા ફાળવવાની જરૂર છે.

ટીમ, વિભાગ અથવા સંસ્થા સાથે કામ કરો કે જેના માટે ભવિષ્યમાં ડિઝાઇન બેઝને સપોર્ટ કરવામાં આવશે. ગ્રાહક સેવા નિષ્ણાતોથી લઈને વિભાગના વડાઓ સુધીના વિવિધ સ્તરે લોકો સાથે વાતચીત કરો. આ રીતે, પ્રતિસાદની મદદથી, તમને કંપનીની જરૂરિયાતોનો સ્પષ્ટ ખ્યાલ આવશે. 

અનિવાર્યપણે, સમાન વિભાગની અંદર પણ વપરાશકર્તાઓની જરૂરિયાતો સંઘર્ષ કરશે. જો તમને આનો સામનો કરવો પડે, તો તમારા પોતાના અનુભવ પર આધાર રાખતા ડરશો નહીં અને તમામ પક્ષોને અનુકૂળ હોય અને ડેટાબેઝના અંતિમ ધ્યેયને સંતોષે તેવું સમાધાન શોધો. નિશ્ચિંત રહો: ​​ભવિષ્યમાં તમને કર્મમાં +100500 અને કૂકીઝનો પર્વત પ્રાપ્ત થશે.

3. કાળજી સાથે મોડલ ડેટા

ડેટાનું મોડેલિંગ કરતી વખતે ધ્યાન આપવાના ઘણા મુખ્ય મુદ્દાઓ છે. અમે અગાઉ કહ્યું તેમ, ડેટાબેઝનો હેતુ મોડેલિંગમાં કઈ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવો તે નક્કી કરે છે. જો આપણે ઓનલાઈન રેકોર્ડ પ્રોસેસિંગ (OLTP) માટે ડેટાબેઝ ડિઝાઇન કરી રહ્યા છીએ, તો બીજા શબ્દોમાં રેકોર્ડ બનાવવા, સંપાદિત કરવા અને કાઢી નાખવા માટે, અમે ટ્રાન્ઝેક્શન મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. જો ડેટાબેઝ રિલેશનલ હોવો જોઈએ, તો બહુપરીમાણીય મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરવો શ્રેષ્ઠ છે.

મોડેલિંગ દરમિયાન, વૈચારિક (CDM), ભૌતિક (PDM), અને લોજિકલ (LDM) ડેટા મોડલ્સ બનાવવામાં આવે છે. 

વૈચારિક મોડલ એકમો અને તેમાં શામેલ ડેટાના પ્રકારો તેમજ તેમની વચ્ચેના સંબંધોનું વર્ણન કરે છે. તમારા ડેટાને લોજિકલ હિસ્સામાં વિભાજીત કરો - તે જીવનને ઘણું સરળ બનાવે છે.
મુખ્ય વસ્તુ મધ્યસ્થતા છે, તેને વધુપડતું ન કરો.

જો કોઈ એન્ટિટીને એક શબ્દ અથવા શબ્દસમૂહમાં વર્ગીકૃત કરવું ખૂબ મુશ્કેલ છે, તો તે પેટાપ્રકાર (બાળક સંસ્થાઓ) નો ઉપયોગ કરવાનો સમય છે.

જો કોઈ એન્ટિટી તેનું પોતાનું જીવન જીવે છે, તેની વર્તણૂક અને તેના દેખાવ તેમજ અન્ય વસ્તુઓ સાથેના સંબંધોનું વર્ણન કરતી વિશેષતાઓ ધરાવે છે, તો પછી તમે સુરક્ષિત રીતે માત્ર પેટા પ્રકાર જ નહીં, પણ સુપરટાઈપ (પેરેંટ એન્ટિટી) નો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો. 

જો તમે આ નિયમની અવગણના કરો છો, તો અન્ય વિકાસકર્તાઓ તમારા મોડેલમાં મૂંઝવણમાં મૂકાઈ જશે અને ડેટા અને તેને કેવી રીતે એકત્રિત કરવો તે નિયમોને સંપૂર્ણપણે સમજી શકશે નહીં.

કાલ્પનિક મોડેલો તાર્કિક રાશિઓનો ઉપયોગ કરીને અમલમાં મૂકવામાં આવે છે. આ મોડેલો ભૌતિક ડેટાબેઝ ડિઝાઇન માટે માર્ગ નકશા જેવા છે. લોજિકલ મોડેલમાં, વ્યવસાયિક ડેટા એન્ટિટીની ઓળખ કરવામાં આવે છે, ડેટા પ્રકારો નક્કી કરવામાં આવે છે, અને નિયમ કીની સ્થિતિ નક્કી કરવામાં આવે છે જે ડેટા વચ્ચેના સંબંધોને સંચાલિત કરે છે.

પછી લોજિકલ ડેટા મોડલની સરખામણી પૂર્વ-પસંદ કરેલ DBMS (ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ) પ્લેટફોર્મ સાથે કરવામાં આવે છે અને ભૌતિક મોડલ મેળવવામાં આવે છે. તે માહિતીને ભૌતિક રીતે કેવી રીતે સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે તેનું વર્ણન કરે છે.

4. યોગ્ય ડેટા પ્રકારોનો ઉપયોગ કરો

ખોટા ડેટા પ્રકારનો ઉપયોગ કરવાથી ઓછો સચોટ ડેટા, કોષ્ટકોને જોડવામાં મુશ્કેલીઓ, લક્ષણોને સિંક્રનાઇઝ કરવામાં મુશ્કેલી અને ફૂલેલી ફાઇલ કદમાં પરિણમી શકે છે.
માહિતીની અખંડિતતાને સુનિશ્ચિત કરવા માટે, વિશેષતામાં માત્ર ડેટા પ્રકારો જ હોવા જોઈએ જે તેને સ્વીકાર્ય હોય. જો ડેટાબેઝમાં ઉંમર દાખલ કરવામાં આવી હોય, તો ખાતરી કરો કે કૉલમ મહત્તમ 3 અંકોના પૂર્ણાંકોનો સંગ્રહ કરે છે.

