Inference Rules in DBMS in Hindi (Armstrong’s Axioms)

Inference Rules in DBMS in Hindi (Armstrong’s Axioms) – रिलेशनल डेटाबेस में Functional Dependency (FD) को समझने और नए Functional Dependency निकालने के लिए जिन नियमों का प्रयोग किया जाता है, उन्हें Inference Rules या Armstrong’s Axioms कहा जाता है।

ये नियम यह बताते हैं कि एक Attribute दूसरे Attribute को किस शर्त पर uniquely पहचान सकता है, और किसी दिए गए FD Set से कौन-कौन सी नई Functional Dependencies प्राप्त की जा सकती हैं।

इन नियमों को 1974 में William W. Armstrong द्वारा परिभाषित किया गया था। DBMS में Normalization, Closure और Candidate Keys निकालने में ये बहुत उपयोगी होते हैं।

विषय सूची

Inference Rules क्यों जरूरी हैं?

DBMS में Functional Dependency के आधार पर:

Table को Normalize (3NF, BCNF आदि) किया जाता है
Candidate Key और Super Key पता की जाती है
Redundancy और Data Anomalies कम की जाती हैं

इन सभी कामों के लिए हमें यह जानना जरूरी होता है कि कौन-सा Attribute दूसरे Attribute पर निर्भर है और किन नए FDs को मौजूदा डेटा से प्राप्त किया जा सकता है। यही काम Inference Rules करते हैं।

Inference Rules के प्रकार (Armstrong’s Axioms)

DBMS में Functional Dependency निकालने के 6 प्रमुख नियम होते हैं:

1. Reflexive Rule

यदि Y, X का Subset है, तो X → Y हमेशा सत्य होता है।

Rule:

If Y ⊆ X then X → Y

Example:

X = {A, B, C, D}
Y = {A, B}
Hence, X → Y

2. Augmentation Rule

यदि X → Y सत्य है, तो Z को जोड़ने पर भी Dependency Valid रहती है।

Rule:

If X → Y then XZ → YZ

Example:

For R(ABCD), if A → B then AC → BC

3. Transitive Rule

यदि X → Y और Y → Z हो, तो X → Z भी सत्य होगा।

Rule:

If X → Y and Y → Z then X → Z

Example:

A → B, B → C ⇒ A → C

4. Union Rule

यदि X, Y को निर्धारित करता है और X, Z को निर्धारित करता है, तो X → YZ भी होगा।

Rule:

If X → Y and X → Z then X → YZ

Example:

A → B and A → C ⇒ A → BC

5. Decomposition Rule (Project Rule)

यदि X → YZ है, तो X → Y और X → Z दोनों अलग-अलग सत्य होंगे।

Rule:

If X → YZ then X → Y and X → Z

Example:

A → BC then A → B and A → C

6. Pseudo-Transitive Rule

जब X → Y और YZ → W हो, तो XZ → W भी सत्य होगा।

Rule:

If X → Y and YZ → W then XZ → W

Example:

A → B and BC → D ⇒ AC → D

Important Points to Remember

Point	Explanation
Armstrong’s Axioms	FD निकालने के Mathematical Rules
Total Rules	6 Main Rules
Use	Normalization, Closure, Candidate Key
Invented By	William W. Armstrong (1974)
Output	नए Functional Dependency निकालना

इन्हें भी पढ़े –

Conclusion (निष्कर्ष)

Inference Rules, DBMS में Functional Dependency समझने के लिए एक मजबूत Mathematical Tool है। इसके माध्यम से हम किसी भी Table में Attribute Dependency को सही तरीके से पहचान सकते हैं, जिससे Normalization, Key Finding और Data Consistency को बनाए रखना आसान हो जाता है। ये नियम Database Design को Efficient और Error-Free बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

Inference Rules in DBMS in Hindi (Armstrong’s Axioms)

Inference Rules क्यों जरूरी हैं?

Inference Rules के प्रकार (Armstrong’s Axioms)

1. Reflexive Rule

2. Augmentation Rule

3. Transitive Rule

4. Union Rule

5. Decomposition Rule (Project Rule)

6. Pseudo-Transitive Rule

Important Points to Remember

Conclusion (निष्कर्ष)

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Inference Rules क्यों जरूरी हैं?

Inference Rules के प्रकार (Armstrong’s Axioms)

1. Reflexive Rule

2. Augmentation Rule

3. Transitive Rule

4. Union Rule

5. Decomposition Rule (Project Rule)

6. Pseudo-Transitive Rule

Important Points to Remember

Conclusion (निष्कर्ष)

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