डेटाबेस डिजाइनर का काम क्लाइंट की व्यावसायिक आवश्यकताओं को डेटा मॉडल में अनुवाद करना है जो न केवल व्यावसायिक डेटा को सही ढंग से संग्रहीत करता है बल्कि डेटा का उपयोग करने वाली प्रक्रियाओं का भी समर्थन करता है।
एक डेटाबेस डिज़ाइनर, जिसे कभी-कभी डेटाबेस आर्किटेक्ट या डेटा अधिकारी कहा जाता है, किसी संगठन में डेटाबेस को डिज़ाइन करने के लिए ज़िम्मेदार होता है। वह व्यावसायिक आवश्यकताओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करता है और डेटा मॉडल तैयार करता है। फिर, व्यवसाय के साथ प्रारंभिक चर्चा डेटा और व्यावसायिक प्रक्रियाओं की समझ को मान्य करने के लिए होती है। एक डेटाबेस डिज़ाइनर के कार्य में भौतिक डेटाबेस का निर्माण करते समय सहायक दस्तावेज़ तैयार करना भी शामिल होता है।
डेटा मॉडलिंग क्या है?
डेटा मॉडलिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें एक डेटाबेस डिज़ाइनर एक डेटा मॉडल बनाता है जो उसके एप्लिकेशन का समर्थन करता है। इसका उद्देश्य यह दर्शाना है कि डेटाबेस ऑब्जेक्ट कैसे इंटरैक्ट करते हैं और वे व्यावसायिक समस्याओं को कैसे हल करते हैं।
एक डेटा मॉडल डेटाबेस तालिकाओं में डेटा की संरचना और उनके बीच संबंधों का वर्णन करता है। यह ईआर आरेखों की एक श्रृंखला द्वारा दर्शाया गया है जिसमें प्रमुख संस्थाएं, उनकी विशेषताएं और संस्थाओं के बीच संबंध शामिल हैं। शुरुआत से ही सही डेटा मॉडल बनाना बहुत महत्वपूर्ण है।
डेटा मॉडलिंग को लचीलेपन पर भी विचार करना चाहिए। डेटाबेस परिनियोजित होने के बाद भी कोई डेटा मॉडल कभी पत्थर में सेट नहीं होता है। नए डेटा और नई आवश्यकताओं को प्रतिबिंबित करने के लिए एक डेटा मॉडल को समय के साथ समायोजित किया जाना चाहिए। यही कारण है कि जब आप इसे डिज़ाइन करते हैं तो लचीलेपन के लिए लेखांकन महत्वपूर्ण होता है।
डेटा मॉडलिंग आपको भौतिक डेटाबेस को अधिक आसानी से बनाने के लिए व्यावसायिक आवश्यकताओं को तकनीकी आवश्यकताओं में अनुवाद करने में मदद करती है। यह आपको डेटाबेस बनाने से पहले प्रश्नों के साथ संभावित प्रदर्शन समस्याओं को खोजने में भी मदद करता है। इन सभी कारणों से, डेटा मॉडलिंग बहुत महत्वपूर्ण है।
डेटा मॉडल के प्रकार
एक नया डेटाबेस बनाते समय, एक डेटाबेस डिज़ाइनर के रूप में आपका कार्य आपको कम से कम तीन प्रमुख चरणों में ले जाता है। एक डेटा मॉडल एक वैचारिक डेटा मॉडल से शुरू होने वाली विकासवादी प्रक्रिया से गुजरता है। फिर इसे तार्किक डेटा मॉडल में विस्तारित किया जाता है। यह, बदले में, एक भौतिक डेटा मॉडल में आगे विस्तारित होता है, जिसे बाद में SQL स्क्रिप्ट के साथ कार्यान्वित किया जाता है।
