Normal view

There are new articles available, click to refresh the page.
Before yesterdayVijayan S

04. தரவு ஒருங்கிணைவு (Data Integrity)

By: Vijayan S
20 November 2024 at 12:13

தரவு ஒருங்கிணைவு (Data Integrity)

தரவு ஒருங்கிணைவு என்பது தரவுத்தளத்தில் உள்ள தரவுகள் சரியானதாகவும், துல்லியமாகவும், நிலைத்தன்மையுடனும் இருப்பதை உறுதி செய்யும் செயல்முறையாகும். இது தரவுத்தளத்தின் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் தவறான தகவல்களால் ஏற்படும் சிக்கல்களைத் தடுக்கிறது.

தரவு ஒருங்கிணைவின் முக்கிய வகைகள்:

  1. பண்பு ஒருங்கிணைவு (Domain Integrity):

    • ஒவ்வொரு பத்தியும் (column) அதற்கு ஒதுக்கப்பட்ட தரவு வகையை (data type) பின்பற்ற வேண்டும்.
    • உதாரணமாக, வயது பத்தியில் எண்களையே உள்ளிட முடியும், எழுத்துக்களை உள்ளிட முடியாது.
  2. நிறுவன ஒருங்கிணைவு (Entity Integrity):

    • ஒவ்வொரு அட்டவணையிலும் (table) உள்ள ஒவ்வொரு பதிவும் (record) தனித்துவமான முதன்மை விசையைக் (primary key) கொண்டிருக்க வேண்டும்.
    • உதாரணமாக, ஒரு பள்ளியின் மாணவர் பதிவேட்டில், மாணவர் கல்வி எண் (roll number) முதன்மை விசையாக இருக்கலாம்.
  3. குறிப்பு ஒருங்கிணைவு (Referential Integrity):

    • ஒரு அட்டவணையில் உள்ள வெளிநாட்டு விசை (foreign key) மற்றொரு அட்டவணையின் முதன்மை விசையை குறிக்க வேண்டும்.
    • உதாரணமாக, ஒரு விற்பனை அட்டவணையில் உள்ள வாடிக்கையாளர் ID வெளிநாட்டு விசையாக இருந்து, வாடிக்கையாளர் விவரங்கள் அட்டவணையின் வாடிக்கையாளர் ID முதன்மை விசையுடன் பொருந்த வேண்டும்.
  4. துணை ஒருங்கிணைவு (Tuple Integrity):

    • ஒவ்வொரு அட்டவணையிலும் உள்ள ஒவ்வொரு பதிவும் தனித்துவமானதாக இருக்க வேண்டும்.
    • உதாரணமாக, ஒரு ஊழியர் அட்டவணையில், இரண்டு ஊழியர்களுக்கும் ஒரே ஊழியர் ID இருக்க முடியாது.

தரவு ஒருங்கிணைவு நன்மைகள்:

  • தரவு துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது.
  • தவறான தகவல்களால் ஏற்படும் சிக்கல்களைத் தடுக்கிறது.
  • தரவுத்தள செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
  • தரவு பாதுகாப்பை அதிகரிக்கிறது.

தரவு ஒருங்கிணைவு என்பது தரவுத்தள மேலாண்மை அமைப்புகளில் (DBMS) மிக முக்கியமான அம்சமாகும். இது தரவுத்தளத்தின் சரியான செயல்பாட்டை உறுதி செய்து, தரவு இழப்பு மற்றும் தவறான தகவல்களால் ஏற்படும் சிக்கல்களைத் தவிர்க்க உதவுகிறது.

03. ரிலேஷனல் டேட்டாபேஸ் மாடல் என்றால் என்ன? What is Relational Database Model ? (RDBMS)

By: Vijayan S
20 November 2024 at 12:03

1. RDBMS என்றால் என்ன?

Relational Database Model (RDBMS) என்பது தரவுகளை தொடர்புபடுத்தி சேமித்து நிர்வகிக்க பயன்படும் ஒரு முறையாகும். இது தரவுகளை Tables (அட்டவணைகள்) வடிவில் சேமித்து, Relationships (தொடர்புகள்) மூலம் இணைக்கிறது. இது தரவுகளை திறமையாகவும், நெகிழ்வாகவும் நிர்வகிக்க உதவுகிறது.

