SQL, क्वेरी बिल्डर्स और ORMs की तुलना करना

परिचय

अपने एप्लिकेशन डेटा को प्रबंधित करने के लिए डेटाबेस का उपयोग करना डेटा दृढ़ता के लिए सबसे आम विकल्पों में से एक है। डेटाबेस तेजी से सूचना भंडारण और पुनर्प्राप्ति की अनुमति देते हैं, डेटा अखंडता की गारंटी प्रदान करते हैं, और एक व्यक्तिगत एप्लिकेशन इंस्टेंस के जीवनकाल से परे दृढ़ता प्रदान करते हैं। आपकी परियोजना की आवश्यकताओं और आपकी प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए अनगिनत प्रकार के डेटाबेस उपलब्ध हैं।

हालांकि, आपके एप्लिकेशन से सीधे डेटाबेस के साथ काम करना हमेशा आसान नहीं होता है। डेटा संरचनाओं का प्रतिनिधित्व करने के तरीके में अंतर अक्सर चुनौतियों का कारण बनता है। विभिन्न संस्थाओं के बीच संबंधों के बारे में सूक्ष्मता व्यक्त करने में कठिनाई भी समस्याएं पैदा कर सकती है। इसे संबोधित करने के लिए, कोर एप्लिकेशन और डेटा लेयर के बीच इंटरफेस के रूप में कार्य करने में सहायता के लिए कई अलग-अलग टूल बनाए गए हैं।

इस गाइड में, हम तीन सामान्य दृष्टिकोणों के बीच उत्पन्न होने वाले कुछ अंतरों को देखेंगे:रॉ SQL, क्वेरी बिल्डर्स, और ORM (ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपर)। हम प्रत्येक दृष्टिकोण के कुछ लाभों और कमियों की तुलना करेंगे और फिर कुछ प्रमुख अवधारणाओं से परिचित होने में सहायता के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले शब्दों की शब्दावली के साथ समाप्त करेंगे।

सरलीकृत सारांश के रूप में, प्रत्येक दृष्टिकोण की ताकत और कमजोरियों का एक सामान्य दृष्टिकोण यहां दिया गया है:

कच्चे SQL या किसी अन्य डेटाबेस-मूल क्वेरी भाषा के साथ डेटा प्रबंधित करना

कुछ एप्लिकेशन डेटाबेस इंजन द्वारा समर्थित मूल भाषा का उपयोग करके प्रश्नों को लिखकर और निष्पादित करके सीधे डेटाबेस के साथ इंटरफेस करते हैं। अक्सर, एक डेटाबेस ड्राइवर वह सब होता है जो डेटाबेस इंस्टेंस के साथ कनेक्ट करने, प्रमाणित करने और संचार करने के लिए आवश्यक होता है।

डेवलपर्स कनेक्शन के माध्यम से डेटाबेस की मूल भाषा में लिखित प्रश्न भेज सकते हैं। बदले में, डेटाबेस अपने मूल स्वरूपों में से एक में भी क्वेरी परिणाम प्रदान करेगा। कई रिलेशनल डेटाबेस के लिए, पसंद की क्वेरी भाषा SQL है।

अधिकांश संबंधपरक डेटाबेस, साथ ही कुछ गैर-संबंधपरक डेटाबेस, संरचित क्वेरी भाषा का समर्थन करते हैं, जिसे SQL के रूप में भी जाना जाता है, शक्तिशाली प्रश्नों को बनाने और निष्पादित करने के लिए। SQL का उपयोग 1970 के दशक से डेटा को प्रबंधित करने के लिए किया जाता रहा है, इसलिए यह एक हद तक समर्थित और मानकीकृत है।

मूल क्वेरी के लाभ

SQL या किसी अन्य डेटाबेस-मूल भाषा का उपयोग करने के कुछ स्पष्ट लाभ हैं।

एक फायदा यह है कि डेवलपर्स डेटाबेस प्रश्नों को लिखते और प्रबंधित करते हैं और परिणामों को स्पष्ट रूप से संभालते हैं। हालांकि यह बहुत अधिक अतिरिक्त काम हो सकता है, इसका मतलब है कि डेटाबेस क्या संग्रहीत कर रहा है, यह आपके डेटा का प्रतिनिधित्व कैसे कर रहा है, और बाद में पुनर्प्राप्त होने पर यह उस डेटा की आपूर्ति कैसे करेगा, इसके संदर्भ में कुछ आश्चर्य हैं। अमूर्तता की कमी का मतलब है कि कम "चलने वाले हिस्से" हैं जो अनिश्चितता का कारण बन सकते हैं।

