階層データベースとリレーショナルデータベースの違い

Anonim

で提供します。データベースはデータとその記憶域を処理するためにフレーム化されています。また、選択するオプションがたくさんあるので、どのデータベースを使用するのか混乱しています。一般に、データベースプロバイダまたは所有者を選択します。また、必要に応じて、階層型、リレーショナル型、ネットワーク型、オブジェクト指向のデータベースなどの型を分析して、適切なデータベースを選択することもできます。

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階層データベースとは何ですか?階層的データベースでは、データは木のような構造で編成される。個々のデータはフィールドに格納され、各フィールドはレコードを形成します。これらのデータは、それらの間のリンクの助けを借りてアクセスされます。この構造では、すべてのデータレコードが最終的に単一の親レコードにリンクされます。所有者レコードとも呼ばれます。レコード間のリンクは親子関係として記述されることが多い。階層データベースの最高の使い方は、Dewey Decimal Systemを使用して名前またはブック番号を格納するライブラリシステムでの展開です。このシステムは、同じ親番号を共有してツリー構造に似ており、ツリーのように分岐します。同様に、電話帳に名前を格納するのにも使用できます。

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リレーショナルデータベースとは何ですか?

データにアクセスするためのユニークなキーを持つテーブルの形式でデータを格納します。これらのテーブルは、クエリ言語を使用することによって、必要な形式でデータを提供します。興味深いのは、選択したデータをフェッチするためにデータを再グループ化する必要がないことです。これは、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)と呼ばれることがよくあります。

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相違点:

使用が簡単:

  • 階層型データベースは論理的な親子関係を使用するため、よりシンプルに見えます。しかしリレーショナルデータベースは、テーブルフィールドの形式でレコードを格納するテーブルを必要とします。ほとんどの場合、各レコードに固有のキーが必要です。 どちらが古いですか?
  • 階層型データベースはリレーショナルデータベースの前であっても存在し、他のすべてのデータベースに対するプロセッサーです。 データ概念の基本的な違い:
  • 階層データベースでは、データのカテゴリは「セグメント」と呼ばれ、リレーショナルデータベースでは「フィールド」と呼ばれます。 継承:
  • 階層データベース内のすべての子セグメント/ノードは、その親のプロパティを継承します。しかし、リレーショナルデータベースでは、データのレベルがないため、継承の概念はありません。 データリンク:
  • 階層データベースでは、セグメントは、子がその親にリンクされるときに暗黙的にリンクされる。しかし、リレーショナルデータベースでは、「主キー」と「外部キー」の助けを借りてテーブルを明示的にリンクする必要があります。 キーの使用:
  • リレーショナルデータベースは、主キーと呼ばれるユニークキーと、外部キーと呼ばれる他のテーブルのキーで囲まれています。これらの外部キーは他のテーブルの主キーであり、このテーブルから他のテーブルにアクセスする際に参照されます。したがって、キーの主な用途は、データ・レコードに一意のIDを与え、データ・フェッチ・プロセス中に他の表を参照することです。しかし、階層型データベースはキーを使用しません。データフェッチ中に横断されるパスを示すリンクがあります。したがって、リレーショナルデータベースのキーは、データフェッチ中の階層データベース内のパスと同等と見なすことができます。しかし、パスは階層データベースに格納されているデータの一意性を決して表しません。 ユニークで重複したデータ:
  • キーはリレーショナルデータベース内のデータの一意性を表すため、必要に応じて簡単にそのデータを一覧表示できます。しかし、階層データベースで同じものが必要な場合は、ロット処理が必要です。同じ図書の複数の写しを1つの図書館に入れることはできますが、異なる図書番号が割り当てられています。この場合、重複を識別するために本の名前を比較する必要があります。したがって、リレーショナルデータベースは一意のデータを格納するのに適していますが、階層データベースは重複データを持つデータに適しています。 データの取得:
  • あなたは図書館管理システムを持っていて、各図書に割り当てられた図書番号を持つ図書の詳細を保管しているとします。 書籍番号が1034の書籍を考えてみましょう。ここでのデータの取得プロセスは以下の通りです。

階層データベースの場合:

  • book-no> 1000の場合

book-no> 1500の場合…

Else {book-no> 1100の場合

book-> 1050 {…}

さもなければ、それ以外の場合{book-no> 1025 if book-no> 1030 {book-no> 1035 {…}

そうでなければ{book-no = 1031} …

no = 1032} …

<! book-no = 1033} …

ならば…

ここで一致する

Else

no> 500 {…}

<! - > - >

Else {…}

上記のプロセスは、トランクから樹木の枝に達すると段階的に行われます。

<! - 1 - >

リレーショナルデータベースの場合:

ここで、データは主キーと外部キーの助けを借りて取得されます。頭を横切った後に尾に触れる必要はありません!はい、一致するキーで必要なフィールドに直接アクセスできます。
  • <!従業員IDが12345の「生年月日」フィールドをフェッチする必要があると考えます。従業員IDが主キーで、ここでは以下のようにクエリをフレームします。 <! Employee-DOB
Employee-table

ここで、employee-ID = '12345'です。

ここで必要なフィールドを直接取り出すことができ、ブッシュについてビートする必要はありません!

