Database kya hai? Free मे databases कोर्स कैसे करे 2022 में

Database kya hai? डेटाबेस को समझने से पहले यह जानना हमे बहुत जरुरी है की डेटा होता क्या है। डेटा किसी भी information का एक छोटा सा हिस्सा होता है। यह किसी व्यक्ति, वस्तु या स्थान जुड़ा से हुआ कोई तथ्य (fact) हो सकता है। डेटा हमे दो रूप में मिलते सॉफ्टवेयर और हर्ड्वेयर रूप में जिसमें हम दोनों तरिके से डेटा संग्रहित कर सकते हैं।

डेटा के उदाहरण

जैसे: आपका नाम, आपकी उम्र, ऊंचाई, वजन, मोबाइल नंबर आदि आपसे जुड़े हुए कुछ डेटा हैं।

डेटा अलग-अलग कई प्रकार के फॉर्मेट में हो सकते हैं जैसे टेक्स्ट, नंबर, इमेज, फाइल आदि।

जब इन्हीं डेटा को किसी विशेष फॉर्म में प्रोसेस किया जाता है तो वह इनफार्मेशन बन जाता

Database kya hai? 

एक डेटाबेस संरचित जानकारी, या डेटा का एक संगठित संग्रह है, जिसे आमतौर पर कंप्यूटर सिस्टम में इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत किया जाता है। एक डेटाबेस को आमतौर पर एक डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) द्वारा नियंत्रित किया जाता है । साथ में, डेटा और डीबीएमएस, उनके साथ जुड़े अनुप्रयोगों के साथ, एक डेटाबेस सिस्टम के रूप में जाना जाता है, जिसे अक्सर केवल डेटाबेस के लिए छोटा किया जाता है।

आज प्रचालन में सबसे सामान्य प्रकार के डेटाबेस में डेटा को प्रसंस्करण और डेटा क्वेरी को कुशल बनाने के लिए आमतौर पर पंक्तियों और स्तंभों में तालिकाओं की एक श्रृंखला में मॉडलिंग की जाती है। तब डेटा को आसानी से एक्सेस, प्रबंधित, संशोधित, अद्यतन, नियंत्रित और व्यवस्थित किया जा सकता है। अधिकांश डेटाबेस डेटा लिखने और क्वेरी करने के लिए संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल) का उपयोग करते हैं।

डेटाबेस का विकास

1960 के दशक की शुरुआत में अपनी स्थापना के बाद से डेटाबेस नाटकीय रूप से विकसित हुए हैं। नेविगेशनल डेटाबेस जैसे कि पदानुक्रमित डेटाबेस (जो एक पेड़ की तरह मॉडल पर निर्भर करता है और केवल एक-से-कई संबंधों की अनुमति देता है), और नेटवर्क डेटाबेस (एक अधिक लचीला मॉडल जो कई रिश्तों की अनुमति देता है), मूल सिस्टम थे जो स्टोर करने के लिए उपयोग किए जाते थे और डेटा में हेरफेर करें। हालांकि सरल, ये प्रारंभिक प्रणालियां अनम्य थीं।

1980 के दशक में, रिलेशनल डेटाबेस लोकप्रिय हो गए, उसके बाद 1990 के दशक में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस । हाल ही में, NoSQL डेटाबेस इंटरनेट के विकास की प्रतिक्रिया के रूप में सामने आए और असंरचित डेटा की तेज गति और प्रसंस्करण की आवश्यकता है। आज, क्लाउड डेटाबेस और सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेसजब डेटा एकत्र, संग्रहीत, प्रबंधित और उपयोग करने की बात आती है तो नई जमीन तोड़ रहे हैं।

SQL क्या है? ( Structured Query Language ) 

SQL एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग लगभग सभी रिलेशनल डेटाबेस द्वारा डेटा को क्वेरी करने, हेरफेर करने और परिभाषित करने और एक्सेस कंट्रोल प्रदान करने के लिए किया जाता है। SQL को पहली बार IBM में 1970 के दशक में Oracle के साथ एक प्रमुख योगदानकर्ता के रूप में विकसित किया गया था, जिसके कारण SQL ANSI मानक का कार्यान्वयन हुआ, SQL ने IBM, Oracle और Microsoft जैसी कंपनियों से कई एक्सटेंशन को प्रेरित किया। हालाँकि आज भी SQL का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, नई प्रोग्रामिंग भाषाएँ दिखाई देने लगी हैं।

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डेटाबेस और स्प्रेडशीट में क्या अंतर है?

