ڈیٹا بیس ڈیزائن۔ بہترین طرز عمل

شرح پر اگلے بہاؤ کے آغاز کی توقع میں "ڈیٹا بیس" ہم نے ڈیٹا بیس کو ڈیزائن کرنے کے لیے اہم نکات کے ساتھ مصنف کا ایک چھوٹا سا مواد تیار کیا ہے۔ ہمیں امید ہے کہ یہ مواد آپ کے لیے مفید ثابت ہوگا۔

ڈیٹا بیس ہر جگہ موجود ہیں: آسان ترین بلاگز اور ڈائریکٹریز سے لے کر قابل اعتماد انفارمیشن سسٹمز اور بڑے سوشل نیٹ ورکس تک۔ ڈیٹا بیس سادہ ہے یا پیچیدہ یہ اتنا اہم نہیں ہے جتنا کہ اسے صحیح طریقے سے ڈیزائن کرنا ضروری ہے۔ جب ڈیٹا بیس کو بغیر سوچے سمجھے اور مقصد کی واضح سمجھ کے بغیر ڈیزائن کیا جاتا ہے، تو یہ نہ صرف بے اثر ہوتا ہے، بلکہ ڈیٹا بیس کے ساتھ مزید کام کرنا ایک حقیقی عذاب ہو گا، صارفین کے لیے ایک ناقابل تسخیر جنگل۔ یہاں کچھ ڈیٹا بیس ڈیزائن کی تجاویز ہیں جو آپ کو ایک مفید اور استعمال میں آسان پروڈکٹ بنانے میں مدد کریں گی۔

1. اس بات کا تعین کریں کہ میز کس کے لیے ہے اور اس کی ساخت کیا ہے۔

آج، ترقی کے طریقے جیسے Scrum یا RAD (Rapid Application Development) IT ٹیموں کو تیزی سے ڈیٹا بیس تیار کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ تاہم، وقت کے تعاقب میں، مبہم طور پر یہ تصور کرتے ہوئے کہ مقصد خود کیا ہے، حتمی نتائج کیا ہونے چاہئیں، مبہم طور پر یہ سوچتے ہوئے کہ سیدھا ایک اڈہ بنانے میں غوطہ لگانا بہت اچھا ہے۔
 
ایسا لگتا ہے جیسے ٹیم موثر، تیز رفتار کام پر مرکوز ہے، لیکن یہ ایک سراب ہے۔ جتنا اور تیزی سے آپ پروجیکٹ کی گہرائی میں غوطہ لگائیں گے، ڈیٹا بیس کے ڈیزائن میں غلطیوں کی نشاندہی کرنے اور اسے تبدیل کرنے میں اتنا ہی زیادہ وقت لگے گا۔

لہذا آپ کو فیصلہ کرنے کی پہلی چیز یہ ہے کہ آپ اپنے ڈیٹا بیس کے مقصد کی وضاحت کریں۔ کس قسم کی ایپلیکیشن کے لیے ڈیٹا بیس تیار کیا جا رہا ہے؟ کیا صارف صرف ریکارڈ کے ساتھ کام کرے گا اور اسے لین دین پر توجہ دینے کی ضرورت ہے، یا اسے ڈیٹا اینالیٹکس میں زیادہ دلچسپی ہے؟ بیس کہاں تعینات کیا جائے؟ کیا یہ گاہک کے رویے کو ٹریک کرے گا یا صرف کسٹمر تعلقات کو منظم کرے گا؟ 

جتنی جلدی ڈیزائن ٹیم ان سوالات کا جواب دے گی، ڈیٹا بیس ڈیزائن کا عمل اتنا ہی ہموار ہوگا۔

2. اسٹوریج کے لیے مجھے کون سا ڈیٹا منتخب کرنا چاہیے؟

آگے کی منصوبہ بندی کریں۔ اس بارے میں سوچیں کہ وہ سائٹ یا سسٹم جس کے لیے ڈیٹا بیس کو ڈیزائن کیا جا رہا ہے وہ مستقبل میں کیا کرے گا۔ تکنیکی وضاحتوں کی سادہ ضروریات سے آگے جانا ضروری ہے۔ بس براہ کرم ڈیٹا کی ان تمام ممکنہ اقسام کے بارے میں سوچنا شروع نہ کریں جسے صارف کبھی بھی اسٹور کرے گا۔ اس کے بجائے، اس بارے میں سوچیں کہ آیا صارف پوسٹس لکھ سکیں گے، دستاویزات یا تصاویر اپ لوڈ کر سکیں گے، یا پیغامات کا تبادلہ کر سکیں گے۔ اگر یہ معاملہ ہے، تو آپ کو ان کے لیے ڈیٹا بیس میں جگہ مختص کرنے کی ضرورت ہے۔

اس ٹیم، ڈیپارٹمنٹ، یا تنظیم کے ساتھ کام کریں جس کے لیے مستقبل میں ڈیزائن کی بنیاد کی مدد کی جائے گی۔ کسٹمر سروس کے ماہرین سے لے کر محکمہ کے سربراہوں تک مختلف سطحوں پر لوگوں سے بات چیت کریں۔ اس طرح فیڈ بیک کی مدد سے آپ کو کمپنی کی ضروریات کا واضح اندازہ ہو جائے گا۔ 

