What Is Database In Hindi

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What Is Database In Hindi

What Is Data

डेटा (Data) का मतलब है जानकारी। यह किसी भी तरह की सूचना हो सकती है, जैसे नंबर, टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, या कोई और फॉर्मेट।

डेटा अपने आप में कोई मतलब नहीं रखता, लेकिन जब इसे व्यवस्थित और प्रोसेस किया जाता है, तो यह उपयोगी जानकारी बन जाता है। डेटा को कागज पर या कंप्यूटर की मेमोरी में स्टोर किया जा सकता है।

डेटा शब्द लैटिन शब्द  ‘डेटम’  से आया है, जिसका मतलब है  ‘एक जानकारी’ । 

डेटा, डेटम का बहुवचन (Plural) है।

Example : 

  • एक स्कूल में छात्रों के नाम, रोल नंबर, और ग्रेड्स। 
  • बैंक में ग्राहकों के खाते का बैलेंस और लेन  देन का रिकॉर्ड। 
  • मोबाइल में सेव किए गए कॉन्टैक्ट नंबर।

डेटा दो तरह का होता है: 

  1. Structured Data : जैसे टेबल में स्टोर किया गया डेटा (नाम, उम्र, पता)।
  2. Unstructured Data : जैसे इमेज, वीडियो, ऑडियो।

What is Database

डेटाबेस एक व्यवस्थित तरीके से डेटा (जानकारी) को स्टोर, मैनेज और एक्सेस करने का सिस्टम है। यह एक डिजिटल फाइल कैबिनेट की तरह काम करता है, जहाँ डेटा को टेबल्स, रिकॉर्ड्स और फील्ड्स में व्यवस्थित किया जाता है।

Related  data का समूह् database कहलाता है ।

डेटाबेस डेटा (जानकारी) का एक संगठित संग्रह होता है। इसमें डेटा को सही ढंग से व्यवस्थित करके स्टोर किया जाता है, ताकि जरूरत पड़ने पर उसे आसानी से ढूंढा, बदला या हटाया जा सके। 

सरल शब्दों में, डेटाबेस एक ऐसा सिस्टम है जहाँ डेटा को टेबल्स (तालिकाओं) में स्टोर किया जाता है। एक डेटाबेस में एक या एक से ज्यादा टेबल हो सकते हैं। हर टेबल में डेटा को रो और कॉलम में व्यवस्थित किया जाता है। 

डेटाबेस एक संरचित तरीके से डेटा को स्टोर, मैनेज और एक्सेस करने का सिस्टम है। इस तरह, डेटाबेस डेटा को सुरक्षित और व्यवस्थित रखने का एक बेहतर तरीका है।

उदाहरण के लिए, एक स्कूल का डेटाबेस छात्रों के नाम, रोल नंबर और ग्रेड्स को स्टोर कर सकता है। जब भी जरूरत हो, इस डेटा को आसानी से एक्सेस या अपडेट किया जा सकता है। 

What is Database in Hindi

Key Features of Database

डेटाबेस की मुख्य विशेषताएँ निम्नलिखित हैं:

 

  1. डेटा को व्यवस्थित रखना : डेटाबेस में डेटा को सही ढंग से व्यवस्थित करके स्टोर किया जाता है, जिससे इसे आसानी से ढूंढा और उपयोग किया जा सके।
  2. तेजी से डेटा एक्सेस : डेटाबेस में डेटा को जल्दी से ढूंढा और एक्सेस किया जा सकता है।
  3. डेटा की सुरक्षा : डेटाबेस डेटा को सुरक्षित रखता है और अनधिकृत लोगों से बचाता है।
  4. डेटा की अखंडता : डेटाबेस यह सुनिश्चित करता है कि डेटा सही और सटीक रहे।
  5. डेटा शेयरिंग : एक ही डेटाबेस को कई यूजर्स एक साथ एक्सेस कर सकते हैं।
  6. डेटा का बैकअप : डेटाबेस में डेटा का बैकअप लेना आसान होता है, जिससे डेटा खोने का डर नहीं रहता।
  7. स्केलेबिलिटी : डेटाबेस बड़े पैमाने पर डेटा को मैनेज कर सकता है।
  8. डेटा की डुप्लीकेशन कम करना : डेटाबेस डेटा को बार बार स्टोर करने की जरूरत नहीं होती, जिससे स्टोरेज की बचत होती है। 
  9. यूजर फ्रेंडली : डेटाबेस को आसानी से समझा और उपयोग किया जा सकता है।
  10. डेटा का विश्लेषण : डेटाबेस में डेटा का विश्लेषण करके उपयोगी जानकारी निकाली जा सकती है।

इस तरह, डेटाबेस डेटा को सुरक्षित, व्यवस्थित और आसानी से उपयोग करने योग्य बनाता है।

Why do we use database?