डाटाबेस और स्प्रैडशीट्स (जैसे माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल) दोनों ही सूचनाओं को स्टोर करने के सुविधाजनक तरीके हैं। दोनों के बीच प्राथमिक अंतर हैं:

• डेटा कैसे संग्रहीत और हेरफेर किया जाता है
• डेटा तक कौन पहुंच सकता है
• कितना डाटा स्टोर किया जा सकता है

स्प्रैडशीट मूल रूप से एक उपयोगकर्ता के लिए डिज़ाइन किए गए थे, और उनकी विशेषताएं यह दर्शाती हैं। वे एकल उपयोगकर्ता या कम संख्या में उपयोगकर्ताओं के लिए बहुत अच्छे हैं, जिन्हें अविश्वसनीय रूप से जटिल डेटा हेरफेर करने की आवश्यकता नहीं है। दूसरी ओर, डेटाबेस को संगठित सूचनाओं के बहुत बड़े संग्रह को रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है – भारी मात्रा में, कभी-कभी डेटाबेस एक ही समय में कई उपयोगकर्ताओं को अत्यधिक जटिल तर्क और भाषा का उपयोग करके डेटा को जल्दी और सुरक्षित रूप से एक्सेस करने और क्वेरी करने की अनुमति देता है।

Types of databases hindi ( डेटाबेस के प्रकार )

कई अलग-अलग प्रकार के डेटाबेस हैं। किसी विशिष्ट संगठन के लिए सबसे अच्छा डेटाबेस इस बात पर निर्भर करता है कि संगठन डेटा का उपयोग कैसे करना चाहता है।

Relational databases

1980 के दशक में रिलेशनल डेटाबेस हावी हो गए। एक रिलेशनल डेटाबेस में आइटम कॉलम और पंक्तियों के साथ तालिकाओं के एक सेट के रूप में व्यवस्थित होते हैं। रिलेशनल डेटाबेस तकनीक संरचित जानकारी तक पहुँचने का सबसे कुशल और लचीला तरीका प्रदान करती है।

Object-oriented databases

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस में जानकारी को ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के रूप में ऑब्जेक्ट्स के रूप में दर्शाया जाता है।

Distributed databases

एक वितरित डेटाबेस में विभिन्न साइटों में स्थित दो या दो से अधिक फाइलें होती हैं। डेटाबेस को एक ही भौतिक स्थान पर स्थित, या विभिन्न नेटवर्क पर बिखरे हुए कई कंप्यूटरों पर संग्रहीत किया जा सकता है।

Data warehouses

डेटा के लिए एक केंद्रीय भंडार, एक डेटा वेयरहाउस एक प्रकार का डेटाबेस है जिसे विशेष रूप से तेज़ क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है।

NoSQL databases

एक NoSQL , या गैर-संबंधपरक डेटाबेस, असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत और हेरफेर करने की अनुमति देता है (एक रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, जो परिभाषित करता है कि डेटाबेस में डाले गए सभी डेटा को कैसे बनाया जाना चाहिए)। जैसे-जैसे वेब एप्लिकेशन अधिक सामान्य और अधिक जटिल होते गए, NoSQL डेटाबेस लोकप्रिय होते गए।

Graph databases

एक ग्राफ डेटाबेस संस्थाओं और संस्थाओं के बीच संबंधों के संदर्भ में डेटा संग्रहीत करता है। OLTP डेटाबेस। OLTP डेटाबेस एक तेज़, विश्लेषणात्मक डेटाबेस है जिसे कई उपयोगकर्ताओं द्वारा बड़ी संख्या में किए गए लेनदेन के लिए डिज़ाइन किया गया है।

