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IGNOU MCS-207 Solved Question Paper PDF
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IGNOU MCS-207 Previous Year Solved Question Paper in Hindi
Q1. (a) भौतिक DBMS आर्किटेक्चर के संदर्भ में डेटाबेस मैनेजर की भूमिकाओं को संक्षेप में समझाएं। 5 (b) संबंधों के संदर्भ में निम्नलिखित शब्दों की व्याख्या करें: 5 (i) डोमेन (ii) टपल (iii) कैंडिडेट कीज (iv) एंटिटी इंटीग्रिटी कंस्ट्रेंट (v) डोमेन कंस्ट्रेंट (c) दिए गए रिलेशनल स्कीमा और निर्भरता के सेट को देखते हुए, संबंध को दूसरे सामान्य रूप (second normal form) में सामान्य करें। साथ ही, स्टूडेंट रिलेशन की प्राइमरी की (primary key) ज्ञात करें: 5 Student (Enrolmentno, name, coursecode, coursename, grade) enrolmentno -> name coursecode -> coursename enrolmentno, coursename -> grade (d) SQL में डेटा डेफिनिशन लैंग्वेज (DDL) का उद्देश्य क्या है? SQL के CREATE TABLE कमांड को एक उदाहरण की मदद से समझाएं। 5 (e) ट्रांजैक्शन क्या है? ट्रांजैक्शन के गुणों को परिभाषित करें। 5 (f) डेटाबेस रिकवरी के संदर्भ में लॉग-फाइल का उद्देश्य क्या है? एक उदाहरण की मदद से समझाएं। 5 (g) एक उदाहरण की मदद से डेटा वेयरहाउस के स्टार स्कीमा को समझाएं। 5 (h) ‘डॉक्यूमेंट-बेस्ड’ NoSQL डेटाबेस की विशेषताएं क्या हैं? एक उदाहरण की मदद से समझाएं। 5
Ans.
(a) डेटाबेस मैनेजर की भूमिकाएं
भौतिक DBMS आर्किटेक्चर में, डेटाबेस मैनेजर (Database Manager) एक केंद्रीय सॉफ्टवेयर घटक है जो डेटाबेस और ऑपरेटिंग सिस्टम के फाइल सिस्टम के बीच इंटरफेस के रूप में कार्य करता है। यह डेटा के भौतिक भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए जिम्मेदार है। इसकी मुख्य भूमिकाएं हैं:
- फाइल मैनेजर के साथ इंटरेक्शन: डेटाबेस मैनेजर डिस्क पर डेटाबेस फ़ाइलों के आवंटन और डी-एलोकेशन का प्रबंधन करने के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम के फाइल मैनेजर के साथ इंटरैक्ट करता है। यह डिस्क स्पेस का प्रबंधन करता है और डेटा को पेजेज या ब्लॉक्स में व्यवस्थित करता है।
- बफर मैनेजमेंट: प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, डेटाबेस मैनेजर मेन मेमोरी में एक बफर पूल का प्रबंधन करता है। जब डेटा की आवश्यकता होती है, तो यह डिस्क से डेटा के पेजेज को बफर में लाता है। यह सबसे कम उपयोग किए गए पेजेज को बदलने के लिए पेज रिप्लेसमेंट एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
- डेटा संगठन: यह डिस्क पर डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने के लिए जिम्मेदार है, जिसमें रिकॉर्ड प्लेसमेंट, इंडेक्सिंग और क्लस्टरिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करना शामिल है।
- डेटा एक्सेस: यह निम्न-स्तरीय फ़ाइल कमांड जारी करके डेटा के वास्तविक पढ़ने (रीड) और लिखने (राइट) को संभालता है।
संक्षेप में, डेटाबेस मैनेजर यह सुनिश्चित करता है कि डेटा को डिस्क पर कुशलतापूर्वक और मज़बूती से संग्रहीत और पुनर्प्राप्त किया जाए, जिससे उच्च-स्तरीय क्वेरी प्रोसेसर को भौतिक भंडारण विवरणों से अलग किया जा सके।
(b) संबंधों के संदर्भ में शब्द
- (i) डोमेन (Domain): एक डोमेन एक एट्रिब्यूट (या कॉलम) के लिए अनुमत मानों का एक सेट है। यह एट्रिब्यूट के डेटा प्रकार, प्रारूप और सीमा को परिभाषित करता है। उदाहरण के लिए, ‘age’ नामक एट्रिब्यूट का डोमेन 0 से 120 तक की पूर्णांक संख्या हो सकती है।
- (ii) टपल (Tuple): एक टपल एक रिलेशन (या टेबल) में एक सिंगल रिकॉर्ड या पंक्ति होती है। यह संबंधित डेटा मानों का एक क्रमित सेट है, जहाँ प्रत्येक मान एक एट्रिब्यूट से संबंधित होता है। एक टेबल में प्रत्येक टपल एक विशिष्ट वास्तविक-विश्व इकाई का प्रतिनिधित्व करता है।
- (iii) कैंडिडेट की (Candidate Key): एक कैंडिडेट की एक या अधिक एट्रिब्यूट्स का एक सेट है जो एक रिलेशन में प्रत्येक टपल को विशिष्ट रूप से पहचान सकता है। एक रिलेशन में कई कैंडिडेट की हो सकती हैं। कैंडिडेट की में अतिरेक (redundancy) नहीं होनी चाहिए, जिसका अर्थ है कि इसका कोई भी उचित सबसेट (proper subset) विशिष्ट पहचानकर्ता नहीं हो सकता है।
- (iv) एंटिटी इंटीग्रिटी कंस्ट्रेंट (Entity Integrity Constraint): यह कंस्ट्रेंट बताता है कि किसी भी रिलेशन की प्राइमरी की (Primary Key) का मान NULL नहीं हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि प्राइमरी की का उपयोग प्रत्येक टपल को विशिष्ट रूप से पहचानने के लिए किया जाता है, और एक NULL मान का मतलब होगा कि कोई पहचानकर्ता नहीं है, जो डेटाबेस की अखंडता का उल्लंघन करता है।
- (v) डोमेन कंस्ट्रेंट (Domain Constraint): यह कंस्ट्रेंट यह सुनिश्चित करता है कि किसी दिए गए एट्रिब्यूट में सभी मान उसके परिभाषित डोमेन के अनुरूप हों। उदाहरण के लिए, यदि ‘Gender’ एट्रिब्यूट का डोमेन {‘Male’, ‘Female’, ‘Other’} के रूप में परिभाषित है, तो डोमेन कंस्ट्रेंट इस एट्रिब्यूट में किसी अन्य मान को डालने से रोकेगा।
(c) दूसरे सामान्य रूप में नॉर्मलाइजेशन
दिए गए संबंध और कार्यात्मक निर्भरताएं (functional dependencies) हैं:
R = Student ( Enrolmentno, name, coursecode, coursename, grade )
FDs:
- enrolmentno → name
- coursecode → coursename
- enrolmentno, coursecode → grade (यहाँ एक टाइपो है, यह enrolmentno, coursecode होना चाहिए, न कि enrolmentno, coursename)
चरण 1: प्राइमरी की (Primary Key) ज्ञात करना
किसी छात्र के किसी विशेष पाठ्यक्रम में ग्रेड को विशिष्ट रूप से पहचानने के लिए, हमें छात्र और पाठ्यक्रम दोनों की आवश्यकता होती है। इसलिए, प्राइमरी की {enrolmentno, coursecode} का संयोजन है। इस की के साथ, हम अन्य सभी एट्रिब्यूट्स (name, coursename, grade) निर्धारित कर सकते हैं।
चरण 2: 2NF के लिए जाँच करना
एक रिलेशन 2NF में होता है यदि यह 1NF में है और इसमें कोई आंशिक निर्भरता (partial dependency) नहीं है। आंशिक निर्भरता तब होती है जब एक गैर-प्रमुख एट्रिब्यूट (non-key attribute) कंपोजिट प्राइमरी की के केवल एक हिस्से पर निर्भर करता है।
- निर्भरता enrolmentno → name एक आंशिक निर्भरता है क्योंकि ‘name’ (गैर-प्रमुख एट्रिब्यूट) प्राइमरी की {enrolmentno, coursecode} के केवल एक हिस्से (‘enrolmentno’) पर निर्भर करता है।
- निर्भरता coursecode → coursename भी एक आंशिक निर्भरता है क्योंकि ‘coursename’ (गैर-प्रमुख एट्रिब्यूट) प्राइमरी की के केवल एक हिस्से (‘coursecode’) पर निर्भर करता है।
चूंकि आंशिक निर्भरताएं मौजूद हैं, इसलिए रिलेशन 2NF में नहीं है।
चरण 3: 2NF में डीकंपोज करना
आंशिक निर्भरताओं को हटाने के लिए, हम मूल रिलेशन को निम्नलिखित रिलेशंस में डीकंपोज करते हैं:
- StudentInfo ( Enrolmentno , name)
- यह ‘enrolmentno → name’ निर्भरता को संभालता है।
- CourseInfo ( Coursecode , coursename)
- यह ‘coursecode → coursename’ निर्भरता को संभालता है।
- StudentGrade ( Enrolmentno, Coursecode , grade)
- यह पूर्ण निर्भरता ‘enrolmentno, coursecode → grade’ को बनाए रखता है। Enrolmentno और Coursecode विदेशी कुंजी (foreign keys) हैं जो क्रमशः StudentInfo और CourseInfo को संदर्भित करती हैं।
अब, सभी रिलेशन 2NF में हैं।
(d) DDL और CREATE TABLE कमांड
डेटा डेफिनिशन लैंग्वेज (DDL) का उद्देश्य SQL में डेटाबेस स्कीमा को परिभाषित करना और प्रबंधित करना है। यह डेटाबेस ऑब्जेक्ट्स जैसे टेबल, इंडेक्स, व्यूज, और यूजर्स को बनाने, बदलने और हटाने के लिए उपयोग किए जाने वाले कमांड का एक सेट है। DDL कमांड डेटाबेस की संरचना को परिभाषित करते हैं। मुख्य DDL कमांड CREATE , ALTER , और DROP हैं।
CREATE TABLE कमांड:
CREATE TABLE कमांड का उपयोग डेटाबेस में एक नई टेबल बनाने के लिए किया जाता है। इस कमांड को निष्पादित करते समय, हम टेबल का नाम, उसके कॉलम के नाम, प्रत्येक कॉलम के लिए डेटा प्रकार और कंस्ट्रेंट (जैसे PRIMARY KEY, NOT NULL, FOREIGN KEY) निर्दिष्ट करते हैं।
सिंटैक्स:
CREATE TABLE table_name ( column1_name data_type [constraints], column2_name data_type [constraints], … ); उदाहरण:
मान लीजिए हमें ‘Employees’ नामक एक टेबल बनानी है। CREATE TABLE Employees ( EmployeeID INT PRIMARY KEY, FirstName VARCHAR(50) NOT NULL, LastName VARCHAR(50) NOT NULL, Email VARCHAR(100) UNIQUE, HireDate DATE, Salary DECIMAL(10, 2) ); इस उदाहरण में:
- हम Employees नामक एक टेबल बना रहे हैं।
- EmployeeID एक पूर्णांक और प्राइमरी की है।
- FirstName और LastName 50 अक्षरों तक के टेक्स्ट फ़ील्ड हैं और NULL नहीं हो सकते।
- Email एक यूनिक फ़ील्ड है।
- HireDate एक डेट फ़ील्ड है।
- Salary एक दशमलव संख्या है।
(e) ट्रांजैक्शन और उसके गुण