इसका एक उदाहरण प्रदर्शन है। जबकि परिष्कृत अमूर्त परतें प्रोग्रामिंग कथनों का अनुवाद करके SQL क्वेरी उत्पन्न करती हैं, जेनरेट किया गया SQL बहुत अक्षम हो सकता है। अनावश्यक खंड, अत्यधिक व्यापक प्रश्न, और अन्य दुर्घटनाएं धीमी डेटाबेस संचालन को जन्म दे सकती हैं जो नाजुक और डीबग करना मुश्किल हो सकता है। SQL में मूल रूप से लिखकर, आप अपने सभी डोमेन ज्ञान और सामान्य ज्ञान का उपयोग कर सकते हैं ताकि क्वेरी की कई समस्याओं से बचा जा सके

डेटाबेस-मूल क्वेरी का उपयोग करने का एक अन्य कारण लचीलापन है। मूल डेटाबेस क्वेरी भाषा के रूप में कोई भी अमूर्तता उतनी लचीली होने की संभावना नहीं है। अमूर्तता के उच्च स्तर दो अलग-अलग प्रतिमानों के बीच की खाई को पाटने का प्रयास करते हैं, जो उनके द्वारा व्यक्त किए जा सकने वाले संचालन के प्रकारों को प्रतिबंधित कर सकते हैं। हालांकि, कच्चे SQL में लिखते समय, आप अपने डेटाबेस इंजन की सभी सुविधाओं का लाभ उठा सकते हैं और अधिक जटिल प्रश्नों को व्यक्त कर सकते हैं।

मूल क्वेरी की कमियां

जबकि स्थानीय पूछताछ के कुछ निश्चित मजबूत बिंदु हैं, यह इसकी समस्याओं के बिना नहीं है।

सादे SQL का उपयोग करके किसी एप्लिकेशन से डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करते समय, आपको मान्य क्वेरी लिखने के लिए अंतर्निहित डेटा संरचना को समझना चाहिए। आपके एप्लिकेशन द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा प्रकारों और संरचनाओं और डेटाबेस सिस्टम के भीतर उपलब्ध निर्माणों के बीच अनुवाद करने के लिए आप पूरी तरह से जिम्मेदार हैं।

कच्चे एसक्यूएल के साथ काम करते समय ध्यान रखने वाली एक और बात यह है कि अपने इनपुट की सुरक्षा का प्रबंधन करना पूरी तरह से आप पर निर्भर है। यह विशेष रूप से सच है यदि आप बाहरी उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए डेटा को संग्रहीत कर रहे हैं, जहां विशेष रूप से तैयार किए गए इनपुट आपके डेटाबेस को उस जानकारी को उजागर करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं जिसे आप अनुमति नहीं देना चाहते थे।

इस प्रकार के शोषण को SQL इंजेक्शन कहा जाता है, और यह एक संभावित समस्या है जब भी उपयोगकर्ता इनपुट डेटाबेस स्थिति को प्रभावित कर सकता है। उच्च अमूर्त उपकरण अक्सर उपयोगकर्ता इनपुट को स्वचालित रूप से साफ करते हैं, जिससे आपको इस वर्ग की समस्याओं से बचने में मदद मिलती है।

मूल क्वेरी भाषाओं के साथ काम करने का मतलब लगभग हमेशा नियमित स्ट्रिंग्स के साथ क्वेरीज़ लिखना होता है। यह उन मामलों में एक दर्दनाक प्रक्रिया हो सकती है जहां आपको एक वैध क्वेरी बनाने के लिए इनपुट से बचना चाहिए और स्ट्रिंग्स को एक साथ जोड़ना चाहिए। आपका डेटाबेस संचालन स्ट्रिंग हेरफेर की कई परतों में लिपटा हो सकता है जिसमें गलती से डेटा को प्रबंधित करने की उच्च क्षमता होती है।

मूल क्वेरी सारांश

जबकि हमने इस खंड में मुख्य रूप से SQL के बारे में बात की है, यहाँ अधिकांश जानकारी किसी भी मूल डेटाबेस क्वेरी करने वाली भाषा पर समान रूप से लागू होती है। संक्षेप में कहें तो, अपरिष्कृत SQL या किसी समकक्ष क्वेरी भाषा का प्रत्यक्ष उपयोग आपको डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए डेटाबेस द्वारा उपयोग किए गए एब्स्ट्रैक्शन के सबसे करीब ले जाता है, लेकिन आपको अपने डेटा को मैन्युअल रूप से प्रबंधित करने के सभी भारी भार उठाने के लिए मजबूर करता है।

क्वेरी बिल्डरों के साथ डेटा प्रबंधित करना

SQL जैसी डेटाबेस-देशी क्वेरी भाषाओं का उपयोग करने का एक वैकल्पिक तरीका यह है कि आप अपने डेटाबेस से बात करने के लिए क्वेरी बिल्डर नामक टूल या लाइब्रेरी का उपयोग करें।

SQL क्वेरी बिल्डर्स क्या हैं?

