PGDCA Database Concepts and Introduction to SQL

1. डेटाबेस क्या है? इसके प्रकार और DBMS के उपयोग के लाभ समझाइए।

डेटाबेस (Database) क्या है?

डेटाबेस एक संगठित (Organized) डेटा संग्रह है जिसमें डेटा को एक संरचित तरीके से संग्रहीत (Store), अपडेट और प्रबंधित किया जाता है।
डेटाबेस से जरूरत के अनुसार डेटा को जल्दी प्राप्त किया जा सकता है।

उदाहरण:

बैंक में ग्राहक रिकॉर्ड
स्कूल में विद्यार्थियों का डेटा
अस्पताल में रोगियों का रिकॉर्ड
ई-कॉमर्स वेबसाइट में प्रोडक्ट लिस्ट

डेटाबेस के प्रकार (Types of Database)

1. Relational Database (RDBMS)

Data tables (rows + columns) में store होता है
SQL language उपयोग होती है
उदाहरण: MySQL, SQL Server, Oracle

2. NoSQL Database

Unstructured / Semi-structured data के लिए
Fast और scalable
उदाहरण: MongoDB, Cassandra

3. Hierarchical Database

Tree structure
Parent-child relationship
उदाहरण: IBM IMS

4. Network Database

Graph structure
One child → multiple parents

5. Object-Oriented Database

Objects के रूप में डेटा store
उदाहरण: db4o, ObjectDB

DBMS के लाभ (Advantages of DBMS)

Data Security – unauthorized access रोकता है
Data Consistency – duplicate data नहीं रहता
Data Sharing – एक ही database को कई users उपयोग कर सकते हैं
Backup & Recovery – डेटा loss नहीं होता
Reduced Redundancy – डेटा दुहराव कम
Data Integrity – डेटा की शुद्धता बनी रहती है
Centralized Control – पूरा डेटा एक जगह नियंत्रित होता है

2. डेटाबेस मॉडल के विभिन्न प्रकार समझाइए। ये एक-दूसरे से कैसे भिन्न हैं?

Database Model डेटा को प्रस्तुत करने का तरीका है।

मुख्य Database Models:

1. Hierarchical Model

Tree structure (root → child)
एक parent के कई child
Fast लेकिन flexible नहीं

2. Network Model

Graph-based structure
Child के multiple parents हो सकते हैं
जटिल लेकिन powerful

3. Relational Model

Tables (rows + columns)
SQL उपयोग
सबसे लोकप्रिय model

4. Object-Oriented Model

Data objects के रूप में store
Class + Object concept उपयोग

5. Document / NoSQL Model

Documents (JSON, XML) में store
बड़ी websites में उपयोग (Facebook, Amazon)

कैसे भिन्न हैं?

Model	Structure	Flexibility	Use Case
Hierarchical	Tree	कम	पुराने बैंक सिस्टम
Network	Graph	अधिक	complex relations
Relational	Tables	moderate	traditional applications
Object	Objects	High	real-world modelling
NoSQL	Document	Very High	big-data applications

3. डेटाबेस आर्किटेक्चर के तीन स्तर — भौतिक, तार्किक, दृश्य — समझाइए।

1. Physical Level (भौतिक स्तर)

डेटा वास्तव में कैसे store होता है
Disk storage, blocks, indexes
Database administrator संभालता है

2. Logical Level (तार्किक स्तर)

Data structure (tables), relationships, constraints
Developers इस level पर काम करते हैं

3. View Level (दृश्य स्तर)

Users को डेटा का केवल वही हिस्सा दिखता है जो आवश्यक है
Security और simplicity बढ़ाता है

4. रिलेशनल डेटा मॉडल क्या है? तालिका, ट्यूपल, गुण, प्राथमिक/विदेशी कुंजी, constraints समझाइए।

Relational Data Model में डेटा tables के रूप में संग्रहीत होता है।

Table (तालिका)

