हेलो दोस्तों इस ब्लॉग पोस्ट(Third Normal Form In DBMS In Hindi) में मैं आपको third Normal form के बारे में हिंदी में विस्तार से बताने वाला हूँ | कोई भी रिलेशन third Normal form में तब होता है जब वह Second Normal form में हो |
और सभी non key attributes transitively dependent हो primary key पर| कहने का मतलब यह है कि x(primary key) -> y and y->z then x->z|
तो यहाँ पर Z सो है वो X पर transitively dependent है | और 3NF की definition के अनुसार ऐसे रिलेशन होना जरुरी है | Third Normal Form In DBMS In Hindi|
किसी भी रिलेशन को 2NF से 3 NF में कन्वर्ट करने के प्रोसीजर:Third Normal Form In DBMS In Hindi : –
सबसे पहले तो non -key attributes को ढूंढो और उनकी मदद से कुछ और को ढूंढो करो |Third Normal Form In DBMS In Hindi|
अलग अलग relation को फॉर्म करिये और सबसे पहले को primary के बनाइये |
और ऊपर दिए गए स्टेप्स की मदद से transitivity को avoid करिये |
ऊपर example में हमें एक relation S दिया गया है |
और उसके according हम नीचे दिए कुछ functional dependency create कर सकते है |Third Normal Form In DBMS In Hindi|
S#->City
City->Status
S#-> Status
तो यहाँ पर हम transitivity देख सकते है | जबकि P और SP रिलेशन में ऐसा कुछ देखने को नहीं मिलता है |
तो पहले स्टेप को follow करते हुए हमें सबसे पहले non -key attribute follow करना है और इसके बाद इनकी मदद से कुछ और non -key attribute find करना है |
तो यहाँ given रिलेशन में सिटी एक non -key attribute है और इसके द्वारा एक status non -key attribute को भी हम find करते है |
इसका मतलब यह है कि सिटी की किसी भी equal वैल्यू के लिए status की वैल्यू भी equal होगी |
इस रिलेशन को कुछ हम निम्नलिखित तरीके से दिखा सकते है |
Relation SC
S# | City |
S1 | Paris |
S2 | London |
S3 | Italy |
S4 | India |
S5 | Paris |
Relation CS
City | Status |
Paris | 10 |
London | 20 |
Italy | 30 |
India | 40 |
Relation SP
S# | P# | Qty |
S1 | P1 | 300 |
S1 | P2 | 100 |
S2 | P3 | 500 |
S3 | P4 | 200 |
S3 | P1 | 450 |
S4 | P5 | 400 |
S5 | P2 | 250 |
Relation P
P# | Pname | `Color |
P1 | Bulb | Pink |
P2 | Tubes | Yellow |
P3 | Fan | Green |
P4 | Cooler | Black |
P5 | Lamp | White |
3NF का advantage यह है कि अब हम वह सब प्रॉब्लम फेस नहीं करते है जो कि हम 2NF में फेस कर रहे होते है |
और इसका solution नीचे विस्तार से समझाया गया है |
Insert:
relation CS में हम एक tuple इन्सर्ट कर सकते है जो कि यह indicate करेगा कि एक particular सिटी एक particular status रखती है |
Delete:
अगर हम SC रिलेशन से किसी भी tuple को delete कर देते है तो भी हम city status जहाँ पर supplier रहता है कि information loose नहीं करते है |
example के लिए अगर हम SC relation से Second tuple को delete भी कर दे तो भी हमें यह पता रहता है कि सिटी लंदन का status 20 है |
Update:
अगर आप किसी भी city का status अपडेट करना चाहते है तो फिर अब आपको CS relation में सिर्फ एक ही tuple update करना होगा|
example के लिए अगर हम लंदन सिटी का स्टेटस 20 से 50 update करना चाहते है|
तो फिर हमें अब सिर्फ एक ही tuple को अपडेट करना पड़ेगा CS रिलेशन में|
पर 3NF में भी प्रोब्लेम्स पूरी तरह से solve नहीं होती है | और अभी भी कुछ प्रॉब्लम आ सकती है डेटाबेस में ऑपरेशन परफॉर्म करने के दौरान|
और अब इन समस्याओं को दूर करने के लिए हम डाटा अथवा रिलेशन को और आगे तक normalize करते 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(Third Normal Form In DBMS In Hindi) में हमने 3NF third Normal formal को स्टडी किया | जो भी रिलेशन third Normal formal में होता है वो 2 NF में जरूर होता है और सभी non -key attributes primary key पर transitively dependent होते है | 2NF में insert , delete और update जितनी भी anomaly होती है उन्हें हम third Normal formal में सही करते है | हलाकि अभी भी रिलेशन को पूरी तरह normalize नहीं मान जा सकता है | और इसकी यह प्रॉब्लम को solve करने के लिए हमें अभी और भी further normalization करने की जरुरत है |
इस ब्लॉग(Third 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(Third Normal Form In DBMS In Hindi) को खूब एन्जॉय किया होगा|
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