ये आज उपयोग में आने वाले कई दर्जन प्रकार के डेटाबेस में से कुछ ही हैं। अन्य, कम सामान्य डेटाबेस बहुत विशिष्ट वैज्ञानिक, वित्तीय, या अन्य कार्यों के अनुरूप होते हैं। विभिन्न डेटाबेस प्रकारों के अलावा, प्रौद्योगिकी विकास के दृष्टिकोण में परिवर्तन और क्लाउड और ऑटोमेशन जैसे नाटकीय विकास डेटाबेस को पूरी तरह से नई दिशाओं में ले जा रहे हैं। कुछ नवीनतम डेटाबेस में शामिल हैं

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Open source databases ( ओपन सोर्स डेटाबेस )

एक ओपन सोर्स डेटाबेस सिस्टम वह है जिसका सोर्स कोड ओपन सोर्स है; ऐसे डेटाबेस SQL ​​या NoSQL डेटाबेस हो सकते हैं।

Cloud databases

क्लाउड डेटाबेस डेटा का एक संग्रह है, या तो संरचित या असंरचित, जो एक निजी, सार्वजनिक या हाइब्रिड क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म पर रहता है। क्लाउड डेटाबेस मॉडल दो प्रकार के होते हैं: पारंपरिक और सेवा के रूप में डेटाबेस (DBaaS)। DBaaS के साथ, प्रशासनिक कार्य और रखरखाव एक सेवा प्रदाता द्वारा किया जाता है।

Multimodel database

मल्टीमॉडल डेटाबेस विभिन्न प्रकार के डेटाबेस मॉडल को एक एकल, एकीकृत बैक एंड में जोड़ते हैं। इसका मतलब है कि वे विभिन्न डेटा प्रकारों को समायोजित कर सकते हैं।

Document/JSON database

दस्तावेज़-उन्मुख जानकारी को संग्रहीत करने, पुनर्प्राप्त करने और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया, दस्तावेज़ डेटाबेस पंक्तियों और स्तंभों के बजाय JSON प्रारूप में डेटा संग्रहीत करने का एक आधुनिक तरीका है।

Self-driving databases

डेटाबेस का नवीनतम और सबसे महत्वपूर्ण प्रकार, सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस (स्वायत्त डेटाबेस के रूप में भी जाना जाता है) क्लाउड-आधारित हैं और डेटाबेस ट्यूनिंग, सुरक्षा, बैकअप, अपडेट और अन्य नियमित प्रबंधन कार्यों को स्वचालित रूप से डेटाबेस प्रशासकों द्वारा निष्पादित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।

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What is database software? ( सॉफ्टवेयर डेटाबेस क्या है? ) 

डेटाबेस सॉफ़्टवेयर का उपयोग डेटाबेस फ़ाइलों और अभिलेखों को बनाने, संपादित करने और बनाए रखने के लिए किया जाता है, जिससे आसान फ़ाइल और रिकॉर्ड निर्माण, डेटा प्रविष्टि, डेटा संपादन, अद्यतन और रिपोर्टिंग सक्षम होती है। सॉफ्टवेयर डेटा स्टोरेज, बैकअप और रिपोर्टिंग, मल्टी-एक्सेस कंट्रोल और सुरक्षा को भी संभालता है। मजबूत डेटाबेस सुरक्षा आज विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि डेटा चोरी अधिक बार होती है। डेटाबेस सॉफ़्टवेयर को कभी-कभी “database management system” (DBMS) के रूप में भी जाना जाता है।

डेटाबेस सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को डेटा को संरचित रूप में संग्रहीत करने और फिर उस तक पहुँचने में सक्षम बनाकर डेटा प्रबंधन को सरल बनाता है। इसमें आमतौर पर डेटा बनाने और प्रबंधित करने में मदद करने के लिए एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस होता है, और कुछ मामलों में, उपयोगकर्ता डेटाबेस सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके अपने स्वयं के डेटाबेस का निर्माण कर सकते हैं।