एक ट्रांजैक्शन एक डेटाबेस पर संचालन का एक तार्किक इकाई है। इसमें एक या एक से अधिक डेटाबेस ऑपरेशन (जैसे रीड, राइट, अपडेट, डिलीट) शामिल हो सकते हैं। एक ट्रांजैक्शन को पूरी तरह से निष्पादित किया जाना चाहिए या बिल्कुल भी नहीं; यह आंशिक रूप से निष्पादित नहीं हो सकता। इसका उद्देश्य डेटाबेस को एक सुसंगत (consistent) स्थिति से दूसरी सुसंगत स्थिति में ले जाना है। ट्रांजैक्शन के गुण, जिन्हें आमतौर पर ACID गुण के रूप में जाना जाता है, हैं:
- एटॉमिसिटी (Atomicity): यह “ऑल ऑर नथिंग” नियम है। एक ट्रांजैक्शन में सभी ऑपरेशन या तो सफलतापूर्वक पूरे होते हैं, या यदि कोई एक भी विफल होता है, तो पूरा ट्रांजैक्शन रोलबैक हो जाता है और डेटाबेस अपनी मूल स्थिति में वापस आ जाता है।
- कंसिस्टेंसी (Consistency): एक ट्रांजैक्शन को डेटाबेस को एक सुसंगत स्थिति से दूसरी सुसंगत स्थिति में लाना चाहिए। ट्रांजैक्शन के निष्पादन के दौरान डेटाबेस अस्थायी रूप से असंगत हो सकता है, लेकिन यह सुनिश्चित करता है कि पूरा होने पर सभी परिभाषित नियम और कंस्ट्रेंट बनाए रखे जाते हैं।
- आइसोलेशन (Isolation): समवर्ती (concurrent) रूप से चलने वाले कई ट्रांजैक्शन एक दूसरे के काम में हस्तक्षेप नहीं करने चाहिए। प्रत्येक ट्रांजैक्शन को ऐसा महसूस होना चाहिए जैसे वह सिस्टम पर एकमात्र ट्रांजैक्शन है। मध्यवर्ती ट्रांजैक्शन अवस्थाएं अन्य ट्रांजैक्शनों के लिए अदृश्य होती हैं।
- ड्यूरेबिलिटी (Durability): एक बार जब एक ट्रांजैक्शन सफलतापूर्वक कमिट हो जाता है, तो उसके परिवर्तन स्थायी होते हैं और सिस्टम की विफलता (जैसे पावर लॉस या क्रैश) की स्थिति में भी बने रहने चाहिए। यह आमतौर पर ट्रांजैक्शन लॉग में परिवर्तनों को लिखकर प्राप्त किया जाता है।
(f) लॉग-फाइल का उद्देश्य
डेटाबेस रिकवरी के संदर्भ में, एक लॉग-फाइल (Log-File) एक महत्वपूर्ण घटक है जो डेटाबेस में किए गए सभी संशोधनों का एक कालानुक्रमिक रिकॉर्ड रखता है। इसका मुख्य उद्देश्य सिस्टम विफलताओं (जैसे सर्वर क्रैश, पावर आउटेज) या ट्रांजैक्शन विफलताओं के बाद डेटाबेस को एक सुसंगत और टिकाऊ स्थिति में पुनर्प्राप्त करना है। लॉग-फाइल में प्रत्येक लॉग रिकॉर्ड में निम्नलिखित जानकारी होती है:
- ट्रांजैक्शन आइडेंटिफ़ायर।
- संशोधित डेटा आइटम।
- पुराना मान (UNDO ऑपरेशन के लिए)।
- नया मान (REDO ऑपरेशन के लिए)।
- ऑपरेशन का प्रकार (जैसे INSERT, UPDATE, DELETE)।
उदाहरण के साथ स्पष्टीकरण:
मान लीजिए एक बैंक खाते A से खाते B में 500 रुपये स्थानांतरित करने का एक ट्रांजैक्शन (T1) है।
- T1 शुरू होता है।
- T1 खाते A से 500 रुपये डेबिट करता है। लॉग-फाइल में एक एंट्री की जाती है: `<T1, Account A, old_balance, new_balance>`।
- सिस्टम क्रैश हो जाता है।
- T1 खाते B में 500 रुपये क्रेडिट नहीं कर पाता है।
रिकवरी प्रक्रिया:
जब सिस्टम पुनरारंभ होता है, तो रिकवरी मैनेजर लॉग-फाइल को स्कैन करता है। यह देखता है कि T1 ने शुरू तो किया था लेकिन कमिट नहीं हुआ। क्रैश से पहले किए गए परिवर्तनों को उलटने के लिए, यह UNDO ऑपरेशन का उपयोग करता है। यह लॉग रिकॉर्ड का उपयोग करके खाते A के पुराने बैलेंस को पुनर्स्थापित करता है। यह डेटाबेस की एटॉमिसिटी और कंसिस्टेंसी सुनिश्चित करता है, क्योंकि अधूरा ट्रांजैक्शन पूरी तरह से रद्द कर दिया गया है।
यदि क्रैश ट्रांजैक्शन के कमिट होने के ठीक बाद लेकिन मेमोरी से डिस्क पर डेटा लिखे जाने से पहले होता है, तो रिकवरी मैनेजर यह सुनिश्चित करने के लिए REDO ऑपरेशन का उपयोग करेगा कि सभी कमिट किए गए परिवर्तन डिस्क पर स्थायी रूप से लागू हों।
(g) स्टार स्कीमा
स्टार स्कीमा (Star Schema) डेटा वेयरहाउसिंग में सबसे सरल और सबसे आम मॉडलिंग प्रतिमान है। इसका उपयोग रिलेशनल डेटाबेस में बहुआयामी डेटा को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है। स्कीमा एक तारे जैसा दिखता है, जिसमें केंद्र में एक फैक्ट टेबल (fact table) और उसके चारों ओर कई डाइमेंशन टेबल (dimension tables) होती हैं।
- फैक्ट टेबल: यह स्कीमा का केंद्र है। इसमें व्यावसायिक प्रक्रिया के संख्यात्मक माप (measures) या तथ्य (facts) होते हैं, जैसे बिक्री राशि, लाभ, बेची गई इकाइयाँ। इसमें डाइमेंशन टेबल की प्राइमरी की के लिए विदेशी कुंजी (foreign keys) भी होती हैं।
- डाइमेंशन टेबल: ये फैक्ट टेबल को घेरे रहती हैं। प्रत्येक डाइमेंशन टेबल एक विशेष डाइमेंशन (जैसे समय, उत्पाद, स्थान) के बारे में वर्णनात्मक एट्रिब्यूट्स को संग्रहीत करती है। इन एट्रिब्यूट्स का उपयोग डेटा को फ़िल्टर करने और समूहित करने के लिए किया जाता है। डाइमेंशन टेबल आमतौर पर डी-नॉर्मलाइज्ड होती हैं ताकि क्वेरी प्रदर्शन में सुधार हो सके।
उदाहरण: बिक्री डेटा वेयरहाउस
एक रिटेल कंपनी के लिए एक बिक्री डेटा वेयरहाउस पर विचार करें।
- फैक्ट टेबल: `Sales_Fact`
- Measures: `Units_Sold`, `Total_Price`, `Profit`
- Foreign Keys: `Time_Key`, `Product_Key`, `Store_Key`, `Customer_Key`
- डाइमेंशन टेबल्स:
- `Time_Dimension` (Time_Key, day, month, quarter, year)
- `Product_Dimension` (Product_Key, product_name, category, brand)
- `Store_Dimension` (Store_Key, store_name, city, state, country)
- `Customer_Dimension` (Customer_Key, customer_name, gender, age_group)
इस संरचना में, `Sales_Fact` टेबल डाइमेंशन टेबल से `Time_Key`, `Product_Key`, और `Store_Key` के माध्यम से जुड़ी होती है। विश्लेषक “पिछले तिमाही में ‘इलेक्ट्रॉनिक्स’ श्रेणी में ‘मुंबई’ में बेची गई कुल इकाइयों” जैसी क्वेरी चला सकते हैं। स्टार स्कीमा की सादगी इसे समझने और क्वेरी करने में आसान बनाती है, जिससे यह बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है।
(h) ‘डॉक्यूमेंट-बेस्ड’ NoSQL डेटाबेस
एक डॉक्यूमेंट-बेस्ड NoSQL डेटाबेस एक प्रकार का नॉन-रिलेशनल डेटाबेस है जिसे डॉक्यूमेंट्स में डेटा संग्रहीत करने और क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये डॉक्यूमेंट्स आम तौर पर JSON (जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन), BSON (बाइनरी JSON), या XML जैसे सेमी-स्ट्रक्चर्ड प्रारूपों में होते हैं। रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, जिसमें एक निश्चित स्कीमा होती है, डॉक्यूमेंट डेटाबेस स्कीमा-फ्लेक्सिबल (schema-flexible) होते हैं।
विशेषताएं:
- स्कीमा फ्लेक्सिबिलिटी: प्रत्येक डॉक्यूमेंट का अपना अनूठा ढांचा हो सकता है। एक ही कलेक्शन (टेबल के बराबर) में अलग-अलग संरचना वाले डॉक्यूमेंट्स हो सकते हैं। यह तेजी से विकसित हो रहे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है।
- पदानुक्रमित डेटा संरचना (Hierarchical Data Structure): डॉक्यूमेंट्स में नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स और एरे हो सकते हैं, जो जटिल पदानुक्रमित डेटा को स्वाभाविक रूप से मॉडल करने की अनुमति देता है। यह ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग में ऑब्जेक्ट्स के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है।
- शक्तिशाली क्वेरी भाषा: ये डेटाबेस डॉक्यूमेंट्स के भीतर के क्षेत्रों पर क्वेरी और इंडेक्सिंग का समर्थन करते हैं, जिसमें नेस्टेड फ़ील्ड भी शामिल हैं।
- क्षैतिज स्केलेबिलिटी (Horizontal Scalability): इन्हें कई सर्वरों में डेटा वितरित करके आसानी से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है (जिसे शार्डिंग भी कहा जाता है)।
उदाहरण:
एक ब्लॉगिंग प्लेटफॉर्म पर विचार करें। एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल को एक डॉक्यूमेंट के रूप में संग्रहीत किया जा सकता है: { “_id”: “user123”, “username”: “johndoe”, “email”: “johndoe@example.com”, “join_date”: “2023-10-26”, “interests”: [“database”, “programming”, “hiking”], “address”: { “street”: “123 Main St”, “city”: “Anytown” } } इस उदाहरण में, पूरा उपयोगकर्ता रिकॉर्ड एक एकल, स्व-निहित डॉक्यूमेंट है। ‘interests’ एक एरे है, और ‘address’ एक नेस्टेड ऑब्जेक्ट है। यदि हमें उपयोगकर्ता में एक नया फ़ील्ड, जैसे ‘phone_number’ जोड़ना है, तो हमें केवल इस डॉक्यूमेंट को अपडेट करने की आवश्यकता है, न कि पूरे डेटाबेस स्कीमा को बदलने की। लोकप्रिय डॉक्यूमेंट-बेस्ड डेटाबेस में MongoDB , CouchDB , और Amazon DocumentDB शामिल हैं।
Q2. (a) निम्नलिखित डेटा प्रश्नों के लिए SQL कमांड लिखें: 10 Customer (customercode, name, pincode, phone) Order (order_id, customercode, price) (i) उन सभी ग्राहकों की सूची बनाएं जिनका पिनकोड 0001 है। (ii) ग्राहकों की कुल संख्या ज्ञात करें। (iii) उस ग्राहक के सभी मूल्यों का कुल योग ज्ञात करें जिसका CustomerCode ‘C001’ है। (iv) सभी ग्राहकों के customercode, name, order-id की सूची बनाएं। (v) सभी ऑर्डरों का औसत मूल्य ज्ञात करें। (b) एक उदाहरण की मदद से तीसरे-सामान्य रूप (third-normal form) को परिभाषित करें। 5 (c) एक उदाहरण की मदद से मल्टीवैल्यूड डिपेंडेंसी (Multivalued dependency) की अवधारणा को समझाएं। 5
Ans.