NULL મૂલ્ય સાથે ઓછામાં ઓછી ખાલી કૉલમ બનાવો. જો તમે બધી કૉલમ NULL તરીકે બનાવો છો, તો આ એક મોટી ભૂલ છે. જો તમને કોઈ ચોક્કસ બિઝનેસ ફંક્શન કરવા માટે ખાલી કૉલમની જરૂર હોય, જ્યારે ડેટા અજાણ્યો હોય અથવા હજુ સુધી તેનો અર્થ ન હોય, તો તેને બનાવવા માટે નિઃસંકોચ. છેવટે, અમે "મૃત્યુની તારીખ" અથવા "બરતરફીની તારીખ" કૉલમ અગાઉથી ભરી શકતા નથી; અમે આકાશ તરફ આંગળી ચીંધતા આગાહી કરનારા નથી :-).

મોટાભાગના મોડેલિંગ સોફ્ટવેર (ER/Studio, MySQL Workbench, SQL DBM, gliffy.com) ડેટા તમને ડેટા પ્રદેશોના પ્રોટોટાઇપ બનાવવા માટે પરવાનગી આપે છે. આ માત્ર સાચો ડેટા પ્રકાર, એપ્લિકેશન તર્ક અને સારું પ્રદર્શન જ નહીં, પણ મૂલ્ય જરૂરી છે તે પણ સુનિશ્ચિત કરે છે.

5. કુદરતી જાઓ

કોષ્ટકમાં કઈ કૉલમનો કી તરીકે ઉપયોગ કરવો તે નક્કી કરતી વખતે, હંમેશા ધ્યાનમાં લો કે વપરાશકર્તા કયા ફીલ્ડમાં ફેરફાર કરી શકે છે. તેમને ક્યારેય કી તરીકે પસંદ કરશો નહીં - એક ખરાબ વિચાર. કંઈપણ થઈ શકે છે, પરંતુ તમારે ખાતરી કરવી જોઈએ કે તે અનન્ય છે.

કુદરતી અથવા વ્યવસાયિક કીનો ઉપયોગ કરવો શ્રેષ્ઠ છે. તેનો સિમેન્ટીક અર્થ છે, તેથી તમે ડેટાબેઝમાં ડુપ્લિકેશન ટાળશો. 

જ્યાં સુધી બિઝનેસ કી અનન્ય ન હોય (પ્રથમ નામ, છેલ્લું નામ, સ્થાન) અને કોષ્ટકની વિવિધ પંક્તિઓમાં પુનરાવર્તિત થાય છે અથવા તે બદલવી આવશ્યક છે, તો જનરેટ કરેલી કૃત્રિમ કીને પ્રાથમિક કી તરીકે નિયુક્ત કરવી જોઈએ.

6. મધ્યસ્થતામાં સામાન્ય કરો

ડેટાબેઝમાં ડેટાને અસરકારક રીતે ગોઠવવા માટે, તમારે માર્ગદર્શિકાના સમૂહને અનુસરવાની અને ડેટાબેઝને સામાન્ય બનાવવાની જરૂર છે. અનુસરવા માટે પાંચ સામાન્ય સ્વરૂપો છે.
નોર્મલાઇઝેશન સાથે, તમે રીડન્ડન્સી ટાળો છો અને તમારી એપ્લિકેશન અથવા સાઇટમાં ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાની અખંડિતતાની ખાતરી કરો છો.

હંમેશની જેમ, બધું મધ્યસ્થતામાં હોવું જોઈએ, સામાન્યકરણ પણ. જો ડેટાબેઝમાં સમાન અનન્ય કી સાથે ઘણા બધા કોષ્ટકો છે, તો પછી તમે ડેટાબેઝને વધુ પડતું સામાન્ય બનાવી દીધું છે. અતિશય નોર્મલાઇઝેશન ડેટાબેઝની કામગીરીને નકારાત્મક રીતે અસર કરે છે.

7. વહેલું પરીક્ષણ કરો, વારંવાર પરીક્ષણ કરો

ટેસ્ટ પ્લાન અને યોગ્ય પરીક્ષણ ડેટાબેઝ ડિઝાઇનનો ભાગ હોવો જોઈએ.

તમારા ડેટાબેઝને ચકાસવાની શ્રેષ્ઠ રીત સતત એકીકરણ દ્વારા છે. "ડેટાબેઝના જીવનમાં એક દિવસ" દૃશ્યનું અનુકરણ કરો અને તપાસો કે બધા એજ કેસ હેન્ડલ થાય છે કે કેમ અને વપરાશકર્તાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ સંભવ છે. જેટલી જલદી તમે બગ્સ શોધી શકશો, તેટલું વધુ તમે સમય અને નાણાં બંને બચાવશો.

આ માત્ર સાત ટિપ્સ છે જેનો ઉપયોગ તમે ઉત્તમ ઉત્પાદકતા અને કાર્યક્ષમતા ડેટાબેઝને ડિઝાઇન કરવા માટે કરી શકો છો. જો તમે તેમને અનુસરો છો, તો તમે ભવિષ્યમાં મોટાભાગના માથાનો દુખાવો ટાળશો. આ ટીપ્સ ડેટાબેઝ મોડેલિંગમાં આઇસબર્ગની માત્ર ટોચ છે. ત્યાં મોટી સંખ્યામાં લાઇફ હેક્સ છે. તમે કયાનો ઉપયોગ કરો છો?

સોર્સ: www.habr.com