First Normal Form In Dbms In Hindi?
हेलो दोस्तों आज के इस ब्लॉग पोस्ट(First Normal Form In Dbms In Hindi) में मैं आपको डेटाबेस के अंतर्गत first normal form के बारे में बताने वाला हूँ | दोस्तों आपने जब भी database सब्जेक्ट को स्टडी किया होगा तब आपका सामना इस क्वेश्चन से जरूर हुआ होगा |
Exam और viva के purpose से यह क्वेश्चन बहुत ही इम्पोर्टेन्ट है | चलिए तो हम जानते है की first normal form होता क्या है ?|First Normal Form In Dbms In Hindi|
तो दोस्तों कोई भी रिलेशन अथवा टेबल first नॉरमल form में तभी होगी जब प्रत्येक कॉलम के लिए सिर्फ एक tuple value अथवा row वैल्यू होगी |First Normal Form In Dbms In Hindi|
कहने का मतलब यह है कि एक single column में केवल एक ही रिकॉर्ड होगा अथवा एक ही वैल्यू होगी | ऐसा नहीं होगा कि एक कॉलम में एक से अधिक वैल्यू हो |First Normal Form In Dbms In Hindi|
और अगर ऐसा होता है तो फिर वह रिलेशन first normal form में नहीं होगी |
जैसे कि example के लिए मोबाइल नंबर के कॉलम में किसी भी स्टूडेंट के दो मोबाइल होंगे तो फिर वह relation फर्स्ट नार्मल फॉर्म में काउंट नहीं होगा|
जैसे कि आप नीचे दिए हुए example में देख सकते है कि एक employee के लिए बहुत सारे फ़ोन नंबर एक ही कॉलम में है|
तो यह रिलेशन बिलकुल भी first normal form नहीं है |
तो आईये अब हम देखते है कि इस relation को first normal form में कैसे कन्वर्ट करते है |
किसी भी रिलेशन को first normal form में कन्वर्ट करने के लिए कुछ basic steps होते है जो कि निम्नलिखित है |
repeated value के लिए एक नया tuple create करिये |
और फिर उन repeated values को नए tuple अथवा row में Insert करिये |
और ऐसे सभी attributes जिनमे repeated values है उनको आप एक नया tuple बनाकर उसमे Insert करिये|
जैसे नीचे दिए गए example में हम ashish और piyush के लिए फ़ोन नंबर की repeated वैल्यूज रखते है |
इसलिए इनकी हर values के लिए हम एक नयी row बनाकर उसमे record को Insert करेंगे|
ऐसा करके हम relation को तो first normal form में convert कर लेते है पर इससे हमें कई प्रॉब्लम का सामना भी करना पड़ता है |
इनके हम first normal form anamoly भी बोलते है |
Insert :
जैसे कि ऊपर वाले example के case में हम ऐसे किसी भी employee की information Insert नहीं कर सकते है जिनके पास फ़ोन नंबर ही नहीं है |
Delete :
यहाँ पर अगर हम किसी भी एक tuple को डिलीट करते है फ़ोन नंबर के साथ साथ हम उस employee की सैलरी और id की जानकारी भी खो देते है |
जैसे कि मान लीजिये priya का फ़ोन नंबर disconnected हो गया है|
और हम ऐसे employee को डिलीट कर रहे है जिनका नंबर disconnected हो गया है |
तो फिर हम यहाँ पर priya के फ़ोन नंबर के साथ साथ उसकी और डिटेल भी खो देते है जैसे की id , एंड salary |
Update :
देखिये first normal form में बहुत सारे tuple ऐसे होते है जिनमे repeated information होती है|
और जब हम किसी भी एक एक एम्प्लोयी के रिकार्ड्स को अपडेट करना चाह रहे होते है तो फिर हमें सबसे पहले यह देखना होता है|
कि इस employee की information और कहाँ कहाँ पर repeated है और हमें वह सभी जगह इसकी value अपडेट करनी होती है |
जैसे कि हम एक employee piyush की सैलरी increment करके 25000 करना चाह रहे है |
और इसके लिए हमें सबसे पहले यह देखना होगा कि piyush नाम कितनी बार रिपीट है|
और फिर हम यहाँ पर सभी जगह इस incremented सैलरी को अपडेट करते है |
पर अगर हम किसी भी tuple में यह सैलरी अपडेट करना भूल गए तो फिर इससे रिजल्ट बहुत ही inconsistent हो सकता है |
और इन्ही सब problem से बचने के लिए हम 2NF create करते है जिसमे ऐसे बहुत सारी समस्यायों से निजात मिल जाता है |
Normalization से रिलेटेड कुछ important blogs आप नीचे दी गयी ब्लॉग लिंक की सहायता से पढ़ सकते है |
What is Normalization and why is it needed?
Third Normal Form In DBMS In Hindi?
Second Normal Form In DBMS In Hindi?
First Normal Form In Dbms In Hindi?
Conclusion:
तो दोस्तों इस ब्लॉग पोस्ट(First Normal Form In Dbms In Hindi) में हमने First normal form के बारे में जाना | हमने इस ब्लॉग में सीखा कि First normal form किसे कहते है और अगर कोई relation अथवा table First normal form में नहीं है तो फिर हम उसे कैसे convert कर सकते है | First normal form में किसी भी रिलेशन में हर एक कॉलम में सिर्फ एक ही वैल्यू इन्सर्ट होगी, ऐसा बिलकुल नहीं होगा कि एक कॉलम में बहुत सारी वैल्यूज हो वो भी एक single tuple में |
इस ब्लॉग(First Normal Form In Dbms In Hindi) को लेकर आपके मन में कोई भी प्रश्न है तो आप हमें इस पते support@a5theory.comपर ईमेल लिख सकते है|
आशा करता हूँ, कि आपने इस पोस्ट(First Normal Form In Dbms In Hindi) को खूब एन्जॉय किया होगा|
आप स्वतंत्रता पूर्वक अपना बहुमूल्य फीडबैक और कमेंट यहाँ पर दे सकते है|
आपका समय शुभ हो|