Tables (அட்டவணைகள்): தரவுகள் சேமிக்கப்படும் அடிப்படை அலகு.
Rows (பத்திகள்): ஒவ்வொரு தரவு பதிவும் ஒரு row ஆகும்.
Columns (நிரல்கள்): ஒவ்வொரு தரவு பண்பும் ஒரு column ஆகும்.
Primary Key (முதன்மை விசை): ஒவ்வொரு row-யையும் தனித்து அடையாளம் காட்டும் column அல்லது column களின் தொகுப்பு.
Foreign Key (வெளி விசை): ஒரு table-ல் உள்ள primary key-யை மற்றொரு table-ல் குறிப்பிடும் column அல்லது column களின் தொகுப்பு.

தொடர்புகள் (Relationships)

  • One-to-One (ஒன்றுக்கு ஒன்று): ஒரு table-ல் உள்ள ஒவ்வொரு row-ம் மற்றொரு table-ல் உள்ள ஒரே ஒரு row-யுடன் தொடர்புடையது.
  • One-to-Many (ஒன்றுக்கு பல): ஒரு table-ல் உள்ள ஒவ்வொரு row-ம் மற்றொரு table-ல் உள்ள பல rows-களுடன் தொடர்புடையது.
  • Many-to-Many (பலவிற்கும் பல): ஒரு table-ல் உள்ள பல rows-கள் மற்றொரு table-ல் உள்ள பல rows-களுடன் தொடர்புடையது.

  • Normalization (நார்மலைசேஷன்): தரவு சேமிப்பை திறமையாகவும், தரவுகளின் ஒற்றுமையை பாதுகாக்கவும் பயன்படும் செயல்முறை.

  • Indexing (இன்டெக்ஸிங்): தரவுகளை விரைவாக தேட உதவும் தரவு அமைப்பு.

  • Views (வியூக்கள்): தரவுத்தளத்தின் ஒரு பகுதியை ஒரு குறிப்பிட்ட கோணத்தில் காட்டும் தருக்க அமைப்பு.

  • Stored Procedures (சேமிக்கப்பட்ட நடைமுறைகள்): அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் SQL கட்டளைகளை ஒரே இடத்தில் சேமித்து மீண்டும் பயன்படுத்தும் வசதி.

  • Triggers (ட்ரிக்கர்கள்): தரவுத்தளத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கு தானாகவே செயல்படும் நிகழ்வுகள்.

உதாரணம்

ஒரு பள்ளியின் தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவோம்:

  • Students Table: StudentID (Primary Key), StudentName, Age, Class
  • Courses Table: CourseID (Primary Key), CourseName, TeacherName
  • StudentCourses Table: StudentID (Foreign Key), CourseID (Foreign Key)

இந்த தரவுத்தளத்தில், ஒரு மாணவர் பல பாடங்களில் சேரலாம், ஒரு பாடத்தில் பல மாணவர்கள் சேரலாம். இது Many-to-Many தொடர்புக்கு ஒரு உதாரணம்.

02. DBMS என்றால் என்ன? What is a DBMS?

By: Vijayan S
20 November 2024 at 10:08

1. DBMS என்றால் என்ன?

Database Management System (DBMS) என்பது ஒரு மென்பொருள், இது ஒரு Database-ஐ நிர்வகிக்க, சேமிக்க, பெற மற்றும் மாற்ற பயன்படுகிறது. இது Database மற்றும் அதன் பயனர்களுக்கு இடையே ஒரு மத்தியஸ்தராக செயல்படுகிறது, தரவை எளிதாக அணுகவும் பாதுகாப்பாக வைத்திருக்கவும் உதவுகிறது.