प्रत्येक प्रकार के डेटा मॉडल को विभिन्न प्रकार के हितधारकों के साथ बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम नीचे इन डेटा मॉडल के उपयोग का संक्षेप में वर्णन और व्याख्या करेंगे। यदि आप अधिक गहराई से स्पष्टीकरण चाहते हैं, तो इस लेख पर एक नज़र डालें।
वैचारिक डेटा मॉडल
वैचारिक डेटा मॉडल पहला डेटा मॉडल है जिसे हम बनाते हैं। एक वैचारिक डेटा मॉडल में, मुख्य संस्थाओं को परिभाषित किया जाता है, आमतौर पर ईआर आरेखों का उपयोग करते हुए। यह तब भी होता है जब व्यापारिक पक्ष के मुख्य हितधारक भाग लेते हैं।
एक वैचारिक डेटा मॉडल व्यावसायिक समस्या के प्रारंभिक दायरे को पहचानने और परिभाषित करने में मदद करता है, समस्या को हल करने में शामिल संस्थाएं और वे कैसे बातचीत करते हैं। ये संस्थाएं ऑर्डर, स्टोर और कर्मचारी जैसी अवधारणाओं का सामान्य प्रतिनिधित्व हैं।
इन संस्थाओं के बीच संबंधों को आम तौर पर वास्तविक दुनिया में बातचीत करने वाली संस्थाओं को जोड़ने वाली रेखाओं के साथ दर्शाया जाता है। इसलिए, उदाहरण के तौर पर, ऑर्डर, स्टोर और कर्मचारी संस्थाओं के बीच संबंध होने चाहिए।
तार्किक डेटा मॉडल
तार्किक डेटा मॉडल वैचारिक डेटा मॉडल पर निर्मित होता है। सामान्यीकरण तकनीक जैसे 3NF (तीसरा सामान्य रूप) लागू होते हैं। हम सुनिश्चित करते हैं कि हमारे डेटा मॉडल में संस्थाओं के बीच सभी संबंधों का प्रतिनिधित्व किया जाता है। यह चरण वैचारिक और तार्किक डेटा मॉडल के बीच महत्वपूर्ण अंतर है।
भौतिक डेटा मॉडल
भौतिक डेटा मॉडल हमारे डेटा मॉडल का अंतिम और सबसे विस्तृत संस्करण है। इस चरण में, हम अपने आवेदन में सभी तालिकाओं को परिभाषित करते हैं। हम तालिकाओं के बीच संबंधों को भी परिभाषित करते हैं, उनकी कार्डिनैलिटी सेट करते हैं, इकाई विशेषताओं को कॉलम में बदलते हैं, और प्रत्येक कॉलम के लिए डेटा प्रकार चुनते हैं या परिभाषित करते हैं। हम कॉलम मानों पर डिफ़ॉल्ट मान या बाधाओं को सेट करना सुनिश्चित करते हैं, तालिकाओं के बीच की बाधाएं और कोलाज सेट करते हैं।
एक बार भौतिक डेटा मॉडल तैयार हो जाने के बाद, हम आमतौर पर SQL स्क्रिप्ट का एक सेट बनाते हैं जो हमारे डेटाबेस को बनाने के लिए इस संरचना को परिभाषित करता है। सब कुछ हाथ से लिखने के बजाय, वर्टाबेलो डेटाबेस मॉडलर जैसे डेटाबेस मॉडलिंग टूल का उपयोग करना बेहतर है।
डेटाबेस डिजाइनर का काम
एक डेटाबेस डिजाइनर के कर्तव्य तकनीकी विकास और आरेख डिजाइन तक सीमित नहीं हैं। एक सामान्य दिन में व्यावसायिक आवश्यकताओं के बैकलॉग को देखना और यह देखना शामिल है कि क्या कुछ बदल गया है।
डेटाबेस डिज़ाइनर के जीवन में एक दिन
जब परिवर्तन होते हैं, तो डेटाबेस डिज़ाइनर आवश्यकताओं का विश्लेषण करता है और डेटा मॉडल और डेटाबेस पर परिवर्तनों के निहितार्थ को स्पष्ट करने के लिए व्यवसाय से मिलता है। इन स्पष्टीकरणों के बाद, डेटाबेस डिज़ाइनर मॉडल को परिवर्तनों के साथ अद्यतन करता है। यह केवल एक डेटा प्रकार को बदलने से लेकर इकाई संबंधों को फिर से डिज़ाइन करने और सामान्यीकरण लागू करने तक हो सकता है यदि परिवर्तन का बड़ा प्रभाव पड़ता है।
