by क्या आपको डाटाबेस के बारे में पता है की डेटाबेस क्या होता है (What is Database in Hindi) और डेटाबेस मॉडल के प्रकार (Types of Database Model)। जैसा की आप जानते हैं की आज की दुनिया में Data और Information की कितनी ज्यादा मांग बढ़ती जा रही है। Data और Information कम समय में, आपको बस Internet में ढूंढने से मिल ही जाते हैं। इसके लिए बस आपको इतना सा काम करना होता है की Mobile, Computer या फिर Laptop के Browser में Google Search Engine पर आपको अपने सवालों को लिखना होता है। बस कुछ ही मिनी सेकंडों के अंदर आपको अपने सवालों के जवाब मिल जाते हैं।
आपको सायद पता नहीं होगा की बड़ी – बड़ी Company अपने Employees की जानकारी (Name, Salary, IDno, Address). College और Schools में पढने वाले बचों की Information जैसे Name, Roll No., Address, City सब कुछ आज कल Internet में मोजूद है। लेकिन Internet में कहाँ मोजूद है यह बात कुछ ही लोगों को पता होता है।
अब चाहे आप India में कह लें या वर्ल्ड वाइड कह लें, जितने भी आइडेंटिटी कार्ड (Identity Card) जैसे, आधार कार्ड, पैन कार्ड, वोटर आई डी कार्ड ( Aadhar Card, PAN Card, Identity Card ) बन रहें है, या कोई भी काम जो इंटरनेट के जरिये से हो रहे हैं इन सभी की जानकारी Internet में स्टोर है। Banks और Online Reservation (Train, Flight, Hotel) इनमे भी हर रोज बहुत सारा Data बदलता रहता है।
बैंक में Transaction Computer और मोबाइल के जरिए इंटरनेट से होता है वहां भी data रहता है लेकिन Transaction भी लाखों लोगों का होता रहता है। अब आप ये सोचेंगे की इन सब की Transactions की Details Store कहाँ पर होती है ? तो हम आपको बता दें की इतना मैट सोचिये क्योंकि इन सभी का ही जवाब है Database. आप यह भी जान लीजिये की बिना Database के Internet कुछ भी नहीं है। तो चलिए आज हम जानते है की डेटाबेस क्या होता है ? पुरे विस्तार से।
डेटाबेस क्या है हिंदी में । Database Defined
Database – डेटाबेस संरचित जानकारी, या डेटा का एक संगठित संग्रह है, जिसे आमतौर पर कंप्यूटर सिस्टम में इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत किया जाता है। एक डेटाबेस को आमतौर पर एक डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) द्वारा नियंत्रित किया जाता है। साथ में, डेटा और डीबीएमएस, उनके साथ जुड़े अनुप्रयोगों के साथ, एक डेटाबेस सिस्टम के रूप में जाना जाता है, जिसे अक्सर केवल डेटाबेस के लिए छोटा किया जाता है।
आज प्रचालन में सबसे सामान्य प्रकार के डेटाबेस में डेटा को प्रसंस्करण और डेटा क्वेरी को कुशल बनाने के लिए आमतौर पर पंक्तियों और स्तंभों में तालिकाओं की एक श्रृंखला में मॉडलिंग की जाती है। डेटा को तब आसानी से एक्सेस, प्रबंधित, संशोधित, अद्यतन, नियंत्रित और व्यवस्थित किया जा सकता है। अधिकांश डेटाबेस डेटा लिखने और क्वेरी करने के लिए संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल) का उपयोग करते हैं।
What is Structured Query Language (SQL)?
