Verschil tussen hiërarchische database en relationele database Verschil tussen

We weten allemaal dat databases zijn ingekaderd om te gaan met gegevens en de opslag ervan. We zijn zelfs verward over welke database we moeten gebruiken, omdat we veel opties hebben om uit te kiezen! Over het algemeen kiezen we voor de databaseprovider of de eigenaar. Daarnaast kunnen we ook de juiste database voor onze behoefte selecteren door de typen ervan te analyseren, zoals de hiërarchische, relationele, een netwerkdatabase of een objectgerichte database.

Wat is een hiërarchische database?

In een hiërarchische database zijn de gegevens georganiseerd in een boomachtige structuur. Elke individuele gegevens worden opgeslagen in een veld en de velden vormen op hun beurt records. Deze gegevens zijn toegankelijk met behulp van koppelingen tussen hen. In deze structuur zijn alle gegevensrecords uiteindelijk gekoppeld aan een enkel bovenliggend record. Het wordt ook wel het eigenaarrecord genoemd. De koppelingen tussen de records worden vaak beschreven als ouder-kindrelaties. Het beste gebruik van de hiërarchische database is de implementatie in een bibliotheeksysteem, omdat het namen of boeknummers opslaat met behulp van het Decalsysteem van Dewey. Dit systeem lijkt op een boomstructuur door hetzelfde bovenliggende nummer te delen en vertakt dan als bomen. Op dezelfde manier kunnen we het gebruiken om namen op te slaan in een telefoongids.

Wat is een relationele database?

Het slaat gegevens op in de vorm van tabellen met unieke sleutels om toegang te krijgen tot de gegevens. Deze tabellen leveren de gegevens in de vereiste vorm met behulp van query-talen. Het interessante is dat er geen gegevens opnieuw moeten worden gegroepeerd om de gegevens van onze keuze op te halen. Het wordt vaak Relational Database Management Systems (RDBMS) genoemd.

Verschillen:

• Eenvoudiger in gebruik: De hiërarchische databases gebruiken de logische ouder-kindrelatie en het ziet er ook eenvoudiger uit. Maar relationele databases bevatten tabellen om records op te slaan in de vorm van tabelvelden. In de meeste gevallen vereist het ook een unieke sleutel voor elke record.
• Wat is ouder? De hiërarchische databases zijn ontstaan ​​nog voor de relationele databases en het is de processor voor alle andere databases.
• Het fundamentele verschil in het gegeven: In hiërarchische databases wordt een gegevenscategorie aangeduid als 'segmenten', terwijl in relationele databases dit wordt aangeduid als 'velden'.
• Overerving: Elk kindsegment / knooppunt in een hiërarchische database neemt de eigenschappen van het bovenliggende element over. Maar in relationele databases bestaat er geen concept van overerving omdat er geen gegevensniveaus zijn.
• Gegevenskoppeling: In hiërarchische databases zijn de segmenten impliciet gekoppeld omdat een onderliggende koppeling is gekoppeld aan het bovenliggende element. Maar in relationele databases moeten we de tabellen expliciet koppelen met behulp van 'Primaire sleutels' en 'Vreemde sleutels'.
• Gebruik van sleutels: De relationele databases worden over het algemeen ingelijst met unieke toetsen, de primaire sleutel genoemd, en ook sleutels uit andere tabellen, de externe sleutels. Deze externe sleutels zijn primaire sleutels in een andere tabel en worden doorverwezen bij het openen van de andere tabel uit deze tabel. Het belangrijkste gebruik van sleutels is dus het geven van een unieke identificatie aan de gegevensrecords en het verwijzen van andere tabellen tijdens het proces voor het ophalen van gegevens. Maar een hiërarchische database gebruikt nooit sleutels. Het heeft zijn koppelingen om het pad aan te geven dat moet worden doorlopen tijdens het ophalen van de gegevens. Daarom kunnen we de sleutels in relationele databases beschouwen als het equivalent van de paden in hiërarchische databases tijdens gegevensophogingen. Maar de paden vertegenwoordigen nooit de uniekheid van gegevens die zijn opgeslagen in hiërarchische databases.
• Unieke en dubbele gegevens: Omdat de sleutels het unieke karakter van gegevens in relationele databases vertegenwoordigen, kunnen we dergelijke gegevens eenvoudig op verzoek weergeven. Maar wanneer hetzelfde vereist is in een hiërarchische database, heeft het een batchverwerking nodig. We kunnen meer dan één exemplaar van hetzelfde boek in een bibliotheek hebben, maar deze wordt toegewezen met verschillende boeknummers. In dit geval moeten we de boeknamen vergelijken om de duplicaten te identificeren. Daarom zijn relationele databases geschikt om unieke gegevens op te slaan, terwijl hiërarchische databases goede gegevensbestanden met duplicaten zijn.
• Gegevens ophalen: stel je voor dat je een bibliotheekbeheersysteem hebt en dat je boekgegevens opslaat met een toegewezen boeknummer voor elk boek. Overweeg een boek dat is toegewezen met het boeknummer als 1034. Het proces voor het ophalen van gegevens wordt hieronder weergegeven.