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What is a database management system (DBMS)? ( डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम क्या है? )

एक डेटाबेस को आमतौर पर एक व्यापक डेटाबेस सॉफ्टवेयर प्रोग्राम की आवश्यकता होती है जिसे डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) के रूप में जाना जाता है। एक DBMS डेटाबेस और उसके अंतिम उपयोगकर्ताओं या कार्यक्रमों के बीच एक इंटरफेस के रूप में कार्य करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को जानकारी को व्यवस्थित और अनुकूलित करने के तरीके को पुनः प्राप्त करने, और प्रबंधित करने की अनुमति मिलती है। एक DBMS डेटाबेस की निगरानी और नियंत्रण की सुविधा भी देता है, जिससे विभिन्न प्रकार के प्रशासनिक संचालन जैसे प्रदर्शन निगरानी, ​​​​ट्यूनिंग और बैकअप और पुनर्प्राप्ति को सक्षम किया जाता है।

लोकप्रिय डेटाबेस सॉफ़्टवेयर या DBMS के कुछ उदाहरणों में MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, Oracle डेटाबेस और dBASE शामिल हैं।

History of Database Management System in hindi

• 1960 – चार्ल्स बच्चन ने पहली डीबीएमएस प्रणाली तैयार की।
• 1970 – कॉड ने आईबीएम की सूचना प्रबंधन प्रणाली (आईएमएस) की शुरुआत की।
• 1976 – पीटर चेन ने एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडल को गढ़ा और परिभाषित किया जिसे ईआर मॉडल के रूप में भी जाना जाता है।
• 1980 – रिलेशनल मॉडल व्यापक रूप से स्वीकृत डेटाबेस घटक बन गया।
• 1985 – वस्तु-उन्मुख DBMS विकसित हुआ।
• 1990 – रिलेशनल डीबीएमएस में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेशन का समावेश।
• 1991 – Microsoft MS एक्सेस, एक व्यक्तिगत DBMS को शिप करता है और जो अन्य सभी व्यक्तिगत DBMS उत्पादों को विस्थापित करता है।
• 1995 – पहला इंटरनेट डेटाबेस अनुप्रयोग।
• 1997 – XML ​​ने डेटाबेस प्रोसेसिंग के लिए आवेदन किया। कई विक्रेता XML को DBMS उत्पादों में एकीकृत करना शुरू करते हैं।

डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम के लाभ

• DBMS डेटा को स्टोर और पुनः प्राप्त करने के लिए कई तरह की तकनीक प्रदान करता है।
• DBMS एक ही डेटा का उपयोग करके कई अनुप्रयोगों की जरूरतों को संतुलित करने के लिए एक कुशल हैंडलर के रूप में कार्य करता है।
• डेटा के लिए समान प्रशासन प्रक्रियाएं।
• एप्लिकेशन प्रोग्रामर कभी भी डेटा प्रतिनिधित्व और भंडारण के विवरण के संपर्क में नहीं आते हैं।
• एक डीबीएमएस डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए विभिन्न शक्तिशाली कार्यों का उपयोग करता है।
• डेटा अखंडता और सुरक्षा प्रदान करता है।
• DBMS का तात्पर्य डेटा तक निषिद्ध पहुंच के खिलाफ उच्च स्तर की सुरक्षा प्राप्त करने के लिए अखंडता की कमी है।
• एक DBMS डेटा तक समवर्ती पहुंच को इस तरह से शेड्यूल करता है कि एक समय में केवल एक उपयोगकर्ता एक ही डेटा तक पहुंच सकता है।

डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम के नुकसान

• DBMS बहुत सारे फायदे दे सकता है लेकिन, इसमें कुछ खामियां हैं-
• एक DBMS के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की लागत काफी अधिक होती है जो आपके संगठन के बजट को बढ़ा देती है।
• अधिकांश डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियाँ अक्सर जटिल प्रणालियाँ होती हैं, इसलिए उपयोगकर्ताओं को DBMS का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
• कुछ संगठनों में, सभी डेटा को एक एकल डेटाबेस में एकीकृत किया जाता है जो बिजली की विफलता के कारण क्षतिग्रस्त हो सकता है या स्टोरेज मीडिया पर डेटाबेस दूषित हो जाता है।
• कई उपयोगकर्ताओं द्वारा एक समय में एक ही प्रोग्राम का उपयोग करने से कभी-कभी कुछ डेटा की हानि होती है।
• DBMS परिष्कृत गणना नहीं कर सकता।

बिजनेस/ व्यावसायिक प्रदर्शन  के लिए डेटाबेस का उपयोग करना

Database kya hai? दुनिया भर में जीवन और उद्योग को बदलने वाले इंटरनेट ऑफ थिंग्स से बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के साथ, आज व्यवसायों के पास पहले से कहीं अधिक डेटा तक पहुंच है। आगे की सोच रखने वाले संगठन अब कई प्रणालियों से बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए बुनियादी डेटा भंडारण और लेनदेन से परे जाने के लिए डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं।

डेटाबेस और अन्य कंप्यूटिंग और बिजनेस इंटेलिजेंस टूल का उपयोग करके, संगठन अब अधिक कुशलता से चलाने के लिए एकत्र किए गए डेटा का लाभ उठा सकते हैं, बेहतर निर्णय लेने में सक्षम हो सकते हैं, और अधिक चुस्त और स्केलेबल बन सकते हैं। डेटा तक पहुंच और थ्रूपुट को अनुकूलित करना आज व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि ट्रैक करने के लिए अधिक डेटा वॉल्यूम है। एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म होना महत्वपूर्ण है जो व्यवसायों को समय के साथ बढ़ने के साथ-साथ प्रदर्शन, पैमाना और चपलता प्रदान कर सके।

सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस इन क्षमताओं को एक महत्वपूर्ण बढ़ावा देने के लिए तैयार है। क्योंकि सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस महंगी, समय लेने वाली मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं, वे व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा के साथ अधिक सक्रिय बनने के लिए मुक्त करते हैं। डेटाबेस बनाने और उपयोग करने की क्षमता पर सीधा नियंत्रण रखने से, उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण सुरक्षा मानकों को बनाए रखते हुए नियंत्रण और स्वायत्तता प्राप्त करते हैं।

डेटाबेस चुनौतियां

आज के बड़े उद्यम डेटाबेस अक्सर बहुत जटिल प्रश्नों का समर्थन करते हैं और उनसे उन प्रश्नों के लगभग तुरंत प्रतिक्रिया देने की उम्मीद की जाती है। नतीजतन, डेटाबेस प्रशासकों को प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए कई तरह के तरीकों को नियोजित करने के लिए लगातार बुलाया जाता है। उनके सामने आने वाली कुछ सामान्य चुनौतियों में शामिल हैं:

डेटा वॉल्यूम में महत्वपूर्ण वृद्धि को अवशोषित करना। सेंसर, कनेक्टेड मशीनों और दर्जनों अन्य स्रोतों से आने वाले डेटा का विस्फोट डेटाबेस प्रशासकों को अपनी कंपनियों के डेटा को कुशलता से प्रबंधित और व्यवस्थित करने के लिए पांव मारता रहता है।

डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना। इन दिनों हर जगह डेटा उल्लंघन हो रहे हैं, और हैकर्स अधिक आविष्कारशील हो रहे हैं। यह सुनिश्चित करना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है कि डेटा सुरक्षित है लेकिन उपयोगकर्ताओं के लिए भी आसानी से सुलभ है।

मांग रखते हुए। आज के तेजी से बढ़ते कारोबारी माहौल में, कंपनियों को समय पर निर्णय लेने और नए अवसरों का लाभ उठाने के लिए अपने डेटा तक रीयल-टाइम पहुंच की आवश्यकता होती है।

