डेटा मॉडलिंग साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर के लिए परिचय
इसलिए यदि आपको अंततः डेटा मॉडलिंग में अपना सपनों का काम मिल गया है, लेकिन यह सोच रहा है कि डेटा मॉडलिंग साक्षात्कार को कैसे क्रैक करना है और संभावित डेटा मॉडलिंग साक्षात्कार प्रश्न क्या हो सकते हैं। प्रत्येक साक्षात्कार अलग होता है और नौकरी का दायरा भी अलग होता है। इसे ध्यान में रखते हुए हमने आपके साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करने में आपकी सहायता के लिए सबसे आम डेटा मॉडलिंग साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर तैयार किए हैं।
नीचे डेटा मॉडलिंग साक्षात्कार प्रश्न का महत्वपूर्ण सेट है जो एक साक्षात्कार में पूछा जाता है
1. टर्म ‘डेटा मॉडलिंग’ शब्द से आप क्या समझते हैं?
उत्तर:
एक डेटा मॉडल तार्किक डेटा मॉडल उपकरण और भौतिक डेटा मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है, जो क्रमशः डेटाबेस की आवश्यकता होती है, डेटाबेस की आवश्यकता होती है और डेटाबेस ऑब्जेक्ट्स और व्यावसायिक आवश्यकताओं को संचारित करने और व्यक्त करने में बहुत महत्वपूर्ण होती है। जिस प्रस्ताव के माध्यम से डेटा मॉडल बनाए जाते हैं उसे डेटा मॉडलिंग कहा जाता है।
2. विभिन्न प्रकार के डेटा मॉडल क्या हैं?
उत्तर:
हमारे पास तीन अलग-अलग प्रकार के डेटा मॉडल हैं। वे
अवधारणात्मक डेटा मॉडल हैं: यह केवल इकाई के नाम और इकाई संबंधों को दर्शाता है।
तार्किक डेटा मॉडल: यह प्रत्येक इकाई में गुण, इकाई नाम, प्राथमिक कुंजी, इकाई संबंध, और विदेशी कुंजी का चित्रण करेगा।
भौतिक डेटा मॉडल: यह हमें प्राथमिक कुंजी, विदेशी कुंजी, कॉलम नाम, कॉलम डेटा प्रकार, तालिका नाम दिखाएगा। यह आम तौर पर यह समझने में हमारी सहायता करता है कि मॉडल वास्तव में डेटाबेस में कैसे लागू किया जाएगा।
जटिलता या कठिनाई का स्तर और विवरण वैचारिक डेटा मॉडल से भौतिक डेटा मॉडल तक बढ़ता है। दूसरी तरफ, वैचारिक डेटा मॉडल डिजाइन का एक बहुत ही बुनियादी स्तर दिखाता है जबकि भौतिक डेटा मॉडल डिजाइन का एक बहुत विस्तृत दृश्य देता है।
3. डेटा मॉडल में महत्वपूर्ण प्रकार के रिश्ते क्या हैं और उन्हें समझाते हैं?
उत्तर:
डेटा मॉडल में तीन प्रकार के रिश्ते हैं। वे
आम तौर पर, डेटा मॉडल में, हमारे पास पैरेंट टेबल और बाल टेबल होते हैं। और वे दोनों रिश्ते की रेखा से जुड़े हुए हैं।
यदि किसी बच्चे की तालिका में किसी इकाई या पंक्ति की उपस्थिति किसी मूल तालिका में पंक्ति या इकाई पर निर्भर करती है, तो संबंध इन दो तालिकाओं को जोड़कर मोटी रेखा द्वारा दर्शाया जाता है। इसे पहचान संबंध कहा जाता है।
यदि माता-पिता की प्राथमिक कुंजी विशेषताओं को बच्चे के प्राथमिक प्रमुख गुण नहीं बनना चाहिए, तो संबंधों को इन दो तालिकाओं को जोड़कर बिंदीदार रेखाओं द्वारा दर्शाया जाता है। इसे गैर पहचानने वाले रिश्ते कहा जाता है।
तालिका की प्राथमिक कुंजी एक ही तालिका में स्टैंडअलोन कॉलम से जुड़ा हुआ है, जिसे रिकर्सिव संबंध कहा जाता है।
4. सरोगेट कुंजी क्या है?
उत्तर:
व्यावहारिक रूप से, एक संख्यात्मक विशेषता को प्राथमिक कुंजी द्वारा लागू किया जाता है जिसे सरोगेट कुंजी कहा जाता है। यह कुंजी प्राथमिक कुंजी या समग्र प्राथमिक कुंजी रखने की बजाय प्राकृतिक कुंजी के प्रतिस्थापन है, डेटा मॉडलर इस कुंजी को बनाएंगे, जो रिकॉर्ड की पहचान करने में बहुत उपयोगी है, एसक्यूएल क्वेरी सॉफ़्टवेयर और अच्छा प्रदर्शन बना रहा है।
5. डेटा मॉडल में फॉरवर्ड इंजीनियरिंग और रिवर्स इंजीनियरिंग क्या है?
उत्तर:
फॉरवर्ड इंजीनियरिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके द्वारा डेटा परिभाषा भाषा डेटा (डीडीएल) स्क्रिप्ट डेटा मॉडल से उत्पन्न होती है। डेटा मॉडलिंग टूल में कई डेटाबेस के साथ युग्मन या कनेक्ट करके डीडीएल स्क्रिप्ट बनाने के लिए कुछ विकल्प हैं। इन स्क्रिप्ट का उपयोग करके, डेटाबेस बनाया जा सकता है।
रिवर्स इंजीनियरिंग डेटाबेस या स्क्रिप्ट से डेटा मॉडल बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली एक प्रक्रिया है। डेटा मॉडलिंग साधन में डेटाबेस से कनेक्ट करने के लिए कुछ विकल्प होते हैं जिसके माध्यम से हम डेटा मॉडल में डेटाबेस को रिवर्स कर सकते हैं।
6. तार्किक डेटा मॉडल, तार्किक डेटा मॉडलिंग, भौतिक डेटा मॉडल और भौतिक डेटा मॉडलिंग क्या है?