In een hiërarchische database:

• Als boek-nr> 1000 {

Als boek-nr> 1500 {…}

Anders {if boek-niet> 1100

Als boeknr> 1050 {…}

Anders {if book-no> 1025 {if book-no> 1030 {if book-no> 1035 {…}

Else {if book-no = 1031} …

If book- no = 1032} …

If book-no = 1033} …

If book-no = 1034} …

Gevonden overeenkomst hier

Anders

Als u boekt nee> 500 {…}

--2 ->

Anders {…}

Het bovenstaande proces vindt stap voor stap plaats als we een tak van de boom bereiken die uit de kofferbak klimt.

In een relationele database:

• Hier worden de gegevens opgehaald met behulp van de primaire en de externe sleutels. Het is niet nodig om de staart aan te raken nadat je door het hoofd bent gegaan! Ja, we hebben rechtstreeks toegang tot de vereiste velden met de bijbehorende sleutel.

Bedenk dat we het veld 'geboortedatum' moeten ophalen waarvan de werknemer-ID 12345 is. Hier is de medewerker-ID de primaire sleutel en framen we zoekopdrachten zoals hieronder.

Werknemersnaam, werknemer-DOB ophalen

Van Employee-tabel

Where employee-ID = '12345'.

Hier kunnen we de vereiste velden direct ophalen en hoeven we niet de bush over te slaan! Veel-naar-veel of One-to-Many-gegevens koppelen:

• Dit soort gegevenskoppelingen zijn niet mogelijk met de hiërarchische databases omdat een ouder meer dan 1 kind kan hebben terwijl een kind niet meer dan 1 ouder kan hebben. In het laatste geval zouden we de veel-op-één of de veel-op-veel gegevenskoppeling of -relatie tegenkomen. Maar dit soort gegevensrelaties zijn mogelijk met relationele databases. De velden in de relationele database versus de knooppunten in de hiërarchische database:
• In relationele databases is de gegevensclassificatie gebaseerd op het 'veld', terwijl deze in hiërarchische databases is gebaseerd op de 'knooppunten of segmenten'. Elk veld is aanwezig in elk record in relationele databases. Evenzo kunnen we elk segment in de definitieve gegevens zien i. e. boeknummer, boeknaam, enz. in het geval van een bibliotheekbeheersysteem. Dit wordt vaak het fundamentele verschil genoemd tussen de twee databases, die we in de beginfasen van ons artikel hebben genoemd. Waar vindt het zijn gebruik?
• Elke database vindt zijn gebruik in een toepassing of systeem en is puur gebaseerd op de vereiste. De bibliotheekbeheersystemen gebruiken bijvoorbeeld een decimaal systeem dat de boeken gelijkt op een boom. In deze systemen werkt de RDBMS niet goed, omdat het concept anders is. Maar als we een organisatie beschouwen, kunnen de details van werknemers of goederen niet in een boomachtige structuur passen. Daarom kunnen tabellen een betere oplossing zijn om dergelijke details op te slaan. Dus relationele database is hier een betere keuze.

