एक रिलेशनल डेटाबेस के नुकसान

कई उद्योगों में वित्तीय रिकॉर्ड स्टोर करने, इन्वेंट्री का ट्रैक रखने और कर्मचारियों पर रिकॉर्ड रखने के लिए रिलेशनल डेटाबेस का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। एक संबंधपरक डेटाबेस में, जानकारी को तालिकाओं (अक्सर संबंध कहा जाता है) में संग्रहीत किया जाता है जो डेटा को व्यवस्थित और संरचित करने में मदद करता है। भले ही उनका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, रिलेशनल डेटाबेस में कुछ कमियां हैं।

रिलेशनल डेटाबेस का एक नुकसान डेटाबेस सिस्टम को स्थापित करने और बनाए रखने का महंगा है। एक संबंधपरक डेटाबेस स्थापित करने के लिए, आपको आम तौर पर विशेष सॉफ़्टवेयर खरीदने की आवश्यकता होती है। यदि आप एक प्रोग्रामर नहीं हैं, तो आप रिलेशनल डेटाबेस सेट करने के लिए कितने भी उत्पादों का उपयोग कर सकते हैं। सभी सूचनाओं को दर्ज करने और कार्यक्रम स्थापित करने में समय लगता है। यदि आपकी कंपनी बड़ी है और आपको अधिक मजबूत डेटाबेस की आवश्यकता है, तो आपको एक बनाने के लिए एक प्रोग्रामर को नियुक्त करने की आवश्यकता होगी एक बार डेटाबेस को बनाए रखने के लिए स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (एसक्यूएल) और डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर का उपयोग करते हुए रिलेशनल डेटाबेस बना है। चाहे आप किसी भी डेटा का उपयोग करें, आपको या तो इसे अन्य डेटा जैसे टेक्स्ट फ़ाइलों या एक्सेल स्प्रेडशीट से आयात करना होगा, या कीबोर्ड पर डेटा दर्ज करना होगा। आपकी कंपनी के आकार से कोई फर्क नहीं पड़ता, यदि आप अपने डेटाबेस में कानूनी रूप से गोपनीय या संरक्षित जानकारी जैसे स्वास्थ्य जानकारी संग्रहीत करते हैं, सामाजिक सुरक्षा नंबर या क्रेडिट कार्ड नंबर, आपको नियामक को पूरा करने के लिए अनधिकृत पहुंच के खिलाफ अपना डेटा सुरक्षित करना होगा मानक।

सूचना की जटिलता में प्रगति रिलेशनल डेटाबेस में एक और कमी का कारण बनती है। संबंधपरक डेटाबेस सामान्य विशेषताओं द्वारा डेटा को व्यवस्थित करने के लिए बनाए जाते हैं। जटिल छवियां, संख्याएं, डिजाइन और मल्टीमीडिया उत्पाद आसान वर्गीकरण की अवहेलना करते हैं जिससे एक नए प्रकार के डेटाबेस का मार्ग प्रशस्त होता है जिसे ऑब्जेक्ट-रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम कहा जाता है। इन प्रणालियों को अधिक जटिल अनुप्रयोगों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है और स्केलेबल होने की क्षमता है।

कुछ रिलेशनल डेटाबेस में फ़ील्ड की लंबाई की सीमा होती है। जब आप डेटाबेस डिज़ाइन करते हैं, तो आपको उस डेटा की मात्रा निर्दिष्ट करनी होती है जिसे आप किसी फ़ील्ड में फ़िट कर सकते हैं। कुछ नाम या खोज क्वेरी वास्तविक से छोटी होती हैं, और इससे डेटा हानि हो सकती है।

जटिल संबंधपरक डेटाबेस सिस्टम इन डेटाबेस को "सूचना के द्वीप" बनने के लिए प्रेरित कर सकते हैं जहां सूचना को एक बड़ी प्रणाली से दूसरे में आसानी से साझा नहीं किया जा सकता है। अक्सर, बड़ी फर्मों या संस्थानों के साथ, आप पाते हैं कि संबंधपरक डेटाबेस अलग-अलग डिवीजनों में अलग-अलग तरह से विकसित हुए हैं। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि अस्पताल बिलिंग विभाग ने एक डेटाबेस का उपयोग किया हो जबकि अस्पताल कार्मिक विभाग ने एक अलग डेटाबेस का उपयोग किया हो। उन डेटाबेस को एक-दूसरे से "बात" करने के लिए प्राप्त करना एक बड़ा, और महंगा, उपक्रम हो सकता है, फिर भी एक जटिल अस्पताल प्रणाली में, सभी डेटाबेस को अच्छे रोगी और कर्मचारी देखभाल के लिए शामिल करने की आवश्यकता होती है।