Database System में Complex Data Structure और Relation होते हैं। Developers Complex Data को User से Hidden रखते हैं, और Complication को दूर करते हैं| जिससे कि Users, Easily Database में Data को Store व Manipulate कर सके और केवल Personal Data को Access कर सके| इस Complete Process को Data Abstraction की Help से Implement किया जाता है।

Data Abstraction का मुख्य उद्देश्य Irrelevant Data को Hide और Data का Abstract View Provide करना है। Data Abstraction की Help से Developers User से Irrelevant Data को Hide करते हैं, और उन्हें Relevant Data Provide करते हैं। ऐसा करने से Users बिना किसी Problem के Data को Access कर सकेंगे और System भी Efficiently काम करेगा।

Levels of Data Abstractions in DBMS

DBMS में Data Abstraction Layer में किया जाता है| DBMS में Data Abstraction को Multiple Levels में Implement किया जाता हैं, जो कि निम्नलिखित है –

Physical or Internal Level

Physical अथवा Internal Layer, Database Management System में Data Abstraction का Lowest Level है। यह Layer Define करती है, कि Database में Data कैसे Store किया जाता है। यह Database में Data को Access करने के Ways को Define करता है। यह Complex Data Structure को Detail से Define करता है, इसलिए इसे समझना बहुत Complex है| यही कारण है, कि Data के इस View को End User से Hide करके रखा जाता है।

Data Administrators (DBA) Deside करते हैं, कि Data को कैसे Arrange किया जाए और Data को कहाँ Store किया जाए। Data Administrator (DBA) वह User होता है, जिसका Role, Physical या Internal Level पर Database में Data को Manage करने की होती है। Data Center इस Level पर Hard Drive पर Raw Data को Details के साथ Securily Store करता है।

Logical or Conceptual Level:

Logical अथवा Conceptual Level, Data Abstraction का Intermediate Level है। जो Define करता है, कि Database में किस Type का Data Store होगा तथा उनके बीच Relation किस Type हो सकता है। यह Table के रूप में Entire Data के Structure को Describe करता है। Logical Level अथवा Conceptual Level, Physical Level की तुलना में कम Complex होता है।

Logical Level की Help से Data Administrators (DBA) Physical Level पर Availble Row Data से Data को Abstract करते हैं। Database के Logical Level को Programmers के द्वारा Define व Manipulate किया जाता है|

View or External Level:

View या External Level Data Abstraction का Higher Level है। इस Level पर Database के Different Views होते हैं, जो Database के Overall Data के Parts को Define करते हैं। यह Level End-User Interaction के लिए है| इस Level पर End User अपने Requirement के Base पर Data को Access कर सकते हैं।

Advantages of Data Abstraction in DBMS

• Improved Flexibility: Data के User View को Affect किए बिना Implementation में Changes की Permission देता है।
• Enhanced Data Integrity: Data के Constraints को Apply करने में मदद करता है, और Data की Accuracy और Consistency को Ensure करता है।
• Improved Security: Implementation Detail को Hide करता है| और Abstraction की एक Layer Provide करता है, जो Unauthorized User के लिए Sensitive Information तक Access को Complex बना देता है।
• Improved Performance: Database को अधिक Efficientऔर Scalable बनाने के लिए Optimized Storage और Data Retrieval की Permission देता है।

Disadvantages of data abstraction in DBMS 

• Increased Complexity: Abstraction की Additional Layer, Database System में Complexity Add करती है, जिससे इसे समझना और Maintain रखना कठिन हो जाता है।
• Overhead: Abstraction Process, Additional Overhead Impose करती है, जो Specialy Large और Complex Database में Performance को Negatively Impact कर सकती है।
• Reduced Control: Abstraction Layer उस Control को Limited कर सकती है, जो Database Administrator के पास Implementation पर है| जिससे Performance को Optimize करना अथवा Problem को Remove करना कठिन हो जाता है।

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Database एक Computer System में Stored, Organized Data का एक Collection है| जिसे Database Management System (DBMS) नामक Software Application द्वारा Access, Manage और Update किया जा सकता है। Database में Data  Table में Organize होता है, जिसमें Row और Column होते हैं। प्रत्येक Row एक Record को Represent करती है, और प्रत्येक Column Data के एक Field को Represent करता है।

एक Database को बड़ी मात्रा में Data Store करने और आवश्यकतानुसार Data को Search, Short करना और Retrieve करना आसान बनाने के लिए Design किया गया है। यह Organizations को Efficient और Organize तरीके से बड़ी मात्रा में Information को Manage, Store और Analyze करने की Permission देता है।

Database का उपयोग कई अलग-अलग Application में किया जाता है, जिसमें Business और Finance, Healthcare, E-Commerce Included हैं। एक Database को Structured Data, जैसे Customer Information या Product Inventory, या Unstructured Data, जैसे Image, Video और Audio File को Store करने के लिए Design किया जा सकता है।

Advantages of using a Database

• Data Integrity: Database को Data की Accuracy और Consistency सुनिश्चित करने के लिए Design किया गया है| तब भी जब Multiple User एक ही Data को एक साथ Access कर रहे हों।
• Data Security: Unauthorized Access और Data चोरी को रोकने के लिए Database को Password और अन्य Security Measure से Secure किया जा सकता है।
• Scalability: Performance Low किए बिना, Data की बढ़ती मात्रा को Adjust करने के लिए Database को आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
• Backup and Recovery: Failuare की स्थिति में Database का Backup लिया जा सकता है| और यह सुनिश्चित किया जा सकता है, कि Unexpected Outage की स्थिति में Data Lost न हो|
• Query and Reporting: Database, Data की Query और Analysis करने के लिए Powerful Tool Provide करते हैं| जिससे Report बनाना और Data-Driven Decision लेना आसान हो जाता है।

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