SQL एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग लगभग सभी रिलेशनल डेटाबेस द्वारा डेटा को क्वेरी करने, हेरफेर करने और परिभाषित करने और एक्सेस कंट्रोल प्रदान करने के लिए किया जाता है। SQL को पहली बार IBM में 1970 के दशक में Oracle के साथ एक प्रमुख योगदानकर्ता के रूप में विकसित किया गया था, जिसके कारण SQL ANSI मानक का कार्यान्वयन हुआ, SQL ने IBM, Oracle, और Microsoft जैसी कंपनियों से कई एक्सटेंशन को प्रेरित किया। हालाँकि आज भी SQL का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, नई प्रोग्रामिंग भाषाएँ दिखाई देने लगी हैं।
Evolution of the Database । डेटाबेस का विकास
1960 के दशक की शुरुआत में अपनी स्थापना के बाद से डेटाबेस नाटकीय रूप से विकसित हुए हैं। नेविगेशनल डेटाबेस जैसे कि पदानुक्रमित डेटाबेस (जो एक पेड़ की तरह मॉडल पर निर्भर करता है और केवल एक-से-कई संबंधों की अनुमति देता है), और नेटवर्क डेटाबेस (एक अधिक लचीला मॉडल जो कई रिश्तों की अनुमति देता है), मूल सिस्टम थे जो स्टोर करने के लिए उपयोग किए जाते थे और डेटा में हेरफेर करें। हालांकि सरल, ये प्रारंभिक प्रणालियां अनम्य थीं। 1980 के दशक में, रिलेशनल डेटाबेस लोकप्रिय हो गए, उसके बाद 1990 के दशक में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस। हाल ही में, नोएसक्यूएल डेटाबेस इंटरनेट के विकास की प्रतिक्रिया और असंरचित डेटा की तेज गति और प्रसंस्करण की आवश्यकता के रूप में सामने आए। आज, क्लाउड डेटाबेस और सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस नई जमीन को तोड़ रहे हैं, जब यह आता है कि डेटा कैसे एकत्र, संग्रहीत, प्रबंधित और उपयोग किया जाता है।
What’s the Difference Between a Database and a Spreadsheet ? । डेटाबेस और स्प्रेडशीट में क्या अंतर है ?
डाटाबेस और स्प्रैडशीट्स (जैसे माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल – Microsoft Excel) दोनों ही सूचनाओं को स्टोर करने के सुविधाजनक तरीके हैं। दोनों के बीच प्राथमिक अंतर हैं :
डेटा कैसे संग्रहीत और हेरफेर किया जाता है। How the data is stored and manipulated
डेटा तक कौन पहुंच सकता है। Who can access the data
कितना डाटा स्टोर किया जा सकता है। How much data can be stored
स्प्रैडशीट मूल रूप से एक उपयोगकर्ता के लिए डिज़ाइन किए गए थे, और उनकी विशेषताएं यह दर्शाती हैं। वे एकल उपयोगकर्ता या कम संख्या में उपयोगकर्ताओं के लिए बहुत अच्छे हैं, जिन्हें अविश्वसनीय रूप से जटिल डेटा हेरफेर करने की आवश्यकता नहीं है। दूसरी ओर, डेटाबेस को संगठित सूचनाओं के बहुत बड़े संग्रह को रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है – भारी मात्रा में, कभी-कभी। डेटाबेस एक ही समय में कई उपयोगकर्ताओं को अत्यधिक जटिल तर्क और भाषा का उपयोग करके डेटा को जल्दी और सुरक्षित रूप से एक्सेस करने और क्वेरी करने की अनुमति देता है।
Types of Databases। डेटाबेस के प्रकार
कई अलग-अलग प्रकार के डेटाबेस हैं। किसी विशिष्ट संगठन (Specific Organization) के लिए सबसे अच्छा डेटाबेस इस बात पर निर्भर करता है कि संगठन (Organization) डेटा का उपयोग कैसे करना चाहता है। निचे डेटाबेस के उदाहरण दिए गए हैं ।
Relational Databases । रिलेशनल डेटाबेस
1980 के दशक में रिलेशनल डेटाबेस हावी हो गए। एक रिलेशनल डेटाबेस में आइटम कॉलम और पंक्तियों के साथ तालिकाओं के एक सेट के रूप में व्यवस्थित होते हैं। रिलेशनल डेटाबेस तकनीक संरचित जानकारी तक पहुँचने का सबसे कुशल और लचीला तरीका प्रदान करती है।
Object-Oriented Databases । ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस
ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस में जानकारी को ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के रूप में ऑब्जेक्ट्स के रूप में दर्शाया जाता है।
Distributed databases । डिस्ट्रिब्यूटेड डेटाबेस
एक वितरित डेटाबेस में विभिन्न साइटों में स्थित दो या दो से अधिक फाइलें होती हैं। डेटाबेस को एक ही भौतिक स्थान पर स्थित, या विभिन्न नेटवर्क पर बिखरे हुए कई कंप्यूटरों पर संग्रहीत किया जा सकता है।
Data Warehouses । डेटा वेयरहाउस
डेटा के लिए एक केंद्रीय भंडार, डेटा वेयरहाउस एक प्रकार का डेटाबेस है जिसे विशेष रूप से तेज़ क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है।
NoSQL Databases । नो एस क्यू एल डेटाबेस
NoSQL, या गैर-संबंधपरक डेटाबेस, असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को संग्रहीत और हेरफेर करने की अनुमति देता है (एक रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत, जो परिभाषित करता है कि डेटाबेस में डाले गए सभी डेटा को कैसे बनाया जाना चाहिए)। जैसे-जैसे वेब एप्लिकेशन अधिक सामान्य और अधिक जटिल होते गए, NoSQL डेटाबेस लोकप्रिय होते गए।
Graph Database । ग्राफ डेटाबेस
एक ग्राफ डेटाबेस संस्थाओं और संस्थाओं के बीच संबंधों के संदर्भ में डेटा संग्रहीत करता है।
OLTP Database । ओ एल टीपी डेटाबेस
ओएलटीपी डेटाबेस एक तेज़, विश्लेषणात्मक डेटाबेस है जिसे कई उपयोगकर्ताओं द्वारा बड़ी संख्या में किए गए लेनदेन के लिए डिज़ाइन किया गया है।
ये आज उपयोग में आने वाले कई दर्जन प्रकार के डेटाबेस में से कुछ ही हैं। अन्य, कम सामान्य डेटाबेस बहुत विशिष्ट वैज्ञानिक, वित्तीय, या अन्य कार्यों के अनुरूप होते हैं। विभिन्न डेटाबेस प्रकारों के अलावा, प्रौद्योगिकी विकास दृष्टिकोण में परिवर्तन और क्लाउड और ऑटोमेशन जैसे नाटकीय विकास डेटाबेस को पूरी तरह से नई दिशाओं में ले जा रहे हैं। कुछ नवीनतम डेटाबेस में शामिल हैं।
Open source databases । ओपन सोर्स डेटाबेस
एक ओपन सोर्स डेटाबेस सिस्टम वह है जिसका सोर्स कोड ओपन सोर्स है; ऐसे डेटाबेस SQL या NoSQL डेटाबेस हो सकते हैं।
Cloud databases । क्लाउड डेटाबेस
क्लाउड डेटाबेस डेटा का एक संग्रह है, या तो संरचित या असंरचित, जो एक निजी, सार्वजनिक या हाइब्रिड क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म पर रहता है। क्लाउड डेटाबेस मॉडल दो प्रकार के होते हैं: पारंपरिक और सेवा के रूप में डेटाबेस (DBaaS)। DBaaS के साथ, प्रशासनिक कार्य और रखरखाव एक सेवा प्रदाता द्वारा किया जाता है।
Multimodel Database । मल्टीमॉडल डेटाबेस
मल्टीमॉडल डेटाबेस विभिन्न प्रकार के डेटाबेस मॉडल को एक एकल, एकीकृत बैक एंड में जोड़ते हैं। इसका मतलब है कि वे विभिन्न डेटा प्रकारों को समायोजित कर सकते हैं।
Document/JSON Database । दस्तावेज़/JSON डेटाबेस
दस्तावेज़-उन्मुख जानकारी को संग्रहीत करने, पुनर्प्राप्त करने और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया, दस्तावेज़ डेटाबेस पंक्तियों और स्तंभों के बजाय JSON प्रारूप में डेटा संग्रहीत करने का एक आधुनिक तरीका है।
Self-Driving Databases । सेल्फ ड्राइविंग डेटाबेस
डेटाबेस का नवीनतम और सबसे महत्वपूर्ण प्रकार, सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस (स्वायत्त डेटाबेस के रूप में भी जाना जाता है) क्लाउड-आधारित हैं और डेटाबेस ट्यूनिंग, सुरक्षा, बैकअप, अपडेट और अन्य नियमित प्रबंधन कार्यों को स्वचालित रूप से डेटाबेस प्रशासकों द्वारा निष्पादित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।
What is Database Software ? । डेटाबेस सॉफ्टवेयर क्या है ?