2. DBMS-இன் கூறுகள்

DBMS-க்கு பின்வரும் முக்கிய கூறுகள் உள்ளன:

a. Database Engine

  • இது DBMS-இன் மையம் ஆகும்.
  • Query Processing: பயனர்கள் கேட்ட தகவல்களை செயல்படுத்த (execute) செய்யும்.
  • பரிவர்த்தனை மேலாண்மை (Transaction Management): ACID Properties (Atomicity, Consistency - நிலைத்தன்மை, Isolation - தனிமைப்படுத்துதல், Durability - நிலைப்புத்தன்மை)-ஐ பின்பற்றும்.

Atomicity என்பது ACID பண்புகளின் (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். இது ஒரு transaction-ஐ ஒரு முழுமையான, பிரிக்க முடியாத செயலாகக் கருதுகிறது. Atomicity என்பதன் மூலம் கீழ்காணும் இரண்டு தருணங்கள் உறுதி செய்யப்படும்:

  1. ஒரு transaction முழுமையாக நிறைவேற வேண்டும் அல்லது அது ஒரு பங்காகவே இல்லாதது போல இருக்க வேண்டும்.

2.Transaction நடத்தியபோது எந்தவித தோல்வியும் (உதாரணமாக, system crash, network issue, அல்லது invalid operation) ஏற்பட்டால், அந்த transaction முழுமையாக rollback செய்யப்படும், மற்றும் database தனது முந்தைய நிலைக்கு திரும்பும்.

Atomicity உதாரணம்
ஒரு வங்கியின் $500 பணத்தை Account A-ல் இருந்து Account B-க்கு மாற்றும் நிகழ்வை கற்பனை செய்யுங்கள்:

Account A-யில் இருந்து $500 debit செய்ய வேண்டும்.
Account B-க்கு $500 credit செய்ய வேண்டும்.
Atomicity பேணப்படுவதற்காக:

இந்த இரண்டு படிகளும் (debit மற்றும் credit) வெற்றிகரமாக நிறைவேற வேண்டும். அதில் எதாவது ஒரு பக்கம் தோல்வியடைந்தால், எந்த மாற்றமும் database-இல் நிகழக்கூடாது.
System crash ஏற்பட்டால் (உதாரணமாக, Account A-யில் இருந்து $500 debit செய்யப்பட்ட பிறகு Account B-க்கு credit செய்யும் முன்பு), rollback மூலம் Account A-யின் நிலை முந்தைய நிலைக்கு திரும்ப வேண்டும்.
Atomicity இல்லையெனில், கீழ்கண்ட நிலைகள் ஏற்படலாம்:

Account A-யில் இருந்து $500 குறைக்கப்படும் ஆனால் Account B-க்கு அது சேர்க்கப்படாது.


b. Database Schema

  • Data-வை எப்படி structure செய்வது என்பதை வரையறுக்கிறது (உதாரணம்: tables, fields, relationships).

c. Data Definition Language (DDL)

  • Database schema-ஐ வரையறுக்கும் மொழி.
  • உதாரணம்:
CREATE TABLE Customers (ID INT, Name VARCHAR(50), Age INT);

d. Data Manipulation Language (DML)

  • Data-வை Insert, Update, Delete, Select போன்றவை செய்ய உதவும்:
    • INSERT: புதிய தகவலைச் சேர்க்க.
    • UPDATE: உள்ள தகவலை மாற்ற.
    • DELETE: தேவையற்ற தகவலை அகற்ற.
    • SELECT: தரவை தேடி பெற.

e. Metadata

  • Data பற்றி தகவல் (e.g., structure, constraints).

f. Database Users

  • End-users: GUI அல்லது application மூலம் பயன்படுத்துவோர்.
  • DBA (Database Administrator): பாதுகாப்பு மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவோர்.
  • Developers: Database-ஐ அடிப்படையாகக் கொண்டு செயலிகள் உருவாக்குவோர்.

g. Query Processor

  • பயனர்களின் queries-ஐ database-க்கு புரியும் commands-ஆக மாற்றும்.

h. Transaction Management

  • Transactions-ஐ பாதுகாப்பாக நிர்வகிக்கும்:
    • Atomicity: முழு transaction அல்லது எதுவும் இல்லை.
    • Consistency: Data சரியாக இருப்பதை உறுதி.
    • Isolation: ஒருவரின் transaction மற்றவரை பாதிக்கக்கூடாது.
    • Durability: Data நிச்சயமாகச் சேமிக்கப்படும்.

