Entity–attribute–value model
একটি সত্তা-বৈশিষ্ট্য-মূল্য মডেল (ইএভি) একটি ডেটা মডেল যা বিরল-বা অ্যাড-হক-সম্পত্তি বা ডেটা মানগুলির স্থান-দক্ষ সংরক্ষণের জন্য অনুকূলিত, যেখানে রানটাইম ব্যবহারের নিদর্শনগুলি নির্বিচারে, ব্যবহারকারীর বৈচিত্র্যের সাপেক্ষে, বা অন্যথায় একটি নির্দিষ্ট নকশা ব্যবহার করে অপ্রত্যাশিত। ইউজ-কেস এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে লক্ষ্য করে যা সংজ্ঞায়িত সম্পত্তি প্রকারের একটি বড় বা সমৃদ্ধ সিস্টেম সরবরাহ করে, যা বিস্তৃত সত্তার জন্য উপযুক্ত, তবে যেখানে সাধারণত এগুলির একটি ছোট, নির্দিষ্ট নির্বাচন একটি প্রদত্ত সত্তার জন্য তাত্ক্ষণিক (বা অব্যাহত) হয়। অতএব, এই ধরনের ডেটা মডেল একটি বিরল ম্যাট্রিক্সের গাণিতিক ধারণার সাথে সম্পর্কিত। ইএভি অবজেক্ট-অ্যাট্রিবিউট-ভ্যালু মডেল, ভার্টিকাল ডাটাবেস মডেল এবং ওপেন স্কিমা নামেও পরিচিত। তথ্য কাঠামো এই তথ্য উপস্থাপনা একটি বিরল ম্যাট্রিক্স সংরক্ষণের স্থান-দক্ষ পদ্ধতির অনুরূপ, যেখানে শুধুমাত্র অ-খালি মান সংরক্ষণ করা হয়। একটি ইএভি ডেটা মডেলে, প্রতিটি অ্যাট্রিবিউট-ভ্যালু পেয়ার একটি সত্তাকে বর্ণনা করে এবং একটি ইএভি টেবিলের একটি সারি একটি একক সত্যকে সংরক্ষণ করে। ই. এ. ভি টেবিলগুলিকে প্রায়শই "লম্বা এবং চর্মসার" হিসাবে বর্ণনা করা হয়ঃ "লম্বা" বলতে সারির সংখ্যা বোঝায়, কয়েকটি কলামে "চর্মসার" বোঝায়। তথ্য তিনটি কলাম হিসাবে রেকর্ড করা হয়ঃ সত্তাঃ বর্ণিত আইটেম। অ্যাট্রিবিউট বা প্যারামিটারঃ সাধারণত অ্যাট্রিবিউট সংজ্ঞাগুলির টেবিলে বিদেশী কী হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। অ্যাট্রিবিউট ডেফিনিশন টেবিলে নিম্নলিখিত কলামগুলি থাকতে পারেঃ একটি অ্যাট্রিবিউট আইডি, অ্যাট্রিবিউটের নাম, বিবরণ, ডেটা টাইপ এবং ইনপুট বৈধকরণে সহায়তা করা কলাম, যেমন, সর্বাধিক স্ট্রিং দৈর্ঘ্য এবং নিয়মিত এক্সপ্রেশন, অনুমোদিত মানগুলির সেট ইত্যাদি। বৈশিষ্ট্যের মান। উদাহরণ বিবেচনা করুন কিভাবে একটি রিলেশনাল ডাটাবেসে একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যমূলক ক্লিনিকাল রেকর্ড উপস্থাপন করার চেষ্টা করা হবে। স্পষ্টতই হাজার হাজার কলাম সহ একটি টেবিল (বা টেবিলের একটি সেট) তৈরি করা সম্ভব নয়, কারণ বেশিরভাগ কলামই শূন্য হবে। বিষয়গুলিকে জটিল করার জন্য, একটি অনুদৈর্ঘ্য মেডিকেল রেকর্ডে যা সময়ের সাথে সাথে রোগীকে অনুসরণ করে, একই পরামিতিটির একাধিক মান থাকতে পারেঃ একটি শিশুর উচ্চতা এবং ওজন, উদাহরণস্বরূপ, শিশুর বৃদ্ধির সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়। পরিশেষে, ক্লিনিকাল ফলাফলের মহাবিশ্ব ক্রমবর্ধমান হয়ঃ উদাহরণস্বরূপ, রোগগুলি উদ্ভূত হয় এবং নতুন ল্যাব পরীক্ষাগুলি তৈরি করা হয়; এর জন্য কলামগুলির অবিচ্ছিন্ন সংযোজন এবং ব্যবহারকারী ইন্টারফেসের অবিচ্ছিন্ন সংশোধন প্রয়োজন। "অ্যাট্রিবিউট ভোলাটিলিটি" শব্দটি কখনও কখনও উপলব্ধ বৈশিষ্ট্যগুলির তালিকা বা তাদের সংজ্ঞাগুলি সময়ের সাথে বিকশিত হওয়ার প্রয়োজন হলে উদ্ভূত সমস্যা বা পরিস্থিতি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। নিম্নলিখিতটি 1998-05-01-এর সকালে জ্বরের জন্য ডাক্তারের কাছে যাওয়া থেকে ক্লিনিকাল ফলাফলের জন্য একটি ইএভি টেবিলের সারিগুলির একটি নির্বাচন দেখায়। কোণ বন্ধনীগুলির মধ্যে প্রদর্শিত এন্ট্রিগুলি অন্যান্য টেবিলের এন্ট্রিগুলির রেফারেন্স, যা সহজে বোঝার জন্য এনকোডেড বিদেশী মূল মানগুলির পরিবর্তে এখানে পাঠ্য হিসাবে দেখানো হয়েছে। এই উদাহরণে, মানগুলি সমস্ত আক্ষরিক মান, তবে সেগুলি পূর্ব-সংজ্ঞায়িত মান তালিকাও হতে পারে। পরেরটি বিশেষভাবে কার্যকর হয় যখন সম্ভাব্য মানগুলি সীমিত বলে জানা যায় (অর্থাৎ, গণনাযোগ্য)। সত্তা। ক্লিনিকাল ফলাফলের জন্য, সত্তা হল রোগীর ঘটনাঃ একটি টেবিলে একটি বিদেশী চাবি যাতে কমপক্ষে একটি রোগীর আইডি এবং এক বা একাধিক সময়-স্ট্যাম্প (যেমন, পরীক্ষার তারিখ/সময়ের শুরু এবং শেষ) থাকে যা বর্ণনা করা হচ্ছে যে ঘটনাটি কখন ঘটেছিল তা রেকর্ড করে। অ্যাট্রিবিউট বা প্যারামিটারঃ অ্যাট্রিবিউট সংজ্ঞার টেবিলে একটি বিদেশী কী (এই উদাহরণে, ক্লিনিকাল ফলাফলের সংজ্ঞা)। কমপক্ষে, অ্যাট্রিবিউট ডেফিনিশন টেবিলে নিম্নলিখিত কলামগুলি থাকবেঃ একটি অ্যাট্রিবিউট আইডি, অ্যাট্রিবিউটের নাম, বিবরণ, ডেটার ধরণ, পরিমাপের একক এবং ইনপুট বৈধকরণে সহায়তা করা কলাম, যেমন, সর্বাধিক স্ট্রিং দৈর্ঘ্য এবং নিয়মিত অভিব্যক্তি, সর্বাধিক এবং ন্যূনতম অনুমোদিত মান, অনুমোদিত মানগুলির সেট ইত্যাদি। বৈশিষ্ট্যের মান। এটি নির্ভর করবে তথ্যের প্রকারের উপর, এবং আমরা আলোচনা করব কিভাবে মূল্যগুলি শীঘ্রই সংরক্ষণ করা হয়। নীচের উদাহরণটি নিউমোনিয়ায় আক্রান্ত রোগীর মধ্যে দেখা যেতে পারে এমন লক্ষণগুলির ফলাফলগুলি চিত্রিত করে। উপরে বর্ণিত ইএভি তথ্য একটি সুপারমার্কেট বিক্রয় রসিদের বিষয়বস্তুর সাথে তুলনীয় (যা একটি ডাটাবেসে সেলস লাইন আইটেম টেবিলে প্রতিফলিত হবে)। রসিদটি দোকানের প্রতিটি পণ্য তালিকাভুক্ত করার পরিবর্তে শুধুমাত্র প্রকৃত ক্রয়কৃত পণ্যগুলির বিবরণ তালিকাভুক্ত করে, যা গ্রাহক হয়তো কিনেছেন কিন্তু করেননি। একটি প্রদত্ত রোগীর জন্য ক্লিনিকাল ফলাফলের মতো, বিক্রয় রসিদ সহজাতভাবে বিরল তথ্যের একটি সংক্ষিপ্ত উপস্থাপনা। "সত্তা" হল বিক্রয়/লেনদেনের আইডি-বিক্রয় লেনদেনের টেবিলের একটি বিদেশী চাবি। এটি প্রতিটি লাইন আইটেমকে অভ্যন্তরীণভাবে ট্যাগ করতে ব্যবহৃত হয়, যদিও রসিদটিতে বিক্রয় সম্পর্কিত তথ্য শীর্ষে (দোকানের অবস্থান, বিক্রয়ের তারিখ/সময়) এবং নীচে (বিক্রয়ের মোট মূল্য) প্রদর্শিত হয়। "অ্যাট্রিবিউট" হল পণ্যের টেবিলের একটি বিদেশী চাবি, যেখান থেকে কেউ বিবরণ, একক মূল্য, ছাড় এবং প্রচার ইত্যাদি দেখে। (পণ্যগুলি ক্লিনিকাল ফলাফলের মতোই অস্থির, সম্ভবত আরও বেশিঃ প্রতি মাসে নতুন পণ্য চালু করা হয়, অন্যদিকে ভোক্তাদের গ্রহণযোগ্যতা কম হলে অন্যান্যগুলি বাজার থেকে সরিয়ে নেওয়া হয়। কোনও দক্ষ ডাটাবেস ডিজাইনার ডোরিটোস বা ডায়েট কোকের মতো পৃথক পণ্যগুলিকে টেবিলের কলাম হিসাবে হার্ড-কোড করবেন না।) "মান" হল কেনা পরিমাণ এবং মোট লাইন আইটেমের মূল্য। সারি মডেলিং, যেখানে কিছু সম্পর্কে তথ্য (এই ক্ষেত্রে, একটি বিক্রয় লেনদেন) একাধিক কলামের পরিবর্তে একাধিক সারি হিসাবে রেকর্ড করা হয়, এটি একটি স্ট্যান্ডার্ড ডেটা মডেলিং কৌশল। সারি মডেলিং এবং ই. এ. ভি (যা সারি-মডেলিংয়ের সাধারণীকরণ হিসাবে বিবেচিত হতে পারে) এর মধ্যে পার্থক্যগুলি হলঃ একটি সারি-মডেল টেবিল যে তথ্যগুলি বর্ণনা করে তাতে সমজাতীয়ঃ একটি লাইন আইটেম টেবিল শুধুমাত্র বিক্রি হওয়া পণ্যগুলি বর্ণনা করে। এর বিপরীতে, একটি ইএভি টেবিলে প্রায় যে কোনও ধরনের তথ্য থাকে। একটি সারি-মডেল টেবিলের মান কলাম/এস-এর তথ্যের ধরন এটি রেকর্ড করা তথ্যের প্রকৃতি দ্বারা পূর্বনির্ধারিত হয়। বিপরীতে, একটি ইএভি টেবিলে, একটি নির্দিষ্ট সারিতে একটি মানের ধারণাগত তথ্যের ধরন সেই সারির বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে। এটি অনুসরণ করে যে উৎপাদন ব্যবস্থায়, একটি ইএভি টেবিলে সরাসরি তথ্য প্রবেশের অনুমতি দেওয়া বিপর্যয়ের জন্য একটি রেসিপি হবে, কারণ ডাটাবেস ইঞ্জিন নিজেই শক্তিশালী ইনপুট বৈধতা সম্পাদন করতে সক্ষম হবে না। আমরা পরে দেখব কিভাবে সাধারণ কাঠামো তৈরি করা সম্ভব যা ইনপুট বৈধকরণের বেশিরভাগ কাজ সম্পাদন করে, অ্যাট্রিবিউট-বাই-অ্যাট্রিবিউট ভিত্তিতে অন্তহীন কোডিং ছাড়াই। একটি ক্লিনিকাল ডেটা রিপোজিটরিতে, সারি মডেলিং অসংখ্য ব্যবহার খুঁজে পায়; ল্যাবরেটরি পরীক্ষার সাবশেমা সাধারণত এইভাবে মডেল করা হয়, কারণ ল্যাব পরীক্ষার ফলাফল সাধারণত সংখ্যাসূচক হয়, বা সংখ্যাসূচকভাবে এনকোড করা যেতে পারে। যে পরিস্থিতিতে আপনাকে ই. এ. ভি-তে স্ট্যান্ডার্ড সারি-মডেলিংয়ের বাইরে যেতে হবে তা নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছেঃ পৃথক বৈশিষ্ট্যগুলির ডেটা প্রকার পরিবর্তিত হয় (ক্লিনিকাল ফলাফলের সাথে দেখা যায়)। তথ্যের বিভাগগুলি অসংখ্য, ক্রমবর্ধমান বা ওঠানামা করছে, তবে