एक SQL क्वेरी बिल्डर कच्चे डेटाबेस-मूल क्वेरीिंग भाषाओं के ऊपर अमूर्तता की एक परत जोड़ता है। वे क्वेरी पैटर्न को औपचारिक रूप देकर और ऐसे तरीके या कार्य प्रदान करके ऐसा करते हैं जो इनपुट स्वच्छता जोड़ते हैं और अनुप्रयोगों में आसान एकीकरण के लिए स्वचालित रूप से आइटम से बच जाते हैं।

SQL क्वेरी बिल्डरों का उपयोग करते समय डेटाबेस परत द्वारा समर्थित संरचनाएं और क्रियाएं अभी भी काफी पहचानने योग्य हैं। यह आपको डेटा के अपेक्षाकृत करीब रहते हुए भी प्रोग्रामेटिक रूप से डेटा के साथ काम करने की अनुमति देता है।

आमतौर पर, क्वेरी निर्माता एक इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं जो किसी क्वेरी में एक शर्त जोड़ने के लिए विधियों या कार्यों का उपयोग करता है। विधियों को एक साथ जोड़कर, डेवलपर्स इन व्यक्तिगत "क्लॉज" से संपूर्ण डेटाबेस क्वेरी बना सकते हैं।

SQL क्वेरी बिल्डरों के लाभ

चूंकि क्वेरी निर्माता आपके बाकी एप्लिकेशन के समान निर्माण (विधियों या कार्यों) का उपयोग करते हैं, डेवलपर्स अक्सर स्ट्रिंग के रूप में लिखे गए कच्चे डेटाबेस प्रश्नों की तुलना में दीर्घकालिक प्रबंधन करना आसान पाते हैं। ऑपरेटरों और डेटा के बीच अंतर बताना आसान है और प्रश्नों को तार्किक भागों में विघटित करना आसान है जो किसी क्वेरी के विशिष्ट भागों को संभालते हैं।

कुछ डेवलपर्स के लिए, SQL क्वेरी बिल्डर का उपयोग करने का एक अन्य लाभ यह है कि यह हमेशा अंतर्निहित क्वेरीिंग भाषा को छिपाता नहीं है। हालांकि ऑपरेशन स्ट्रिंग्स के बजाय विधियों का उपयोग कर सकते हैं, यह काफी पारदर्शी हो सकता है, जिससे डेटाबेस से परिचित लोगों के लिए यह समझना आसान हो जाता है कि एक ऑपरेशन क्या करेगा। अमूर्तता के अधिक स्तरों का उपयोग करते समय हमेशा ऐसा नहीं होता है।

उदाहरण के लिए, SQL क्वेरी बिल्डर्स अक्सर कई डेटा बैकएंड का समर्थन करते हैं, विभिन्न रिलेशनल डेटाबेस में कुछ सूक्ष्म अंतरों को सारणित करते हैं। यह आपको विभिन्न डेटाबेस का उपयोग करने वाली परियोजनाओं के लिए समान टूल का उपयोग करने की अनुमति देता है। यह एक नए डेटाबेस में माइग्रेट करना थोड़ा आसान भी बना सकता है।

एसक्यूएल क्वेरी बिल्डरों की कमियां

SQL क्वेरी बिल्डरों को मूल क्वेरी भाषाओं के समान ही कुछ नुकसानों का सामना करना पड़ता है।

एक लोकप्रिय आलोचना यह है कि SQL क्वेरी बिल्डरों को अभी भी आपको डेटाबेस की संरचनाओं और क्षमताओं को समझने और खाते की आवश्यकता होती है। यह कुछ डेवलपर्स के लिए उपयोगी पर्याप्त अमूर्त नहीं है। इसका मतलब है कि आपके पास विशिष्ट सिंटैक्स और क्वेरी बिल्डर की क्षमताओं के अलावा SQL की काफी अच्छी समझ होनी चाहिए।

इसके अतिरिक्त, SQL क्वेरी बिल्डरों को अभी भी आपको यह परिभाषित करने की आवश्यकता है कि आपके द्वारा पुनर्प्राप्त किया गया डेटा आपके एप्लिकेशन डेटा से कैसे संबंधित है। आपके इन-मेमोरी ऑब्जेक्ट्स और डेटाबेस में मौजूद ऑब्जेक्ट्स के बीच कोई स्वचालित सिंक्रोनाइज़ेशन नहीं है।