3. DBMS Architecture

DBMS-ஐ கீழே காட்டப்பட்டுள்ள architecture-களின் அடிப்படையில் அமைக்கலாம்:

a. 1-Tier Architecture

  • DBMS மற்றும் database ஒரே machine-ல் இருக்கும். Single-user applications-க்கு ஏற்றது.

b. 2-Tier Architecture

  • Client DBMS server-இன் மேல் நேரடியாக செயல்படும். சிறிய மற்றும் நடுத்தர அமைப்புகளில் பயன்படுத்தப்படும்.

c. 3-Tier Architecture

மூன்று அடுக்குகளைக் கொண்டது:

  1. Presentation Layer: GUI அல்லது web interfaces.
  2. Application Layer: Business logic (server-ல் இயங்கும்).
  3. Database Layer: Database மற்றும் DBMS.

4. DBMS வகைகள்

a. Relational DBMS (RDBMS)

  • Data-வை tables-இல் rows மற்றும் columns வடிவில் அமைக்கிறது.
  • SQL மூலம் செயல்படும்.
  • உதாரணங்கள்: MySQL, PostgreSQL, Oracle DB.
  • Advantages: எளிய querying, துல்லியமான structure, data integrity.

Relational DBMSImage Source

b. Hierarchical DBMS

  • Data-வை tree-like structure-ஆக அமைக்கிறது.
  • Example: IBM's IMS.
  • Usage: File systems.

Hierarchical DBMSImage Source

c. Network DBMS

  • Data-வை graph-ஆக நிறுவுகிறது, பல parent-child relationships ஐ ஆதரிக்கிறது.
  • Example: Integrated Data Store (IDS).

Network DBMSImage Source

d. Object-Oriented DBMS

  • Data-வை objects வடிவில் சேமிக்கிறது.
  • Examples: db4o, ObjectDB.

e. NoSQL DBMS

  • Flexible schema கொண்டது; பெரிய அளவிலான மற்றும் அமைப்பில்லாத data-க்கு உகந்தது.
  • Types:
    • Document-based (MongoDB)
    • Key-Value Stores (Redis)
    • Column Stores (Cassandra)
    • Graph Databases (Neo4j).

5. DBMS-இன் சிறப்பம்சங்கள்

  • Data Independence: Data structure-ல் மாற்றங்கள் applications-ஐ பாதிக்காது.
  • Data Security: Authentication, Access Control போன்றவை உண்டு.
  • Multi-user Support: பல பயனர்களின் ஒரே நேரத்திலான access-ஐ ஆதரிக்கிறது.
  • Backup and Recovery: Data-ஐ பாதுகாக்க உதவும்.
  • Data Consistency: Primary keys, Foreign keys போன்ற constraints மூலம் தரவின் துல்லியம் பாதுகாக்கப்படும்.

6. DBMS-இன் நன்மைகள்

  1. Reduces Redundancy: Data duplication குறைக்கிறது.
  2. Ensures Data Integrity: Data துல்லியமாக இருக்கும்.
  3. Improves Accessibility: Data-ஐ எளிதாகத் தேட முடியும்.
  4. Enhances Collaboration: பலர் ஒரே நேரத்தில் data-ஐ அணுகலாம்.
  5. Automates Backup: Data loss-ஐ தடுக்கிறது.
  6. Scalability: Data அதிகமானால் கூட efficient-ஆக இயங்கும்.

7. DBMS-இன் பயன்பாடுகள்

a. Banking Systems

  • Accounts, Transactions மற்றும் பயனரின் தரவுகளை நிர்வகிக்கிறது.
  • Data security-ஐ உறுதிசெய்யும்.

b. E-Commerce

  • Inventory, Orders, Customer Profiles நிர்வகிக்கிறது.
  • Example: Amazon, Flipkart போன்ற online platforms.

c. Healthcare

  • Patient Records, Appointments மற்றும் மருந்து பரிந்துரைகளைச் சேமிக்கிறது.
  • Data confidentiality-ஐ பாதுகாக்கிறது.

d. Education

  • Student Records, Courses, Grades ஆகியவற்றை நிர்வகிக்கிறது.

e. Telecommunications

  • Call Records, Billing, Customer Management.