(a) SQL कमांड्स
दिए गए रिलेशनल स्कीमा के आधार पर:
Customer ( customercode , name, pincode, phone)
Order ( order_id , customercode, price)
(i) उन सभी ग्राहकों की सूची बनाएं जिनका पिनकोड 0001 है।
SELECT * FROM Customer WHERE pincode = ‘0001’;
नोट: पिनकोड को एक टेक्स्ट प्रकार (जैसे VARCHAR) माना गया है क्योंकि इसमें लीडिंग जीरो हो सकते हैं।
(ii) ग्राहकों की कुल संख्या ज्ञात करें।
SELECT COUNT(*) FROM Customer;
या, यदि प्रत्येक ग्राहक के लिए एक अद्वितीय कोड है:
SELECT COUNT(DISTINCT customercode) FROM Customer;
(iii) उस ग्राहक के सभी मूल्यों का कुल योग ज्ञात करें जिसका CustomerCode ‘C001’ है।
(प्रश्न में ‘Cool’ दिया गया है, जिसे ‘C001’ जैसे एक मान्य CustomerCode के रूप में माना जा रहा है)
SELECT SUM(price) FROM [Order] WHERE customercode = ‘C001’;
नोट: SQL में `Order` एक आरक्षित कीवर्ड है, इसलिए इसे ब्रैकेट `[]` या बैक-टिक्स “ में रखना एक अच्छा अभ्यास है।
(iv) सभी ग्राहकों के customercode, name, order-id की सूची बनाएं।
यह क्वेरी Customer और Order टेबल के बीच एक जॉइन (JOIN) की आवश्यकता है।
SELECT C.customercode, C.name, O.order_id FROM Customer C JOIN [Order] O ON C.customercode = O.customercode;
यह उन सभी ग्राहकों को सूचीबद्ध करेगा जिन्होंने एक ऑर्डर दिया है। यदि आप उन ग्राहकों को भी शामिल करना चाहते हैं जिन्होंने कोई ऑर्डर नहीं दिया है, तो LEFT JOIN का उपयोग किया जाएगा।
(v) सभी ऑर्डरों का औसत मूल्य ज्ञात करें।
SELECT AVG(price) FROM [Order];
(b) तीसरा-सामान्य रूप (Third Normal Form – 3NF)
एक रिलेशन तीसरे-सामान्य रूप (3NF) में होता है यदि वह दो शर्तों को पूरा करता है:
- यह दूसरे-सामान्य रूप (2NF) में है।
- इसमें कोई ट्रांजिटिव डिपेंडेंसी (transitive dependency) नहीं है।
एक ट्रांजिटिव डिपेंडेंसी तब होती है जब एक गैर-प्रमुख एट्रिब्यूट (non-key attribute) दूसरे गैर-प्रमुख एट्रिब्यूट पर निर्भर करता है। औपचारिक रूप से, यदि A → B और B → C सत्य हैं, तो A → C एक ट्रांजिटिव डिपेंडेंसी है (जहाँ A एक प्राइमरी की है, और B और C गैर-प्रमुख एट्रिब्यूट हैं)। 3NF का लक्ष्य डेटा रिडंडेंसी को और कम करना और डेटा विसंगतियों (anomalies) को रोकना है।
उदाहरण:
एक छात्र संबंध पर विचार करें जो 2NF में है:
Student ( StudentID , StudentName, City, Pincode) यहाँ, मान लें कि निम्नलिखित कार्यात्मक निर्भरताएँ हैं:
- StudentID → StudentName, City, Pincode (परिभाषा के अनुसार)
- City → Pincode (मान लें कि एक शहर का केवल एक पिनकोड होता है)
इस संबंध में, StudentID प्राइमरी की है। Pincode प्राइमरी की पर पूरी तरह से निर्भर है, लेकिन यह गैर-प्रमुख एट्रिब्यूट City पर भी निर्भर करता है। यह एक ट्रांजिटिव डिपेंडेंसी (StudentID → City → Pincode) बनाता है।
समस्याएं:
- डेटा रिडंडेंसी: यदि एक ही शहर में 100 छात्र रहते हैं, तो उस शहर का पिनकोड 100 बार दोहराया जाएगा।
- अपडेट विसंगति: यदि किसी शहर का पिनकोड बदलता है, तो हमें उस शहर के प्रत्येक छात्र के रिकॉर्ड को अपडेट करना होगा।
- इंसर्शन विसंगति: हम एक नया शहर और उसका पिनकोड तब तक नहीं जोड़ सकते जब तक कि उस शहर में कम से कम एक छात्र न हो।
3NF में डीकंपोजिशन:
ट्रांजिटिव डिपेंडेंसी को हटाने के लिए, हम संबंध को दो भागों में विभाजित करते हैं:
- StudentInfo ( StudentID , StudentName, City)
- CityPincode ( City , Pincode)
अब, दोनों संबंध 3NF में हैं। City अब StudentInfo टेबल में एक फॉरेन की के रूप में कार्य कर सकता है। रिडंडेंसी समाप्त हो गई है, और विसंगतियों को हल कर लिया गया है।
(c) मल्टीवैल्यूड डिपेंडेंसी (Multivalued Dependency – MVD)
मल्टीवैल्यूड डिपेंडेंसी (MVD) एक प्रकार का कंस्ट्रेंट है जो तब होता है जब एक रिलेशन में एक एट्रिब्यूट के मान से दूसरे एट्रिब्यूट के मानों का एक सेट निर्धारित होता है, और यह सेट रिलेशन के अन्य एट्रिब्यूट्स से स्वतंत्र होता है। MVD को A →→ B के रूप में दर्शाया जाता है, जिसका अर्थ है “A मल्टी-डिटरमाइन्स B”। MVD तब मौजूद होता है जब एक टेबल में कम से ‘तीन’ एट्रिब्यूट (जैसे A, B, C) होते हैं, और B और C के मानों का एक सेट होता है जो केवल A पर निर्भर करता है, लेकिन B और C एक दूसरे से स्वतंत्र होते हैं। MVD के कारण महत्वपूर्ण डेटा रिडंडेंसी हो सकती है, जिससे अपडेट विसंगतियाँ होती हैं। चौथा सामान्य रूप (4NF) MVD को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक रिलेशन 4NF में होता है यदि वह BCNF में है और उसमें कोई गैर-तुच्छ (non-trivial) मल्टीवैल्यूड डिपेंडेंसी नहीं है।
उदाहरण:
एक प्रोफेसर के बारे में जानकारी संग्रहीत करने वाले निम्नलिखित रिलेशन पर विचार करें जो कई पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं और कई पाठ्यपुस्तकें सुझाते हैं:
Professor ( ProfName, Course, Textbook ) मान लें कि एक प्रोफेसर, ‘Dr. Smith’, दो पाठ्यक्रम ‘Physics’ और ‘Chemistry’ पढ़ाते हैं, और दो पाठ्यपुस्तकों ‘Book A’ और ‘Book B’ का उपयोग करते हैं, दोनों पाठ्यक्रमों के लिए। डेटा इस तरह दिखेगा:
ProfName
Course
Textbook
Dr. Smith
Physics
Book A
Dr. Smith
Physics
Book B
Dr. Smith
Chemistry
Book A
Dr. Smith
Chemistry
Book B
यहाँ, एक दिए गए ProfName के लिए, Course का एक सेट है, और Textbook का एक सेट है। Course और Textbook एक दूसरे से स्वतंत्र हैं। यह दो MVDs बनाता है:
- ProfName →→ Course
- ProfName →→ Textbook
इस रिडंडेंसी को खत्म करने के लिए, हम रिलेशन को 4NF में डीकंपोज करते हैं:
- Prof_Course ( ProfName, Course )
- Prof_Textbook ( ProfName, Textbook )
यह डीकंपोजिशन MVD को समाप्त करता है, रिडंडेंसी को कम करता है, और डेटा अखंडता को बनाए रखता है।
Q3. (a) फ़ाइल संगठन में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकार के इंडेक्सों की व्याख्या करें। बी-ट्री (B-trees) या हैश इंडेक्स (hash indexes) जैसी इंडेक्स संरचनाएं डेटा एक्सेस दक्षता को कैसे बढ़ाती हैं? 10 (b) एंटिटी-रिलेशनशिप (E-R) मॉडल पर इसके प्रमुख घटकों: एंटिटीज, एट्रिब्यूट्स और रिलेशनशिप्स पर ध्यान केंद्रित करते हुए चर्चा करें। यह डेटाबेस डिजाइन में कैसे सहायता करता है? 10
Ans.
(a) इंडेक्स के प्रकार और डेटा एक्सेस दक्षता
फ़ाइल संगठन में, एक इंडेक्स (Index) एक डेटा संरचना है जो एक टेबल पर डेटा पुनर्प्राप्ति संचालन की गति में सुधार करती है। यह एक किताब के अंत में इंडेक्स की तरह काम करता है, जो आपको पूरे टेबल को स्कैन किए बिना जल्दी से डेटा खोजने की अनुमति देता है। इंडेक्स टेबल के एक या अधिक कॉलम पर बनाए जाते हैं।
इंडेक्स के मुख्य प्रकार:
- प्राइमरी इंडेक्स (Primary Index): यह इंडेक्स एक फ़ाइल के की-फील्ड (key-field) पर परिभाषित होता है, जो सॉर्टेड (sorted) होता है। रिकॉर्ड भौतिक रूप से डिस्क पर इस की-फील्ड के आधार पर क्रमित होते हैं। इसलिए, किसी भी फ़ाइल में केवल एक प्राइमरी इंडेक्स हो सकता है। इसे क्लस्टर्ड इंडेक्स भी कहा जाता है।
- सेकेंडरी इंडेक्स (Secondary Index): यह इंडेक्स एक ऐसे फील्ड पर परिभाषित किया जा सकता है जो प्राइमरी की नहीं है और जिसके मान अद्वितीय नहीं हो सकते हैं। एक टेबल पर कई सेकेंडरी इंडेक्स हो सकते हैं। ये इंडेक्स एक या अधिक कॉलम पर क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
- क्लस्टरिंग इंडेक्स (Clustering Index): यह एक ऑर्डर्ड फ़ाइल पर परिभाषित किया जाता है, जहाँ रिकॉर्ड एक गैर-प्रमुख (non-key) फील्ड पर सॉर्ट किए जाते हैं। यह फील्ड अद्वितीय मान नहीं रखता है। यह समान मानों वाले रिकॉर्ड को एक साथ समूहित करता है, जिससे उन मानों पर आधारित पुनर्प्राप्ति तेज हो जाती है। एक फ़ाइल में केवल एक क्लस्टरिंग इंडेक्स हो सकता है।
इंडेक्स संरचनाएं डेटा एक्सेस दक्षता कैसे बढ़ाती हैं:
इंडेक्स संरचनाएं डेटा रिकॉर्ड्स के लिए एक शॉर्टकट प्रदान करके डेटा एक्सेस दक्षता को बढ़ाती हैं। दो प्रमुख संरचनाएं B-ट्री और हैश इंडेक्स हैं।
B-ट्री (B-Trees):
- B-ट्री एक सेल्फ-बैलेंसिंग ट्री डेटा संरचना है जो डेटा को सॉर्टेड रखती है और लॉगरिदमिक (O(log n)) समय में खोज, अनुक्रमिक एक्सेस, इंसर्शन और डिलीशन की अनुमति देती है।
- दक्षता कैसे बढ़ती है:
- संतुलित संरचना: B-ट्री हमेशा संतुलित रहता है, जिसका अर्थ है कि किसी भी रिकॉर्ड तक पहुंचने के लिए पथ की लंबाई लगभग समान होती है। यह सबसे खराब स्थिति में भी तेज पहुंच सुनिश्चित करता है।
- रेंज क्वेरी के लिए उपयुक्त: चूँकि B-ट्री में कीज़ सॉर्टेड होती हैं, यह रेंज-आधारित क्वेरी (जैसे, `Salary BETWEEN 50000 AND 80000`) को बहुत कुशलता से संभाल सकता है।
- डिस्क I/O में कमी: B-ट्री को बड़े ब्लॉकों (नोड्स) में डेटा संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो डिस्क से पढ़े जाने वाले ब्लॉकों की संख्या को कम करता है, जो प्रदर्शन के लिए सबसे बड़ी बाधा है।
हैश इंडेक्स (Hash Indexes):
- हैश इंडेक्स एक हैश फ़ंक्शन का उपयोग करता है ताकि इंडेक्स की गई की (key) को सीधे एक बकेट (bucket) या पॉइंटर में मैप किया जा सके जो डेटा रिकॉर्ड को इंगित करता है।
- दक्षता कैसे बढ़ती है:
- अत्यंत तेज लुकअप: समानता-आधारित खोज (जैसे, `EmployeeID = 12345`) के लिए हैश इंडेक्स बहुत तेज़ होते हैं, जो अक्सर स्थिर समय (O(1)) में पूरा हो जाता है। हैश फ़ंक्शन सीधे उस स्थान की गणना करता है जहाँ रिकॉर्ड पाया जा सकता है।
- सरल संरचना: इनकी संरचना अपेक्षाकृत सरल होती है।
- सीमाएं: हैश इंडेक्स रेंज क्वेरी का समर्थन नहीं करते हैं क्योंकि हैश किए गए मान क्रम में नहीं होते हैं। वे केवल सटीक मिलान के लिए उपयोगी हैं।
संक्षेप में, इंडेक्स संरचनाएं एक पूर्ण टेबल स्कैन की आवश्यकता को समाप्त करके क्वेरी प्रदर्शन को नाटकीय रूप से बढ़ाती हैं, जिससे आवश्यक डिस्क I/O संचालन की संख्या कम हो जाती है। B-ट्री सामान्य-उद्देश्य के लिए उत्कृष्ट हैं, जबकि हैश इंडेक्स सटीक मिलान के लिए सबसे तेज़ होते हैं।
(b) एंटिटी-रिलेशनशिप (E-R) मॉडल