Database Software-डेटाबेस सॉफ़्टवेयर का उपयोग डेटाबेस फ़ाइलों और अभिलेखों को बनाने, संपादित करने और बनाए रखने के लिए किया जाता है, जिससे आसान फ़ाइल और रिकॉर्ड निर्माण, डेटा प्रविष्टि, डेटा संपादन, अद्यतन और रिपोर्टिंग को सक्षम किया जाता है। सॉफ्टवेयर डेटा स्टोरेज, बैकअप और रिपोर्टिंग, मल्टी-एक्सेस कंट्रोल और सुरक्षा को भी संभालता है। मजबूत डेटाबेस सुरक्षा आज विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि डेटा चोरी अधिक बार होती है। डेटाबेस सॉफ़्टवेयर को कभी-कभी “डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली” (DBMS) के रूप में भी जाना जाता है।
डेटाबेस सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को डेटा को संरचित रूप में संग्रहीत करने और फिर उस तक पहुँचने में सक्षम बनाकर डेटा प्रबंधन को सरल बनाता है। इसमें आमतौर पर डेटा बनाने और प्रबंधित करने में मदद करने के लिए एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस होता है, और कुछ मामलों में, उपयोगकर्ता डेटाबेस सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके अपने स्वयं के डेटाबेस का निर्माण कर सकते हैं।
What is a database management system (DBMS) । डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) क्या है ?
एक डेटाबेस को आमतौर पर एक व्यापक डेटाबेस सॉफ्टवेयर प्रोग्राम की आवश्यकता होती है जिसे डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (DBMS) के रूप में जाना जाता है। एक डीबीएमएस डेटाबेस और उसके अंतिम उपयोगकर्ताओं या कार्यक्रमों के बीच एक इंटरफेस के रूप में कार्य करता है, जिससे उपयोगकर्ता पुनः प्राप्त करने, अद्यतन करने और प्रबंधित करने के तरीके को व्यवस्थित और अनुकूलित कर सकते हैं। एक DBMS डेटाबेस के निरीक्षण और नियंत्रण की सुविधा भी देता है, जिससे विभिन्न प्रकार के प्रशासनिक संचालन जैसे प्रदर्शन निगरानी, ट्यूनिंग और बैकअप और पुनर्प्राप्ति को सक्षम किया जाता है।
लोकप्रिय डेटाबेस सॉफ़्टवेयर या DBMS के कुछ उदाहरणों में MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, Oracle डेटाबेस और dBASE शामिल हैं।
What is a MySQL database? । My SQL डेटाबेस क्या है?