8. DBMS பயன்படுத்தும் போது சவால்கள்

  • Cost: நிறுவுதல் மற்றும் பராமரிப்பு செலவு அதிகமாக இருக்கும்.
  • Complexity: திறமையான administrators தேவை.
  • Performance: சில நேரங்களில் file systems-ஐ விட மெதுவாக இயங்கும்.
  • Scalability Issues: சில பழைய DBMS-கள் பெரிய அளவிலான data-ஐ கையாள முடியாது.

01. தரவுத்தளம் எவ்வாறு உருவானது, அதன் தேவை என்ன? How did the database come about, What is its need?

By: Vijayan S
18 November 2024 at 16:15

தரவுத்தளம் எவ்வாறு உருவானது?
தரவுத்தளங்கள் (Databases) என்பது 1960-1970களில் உருவான தொழில்நுட்பங்கள் ஆகும். ஆரம்பத்தில், தகவல்களை காகிதங்களில் அல்லது எலக்ட்ரானிக் வழிகளில் நகலெடுத்து சேமிப்பது பொதுவாக இருந்தது. ஆனால், தகவல்களை அதிகமாக சேமிப்பதும், அவற்றை எளிதாக அணுகுவது மற்றும் நிர்வகிப்பதும் கடினமாக இருந்தது. இதனால்தான் தரவுத்தளங்கள் வளர்ந்து வந்தன.

தரவுத்தளங்களின் வளர்ச்சி:

  1. பாரம்பரிய நிரல்களை பயன்படுத்தி தரவு சேமிப்பு:
    ஆரம்பத்தில், தரவுகள் காகித வடிவில் அல்லது அட்டவணைகள் (Table) போன்ற பொருள்களில் சேமிக்கப்பட்டன. இதனால், தரவு பிரச்சனைகள் மற்றும் தரவு மீட்டெடுப்பதில் சிக்கல்கள் ஏற்பட்டன.

  2. Hierarchical and Network Models (1960-1970கள்):
    இதன் மூலம் பின்பற்றப்பட்டிருந்தது ஒரு கட்டமைப்பான தரவு தொகுப்புகள் ஆகும். இவை சில காலமாக பயன்படுத்தப்பட்டாலும், அவை வெற்றிகரமாக இருந்தன என்றாலும் பின்பு அவை தரவை எளிதாக அணுக முடியாத வகையில் இருந்தன.

  3. Relational Database Model (1970கள்):
    எட்வர்டு Codd என்ற கணினி விஞ்ஞானி 1970-இல் பீடினிய (Relational) தரவுத்தள மாதிரியை அறிமுகப்படுத்தினார். இது தரவுகளுக்கிடையேயான தொடர்புகளை எளிதாக அமைக்கவும், SQL (Structured Query Language) என்ற மொழியை பயன்படுத்தி தரவை எளிதாக அணுகவும் உதவியது. இதில், தரவை அட்டவணைகளில் (tables) சேமித்து, அவை இடையே உறவுகளை (relationships) உருவாக்க முடியும்.

  4. Modern Databases (1990களின் பிறகு):
    1990களில், முக்கிய தரவுத்தளங்கள் (MySQL, PostgreSQL, Oracle) உருவானதும், NoSQL போன்ற புதிய வகையான தரவுத்தளங்கள் (MongoDB, Cassandra) பிறந்ததும், தரவின் அளவு மற்றும் தேவைகளுக்கு ஏற்ப புதிய வடிவங்களில் தரவுத்தளங்கள் வளர்ச்சி பெற்றன.

