Parallel Database in Hindi | पैरेलल डेटाबेस क्या है और इसकी आर्किटेक्चर

Parallel Database in Hindi आज के डिजिटल समय में कंपनियों और संगठनों के पास बेहद विशाल मात्रा में डेटा होता है। इतने बड़े डेटा को प्रोसेस करने के लिए सामान्य DBMS या centralized database सिस्टम तेज़ी से काम नहीं कर पाते, और न ही वे high data transfer rate को संभाल पाते हैं।

इसी समस्या को हल करने के लिए Parallel Database System की अवधारणा का उपयोग किया जाता है। यह सिस्टम कई processors और disks को एक साथ (parallel) काम करवाकर database की performance को कई गुना बढ़ा देता है।

विषय सूची

क्या होता है Parallel Database? – Parallel Database in Hindi

Parallel Database ऐसा database system होता है जिसमें डेटा को store करने, process करने और query run करने के लिए कई CPUs और कई डिस्क एक साथ parallel रूप से काम करते हैं।

इससे system:

तेज़ होता है
अधिक डेटा संभाल सकता है
accuracy और reliability और बढ़ जाती है

Parallel DB में tasks इस तरह execute होते हैं कि system बहुत कम समय में बड़ी queries को process कर सके।

Parallel Database के मुख्य उद्देश्य (Goals)

Parallel Database के महत्वपूर्ण goals ये हैं:

Goal	Explanation
High Performance	Queries और data processing बहुत तेजी से होती है
High Availability	कई resources होने से failure की स्थिति में data उपलब्ध रहता है
Reliability	डेटा सटीक (accurate) और सुरक्षित (consistent) रहता है
Distributed Access	विभिन्न स्थानों से डेटा access किया जा सकता है

Parallel Database Architecture in Hindi

Parallel Databases को चार प्रमुख आर्किटेक्चर में विभाजित किया गया है:

1) Shared Memory System

इस आर्किटेक्चर में कई processors एक shared memory और common disk का उपयोग करते हैं।

विशेषताएँ

सभी processors एक global memory को share करते हैं
एक processor सीधे दूसरे को message भेज सकता है
Communication बहुत तेज होती है

लाभ

डेटा को access करना आसान
processors के बीच तेज communication

हानि

ज़्यादा processors होने पर waiting time बढ़ता है
Bandwidth सीमित हो सकती है

2) Shared Disk System

इसमें कई processors अलग-अलग memory उपयोग करते हैं लेकिन एक shared disk को access करते हैं।

विशेषताएँ

प्रत्येक processor की अपनी memory होती है
डेटा sharing आसान होती है
clustered system तैयार किया जा सकता है

लाभ

Fault Tolerance मिलती है (एक processor fail होने पर दूसरा काम करता है)

हानि

Scalability बहुत सीमित
ज्यादा processors जोड़ने पर performance धीमी हो सकती है

3) Shared Nothing System

इस architecture में हर processor के पास उसकी local memory और local disk होती है।

विशेषताएँ

कोई resource shared नहीं होता
Communication सिर्फ network के ज़रिए होती है

लाभ

सबसे ज्यादा scalable
जितने चाहें processors और disks add कर सकते हैं

हानि

Data Partitioning करना पड़ता है
Communication cost बहुत ज़्यादा होती है

4) Hierarchical System (NUMA)

यह सिस्टम तीनों सिस्टम (Shared Memory + Shared Disk + Shared Nothing) की विशेषताओं को मिलाकर बनाया जाता है।

विशेषताएँ

प्रत्येक processor group की local memory होती है
दूसरे group की memory को भी access कर सकते हैं

लाभ

Scalability बेहतरीन
Memory shortage के chances कम

हानि

Cost बहुत अधिक
Communication delay बढ़ सकता है

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निष्कर्ष –

Parallel Database बड़े-स्तर के डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक शक्तिशाली समाधान है। यह सिस्टम:

तेज़ काम करता है
ज्यादा users और डेटा संभाल सकता है
Fault tolerance और scalability उच्च होती है

इसी कारण इसका उपयोग modern analytics, big data processing, banking systems, scientific computations और large enterprise systems में किया जाता है।

क्या होता है Parallel Database? – Parallel Database in Hindi

Parallel Database के मुख्य उद्देश्य (Goals)

Parallel Database Architecture in Hindi

1) Shared Memory System

2) Shared Disk System

3) Shared Nothing System

4) Hierarchical System (NUMA)

निष्कर्ष –

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