প্রতিটি বিভাগের মধ্যে দৃষ্টান্তের সংখ্যা (রেকর্ড/সারি) খুব কম। এখানে, প্রচলিত মডেলিং সহ, ডাটাবেসের সত্তা-সম্পর্ক রেখাচিত্রে শত শত টেবিল থাকতে পারেঃ যে টেবিলগুলিতে হাজার হাজার/লক্ষ লক্ষ সারি/দৃষ্টান্ত রয়েছে সেগুলি খুব কম সারি সহ দৃশ্যমানভাবে একই পরিমাণে জোর দেওয়া হয়। পরেরটি হল ই. এ. ভি প্রতিনিধিত্বে রূপান্তরের প্রার্থী। এই পরিস্থিতি সত্তাতত্ত্ব-মডেলিং পরিবেশে উদ্ভূত হয়, যেখানে বিভাগগুলি ("শ্রেণী") প্রায়শই উড়ন্ত অবস্থায় তৈরি করা আবশ্যক, এবং কিছু শ্রেণী প্রায়শই প্রোটোটাইপিংয়ের পরবর্তী চক্রগুলিতে বাদ দেওয়া হয়। কিছু ("সংকর") শ্রেণীর কিছু বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা অ-বিক্ষিপ্ত (সমস্ত বা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে উপস্থিত), যেখানে অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি অত্যন্ত পরিবর্তনশীল এবং বিরল। পরেরটি ইএভি মডেলিংয়ের জন্য উপযুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, একটি সমষ্টিগত কর্পোরেশন দ্বারা তৈরি পণ্যগুলির বিবরণ পণ্য বিভাগের উপর নির্ভর করে, উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্র্যান্ডের লাইট বাল্ব বর্ণনা করার জন্য প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি একটি মেডিকেল ইমেজিং ডিভাইস বর্ণনা করার জন্য প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলির থেকে বেশ আলাদা, তবে উভয়েরই সাধারণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে যেমন প্যাকেজিং ইউনিট এবং প্রতি-আইটেম খরচ। ধারণাগুলির বিবরণ সত্তা ক্লিনিক্যাল ডেটাতে, সত্তাটি সাধারণত একটি ক্লিনিক্যাল ইভেন্ট, যেমন উপরে বর্ণিত হয়েছে। আরও সাধারণ-উদ্দেশ্যের সেটিংসে, সত্তা হল একটি "বস্তু" টেবিলের একটি বিদেশী কী যা ডাটাবেসের প্রতিটি "বস্তু" (জিনিস) সম্পর্কে সাধারণ তথ্য রেকর্ড করে-সর্বনিম্ন, একটি পছন্দসই নাম এবং সংক্ষিপ্ত বিবরণ, পাশাপাশি বিভাগ/শ্রেণীর সত্তা যার সাথে এটি সম্পর্কিত। এই টেবিলের প্রতিটি রেকর্ড (অবজেক্ট) একটি মেশিন-জেনারেটেড অবজেক্ট আইডি বরাদ্দ করা হয়। ক্রোমোজোম 19 ডাটাবেসের জন্য টম স্লেজাক এবং লরেন্স লিভারমোর ল্যাবরেটরির সহকর্মীরা "অবজেক্টস টেবিল" পদ্ধতির পথপ্রদর্শক ছিলেন এবং এটি এখন বেশিরভাগ বড় বায়োইনফরম্যাটিক্স ডেটাবেসে মানসম্মত। একটি অবজেক্ট টেবিলের ব্যবহার একটি ইএভি ডিজাইনের একযোগে ব্যবহার বাধ্যতামূলক করে নাঃ প্রচলিত টেবিলগুলি প্রতিটি বস্তুর বিভাগ-নির্দিষ্ট বিবরণ সংরক্ষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি কেন্দ্রীয় অবজেক্ট টেবিলের প্রধান সুবিধা হল যে, অবজেক্ট সমার্থক শব্দ এবং কীওয়ার্ডের একটি সহায়ক টেবিল থাকার মাধ্যমে, কেউ পুরো সিস্টেম জুড়ে একটি স্ট্যান্ডার্ড গুগলের মতো অনুসন্ধান প্রক্রিয়া প্রদান করতে পারে যেখানে ব্যবহারকারী প্রথমে নির্দিষ্ট না করে যে কোনও আগ্রহের বস্তু সম্পর্কে তথ্য খুঁজে পেতে পারে। (এটি জৈববিজ্ঞান ব্যবস্থায় গুরুত্বপূর্ণ যেখানে "অ্যাসিটাইলকোলিনের" মতো একটি মূল শব্দ অণুকেই বোঝাতে পারে, যা একটি নিউরোট্রান্সমিটার, বা জৈবিক রিসেপ্টর যার সাথে এটি আবদ্ধ হয়।) বৈশিষ্ট্যটি ইএভি টেবিলে, এটি কেবল একটি অ্যাট্রিবিউট আইডি, একটি অ্যাট্রিবিউট ডেফিনিশন টেবিলের একটি বিদেশী কী, যেমন উপরে বর্ণিত হয়েছে। যাইহোক, সাধারণত একাধিক মেটাডেটা টেবিল থাকে যা বৈশিষ্ট্য-সম্পর্কিত তথ্য ধারণ করে এবং এগুলি শীঘ্রই আলোচনা করা হয়। উপরের ই. এ. ভি তথ্যের উদাহরণের মতো, সমস্ত মানকে স্ট্রিং-এ জোর করার মানটি একটি সহজ, কিন্তু অ-স্কেলযোগ্য, কাঠামোর ফলস্বরূপঃ যদি কেউ মানগুলির সাথে কিছু করতে চায় তবে ধ্রুবক ডেটা প্রকারের আন্তঃ-রূপান্তর প্রয়োজন হয় এবং একটি সূচক একটি ই. এ. ভি টেবিলের মান কলামে মূলত অকেজো। এছাড়াও, ছোট পূর্ণসংখ্যা বা স্ট্রিংয়ের মতো একই টেবিলে বেস64 এনকোডেড আকারে চিত্রের মতো বড় বাইনারি ডেটা সংরক্ষণ করা সুবিধাজনক নয়। অতএব, বৃহত্তর সিস্টেমগুলি প্রতিটি ডেটা প্রকারের জন্য পৃথক ইএভি টেবিল ব্যবহার করে (বাইনারি বড় বস্তু, "ব্লবস" সহ), একটি প্রদত্ত বৈশিষ্ট্যের জন্য মেটাডেটা সহ ইএভি টেবিলকে চিহ্নিত করে যেখানে এর ডেটা সংরক্ষণ করা হবে। এই পদ্ধতিটি আসলে বেশ কার্যকর কারণ কোনও নির্দিষ্ট শ্রেণী বা ফর্মের জন্য যে পরিমিত পরিমাণে অ্যাট্রিবিউট মেটাডেটা ব্যবহারকারী কাজ করার জন্য বেছে নেয় তা সহজেই মেমরিতে ক্যাশে করা যেতে পারে। তবে, কোনও অ্যাট্রিবিউটের ডেটা টাইপ পরিবর্তন করা হলে এর জন্য এক টেবিল থেকে অন্য টেবিলে ডেটা স্থানান্তর করা প্রয়োজন। ইতিহাস ই. এ. ভি, জ্ঞান উপস্থাপনের একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য মাধ্যম হিসাবে, "সমিতি তালিকা" (বৈশিষ্ট্য-মান জোড়া) ধারণা দিয়ে উদ্ভূত হয়েছিল। বর্তমানে সাধারণত ব্যবহৃত, এগুলি প্রথম এল. আই. এস. পি ভাষায় চালু করা হয়েছিল। অ্যাট্রিবিউট-মান জোড়া বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেমন কনফিগারেশন ফাইল (অ্যাট্রিবিউট = মানের মতো একটি সহজ বাক্য গঠন ব্যবহার করে)। ইএভি-র অ-উপাত্ত ব্যবহারের একটি উদাহরণ হল ইউআইএমএ (আনস্ট্রাকচার্ড ইনফরমেশন ম্যানেজমেন্ট আর্কিটেকচার), যা এখন অ্যাপাচি ফাউন্ডেশন দ্বারা পরিচালিত এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মতো ক্ষেত্রে নিযুক্ত একটি মান। সফ্টওয়্যার যা পাঠ্য বিশ্লেষণ করে সাধারণত একটি অংশকে চিহ্নিত করে ("টীকা"): ইউ. আই. এম. এ টিউটোরিয়ালে প্রদত্ত উদাহরণ হল এমন একটি প্রোগ্রাম যা একটি নথিতে নাম-সত্তা স্বীকৃতি (এন. ই. আর) সম্পাদন করে, "প্রেসিডেন্ট বুশ" পাঠ্য অংশটিকে টীকা-বৈশিষ্ট্য-মান তিনগুণ (ব্যক্তি, পূর্ণ নাম, "জর্জ ডব্লিউ বুশ") দিয়ে টীকা করে। এই ধরনের টীকা একটি ডাটাবেস টেবিলে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। যদিও ই. এ. ভি-র এ. ভি-জুটির সাথে সরাসরি সংযোগ নেই, স্টেড এবং হ্যামন্ড প্রথম ব্যক্তি যারা নির্বিচারে জটিল তথ্যের স্থায়ী সংরক্ষণের জন্য তাদের ব্যবহারের কথা ভেবেছিলেন বলে মনে হয়। ইএভি ব্যবহার করা প্রথম মেডিকেল রেকর্ড সিস্টেমগুলি ছিল রিগেনস্ট্রিফ বৈদ্যুতিন মেডিকেল রেকর্ড (ক্লেমেন্ট ম্যাকডোনাল্ডের নেতৃত্বে প্রচেষ্টা), উইলিয়াম স্টেড এবং এড হ্যামন্ডের টিএমআর (দ্য মেডিকেল রেকর্ড) সিস্টেম এবং হোমার ওয়ার্নারের গ্রুপ দ্বারা এলডিএস হাসপাতালে, সল্ট লেক সিটি, উটাহ দ্বারা নির্মিত এইচইএলপি ক্লিনিকাল ডেটা রিপোজিটরি (সিডিআর)। (রিগেনস্ট্রিফ পদ্ধতি আসলে একটি রোগী-অ্যাট্রিবিউট-টাইমস্ট্যাম্প-ভ্যালু নকশা ব্যবহার করেঃ টাইমস্ট্যাম্পের ব্যবহার কালানুক্রমিক ক্রমে প্রদত্ত রোগী/বৈশিষ্ট্যের জন্য মান পুনরুদ্ধারকে সমর্থন করে।) 1970-এর দশকে বিকশিত এই সমস্ত সিস্টেমগুলি ই. এফ. কোডের রিলেশনাল ডাটাবেস মডেলের উপর ভিত্তি করে বাণিজ্যিক সিস্টেমগুলি উপলব্ধ হওয়ার আগে মুক্তি পেয়েছিল, যদিও এইচ. ই. এল. পি অনেক পরে একটি রিলেশনাল আর্কিটেকচারে পোর্ট করা হয়েছিল এবং 3 এম কর্পোরেশন দ্বারা বাণিজ্যিকীকরণ করা হয়েছিল। (লক্ষ্য করুন যে 1970 সালে কোডের যুগান্তকারী গবেষণাপত্রটি প্রকাশিত হওয়ার সময়, এর ব্যাপক গাণিতিক স্বর অ-কম্পিউটার-বিজ্ঞানের মধ্যে এর অ্যাক্সেসযোগ্যতা হ্রাস করার দুর্ভাগ্যজনক প্রভাব ফেলেছিল এবং ফলস্বরূপ আইটি এবং সফ্টওয়্যার-বিক্রেতার চেনাশোনাগুলিতে মডেলটির গ্রহণযোগ্যতা বিলম্বিত করেছিল। ক্রিস্টোফার জে-এর পরবর্তী অবদানের মূল্য। তারিখ, আইবিএম-এ কোডের সহকর্মী, এই ধারণাগুলি অ্যাক্সেসযোগ্য ভাষায় অনুবাদ করার ক্ষেত্রে, তাদের শক্তিকে চিত্রিত করে এমন সহজ উদাহরণ সহ, অতিরঞ্জিত করা যায় না।) কলম্বিয়া-প্রেসবাইটেরিয়ান মেডিকেল সেন্টারের একটি দল প্রথম ইএভি সিস্টেমের ভিত্তি হিসাবে একটি রিলেশনাল ডাটাবেস ইঞ্জিন ব্যবহার করেছিল। নাডকর্ণী ও অন্যান্যদের মুক্ত উৎস ট্রায়াল ডিবি ক্লিনিকাল স্টাডি ডেটা ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম। তিনিই প্রথম একাধিক ইএভি টেবিল ব্যবহার করেছিলেন, প্রতিটি ডিবিএমএস ডেটা প্রকারের জন্য একটি করে। প্রাথমিকভাবে লুইস মারেঙ্কো এবং প্রকাশ নাডকর্ণী দ্বারা পরিকল্পিত ই. এ. ভি/সি. আর কাঠামো, ই. এ. ভি-তে অবজেক্ট ওরিয়েন্টেশনের নীতিগুলিকে আচ্ছাদিত করে; এটি টম স্লেজাকের অবজেক্ট টেবিল পদ্ধতির উপর নির্মিত (আগে "সত্তা" বিভাগে বর্ণিত)। সেন্সল্যাব, একটি সর্বজনীনভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য স্নায়ুবিজ্ঞান ডাটাবেস, ইএভি/সিআর কাঠামোর সাথে নির্মিত। ডাটাবেসে ব্যবহার "ইএভি ডাটাবেস" শব্দটি একটি ডাটাবেস ডিজাইনকে বোঝায় যেখানে ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য অনুপাত ইএভি হিসাবে মডেল করা হয়। যাইহোক, এমনকি "ইএভি-ভিত্তিক" হিসাবে বর্ণিত একটি ডাটাবেসেও, সিস্টেমের কিছু টেবিল ঐতিহ্যবাহী রিলেশনাল টেবিল। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, ইএভি মডেলিং তথ্যের বিভাগগুলির জন্য অর্থপূর্ণ, যেমন ক্লিনিকাল ফলাফল, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি অসংখ্য এবং বিরল। যেখানে এই শর্তগুলি থাকে না, সেখানে স্ট্যান্ডার্ড রিলেশনাল মডেলিং (অর্থাৎ, প্রতি বৈশিষ্ট্যে একটি কলাম) অগ্রাধিকারযোগ্য; ইএভি ব্যবহার করার অর্থ সাধারণ জ্ঞান বা ভাল রিলেশনাল ডিজাইনের নীতিগুলি পরিত্যাগ করা নয়। ক্লিনিকাল রেকর্ড সিস্টেমে, রোগীর জনসংখ্যা এবং বিলিং নিয়ে কাজ করা সাবশেমা সাধারণত প্রচলিতভাবে মডেল করা হয়। (যদিও বেশিরভাগ বিক্রেতা ডাটাবেস স্কিমা মালিকানাধীন, ভিস্টা, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ভেটেরান্স অ্যাফেয়ার্স (ভিএ) মেডিকেল সিস্টেম জুড়ে ব্যবহৃত সিস্টেম, যা ভেটেরান্স হেলথ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (ভিএইচএ) নামে পরিচিত, এটি ওপেন সোর্স এবং এর স্কিমা সহজেই পরিদর্শনযোগ্য, যদিও এটি একটি সম্পর্কিত ডাটাবেসের পরিবর্তে একটি এমইউএমপিএস ডাটাবেস ইঞ্জিন ব্যবহার করে।) যেমনটি শীঘ্রই আলোচনা করা হয়েছে, একটি ই. এ. ভি ডাটাবেস মূলত সমর্থনকারী মেটাডেটা ধারণকারী অসংখ্য সমর্থনকারী টেবিল ছাড়া রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য নয়। মেটাডেটা টেবিলগুলি, যা সাধারণত কমপক্ষে তিন বা ততোধিক ফ্যাক্টর দ্বারা ইএভি টেবিলগুলিকে ছাড়িয়ে যায়, সাধারণত স্ট্যান্ডার্ড রিলেশনাল টেবিল হয়। মেটাডেটা টেবিলের একটি উদাহরণ হল উপরে উল্লিখিত অ্যাট্রিবিউট ডেফিনিশন টেবিল। ই. এ. ভি/সি. আরঃ শ্রেণী এবং সম্পর্কের সাথে সাবস্ট্রাকচারের প্রতিনিধিত্ব করে একটি সাধারণ ই. এ. ভি নকশায়, ডাটাবেস ইঞ্জিনের ক্ষেত্রে একটি বৈশিষ্ট্যের মানগুলি সহজ বা আদিম ডেটা প্রকার। যাইহোক, অত্যন্ত বৈচিত্র্যময় তথ্য উপস্থাপনের জন্য ব্যবহৃত ইএভি সিস্টেমে, এটি সম্ভব যে একটি প্রদত্ত বস্তুর (শ্রেণী উদাহরণ) সাবস্ট্রাকচার থাকতে পারেঃ অর্থাৎ, এর কিছু বৈশিষ্ট্য অন্যান্য ধরণের বস্তুর প্রতিনিধিত্ব করতে পারে, যার ফলে জটিলতার একটি নির্বিচারে স্তরে সাবস্ট্রাকচার থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গাড়িতে একটি ইঞ্জিন, একটি ট্রান্সমিশন ইত্যাদি থাকে এবং ইঞ্জিনে সিলিন্ডারের মতো উপাদান থাকে। (একটি প্রদত্ত শ্রেণীর জন্য অনুমোদিত সাবস্ট্রাকচারটি সিস্টেমের অ্যাট্রিবিউট মেটাডাটার মধ্যে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, যা পরে আলোচনা করা হয়েছে। সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, "র্যান্ডম-অ্যাক্সেস-মেমরি" বৈশিষ্ট্যটি "কম্পিউটার" শ্রেণীর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হতে পারে তবে "ইঞ্জিন" শ্রেণীর ক্ষেত্রে নয়।) সাবস্ট্রাকচারের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য, একটি বিশেষ ইএভি টেবিল অন্তর্ভুক্ত করা হয় যেখানে মান কলামে সিস্টেমের অন্যান্য সত্তার উল্লেখ থাকে (অর্থাৎ, বস্তুর টেবিলে বিদেশী কী মান)। একটি প্রদত্ত বস্তুর সমস্ত তথ্য পেতে মেটাডাটার একটি পুনরাবৃত্তিমূলক ট্র্যাভারসাল প্রয়োজন, তারপরে তথ্যের একটি পুনরাবৃত্তিমূলক ট্র্যাভারসাল প্রয়োজন যা পুনরুদ্ধার করা প্রতিটি বৈশিষ্ট্য সহজ (পারমাণবিক) হলে বন্ধ হয়ে যায়। একটি পৃথক শ্রেণীর বিবরণ প্রচলিত বা ইএভি আকারে প্রতিনিধিত্ব করা হয় কিনা তা পুনরাবৃত্তিমূলক ট্র্যাভার্সাল প্রয়োজন; উদাহরণস্বরূপ, এই ধরনের ট্র্যাভার্সাল স্ট্যান্ডার্ড অবজেক্ট-রিলেশনাল সিস্টেমে সঞ্চালিত হয়। বাস্তবে, পুনরাবৃত্তির স্তরের সংখ্যা বেশিরভাগ শ্রেণীর জন্য তুলনামূলকভাবে পরিমিত হতে থাকে, তাই পুনরাবৃত্তির কারণে পারফরম্যান্স পেনাল্টিগুলি পরিমিত, বিশেষত অবজেক্ট আইডিগুলির সূচীকরণের ক্ষেত্রে। ইএভি/সিআর (ক্লাস এবং সম্পর্কের সাথে ইএভি) এমন একটি কাঠামোকে বোঝায় যা জটিল স্তরবিন্যাসকে সমর্থন করে। এর নামটি কিছুটা ভুলঃ যদিও এটি ইএভি সিস্টেমে কাজের একটি শাখা ছিল, বাস্তবে, এই ধরনের সিস্টেমে অনেক বা এমনকি বেশিরভাগ শ্রেণীকে স্ট্যান্ডার্ড রিলেশনাল আকারে উপস্থাপন করা যেতে পারে, বৈশিষ্ট্যগুলি বিরল বা ঘন কিনা তার উপর ভিত্তি করে। ইএভি/সিআর সত্যিই তার খুব বিস্তারিত মেটাডেটা দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, যা শ্রেণী-দ্বারা-শ্রেণী ব্যবহারকারী-ইন্টারফেস কোড না লিখে পৃথক শ্রেণীতে ব্রাউজিং ইন্টারফেসের স্বয়ংক্রিয় প্রজন্মকে সমর্থন করার জন্য যথেষ্ট সমৃদ্ধ। এই ধরনের ব্রাউজার ইন্টারফেসের ভিত্তি হল যে বস্তুর শ্রেণী থেকে স্বাধীন গতিশীল এসকিউএল প্রশ্নের একটি ব্যাচ তৈরি করা সম্ভব, প্রথমে তার মেটাডেটা পরামর্শ করে এবং ডেটা টেবিলের বিরুদ্ধে প্রশ্নের একটি ক্রম তৈরি করতে মেটাডেটা তথ্য ব্যবহার করে, এবং এই প্রশ্নগুলির মধ্যে কিছু নির্বিচারে পুনরাবৃত্তিমূলক হতে পারে। এই পদ্ধতিটি অবজেক্ট-অ্যাট-এ-টাইম প্রশ্নের জন্য ভাল কাজ করে, যেমন ওয়েব-ভিত্তিক ব্রাউজিং ইন্টারফেসে যেখানে কোনও বস্তুর নামে ক্লিক করলে একটি পৃথক পৃষ্ঠায় বস্তুর সমস্ত বিবরণ সামনে আসেঃ সেই বস্তুর শ্রেণীর সাথে যুক্ত মেটাডেটা বস্তুর বিবরণ উপস্থাপনকেও সহজতর করে, কারণ এতে পৃথক বৈশিষ্ট্যগুলির ক্যাপশন, যে ক্রমে সেগুলি উপস্থাপন করতে হবে সেইসাথে কীভাবে সেগুলি গোষ্ঠীভুক্ত করতে হবে। ই. এ. ভি/সি. আর-এর একটি পদ্ধতি হল কলামগুলিকে জে. এস. ও. এন কাঠামো ধরে রাখার অনুমতি দেওয়া, যা এইভাবে প্রয়োজনীয় শ্রেণী কাঠামো প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, পোস্টগ্রেএসকিউএল, সংস্করণ 9.4 হিসাবে, জে. এস. ও. এন বাইনারি কলাম (জে. এস. ও. এন. বি) সমর্থন প্রদান করে, যা জে. এস. ও. এন বৈশিষ্ট্যগুলিকে অনুসন্ধান, সূচীভুক্ত এবং যুক্ত করার অনুমতি দেয়। মেটাডেটা অধ্যাপক ড. ড্যানিয়েল ম্যাসিসের (ভ্যান্ডারবিল্ট বিশ্ববিদ্যালয়ের মেডিকেল ইনফরম্যাটিক্স বিভাগের প্রাক্তন সভাপতি) কথায়, ইএভি-র সঙ্গে কাজ করার চ্যালেঞ্জগুলি এই সত্য থেকে উদ্ভূত হয় যে একটি ইএভি ডাটাবেসে, "ফিজিক্যাল স্কিমা" (যেভাবে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়) "লজিক্যাল স্কিমা"-ব্যবহারকারীদের পদ্ধতি এবং পরিসংখ্যান প্যাকেজগুলির মতো অনেক সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন থেকে মৌলিকভাবে আলাদা, অর্থাৎ পৃথক শ্রেণীর জন্য প্রচলিত সারি এবং কলাম হিসাবে বিবেচনা করে। (যেহেতু একটি ইএভি টেবিল ধারণাগতভাবে আপেল, কমলা, আঙুর এবং চপ সুই মিশ্রিত করে, আপনি যদি স্ট্যান্ডার্ড অফ-দ্য-শেল্ফ সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে তথ্যের কোনও বিশ্লেষণ করতে চান, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আপনাকে এর উপসেটগুলিকে কলামার আকারে রূপান্তর করতে হবে। এটি করার প্রক্রিয়া, যাকে পিভোটিং বলা হয়, আলাদাভাবে আলোচনা করার জন্য যথেষ্ট গুরুত্বপূর্ণ।) মেটাডেটা হাতের স্বচ্ছতাকে সম্পাদন করতে সহায়তা করে যা ব্যবহারকারীদের শারীরিকের পরিবর্তে যৌক্তিক পরিকল্পনার পরিপ্রেক্ষিতে সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করতে দেয়ঃ সফ্টওয়্যারটি ক্রমাগত ডেটা উপস্থাপনা, ইন্টারেক্টিভ বৈধতা, বাল্ক ডেটা নিষ্কাশন এবং অ্যাড হক ক্যোয়ারির মতো বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপের জন্য মেটাডেটার পরামর্শ নেয়। মেটাডেটা আসলে সিস্টেমের আচরণ কাস্টমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ইএভি সিস্টেমগুলি তাদের মেটাডেটাতে জটিলতার জন্য তথ্যের শারীরিক এবং যৌক্তিক কাঠামোর সরলতাকে বিনিময় করে, যা অন্যান্য বিষয়ের মধ্যে, ডাটাবেস সীমাবদ্ধতা এবং রেফারেন্সিয়াল অখণ্ডতা স্ট্যান্ডার্ড ডাটাবেস ডিজাইনে ভূমিকা পালন করে। এই ধরনের বিনিময় সাধারণত সার্থক, কারণ উৎপাদন ব্যবস্থার সাধারণ মিশ্র পরিকল্পনায়, প্রচলিত রিলেশনাল টেবিলের ডেটা স্বয়ংক্রিয় ইন্টারফেস জেনারেশনের মতো কার্যকারিতা থেকেও উপকৃত হতে পারে। মেটাডেটার কাঠামো এতটাই জটিল যে এটি ডাটাবেসের মধ্যে নিজস্ব সাবশেমা নিয়ে গঠিতঃ ডেটা টেবিলের বিভিন্ন বিদেশী কীগুলি এই সাবশেমার মধ্যে টেবিলগুলিকে বোঝায়। এই সাবশেমাটি স্ট্যান্ডার্ড-রিলেশনাল, যার মধ্যে সীমাবদ্ধতা এবং রেফারেন্সিয়াল অখণ্ডতার মতো বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করা হয়। মেটাডেটা বিষয়বস্তুর সঠিকতা, পরিকল্পিত সিস্টেম আচরণের পরিপ্রেক্ষিতে, গুরুত্বপূর্ণ এবং সঠিকতা নিশ্চিত করার কাজের অর্থ হল, একটি ইএভি সিস্টেম তৈরি করার সময়, মেটাডেটা সম্পাদনার জন্য ব্যবহারকারী ইন্টারফেস তৈরিতে যথেষ্ট নকশার প্রচেষ্টা করতে হবে যা দলের লোকেরা ব্যবহার করতে পারে যারা সমস্যার ক্ষেত্রটি জানে (যেমন, ক্লিনিকাল মেডিসিন) কিন্তু অগত্যা প্রোগ্রামার নয়। (ঐতিহাসিকভাবে, প্রাক-সম্পর্কমূলক টি. এম. আর ব্যবস্থাটি তার নিজস্ব প্রতিষ্ঠান ব্যতীত অন্য স্থানগুলিতে গ্রহণ করতে ব্যর্থ হওয়ার অন্যতম প্রধান কারণ ছিল যে সমস্ত মেটাডেটা একটি অ-স্বজ্ঞাত কাঠামো সহ একটি ফাইলে সংরক্ষণ করা হয়েছিল। সিস্টেমটি ভেঙে না দিয়ে এই ফাইলের বিষয়বস্তু পরিবর্তন করে সিস্টেমের আচরণকে কাস্টমাইজ করা এমন একটি সূক্ষ্ম কাজ ছিল যে সিস্টেমের লেখকরা কেবল এটি করার জন্য নিজেদের উপর আস্থা রেখেছিলেন।) যেখানে আর. ডি. এফ-এর মাধ্যমে একটি ই. এ. ভি ব্যবস্থা প্রয়োগ করা হয়, সেখানে এই ধরনের মেটাডেটা প্রকাশ করার জন্য আর. ডি. এফ স্কিমা ভাষা সুবিধামত ব্যবহার করা যেতে পারে। এই স্কিমা তথ্যটি তখন ইএভি ডাটাবেস ইঞ্জিন দ্বারা সর্বোত্তম দক্ষতার জন্য তার অভ্যন্তরীণ টেবিল কাঠামোকে গতিশীলভাবে পুনরায় সংগঠিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মেটাডেটা সম্পর্কিত কিছু চূড়ান্ত সতর্কতাঃ যেহেতু ব্যবসায়িক যুক্তি ডেটাবেস স্কিমে স্পষ্ট না হয়ে মেটাডেটাতে থাকে (অর্থাৎ, ঐতিহ্যগতভাবে ডিজাইন করা সিস্টেমের তুলনায় একটি স্তর সরানো হয়েছে), তাই সিস্টেমের সাথে অপরিচিত ব্যক্তির কাছে এটি কম স্পষ্ট। মেটাডেটা-ব্রাউজিং এবং মেটাডেটা-রিপোর্টিং সরঞ্জামগুলি তাই একটি ইএভি সিস্টেমের রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতা নিশ্চিত করতে গুরুত্বপূর্ণ। সাধারণ পরিস্থিতিতে যেখানে মেটাডেটা একটি রিলেশনাল সাব-স্কিম হিসাবে প্রয়োগ করা হয়, এই সরঞ্জামগুলি অফ-দ্য-শেল্ফ রিপোর্টিং বা মেটাডেটা টেবিলে কাজ করে এমন অনুসন্ধান সরঞ্জাম ব্যবহার করে নির্মিত অ্যাপ্লিকেশন ছাড়া আর কিছুই নয়। অপর্যাপ্ত জ্ঞানসম্পন্ন ব্যবহারকারীর পক্ষে মেটাডেটা দুর্নীতি করা সহজ (অর্থাৎ, অসঙ্গতি এবং ত্রুটিগুলি প্রবর্তন করা)। অতএব, মেটাডেটাতে প্রবেশাধিকার অবশ্যই সীমাবদ্ধ করতে হবে এবং একাধিক ব্যক্তির মেটাডেটা প্রবেশাধিকার রয়েছে এমন পরিস্থিতি মোকাবেলার জন্য প্রবেশাধিকার এবং পরিবর্তনের একটি নিরীক্ষা পথ স্থাপন করতে হবে। মেটাডেটার জন্য একটি আরডিবিএমএস ব্যবহার করা মেটাডেটা তৈরি এবং সম্পাদনার সময় ধারাবাহিকতা বজায় রাখার প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করবে, আরডিবিএমএস বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন লেনদেনের জন্য সমর্থন ব্যবহার করে। এছাড়াও, যদি মেটাডেটা তথ্যের মতো একই ডাটাবেসের অংশ হয়, তবে এটি নিশ্চিত করে যে এটি অন্তত তথ্যের মতো ঘন ঘন ব্যাক আপ করা হবে, যাতে এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ে পুনরুদ্ধার করা যায়। উন্নয়ন দলের বিভিন্ন সদস্যের বোঝার সুবিধার্থে মেটাডেটার মধ্যে টীকা এবং নথির গুণমান (অর্থাৎ, মেটাডেটা উপ-পরিকল্পনার বর্ণনামূলক কলামে আখ্যান/ব্যাখ্যামূলক পাঠ্য) অবশ্যই অনেক বেশি হতে হবে। মেটাডেটা গুণমান নিশ্চিত করা (এবং সিস্টেমের বিবর্তনের সাথে সাথে এটি বর্তমান রাখা) একটি ইএভি উপাদান ব্যবহার করে এমন যে কোনও ডিজাইনের দীর্ঘমেয়াদী পরিচালনা এবং রক্ষণাবেক্ষণে খুব উচ্চ অগ্রাধিকার নেয়। দুর্বলভাবে নথিভুক্ত বা পুরনো মেটাডেটা সিস্টেমের দীর্ঘমেয়াদী কার্যকারিতা নিয়ে আপস করতে পারে। মেটাডেটা অ্যাট্রিবিউট মেটাডেটা ভ্যালিডেশন মেটাডেটাতে ধারণ করা তথ্যের মধ্যে রয়েছে তথ্যের ধরন, অনুমতিযোগ্য মানগুলির পরিসীমা বা মানগুলির একটি সেটের সদস্যপদ, নিয়মিত অভিব্যক্তি মিল, ডিফল্ট মান এবং মানটি বাতিল হওয়ার অনুমতি দেওয়া হয়েছে কিনা। সাবস্ট্রাকচার সহ শ্রেণীগুলির প্রতিনিধিত্বকারী ই. এ. ভি সিস্টেমে, বৈধতা মেটাডেটা একটি প্রদত্ত বৈশিষ্ট্য কোন শ্রেণীর, যদি থাকে, তাও রেকর্ড করবে। উপস্থাপনা মেটাডেটাঃ ব্যবহারকারীর কাছে বৈশিষ্ট্যটি কীভাবে প্রদর্শিত হবে (উদাহরণস্বরূপ, একটি পাঠ্য বাক্স বা নির্দিষ্ট মাত্রার চিত্র, একটি পুল-ডাউন তালিকা বা রেডিও বোতামগুলির একটি সেট)। যখন একটি যৌগিক বস্তু একাধিক বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত হয়, যেমন ই. এ. ভি/সি. আর নকশায়, তখন বৈশিষ্ট্যগুলি যে ক্রমে উপস্থাপন করা উচিত তার উপর অতিরিক্ত মেটাডেটা থাকে এবং কীভাবে এই বৈশিষ্ট্যগুলিকে ঐচ্ছিকভাবে গোষ্ঠীভুক্ত করা উচিত (বর্ণনামূলক শিরোনামের অধীনে)। পরীক্ষাগারের পরামিতিগুলির জন্য, স্বাভাবিক মানগুলির পরিসীমা, যা বয়স, লিঙ্গ, শারীরবৃত্তীয় অবস্থা এবং মূল্যায়ন পদ্ধতির দ্বারা পরিবর্তিত হতে পারে, রেকর্ড করা হয়। গোষ্ঠীভুক্ত মেটাডেটাঃ বৈশিষ্ট্যগুলি সাধারণত একটি উচ্চ-ক্রমের গোষ্ঠীর অংশ হিসাবে উপস্থাপন করা হয়, যেমন, একটি বিশেষ-নির্দিষ্ট রূপ। গোষ্ঠীভুক্ত মেটাডেটাতে এমন তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে যেমন ক্রমানুসারে বৈশিষ্ট্যগুলি উপস্থাপন করা হয়। কিছু উপস্থাপনা মেটাডেটা, যেমন ফন্ট/রঙ এবং প্রতি সারিতে প্রদর্শিত বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা, সামগ্রিকভাবে গোষ্ঠীর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। উন্নত বৈধতা মেটাডেটা নির্ভরতা মেটাডেটাঃ অনেক ব্যবহারকারী ইন্টারফেসে, নির্দিষ্ট ক্ষেত্র/বৈশিষ্ট্যগুলিতে নির্দিষ্ট মান প্রবেশের প্রয়োজন হয় অন্য কিছু ক্ষেত্র নিষ্ক্রিয়/লুকানোর জন্য অথবা অন্যান্য ক্ষেত্র সক্ষম/দেখানোর জন্য। (উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও ব্যবহারকারী বুলিয়ান প্রশ্নের "না" উত্তরটি বেছে নেন "রোগীর কি ডায়াবেটিস আছে? ", তারপর ডায়াবেটিসের সময়কাল, ডায়াবেটিসের ওষুধ ইত্যাদি সম্পর্কে পরবর্তী প্রশ্ন। অক্ষম করা আবশ্যক)। একটি সাধারণ কাঠামোতে এটি কার্যকর করার জন্য নিয়ন্ত্রণকারী বৈশিষ্ট্য এবং নিয়ন্ত্রিত বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে নির্ভরতা সংরক্ষণ করা জড়িত। গণনা এবং জটিল বৈধতা-একটি স্প্রেডশিটের মতো, নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির মান গণনা করা যেতে পারে এবং প্রদর্শিত হতে পারে, ক্ষেত্রগুলিতে প্রবেশ করা মানগুলির উপর ভিত্তি করে যা ক্রমানুসারে আগে উপস্থাপিত হয়। (উদাহরণস্বরূপ, দেহের পৃষ্ঠের আয়তন হল উচ্চতা এবং প্রস্থের একটি ফাংশন)। একইভাবে, তথ্য বৈধ হওয়ার জন্য "সীমাবদ্ধতা" থাকতে পারে যা অবশ্যই সত্য হতে হবেঃ উদাহরণস্বরূপ, একটি ডিফারেনশিয়াল শ্বেত কোষ গণনায়, পৃথক শ্বেত কোষের প্রকারের গণনার যোগফল সর্বদা 100-এর সমান হতে হবে, কারণ পৃথক গণনাগুলি শতাংশকে উপস্থাপন করে। গণনাকৃত সূত্র এবং জটিল বৈধতা সাধারণত মেটাডেটাতে অভিব্যক্তিগুলি সংরক্ষণ করে প্রভাবিত হয় যা ব্যবহারকারী প্রবেশ করে এবং মূল্যায়ন করা যেতে পারে এমন মানগুলির সাথে ম্যাক্রো-প্রতিস্থাপিত