डेटाबेस और बुनियादी ढांचे का प्रबंधन और रखरखाव। डेटाबेस व्यवस्थापकों को समस्याओं के लिए डेटाबेस को लगातार देखना चाहिए और निवारक रखरखाव करना चाहिए, साथ ही सॉफ़्टवेयर अपग्रेड और पैच लागू करना चाहिए। जैसे-जैसे डेटाबेस अधिक जटिल होते जाते हैं और डेटा की मात्रा बढ़ती जाती है, कंपनियों को अपने डेटाबेस की निगरानी और ट्यून करने के लिए अतिरिक्त प्रतिभाओं को काम पर रखने के खर्च का सामना करना पड़ता है।

स्केलेबिलिटी पर सीमाएं हटाना। एक व्यवसाय को बढ़ने की जरूरत है अगर वह जीवित रहने जा रहा है, और इसके साथ-साथ इसके डेटा प्रबंधन को भी बढ़ना चाहिए। लेकिन डेटाबेस प्रशासकों के लिए यह भविष्यवाणी करना बहुत मुश्किल है कि कंपनी को कितनी क्षमता की आवश्यकता होगी, खासकर ऑन-प्रिमाइसेस डेटाबेस के साथ।

डेटा रेजिडेंसी, डेटा संप्रभुता, या विलंबता आवश्यकताओं को सुनिश्चित करना। कुछ संगठनों के पास ऐसे मामलों का उपयोग होता है जो ऑन-प्रिमाइसेस चलाने के लिए बेहतर अनुकूल होते हैं। उन मामलों में, डेटाबेस चलाने के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर और पूर्व-अनुकूलित इंजीनियर सिस्टम आदर्श होते हैं। Oracle Exadata के साथ ग्राहक उच्च उपलब्धता, बेहतर प्रदर्शन और 40% तक कम लागत प्राप्त करते हैं।

इन सभी चुनौतियों का समाधान करना समय लेने वाला हो सकता है और डेटाबेस प्रशासकों को अधिक रणनीतिक कार्य करने से रोक सकता है।

What is autonomous technology database? ( ऑटोनॉमस तकनीक डेटाबेस क्या है? )

सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस भविष्य की लहर हैं – और उन संगठनों के लिए एक दिलचस्प संभावना प्रदान करते हैं जो उस तकनीक को चलाने और संचालित करने के सिरदर्द के बिना सर्वोत्तम उपलब्ध डेटाबेस तकनीक का उपयोग करना चाहते हैं।

सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस क्लाउड-आधारित तकनीक और मशीन लर्निंग का उपयोग डेटाबेस को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक कई नियमित कार्यों को स्वचालित करने के लिए करते हैं, जैसे ट्यूनिंग, सुरक्षा, बैकअप, अपडेट और अन्य नियमित प्रबंधन कार्य।

इन कार्यों को स्वचालित करने के साथ, डेटाबेस प्रशासक अधिक रणनीतिक कार्य करने के लिए मुक्त हो जाते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस की सेल्फ-ड्राइविंग, सेल्फ-सिक्योरिंग और सेल्फ-रिपेयरिंग क्षमताएं क्रांतिकारी बदलाव के लिए तैयार हैं कि कंपनियां अपने डेटा को कैसे प्रबंधित और सुरक्षित करती हैं, प्रदर्शन लाभ, कम लागत और बेहतर सुरक्षा को सक्षम करती हैं।

डेटाबेस और ऑटोनॉमस डेटाबेस का भविष्य

पहला ऑटोनॉमस डेटाबेस 2017 के अंत में घोषित किया गया था, और कई स्वतंत्र उद्योग विश्लेषकों ने प्रौद्योगिकी और कंप्यूटिंग पर इसके संभावित प्रभाव को जल्दी से पहचाना।

Conclusion

Database kya hai? (What is database in Hindi?)  तो हमने इस आर्टिकल की मदद से जाना कि Types of databases ( डेटाबेस के प्रकार ) डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम क्या है?, SQL क्या है? ( Structured Query Language )  आदि के बारे आपको जानकारी मिली ।

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