لامحالہ، یہاں تک کہ ایک ہی محکمہ کے اندر صارفین کی ضروریات متضاد ہوں گی۔ اگر آپ اس کا سامنا کرتے ہیں، تو اپنے تجربے پر بھروسہ کرنے سے نہ گھبرائیں اور ایک ایسا سمجھوتہ تلاش کریں جو تمام فریقوں کے مطابق ہو اور ڈیٹا بیس کے حتمی مقصد کو پورا کرے۔ یقین رکھیں: مستقبل میں آپ کو کرما میں +100500 اور کوکیز کا پہاڑ ملے گا۔

3. دیکھ بھال کے ساتھ ماڈل ڈیٹا

ڈیٹا ماڈلنگ کرتے وقت توجہ دینے کے لیے کئی اہم نکات ہیں۔ جیسا کہ ہم نے پہلے کہا، ڈیٹا بیس کا مقصد یہ طے کرتا ہے کہ ماڈلنگ میں کون سے طریقے استعمال کیے جائیں۔ اگر ہم آن لائن ریکارڈ پروسیسنگ (OLTP) کے لیے ڈیٹا بیس تیار کر رہے ہیں، دوسرے لفظوں میں ریکارڈ بنانے، ترمیم کرنے اور حذف کرنے کے لیے، ہم ٹرانزیکشن ماڈلنگ کا استعمال کرتے ہیں۔ اگر ڈیٹا بیس کا رشتہ دار ہونا ضروری ہے، تو کثیر جہتی ماڈلنگ کا استعمال کرنا بہتر ہے۔

ماڈلنگ کے دوران، تصوراتی (CDM)، جسمانی (PDM)، اور منطقی (LDM) ڈیٹا ماڈل بنائے جاتے ہیں۔ 

تصوراتی ماڈل اداروں اور ان میں شامل ڈیٹا کی اقسام کے ساتھ ساتھ ان کے درمیان تعلقات کی بھی وضاحت کرتے ہیں۔ اپنے ڈیٹا کو منطقی حصوں میں تقسیم کریں - یہ زندگی کو بہت آسان بنا دیتا ہے۔
اہم چیز اعتدال پسند ہے، اسے زیادہ نہ کریں۔

اگر کسی ہستی کو ایک لفظ یا فقرے میں درجہ بندی کرنا بہت مشکل ہے، تو اب وقت آگیا ہے کہ ذیلی قسمیں (بچوں کی ہستی) استعمال کی جائیں۔

اگر کوئی وجود اپنی زندگی خود چلاتا ہے، اس میں ایسی صفات ہیں جو اس کے رویے اور اس کی ظاہری شکل کے ساتھ ساتھ دیگر اشیاء کے ساتھ تعلقات کو بھی بیان کرتی ہیں، تو آپ محفوظ طریقے سے نہ صرف ایک ذیلی قسم، بلکہ ایک سپر ٹائپ (والدین ہستی) کا بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ 

اگر آپ اس اصول کو نظر انداز کرتے ہیں، تو دوسرے ڈویلپرز آپ کے ماڈل میں الجھن کا شکار ہو جائیں گے اور ڈیٹا اور اسے جمع کرنے کے اصولوں کو پوری طرح نہیں سمجھ پائیں گے۔

تصوراتی ماڈلز کو منطقی استعمال کرتے ہوئے لاگو کیا جاتا ہے۔ یہ ماڈل فزیکل ڈیٹا بیس ڈیزائن کے لیے روڈ میپ کی طرح ہیں۔ منطقی ماڈل میں، کاروباری ڈیٹا کے اداروں کی شناخت کی جاتی ہے، ڈیٹا کی اقسام کا تعین کیا جاتا ہے، اور اصول کلید کی حیثیت کا تعین کیا جاتا ہے جو ڈیٹا کے درمیان تعلقات کو منظم کرتی ہے۔

پھر لاجیکل ڈیٹا ماڈل کا پہلے سے منتخب کردہ DBMS (ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم) پلیٹ فارم سے موازنہ کیا جاتا ہے اور ایک فزیکل ماڈل حاصل کیا جاتا ہے۔ یہ بیان کرتا ہے کہ ڈیٹا کو جسمانی طور پر کیسے محفوظ کیا جاتا ہے۔

4. صحیح ڈیٹا کی اقسام استعمال کریں۔

ڈیٹا کی غلط قسم کا استعمال کم درست ڈیٹا، ٹیبلز میں شامل ہونے میں مشکلات، صفات کو ہم آہنگ کرنے میں دشواری، اور فولا ہوا فائل سائز کا نتیجہ ہو سکتا ہے۔
معلومات کی سالمیت کو یقینی بنانے کے لیے، کسی وصف میں صرف ڈیٹا کی قسمیں ہونی چاہئیں جو اس کے لیے قابل قبول ہوں۔ اگر ڈیٹا بیس میں عمر درج کی گئی ہے، تو یقینی بنائیں کہ کالم زیادہ سے زیادہ 3 ہندسوں کے عدد کو محفوظ کرتا ہے۔