হয়। ওয়েব ব্রাউজারে, জাভাস্ক্রিপ্ট এবং ভি. বি. এস. স্ক্রিপ্ট উভয়েরই একটি ইভাল () ফাংশন রয়েছে যা এই উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে। বৈধতা, উপস্থাপনা এবং গোষ্ঠীবদ্ধ মেটাডেটা কোড কাঠামো তৈরি করা সম্ভব করে তোলে যা ডেটা ব্রাউজিংয়ের পাশাপাশি ইন্টারেক্টিভ সম্পাদনা উভয়ের জন্য স্বয়ংক্রিয় ইউজার ইন্টারফেস প্রজন্মকে সমর্থন করে। ওয়েবে বিতরণ করা একটি উৎপাদন ব্যবস্থায়, ইএভি তথ্যের বৈধকরণের কাজটি মূলত ব্যাক-এন্ড/ডাটাবেস স্তর (যা এই কাজের ক্ষেত্রে শক্তিহীন) থেকে মধ্য/ওয়েব সার্ভার স্তরে স্থানান্তরিত হয়। যদিও ব্যাক-এন্ড বৈধতা সর্বদা আদর্শ, কারণ একটি টেবিলে সরাসরি ডেটা প্রবেশের চেষ্টা করে এটি ধ্বংস করা অসম্ভব, একটি সাধারণ কাঠামোর মাধ্যমে মধ্যম স্তরের বৈধতা বেশ কার্যকর, যদিও প্রথমে কাঠামো তৈরিতে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে সফ্টওয়্যার ডিজাইনের প্রচেষ্টা অবশ্যই করতে হবে। স্বতন্ত্র প্রয়োজনের জন্য অধ্যয়ন এবং সংশোধন করা যেতে পারে এমন ওপেন-সোর্স কাঠামোর প্রাপ্যতা চাকা পুনর্বিন্যাস এড়াতে দীর্ঘ পথ যেতে পারে। ব্যবহারের পরিস্থিতি (এই বিভাগের প্রথম অংশটি সেন্ট্রাল ভাষায় দিনু/নাডকর্ণী রেফারেন্স নিবন্ধের একটি সংক্ষিপ্তসার, যেখানে পাঠককে আরও বিশদ বিবরণের জন্য নির্দেশিত করা হয়।) ইএভি মডেলিং, "জেনেরিক ডেটা মডেলিং" বা "ওপেন স্কিমা" বিকল্প শব্দের অধীনে, দীর্ঘদিন ধরে উন্নত ডেটা মডেলারদের জন্য একটি আদর্শ সরঞ্জাম। যে কোনও উন্নত কৌশলের মতো, এটি দ্বিমুখী হতে পারে এবং বিচক্ষণতার সাথে ব্যবহার করা উচিত। এছাড়াও, ই. এ. ভি-র কর্মসংস্থান একই ডাটাবেস স্কিমার মধ্যে ঐতিহ্যবাহী রিলেশনাল ডাটাবেস মডেলিং পদ্ধতির কর্মসংস্থানকে বাধা দেয় না। যে ই. এম. আরগুলি আর. ডি. বি. এম. এস-এর উপর নির্ভর করে, যেমন সেরনার, যা তাদের ক্লিনিকাল-ডেটা সাবশেমার জন্য একটি ই. এ. ভি পদ্ধতি ব্যবহার করে, স্কিমার বেশিরভাগ টেবিল আসলে ঐতিহ্যগতভাবে মডেল করা হয়, যার বৈশিষ্ট্যগুলি সারির পরিবর্তে পৃথক কলাম হিসাবে উপস্থাপিত হয়। একটি ইএভি সিস্টেমের মেটাডেটা সাবশেমার মডেলিং, প্রকৃতপক্ষে, ঐতিহ্যবাহী মডেলিংয়ের জন্য খুব উপযুক্ত, কারণ মেটাডেটার বিভিন্ন উপাদানের মধ্যে আন্তঃসম্পর্ক রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, ট্রায়ালডিবি সিস্টেমে, স্কিমা-তে মেটাডেটা টেবিলের সংখ্যা ডেটা টেবিলের চেয়ে প্রায় দশ থেকে এক গুণ বেশি। যেহেতু মেটাডেটার সঠিকতা এবং ধারাবাহিকতা একটি ইএভি সিস্টেমের সঠিক পরিচালনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ, তাই সিস্টেম ডিজাইনার আরডিবিএমএস-ইঞ্জিন চাকা পুনরায় উদ্ভাবন করার পরিবর্তে আরডিবিএমএস যে সমস্ত বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে, যেমন রেফারেন্সিয়াল অখণ্ডতা এবং প্রোগ্রামেবল সীমাবদ্ধতার সম্পূর্ণ সুবিধা নিতে চায়। ফলস্বরূপ, ইএভি ডিজাইনগুলিকে সমর্থন করে এমন অসংখ্য মেটাডেটা টেবিল সাধারণত তৃতীয়-স্বাভাবিক সম্পর্কিত আকারে থাকে। বাণিজ্যিক বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ড সিস্টেমগুলি (ই. এইচ. আর) রোগ নির্ণয়, অস্ত্রোপচার পদ্ধতি এবং পরীক্ষাগার পরীক্ষার ফলাফলের মতো তথ্যের শ্রেণীর জন্য সারি-মডেলিং ব্যবহার করে, যা পৃথক টেবিলে বিভক্ত করা হয়। প্রতিটি টেবিলে, "সত্তা" হল রোগীর আইডি এবং রোগ নির্ণয়ের তারিখ/সময় (বা অস্ত্রোপচার বা ল্যাব পরীক্ষা সঞ্চালিত) এর একটি সংমিশ্রণ; বৈশিষ্ট্যটি একটি বিশেষভাবে মনোনীত লুকআপ টেবিলে একটি বিদেশী কী যা একটি নিয়ন্ত্রিত শব্দভান্ডার ধারণ করে-যেমন, রোগ নির্ণয়ের জন্য আইসিডি-10, অস্ত্রোপচার পদ্ধতির জন্য বর্তমান পদ্ধতিগত পরিভাষা, মূল্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট সহ। (উদাহরণস্বরূপ, পরীক্ষাগার-পরীক্ষার ফলাফলের জন্য, কেউ পরিমাপ করা মানটি রেকর্ড করতে পারে, তা সে স্বাভাবিক, নিম্ন বা উচ্চ পরিসরেই হোক না কেন, পরীক্ষা করার জন্য দায়ী ব্যক্তির আইডি, পরীক্ষার তারিখ/সময় ইত্যাদি)। আগে যেমন বলা হয়েছে, এটি একটি পূর্ণাঙ্গ ই. এ. ভি পদ্ধতি নয় কারণ একটি প্রদত্ত টেবিলের জন্য বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্র সীমাবদ্ধ, ঠিক যেমন একটি সুপারমার্কেটের বিক্রয় টেবিলে পণ্য আই. ডি-র ক্ষেত্র পণ্যের ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধ থাকবে। যাইহোক, আদর্শ শব্দভাণ্ডারে সর্বদা সংজ্ঞায়িত নয় এমন পরামিতিগুলির উপর তথ্য ক্যাপচার করার জন্য, ই. এইচ. আরগুলি একটি "বিশুদ্ধ" ই. এ. ভি প্রক্রিয়াও সরবরাহ করে, যেখানে বিশেষভাবে মনোনীত শক্তি-ব্যবহারকারীরা নতুন বৈশিষ্ট্য, তাদের ডেটা প্রকার, সর্বাধিক এবং ন্যূনতম অনুমোদিত মান (বা মান/কোডের অনুমোদিত সেট) সংজ্ঞায়িত করতে পারে এবং তারপরে অন্যদের এই বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে তথ্য ক্যাপচার করার অনুমতি দেয়। এপিক (টি. এম.) ই. এইচ. আর-এ, এই প্রক্রিয়াকে "ফ্লোশিট" বলা হয় এবং সাধারণত ইনপেশেন্ট নার্সিং পর্যবেক্ষণের তথ্য সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হয়। বিক্ষিপ্ত বৈশিষ্ট্যের মডেলিং ই. এ. ভি মডেল ব্যবহারের জন্য সাধারণ ক্ষেত্রে অত্যন্ত বিক্ষিপ্ত, বৈচিত্র্যময় বৈশিষ্ট্যের জন্য, যেমন উপরে বর্ণিত বৈদ্যুতিন মেডিকেল রেকর্ডের (ই. এম. আর) ক্লিনিকাল পরামিতিগুলির জন্য। এমনকি এখানেও, এটি সঠিকভাবে বলা যায় যে ইএভি মডেলিং নীতিটি ডাটাবেসের সমস্ত বিষয়বস্তুর পরিবর্তে একটি উপ-পরিকল্পনায় প্রয়োগ করা হয়। (উদাহরণস্বরূপ, রোগীর জনসংখ্যা, সবচেয়ে স্বাভাবিকভাবে এক-কলাম-প্রতি-বৈশিষ্ট্য, ঐতিহ্যগত সম্পর্কিত কাঠামোতে মডেল করা হয়।) ফলস্বরূপ, ই. এ. ভি বনাম "রিলেশনাল" নকশা সম্পর্কে যুক্তিগুলি সমস্যার অসম্পূর্ণ বোঝার প্রতিফলন করেঃ একটি ই. এ. ভি নকশা শুধুমাত্র একটি ডাটাবেসের সেই উপ-পরিকল্পনার জন্য নিযুক্ত করা উচিত যেখানে বিরল বৈশিষ্ট্যগুলি মডেল করা প্রয়োজনঃ এমনকি এখানেও, তাদের তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্ম মেটাডেটা টেবিল দ্বারা সমর্থিত করা প্রয়োজন। তুলনামূলকভাবে খুব কম ডাটাবেস-ডিজাইন সমস্যা রয়েছে যেখানে বিরল বৈশিষ্ট্যের মুখোমুখি হয়ঃ এই কারণেই ইএভি ডিজাইন প্রযোজ্য পরিস্থিতি তুলনামূলকভাবে বিরল। এমনকি যেখানে তাদের মুখোমুখি করা হয়, সেখানেও ইএভি টেবিলের একটি সেট বিরল তথ্যকে সম্বোধন করার একমাত্র উপায় নয়ঃ একটি এক্সএমএল-ভিত্তিক সমাধান (নীচে আলোচনা করা হয়েছে) প্রযোজ্য হয় যখন প্রতি সত্তার সর্বাধিক সংখ্যক বৈশিষ্ট্য তুলনামূলকভাবে পরিমিত হয় এবং বিরল তথ্যের মোট পরিমাণও একইভাবে পরিমিত হয়। এই পরিস্থিতির একটি উদাহরণ হল বিভিন্ন পণ্যের প্রকারের জন্য পরিবর্তনশীল বৈশিষ্ট্যগুলি ধরার সমস্যা। ই-কমার্স পরিস্থিতিতেও বিরল বৈশিষ্ট্য দেখা দিতে পারে যেখানে কোনও সংস্থা পণ্যের একটি বিশাল এবং অত্যন্ত বৈচিত্র্যময় সেট কিনছে বা বিক্রি করছে, যেখানে পণ্যের পৃথক বিভাগের বিবরণ অত্যন্ত পরিবর্তনশীল। প্রতি শ্রেণীতে খুব কম দৃষ্টান্ত সহ অসংখ্য শ্রেণীর মডেলিংঃ অত্যন্ত গতিশীল স্কিমা ইএভি-র আরেকটি প্রয়োগ মডেলিং শ্রেণী এবং বৈশিষ্ট্যগুলিতে রয়েছে যা বিরল না হলেও গতিশীল, তবে যেখানে প্রতি শ্রেণীতে ডেটা সারির সংখ্যা তুলনামূলকভাবে পরিমিত হবে-সর্বাধিক কয়েকশো সারি, তবে সাধারণত কয়েক ডজন-এবং সিস্টেম বিকাশকারীকেও খুব অল্প সময়ের মধ্যে একটি ওয়েব-ভিত্তিক শেষ-ব্যবহারকারী ইন্টারফেস সরবরাহ করতে হবে। "গতিশীল" অর্থ হল একটি বিবর্তিত তথ্য মডেলের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য নতুন শ্রেণী এবং বৈশিষ্ট্যগুলি ক্রমাগত সংজ্ঞায়িত এবং পরিবর্তন করা প্রয়োজন। এই দৃশ্যটি দ্রুত বিবর্তিত বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রগুলির পাশাপাশি সত্ত্ববিজ্ঞানের বিকাশে ঘটতে পারে, বিশেষত প্রোটোটাইপিং এবং পুনরাবৃত্তিমূলক পরিশোধন পর্যায়ে। যদিও তথ্যের একটি নতুন বিভাগের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য নতুন টেবিল এবং কলাম