जबकि क्वेरी बिल्डर्स अक्सर उस क्वेरीिंग भाषा का अनुकरण करते हैं जिसके साथ वे काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, अमूर्तता की अतिरिक्त परत का मतलब यह हो सकता है कि कभी-कभी प्रदान की गई विधियों का उपयोग करके कुछ ऑपरेशन संभव नहीं होते हैं। आमतौर पर, क्वेरी बिल्डर के विशिष्ट इंटरफ़ेस को दरकिनार करते हुए, क्वेरी को सीधे बैकएंड पर भेजने के लिए एक "रॉ" मोड होता है, लेकिन यह समस्या को हल करने के बजाय उसे दूर कर देता है।

SQL क्वेरी बिल्डरों का सारांश

कुल मिलाकर, SQL क्वेरी बिल्डर्स अमूर्तता की एक पतली परत प्रदान करते हैं जो विशेष रूप से डेटाबेस-मूल भाषाओं के साथ सीधे काम करने के कुछ प्रमुख दर्द बिंदुओं को लक्षित करता है। SQL क्वेरी बिल्डर्स लगभग क्वेरी के लिए एक टेम्प्लेटिंग सिस्टम के रूप में कार्य करते हैं, जिससे डेवलपर्स सीधे डेटाबेस के साथ काम करने और अमूर्तता की अतिरिक्त परतों को जोड़ने के बीच की रेखा पर चल सकते हैं।

ओआरएम के साथ डेटा प्रबंधित करना

अमूर्त पदानुक्रम से एक कदम आगे ओआरएम हैं। ओआरएम आमतौर पर एप्लिकेशन डेटा के साथ अधिक तरलता से एकीकृत होने की आशा के साथ अधिक पूर्ण अमूर्तता का लक्ष्य रखता है।

ओआरएम क्या हैं?

ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपर, या ओआरएम, रिलेशनल डेटाबेस में डेटा अभ्यावेदन और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (ओओपी) के साथ उपयोग की जाने वाली मेमोरी में प्रतिनिधित्व के बीच अनुवाद करने के लिए समर्पित सॉफ़्टवेयर के टुकड़े हैं। ORM डेटाबेस के भीतर डेटा के लिए एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड इंटरफ़ेस प्रदान करता है, परिचित प्रोग्रामिंग अवधारणाओं का उपयोग करने का प्रयास करता है और विकास को गति देने के लिए आवश्यक बॉयलरप्लेट कोड की मात्रा को कम करता है।

सामान्य तौर पर, ओआरएम एक अमूर्त परत के रूप में कार्य करता है, जिसका उद्देश्य डेवलपर्स को ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रतिमान को बदलने के बिना डेटाबेस के साथ काम करने में मदद करना है। यह डेटाबेस के भंडारण प्रारूप की बारीकियों के अनुकूल होने के मानसिक भार को कम करके मददगार हो सकता है।

विशेष रूप से, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग में ऑब्जेक्ट उनके भीतर बहुत सी स्थिति को एन्कोड करते हैं और अन्य ऑब्जेक्ट्स के साथ इनहेरिटेंस और अन्य ओओपी अवधारणाओं के माध्यम से जटिल संबंध हो सकते हैं। तालिका-उन्मुख संबंधपरक प्रतिमान में इस जानकारी को मज़बूती से मैप करना अक्सर सीधा नहीं होता है और इसके लिए दोनों प्रणालियों की अच्छी समझ की आवश्यकता हो सकती है। ORM इस मैपिंग में से कुछ को स्वचालित करके और सिस्टम के भीतर डेटा को अभिव्यंजक इंटरफेस प्रदान करके इस बोझ को हल्का करने का प्रयास करते हैं।

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के लिए विशिष्ट ओआरएम की चुनौतियां हैं और संबंधपरक डेटाबेस?