MySQL SQL पर आधारित एक ओपन सोर्स रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम है। इसे वेब अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन और अनुकूलित किया गया था और यह किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर चल सकता है। जैसे ही इंटरनेट के साथ नई और अलग-अलग आवश्यकताएं उभरीं, MySQL वेब डेवलपर्स और वेब-आधारित अनुप्रयोगों के लिए पसंद का मंच बन गया। क्योंकि यह लाखों प्रश्नों और हजारों लेन-देन को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, MySQL ई-कॉमर्स व्यवसायों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है, जिन्हें कई धन हस्तांतरण का प्रबंधन करने की आवश्यकता होती है। ऑन-डिमांड लचीलापन MySQL की प्राथमिक विशेषता है।
MySQL दुनिया की कुछ शीर्ष वेबसाइटों और वेब-आधारित अनुप्रयोगों के पीछे DBMS है, जिनमें Airbnb, Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter और YouTube शामिल हैं।
Using databases to improve business performance and decision-making – व्यावसायिक प्रदर्शन और निर्णय लेने में सुधार के लिए डेटाबेस का उपयोग करना
दुनिया भर में जीवन और उद्योग को बदलने वाले इंटरनेट ऑफ थिंग्स से बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के साथ, आज व्यवसायों के पास पहले से कहीं अधिक डेटा तक पहुंच है। आगे की सोच रखने वाले संगठन अब कई प्रणालियों से बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए बुनियादी डेटा भंडारण और लेनदेन से परे जाने के लिए डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं। डेटाबेस और अन्य कंप्यूटिंग और बिजनेस इंटेलिजेंस टूल्स का उपयोग करके, संगठन अब अधिक कुशलता से चलाने के लिए एकत्रित डेटा का लाभ उठा सकते हैं, बेहतर निर्णय लेने में सक्षम हो सकते हैं, और अधिक चुस्त और स्केलेबल बन सकते हैं। डेटा तक पहुंच और थ्रूपुट को अनुकूलित करना आज व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि ट्रैक करने के लिए अधिक डेटा वॉल्यूम है। एक ऐसा मंच होना महत्वपूर्ण है जो व्यवसायों को समय के साथ बढ़ने के साथ प्रदर्शन, पैमाने और चपलता प्रदान कर सके।
सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस इन क्षमताओं को महत्वपूर्ण बढ़ावा देने के लिए तैयार है। क्योंकि सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस महंगी, समय लेने वाली मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं, वे व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा के साथ अधिक सक्रिय बनने के लिए मुक्त करते हैं। डेटाबेस बनाने और उपयोग करने की क्षमता पर सीधा नियंत्रण रखने से, उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण सुरक्षा मानकों को बनाए रखते हुए नियंत्रण और स्वायत्तता प्राप्त करते हैं।
Database Challenges – डेटाबेस चुनौतियां
आज के बड़े उद्यम डेटाबेस अक्सर बहुत जटिल प्रश्नों का समर्थन करते हैं और उनसे उन प्रश्नों के लगभग तुरंत प्रतिक्रिया देने की उम्मीद की जाती है। नतीजतन, डेटाबेस प्रशासकों को प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए कई तरह के तरीकों को नियोजित करने के लिए लगातार बुलाया जाता है। उनके सामने आने वाली कुछ सामान्य चुनौतियों में शामिल हैं :
Absorbing significant increases in data volume-डेटा वॉल्यूम में महत्वपूर्ण वृद्धि को अवशोषित करना।
सेंसर, कनेक्टेड मशीनों और दर्जनों अन्य स्रोतों से आने वाले डेटा का विस्फोट डेटाबेस प्रशासकों को अपनी कंपनियों के डेटा को कुशलता से प्रबंधित और व्यवस्थित करने के लिए पांव मारता रहता है।