  1. To keep the data organized: डेटाबेस डेटा को स्ट्रक्चर्ड तरीके से स्टोर करता है, जिससे इसे ढूंढना और उपयोग करना आसान हो जाता है।

   उदाहरण: एक लाइब्रेरी में किताबों को अलग  अलग सेक्शन में व्यवस्थित किया जाता है। 

  1. Data sharing: एक ही डेटाबेस को कई यूजर्स एक्सेस कर सकते हैं।

   उदाहरण: बैंक में कस्टमर डेटा को कई एम्प्लॉयी एक्सेस कर सकते हैं। 

  1. Data security: डेटाबेस डेटा को सुरक्षित रखता है और अनधिकृत एक्सेस को रोकता है।

   उदाहरण: ऑनलाइन शॉपिंग साइट्स पर यूजर का पासवर्ड सुरक्षित रहता है। 

  1. Data integrity: डेटाबेस यह सुनिश्चित करता है कि डेटा सही और कंसिस्टेंट रहे।

   उदाहरण: एक हॉस्पिटल में मरीज का रिकॉर्ड हमेशा अपडेटेड रहता है।

  1. Banking: ग्राहकों के खाते और लेन देन का रिकॉर्ड रखना।
  2. Education: छात्रों के रिकॉर्ड और परीक्षा परिणाम स्टोर करना।
  3. Healthcare: मरीजों का मेडिकल हिस्ट्री और प्रिस्क्रिप्शन स्टोर करना।
  4. E-commerce: उत्पादों और ग्राहकों के ऑर्डर का डेटा मैनेज करना। 
  5. Social media: यूजर्स के प्रोफाइल, पोस्ट और मैसेजेस स्टोर करना।
  6. Transport: ट्रेन, बस और फ्लाइट्स की जानकारी स्टोर करना।
  7. Telecom: कस्टमर डेटा और कॉल रिकॉर्ड्स मैनेज करना।
  8. Government: नागरिकों का डेटा और सरकारी योजनाओं का रिकॉर्ड रखना।
  9. Retail: स्टोर में उत्पादों की जानकारी और इन्वेंटरी मैनेज करना।
  10. Meteorology: मौसम का डेटा और पूर्वानुमान स्टोर करना।
  11. Airlines: यात्रियों की बुकिंग और फ्लाइट्स की जानकारी स्टोर करना।
  12. Libraries: किताबों का रिकॉर्ड और इश्यू डिटेल्स स्टोर करना।
  13. Online Gaming: यूजर्स के प्रोफाइल और गेम डेटा स्टोर करना।
  14. Real Estate: प्रॉपर्टी और ग्राहकों का डेटा मैनेज करना।
  15. Media: फिल्मों, संगीत और वीडियो का डेटा स्टोर कर

Advantages of database

  1. सभी डेटा एक जगह स्टोर होता है। 
  2. पासवर्ड और एन्क्रिप्शन से डेटा सुरक्षित रहता है। 
  3. डेटा में गलतियाँ कम होती हैं। 
  4. एक ही डेटाबेस को कई यूजर्स एक्सेस कर सकते हैं। 
  5. डेटा को सही ढंग से स्टोर करना। 
  6. डेटा को जल्दी से ढूंढना और एक्सेस करना। 
  7. डेटा को हैकर्स से बचाना। 
  8. डेटा को सही और कंसिस्टेंट रखना। 
  9. एक ही डेटाबेस को कई यूजर्स एक्सेस कर सकते हैं। 
  10. डेटा खोने से बचाने के लिए बैकअप लेना। 
  11. बड़े पैमाने पर डेटा को मैनेज करना। 
  12. डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न ढूंढना। 
  13. एक ही डेटा को बार  बार स्टोर करने की जरूरत नहीं। 
  14. डेटाबेस काम को आसान और ऑटोमेटिक बनाता है। 
  15. डेटा को आसानी से एक्सेस और मैनेज करना। 
  16. डेटा को कंप्रेस करके स्टोर करना। 
  17. एक साथ कई यूजर्स डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं। 
  18. डेटा को सिर्फ अधिकृत यूजर्स ही एक्सेस कर सकते हैं। 
  19. डेटा को मैनेज करने की लागत कम होती हैं