परिभाषा के अनुसार, ORM को विशेष रूप से ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एप्लिकेशन भाषाओं और रिलेशनल डेटाबेस के बीच इंटरफेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हालांकि, प्रोग्रामिंग भाषाओं में उपयोग किए जाने वाले डेटा संरचना एब्स्ट्रैक्शन और डेटाबेस स्टोर द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा संरचना एब्स्ट्रैक्शन के बीच मैप और अनुवाद करने की कोशिश करना एक अधिक सामान्य समस्या है जो तब भी मौजूद हो सकती है जब एब्स्ट्रैक्शन सफाई से संरेखित न हो।

प्रोग्रामिंग प्रतिमान (वस्तु उन्मुख, कार्यात्मक, प्रक्रियात्मक, आदि) और डेटाबेस प्रकार (संबंधपरक, दस्तावेज़, कुंजी-मूल्य, आदि) के आधार पर, विभिन्न मात्रा में अमूर्तता सहायक हो सकती है। कई बार, एप्लिकेशन के भीतर डेटा संरचनाओं की जटिलता तय करती है कि डेटा स्टोर के साथ इंटरफ़ेस करना कितना आसान है।

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग महत्वपूर्ण स्थिति और रिश्तों के साथ बहुत सारी संरचनाओं का निर्माण करती है जिनका हिसाब होना चाहिए। कुछ अन्य प्रोग्रामिंग प्रतिमान इस बारे में अधिक स्पष्ट हैं कि राज्य कहाँ संग्रहीत है और इसे कैसे प्रबंधित किया जाता है। उदाहरण के लिए, विशुद्ध रूप से कार्यात्मक भाषाएँ परिवर्तनशील अवस्था की अनुमति नहीं देती हैं, इसलिए राज्य अक्सर उन कार्यों या वस्तुओं के लिए एक इनपुट होता है जो एक नए राज्य का उत्पादन करते हैं। क्रियाओं से डेटा का यह स्पष्ट पृथक्करण, साथ ही राज्य जीवन चक्रों की खोज डेटाबेस के साथ बातचीत को आसान बनाने में मदद कर सकती है।

किसी भी तरह से, सॉफ्टवेयर के माध्यम से डेटाबेस के साथ इंटरफेस करने का विकल्प जो दो अलग-अलग अभ्यावेदन के बीच मैप करता है, अक्सर उपलब्ध होता है। इसलिए जबकि ओआरएम अद्वितीय चुनौतियों के साथ इनमें से एक विशिष्ट सबसेट का वर्णन करते हैं, एप्लिकेशन मेमोरी और लगातार स्टोरेज के बीच मैपिंग के लिए विवरण की परवाह किए बिना अक्सर विचार करने की आवश्यकता होती है।

एक्टिव रिकॉर्ड बनाम डेटा मैपर ORMs

विभिन्न ओआरएम एप्लिकेशन और डेटाबेस संरचनाओं के बीच मैप करने के लिए विभिन्न रणनीतियों को नियोजित करते हैं। दो प्रमुख श्रेणियां हैं सक्रिय रिकॉर्ड पैटर्न और डेटा मैपर पैटर्न ।

सक्रिय रिकॉर्ड पैटर्न आपके कोड के भीतर ऑब्जेक्ट्स की संरचना के भीतर डेटाबेस के डेटा को समाहित करने का प्रयास करता है। ऑब्जेक्ट में डेटाबेस से सहेजने, अपडेट करने या हटाने के तरीके होते हैं और आपके ऑब्जेक्ट में परिवर्तन डेटाबेस में आसानी से दिखाई देने के लिए होते हैं। सामान्य तौर पर, आपके एप्लिकेशन में एक सक्रिय रिकॉर्ड ऑब्जेक्ट डेटाबेस के भीतर एक रिकॉर्ड का प्रतिनिधित्व करता है।

सक्रिय रिकॉर्ड कार्यान्वयन आपको अपने कोड के भीतर कक्षाएं और उदाहरण बनाकर और कनेक्ट करके अपने डेटाबेस का प्रबंधन करने की अनुमति देता है। चूंकि ये आम तौर पर सीधे डेटाबेस रिकॉर्ड के लिए क्लास इंस्टेंस को मैप करते हैं, इसलिए यदि आप समझते हैं कि आपके कोड में किन ऑब्जेक्ट्स का उपयोग किया जाता है, तो आपके डेटाबेस में क्या है, इसकी अवधारणा करना आसान है।

दुर्भाग्य से, यह कुछ प्रमुख डाउनसाइड्स के साथ भी आ सकता है। अनुप्रयोगों को डेटाबेस के साथ बहुत कसकर जोड़ा जाता है, जो किसी नए डेटाबेस में माइग्रेट करने का प्रयास करते समय या आपके कोड का परीक्षण करते समय भी समस्याएं पैदा कर सकता है। आपका कोड उन अंतरालों को भरने के लिए डेटाबेस पर निर्भर करता है जो आपकी वस्तुओं से उतारे गए थे। इन दो डोमेन के बीच "मैजिक" अनुवाद भी प्रदर्शन समस्याओं का कारण बन सकता है क्योंकि सिस्टम जटिल वस्तुओं को अंतर्निहित डेटा संरचना में मूल रूप से मैप करने का प्रयास करता है।