एंटिटी-रिलेशनशिप (E-R) मॉडल एक उच्च-स्तरीय, वैचारिक (conceptual) डेटा मॉडल है जिसका उपयोग किसी संगठन के लिए डेटा आवश्यकताओं को ग्राफिक रूप से दर्शाने के लिए किया जाता है। यह डेटाबेस डिजाइनरों को वास्तविक दुनिया की वस्तुओं और उनके बीच संबंधों को समझने और परिभाषित करने में मदद करता है। E-R मॉडल से बनाया गया आरेख, जिसे E-R आरेख कहा जाता है, एक रिलेशनल डेटाबेस के लिए एक ब्लूप्रिंट के रूप में कार्य करता है।
प्रमुख घटक:
- एंटिटीज (Entities):
- एक एंटिटी वास्तविक दुनिया की कोई भी वस्तु, व्यक्ति, स्थान, या अवधारणा है जिसके बारे में डेटा संग्रहीत किया जाना है। उदाहरण के लिए, एक विश्वविद्यालय डेटाबेस में, STUDENT , COURSE , और PROFESSOR एंटिटीज हो सकती हैं।
- E-R आरेखों में, एंटिटीज को आमतौर पर आयताकार (rectangles) द्वारा दर्शाया जाता है।
- एक एंटिटी सेट एक ही प्रकार की सभी एंटिटीज का एक संग्रह है।
- एट्रिब्यूट्स (Attributes):
- एट्रिब्यूट्स एक एंटिटी के गुण या विशेषताएं हैं। उदाहरण के लिए, STUDENT एंटिटी में StudentID , Name , और Address जैसे एट्रिब्यूट्स हो सकते हैं।
- E-R आरेखों में, एट्रिब्यूट्स को अंडाकार (ovals) द्वारा दर्शाया जाता है और वे अपनी संबंधित एंटिटी से जुड़े होते हैं।
- एट्रिब्यूट्स के प्रकार हो सकते हैं: सरल (simple), कंपोजिट (composite), एकल-मूल्य (single-valued), बहु-मूल्य (multi-valued), और व्युत्पन्न (derived)। प्राइमरी की एट्रिब्यूट को आमतौर पर रेखांकित (underlined) किया जाता है।
- रिलेशनशिप्स (Relationships):
- एक रिलेशनशिप दो या दो से अधिक एंटिटीज के बीच एक जुड़ाव है। यह बताता है कि एंटिटीज एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, एक STUDENT एक COURSE में ‘नामांकन’ (enrolls in) करता है। ‘Enrolls in’ एक रिलेशनशिप है।
- E-R आरेखों में, रिलेशनशिप्स को हीरे (diamonds) द्वारा दर्शाया जाता है, जो संबंधित एंटिटीज से लाइनों से जुड़े होते हैं।
- रिलेशनशिप्स में कार्डिनैलिटी कंस्ट्रेंट्स (one-to-one, one-to-many, many-to-many) भी होते हैं, जो यह निर्दिष्ट करते हैं कि एक एंटिटी सेट की कितनी एंटिटीज दूसरे एंटिटी सेट की एंटिटीज से संबंधित हो सकती हैं।
डेटाबेस डिजाइन में सहायता:
E-R मॉडल डेटाबेस डिजाइन प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है:
- वैचारिक स्पष्टता: यह डिजाइनरों, डेवलपर्स और अंतिम-उपयोगकर्ताओं के लिए डेटाबेस की संरचना का एक स्पष्ट और आसानी से समझने योग्य दृश्य प्रदान करता है। यह आवश्यकताओं को इकट्ठा करने और मान्य करने के लिए एक संचार उपकरण के रूप में कार्य करता है।
- ब्लूप्रिंट फ़ंक्शन: E-R आरेख रिलेशनल डेटाबेस स्कीमा बनाने के लिए एक ब्लूप्रिंट के रूप में कार्य करता है। एंटिटीज टेबल बन जाती हैं, एट्रिब्यूट्स कॉलम बन जाते हैं, और रिलेशनशिप्स फॉरेन की या अलग-अलग जंक्शन टेबल के माध्यम से लागू होते हैं।
- डेटा अखंडता: रिलेशनशिप्स और कार्डिनैलिटी को परिभाषित करके, E-R मॉडल डेटा अखंडता नियमों (जैसे, फॉरेन की कंस्ट्रेंट्स) को स्थापित करने में मदद करता है जिन्हें भौतिक डेटाबेस में लागू किया जाना चाहिए।
- जटिलता का प्रबंधन: जटिल प्रणालियों के लिए, E-R मॉडल डेटाबेस को प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ने में मदद करता है, जिससे डिजाइन प्रक्रिया को व्यवस्थित और कम त्रुटि-प्रवण बनाया जा सकता है।
कुल मिलाकर, E-R मॉडल एक शक्तिशाली उपकरण है जो वैचारिक डिजाइन को तार्किक डिजाइन में बदलने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करके एक कुशल और प्रभावी डेटाबेस के निर्माण को सुनिश्चित करता है।
Q4. (a) समवर्ती ट्रांजैक्शन के संदर्भ में एक ट्रांजैक्शन शेड्यूल क्या है? समवर्ती ट्रांजैक्शन की निम्नलिखित विसंगतियों/समस्याओं को प्रत्येक के एक उदाहरण की मदद से समझाएं: 10 (i) लॉस्ट अपडेट एनोमली (ii) अनरिपीटेबल रीड एनोमली (iii) डर्टी रीड एनोमली (b) एक डेटाबेस सिस्टम में डेटा आइटम्स पर निम्नलिखित प्राधिकरणों की व्याख्या करें: 6 (i) READ (ii) INSERT (iii) UPDATE (c) क्वेरी प्रोसेसिंग और मूल्यांकन के संदर्भ में क्वेरी प्रोसेसिंग के चरणों को सूचीबद्ध करें। 4
Ans.
(a) ट्रांजैक्शन शेड्यूल और समवर्ती विसंगतियाँ
एक ट्रांजैक्शन शेड्यूल (Transaction Schedule) समवर्ती रूप से चल रहे ट्रांजैक्शन के समूह में संचालन का एक कालानुक्रमिक अनुक्रम है। यह निर्दिष्ट करता है कि विभिन्न ट्रांजैक्शन के संचालन (रीड, राइट, एबॉर्ट, कमिट) को किस क्रम में निष्पादित किया जाता है। DBMS का लक्ष्य ऐसे शेड्यूल को निष्पादित करना है जो सही हों और डेटाबेस की स्थिरता को बनाए रखें, भले ही कई ट्रांजैक्शन एक साथ चल रहे हों।
अनियंत्रित समवर्ती निष्पादन से कई समस्याएं हो सकती हैं, जिन्हें समवर्ती विसंगतियाँ कहा जाता है।
(i) लॉस्ट अपडेट एनोमली (Lost Update Anomaly)
यह तब होता है जब दो ट्रांजैक्शन एक ही डेटा आइटम को पढ़ते हैं, और फिर दोनों उस पर एक ऑपरेशन करते हैं और उसे वापस लिखते हैं, लेकिन एक ट्रांजैक्शन का अपडेट दूसरे द्वारा अधिलेखित (overwrite) कर दिया जाता है।
उदाहरण: मान लीजिए एक खाते (X) में शेष राशि 5000 है। दो ट्रांजैक्शन, T1 और T2, समवर्ती रूप से चलते हैं।
Time
Transaction T1
Transaction T2
Balance (X)
t1
READ(X) (Reads 5000)
5000
t2
READ(X) (Reads 5000)
5000
t3
X = X – 1000 (X becomes 4000)
5000
t4
X = X + 500 (X becomes 5500)
5000
t5
WRITE(X) (Writes 4000)
4000
t6
WRITE(X) (Writes 5500)
5500
अंतिम शेष राशि 5500 होनी चाहिए (5000-1000+500 = 4500) या 4500। यदि t6, t5 से पहले होता है तो T2 का अपडेट खो जाएगा, यदि t5, t6 से पहले होता है तो T1 का अपडेट खो जाएगा। इस शेड्यूल में, T1 का 1000 रुपये का डेबिट खो गया है। अंतिम शेष राशि 4500 होनी चाहिए थी, लेकिन यह 5500 है।
(ii) अनरिपीटेबल रीड एनोमली (Unrepeatable Read Anomaly)
यह तब होता है जब एक ट्रांजैक्शन एक डेटा आइटम को दो बार पढ़ता है, और दूसरे ट्रांजैक्शन द्वारा बीच में डेटा आइटम को संशोधित करने के कारण दोनों बार उसे अलग-अलग मान मिलते हैं।
उदाहरण: मान लीजिए खाते (X) में शेष राशि 5000 है।
Time
Transaction T1
Transaction T2
Balance (X)
t1
READ(X) (Reads 5000)
5000
t2
READ(X)
5000
t3
X = X – 1000; WRITE(X)
4000
t4
COMMIT
4000
t5
READ(X) (Reads 4000)
4000
T1 ने एक ही ट्रांजैक्शन के भीतर X को दो बार पढ़ा और अलग-अलग मान प्राप्त किए (5000 और 4000)। यह असंगतता पैदा कर सकता है, खासकर यदि T1 को इन मानों के आधार पर गणना करनी हो।
(iii) डर्टी रीड एनोमली (Dirty Read Anomaly)
यह तब होता है जब एक ट्रांजैक्शन उस डेटा को पढ़ता है जिसे दूसरे ट्रांजैक्शन द्वारा संशोधित किया गया है लेकिन अभी तक कमिट नहीं किया गया है। यदि दूसरा ट्रांजैक्शन बाद में रोलबैक (abort) हो जाता है, तो पहला ट्रांजैक्शन “डर्टी” या अमान्य डेटा पढ़ चुका होता है।
उदाहरण:
Time
Transaction T1
Transaction T2
Balance (X)
t1
READ(X) (Reads 5000)
5000
t2
X = X – 1000; WRITE(X)
4000
t3
READ(X) (Reads 4000 – a “dirty” value)
4000
t4
ROLLBACK
5000
T2 ने 4000 का मान पढ़ा, जो T1 द्वारा लिखा गया था। लेकिन T1 बाद में रोलबैक हो गया, जिससे X का मान वापस 5000 हो गया। T2 ने एक ऐसे मान पर काम किया जो वास्तव में डेटाबेस में कभी मौजूद नहीं था, जिससे डेटाबेस असंगत हो गया।
(b) डेटा आइटम्स पर प्राधिकरण
डेटाबेस सिस्टम में, प्राधिकरण (Authorization) यह नियंत्रित करने की प्रक्रिया है कि कौन से उपयोगकर्ता कौन से डेटा आइटम्स पर कौन से ऑपरेशन कर सकते हैं। यह डेटाबेस सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। SQL में, `GRANT` और `REVOKE` कमांड का उपयोग विशेषाधिकारों को प्रबंधित करने के लिए किया जाता है।
(i) READ (या SELECT)
- विवरण: READ प्राधिकरण, जिसे आमतौर पर SQL में `SELECT` विशेषाधिकार के रूप में लागू किया जाता है, एक उपयोगकर्ता को एक या अधिक टेबल से डेटा को क्वेरी करने और पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है।
- उपयोग: यह सबसे आम प्राधिकरण है, जो उपयोगकर्ताओं को डेटा देखने की अनुमति देता है लेकिन उसे बदलने की नहीं। इसे पूरे टेबल पर या केवल विशिष्ट कॉलम पर दिया जा सकता है ताकि संवेदनशील जानकारी छिपाई जा सके।
- उदाहरण: `GRANT SELECT ON Employees TO ‘user1’;` उपयोगकर्ता ‘user1’ को Employees टेबल से डेटा पढ़ने की अनुमति देता है।
(ii) INSERT
- विवरण: INSERT प्राधिकरण एक उपयोगकर्ता को एक टेबल में नई पंक्तियाँ (रिकॉर्ड) जोड़ने की अनुमति देता है।
- उपयोग: यह उन भूमिकाओं के लिए आवश्यक है जिन्हें सिस्टम में नया डेटा दर्ज करने की आवश्यकता होती है, जैसे डेटा एंट्री क्लर्क या एप्लिकेशन जो नए उपयोगकर्ता खाते बनाते हैं।
- उदाहरण: `GRANT INSERT ON Orders TO ‘sales_app’;` ‘sales_app’ एप्लिकेशन को Orders टेबल में नए ऑर्डर जोड़ने की अनुमति देता है।
(iii) UPDATE
- विवरण: UPDATE प्राधिकरण एक उपयोगकर्ता को एक टेबल में मौजूदा पंक्तियों में डेटा को संशोधित करने की अनुमति देता है।
- उपयोग: यह उन उपयोगकर्ताओं या एप्लिकेशनों के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें डेटा को अद्यतित रखने की आवश्यकता होती है, जैसे किसी ग्राहक का पता बदलना या किसी उत्पाद की कीमत अपडेट करना। READ की तरह, इसे संवेदनशील डेटा को अनधिकृत संशोधनों से बचाने के लिए विशिष्ट कॉलम तक सीमित किया जा सकता है।
- उदाहरण: `GRANT UPDATE(price, stock_quantity) ON Products TO ‘manager’;` ‘manager’ को Products टेबल में केवल ‘price’ और ‘stock_quantity’ कॉलम को अपडेट करने की अनुमति देता है।
(c) क्वेरी प्रोसेसिंग के चरण
क्वेरी प्रोसेसिंग और मूल्यांकन एक DBMS के भीतर एक उच्च-स्तरीय क्वेरी (जैसे SQL में) को निष्पादित करने और परिणाम लौटाने की प्रक्रिया है। इसका मुख्य लक्ष्य क्वेरी को कुशलतापूर्वक निष्पादित करना है। प्रक्रिया में निम्नलिखित मुख्य चरण शामिल हैं:
- पार्सिंग और अनुवाद (Parsing and Translation):
- सिंटेक्स जांच: DBMS पहले क्वेरी को पार्स करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह SQL व्याकरण के अनुसार सही ढंग से लिखी गई है।