Rows और Columns से मिलकर बनती है
उदाहरण: Student Table

Tuple (Row / Record)

एक row को tuple कहते हैं
उदाहरण: एक छात्र का रिकॉर्ड

Attribute (Column / Field)

Table का column
उदाहरण: Name, Roll_no

Primary Key

Unique key
Duplicate नहीं
उदाहरण: Roll number

Foreign Key

एक table की key जो दूसरी table को reference करती है
Tables के बीच संबंध स्थापित

Constraints

Data की integrity बनाए रखते हैं
Types:
NOT NULL
UNIQUE
PRIMARY KEY
FOREIGN KEY
CHECK
DEFAULT

5. ERD क्या है? डेटाबेस डिज़ाइन में इसका उपयोग कैसे होता है?

ERD (Entity Relationship Diagram)

ERD database design का blueprint है जिसमें entities, attributes और relationships को diagram के रूप में दर्शाया जाता है।

ERD के उपयोग:

Database की संरचना को clearly समझना
Developers, analysts के बीच communication
Tables और keys तय करने में मदद
Logical design तैयार करना

6. नॉर्मलाइजेशन क्या है? 1NF, 2NF, 3NF समझाइए।

Normalization एक प्रक्रिया है जिसमें डेटा redundancy (दोहराव) कम किया जाता है और data logically व्यवस्थित किया जाता है।

1NF (First Normal Form)

Repeating groups नहीं होने चाहिए
हर cell में atomic value
प्रत्येक column एक ही प्रकार के data का होना चाहिए

उदाहरण: एक कॉलम में multiple phone numbers नहीं होने चाहिए।

2NF (Second Normal Form)

Table पहले 1NF में हो
Partial dependency नहीं होनी चाहिए
Composite key होने पर कोई non-key attribute उसका हिस्सा निर्भर नहीं

3NF (Third Normal Form)

Table 2NF में हो
Transitive dependency नहीं होनी चाहिए
अर्थात एक non-key attribute किसी दूसरे non-key attribute पर निर्भर नहीं।

7. डी-नॉर्मलाइजेशन और उसकी भूमिका बताइए।

De-normalization का अर्थ है performance बढ़ाने के लिए कुछ redundant data वापस जोड़ना।

वेब एप्लिकेशन में तेजी से पढ़ने (read) के लिए उपयोग
Reports generation में उपयोग

उदाहरण: join operations कम करने के लिए डेटा को duplicate store करना।

8. INSERT, SELECT, WHERE का उपयोग समझाइए।

INSERT

Table में नया data जोड़ना


INSERT INTO student VALUES (1, 'Amit', 'BCA');

SELECT

Data प्राप्त करना


SELECT * FROM student;

WHERE

Data को filter करना


SELECT * FROM student WHERE course='BCA';

9. SQL में JOIN के प्रकार (Inner, Right, Full Outer) समझाइए।

1. INNER JOIN

दोनों tables में matching records


SELECT s.name, c.course
FROM student s
INNER JOIN course c ON s.cid = c.cid;

2. RIGHT JOIN

Right table के सभी records + matching left records


SELECT *
FROM student
RIGHT JOIN course ON student.cid = course.cid;

3. FULL OUTER JOIN

दोनों tables के सभी records, match हों या न हों


SELECT *
FROM student
FULL OUTER JOIN course ON student.cid = course.cid;

10. डेटाबेस प्रशासन क्या है? बैकअप, रिकवरी, परफ़ॉर्मेंस ट्यूनिंग और सुरक्षा समझाइए।

Database Administration (DBA) database को manage, secure और maintain करने की प्रक्रिया है।

1. Backup

Database की copy लेना
Accident, failure, hacking से data सुरक्षित

2. Recovery

Crash के बाद backup से data restore करना

3. Performance Tuning

Queries optimize करना
Indexing
Slow processes सुधारना

4. Security

Unauthorized access रोकना
User roles, privileges
Encryption & authentication