डेटा मैपर पैटर्न अन्य सामान्य ओआरएम पैटर्न है। सक्रिय रिकॉर्ड पैटर्न की तरह, डेटा मैपर आपके कोड और आपके डेटाबेस के बीच एक स्वतंत्र परत के रूप में कार्य करने का प्रयास करता है जो दोनों के बीच मध्यस्थता करता है। हालांकि, ऑब्जेक्ट्स और डेटाबेस रिकॉर्ड्स को मूल रूप से एकीकृत करने की कोशिश करने के बजाय, यह प्रत्येक को स्वतंत्र रूप से अस्तित्व में रखते हुए उनके बीच डिकूप और अनुवाद करने की कोशिश करने पर केंद्रित है। यह आपके व्यावसायिक तर्क को डेटाबेस से संबंधित विवरणों से अलग करने में मदद कर सकता है जो मैपिंग, प्रतिनिधित्व, क्रमांकन, आदि से संबंधित हैं।

इसलिए ओआरएम सिस्टम को ऑब्जेक्ट्स और डेटाबेस टेबल के बीच मैप करने का तरीका जानने के बजाय, डेवलपर दोनों के बीच स्पष्ट रूप से मैपिंग के लिए ज़िम्मेदार है। यह उचित मैपिंग का पता लगाने में काफी अधिक काम की कीमत पर तंग युग्मन और पर्दे के पीछे के संचालन से बचने में मदद कर सकता है।

ओआरएम के लाभ

ORM कई कारणों से लोकप्रिय हैं।

वे अंतर्निहित डेटा डोमेन को उस चीज़ में सार करने में मदद करते हैं जो आपके आवेदन के संदर्भ में तर्क करना आसान है। डेटा संग्रहण को एक स्वतंत्र प्रणाली के रूप में सोचने के बजाय, ORM आपके वर्तमान कार्य के विस्तार के रूप में डेटा सिस्टम तक पहुँचने और प्रबंधित करने में आपकी सहायता करते हैं। यह डेवलपर्स को अपने स्टोरेज बैकएंड की बारीकियों में फंसने के बजाय कोर बिजनेस लॉजिक पर तेजी से काम करने में मदद कर सकता है।

इसका एक और साइड इफेक्ट यह है कि ओआरएम डेटाबेस के साथ इंटरफेस करने के लिए आवश्यक बहुत सारे बॉयलरप्लेट को हटा देता है। ORM अक्सर माइग्रेशन टूल के साथ आते हैं जो आपके कोड में किए गए परिवर्तनों के आधार पर डेटाबेस स्कीमा परिवर्तनों को प्रबंधित करने में आपकी सहायता करते हैं। यदि आपका ORM डेटाबेस संरचना में परिवर्तनों को प्रबंधित करने में मदद कर सकता है, तो आपको आवश्यक रूप से सही डेटाबेस स्कीमा का पता लगाने की आवश्यकता नहीं है। आपके एप्लिकेशन और डेटाबेस परिवर्तन अक्सर एक ही चीज़ या निकटता से संबंधित होते हैं, जो आपके कोड में परिवर्तन करते समय आपके डेटाबेस में परिवर्तनों को ट्रैक करने में मदद करता है।

ओआरएम की कमियां

ओआरएम उनकी खामियों के बिना नहीं हैं। कई मामलों में ये उन्हीं निर्णयों से उत्पन्न होते हैं जो ORM को उपयोगी बनाते हैं।

ओआरएम के साथ मूलभूत समस्याओं में से एक डेटाबेस बैकएंड के विवरण को छिपाने का प्रयास है। यह अस्पष्टता साधारण मामलों में या छोटे समय के पैमाने पर ओआरएम के साथ काम करना आसान बनाती है, लेकिन जटिलता बढ़ने पर अक्सर समस्याएं सामने आती हैं।

अमूर्तता कभी भी 100% पूर्ण नहीं होती है और अंतर्निहित क्वेरी भाषा या डेटाबेस संरचना को समझे बिना ओआरएम का उपयोग करने का प्रयास अक्सर समस्याग्रस्त धारणाओं की ओर जाता है। यह डिबगिंग और प्रदर्शन ट्यूनिंग को कठिन या असंभव बना सकता है।