Disadvantages of database

  1. डेटाबेस को मैनेज करना मुश्किल हो सकता है।
  2. डेटाबेस सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर महंगे होते हैं।
  3. हैकर्स डेटाबेस को निशाना बना सकते हैं।
  4. डेटा खोने से बचने के लिए नियमित बैकअप जरूरी है।
  5. एप्लीकेशन की कमी (Lack of Application)

Use of Database

  1. ग्राहकों के खाते और लेन  देन का रिकॉर्ड रखना। 
  2. छात्रों के रिकॉर्ड और परीक्षा परिणाम स्टोर करना। 
  3. मरीजों का मेडिकल हिस्ट्री स्टोर करना। 
  4. उत्पादों और ग्राहकों के ऑर्डर का डेटा मैनेज करना। 
  5. ग्राहकों के खाते और लेन  देन का रिकॉर्ड रखना। 
  6. छात्रों के रिकॉर्ड और परीक्षा परिणाम स्टोर करना। 
  7. मरीजों का मेडिकल हिस्ट्री और प्रिस्क्रिप्शन स्टोर करना। 
  8. उत्पादों और ग्राहकों के ऑर्डर का डेटा मैनेज करना। 
  9. यूजर्स के प्रोफाइल, पोस्ट और मैसेजेस स्टोर करना। 
  10. ट्रेन, बस और फ्लाइट्स की जानकारी स्टोर करना। 
  11. कस्टमर डेटा और कॉल रिकॉर्ड्स मैनेज करना। 
  12. नागरिकों का डेटा और सरकारी योजनाओं का रिकॉर्ड रखना। 
  13. स्टोर में उत्पादों की जानकारी और इन्वेंटरी मैनेज करना। 
  14. मौसम का डेटा और पूर्वानुमान स्टोर करना।  
  15. यात्रियों की बुकिंग और फ्लाइट्स की जानकारी स्टोर करना। 
  16. किताबों का रिकॉर्ड और इश्यू डिटेल्स स्टोर करना। 
  17. यूजर्स के प्रोफाइल और गेम डेटा स्टोर करना। 
  18. प्रॉपर्टी और ग्राहकों का डेटा मैनेज करना। 
  19. फिल्मों, संगीत और वीडियो का डेटा स्टोर करना।

Purpose of Database

डेटाबेस का मुख्य उद्देश्य डेटा को सुरक्षित, व्यवस्थित और आसानी से एक्सेस करने योग्य बनाना है। यह डेटा को डुप्लीकेशन और गलतियों से बचाता है। 

 

    1. डेटा को सुरक्षित रखना : डेटा को अनधिकृत एक्सेस से बचाना।
    2. डेटा को व्यवस्थित करना : डेटा को सही ढंग से स्टोर करना।
    3. डेटा को आसानी से एक्सेस करना : डेटा को जल्दी से ढूंढना।
    4. डेटा की अखंडता बनाए रखना : डेटा को सही और कंसिस्टेंट रखना।
    5. डेटा शेयरिंग को सुगम बनाना : एक ही डेटाबेस को कई यूजर्स एक्सेस कर सकते हैं।
    6. डेटा का बैकअप लेना : डेटा खोने से बचाने के लिए बैकअप लेना।
    7. डेटा का विश्लेषण करना : डेटा से पैटर्न और ट्रेंड्स ढूंढना।
    8. डेटा की डुप्लीकेशन कम करना : एक ही डेटा को बार बार स्टोर करने की जरूरत नहीं। 
    9. डेटा को स्केल करना : बड़े पैमाने पर डेटा को मैनेज करना।
    10. डेटा को सुरक्षित और प्राइवेट रखना : डेटा को सिर्फ अधिकृत यूजर्स ही एक्सेस कर सकते हैं।
    11. डेटा को ऑटोमेटिक करना : डेटाबेस काम को आसान और ऑटोमेटिक बनाता है।
    12. डेटा को यूजर फ्रेंडली बनाना : डेटा को आसानी से एक्सेस और मैनेज करना।
    13. डेटा को कम स्टोरेज स्पेस में स्टोर करना : डेटा को कंप्रेस करके स्टोर करना।
    14. डेटा को मल्टीपल यूजर्स के लिए उपलब्ध कराना : एक साथ कई यूजर्स डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं।
    15. डेटा को कम लागत में मैनेज करना : डेटा को मैनेज करने की लागत कम होती है।