NULL قدر کے ساتھ کم از کم خالی کالم بنائیں۔ اگر آپ تمام کالم کو NULL کے طور پر بناتے ہیں تو یہ ایک بڑی غلطی ہے۔ اگر آپ کو کسی مخصوص کاروباری فنکشن کو انجام دینے کے لیے خالی کالم کی ضرورت ہے، جب ڈیٹا نامعلوم ہے یا ابھی تک کوئی معنی نہیں رکھتا ہے، تو بلا جھجھک اسے تخلیق کریں۔ آخرکار، ہم کالم "تاریخ موت" یا "برخاستگی کی تاریخ" کو پہلے سے نہیں بھر سکتے؛ ہم آسمان کی طرف انگلیاں اٹھانے والے پیشین گوئی کرنے والے نہیں ہیں :-)۔

زیادہ تر ماڈلنگ سافٹ ویئر (ER/Studio، MySQL Workbench، SQL DBM، gliffy.com) ڈیٹا آپ کو ڈیٹا ریجنز کے پروٹو ٹائپ بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ نہ صرف درست ڈیٹا کی قسم، اطلاق کی منطق، اور اچھی کارکردگی کو یقینی بناتا ہے، بلکہ یہ بھی کہ قدر کی ضرورت ہوتی ہے۔

5. قدرتی طور پر جاؤ

یہ فیصلہ کرتے وقت کہ ٹیبل میں کون سا کالم بطور کلید استعمال کرنا ہے، ہمیشہ غور کریں کہ صارف کن فیلڈز میں ترمیم کر سکتا ہے۔ انہیں کبھی بھی کلید کے طور پر منتخب نہ کریں - ایک برا خیال۔ کچھ بھی ہو سکتا ہے، لیکن آپ کو یقینی بنانا چاہیے کہ یہ منفرد ہے۔

قدرتی، یا کاروباری کلید استعمال کرنا بہتر ہے۔ اس کا ایک معنوی معنی ہے، لہذا آپ ڈیٹا بیس میں نقل سے بچیں گے۔ 

جب تک کہ کاروباری کلید منفرد نہ ہو (پہلا نام، آخری نام، پوزیشن) اور ٹیبل کی مختلف قطاروں میں دہرائی جاتی ہے یا اسے تبدیل کرنا ضروری ہے، تب تک تیار کردہ مصنوعی کلید کو بنیادی کلید کے طور پر نامزد کیا جانا چاہیے۔

6. اعتدال میں معمول بنائیں

ڈیٹا بیس میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ترتیب دینے کے لیے، آپ کو گائیڈ لائنز کے ایک سیٹ پر عمل کرنے اور ڈیٹا بیس کو معمول پر لانے کی ضرورت ہے۔ پیروی کرنے کے لئے پانچ عام شکلیں ہیں۔
نارملائزیشن کے ساتھ، آپ فالتو پن سے بچتے ہیں اور اپنی درخواست یا سائٹ میں استعمال کیے گئے ڈیٹا کی سالمیت کو یقینی بناتے ہیں۔

ہمیشہ کی طرح، سب کچھ اعتدال میں ہونا چاہئے، یہاں تک کہ معمول پر۔ اگر ڈیٹا بیس میں ایک ہی انوکھی کلیدوں کے ساتھ بہت زیادہ میزیں ہیں، تو آپ نے ڈیٹا بیس کو بہت زیادہ معمول بنا لیا ہے۔ ضرورت سے زیادہ نارملائزیشن ڈیٹا بیس کی کارکردگی کو منفی طور پر متاثر کرتی ہے۔

7. ابتدائی ٹیسٹ، اکثر ٹیسٹ

ٹیسٹ پلان اور مناسب جانچ کو ڈیٹا بیس ڈیزائن کا حصہ ہونا چاہیے۔

اپنے ڈیٹا بیس کو جانچنے کا بہترین طریقہ مسلسل انضمام کے ذریعے ہے۔ "ڈیٹا بیس کی زندگی میں ایک دن" کے منظر نامے کی تقلید کریں اور چیک کریں کہ آیا تمام ایج کیسز کو ہینڈل کیا گیا ہے اور صارف کی بات چیت کا کیا امکان ہے۔ جتنی جلدی آپ کو کیڑے ملیں گے، اتنا ہی آپ کا وقت اور پیسہ دونوں کی بچت ہوگی۔

یہ صرف سات نکات ہیں جنہیں آپ ایک بہترین پیداواری صلاحیت اور کارکردگی کا ڈیٹا بیس ڈیزائن کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ اگر آپ ان کی پیروی کرتے ہیں، تو آپ مستقبل میں زیادہ تر سر درد سے بچ جائیں گے۔ یہ تجاویز ڈیٹا بیس ماڈلنگ میں آئس برگ کا صرف ایک سرہ ہیں۔ لائف ہیکس کی ایک بڑی تعداد ہے۔ آپ کون سا استعمال کرتے ہیں؟

ماخذ: www.habr.com