शायद ओआरएम के साथ काम करने की सबसे प्रसिद्ध समस्या वस्तु-संबंधपरक प्रतिबाधा बेमेल है, एक शब्द जिसका उपयोग वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग और संबंधपरक डेटाबेस द्वारा उपयोग किए जाने वाले संबंधपरक प्रतिमान के बीच अनुवाद की कठिनाई का वर्णन करने के लिए किया जाता है। प्रौद्योगिकी की इन दो श्रेणियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा मॉडल के बीच असंगति का मतलब है कि जटिलता में हर वृद्धि के साथ अतिरिक्त, अपूर्ण अमूर्तता आवश्यक है। वस्तु-संबंधपरक प्रतिबाधा बेमेल को कंप्यूटर विज्ञान का वियतनाम (वियतनाम युद्ध के संदर्भ में) कहा जाता है क्योंकि इसकी समय के साथ जटिलता में वृद्धि और ऐसी स्थितियों की ओर ले जाने की प्रवृत्ति है जहां सफलता या बदलते पाठ्यक्रम के मार्ग कठिन या असंभव हैं।

आम तौर पर, ओआरएम विकल्पों की तुलना में धीमे होते हैं, खासकर जटिल प्रश्नों के साथ। ओआरएम अक्सर अपेक्षाकृत सरल डेटाबेस संचालन के लिए जटिल प्रश्न उत्पन्न करते हैं, क्योंकि वे सामान्य पैटर्न को नियोजित करते हैं जो अन्य मामलों को संभालने के लिए पर्याप्त लचीला होना चाहिए। सभी परिस्थितियों में सही काम करने के लिए ORM पर निर्भर रहने से महंगी गलतियाँ हो सकती हैं जिन्हें सामने रखना मुश्किल हो सकता है।

ओआरएम का सारांश

ओआरएम उपयोगी सार तत्व हो सकते हैं जो डेटाबेस के साथ काम करना बहुत आसान बनाते हैं। वे आपको जल्दी से डिजाइन और पुनरावृति में मदद कर सकते हैं और एप्लिकेशन लॉजिक और डेटाबेस संरचनाओं के बीच वैचारिक अंतर को पाट सकते हैं। हालांकि, इनमें से कई फायदे दोधारी तलवार के रूप में कार्य करते हैं। वे आपको अपने डेटाबेस को समझने से रोक सकते हैं और डिबग करना, प्रतिमानों को बदलना या प्रदर्शन को बढ़ाना चुनौतीपूर्ण बना सकते हैं।

शब्दावली

डेटाबेस और एप्लिकेशन के बीच इंटरफेस करने वाली तकनीकों के साथ काम करते समय, आपको कुछ ऐसी शब्दावली का सामना करना पड़ सकता है जिससे आप परिचित नहीं हैं। इस खंड में, हम संक्षेप में आपके सामने आने वाले कुछ सबसे सामान्य शब्दों के बारे में जानेंगे, जिनमें से कुछ इस लेख में पहले शामिल किए गए थे और जिनमें से कुछ नहीं थे।