- सत्यापन: यह जांचता है कि क्वेरी में संदर्भित सभी टेबल और कॉलम डेटाबेस स्कीमा में मौजूद हैं या नहीं।
- अनुवाद: सफल पार्सिंग के बाद, क्वेरी को एक आंतरिक प्रतिनिधित्व में अनुवादित किया जाता है, जैसे कि रिलेशनल बीजगणित (relational algebra) ट्री, जिसे DBMS समझ सकता है और हेरफेर कर सकता है।
- ऑप्टिमाइज़ेशन (Optimization):
- यह क्वेरी प्रोसेसिंग का सबसे महत्वपूर्ण चरण है। क्वेरी ऑप्टिमाइज़र का लक्ष्य क्वेरी को निष्पादित करने के लिए सबसे कुशल तरीका या “निष्पादन योजना (execution plan)” खोजना है।
- यह रिलेशनल बीजगणित ट्री के विभिन्न समकक्ष रूपों का मूल्यांकन करता है।
- ऑप्टिमाइज़र सबसे अच्छी योजना चुनने के लिए सांख्यिकीय जानकारी (जैसे टेबल का आकार, इंडेक्स की उपस्थिति) और लागत मॉडल का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यह तय कर सकता है कि जॉइन ऑपरेशन के लिए नेस्टेड लूप जॉइन या हैश जॉइन का उपयोग करना है या नहीं, या क्वेरी को हल करने के लिए इंडेक्स का उपयोग करना है या नहीं।
- मूल्यांकन (Evaluation):
- इस अंतिम चरण में, DBMS ऑप्टिमाइज़र द्वारा चुनी गई निष्पादन योजना को निष्पादित करता है।
- क्वेरी मूल्यांकन इंजन योजना में निम्न-स्तरीय संचालन को निष्पादित करता है (जैसे फ़ाइलों को पढ़ना, रिकॉर्ड्स को सॉर्ट करना, जॉइन करना)।
- अंत में, क्वेरी का परिणाम उत्पन्न होता है और उपयोगकर्ता को लौटाया जाता है।
Q5. निम्नलिखित पर संक्षिप्त नोट्स लिखें: 4×5=20 (a) ऑब्जेक्ट-रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम के संदर्भ में कॉम्प्लेक्स डेटा टाइप (b) डेटा माइनिंग के संदर्भ में क्लासिफिकेशन (c) ग्राफ-आधारित NoSQL डेटाबेस (d) वितरित डेटाबेस के संदर्भ में डेटा फ्रेगमेंटेशन और रेप्लिकेशन
Ans.
(a) ऑब्जेक्ट-रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम में कॉम्प्लेक्स डेटा टाइप
ऑब्जेक्ट-रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम (ORDBMS) पारंपरिक रिलेशनल मॉडल को ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड अवधारणाओं के साथ जोड़ते हैं। इसका एक प्रमुख पहलू कॉम्प्लेक्स डेटा टाइप (Complex Data Types) का समर्थन है, जो मानक SQL डेटा प्रकारों (जैसे INT, VARCHAR, DATE) से परे है। ये प्रकार डेवलपर्स को अधिक जटिल और वास्तविक दुनिया के डेटा संरचनाओं को सीधे डेटाबेस में मॉडल करने की अनुमति देते हैं।
मुख्य कॉम्प्लेक्स डेटा टाइप में शामिल हैं:
- कलेक्शन टाइप (Collection Types): ये एक ही प्रकार के तत्वों के समूह को संग्रहीत करने की अनुमति देते हैं।
- ARRAYs: एक ही डेटा प्रकार के तत्वों का एक क्रमित संग्रह। उदाहरण के लिए, एक छात्र के लिए फोन नंबरों की एक सूची संग्रहीत करना।
- VARRAYs (Variable-size arrays): ORDBMS में एक सामान्य कार्यान्वयन जो एक निश्चित अधिकतम आकार के साथ एरे की अनुमति देता है।
- स्ट्रक्चर्ड टाइप (Structured Types) / ROW टाइप: ये उपयोगकर्ता-परिभाषित प्रकार हैं जो विभिन्न डेटा प्रकारों के एट्रिब्यूट्स के एक समूह को समाहित करते हैं। वे C में एक `struct` या जावा में एक `class` के समान हैं। उदाहरण के लिए, एक `Address` प्रकार बनाया जा सकता है जिसमें `street`, `city`, और `zipcode` एट्रिब्यूट्स हों। इस `Address` प्रकार का उपयोग तब कर्मचारी टेबल में एक कॉलम के रूप में किया जा सकता है।
- यूजर-डिफाइंड टाइप (User-Defined Types – UDTs): ORDBMS डेवलपर्स को अपने स्वयं के आधार डेटा प्रकार बनाने की अनुमति देता है, जिसमें उनके संबंधित कार्य और संचालन शामिल होते हैं। यह डेटाबेस को विशिष्ट डोमेन (जैसे भू-स्थानिक डेटा के लिए `point` या `polygon` प्रकार) के लिए विस्तारित करने की अनुमति देता है।
कॉम्प्लेक्स डेटा टाइप का उपयोग रिलेशनल और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के बीच “इम्पेडेंस मिसमैच” को कम करता है, जिससे अधिक सहज और कुशल एप्लिकेशन विकास होता है।
(b) डेटा माइनिंग में क्लासिफिकेशन
क्लासिफिकेशन (Classification) डेटा माइनिंग में एक पर्यवेक्षित शिक्षण (supervised learning) तकनीक है। इसका मुख्य लक्ष्य एक मॉडल या “क्लासिफायर” बनाना है जो नए, अनदेखे डेटा के लिए एक पूर्वनिर्धारित श्रेणीबद्ध वर्ग लेबल (categorical class label) का अनुमान लगा सके। क्लासिफिकेशन प्रक्रिया में दो मुख्य चरण होते हैं:
- प्रशिक्षण (Training): इस चरण में, एक प्रशिक्षण सेट (training set) का उपयोग किया जाता है जिसमें डेटा इंस्टेंस होते हैं जिनके वर्ग लेबल पहले से ही ज्ञात होते हैं। क्लासिफिकेशन एल्गोरिथ्म (जैसे डिसीजन ट्री, सपोर्ट वेक्टर मशीन, या न्यूरल नेटवर्क) इस डेटा का विश्लेषण करता है ताकि इनपुट एट्रिब्यूट्स और वर्ग लेबल के बीच पैटर्न और संबंध सीखे जा सकें। इस प्रक्रिया का आउटपुट एक प्रशिक्षित क्लासिफिकेशन मॉडल होता है।
- टेस्टिंग और प्रेडिक्शन (Testing and Prediction): एक बार मॉडल बन जाने के बाद, इसकी सटीकता का मूल्यांकन एक अलग परीक्षण सेट (test set) का उपयोग करके किया जाता है, जिसके लेबल भी ज्ञात होते हैं। यदि मॉडल पर्याप्त रूप से सटीक है, तो इसका उपयोग नए, बिना लेबल वाले डेटा के वर्ग का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।
उदाहरण:
- स्पैम डिटेक्शन: ईमेल को ‘स्पैम’ या ‘नॉट स्पैम’ के रूप में वर्गीकृत करना। प्रशिक्षण डेटा में पहले से लेबल किए गए ईमेल होते हैं।
- क्रेडिट रिस्क असेसमेंट: ऋण आवेदकों को उनकी विशेषताओं (आय, क्रेडिट स्कोर, आदि) के आधार पर ‘उच्च-जोखिम’, ‘मध्यम-जोखिम’, या ‘कम-जोखिम’ के रूप में वर्गीकृत करना।
क्लासिफिकेशन व्यावसायिक निर्णय लेने, चिकित्सा निदान और वैज्ञानिक अनुसंधान में एक शक्तिशाली उपकरण है।
(c) ग्राफ-आधारित NoSQL डेटाबेस
ग्राफ-आधारित NoSQL डेटाबेस को विशेष रूप से उन डेटा को संग्रहीत करने और नेविगेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके बीच जटिल और गतिशील संबंध हैं। रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, जो संबंधों को दर्शाने के लिए जॉइन पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, ग्राफ डेटाबेस संबंधों को प्रथम श्रेणी की नागरिक के रूप में मानते हैं, जिससे संबंधित डेटा का ट्रैवर्सल बेहद तेज़ हो जाता है। ग्राफ डेटाबेस के मुख्य घटक हैं:
- नोड्स (Nodes): ये ग्राफ में एंटिटीज या ऑब्जेक्ट्स का प्रतिनिधित्व करते हैं। उदाहरण के लिए, एक सोशल नेटवर्क में, नोड्स ‘उपयोगकर्ता’, ‘पोस्ट’ या ‘समूह’ हो सकते हैं।
- एजेज (Edges) / रिलेशनशिप्स: ये नोड्स के बीच संबंधों को दर्शाते हैं। एजेज हमेशा निर्देशित (directed) होती हैं, एक başlangıç नोड और एक अंत नोड होता है, और उनका एक प्रकार होता है (जैसे, ‘FRIEND_OF’, ‘LIKES’, ‘LIVES_IN’)।
- प्रॉपर्टीज (Properties): नोड्स और एजेज दोनों में की-वैल्यू पेयर के रूप में प्रॉपर्टीज हो सकती हैं, जो उनके बारे में अतिरिक्त जानकारी संग्रहीत करती हैं। उदाहरण के लिए, एक ‘उपयोगकर्ता’ नोड में ‘नाम’ और ‘आयु’ प्रॉपर्टीज हो सकती हैं।
उपयोग के मामले: ग्राफ डेटाबेस उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श हैं जहाँ संबंध डेटा से अधिक महत्वपूर्ण हैं, जैसे:
- सोशल नेटवर्क: मित्र कनेक्शन और आपसी मित्रों को खोजना।
- अनुशंसा इंजन: “जिन ग्राहकों ने यह आइटम खरीदा, उन्होंने वह भी खरीदा” जैसे पैटर्न खोजना।
- धोखाधड़ी का पता लगाना: कई खातों में साझा किए गए फोन नंबर या क्रेडिट कार्ड जैसे जटिल धोखाधड़ी के छल्ले की पहचान करना।
लोकप्रिय ग्राफ डेटाबेस में Neo4j , Amazon Neptune , और ArangoDB शामिल हैं।
(d) डेटा फ्रेगमेंटेशन और रेप्लिकेशन (वितरित डेटाबेस में)
वितरित डेटाबेस सिस्टम में, डेटा को विश्वसनीयता, उपलब्धता और प्रदर्शन में सुधार के लिए कई साइटों या नोड्स पर संग्रहीत किया जाता है। डेटा फ्रेगमेंटेशन और डेटा रेप्लिकेशन इस वितरण को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली दो मुख्य रणनीतियाँ हैं।
डेटा फ्रेगमेंटेशन (Data Fragmentation):
फ्रेगमेंटेशन में एक रिलेशन को छोटे लॉजिकल यूनिट्स में तोड़ना शामिल है जिन्हें फ्रेगमेंट्स (fragments) कहा जाता है, जिन्हें फिर विभिन्न साइटों पर संग्रहीत किया जाता है। इसका उद्देश्य डेटा को उस स्थान के करीब रखना है जहाँ इसका सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, जिससे संचार ओवरहेड कम हो जाता है।
फ्रेगमेंटेशन के प्रकार:
- हॉरिजॉन्टल फ्रेगमेंटेशन (Horizontal Fragmentation): टेबल को पंक्तियों के आधार पर विभाजित करता है। प्रत्येक फ्रेगमेंट में मूल टेबल के सभी कॉलम होते हैं लेकिन पंक्तियों का केवल एक सबसेट होता है। उदाहरण: कर्मचारियों की टेबल को स्थान के आधार पर फ्रेगमेंट करना (जैसे, मुंबई_कर्मचारी, दिल्ली_कर्मचारी)।
- वर्टिकल फ्रेगमेंटेशन (Vertical Fragmentation): टेबल को कॉलम के आधार पर विभाजित करता है। प्रत्येक फ्रेगमेंट में सभी पंक्तियाँ होती हैं लेकिन कॉलम का केवल एक सबसेट होता है। उदाहरण: एक कर्मचारी टेबल को (EmpID, Name, Address) और (EmpID, Salary, Performance) में विभाजित करना।
- मिश्रित (मिक्स्ड) फ्रेगमेंटेशन: हॉरिजॉन्टल और वर्टिकल फ्रेगमेंटेशन का संयोजन।
डेटा रेप्लिकेशन (Data Replication):
रेप्लिकेशन में डेटाबेस ऑब्जेक्ट्स (जैसे, पूरी टेबल या फ्रेगमेंट्स) की प्रतियाँ बनाना और उन्हें कई साइटों पर संग्रहीत करना शामिल है।
रेप्लिकेशन के मुख्य लाभ हैं:
- बढ़ी हुई उपलब्धता और विश्वसनीयता: यदि एक साइट विफल हो जाती है, तो डेटा अभी भी अन्य साइटों पर प्रतिकृतियों से उपलब्ध होता है।
- बेहतर प्रदर्शन: रीड-ओनली क्वेरी को स्थानीय रूप से या निकटतम प्रतिकृति से परोसा जा सकता है, जिससे नेटवर्क विलंबता कम हो जाती है और लोड वितरित होता है।
हालांकि, रेप्लिकेशन जटिलता बढ़ाता है। सिस्टम को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सभी प्रतिकृतियाँ सुसंगत रहें, जिसके लिए जटिल प्रतिकृति प्रोटोकॉल की आवश्यकता होती है। अक्सर, सिस्टम प्रदर्शन के लिए फ्रेगमेंटेशन और विश्वसनीयता के लिए रेप्लिकेशन का एक साथ उपयोग करते हैं।
IGNOU MCS-207 Previous Year Solved Question Paper in English