தரவுத்தளங்களின் தேவை
தரவுத்தளங்களின் தேவை மிகப்பெரியது, ஏனெனில் அவை தரவுகளை எளிதாக சேமிக்க, அணுக, பராமரிக்க, பாதுகாக்க, மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகின்றன. தற்போது தரவுத்தளங்கள் பன்முக துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அதாவது தொழில்நுட்பம், வணிகம், கல்வி, அரசியல், மருத்துவம் போன்ற பல துறைகளில் அவை முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. கீழே தரவுத்தளங்களின் முக்கிய தேவைகள் குறித்து விரிவாக விளக்கப்படுகிறது:

1. தரவு சேமிப்பு மற்றும் ஒழுங்கு

தரவு சேமிப்பு: தரவுத்தளங்கள் மூலம் பல கோடி, கோடிக்கும் மேற்பட்ட தரவுகளை ஒரே இடத்தில் ஒழுங்குபடுத்தி சேமிக்க முடியும். இது குறிப்பாக பெரிய நிறுவனங்கள் மற்றும் இணையதளங்கள், வணிக அமைப்புகள் போன்றவற்றுக்கு முக்கியமானது.

ஒழுங்கு: தரவுத்தளங்களில் தரவை அட்டவணைகளாக (tables) அல்லது கட்டமைப்புகளாக (structures) ஒழுங்குபடுத்துவதால் தரவுகள் எளிதாக கையாளப்படுகின்றன.

2. தரவு அணுகல் மற்றும் மீட்டெடுப்பு

விரைவான அணுகல்: தரவுத்தளங்களில் சேமிக்கப்பட்ட தரவை விரைவாக மற்றும் எளிதாக அணுக முடியும். வணிகத்தளங்கள், வங்கி கணக்குகள், இணைய சேவைகள் அனைத்திலும் தரவு அணுகலுக்கான தேவைகள் அதிகமாக இருக்கின்றன.

அதிக அளவில் தரவு மீட்டெடுப்பு: தரவுத்தளங்கள் பெரிய அளவில், விரைவாக தரவுகளை மீட்டெடுக்க (retrieve) உதவுகின்றன.

3. தரவு ஒருங்கிணைப்பு (Data Consistency)

ஒரே தரவினை பயன்படுத்துதல்: பல இடங்களில் பரவியுள்ள தரவுகளுக்கிடையில் ஒரே தரவின் புதுப்பிப்புகளை (updates) ஒருங்கிணைக்கும் திறன் தரவுத்தளங்களுக்குப் முக்கியமானது.

ஒரே மாதிரியில் தரவு பராமரிப்பு: தரவுத்தளங்கள் தரவு ஒருங்கிணைப்பை (data normalization) செய்கின்றன, இதனால் தரவு பிழைகள் மற்றும் மறுமொழிகள் (redundancies) தவிர்க்கப்படுகின்றன.

4. தரவு பாதுகாப்பு மற்றும் அனுமதிகள்

பயனர் பாதுகாப்பு: தரவுத்தளங்களில் தகவல்கள் காப்பு மற்றும் குறியாக்கம் (encryption) மூலம் பாதுகாக்கப்படுகின்றன. அதனால் உள்நுழைவதற்கான அனுமதியுடன் மட்டுமே பயனர்கள் தரவை அணுக முடியும்.

பயனர் அனுமதிகள்: பயனர்களுக்கான அனுமதிகளை (permissions) நிர்வகிக்கும்போது, குறிப்பிட்ட தரவு குறிப்பட்ட பயனருக்கு மட்டுமே கிடைக்கின்றது.

5. தரவு மீட்பு (Backup and Recovery)

தரவு பிழைகள் மற்றும் இழப்புகள்: கணினி செயலிழக்கும் அல்லது தவறாக செயல்படும் போது, தரவுத்தளங்கள் தங்களின் தரவு மீட்பு (backup) மற்றும் மீட்டெடுப்புக் (recovery) முறைமைகள் மூலம் தரவை மீண்டும் பெற முடியும்.

