Database Terminology में डेटाबेस एक संगठित डेटा संग्रह है, जिसे इस प्रकार संरचित किया गया है कि डेटा को आसानी से संग्रहित, प्रबंधित, और पुनः प्राप्त किया जा सके। यह डेटा को डिजिटल रूप में स्टोर करता है और सॉफ़्टवेयर सिस्टम (DBMS) के माध्यम से इसे प्रबंधित करता है।

2. डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (Database Management System – DBMS):

यह एक सॉफ़्टवेयर है जो डेटाबेस को प्रबंधित करने, डेटा को संग्रहित करने, पुनः प्राप्त करने और अद्यतन करने की सुविधा प्रदान करता है।

उदाहरण: Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, MS Access, LibreOffice Base

3. तालिका (Table):

Table डेटाबेस में डेटा को संगठित रूप से संग्रहीत करने की मूलभूत इकाई है। इसे Rows और Columns के ग्रिड के रूप में दर्शाया जाता है।

उदाहरण:
यदि हमारे पास एक “छात्र” तालिका है, तो इसका स्वरूप इस प्रकार हो सकता है:

रोल नंबर	नाम	कक्षा
101	राहुल शर्मा	10वीं
102	नेहा वर्मा	12वीं

यहाँ “रोल नंबर”, “नाम”, और “कक्षा” कॉलम (Field) हैं।
“101, राहुल शर्मा, 10वीं” एक Row (रिकॉर्ड) है।

4. रिकॉर्ड (Record):

एक Row जो किसी विशेष डेटा के सेट का प्रतिनिधित्व करती है। इसे टुपल (Tuple) भी कहा जाता है।

5. फ़ील्ड (Field):

किसी तालिका में एक कॉलम, जो एक विशेष प्रकार का डेटा संग्रहीत करता है। इसे Attribute भी कहा जाता है।

6. Primary Key:

किसी तालिका में ऐसा फ़ील्ड जो प्रत्येक रिकॉर्ड को अद्वितीय रूप से पहचानता है।

7. Foreign Key:

एक फ़ील्ड जो एक तालिका को दूसरी तालिका से जोड़ने के लिए उपयोग किया जाता है।

8. Candidate Key:

यह सभी संभावित कुंजियों का सेट है, जिनसे तालिका के रिकॉर्ड को अद्वितीय रूप से पहचाना जा सकता है। इनमें से एक कुंजी को प्राथमिक कुंजी के रूप में चुना जाता है।

9. Alternate Key:

Alternet Key वह key होती है जो किसी तालिका में Candidate Key के सेट में होती है, लेकिन उसे Primary Key के रूप में चयनित नहीं किया गया है।

10. इंडेक्स (Index):

Database में डेटा को तेज़ी से खोजने के लिए एक संरचना।

11. क्वेरी (Query):

डेटाबेस से डेटा प्राप्त करने या उसे संशोधित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक आदेश।

12. Relationship:

डेटाबेस की दो तालिकाओं के बीच का संबंध। उदाहरण: एक छात्र और उसके पाठ्यक्रम का संबंध।

13. स्कीमा (Schema):

डेटाबेस की संरचना का वर्णन करने वाली योजना, जैसे तालिकाओं और उनके फ़ील्ड्स की परिभाषा।

14. डाटा प्रकार (Data Type):

यह निर्धारित करता है कि किसी फ़ील्ड में किस प्रकार का डेटा संग्रहित किया जाएगा, जैसे संख्यात्मक (Integer), टेक्स्ट (String), या दिनांक (Date)।

15. नॉर्मलाइजेशन (Normalization):

डेटाबेस को इस प्रकार डिजाइन करने की प्रक्रिया ताकि डेटा की पुनरावृत्ति (Redundancy) कम हो और डेटा अखंडता (Integrity) बनी रहे।

16. डाटा वेयरहाउस (Data Warehouse):

बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटाबेस।

17. डेटा अखंडता (Data Integrity):

डेटा अखंडता (Data Integrity) का मतलब है कि डेटाबेस में संग्रहीत डेटा सटीक (accurate), विश्वसनीय (reliable), और सुसंगत (consistent) है। यह सुनिश्चित करता है कि डेटा का कोई हेरफेर, गलती या अनधिकृत संशोधन न हो।

18. डेटा असंगतता (Data Inconsistency):

डेटा असंगतता तब होती है जब Database में एक ही डेटा का कई बार भिन्न-भिन्न रूप में संग्रह किया जाता है। यह डेटाबेस की विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकता है।

डेटा असंगतता के कारण:

डेटा की पुनरावृत्ति (Data Redundancy):
जब एक ही डेटा को कई स्थानों पर स्टोर किया जाता है।
सुधार का अभाव (Lack of Update):
यदि किसी स्थान पर डेटा अपडेट किया जाता है, लेकिन अन्य स्थानों पर नहीं।
भिन्न स्रोतों से डेटा संग्रह (Data from Different Sources):
जब डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है और उनका प्रारूप या संरचना मेल नहीं खाती।

19. डेटा पुनरावृत्ति (Data Redundancy):

डेटा पुनरावृत्ति का मतलब है कि डेटाबेस में एक ही डेटा को एक से अधिक स्थानों पर संग्रहीत किया गया है। यह स्थिति अनावश्यक रूप से डेटा को बार-बार स्टोर करने की समस्या को दर्शाती है।