Q1. (a) Briefly explain the roles of Database Manager in the context of physical DBMS architecture. 5 (b) Explain the following terms in the context of Relations : 5 (i) Domain (ii) Tuple (iii) Candidate keys (iv) Entity Integrity constraint (v) Domain constraints (c) Given the following relational schema and set of dependencies, normalise the relation into second normal form. Also, find the primary key of student relation : 5 Student (Enrolmentno, name, coursecode, coursename, grade) enrolmentno -> name coursecode — coursename enrolmentno, coursename —> grade (d) What is the purpose of Data Definition Language (DDL) in SQL ? Explain the CREATE TABLE command of SQL with the help of an example. 5 (e) What is a transaction ? Define the properties of transactions. 5 (f) What is the purpose of log-file in the context of database recovery ? Explain with the help of an example. 5 (g) Explain the star schema of a data warehouse with the help of an example. 5 (h) What are the features of ‘Document-based’ NoSQL database ? Explain with the help of an example. 5
Ans. (a) Roles of the Database Manager In the physical DBMS architecture, the Database Manager is a central software component that acts as an interface between the database and the operating system’s file system. It is responsible for the physical storage and retrieval of data. Its main roles include:
- Interaction with File Manager: The Database Manager interacts with the OS file manager to handle the allocation and de-allocation of database files on the disk. It manages disk space and organizes data into pages or blocks.
- Buffer Management: To improve performance, the Database Manager manages a buffer pool in main memory. When data is needed, it fetches pages of data from the disk into the buffer. It uses page replacement algorithms to swap out the least-used pages.
- Data Organization: It is responsible for efficiently storing data on the disk, using techniques like record placement, indexing, and clustering.
- Data Access: It handles the actual reading and writing of data by issuing low-level file commands.
In essence, the Database Manager ensures that data is stored and retrieved efficiently and reliably from the disk, abstracting the physical storage details from the higher-level query processor.
(b) Terms in the Context of Relations
- (i) Domain: A domain is a set of permissible values for an attribute (or column). It defines the data type, format, and range of an attribute. For example, the domain for an attribute ‘age’ might be integers from 0 to 120.
- (ii) Tuple: A tuple is a single record or row in a relation (or table). It is an ordered set of related data values, where each value corresponds to an attribute. Each tuple in a table represents a specific real-world entity.
- (iii) Candidate Key: A candidate key is a set of one or more attributes that can uniquely identify each tuple in a relation. A relation can have multiple candidate keys. A candidate key must not have redundancy, meaning no proper subset of it can be a unique identifier.
- (iv) Entity Integrity Constraint: This constraint states that the value of the Primary Key of any relation cannot be NULL. This is because the primary key is used to uniquely identify each tuple, and a NULL value would mean there is no identifier, violating the integrity of the database.
- (v) Domain Constraint: This constraint ensures that all values in a given attribute conform to its defined domain. For example, if the domain for the ‘Gender’ attribute is defined as {‘Male’, ‘Female’, ‘Other’}, the domain constraint will prevent any other value from being inserted into this attribute.
(c) Normalization into Second Normal Form The given relation and functional dependencies are: R = Student ( Enrolmentno, name, coursecode, coursename, grade ) FDs:
- enrolmentno → name
- coursecode → coursename
- enrolmentno, coursecode → grade (Assuming a typo and it should be coursecode, not coursename)
Step 1: Find the Primary Key
To uniquely identify a student’s grade in a particular course, we need both the student and the course. Therefore, the primary key is the composite key
{enrolmentno, coursecode}
. With this key, we can determine all other attributes (name, coursename, grade).
Step 2: Check for 2NF A relation is in 2NF if it is in 1NF and has no partial dependencies. A partial dependency exists when a non-key attribute depends on only a part of the composite primary key.
- The dependency enrolmentno → name is a partial dependency because ‘name’ (a non-key attribute) depends on only a part of the primary key (‘enrolmentno’).
- The dependency coursecode → coursename is also a partial dependency because ‘coursename’ (a non-key attribute) depends on only a part of the primary key (‘coursecode’).
Since partial dependencies exist, the relation is not in 2NF.
Step 3: Decompose into 2NF To remove the partial dependencies, we decompose the original relation into the following relations:
- StudentInfo ( Enrolmentno , name)
- This handles the dependency ‘enrolmentno → name’.
- CourseInfo ( Coursecode , coursename)
- This handles the dependency ‘coursecode → coursename’.
- StudentGrade ( Enrolmentno, Coursecode , grade)
- This retains the full dependency ‘enrolmentno, coursecode → grade’. Enrolmentno and Coursecode are foreign keys referencing StudentInfo and CourseInfo, respectively.
Now, all relations are in 2NF.
(d) DDL and the CREATE TABLE Command The purpose of the Data Definition Language (DDL) in SQL is to define and manage the database schema. It is a set of commands used to create, alter, and delete database objects like tables, indexes, views, and users. DDL commands define the structure of the database. The main DDL commands are CREATE , ALTER , and DROP .
CREATE TABLE Command: The `CREATE TABLE` command is used to create a new table in a database. When executing this command, we specify the name of the table, the names of its columns, the data type for each column, and any constraints (e.g., PRIMARY KEY, NOT NULL, FOREIGN KEY).
Syntax:
CREATE TABLE table_name ( column1_name data_type [constraints], column2_name data_type [constraints], ...);
Example: Suppose we want to create a table called ‘Employees’.
CREATE TABLE Employees ( EmployeeID INT PRIMARY KEY, FirstName VARCHAR(50) NOT NULL, LastName VARCHAR(50) NOT NULL, Email VARCHAR(100) UNIQUE, HireDate DATE, Salary DECIMAL(10, 2));
In this example:
- We are creating a table named Employees .
- EmployeeID is an integer and the primary key.
- FirstName and LastName are text fields up to 50 characters and cannot be NULL.
- Email is a unique field.
- HireDate is a date field.
- Salary is a decimal number.
(e) Transaction and its Properties A transaction is a logical unit of work on a database. It can consist of one or more database operations (e.g., read, write, update, delete). A transaction must be executed entirely or not at all; it cannot be partially executed. Its purpose is to move the database from one consistent state to another.
The properties of transactions, commonly known as the ACID properties, are:
- Atomicity: This is the “all or nothing” rule. All operations in a transaction are either completed successfully, or if any one of them fails, the entire transaction is rolled back, and the database returns to its original state.
- Consistency: A transaction must bring the database from one consistent state to another. The database may be temporarily inconsistent during the transaction’s execution, but it ensures that all defined rules and constraints are maintained upon completion.
- Isolation: Multiple transactions running concurrently should not interfere with each other’s work. Each transaction should feel as if it is the only transaction in the system. Intermediate transaction states are invisible to other transactions.
- Durability: Once a transaction has been successfully committed, its changes are permanent and must persist even in the event of a system failure (like a power loss or crash). This is typically achieved by writing changes to a transaction log.
(f) Purpose of the Log-File In the context of database recovery, a Log-File is a critical component that maintains a chronological record of all modifications made to the database. Its primary purpose is to enable the database to recover to a consistent and durable state after system failures (e.g., server crash, power outage) or transaction failures.
Each log record in the log-file contains information such as:
- Transaction identifier.
- The data item modified.
- The old value (for UNDO operations).
- The new value (for REDO operations).
- The type of operation (e.g., INSERT, UPDATE, DELETE).