यदि कोई प्रदर्शन मीट्रिक है जिसे पूरा करने की आवश्यकता है, तो डेटाबेस डिज़ाइनर को बनाने के लिए अनुक्रमणिका को ढूंढना और निर्दिष्ट करना पड़ सकता है। यदि मैप की जाने वाली ईटीएल प्रक्रिया है, तो वह निर्दिष्ट कर सकता है कि कौन सी संग्रहीत कार्यविधियाँ डेटा परिवर्तन करती हैं।
एक डेटाबेस डिज़ाइनर को डेटाबेस पर रखरखाव कार्यों, जैसे बैकअप, पुनर्स्थापना और लॉग शिपिंग पर परिवर्तनों के प्रभावों पर विचार करना होता है। यदि परिवर्तन प्रमुख हैं, तो डेटाबेस डिज़ाइनर को डेटाबेस प्रशासन टीम या डेटाबेस की निगरानी करने वाली विकास टीम के साथ चर्चा करने की आवश्यकता होती है। डिज़ाइनर की एक अन्य ज़िम्मेदारी डेटाबेस के लिए डेटा डिक्शनरी को परिभाषित और बनाए रखना है।
डेटाबेस डिज़ाइनर द्वारा सामना किए जाने वाले जोखिम और समस्याएं
किसी भी नौकरी की तरह, कुछ समस्याओं का अनुमान लगाया जा सकता है ताकि आप एक योजना तैयार कर सकें। लेकिन ऐसी समस्याएं हैं जिनका आप अनुमान नहीं लगा सकते हैं, और डेटाबेस डिज़ाइनर का कार्य कोई अपवाद नहीं है।
एक डेटाबेस डिजाइनर जो सबसे जोखिम भरा काम कर सकता है, वह है धारणा बनाना। यह बाद में प्रोजेक्ट में अनपेक्षित समस्याएँ पैदा कर सकता है। जब भी संदेह हो, आगे बढ़ने के बजाय व्यवसाय के साथ स्पष्ट करना सबसे अच्छा है। मैंने इसे अपने और अपने सहयोगियों दोनों के साथ कई बार होते देखा है।
हम किसी विशिष्ट तालिका के लिए डेटा प्रकार या डेटा की मात्रा के बारे में छोटी-छोटी धारणाएँ बना सकते हैं। हालांकि, अगर हम गलत हैं, तो यह भौतिक डेटा मॉडल को प्रभावित कर सकता है और लक्ष्य प्रदर्शन मेट्रिक्स को पूरा करने के लिए बहुत सारे पुनर्विक्रय का कारण बन सकता है।
एक और समस्या यह मानने में है कि आपने सब कुछ कवर कर लिया है और इसमें कभी कोई त्रुटि नहीं होगी। समस्या आमतौर पर किसी प्रोजेक्ट के अंत में होती है जब सब कुछ पहले से ही तैनात होता है।
कुछ परिदृश्यों में समायोजन की आवश्यकता होती है, भले ही आपका डेटाबेस पहले से ही परिनियोजित हो। यह संग्रहीत डेटा में वृद्धि, व्यावसायिक आवश्यकताओं में परिवर्तन, या नई रिपोर्ट की आवश्यकता के कारण हो सकता है। ये घटनाएँ न केवल आपकी तालिकाएँ बल्कि आपके डेटाबेस ऑब्जेक्ट, आपकी अनुक्रमणिका, संभवतः डेटा प्रकार, संबंध, और कई अन्य चीज़ों को भी प्रभावित करती हैं।
डेटाबेस डिज़ाइनर होने के फायदे और नुकसान
किसी भी नौकरी की तरह, आप चीजों को कैसे देखते हैं, आप किस चीज का आनंद लेते हैं और आप कैसे जीना चाहते हैं, इसके आधार पर इसके पक्ष और विपक्ष हैं।