Ensuring data security-डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना।
इन दिनों हर जगह डेटा उल्लंघन हो रहे हैं, और हैकर्स अधिक आविष्कारशील हो रहे हैं। यह सुनिश्चित करना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है कि डेटा सुरक्षित है लेकिन उपयोगकर्ताओं के लिए भी आसानी से उपलब्ध है।
Keeping up with demand – मांग को ध्यान में रखते हुए
आज के तेजी से बढ़ते कारोबारी माहौल में, कंपनियों को समय पर निर्णय लेने और नए अवसरों का लाभ उठाने के लिए अपने डेटा तक रीयल-टाइम पहुंच की आवश्यकता होती है।
Managing and maintaining the database and infrastructure-डेटाबेस और बुनियादी ढांचे का प्रबंधन और रखरखाव
डेटाबेस व्यवस्थापकों को समस्याओं के लिए डेटाबेस को लगातार देखना चाहिए और निवारक रखरखाव करना चाहिए, साथ ही सॉफ़्टवेयर अपग्रेड और पैच लागू करना चाहिए। जैसे-जैसे डेटाबेस अधिक जटिल होते जाते हैं और डेटा की मात्रा बढ़ती जाती है, कंपनियों को अपने डेटाबेस की निगरानी और ट्यून करने के लिए अतिरिक्त प्रतिभाओं को काम पर रखने के खर्च का सामना करना पड़ता है।
Removing limits on scalability-मापनीयता पर सीमाएं हटाना
एक व्यवसाय को बढ़ने की जरूरत है अगर वह जीवित रहने वाला है, और इसके डेटा प्रबंधन को इसके साथ बढ़ना चाहिए। लेकिन डेटाबेस प्रशासकों के लिए यह भविष्यवाणी करना बहुत मुश्किल है कि कंपनी को कितनी क्षमता की आवश्यकता होगी, खासकर ऑन-प्रिमाइसेस डेटाबेस के साथ।
Ensuring data residency, data sovereignty, or latency requirements-डेटा निवास, डेटा संप्रभुता, या विलंबता आवश्यकताओं को सुनिश्चित करना
कुछ संगठनों के पास ऐसे मामलों का उपयोग होता है जो ऑन-प्रिमाइसेस चलाने के लिए बेहतर अनुकूल होते हैं। उन मामलों में, डेटाबेस को चलाने के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर और पूर्व-अनुकूलित इंजीनियर सिस्टम आदर्श होते हैं। विकिबोन के हालिया विश्लेषण (पीडीएफ) के अनुसार, ग्राहक ओरेकल एक्सडाटा (Oracle Exadata) के साथ उच्च उपलब्धता, बेहतर प्रदर्शन और 40% तक कम लागत प्राप्त करते हैं।
इन सभी चुनौतियों का समाधान करना समय लेने वाला हो सकता है और डेटाबेस प्रशासकों को अधिक रणनीतिक कार्य करने से रोक सकता है।
Future of databases and autonomous databases
पहला स्वायत्त डेटाबेस (First Autonomous Database) 2017 के अंत में घोषित किया गया था, और कई स्वतंत्र उद्योग विश्लेषकों ने प्रौद्योगिकी और कंप्यूटिंग पर इसके संभावित प्रभाव को जल्दी से पहचाना।
Wikibon-विकिबोन 2021 रिपोर्ट ( पी डी एफ ) ने स्वायत्त डेटाबेस तकनीक की प्रशंसा करते हुए कहा, “ओरेकल के पास अब तक का सबसे अच्छा टियर -1 क्लाउड डेटाबेस प्लेटफॉर्म है … विकिबोन का मानना है कि ओरेकल के पास ऑटोनॉमस डेटाबेस के साथ सबसे मजबूत क्लाउड डेटाबेस प्लेटफॉर्म है।”
Kuppinger Cole’s 2021 Leadership Compass (PDF) – कुपिंगरकोल के 2021 लीडरशिप कम्पास (पी डी एफ) ने कहा, “ओरेकल ऑटोनॉमस डेटाबेस, जो बिना किसी डाउनटाइम के डेटाबेस इंस्टेंस के प्रावधान, प्रबंधन, ट्यूनिंग और अपग्रेड प्रक्रियाओं को पूरी तरह से स्वचालित करता है, न केवल ओरेकल डेटाबेस में संग्रहीत संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और अनुपालन को काफी हद तक बढ़ाता है बल्कि इस डेटा को Oracle क्लाउड में ले जाने के लिए एक सम्मोहक तर्क देता है।
” चूंकि Oracle ऑटोनॉमस डेटाबेस Oracle Exadata के अत्यधिक उपलब्ध और स्केलेबल आर्किटेक्चर पर बनाया गया है, इसलिए आवश्यकता बढ़ने पर डेटाबेस परिनियोजन को आसानी से बढ़ाना संभव है।