Explanation with an Example:
Consider a transaction (T1) to transfer $500 from bank account A to account B.
- T1 starts.
- T1 debits $500 from account A. An entry is made in the log-file: `<T1, Account A, old_balance, new_balance>`.
- The system crashes.
- T1 fails to credit $500 to account B.
Recovery Process:
When the system restarts, the recovery manager scans the log-file. It sees that T1 started but did not commit. To reverse the changes made before the crash, it uses an
UNDO
operation. It restores the old balance of account A using the log record. This ensures the database’s atomicity and consistency, as the incomplete transaction is completely cancelled.
If the crash happened just after the transaction committed but before the data was written from memory to disk, the recovery manager would use a
REDO
operation to ensure all committed changes are permanently applied to the disk.
(g) Star Schema A Star Schema is the simplest and most common modeling paradigm in data warehousing. It is used to organize multidimensional data in a relational database. The schema resembles a star, with a central fact table and several surrounding dimension tables .
- Fact Table: This is the center of the schema. It contains the numerical measures or facts of a business process, such as sales amount, profit, units sold. It also contains foreign keys to the primary keys of the dimension tables.
- Dimension Tables: These surround the fact table. Each dimension table stores descriptive attributes about a particular dimension (e.g., time, product, location). These attributes are used for filtering and grouping the data. Dimension tables are typically denormalized to improve query performance.
Example: Sales Data Warehouse
Consider a sales data warehouse for a retail company.
- Fact Table: `Sales_Fact`
- Measures: `Units_Sold`, `Total_Price`, `Profit`
- Foreign Keys: `Time_Key`, `Product_Key`, `Store_Key`, `Customer_Key`
- Dimension Tables:
- `Time_Dimension` (Time_Key, day, month, quarter, year)
- `Product_Dimension` (Product_Key, product_name, category, brand)
- `Store_Dimension` (Store_Key, store_name, city, state, country)
- `Customer_Dimension` (Customer_Key, customer_name, gender, age_group)
In this structure, the `Sales_Fact` table is linked to the dimension tables via `Time_Key`, `Product_Key`, and `Store_Key`. An analyst could run a query like “total units sold for the ‘Electronics’ category in ‘Mumbai’ during the last quarter.” The simplicity of the star schema makes it easy to understand and query, making it ideal for business intelligence and analytics applications.
(h) ‘Document-based’ NoSQL Database A Document-based NoSQL database is a type of non-relational database designed to store and query data in documents. These documents are typically in semi-structured formats like JSON (JavaScript Object Notation), BSON (Binary JSON), or XML. Unlike relational databases, which have a fixed schema, document databases are schema-flexible .
Features:
- Schema Flexibility: Each document can have its own unique structure. Documents with different structures can exist in the same collection (the equivalent of a table). This is ideal for rapidly evolving applications.
- Hierarchical Data Structure: Documents can contain nested objects and arrays, allowing complex hierarchical data to be modeled naturally. This maps well to objects in object-oriented programming.
- Powerful Query Language: These databases support querying and indexing on fields within documents, including nested fields.
- Horizontal Scalability: They are designed to scale out easily by distributing data across multiple servers (a process also known as sharding).
Example: Consider a blogging platform. A user profile could be stored as a single document:
{ "_id": "user123", "username": "johndoe", "email": "johndoe@example.com", "join_date": "2023-10-26", "interests": ["database", "programming", "hiking"], "address": { "street": "123 Main St", "city": "Anytown" }}
In this example, the entire user record is a single, self-contained document. ‘interests’ is an array, and ‘address’ is a nested object. If we need to add a new field to the user, like ‘phone_number’, we only need to update this document, not change the entire database schema. Popular document-based databases include MongoDB , CouchDB , and Amazon DocumentDB .
Q2. (a) Write the SQL commands for the following date queries : 10 Customer (customercode, name, pincode, phone) Order (order_id, customercode, price) (i) List all the customers whose Pincode is 0001. (ii) Find the total number of customers. (iii) Find the total of all the prices of a customer whose CustomerCode is ‘C001’. (iv) List the customercode, name, order-id of all the customers. (v) Find the average price of all the orders. (b) Define the third-normal form with the help of an example. 5 (c) Explain the concept of Multivalued dependency with the help of an example. 5
Ans. (a) SQL Commands Given the relational schemas: Customer ( customercode , name, pincode, phone) Order ( order_id , customercode, price)
(i) List all the customers whose Pincode is 0001.
SELECT *FROM CustomerWHERE pincode = '0001';
Note: Pincode is assumed to be a text type (e.g., VARCHAR) as it can have leading zeros.
(ii) Find the total number of customers.
SELECT COUNT(*)FROM Customer;
Or, if each customer has a unique code:
SELECT COUNT(DISTINCT customercode)FROM Customer;
(iii) Find the total of all the prices of a customer whose CustomerCode is ‘C001’. (Assuming ‘Cool’ in the question is a typo for a valid CustomerCode like ‘C001’)
SELECT SUM(price)FROM [Order]WHERE customercode = 'C001';
Note: `Order` is a reserved keyword in SQL, so it’s good practice to enclose it in brackets `[]` or backticks “.
(iv) List the customercode, name, order-id of all the customers. This query requires a JOIN between the Customer and Order tables.
SELECT C.customercode, C.name, O.order_idFROM Customer CJOIN [Order] O ON C.customercode = O.customercode;
This will list all customers who have placed an order. If you want to include customers who haven’t placed any orders, a LEFT JOIN would be used.
(v) Find the average price of all the orders.
SELECT AVG(price)FROM [Order];
(b) Third-Normal Form (3NF) A relation is in Third-Normal Form (3NF) if it satisfies two conditions:
- It is in Second-Normal Form (2NF).
- It has no transitive dependencies .
A transitive dependency occurs when a non-key attribute depends on another non-key attribute. Formally, if A → B and B → C hold true, then A → C is a transitive dependency (where A is a primary key, and B and C are non-key attributes). The goal of 3NF is to further reduce data redundancy and prevent data anomalies.
Example: Consider a student relation that is in 2NF: Student ( StudentID , StudentName, City, Pincode)
Here, assume the following functional dependencies exist:
- StudentID → StudentName, City, Pincode (by definition)
- City → Pincode (assuming a city has only one pincode)
In this relation,
StudentID
is the primary key.
Pincode
is fully dependent on the primary key, but it also depends on the non-key attribute
City
. This creates a transitive dependency (StudentID → City → Pincode).
Problems:
- Data Redundancy: If 100 students live in the same city, the pincode for that city will be repeated 100 times.
- Update Anomaly: If a city’s pincode changes, we have to update the record for every student in that city.
- Insertion Anomaly: We cannot add a new city and its pincode unless there is at least one student in that city.
Decomposition into 3NF:
To remove the transitive dependency, we split the relation into two:
- StudentInfo ( StudentID , StudentName, City)
- CityPincode ( City , Pincode)
Now, both relations are in 3NF.
City
can now act as a foreign key in the StudentInfo table. The redundancy is eliminated, and the anomalies are resolved.
(c) Multivalued Dependency (MVD) A Multivalued Dependency (MVD) is a type of constraint that occurs when the value of one attribute in a relation determines a set of values for another attribute, and this set is independent of the other attributes in the relation. An MVD is denoted as A →→ B , which reads “A multi-determines B”.
An MVD exists when a table has at least ‘three’ attributes (e.g., A, B, and C), and there is a set of B values and a set of C values that depend only on A, but B and C are independent of each other. MVDs can cause significant data redundancy, leading to update anomalies. Fourth Normal Form (4NF) is designed to address MVDs. A relation is in 4NF if it is in BCNF and has no non-trivial multivalued dependencies.
Example: Consider the following relation storing information about a professor who teaches multiple courses and suggests multiple textbooks: Professor ( ProfName, Course, Textbook )
Let’s say a professor, ‘Dr. Smith’, teaches two courses ‘Physics’ and ‘Chemistry’, and uses two textbooks ‘Book A’ and ‘Book B’, for both courses. The data would look like this:
| ProfName | Course | Textbook |
|---|---|---|
| Dr. Smith | Physics | Book A |
| Dr. Smith | Physics | Book B |
| Dr. Smith | Chemistry | Book A |
| Dr. Smith | Chemistry | Book B |
Here, for a given ProfName, there is a set of Courses, and a set of Textbooks. The Course and Textbook are independent of each other. This creates two MVDs:
- ProfName →→ Course
- ProfName →→ Textbook
To eliminate this redundancy, we decompose the relation into 4NF:
- Prof_Course ( ProfName, Course )
- Prof_Textbook ( ProfName, Textbook )
This decomposition eliminates the MVDs, reduces redundancy, and maintains data integrity.
Q3. (a) Explain the different types of indexes used in file organization. How do index structures like B-trees or hash indexes enhance data access efficiency ? 10 (b) Discuss the Entity-Relationship (E-R) Model, focusing on its key components : entities, attributes and relationships. How does it aid in database design ? 10
Ans. (a) Types of Indexes and Data Access Efficiency In file organization, an Index is a data structure that improves the speed of data retrieval operations on a table. It works like an index at the end of a book, allowing you to quickly locate data without scanning the entire table. Indexes are created on one or more columns of a table.
Main Types of Indexes:
- Primary Index: This index is defined on a key-field of a file, which is sorted. The records are physically ordered on the disk based on this key-field. Therefore, any file can have only one primary index. This is also called a clustered index.
- Secondary Index: This index can be defined on a field that is not a primary key and whose values may not be unique. There can be multiple secondary indexes on a table. These are used to improve query performance on one or more columns.
- Clustering Index: This is defined on an ordered file where records are sorted on a non-key field. This field does not have unique values. It groups records with similar values together, making retrieval based on those values faster. A file can have only one clustering index.
How Index Structures Enhance Data Access Efficiency: Index structures enhance data access efficiency by providing a shortcut to the data records. Two prominent structures are B-Trees and Hash Indexes.
B-Trees:
- A B-Tree is a self-balancing tree data structure that keeps data sorted and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic (O(log n)) time.
- How it enhances efficiency:
- Balanced Structure: A B-Tree is always balanced, meaning the path length to reach any record is roughly the same. This ensures fast access even in the worst case.
- Suited for Range Queries: Since keys in a B-Tree are sorted, it can handle range-based queries (e.g., `Salary BETWEEN 50000 AND 80000`) very efficiently.
- Reduced Disk I/O: B-Trees are designed to store data in large blocks (nodes), which minimizes the number of blocks that need to be read from disk, the biggest bottleneck for performance.
Hash Indexes:
- A hash index uses a hash function to map the indexed key directly to a bucket or pointer that points to the data record.
- How it enhances efficiency:
- Extremely Fast Lookups: Hash indexes are incredibly fast for equality-based searches (e.g., `EmployeeID = 12345`), often completing in constant time (O(1)). The hash function directly calculates the location where the record can be found.
- Simple Structure: They have a relatively simple structure.
- Limitations: Hash indexes do not support range queries because the hashed values are not in order. They are only useful for exact matches.
In summary, index structures dramatically enhance query performance by eliminating the need for a full table scan, thereby reducing the number of disk I/O operations required. B-Trees are excellent for general-purpose use, while Hash Indexes are the fastest for exact matches.
(b) The Entity-Relationship (E-R) Model The Entity-Relationship (E-R) Model is a high-level, conceptual data model used to graphically represent the data requirements for an organization. It helps database designers to understand and define real-world objects and the relationships between them. The diagram created from the E-R model, called an E-R diagram, serves as a blueprint for a relational database.
Key Components:
- Entities:
- An entity is any real-world object, person, place, or concept about which data is to be stored. For example, in a university database, STUDENT , COURSE , and PROFESSOR could be entities.
- In E-R diagrams, entities are typically represented by rectangles .
- An entity set is a collection of all entities of the same type.
- Attributes:
- Attributes are the properties or characteristics of an entity. For instance, the STUDENT entity might have attributes like StudentID , Name , and Address .
- In E-R diagrams, attributes are represented by ovals and are connected to their respective entity.
- Attributes can be of types: simple, composite, single-valued, multi-valued, and derived. The primary key attribute is usually underlined.
