What is Data Dictionary in Hindi – डेटा डिक्शनरी क्या है?
What is Data Dictionary
Data dictionary DBMS का “दिमाग” होता है जो system को बताता है कि data कैसा है और उसे कैसे handle करना है। जिससे डेटाबेस को समझना और उसमें बदलाव करना आसान हो जाता है।
डेटा डिक्शनरी DBMS का एक “information store” होता है जो database के बारे में सारी जानकारी रखता है। इसे “metadata का database” भी कहते हैं।
दुसरे शब्दों में, Data dictionary DBMS का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जो database के बारे में सारी जानकारी store करता है। इसे metadata का database भी कहते हैं।
डेटा डिक्शनरी में निम्नलिखित जानकारी होता है:
Tables की जानकारी: सभी tables के नाम, उनके owner, row की संख्या आदि।
Column details: हर column का नाम, data type जैसे integer, varchar, size
Constraints: प्राइमरी की, फॉरेन की, यूनिक की जैसे rules
Views और indexes: सभी views और indexes की जानकारी
User access: किस user को कौनसी table पर क्या permission है।
- यह database का “कागज़ी नक्शा” blueprint होता है।
- Database में क्या-क्या है, इसकी पूरी जानकारी रखता है।
- यह DBMS द्वारा खुद बनाया और maintained किया जाता है।
- यह metadata को data से bind कर सकता है।
- डेटा डिक्शनरी में क्या store होता है?
डेटा डिक्शनरी के घटक (Components):
एक डेटा डिक्शनरी में कई तरह की जानकारी होती है, जो डेटाबेस की पूरी structure प्रदर्शित करती है। इसके निम्न प्रकार के component है:
टेबल्स (Tables): डेटा डिक्शनरी में सबसे महत्वपूर्ण जानकारी टेबल्स के बारे में होती है। प्रत्येक टेबल का नाम, उसमें मौजूद कॉलम्स, और प्रत्येक कॉलम का डेटा टाइप (जैसे, number, text, date) डेटा डिक्शनरी में दर्ज होता है। इसके अलावा, Primary Key और Foreign Key की जानकारी भी मिलती है, जो टेबल्स के बीच के संबंधों को दर्शाती हैं।
कॉलम्स (Columns): प्रत्येक टेबल में कई कॉलम्स होते हैं, और डेटा डिक्शनरी में प्रत्येक कॉलम के बारे में विस्तृत जानकारी होती है। इसमें कॉलम का नाम, डेटा टाइप, कॉलम की लंबाई, और यह भी बताया जाता है कि क्या यह कॉलम खाली रह सकता है या नहीं। कुछ डेटा डिक्शनरी में कॉलम के बारे में और भी जानकारी होती है, जैसे कि कॉलम का डिस्क्रिप्शन या उसका मतलब।
डेटा टाइप्स (Data Types): डेटा डिक्शनरी में प्रत्येक कॉलम के लिए डेटा टाइप स्पष्ट रूप से बताया जाता है। यह जानकारी डेटाबेस में डेटा की सटीकता और अखंडता (Integrity) बनाए रखने के लिए बहुत ज़रूरी है। डेटा टाइप बताता है कि कॉलम में किस तरह का डेटा स्टोर किया जा सकता है (जैसे, संख्या, पाठ, तारीख, समय)।
रिलेशन (Relationships): डेटाबेस में अलग-अलग टेबल्स के बीच रिश्ते होते हैं, और डेटा डिक्शनरी में इन रिश्तों का Details होता है। यह जानकारी बताती है कि कौन सी टेबल्स एक-दूसरे से कैसे जुड़ी हुई हैं, और किस तरह से एक टेबल की जानकारी दूसरी टेबल से संबंधित है। यह जानकारी Primary Key और Foreign Key के ज़रिए दी जाती है।
इंडेक्स (Indexes): डेटाबेस में इंडेक्स डेटा तक तेज़ी से पहुँचने में मदद करते हैं। डेटा डिक्शनरी में इंडेक्स के बारे में जानकारी होती है, जैसे कि किस टेबल पर इंडेक्स बनाया गया है, किस कॉलम पर इंडेक्स बनाया गया है, और इंडेक्स का प्रकार।