তৈরি করা বিশেষভাবে শ্রম-নিবিড় নয়, ওয়েব-ভিত্তিক ইন্টারফেসের প্রোগ্রামিং যা টাইপ-এবং রেঞ্জ-ভিত্তিক বৈধতার সাথে ব্রাউজিং বা মৌলিক সম্পাদনাকে সমর্থন করে। এই ক্ষেত্রে, আরও রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য দীর্ঘমেয়াদী সমাধান হল এমন একটি কাঠামো তৈরি করা যেখানে শ্রেণী এবং বৈশিষ্ট্যের সংজ্ঞাগুলি মেটাডেটাতে সংরক্ষণ করা হয় এবং সফ্টওয়্যারটি গতিশীলভাবে এই মেটাডেটা থেকে একটি মৌলিক ব্যবহারকারী ইন্টারফেস তৈরি করে। এই পরিস্থিতি মোকাবিলার জন্য আগে উল্লিখিত ইএভি/সিআর কাঠামো তৈরি করা হয়েছিল। লক্ষ্য করুন যে একটি ইএভি ডেটা মডেল এখানে অপরিহার্য নয়, তবে সিস্টেম ডিজাইনার এটিকে ষাট বা তার বেশি টেবিল তৈরি করার একটি গ্রহণযোগ্য বিকল্প হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন, যা মোট দুই হাজার সারির বেশি নয়। এখানে, যেহেতু প্রতি শ্রেণীতে সারির সংখ্যা খুব কম, দক্ষতার বিবেচনার গুরুত্ব কম; ক্লাস আইডি/অ্যাট্রিবিউট আইডি দ্বারা স্ট্যান্ডার্ড ইনডেক্সিং সহ, ডিবিএমএস অপ্টিমাইজাররা সেই শ্রেণী বা অ্যাট্রিবিউটের সাথে জড়িত একটি প্রশ্ন চালানোর সময় সহজেই মেমরিতে একটি ছোট শ্রেণীর জন্য ডেটা ক্যাশ করতে পারে। গতিশীল-বৈশিষ্ট্যের প্রেক্ষাপটে, এটি লক্ষণীয় যে রিসোর্স ডিসক্রিপশন ফ্রেমওয়ার্ক (আরডিএফ) শব্দার্থ-ওয়েব-সম্পর্কিত সত্ত্ববিজ্ঞানের কাজের ভিত্তি হিসাবে নিযুক্ত করা হচ্ছে। আরডিএফ, তথ্য উপস্থাপনের একটি সাধারণ পদ্ধতি হওয়ার উদ্দেশ্যে, ইএভি-র একটি রূপঃ একটি আরডিএফ ট্রিপল একটি বস্তু, একটি সম্পত্তি এবং একটি মান নিয়ে গঠিত। জন বেন্টলির বই "রাইটিং এফিশিয়েন্ট প্রোগ্রামস"-এর শেষে, লেখক সতর্ক করেছেন যে কোডকে আরও দক্ষ করে তোলার ফলে সাধারণত এটি বোঝা এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা কঠিন হয়ে পড়ে এবং তাই কেউ তাড়াহুড়ো করে কোড পরিবর্তন করে না যতক্ষণ না কেউ প্রথমে নির্ধারণ করে যে কোনও কার্য সম্পাদনের সমস্যা রয়েছে, এবং কোড প্রোফাইলিংয়ের মতো পদক্ষেপগুলি বাধাটির সঠিক অবস্থানটি চিহ্নিত করেছে। একবার আপনি এটি করার পরে, আপনি কেবল নির্দিষ্ট কোডটি সংশোধন করেন যা দ্রুত চালানোর প্রয়োজন। অনুরূপ বিবেচনাগুলি ইএভি মডেলিংয়ের ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য হয়ঃ আপনি এটি কেবলমাত্র উপ-ব্যবস্থায় প্রয়োগ করেন যেখানে ঐতিহ্যবাহী রিলেশনাল মডেলিংকে অপ্রয়োজনীয় বলে মনে করা হয় (ক্লিনিকাল ডেটা ডোমেনের মতো), বা সিস্টেম বিবর্তনের সময়, উল্লেখযোগ্য রক্ষণাবেক্ষণ চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হওয়ার জন্য আবিষ্কৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, ডাটাবেস গুরু (এবং বর্তমানে ওরাকল কর্পোরেশনের কোর টেকনোলজিসের সহ-সভাপতি) টম কাইট, ঐতিহ্যবাহী ব্যবসায়িক পরিস্থিতিতে ইএভি নিয়োগের ত্রুটিগুলি সঠিকভাবে তুলে ধরেছেন এবং এই বিষয়টি তুলে ধরেছেন যে ইএভি নিয়োগের জন্য নিছক "নমনীয়তা" যথেষ্ট মানদণ্ড নয়। (যাইহোক, তিনি ব্যাপক দাবি করেন যে ইএভি সমস্ত পরিস্থিতিতে এড়ানো উচিত, যদিও ওরাকলের স্বাস্থ্য বিজ্ঞান বিভাগ নিজেই ইএভি-কে তার বাণিজ্যিক সিস্টেম ক্লিনট্রিয়াল এবং ওরাকল ক্লিনিকাল-এ ক্লিনিকাল-ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির মডেল করার জন্য নিযুক্ত করে।) ই. এ. ভি তথ্যের সঙ্গে কাজ করা ই. এ. ভি-র অ্যাকিলিস হিল হল প্রচুর পরিমাণে ই. এ. ভি তথ্যের সঙ্গে কাজ করার অসুবিধা। একই তথ্যের কলামার এবং সারি-বা ইএভি-মডেল উপস্থাপনাগুলির মধ্যে ক্ষণস্থায়ী বা স্থায়ীভাবে আন্তঃ-রূপান্তর করা প্রায়শই প্রয়োজন; এটি ম্যানুয়ালি এবং সিপিইউ-নিবিড় উভয় ক্ষেত্রেই ত্রুটি-প্রবণ হতে পারে। সাধারণ কাঠামো যা অ্যাট্রিবিউট এবং অ্যাট্রিবিউট-গ্রুপিং মেটাডেটা ব্যবহার করে তা পূর্ববর্তীটিকে সম্বোধন করে কিন্তু পরবর্তী সীমাবদ্ধতাকে নয়; প্রচলিত-সম্পর্কিত এবং ইএভি ডেটার মিশ্রণযুক্ত মিশ্র স্কিমার ক্ষেত্রে তাদের ব্যবহার কমবেশি বাধ্যতামূলক, যেখানে ত্রুটির পরিমাণ খুব তাৎপর্যপূর্ণ হতে পারে। রূপান্তর ক্রিয়াকে পিভোটিং বলা হয়। পিভোটিং শুধুমাত্র ইএভি ডেটার জন্য নয়, তবে যে কোনও ধরণের সারি-মডেল ডেটার জন্যও প্রয়োজন। (উদাহরণস্বরূপ, অ্যাসোসিয়েশন অ্যানালাইসিসের জন্য আপ্রিওরি অ্যালগরিদমের বাস্তবায়ন, যা একটি প্রদত্ত পণ্যের ক্রেতারাও কিনতে পারে এমন অন্যান্য পণ্যগুলি সনাক্ত করতে সুপারমার্কেট বিক্রয় ডেটা প্রক্রিয়া করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, প্রথম পদক্ষেপ হিসাবে পিভট সারি-মডেল ডেটা।) অনেক ডাটাবেস ইঞ্জিনের পিভোটিং সহজতর করার জন্য মালিকানাধীন এসকিউএল এক্সটেনশন রয়েছে এবং মাইক্রোসফ্ট এক্সেলের মতো প্যাকেজগুলিও এটি সমর্থন করে। যে পরিস্থিতিতে পিভটিং প্রয়োজন তা নীচে বিবেচনা করা হয়েছে। একটি পৃথক সত্তার জন্য পরিমিত পরিমাণে ডেটা ব্রাউজ করা, বিকল্পভাবে আন্তঃ-বৈশিষ্ট্য নির্ভরতার উপর ভিত্তি করে ডেটা সম্পাদনা করা। প্রয়োজনীয় সহায়ক মেটাডাটার পরিমিত পরিমাণ ক্যাশে করে এই অপারেশনটি সহজতর করা হয়। কিছু প্রোগ্রাম, যেমন ট্রায়ালডিবি, অর্ধ-স্থিতিশীল ওয়েব পৃষ্ঠাগুলি তৈরি করতে মেটাডেটা অ্যাক্সেস করে যার মধ্যে এমবেডেড প্রোগ্রামিং কোডের পাশাপাশি মেটাডেটা ধারণকারী ডেটা স্ট্রাকচার রয়েছে। বাল্ক এক্সট্রাকশন প্রচুর পরিমাণে (তবে অনুমানযোগ্য) তথ্যকে (যেমন, একটি ক্লিনিকাল গবেষণার সম্পূর্ণ তথ্য) রিলেশনাল টেবিলের একটি সেটে রূপান্তরিত করে। সিপিইউ-নিবিড় হলেও, এই কাজটি বিরল এবং রিয়েল-টাইমে করার প্রয়োজন নেই; অর্থাৎ, ব্যবহারকারী একটি ব্যাচড প্রক্রিয়া সম্পন্ন হওয়ার জন্য অপেক্ষা করতে পারেন। বাল্ক এক্সট্রাকশনের গুরুত্বকে অতিরঞ্জিত করা যায় না, বিশেষত যখন ডেটা প্রক্রিয়াজাত করা বা স্ট্যান্ডার্ড তৃতীয় পক্ষের সরঞ্জামগুলির সাথে বিশ্লেষণ করা হয় যা ইএভি কাঠামো সম্পর্কে সম্পূর্ণ অজ্ঞ। এখানে, একটি সাধারণ কাঠামোর মাধ্যমে চাকাগুলির পুরো সেটগুলিকে পুনরায় উদ্ভাবন করার চেষ্টা করার পরামর্শ দেওয়া হয় না এবং কেবলমাত্র রিলেশনাল টেবিলে ইএভি ডেটা বাল্ক-এক্সট্র্যাক্ট করা এবং তারপরে স্ট্যান্ডার্ড সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে এটির সাথে কাজ করা ভাল। যখন পৃথক বৈশিষ্ট্যের দৃষ্টিকোণ থেকে জিজ্ঞাসা করা হয়, (উদাহরণস্বরূপ, "লিভারের রোগের উপস্থিতি সহ সমস্ত রোগীকে পুনরুদ্ধার করুন, লিভার ব্যর্থতার লক্ষণ এবং অ্যালকোহল অপব্যবহারের কোনও ইতিহাস নেই") তখন সারি-বা ইএভি-মডেলযুক্ত ডেটার সাথে অ্যাড হক ক্যোয়ারি ইন্টারফেসগুলি অবশ্যই পৃথক কলাম হিসাবে পৃথক বৈশিষ্ট্য সহ প্রশ্নের ফলাফল দেখাতে হবে। বেশিরভাগ ই. এ. ভি ডাটাবেসের ক্ষেত্রে অ্যাড-হক কোয়েরি পারফরম্যান্স অবশ্যই সহনীয় হতে হবে, তবে সাব-সেকেন্ড প্রতিক্রিয়াগুলির প্রয়োজন হয় না, কারণ প্রশ্নগুলি প্রকৃতিতে অনুসন্ধানমূলক হতে থাকে। সম্পর্ক বিভাগ যাইহোক, ই. এ. ভি তথ্য মডেলের কাঠামো সম্পর্ক বিভাগের জন্য একটি নিখুঁত প্রার্থী, সম্পর্ক বীজগণিত দেখুন। একটি ভাল সূচীকরণ কৌশলের সাহায্যে বিলিয়ন সারির ইএভি টেবিলে কয়েকশ মিলিসেকেন্ডেরও কম সময়ে একটি প্রতিক্রিয়া সময় পাওয়া সম্ভব। মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভার এমভিপি পিটার লারসন একটি ল্যাপটপে এটি প্রমাণ করেছেন এবং সমাধানটি সাধারণভাবে উপলব্ধ করেছেন। পিভটিং কর্মক্ষমতা অনুকূলকরণ একটি সম্ভাব্য অপ্টিমাইজেশন হল একটি পৃথক "গুদামঘর" বা প্রশ্নযোগ্য স্কিমা ব্যবহার করা যার বিষয়বস্তু উৎপাদন (লেনদেন) স্কিমা থেকে ব্যাচ মোডে রিফ্রেশ করা হয়। ডেটা গুদামজাতকরণ দেখুন। গুদামঘরের টেবিলগুলি ব্যাপকভাবে সূচকযুক্ত এবং অস্বাভাবিককরণ ব্যবহার করে অনুকূলিত করা হয়, যা টেবিল সংযোগের কারণে কর্মক্ষমতা জরিমানা হ্রাস করতে একাধিক টেবিলকে একটিতে একত্রিত করে। একটি গুদামে নির্দিষ্ট ইএভি ডেটা "বস্তুগত ভিউ" ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড টেবিলে রূপান্তরিত হতে পারে (ডেটা গুদাম দেখুন), তবে এটি সাধারণত একটি শেষ অবলম্বন যা অবশ্যই সাবধানে