• डेटा मैपर: डेटा मैपर एक डिज़ाइन पैटर्न या सॉफ़्टवेयर का टुकड़ा है जो प्रोग्रामिंग डेटा संरचनाओं को डेटाबेस में संग्रहीत लोगों के लिए मैप करता है। डेटा मैपर दो स्रोतों के बीच परिवर्तनों को एक-दूसरे से स्वतंत्र रखते हुए सिंक्रनाइज़ करने का प्रयास करते हैं। मैपर स्वयं एक कार्यशील अनुवाद को बनाए रखने के लिए ज़िम्मेदार है, डेवलपर्स को डेटाबेस प्रतिनिधित्व के लिए चिंता किए बिना एप्लिकेशन डेटा संरचनाओं को पुनरावृत्त करने के लिए मुक्त करता है।
• डेटाबेस ड्राइवर: एक डेटाबेस ड्राइवर एक सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा है जिसे किसी एप्लिकेशन और डेटाबेस के बीच कनेक्शन को इनकैप्सुलेट और सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटाबेस ड्राइवर कनेक्शन बनाने और प्रबंधित करने और डेटाबेस सिस्टम को एक एकीकृत, प्रोग्रामेटिक इंटरफ़ेस प्रदान करने के निम्न स्तर के विवरण को सार करते हैं। आमतौर पर, डेटाबेस ड्राइवर एब्स्ट्रैक्शन का निम्नतम स्तर होता है जिसका उपयोग डेवलपर्स डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने के लिए करते हैं, ड्राइवर द्वारा प्रदान की गई क्षमताओं पर उच्च स्तरीय टूल निर्माण के साथ।
• इंजेक्शन अटैक: एक इंजेक्शन हमला एक ऐसा हमला है जिसमें एक दुर्भावनापूर्ण उपयोगकर्ता उपयोगकर्ता-सामना करने वाले एप्लिकेशन फ़ील्ड में विशेष रूप से तैयार किए गए इनपुट का उपयोग करके अवांछित डेटाबेस संचालन को निष्पादित करने का प्रयास करता है। अक्सर, इसका उपयोग उस डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो पहुंच योग्य नहीं होना चाहिए या डेटाबेस में जानकारी को हटाने या प्रबंधित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
• ओआरएम: ORM, या ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपर, एब्स्ट्रैक्शन लेयर्स हैं जो रिलेशनल डेटाबेस में उपयोग किए जाने वाले डेटा अभ्यावेदन और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के साथ उपयोग की जाने वाली मेमोरी में प्रतिनिधित्व के बीच अनुवाद करते हैं। ORM डेटाबेस के भीतर डेटा को ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड इंटरफ़ेस प्रदान करता है, कोड की मात्रा को कम करने का प्रयास करता है और विकास को गति देने के लिए परिचित आर्कटाइप्स का उपयोग करता है।
• वस्तु-संबंधपरक प्रतिबाधा बेमेल: ऑब्जेक्ट-रिलेशनल प्रतिबाधा बेमेल एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एप्लिकेशन और एक रिलेशनल डेटाबेस के बीच अनुवाद करने की कठिनाई को संदर्भित करता है। चूंकि डेटा संरचनाएं महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होती हैं, इसलिए स्टोरेज बैकएंड द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रारूप में प्रोग्रामेटिक डेटा संरचनाओं को ईमानदारी से और निष्पादनपूर्वक उत्परिवर्तित और ट्रांसक्रिप्ट करना मुश्किल हो सकता है।
• दृढ़ता ढांचा: एक दृढ़ता ढांचा एक मिडलवेयर अमूर्त परत है जिसे प्रोग्राम डेटा और डेटाबेस के बीच की खाई को पाटने के लिए विकसित किया गया है। दृढ़ता ढांचे ओआरएम भी हो सकते हैं यदि अमूर्त वे मानचित्र वस्तुओं को रिलेशनल इकाइयों में नियोजित करते हैं।
• क्वेरी निर्माता: एक क्वेरी बिल्डर एक अमूर्त परत है जो डेवलपर्स को एक नियंत्रित इंटरफ़ेस प्रदान करके डेटाबेस तक पहुंचने और नियंत्रित करने में मदद करता है जो उपयोगिता, सुरक्षा या लचीलापन सुविधाओं को जोड़ता है। आमतौर पर, क्वेरी बनाने वाले अपेक्षाकृत हल्के होते हैं, डेटा एक्सेस और डेटा प्रतिनिधित्व को आसान बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और डेटा को एक विशिष्ट प्रोग्रामिंग प्रतिमान में अनुवाद करने का प्रयास नहीं करते हैं।
• एसक्यूएल: SQL, या संरचित क्वेरी भाषा, संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के प्रबंधन के लिए विकसित एक डोमेन-विशिष्ट भाषा है। इसका उपयोग डेटाबेस के साथ-साथ उनके संगठनात्मक ढांचे के भीतर डेटा को क्वेरी करने, परिभाषित करने और हेरफेर करने के लिए किया जा सकता है। SQL रिलेशनल डेटाबेस के बीच सर्वव्यापी है।

निष्कर्ष

इस लेख में, हमने आपके आवेदन से आपके डेटाबेस के साथ इंटरफेस करने के लिए कुछ अलग विकल्पों पर एक नज़र डाली। हमने एब्स्ट्रैक्शन के विभिन्न स्तरों और एसक्यूएल जैसी डेटाबेस-देशी क्वेरी भाषाओं का उपयोग करके पेश किए गए लचीलेपन की जांच की, क्वेरी बिल्डर का उपयोग करके सुरक्षित रूप से क्राफ्ट प्रश्नों में मदद करने के लिए, और ओआरएम को एब्स्ट्रैक्शन का अधिक पूर्ण स्तर प्रदान करने के लिए।

इनमें से प्रत्येक दृष्टिकोण के अपने उपयोग हैं और कुछ दूसरों की तुलना में कुछ विशेष प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हो सकते हैं। आपकी एप्लिकेशन आवश्यकताओं, आपके संगठन के डेटाबेस ज्ञान, और अमूर्त की लागत (या उसके अभाव) को समझना महत्वपूर्ण है जिसे आप लागू करना चुनते हैं। कुल मिलाकर, प्रत्येक दृष्टिकोण को समझने से आपको उस विकल्प को चुनने का सबसे अच्छा मौका मिलेगा जो आपकी परियोजनाओं के लिए उपयुक्त होगा।