Laten we nu naar de verschillen in een tabel kijken.

S. Nee

Verschillen in	Hiërarchische database	Relationele database	1.
Opslagmodus	Het maakt gebruik van een hiërarchische opslag van gegevens.	Het slaat gegevens op een tabel op.	2.
Eenvoud in gebruik en weergave	Het is complexer dan het andere.	Het lijkt heel simpel om te representeren en te begrijpen.	3.
Wat is ouder?	Het is ouder voor de ander.	Het kwam pas na de hiërarchische databases.	4.
Het fundamentele verschil in het gegevenstype	De gegevenscategorie wordt aangeduid als 'Segmenten'.	De gegevenscategorie wordt aangeduid als 'Velden'.	5.
Inheritance	Elk kindsegment / knooppunt erft de eigenschappen van het bovenliggende element.	Er is geen concept van overerving.	6.
Gegevenskoppeling	De segmenten zijn impliciet gekoppeld omdat een kind is gekoppeld aan het bovenliggende element.	Niet standaard gekoppeld. We moeten de tabellen expliciet koppelen met behulp van 'Primaire sleutels' en 'Vreemde sleutels'.	7.
Gebruik van sleutel	Deze zijn ingelijst met unieke toetsen, de Primaire sleutel en ook toetsen uit andere tabellen, de Vreemde sleutels. Deze externe sleutels zijn primaire sleutels in een andere tabel en worden doorverwezen bij het openen van de andere tabel uit deze tabel. De sleutels geven een unieke identificatie aan de gegevensrecords en verwijzen naar andere tabellen tijdens het gegevensophaalproces.	Er worden nooit sleutels gebruikt. Het heeft zijn koppelingen om het pad aan te geven dat moet worden doorlopen tijdens het ophalen van de gegevens. Daarom kunnen we de sleutels in relationele databases beschouwen als het equivalent van de paden in hiërarchische databases tijdens gegevensophogingen. Maar de paden vertegenwoordigen nooit de uniekheid van gegevens die zijn opgeslagen in hiërarchische databases.	8.
Unieke en dubbele gegevens	Unieke gegevens kunnen eenvoudig worden opgehaald omdat deze zonder duplicaten worden opgeslagen met betrekking tot de primaire sleutel.	Het heeft iets meer verwerking nodig om de unieke gegevens op te halen.	9.
Gegevens ophalen	Gegevens worden opgehaald van de bovenste knooppunten en vervolgens langs de paden bewogen tot het gewenste knooppunt of segment is bereikt.	Gegevens worden opgehaald uit de tabellen met behulp van de toetsen.	10.
Veel-naar-veel of One-to-Many-gegevens koppelen	Een dergelijke koppeling is hier niet mogelijk, omdat een ouder veel kinderen kan hebben en niet omgekeerd i. e. een kind kan niet veel ouders hebben. Daarom is veel-naar-veel of One-to-Many-gegevens linken helemaal niet mogelijk.	Dit soort gegevensrelaties zijn hier mogelijk.	11.
Velden versus Nodes	De gegevensclassificatie is gebaseerd op het 'segment of knooppunt	De gegevensclassificatie is gebaseerd op het' veld '	12.
Waar vindt het zijn gebruik?	In hiërarchische structuren zoals bibliotheekbeheersysteem, om werknemersaanduidingen op te slaan, van CEO tot werknemers, enz.	In structuren die gemakkelijk kunnen worden weergegeven als tabellen voor het opslaan van werknemersgegevens, enz.	Dit artikel kan krijg je een idee van hoe de hiërarchische en de relationele databases verschillen en als je je nog steeds in de war voelt, laat het ons dan weten!