செயல்பாட்டு தொடர்ச்சி: வேறு வழிகளில் தரவு இழப்புகள் ஏற்பட்டால், தரவுத்தளம் தானாகவே அதனை மீட்டெடுக்க முடியும், இதனால் நிறுவனங்கள் அல்லது பயன்பாடுகள் தொடர்ந்தும் இயங்கும்.

6. ஒத்திசைவு கட்டுப்பாடு (Concurrency Control)

பல பயனர்களின் அணுகல்: பல பயனர்கள் ஒரே நேரத்தில் தரவை அணுகும்போது, தரவுத்தளம் அதனை ஒத்திசைவு கட்டுப்பாடு முறைகள் மூலம் கையாள்கின்றது. இதில் ஒவ்வொரு பயனருக்கும் தனிப்பட்ட அனுமதிகள் மற்றும் சரியான தரவுத்தொகுப்புகளை அளிக்கின்றது.

பயனருக்கிடையே ஒப்பந்தப்படுத்தல்: சில சந்தர்ப்பங்களில், பல பயனர்கள் ஒரே தரவை ஒரே நேரத்தில் மாற்றினால், அது மோதலை (conflict) ஏற்படுத்தக்கூடும். இந்த மோதலை சரிசெய்யும் திறன் தரவுத்தளங்களில் உள்ளது.

7. தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் அறிக்கைகள்

பயன்பாட்டு தரவு பகுப்பாய்வு: தரவுத்தளங்கள் உள்ள தரவை வணிகம் அல்லது ஆராய்ச்சி கருதுகோள்களில் எளிதாக பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகின்றன. SQL போன்ற மொழிகள் மூலம் பயனர்கள் பல்வேறு கேள்விகளை முன்மொழிந்து தரவு பகுப்பாய்வு செய்ய முடியும்.

அறிக்கைகள் மற்றும் பட்டியல்: வணிகங்கள் மற்றும் நிறுவனங்கள் தரவுத்தளங்களை பயன்படுத்தி பல தரவுகளின் அடிப்படையில் மாதாந்திர அறிக்கைகள் மற்றும் பட்டியல்களை உருவாக்க முடியும்.

8. பெரிய அளவு தரவுகளை கையாளுதல் (Scalability)

பெரிய அளவு தரவு: தரவுத்தளங்கள் பெரும்பாலும் அதிகமான தரவுகளை எளிதாக கையாள முடியும். இது குறிப்பாக இணையதளம், மிகப்பெரிய நிறுவனம் அல்லது e-commerce தளங்களில் அதிக பயனர்களுடன் தரவை எளிதாக பராமரிக்க உதவுகிறது.

தரம் மற்றும் வேகத்தில் விரிவாக்கம்: தரவுத்தளங்கள் உயர்ந்த அளவிலான தரவை எளிதாக கையாளும் திறன் (scalability) வழங்குகின்றன.

9. தொகுப்புகள் மற்றும் உறவுகள் (Relationships)

தரவு தொடர்புகள்: தரவுத்தளங்களில் உள்ள விவரங்கள் இடையே உறவுகள் (relationships) உருவாக்கப்படுகின்றன. இது பல தரவு தொகுப்புகளை (tables) இணைத்து பரிமாற்ற (integration) மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகின்றது.

பெரிய தரவு தொகுப்புகள்: (One-to-Many), (Many-to-Many) போன்ற பல உறவுகளை கொண்ட தரவுகளை பின்பற்ற முடியும்.

10. கிளவுட் தரவுத்தளங்கள் (Cloud Databases)
அனைத்திலும் அணுகல்: இன்று கிளவுட் தரவுத்தளங்களைப் பயன்படுத்தி தரவை அனைத்திடத்திலும் எளிதாக அணுக முடியும். அவை உயர் நிலை நம்பகத்தன்மை (high availability) மற்றும் பாதுகாப்பு (security) கொண்டுள்ளன.

சில தரவுத்தளங்கள்:

Relational Databases (RDBMS): MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server.

NoSQL Databases: MongoDB, Cassandra, Firebase, CouchDB.

Cloud Databases: Amazon RDS, Google Cloud SQL, Microsoft Azure SQL.

In-memory Databases: Redis, Memcached.

❌
❌