उत्तर:
एक तार्किक डेटा मॉडल एक डेटा मॉडल का प्रकार है जो व्यवसाय की आवश्यकताओं को दिखाता है जो पूरे संगठन या संगठन के हिस्से हैं। यह एक वैचारिक डेटा मॉडल का वास्तविक कार्यान्वयन और विस्तार है। उनमें गुण, इकाई, सुपर टाइप, वैकल्पिक कुंजी, प्राथमिक कुंजी, नियम, रिश्ते, उलटा कुंजी प्रविष्टि इत्यादि शामिल हैं। जिस दृष्टिकोण से तार्किक डेटा मॉडल बनाए जाते हैं उसे तार्किक डेटा मॉडलिंग कहा जाता है।
भौतिक डेटा मॉडल में डेटाबेस के कार्यान्वयन के लिए सभी आवश्यक तालिकाओं, रिश्ते, डेटाबेस गुण शामिल हैं। भौतिक भंडारण, अनुक्रमण रणनीति, प्रदर्शन भौतिक मॉडल के आवश्यक पैरामीटर हैं। डेटाबेस में महत्वपूर्ण वस्तु एक सारणी है जिसमें पंक्तियों और स्तंभ शामिल हैं। जिस दृष्टिकोण से भौतिक डेटा मॉडल बनाए जाते हैं उसे भौतिक डेटा मॉडलिंग कहा जाता है।
7. स्नो फ्लेक स्कीमा और स्टार फ्लेक स्कीमा के बीच मुख्य अंतर क्या है?
उत्तर:
स्नोफ्लेक स्कीमा: यह स्टार स्कीमा के समान ही है लेकिन इस आयाम तालिका में तीसरे सामान्य रूप (एनएफ) में हैं, इसलिए हम कई आयाम तालिकाओं में विभाजित हो सकते हैं। और इन तालिकाओं को एक विदेशी कुंजी, प्राथमिक कुंजी संबंध से जोड़ा जाता है।
स्टार फ्लेक स्कीमा: स्टार फ्लेक स्कीमा में, हम केवल आवश्यक या उपयोगी तथ्यों को देते हैं और हम आयामी तालिकाओं और तथ्य तालिका की सभी प्राथमिक कुंजी भी देते हैं। तथ्य तालिका का प्राथमिक कार्य इसकी सभी आयामी तालिका कुंजी का एकीकरण है। इस स्कीमा में, आयामी सारणी आमतौर पर बीसीएनएफ (बॉयस-कोडड सामान्य रूप) रूप में नहीं होती हैं।
8. डेटा स्पष्टीकरण का वर्णन करें और यह एकत्रीकरण पर कैसे प्रभाव डालता है?
उत्तर:
यह एक शब्द है जिसका उपयोग किसी निर्दिष्ट आयाम या मॉडल की इकाई के लिए हमारे पास कितनी मात्रा में डेटा है। यह एकत्रीकरण को प्रभावित करता है जो इस बात पर निर्भर करता है कि स्पैम आयाम के सदस्यों में शामिल होने से कितना गहराई बनती है। यदि विलय बहुत अधिक है, और ये संयोजन खाली हैं या आपके पास कोई प्रकार का डेटा नहीं है, तो उन समेकन को स्टोर करने के लिए स्थान उत्पन्न करने के लिए एक बेकार होगा और डेटाबेस भी बड़ा हो जाएगा।
9. उप प्रकार की इकाई और सुपर प्रकार इकाई का वर्णन करें।
उत्तर:
एक इकाई को कई उप-इकाइयों में विभाजित या विभाजित किया जा सकता है और उन्हें कुछ विशेषताओं द्वारा समूहीकृत किया जा सकता है। प्रत्येक उप-इकाई में गुण होंगे, जो उस इकाई के लिए प्रासंगिक हैं। इन इकाइयों को उप प्रकार की संस्थाओं कहा जाता है। गुण जो प्रत्येक इकाई के लिए आम हैं उच्च या सुपर स्तर इकाई में रखा जाता है, जिसे सुपरटेप इकाई कहा जाता है।
10. रिलेशनल डेटा मॉडलिंग, वैचारिक डेटा मॉडल, और वैचारिक डेटा मॉडलिंग क्या हैं?
उत्तर:
रिलेशनल डेटा मॉडलिंग एक रिलेशनल डेटाबेस में ऑब्जेक्ट्स का दृश्य प्रतिनिधित्व है जो आम तौर पर सामान्यीकृत होता है। और तालिका में पंक्तियों और स्तंभ शामिल हैं।
वैचारिक डेटा मॉडल में सभी प्रमुख संबंध और संस्थाएं हैं, जिनके पास विशेषताओं के बारे में जानकारी का कोई विस्तृत स्तर नहीं है और योजना चरण की शुरुआत में बहुत उपयोग किया जाता है। डेटा मॉडलर इस डेटा मॉडल को बनाते हैं और उस मॉडल को समीक्षा के लिए कार्यात्मक टीम में पास करते हैं। जिस दृष्टिकोण के माध्यम से वैचारिक डेटा मॉडल बनाए जाते हैं उसे वैचारिक डेटा मॉडलिंग के रूप में जाना जाता है।