डेटा डिक्शनरी के प्रकार (Types of Data Dictionary)
सभी डेटा डिक्शनरी एक जैसे नहीं होते। इनका Design, Integration और उद्देश्य के आधार पर इन्हें अलग-अलग प्रकारों में बांटा जा सकता है:
एक्टिव डेटा डिक्शनरी (Active Data Dictionary)
ये डेटा डिक्शनरी अपने डेटाबेस से जुड़े होते हैं और डेटाबेस में कोई भी बदलाव होने पर अपने आप अपडेट हो जाते हैं। इसका मतलब है कि ये हमेशा डेटाबेस की ताज़ा स्थिति दिखाते हैं, जिससे गलत या पुरानी जानकारी का खतरा कम हो जाता है।
इन्हें इंटीग्रेटेड डेटा डिक्शनरी भी कहते हैं, क्योंकि ये डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) के अंदर काम करते हैं। ये डेटा की सही स्थिति बनाए रखने, नियमों के आधार पर डेटा चेक करने और डेटाबेस को सुचारू रूप से चलाने में मदद करते हैं।
बड़े DBMS सिस्टम में ये आमतौर पर इस्तेमाल होते हैं, जैसे डेटा सर्च को बेहतर करना और डेटा की एकसमानता सुनिश्चित करना।
पैसिव डेटा डिक्शनरी (Passive Data Dictionary)
ये डेटा डिक्शनरी डेटाबेस से अलग काम करते हैं और इन्हें अपडेट करने के लिए हाथ से काम करना पड़ता है। ये उन जगहों के लिए सही हैं जहां डेटाबेस में बदलाव कम होते हैं।
ये पुरानी स्थिति को संभाल कर रख सकते हैं, जैसे डेटाबेस का एक निश्चित समय का रिकॉर्ड। इन्हें Stand-alone डेटा डिक्शनरी भी कहते हैं, जो किसी खास डेटाबेस या DBMS से बंधे नहीं होते। ये ज्यादातर Documentation के लिए इस्तेमाल होते हैं।
इनका फायदा यह है कि ये कई डेटाबेस या सिस्टम के लिए एक केंद्रीय दस्तावेज़ भंडार बना सकते हैं, जो संगठनों के लिए बहुत उपयोगी होता है।
डेटा डिक्शनरी का उपयोग क्यों किया जाता है?
डेटा डिक्शनरी का उपयोग करना data management को सरल और व्यवस्थित बनाने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। यह एक तरह का गाइड है जो डेटाबेस में मौजूद डेटा की पूरी जानकारी प्रदान करता है, जैसे कि डेटा का अर्थ क्या है, उसका ढांचा कैसा है, और उसे कैसे उपयोग करना है। इससे डेटा को समझने में गलतियों की संभावना कम होती है और टीम के सदस्य एक ही जानकारी पर काम कर सकते हैं।
यह डेटा की गुणवत्ता को भी बेहतर बनाता है, क्योंकि यह नियम निर्धारित करता है कि डेटा सही और एकसमान रहे। इसके अलावा, नए लोगों को सिस्टम को समझने में मदद मिलती है और डेटाबेस में बदलाव करने या उसे सुधारने में समय की बचत होती है। कुल मिलाकर, डेटा डिक्शनरी डेटा को सुरक्षित, व्यवस्थित और उपयोगी बनाए रखने का एक बेहतरीन तरीका है।
क्यों जरूरी है? Why Important?
- database का “पासपोर्ट” होता है – सारी डिटेल्स एक जगह होती है।
- data duplication redundancy रोकता है।
- team के सभी members को consistent डेटा मिलता है।
Advantages
- Data management आसान हो जाता है
- Data integrity बनी रहती है, कोई गलत data नहीं डाल सकता है।
- Documentation अपने आप हो जाता है
- Security control करने में मदद मिलती है
- data व्यवस्थित organized रहता है
- नामों में consistency naming conventions
- documentation आसान हो जाता है नए लोगों को समझने में आसानी
Disadvantages
- बड़े database के लिए time-consuming
- मैनुअल update करना मुश्किल passive में
- outdated हो सकता है अगर maintain न किया जाए