Need for Database

  • डेटा को आसानी से खोजने के लिए डेटाबेस में सर्च फंक्शन की मदद से किसी भी रिकॉर्ड को जल्दी से ढूंढा जा सकता है।
  • नया डेटा जोड़ने के लिए डेटाबेस में नए रिकॉर्ड को आसानी से एड किया जा सकता है।
  • डेटा में बदलाव करने के लिए डेटाबेस में मौजूद डेटा को अपडेट या मॉडिफाई करना आसान होता है
  • अनावश्यक डेटा को हटाने के लिए जरूरत न होने पर डेटाबेस से रिकॉर्ड को डिलीट किया जा सकता है।
  • बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने के लिए डेटाबेस बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर कर सकता है और इसे मैनेज करता है।
  • डेटा की सुरक्षा के लिए डेटाबेस डेटा को सुरक्षित रखता है और अनधिकृत एक्सेस से बचाता है
  • डेटा का बैकअप और रिकवरी डेटाबेस में डेटा का बैकअप लेना और उसे रिकवर करना आसान होता है।
  • डेटा की Consistency (सुसंगतता) डेटाबेस यह सुनिश्चित करता है कि डेटा हमेशा सही और अपडेटेड रहे।

Functionality and Features

  • डेटा स्टोरेज : डेटा को स्थायी रूप से स्टोर करना।
  • डेटा रिकवरी : डेटा को खोने पर उसे वापस लाना।
  • डेटा सर्च : डेटा को आसानी से ढूंढना।
  • डेटा अपडेट : डेटा में बदलाव करना।

 

 डेटाबेस का इतिहास (History of Database)  

  • 1960s : पहले डेटाबेस सिस्टम का विकास हुआ।
  • 1970s : रिलेशनल डेटाबेस (RDBMS) का आविष्कार हुआ।
  • 1980s : SQL (Structured Query Language) का उपयोग शुरू हुआ।
  • 1990s आज : ऑब्जेक्ट  ओरिएंटेड और नोSQL डेटाबेस का विकास हुआ। 
  • डेटाबेस का इतिहास लगभग 60 साल पुराना है। यहां हम डेटाबेस के विकास को समझेंगे:

 

  1. 1960: पहला डेटाबेस सिस्टम

   Charles Bachman ने सबसे पहले एक डेटाबेस सिस्टम डिजाइन किया। यह डेटाबेस का शुरुआती दौर था।

  1. 1970: IBM का IMS सिस्टम

   Codd ने IBM के लिए एक नया सिस्टम बनाया, जिसे Information Management System (IMS) कहा गया। यह डेटाबेस को और बेहतर बनाने की दिशा में एक बड़ा कदम था।

  1. 1976: E R मॉडल का विकास  

   Peter Chen ने Entity  Relationship (E  R) मॉडल बनाया। यह मॉडल डेटाबेस में डेटा के रिलेशनशिप को समझने में मदद करता है।

  1. 1980: रिलेशनल मॉडल का उपयोग

   इस दशक में रिलेशनल मॉडल सबसे ज्यादा इस्तेमाल होने वाला डेटाबेस कॉम्पोनेंट बन गया। यह डेटाबेस को और सरल और प्रभावी बनाता है।

  1. 1985: ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड डेटाबेस

   इस साल ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड डेटाबेस मॉडल विकसित किया गया। यह मॉडल डेटाबेस को और लचीला बनाता है।

  1. 1991: MS Access का लॉन्च

   माइक्रोसॉफ्ट ने MS Access लॉन्च किया। यह एक पर्सनल डेटाबेस था जिसे छोटे स्तर पर उपयोग किया जा सकता था।

  1. 1995: इंटरनेट आधारित डेटाबेस  

   इस साल पहली बार एक ऐसा डेटाबेस बनाया गया जो इंटरनेट के जरिए काम कर सकता था। यह डेटाबेस का एक बड़ा क्रांतिकारी कदम था।

  1. 1997: XML का उपयोग

   इस साल डेटाबेस प्रोसेसिंग में XML को शामिल किया गया। XML ने डेटाबेस को और भी लचीला और शक्तिशाली बना दिया।

How Does Database Work?

    1. Data Storage : डेटा को टेबल्स या डॉक्यूमेंट्स में स्टोर किया जाता है।
    2. Query Language : डेटाबेस से डेटा को एक्सेस करने के लिए SQL (Structured Query Language) का उपयोग किया जाता है।

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