多対多または一対多のデー​​タリンク:

親子が1つ以上の子を持つことができる一方、子は1つ以上の親を持つことができないため、これらの種類のデータリンクは階層データベースでは不可能です。後者の場合、多対1または多対多のデー​​タリンクまたは関係に遭遇するでしょう。しかし、リレーショナルデータベースでは、これらの種類のデータ関係が可能です。

リレーショナルデータベースのフィールドと階層データベースのノード: リレーショナルデータベースでは、データ分類は「フィールド」に基づいていますが、階層データベースでは「ノードまたはセグメント」に基づいています。すべてのフィールドは、リレーショナルデータベースのすべてのレコードに存在します。同様に、最終データiのすべてのセグメントを見ることができます。 e。書籍番号、図書名などが含まれる。これはしばしば2つのデータベースの根本的な違いと呼ばれ、これは記事の最初の段階で述べたとおりです。

  • それはどこで使用されていますか? 各データベースは、アプリケーションまたはシステムでその使用法を検出し、純粋にその要件に基づいています。たとえば、ライブラリ管理システムでは、ツリーに似た本に番号を付ける小数点システムが使用されます。これらのシステムでは、RDBMSは概念が異なるためうまく機能しません。しかし、私たちが組織を考えるとき、従業員や財の詳細は木のような構造には適合しません。したがって、テーブルは、そのような詳細を格納するためのより良いソリューションになる可能性があります。したがって、ここではリレーショナルデータベースがより良い選択です。
  • <! - 3 - > ここで表形式の違いを見てみましょう。 S。いいえ
  • 階層データベースの相違点
リレーショナルデータベース

1。

格納方法 階層的なデータ格納を使用します。 データを表形式で格納します。 2。 使い方と表現の単純さ
他のものよりも複雑です。 表現と理解は非常に簡単です。 3。 どちらが古いですか? もう一方の方が古いです。
それは階層的なデータベースの後に来ました。 4。 データ概念の基本的な違い データのカテゴリは「セグメント」と呼ばれます。 データのカテゴリは「フィールド」と呼ばれます。5。
継承 すべての子セグメント/ノードは、親のプロパティを継承する。 継承の概念はありません。 6。 データリンク
セグメントは、子が親にリンクされるときに暗黙的にリンクされます。 デフォルトではリンクされません。私たちは明示的に '主キー'と '外部キー'の助けを借りてテーブルをリンクする必要があります。 7。 キーの使用 プライマリキーと呼ばれるユニークキーと、フォーリンキーと呼ばれる他のテーブルのキーで囲まれています。これらの外部キーは他のテーブルの主キーであり、このテーブルから他のテーブルにアクセスする際に参照されます。キーはデータレコードに一意の識別情報を与え、データフェッチプロセス中に他のテーブルを参照します。
キーを使用しません。データフェッチ中に横断されるパスを示すリンクがあります。したがって、リレーショナルデータベースのキーは、データフェッチ中の階層データベース内のパスと同等と見なすことができます。しかし、パスは階層データベースに格納されているデータの一意性を決して表しません。 8。 ユニークで重複したデータ 一意的なデータは、プライマリキーに関して重複しないで保存されるので、容易にフェッチすることができる。 一意のデータを取得するにはもう少し処理が必要です。 9。
データフェッチ データは最上位ノードからフェッチされ、必要なノードまたはセグメントに達するまでパスに沿ってトラバースされる。 データはキーの助けを借りてテーブルから取り出されます。 10。 多対多または一対多のデー​​タリンク

このようなリンクは、親が多くの子を持つことができ、逆のiを持たないため、ここでは不可能です。 e。子供は多くの親を持つことはできません。したがって、多対多または一対多のデー​​タリンクはまったく可能ではありません。 ここでは、これらの種類のデータ関係が可能です。 11。 フィールド対ノード データ分類は 'セグメントまたはノード'に基づく。

データ分類は 'field' 12に基づいている。 それはどこで使用されていますか? 図書館管理システムなどの階層構造で、CEOから従業員に至るまでの従業員の指定を格納する。
従業員の詳細などを格納するテーブルとして簡単に表現できる構造。階層的データベースとリレーショナルデータベースがどのように違うのかを理解してください。まだ混乱していると感じたら、教えてください!