- Relationships:
- A relationship is an association between two or more entities. It describes how entities are related to each other. For example, a STUDENT ‘enrolls in’ a COURSE . ‘Enrolls in’ is a relationship.
- In E-R diagrams, relationships are represented by diamonds , connected by lines to the entities involved.
- Relationships also have cardinality constraints (one-to-one, one-to-many, many-to-many), which specify how many instances of one entity set can relate to instances of another entity set.
Aid in Database Design: The E-R Model plays a crucial role in the database design process:
- Conceptual Clarity: It provides a clear and easy-to-understand visual representation of the database’s structure for designers, developers, and end-users. It acts as a communication tool for gathering and validating requirements.
- Blueprint Function: The E-R diagram serves as a blueprint for creating the relational database schema. Entities become tables, attributes become columns, and relationships are implemented through foreign keys or separate junction tables.
- Data Integrity: By defining relationships and cardinality, the E-R model helps establish data integrity rules (e.g., foreign key constraints) that must be enforced in the physical database.
- Managing Complexity: For complex systems, the E-R model helps break down the database into manageable pieces, making the design process systematic and less error-prone.
Overall, the E-R model is a powerful tool that ensures the creation of an efficient and effective database by providing a structured approach to translate conceptual design into logical design.
Q4. (a) What is a transaction schedule in the context of concurrent transactions ? Explain the following anomalies/problems of concurrent transactions with the help of an example of each : 10 (i) Cost update anomaly (ii) Unrepeatable read anomaly (iii) Dirty read anomaly (b) Explain the following authorisations on data items in a database system : 6 (i) READ (ii) INSERT (iii) UPDATE (c) List the steps of query processing in the context of query processing and evaluation. 4
Ans. (a) Transaction Schedule and Concurrency Anomalies A Transaction Schedule is a chronological sequence of operations from a set of concurrently running transactions. It specifies the order in which the operations (read, write, abort, commit) of different transactions are executed. The goal of a DBMS is to execute schedules that are correct and maintain database consistency, even when multiple transactions are running simultaneously. Uncontrolled concurrent execution can lead to several problems, known as concurrency anomalies.
(i) Lost Update Anomaly (Assuming “Cost update” is a typo for “Lost update”) This occurs when two transactions read the same data item, and then both perform an operation on it and write it back, but one transaction’s update is overwritten by the other. Example: Let an account (X) have a balance of 5000. Two transactions, T1 and T2, run concurrently.
| Time | Transaction T1 | Transaction T2 | Balance (X) |
|---|---|---|---|
| t1 | READ(X) (Reads 5000) | 5000 | |
| t2 | READ(X) (Reads 5000) | 5000 | |
| t3 | X = X – 1000 (X becomes 4000) | 5000 | |
| t4 | X = X + 500 (X becomes 5500) | 5000 | |
| t5 | WRITE(X) (Writes 4000) | 4000 | |
| t6 | WRITE(X) (Writes 5500) | 5500 |
The debit of 1000 from T1 is lost. The final balance should have been 4500 (5000 – 1000 + 500), but it is 5500, which is incorrect.
(ii) Unrepeatable Read Anomaly This occurs when a transaction reads a data item twice, and it gets different values each time because another transaction modified the data item in between. Example: Let the balance in account (X) be 5000.
| Time | Transaction T1 | Transaction T2 | Balance (X) |
|---|---|---|---|
| t1 | READ(X) (Reads 5000) | 5000 | |
| t2 | READ(X) | 5000 | |
| t3 | X = X – 1000; WRITE(X) | 4000 | |
| t4 | COMMIT | 4000 | |
| t5 | READ(X) (Reads 4000) | 4000 |
T1 read X twice within the same transaction and got different values (5000 and 4000). This can cause inconsistencies, especially if T1 needs to perform calculations based on these values.
(iii) Dirty Read Anomaly This occurs when a transaction reads data that has been modified by another transaction but has not yet been committed. If the second transaction later aborts (rolls back), the first transaction has read “dirty” or invalid data. Example:
| Time | Transaction T1 | Transaction T2 | Balance (X) |
|---|---|---|---|
| t1 | READ(X) (Reads 5000) | 5000 | |
| t2 | X = X – 1000; WRITE(X) | 4000 | |
| t3 | READ(X) (Reads 4000 – a “dirty” value) | 4000 | |
| t4 | ROLLBACK | 5000 |
T2 read a value of 4000, which was written by T1. But T1 later rolled back, reverting the value of X to 5000. T2 has acted on a value that never technically existed in the database, leading to an inconsistent state.
(b) Authorisations on Data Items In a database system, authorization is the process of controlling which users can perform which operations on which data items. It is a critical part of database security. In SQL, the `GRANT` and `REVOKE` commands are used to manage privileges.
(i) READ (or SELECT)
- Description: The READ authorization, typically implemented as the `SELECT` privilege in SQL, allows a user to query and retrieve data from one or more tables.
- Usage: This is the most common authorization, allowing users to view data but not change it. It can be granted on an entire table or on specific columns to hide sensitive information.
- Example: `GRANT SELECT ON Employees TO ‘user1’;` allows user ‘user1’ to read data from the Employees table.
(ii) INSERT
- Description: The INSERT authorization allows a user to add new rows (records) to a table.
- Usage: This is necessary for roles that need to enter new data into the system, such as data entry clerks or applications that create new user accounts.
- Example: `GRANT INSERT ON Orders TO ‘sales_app’;` allows the ‘sales_app’ application to add new orders to the Orders table.
(iii) UPDATE
- Description: The UPDATE authorization allows a user to modify data in existing rows of a table.
- Usage: This is crucial for users or applications that need to keep data current, such as changing a customer’s address or updating a product’s price. Like READ, it can be restricted to specific columns to protect sensitive data from unauthorized modification.
- Example: `GRANT UPDATE(price, stock_quantity) ON Products TO ‘manager’;` allows the ‘manager’ to update only the ‘price’ and ‘stock_quantity’ columns in the Products table.
(c) Steps of Query Processing Query processing and evaluation is the process of executing a high-level query (like in SQL) and returning the results within a DBMS. Its main goal is to execute the query efficiently. The process involves the following main steps:
- Parsing and Translation:
- Syntax Check: The DBMS first parses the query to ensure it is syntactically correct according to the SQL grammar.
- Validation: It checks that all tables and columns referenced in the query exist in the database schema.
- Translation: After successful parsing, the query is translated into an internal representation, such as a relational algebra tree, which the DBMS can understand and manipulate.
- Optimization:
- This is the most critical step in query processing. The goal of the query optimizer is to find the most efficient way or “execution plan” to execute the query.
- It evaluates various equivalent forms of the relational algebra tree.
- The optimizer uses statistical information (like table sizes, presence of indexes) and cost models to choose the best plan. For example, it might decide whether to use a nested-loop join or a hash join for a join operation, or whether to use an index to resolve the query.
- Evaluation:
- In this final step, the DBMS executes the execution plan chosen by the optimizer.
- The query evaluation engine executes the low-level operations in the plan (e.g., reading files, sorting records, performing joins).
- Finally, the result of the query is generated and returned to the user.
Q5. Write short notes on the following: 4×5=20 (a) Complex data types in the context of object-relational database systems (b) Classification in the context of data mining (c) Graph-based NoSQL databases (d) Data fragmentation and replication in the context of distributed databases
Ans. (a) Complex Data Types in Object-Relational Database Systems Object-Relational Database Systems (ORDBMS) combine the traditional relational model with object-oriented concepts. A key aspect of this is the support for Complex Data Types , which go beyond the standard SQL data types (e.g., INT, VARCHAR, DATE). These types allow developers to model more complex, real-world data structures directly in the database.
Key complex data types include:
- Collection Types: These allow the storage of groups of elements of the same type.
- ARRAYs: An ordered collection of elements of the same data type. For example, storing a list of phone numbers for a student.
- VARRAYs (Variable-size arrays): A common implementation in ORDBMS that allows arrays with a fixed maximum size.
- Structured Types / ROW Types: These are user-defined types that encapsulate a group of attributes of different data types. They are similar to a `struct` in C or a `class` in Java. For example, an `Address` type could be created containing `street`, `city`, and `zipcode` attributes. This `Address` type can then be used as a column in an employee table.
- User-Defined Types (UDTs): ORDBMS allow developers to create their own base data types, including their corresponding functions and operations. This allows the database to be extended for specific domains (e.g., a `point` or `polygon` type for geospatial data).
The use of complex data types reduces the “impedance mismatch” between relational and object-oriented programming, leading to more intuitive and efficient application development.
(b) Classification in the Context of Data Mining Classification is a supervised learning technique in data mining. Its primary goal is to build a model or “classifier” that can predict a predefined categorical class label for new, unseen data.
The classification process involves two main steps:
- Training: In this phase, a training set is used, which consists of data instances whose class labels are already known. The classification algorithm (e.g., Decision Tree, Support Vector Machine, or Neural Network) analyzes this data to learn patterns and relationships between the input attributes and the class labels. The output of this process is a trained classification model.
- Testing and Prediction: Once the model is built, its accuracy is evaluated using a separate test set, for which the labels are also known. If the model is sufficiently accurate, it can then be used to predict the class of new, unlabeled data.
Examples:
- Spam Detection: Classifying emails as ‘Spam’ or ‘Not Spam’. The training data consists of pre-labeled emails.
- Credit Risk Assessment: Classifying loan applicants as ‘high-risk’, ‘medium-risk’, or ‘low-risk’ based on their attributes (income, credit score, etc.).
Classification is a powerful tool in business decision-making, medical diagnosis, and scientific research.
(c) Graph-based NoSQL Databases Graph-based NoSQL databases are specifically designed to store and navigate data that has complex and dynamic relationships. Unlike relational databases, which rely heavily on joins to represent relationships, graph databases treat relationships as first-class citizens, making traversal of related data extremely fast.
The core components of a graph database are:
- Nodes: These represent the entities or objects in the graph. For example, in a social network, nodes could be ‘Users’, ‘Posts’, or ‘Groups’.
- Edges / Relationships: These represent the connections between nodes. Edges are always directed, have a start node and an end node, and have a type (e.g., ‘FRIEND_OF’, ‘LIKES’, ‘LIVES_IN’).
- Properties: Both nodes and edges can have properties in the form of key-value pairs, which store additional information about them. For example, a ‘User’ node might have ‘name’ and ‘age’ properties.
Use Cases:
Graph databases are ideal for applications where the relationships are more important than the data itself, such as:
- Social Networks: Finding friend connections and mutual friends.
- Recommendation Engines: Finding patterns like “customers who bought this item also bought that one.”
- Fraud Detection: Identifying complex fraud rings, such as a phone number or credit card shared across many accounts.
Popular graph databases include
Neo4j
,
Amazon Neptune
, and
ArangoDB
.
(d) Data Fragmentation and Replication (in Distributed Databases) In distributed database systems, data is stored across multiple sites or nodes to improve reliability, availability, and performance. Data fragmentation and data replication are the two main strategies used to achieve this distribution.
Data Fragmentation: Fragmentation involves breaking a relation into smaller logical units called fragments , which are then stored at different sites. The goal is to place data closer to where it is most frequently used, reducing communication overhead. Types of fragmentation:
- Horizontal Fragmentation: Divides the table based on rows. Each fragment has all the columns of the original table but only a subset of the rows. Example: Fragmenting an employee table based on location (e.g., Mumbai_Employees, Delhi_Employees).
- Vertical Fragmentation: Divides the table based on columns. Each fragment has all the rows but only a subset of the columns. Example: Splitting an employee table into (EmpID, Name, Address) and (EmpID, Salary, Performance).
- Mixed (Hybrid) Fragmentation: A combination of horizontal and vertical fragmentation.
Data Replication: Replication involves creating copies of database objects (e.g., entire tables or fragments) and storing them at multiple sites. The main benefits of replication are:
- Increased Availability and Reliability: If one site fails, the data is still available from replicas at other sites.
- Improved Performance: Read-only queries can be served locally or from the nearest replica, reducing network latency and distributing the load.
However, replication adds complexity. The system must ensure that all replicas remain consistent, which requires complex replication protocols. Often, systems use a combination of fragmentation for performance and replication for reliability.
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