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भौतिक डेटा मॉडलिंग

  • लिखने की भाषा: कोरियाई
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durumis AI द्वारा सारांशित पोस्ट

  • भौतिक डेटा मॉडलिंग तार्किक मॉडल को वास्तविक तालिकाओं में लागू करता है, और भंडारण स्थान दक्षता, विभाजन, इंडेक्स डिज़ाइन आदि पर ध्यान केंद्रित करता है जो प्रदर्शन को अनुकूलित करते हैं।
  • धीमी क्वेरी, इंडेक्स, कैश आदि का उपयोग करके प्रदर्शन समस्याओं को हल किया जाता है, और यदि आवश्यक हो, तो तालिका संरचना को बदलने के लिए डीनॉर्मलाइज़ेशन का उपयोग किया जाता है।
  • नॉर्मलाइज़ेशन लेखन सुविधा के लिए पढ़ने के प्रदर्शन का त्याग कर सकता है, इसलिए समस्या की पहचान के बाद ही डीनॉर्मलाइज़ेशन को सावधानीपूर्वक किया जाना चाहिए।

यदि तार्किक डेटा मॉडलिंग रिलेशनल डेटाबेस के लिए आदर्श टेबल बनाने का काम था, तो भौतिक डेटा मॉडलिंग में आदर्श टेबल को वास्तविक उपयोग टेबल में बदलना शामिल है, जिसमें संग्रहण स्थान के कुशल उपयोग की योजना, ऑब्जेक्ट विभाजन डिजाइन, इष्टतम सूचकांक डिजाइन आदि शामिल हैं। यह प्रदर्शन में सुधार और अनुकूलन पर केंद्रित है।

सेवा संचालन के दौरान बोतल गर्दन पैदा करने वाले धीमे प्रश्नों को खोजने के तरीके DBMS के प्रकार के अनुसार भिन्न होते हैं, औरधीमा क्वेरीकीवर्ड का उपयोग करके खोजा जाना चाहिए।

प्रदर्शन के लिए विचार करने योग्य बातें

धीमा क्वेरी (Slow Query) ढूँढना

  • धीमा क्वेरी एक क्वेरी है जो DBMS को अनुरोधित क्वेरी को निष्पादित करने में कुछ समय लगता है।
  • बॉटलनेक पैदा करने वाले धीमे प्रश्नों को खोजें, यह पता लगाएं कि समस्या क्या है और इसे हल करें।

सूचकांक (Index)

  • सूचकांक पंक्तियों के लिए रीड प्रदर्शन को नाटकीय रूप से बढ़ाता है।
  • हालांकि, यह लिखने के प्रदर्शन को कम करता है और अधिक संग्रहण स्थान का उपयोग करता है।


कैश (Cache)

  • डेटाबेस पर लोड को कम करने का एक तरीका आवेदन स्तर पर।
  • संग्रहण स्थान में समान इनपुट अनुरोध प्रतिक्रियाओं को संग्रहीत करने और प्रतिक्रिया देने की एक विधि है।


यदि उपरोक्त विधियों से प्रदर्शन समस्या का समाधान नहीं होता है, तो हम डेनॉर्मलाइजेशन या डी-नॉर्मलाइजेशन नामक एक प्रक्रिया करते हैं।

यह टेबल की संरचना को सर्जरी द्वारा ठीक करना है।

सामान्यीकरण का ट्रेडऑफ़

सामान्यीकरण लेखन कार्यों की सुविधा के लिए पढ़ने के प्रदर्शन का त्याग करने जैसा है। सामान्यीकरण करने पर, आपको कई टेबल में विभाजित डेटा को जोड़ने के लिए क्वेरी लिखनी होगी।

हालांकि, सामान्यीकरण जरूरी नहीं कि प्रदर्शन को धीमा कर दे, इसलिए डेनॉर्मलाइजेशन करने से पहले, आपको समस्या को सही ढंग से पहचानना चाहिए और उसकी जांच करनी चाहिए।

नीचे दिया गया लिंक इस बारे में चर्चा करता हैडेनॉर्मलाइजेशनके बारे में एक अच्छा लेख है।

डेनॉर्मलाइजेशन, डीनॉर्मलाइजेशन (denormalization)

पहले ध्यान रखने योग्य बात यह है कि सामान्यीकरण के बाद डेनॉर्मलाइजेशन किया जाना चाहिए। शुरुआत से ही अनॉर्मलाइज्ड टेबल अच्छा नहीं है।

चूँकि यह अभी के लिए आवश्यक ज्ञान नहीं है, इसलिए हम इसे केवल नोट कर रहे हैं।

टेबल डेनॉर्मलाइजेशन तकनीक

भौतिक डेटा मॉडलिंग

स्रोत - DataOnAir - डीनॉर्मलाइज़ेशन और प्रदर्शन

कॉलम का डेनॉर्मलाइजेशन

भौतिक डेटा मॉडलिंग

स्रोत DataOnAir - डीनॉर्मलाइज़ेशन और प्रदर्शन

रिलेशनशिप का डेनॉर्मलाइजेशन

भौतिक डेटा मॉडलिंग

स्रोत - DataOnAir - डीनॉर्मलाइज़ेशन और प्रदर्शन

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