ईआर मॉडल और रिलेशनल मॉडल दोनों डेटा मॉडल के प्रकार हैं। डेटा मॉडल भौतिक, तार्किक और दृश्य स्तर पर डेटाबेस को डिज़ाइन करने का एक तरीका बताता है। ईआर मॉडल और रिलेशनल मॉडल के बीच मुख्य अंतर यह है कि ईआर मॉडल इकाई विशिष्ट है, और रिलेशनल मॉडल तालिका विशिष्ट है। आइए, नीचे दिखाए गए तुलना चार्ट की सहायता से ईआर मॉडल और रिलेशन मॉडल के बीच कुछ अंतरों पर चर्चा करें।
तुलना चार्ट
| तुलना के लिए आधार | ईआर मॉडल | संबंधपरक मॉडल |
|---|---|---|
| बुनियादी | यह उन संस्थाओं के संग्रह का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें इकाइयां कहा जाता है और उन संस्थाओं के बीच संबंध है। | यह टेबल्स के संग्रह और उन तालिकाओं के बीच संबंध का प्रतिनिधित्व करता है। |
| वर्णन करें | इकाई संबंध मॉडल इकाई सेट, संबंध सेट और विशेषता के रूप में डेटा का वर्णन करता है। | संबंधपरक मॉडल डोमेन, गुण, टुपल्स के रूप में एक तालिका में डेटा का वर्णन करता है। |
| संबंध | ईआर मॉडल संस्थाओं के बीच संबंधों को समझना आसान है। | तुलनात्मक रूप से, रिलेशनल मॉडल में तालिकाओं के बीच एक संबंध प्राप्त करना कम आसान है। |
| मानचित्रण | ईआर मॉडल मैपिंग कार्डिनैलिटीज का वर्णन करता है। | संबंधपरक मॉडल मैपिंग कार्डिनलिटीज का वर्णन नहीं करता है। |
ईआर मॉडल की परिभाषा
एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडल या ईआर मॉडल को 1976 में पीटर चेन द्वारा विकसित किया गया था। ईआर मॉडल को संस्थाओं के संग्रह के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, जिन्हें वास्तविक शब्द वस्तुएं और उन संस्थाओं के बीच संबंध भी कहा जाता है। कोई भी दो इकाइयाँ समान नहीं होनी चाहिए। ईआर मॉडल डेटाबेस के वैचारिक दृष्टिकोण को दर्शाता है।
ईआर मॉडल इकाई सेट, संबंध सेट और विशेषताओं द्वारा बनता है। जहां सभी इकाइयां सामूहिक रूप से इकाई सेट करती हैं, संस्थाओं के बीच सभी संबंध सामूहिक रूप से संबंध सेट करते हैं, और विशेषता संस्थाओं के गुणों का वर्णन करती है।
इसे एक उदाहरण से समझाया जा सकता है। आइए हम दो वास्तविक-विश्व निकाय कर्मचारी और विभाग लें जो एक इकाई सेट का निर्माण करेंगे। अब हम आसानी से इन दो संस्थाओं के बीच एक संबंध प्राप्त कर सकते हैं जो कि एक विभाग के लिए एक कर्मचारी काम करता है। इस प्रकार हम ER मॉडल से सेट रिलेशनशिप को पुनः प्राप्त कर सकते हैं। दूसरी ओर, इन संस्थाओं की विशेषताएँ Employ- (रोजगार_नाम-, रोजगार_ के लिए, एम्प्लॉली_एडीडी, एम्प्लॉय_पोस्ट, आदि) और विभाग- (डिपार्टमेंट_नाम, डिपार्टमेंट_नो, स्थान, आदि) के लिए होगी।
ईआर-मॉडल की सामग्री को मैपिंग कार्डिनलिटी, पार्टिसिपेशन रेशियो और कीज़ जैसी बाधाओं के अनुरूप होना चाहिए। मैपिंग कार्डिनैलिटी किसी अन्य इकाई से जुड़ी संस्थाओं की संख्या का वर्णन करती है। सहभागिता अनुपात बताता है कि क्या एक इकाई से दूसरे में कुल या आंशिक भागीदारी है। कुंजी विशिष्ट रूप से एक इकाई सेट में एक इकाई को परिभाषित करती है।
रिलेशनल मॉडल की परिभाषा
रिलेशनल मॉडल को 1970 में कोडड द्वारा गैर-प्रक्रियात्मक विधि के साथ रिलेशनल मॉडल से डेटा को क्वेरी करने के लिए विकसित किया गया था। संबंधपरक मॉडल उन आंकड़ों के बीच तालिकाओं के रूप में डेटा और संबंध का प्रतिनिधित्व करता है। संबंधपरक मॉडल में तालिकाओं को संबंध कहा जाता है।
टेबल्स में किसी भी संख्या में पंक्तियां हो सकती हैं, लेकिन निश्चित संख्या में कॉलम होते हैं। किसी तालिका की प्रत्येक पंक्ति को Tuple कहा जाता है जिसमें किसी तालिका में किसी विशेष इकाई के बारे में पूरी जानकारी होती है। टुपल्स के सेट को रिकॉर्ड कहा जाता है और इसलिए, रिलेशनल मॉडल को रिकॉर्ड-आधारित मॉडल कहा जाता है।
किसी तालिका में स्तंभों को विशेषता कहा जाता है जो तालिका (संबंध) के गुणों का वर्णन करते हैं। प्रत्येक विशेषता में एक डोमेन होना चाहिए जो उस प्रकार के मान को परिभाषित करता है जिसे वह स्टोर कर सकता है। ईआर मॉडल कीज की तरह एक रिलेशनल मॉडल में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है क्योंकि एक कुंजी किसी संबंध या तालिका में विशिष्ट रूप से टपल की पहचान करती है।
ईआर मॉडल और रिलेशनल मॉडल के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- ईआर मॉडल और रिलेशनल मॉडल के बीच मूल अंतर यह है कि ईआर मॉडल विशेष रूप से संस्थाओं और उनके संबंधों से संबंधित है। दूसरी ओर, रिलेशनल मॉडल टेबल्स से संबंधित है और उन तालिकाओं के डेटा के बीच संबंध है।
- ईआर मॉडल इकाई सेट, संबंध सेट और विशेषताओं के साथ डेटा का वर्णन करता है। हालाँकि, रिलेशनल मॉडल डेटा को टुपल्स, विशेषताओं और विशेषता के डोमेन के साथ वर्णित करता है।
- संबंध मॉडल की तुलना में ईआर मॉडल में डेटा के बीच संबंधों को आसानी से समझ सकते हैं।
- ईआर मॉडल में एक नियम के रूप में कार्डिनैलिटी मैपिंग है जबकि रिलेशनल मॉडल में ऐसा कोई अवरोध नहीं है।
निष्कर्ष:
यदि ईआर मॉडल को रिलेशनल मॉडल में बदलना है तो प्रत्येक मजबूत इकाई एक अलग तालिका परिभाषित करेगी।