लाभ यह है कि आपको डेटा मॉडल में मैप करने और डेटाबेस बनाने के लिए हमेशा दिलचस्प व्यावसायिक संदर्भ मिलते हैं। यह उन लोगों के लिए बहुत अच्छा काम है जो ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और जो कठिन समस्याओं को हल करना पसंद करते हैं। यदि आप तकनीकी समस्याओं को संवाद करना और हल करना पसंद करते हैं और यदि आप व्यापार और प्रौद्योगिकी दोनों संदर्भों को समझने के लिए उत्सुक हैं तो यह बहुत अच्छा काम है।
किसी भी कठिन कौशल के साथ, वेतन काफी अच्छा है। यदि आप बड़ी कंपनियों के ग्राहकों के साथ परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं, तो व्यापार यात्रा एक बोनस हो सकती है यदि आप यात्रा का आनंद लेते हैं और नए वातावरण में नए लोगों से मिलते हैं।
मेरे विचार में विपक्ष कई नहीं हैं। लेकिन कुछ लोगों के लिए फायदे में बताई गई कुछ बातें असल में नुकसान हैं। यदि आप अपने काम पर गहराई से ध्यान केंद्रित करना और संचार को कम करना पसंद करते हैं या यदि आप पारिवारिक बाधाओं के कारण यात्रा नहीं कर सकते हैं या नहीं करना चाहते हैं, तो डेटाबेस डिज़ाइनर की नौकरी आपके लिए उपयुक्त नहीं हो सकती है।
डेटाबेस डिज़ाइनर बनें!
क्षेत्र में कुछ तकनीकी विशेषज्ञता, कुछ प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि और संचार के लिए खुलेपन के साथ, मुझे लगता है कि किसी के पास डेटाबेस डिज़ाइनर का करियर हो सकता है, भले ही आप सभी बॉक्स चेक न करें। डेटाबेस डिज़ाइनर बनने के लिए आदर्श कौशल आवश्यकताओं को संक्षेप में नीचे सूचीबद्ध किया गया है।
- डेटा मॉडलिंग और सामान्यीकरण तकनीक।
- डेटाबेस क्वेरी और प्रदर्शन ट्यूनिंग ज्ञान।
- ग्राहक द्वारा आवश्यक डेटाबेस इंजन के लिए विशिष्ट डेटाबेस आंतरिक।
- ईटीएल प्रक्रियाओं का ज्ञान।
- व्यावसायिक खुफिया और रिपोर्टिंग का ज्ञान।
- सामान्य सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर और डिजाइन का ज्ञान।
- परियोजना प्रबंधन कौशल।
- अच्छे संचार कौशल।
डेटाबेस डिज़ाइनर बनने के बारे में सोच रहे हैं? यदि आप स्वयं को ऊपर दी गई सूची में कुछ वस्तुओं की जाँच करते हुए पाते हैं, तो संकोच न करें - हमें आपकी पीठ मिल गई है! चाहे आप डेटाबेस डिज़ाइनर के रूप में अपनी पहली नौकरी के लिए आवेदन कर रहे हों या भूमिका के लिए सबसे महत्वपूर्ण विषयों से परिचित होना चाहते हों, हमने डेटाबेस मॉडलिंग से संबंधित साक्षात्कार प्रश्नों की एक सूची तैयार की है।
बस डेटाबेस मॉडलिंग के साथ शुरुआत कर रहे हैं? आपके डेटा मॉडल को डिज़ाइन करने, साझा करने और संस्करण बनाने में आपकी सहायता करने के लिए Vertabelo Database Modeler जैसे टूल का होना महत्वपूर्ण है।
हमें उम्मीद है कि आपको लेख अच्छा लगा होगा! डेटाबेस की अद्भुत दुनिया के बारे में अधिक जानकारी के लिए बेझिझक ब्राउज़ करें।