ব্যবহার করা উচিত, কারণ এই ধরনের ভিউয়ের সংখ্যা একটি সিস্টেমে বৈশিষ্ট্যের সংখ্যার সাথে অ-রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়। ইন-মেমোরি ডেটা স্ট্রাকচারঃ মেমরি হ্যাশ টেবিল এবং দ্বি-মাত্রিক অ্যারে ব্যবহার করতে পারে অ্যাট্রিবিউট-গ্রুপিং মেটাডেটার সাথে পিভট ডেটাতে, একবারে একটি গ্রুপ। এই তথ্যটি প্রথম সারিতে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের অভ্যন্তরীণ নাম সহ একটি সমতল সীমাবদ্ধ ফাইল হিসাবে ডিস্কে লেখা হয়ঃ এই বিন্যাসটি সহজেই একটি রিলেশনাল টেবিলে বাল্ক-আমদানি করা যেতে পারে। এই "ইন-মেমোরি" কৌশলটি ইএভি টেবিলের প্রশ্নগুলিকে যতটা সম্ভব সহজ রেখে এবং আই/ও ক্রিয়াকলাপের সংখ্যা কমিয়ে বিকল্প পদ্ধতিকে উল্লেখযোগ্যভাবে ছাড়িয়ে যায়। প্রতিটি বিবৃতি প্রচুর পরিমাণে তথ্য পুনরুদ্ধার করে এবং হ্যাশ টেবিলগুলি পিভোটিং অপারেশন চালাতে সহায়তা করে, যার মধ্যে একটি প্রদত্ত বৈশিষ্ট্যের উদাহরণের জন্য উপযুক্ত সারি এবং কলামে একটি মান স্থাপন করা জড়িত। র্যান্ডম অ্যাক্সেস মেমোরি (র্যাম) আধুনিক হার্ডওয়্যারে যথেষ্ট পরিমাণে এবং সাশ্রয়ী যে এমনকি বড় ডেটা সেটগুলিতে একক অ্যাট্রিবিউট গ্রুপের জন্য সম্পূর্ণ ডেটা সেট সাধারণত মেমরিতে সম্পূর্ণরূপে ফিট করবে, যদিও অ্যালগরিদমটি ডেটার স্লাইসে কাজ করে আরও স্মার্ট করা যেতে পারে যদি এটি না হয়। স্পষ্টতই, আপনি যে পন্থা অবলম্বন করুন না কেন, ইএভি অনুসন্ধান করা নির্দিষ্ট ধরনের প্রশ্নের জন্য স্ট্যান্ডার্ড কলাম-মডেল রিলেশনাল ডেটা অনুসন্ধান করার মতো দ্রুত হবে না, ঠিক যেমন বিরল ম্যাট্রিক্সের উপাদানগুলির অ্যাক্সেস নন-স্পার্স ম্যাট্রিক্সের মতো দ্রুত নয় যদি পরেরটি সম্পূর্ণরূপে মূল স্মৃতিতে ফিট করে। (স্পার্স ম্যাট্রিক্স, লিঙ্কযুক্ত তালিকার মতো কাঠামো ব্যবহার করে উপস্থাপিত হয়, একটি প্রদত্ত এক্স-ওয়াই অবস্থানে একটি উপাদান অ্যাক্সেস করার জন্য তালিকা ট্র্যাভার্সাল প্রয়োজন, যখন 2-ডি অ্যারে হিসাবে উপস্থাপিত ম্যাট্রিক্সের উপাদানগুলিতে অ্যাক্সেস দ্রুত সিপিইউ রেজিস্টার অপারেশন ব্যবহার করে সঞ্চালিত করা যেতে পারে।) যাইহোক, আপনি যে সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করছিলেন তার জন্য যদি আপনি সঠিকভাবে ইএভি পদ্ধতিটি বেছে নেন, তবে এই মূল্যটি আপনি প্রদান করেন; এই ক্ষেত্রে, ইএভি মডেলিং একটি স্থান (এবং স্কিমা রক্ষণাবেক্ষণ) বনাম সিপিইউ-টাইম ট্রেডঅফের একটি উদাহরণ। বিকল্প ইএভি বনাম ইউনিভার্সাল ডেটা মডেল মূলত মায়ার, উলম্যান এবং ভার্ডি দ্বারা উপস্থাপিত, "ইউনিভার্সাল ডেটা মডেল" (ইউডিএম) সরল ব্যবহারকারীদের দ্বারা একটি জটিল রিলেশনাল স্কিমার অনুসন্ধানকে সহজতর করার চেষ্টা করে, এই বিভ্রম তৈরি করে যে সবকিছু একটি একক দৈত্য "ইউনিভার্সাল টেবিলে" সংরক্ষণ করা হয়। এটি আন্তঃ-টেবিল সম্পর্ক ব্যবহার করে এটি করে, যাতে ব্যবহারকারীকে কোন টেবিলে কোন বৈশিষ্ট্য রয়েছে তা নিয়ে চিন্তিত হওয়ার প্রয়োজন হয় না। সি. জে তারিখ অবশ্য উল্লেখ করেছে যে, এমন পরিস্থিতিতে যেখানে একটি টেবিল অন্যটির সাথে বহুগুণ সম্পর্কিত (যেমন বংশবৃত্তান্ত ডেটাবেসে, যেখানে একজন ব্যক্তির বাবা এবং মাও ব্যক্তি, অথবা কিছু ব্যবসায়িক ডেটাবেসে যেখানে সমস্ত ঠিকানা কেন্দ্রীয়ভাবে সংরক্ষণ করা হয়, এবং একটি সংস্থার বিভিন্ন অফিসের ঠিকানা এবং শিপিং ঠিকানা থাকতে পারে), দ্ব্যর্থহীন সংযোগগুলি নির্দিষ্ট করার জন্য ডাটাবেস স্কিমার মধ্যে অপর্যাপ্ত মেটাডেটা রয়েছে। যখন ইউ. ডি. এম-কে বাণিজ্যিকীকরণ করা হয়, যেমন এসএপি বিজনেস অবজেক্টস-এ, এই সীমাবদ্ধতা "ইউনিভার্স" তৈরির মাধ্যমে কাজ করা হয়, যা টেবিলের সেটগুলির মধ্যে পূর্বনির্ধারিত সংযোগগুলির সাথে সম্পর্কিত দৃষ্টিভঙ্গিঃ "ইউনিভার্স" বিকাশকারী বিভিন্ন উপনাম ব্যবহার করে একাধিকবার বহু-সম্পর্কিত টেবিলকে অন্তর্ভুক্ত করে দ্ব্যর্থহীন সংযোগগুলিকে দ্ব্যর্থহীন করে। ডেটা স্পষ্টভাবে মডেল করা ছাড়াও (ইউ. ডি. এম কেবল ব্যবহারকারী এবং ডাটাবেস স্কিমার মধ্যে মধ্যস্থতা করার জন্য সম্পর্কিত দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করে), ই. এ. ভি ইউনিভার্সাল ডেটা মডেলগুলির থেকে পৃথক যে এটি কেবল ইউ. ডি. এম-এর মতো প্রশ্ন ভিত্তিক (কেবল-পঠনযোগ্য) সিস্টেমগুলিতে নয়, লেনদেনের সিস্টেমেও প্রযোজ্য। এছাড়াও, যখন ক্লিনিকাল-ডেটা ক্যোয়ারি সিস্টেমের ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা হয়, তখন ইএভি বাস্তবায়নগুলি ব্যবহারকারীকে আগ্রহের কোনও বস্তুর শ্রেণী নির্দিষ্ট করা থেকে রক্ষা করে না। ইএভি-ভিত্তিক আই2বি2 ক্লিনিকাল ডেটা মার্টে, উদাহরণস্বরূপ, যখন ব্যবহারকারী কোনও শব্দ অনুসন্ধান করে, তখন তার কাছে ব্যবহারকারীর আগ্রহী তথ্যের বিভাগ নির্দিষ্ট করার বিকল্প থাকে। উদাহরণস্বরূপ, "লিথিয়াম" বাক্যাংশটি হয় ওষুধকে বোঝাতে পারে (যা বাইপোলার ডিসঅর্ডারের চিকিত্সার জন্য ব্যবহৃত হয়), অথবা রোগীর রক্তে লিথিয়াম স্তরের জন্য একটি পরীক্ষাগার পরীক্ষা। (লিথিয়ামের রক্তের মাত্রা অবশ্যই সতর্কতার সাথে পর্যবেক্ষণ করতে হবেঃ ওষুধের অত্যধিক মাত্রা গুরুতর পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া সৃষ্টি করে, যখন খুব কম অকার্যকর হয়।) এক্স. এম. এল এবং জে. এস. ও. এন একটি ওপেন স্কিমা বাস্তবায়ন পরিবর্তনশীল/বিরল তথ্য ক্যাপচার করার জন্য একটি টেবিলে একটি এক্স. এম. এল কলাম ব্যবহার করতে পারে। অনুরূপ ধারণাগুলি জে. এস. ও. এন-মূল্যবান কলামগুলিকে সমর্থন করে এমন ডাটাবেসে প্রয়োগ করা যেতে পারেঃ বিরল, শ্রেণিবদ্ধ তথ্যকে জে. এস. ও. এন হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে। যদি ডাটাবেসের জে. এস. ও. এন সমর্থন থাকে, যেমন পোস্টগ্রে. এস. কিউ. এল এবং (আংশিকভাবে) এস. কিউ. এল সার্ভার 2016 এবং তার পরে, তবে বৈশিষ্ট্যগুলি অনুসন্ধান করা, সূচীভুক্ত করা এবং যুক্ত করা যেতে পারে। এটি সরল ই. এ. ভি বাস্তবায়নের তুলনায় 1000 গুণেরও বেশি কর্মক্ষমতার উন্নতির প্রস্তাব দিতে পারে, তবে সামগ্রিক ডাটাবেস অ্যাপ্লিকেশনটিকে আরও শক্তিশালী করে তোলে না। লক্ষ্য করুন যে, এক্স. এম. এল বা জে. এস. ও. এন-এর তথ্য দুটি উপায়ে সংরক্ষণ করা যেতে পারেঃ একটি উপায় হল এটি একটি সরল স্ট্রিং হিসাবে সংরক্ষণ করা, যা ডাটাবেস সার্ভারের কাছে অস্বচ্ছ; অন্য উপায় হল একটি ডাটাবেস সার্ভার ব্যবহার করা যা কাঠামোটি "দেখতে" পারে। অস্বচ্ছ স্ট্রিং সংরক্ষণ করার ক্ষেত্রে স্পষ্টতই কিছু গুরুতর ত্রুটি রয়েছেঃ এগুলি সরাসরি জিজ্ঞাসা করা যায় না, কেউ তাদের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে একটি সূচক তৈরি করতে পারে না এবং বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে জয়েন করা অসম্ভব। মেটাডেটা টেবিল এবং অ্যাপ্লিকেশন-ফ্রেমওয়ার্ক কোডের ক্ষেত্রে অবকাঠামোর পরিমাণের কারণে ইএভি মডেলগুলি ব্যবহার করার সময় ডেটা পরিচালনা করতে হবে এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা অত্যন্ত জটিল হয়ে পড়ে। এক্স. এম. এল ব্যবহার সার্ভার-ভিত্তিক তথ্য বৈধকরণের সমস্যা সমাধান করে (যা ই. এ. ভি-ভিত্তিক কাঠামোতে মধ্য-স্তর এবং ব্রাউজার-ভিত্তিক কোড দ্বারা করা আবশ্যক), তবে এর নিম্নলিখিত ত্রুটিগুলি রয়েছেঃ এটি প্রোগ্রামার-নিবিড়। এক্স. এম. এল স্কিমা হাতে লেখা কুখ্যাতভাবে জটিল, একটি প্রস্তাবিত পদ্ধতি হল রিলেশনাল টেবিলগুলি সংজ্ঞায়িত করে, এক্স. এম. এল-স্কিমা কোড তৈরি করে এবং তারপর এই টেবিলগুলি বাদ দিয়ে সেগুলি তৈরি করা। গতিশীল স্কিমা জড়িত অনেক উৎপাদন ক্রিয়াকলাপে এটি সমস্যাযুক্ত, যেখানে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি পাওয়ার-ব্যবহারকারীদের দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা প্রয়োজন যারা একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন ডোমেন (যেমন। ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট বা বায়োমেডিসিন) কিন্তু অগত্যা প্রোগ্রামার নয়। বিপরীতে, ইএভি ব্যবহার করে এমন উৎপাদন ব্যবস্থায়, এই ধরনের ব্যবহারকারীরা একটি জিইউআই অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি (এবং প্রতিটি সম্পর্কিত ডেটা-টাইপ এবং বৈধতা পরীক্ষা) সংজ্ঞায়িত করে। যেহেতু বৈধতা-সম্পর্কিত মেটাডেটা একটি স্বাভাবিক নকশায় একাধিক রিলেশনাল টেবিলে সংরক্ষণ করা প্রয়োজন, একটি জিইউআই অ্যাপ্লিকেশন যা এই টেবিলগুলিকে একসাথে সংযুক্ত করে এবং উপযুক্ত মেটাডেটা-সামঞ্জস্য পরীক্ষা প্রয়োগ করে, এটি অ্যাট্রিবিউট তথ্য প্রবেশের অনুমতি দেওয়ার একমাত্র ব্যবহারিক উপায়, এমনকি উন্নত ডেভেলপারদের জন্য-এমনকি যদি শেষ-ফলাফল পৃথক রিলেশনাল টেবিলের পরিবর্তে এক্সএমএল বা জেএসওএন ব্যবহার করে। সার্ভার-ভিত্তিক ডায়াগনস্টিক যা একটি এক্স. এম. এল/জে. এস. ও. এন সমাধানের সাথে ফলাফল দেয় যদি ভুল তথ্য সন্নিবেশ করার চেষ্টা করা হয় (যেমন, পরিসীমা পরীক্ষা বা নিয়মিত-অভিব্যক্তি প্যাটার্ন লঙ্ঘন) শেষ ব্যবহারকারীর কাছে গুপ্তঃ ত্রুটিটি সঠিকভাবে জানাতে, কমপক্ষে, প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের সাথে একটি বিস্তারিত এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব ত্রুটি ডায়াগনস্টিক সংযুক্ত করতে হবে। সমাধানটি ব্যবহারকারী-ইন্টারফেস-প্রজন্মের সমস্যার সমাধান করে না। উপরের সমস্ত ত্রুটিগুলি মেটাডেটা এবং অ্যাপ্লিকেশন কোডের একটি স্তর তৈরি করে নিরাময়যোগ্য, তবে এটি তৈরি করার সময়, একটি কাঠামো তৈরি না করার মূল "সুবিধা" অদৃশ্য হয়ে গেছে। বাস্তবতা হল, যেকোনও স্টোরেজ পদ্ধতি ব্যবহার করা হোক না কেন, স্পার্স ডেটা অ্যাট্রিবিউটগুলিকে শক্তিশালীভাবে মডেলিং করা একটি কঠিন ডাটাবেস-অ্যাপ্লিকেশন-ডিজাইন সমস্যা। তবে, সার্কার কাজ তথ্য-সংরক্ষণ স্তরের জন্য টাইপ-নির্দিষ্ট রিলেশনাল ইএভি টেবিলের পরিবর্তে একটি এক্সএমএল ক্ষেত্র ব্যবহার করার কার্যকারিতা প্রমাণ করে এবং এমন পরিস্থিতিতে যেখানে প্রতি সত্তার বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা পরিমিত (যেমন, বিভিন্ন পণ্যের জন্য পরিবর্তনশীল পণ্য বৈশিষ্ট্য) এক্সএমএল-ভিত্তিক সমাধান একটি ইএভি-টেবিল-ভিত্তিক সমাধানের তুলনায় আরও কমপ্যাক্ট। (এক্স. এম. এল নিজেই অ্যাট্রিবিউট-ভ্যালু ডেটা উপস্থাপনার একটি মাধ্যম হিসাবে বিবেচিত হতে পারে, যদিও এটি রিলেশনাল টেবিলের পরিবর্তে কাঠামোগত পাঠ্যের উপর ভিত্তি করে।) ট্রি স্ট্রাকচার এবং রিলেশনাল ডেটাবেস একটি রিলেশনাল ডাটাবেসে ট্রি-স্ট্রাকচার্ড ডেটার উপস্থাপনের জন্য আরও বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে, তা সে এক্স. এম. এল, জে. এস. ও. এন বা অন্যান্য বিন্যাস, যেমন নেস্টেড সেট মডেল। অন্যদিকে, ডাটাবেস বিক্রেতারা তাদের ডেটা স্ট্রাকচার এবং ক্যোয়ারি বৈশিষ্ট্যগুলিতে জে. এস. ও. এন এবং এক্স. এম. এল সমর্থন অন্তর্ভুক্ত করতে শুরু করেছে, যেমন আই. বি. এম ডিবি2-এ, যেখানে এক্স. এম. এল ডেটা টেবিল থেকে আলাদা এক্স. এম. এল হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়, এস. কিউ. এল স্টেটমেন্টের অংশ হিসাবে এক্সপ্যাথ ক্যোয়ারি ব্যবহার করে, অথবা পোস্টগ্রে. এস. কিউ. এল-এ, একটি জে. এস. ও. এন ডেটা টাইপ সহ যা সূচীভুক্ত এবং জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে। এই উন্নয়নগুলি ইএভি মডেল পদ্ধতির সম্পাদন, উন্নতি বা প্রতিস্থাপন করে। জে. এস. ও. এন এবং এক্স. এম. এল-এর ব্যবহার অপরিহার্যভাবে একটি ই. এ. ভি মডেলের ব্যবহারের মতো নয়, যদিও তারা ওভারল্যাপ করতে পারে। ইচ্ছাকৃতভাবে শ্রেণিবদ্ধ তথ্যের জন্য এক্স. এম. এল ই. এ. ভি-র চেয়ে বেশি পছন্দনীয় যা একক সত্তার জন্য আয়তনে তুলনামূলকভাবে পরিমিতঃ এটি ডেটা-ম্যানিপুলেশন পারফরম্যান্সের ক্ষেত্রে মাল্টি-গিগাবাইট স্তর পর্যন্ত স্কেল করার উদ্দেশ্যে নয়। এক্স. এম. এল স্পার্স-অ্যাট্রিবিউট সমস্যার সাথে সম্পর্কিত নয়, এবং যখন উপস্থাপিত তথ্যের অন্তর্নিহিত ডেটা মডেলটি সরাসরি একটি সম্পর্কিত কাঠামোতে বিভক্ত করা যেতে পারে, তখন প্রাথমিক সঞ্চয় ব্যবস্থার চেয়ে ডেটা বিনিময়ের মাধ্যম হিসাবে এক্স. এম. এল আরও উপযুক্ত। ইএভি, যেমন আগে বলা হয়েছে, বিশেষভাবে (এবং শুধুমাত্র) বিরল-বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। যখন এই ধরনের পরিস্থিতি বজায় থাকে, তখন ডেটাটাইপ-নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউট-ভ্যালু টেবিলের ব্যবহার যা সত্তা দ্বারা, অ্যাট্রিবিউট দ্বারা এবং মান দ্বারা সূচীভুক্ত করা যেতে পারে এবং সাধারণ এসকিউএল বিবৃতির মাধ্যমে ম্যানিপুলেট করা যেতে পারে, তা এক্সএমএল ট্রি কাঠামোর ব্যবহারের তুলনায় অনেক বেশি পরিমাপযোগ্য। উপরে উল্লিখিত গুগল অ্যাপ ইঞ্জিন একটি ভাল কারণে দৃঢ়-টাইপ-মান টেবিল ব্যবহার করে। গ্রাফ ডাটাবেস ই. এ. ভি-কাঠামোগত তথ্যের সাথে সম্মুখীন বিভিন্ন সমস্যা পরিচালনার একটি বিকল্প পদ্ধতি হল একটি গ্রাফ ডাটাবেস নিয়োগ করা। এগুলি একটি গ্রাফ বা হাইপারগ্রাফের নোড হিসাবে সত্তাকে উপস্থাপন করে এবং সেই গ্রাফের লিঙ্ক বা প্রান্ত হিসাবে বৈশিষ্ট্যযুক্ত করে। টেবিল জয়েনের সমস্যাটি গ্রাফ-নির্দিষ্ট প্রশ্ন ভাষা, যেমন অ্যাপাচি টিঙ্কারপপ, বা ওপেনকগ অ্যাটমস্পেস প্যাটার্ন ম্যাচার সরবরাহ করে সমাধান করা হয়। আরেকটি বিকল্প হল এস. পি. এ. আর. কিউ. এল স্টোর ব্যবহার করা। সার্ভার সফ্টওয়্যার পোস্টগ্রেএসকিউএল-এর জন্য বিবেচনাঃ জে. এস. ও. এন. বি কলাম পোস্টগ্রেএসকিউএল সংস্করণ 9.4-এ জে. এস. ও. এন বাইনারি কলাম (জে. এস. ও. এন. বি)-এর জন্য সমর্থন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা অনুসন্ধান, সূচীকরণ এবং যুক্ত করা যেতে পারে। এটি ঐতিহ্যবাহী ইএভি টেবিল ডিজাইনের তুলনায় এক হাজার বা তার বেশি গুণক দ্বারা কর্মক্ষমতার উন্নতির অনুমতি দেয়। জে. এস. ও. এন. বি-এর উপর ভিত্তি করে একটি ডিবি স্কিমে সর্বদা কম টেবিল থাকেঃ একটি সত্তা টেবিলের জে. এস. ও. এন. বি ধরনের ক্ষেত্রগুলিতে বৈশিষ্ট্য-মান জোড়া বসাতে পারে। এর ফলে ডিবি স্কিমা বোঝা সহজ হয় এবং এসকিউএল প্রশ্নগুলি সংক্ষিপ্ত হয়। বিমূর্ত স্তরের উপর ডাটাবেস অবজেক্টগুলিকে পরিচালনা করার জন্য প্রোগ্রামিং কোডটি অনেক ছোট হয়ে যায়। এসকিউএল সার্ভার 2008 এবং পরবর্তীঃ মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভার 2008 ইএভি-র একটি (মালিকানাধীন) বিকল্প প্রদান করে। পারমাণবিক তথ্য প্রকারের কলামগুলিকে (যেমন, সংখ্যাসূচক, ভারচার বা ডেটটাইম কলাম) ক্রিয়েট টেবিল স্টেটমেন্টের কলাম সংজ্ঞায় স্পার্স শব্দটি অন্তর্ভুক্ত করে বিরল হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে। বিক্ষিপ্ত কলামগুলি এন. ইউ. এল. এল মানগুলির সঞ্চয়কে অনুকূল করে তোলে (যা এখন কোনও জায়গা নেয় না) এবং যখন একটি টেবিলের সংখ্যাগরিষ্ঠ রেকর্ডে সেই কলামের জন্য এন. ইউ. এল. এল মান থাকবে তখন কার্যকর হয়। বিরল কলামের সূচকগুলিও অনুকূলিত করা হয়ঃ শুধুমাত্র মান সহ সেই সারিগুলি সূচীভুক্ত করা হয়। উপরন্তু, একটি টেবিলের একটি নির্দিষ্ট সারিতে সমস্ত বিরল কলামের বিষয়বস্তু সম্মিলিতভাবে একটি একক এক্স. এম. এল কলামে (একটি কলাম সেট) একত্রিত করা যেতে পারে, যার বিষয়বস্তু [<কলাম-নাম> কলামের বিষয়বস্তু </column-নাম>] * আকারে হয়। প্রকৃতপক্ষে, যদি একটি কলাম সেট একটি টেবিলের জন্য একটি ক্রিয়েট টেবিল স্টেটমেন্টের অংশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তবে পরবর্তীকালে সংজ্ঞায়িত সমস্ত বিরল কলাম সাধারণত এতে যোগ করা হয়। এর মজার পরিণতি হল যে, এসকিউএল বিবৃতি 'সিলেক্ট *' থেকে 'ট্যাবলনাম' পৃথক পৃথক বিরল কলামগুলি ফেরত দেবে না, তবে সেগুলিকে একটি একক এক্সএমএল কলামে একত্রিত করবে যার নাম কলাম সেটের (যা তাই একটি ভার্চুয়াল, গণনা করা কলাম হিসাবে কাজ করে)। বিক্ষিপ্ত কলামগুলি পণ্যের তথ্যের মতো ব্যবসায়িক প্রয়োগের জন্য সুবিধাজনক, যেখানে প্রযোজ্য বৈশিষ্ট্যগুলি পণ্যের প্রকারের উপর নির্ভর করে অত্যন্ত পরিবর্তনশীল হতে পারে, তবে যেখানে প্রতি পণ্যের প্রকারের পরিবর্তনশীল বৈশিষ্ট্যগুলির মোট সংখ্যা তুলনামূলকভাবে পরিমিত। বিরল বৈশিষ্ট্যের সীমাবদ্ধতা যাইহোক, বিরল বৈশিষ্ট্যের মডেলিংয়ের এই পদ্ধতির বেশ কয়েকটি সীমাবদ্ধতা রয়েছেঃ প্রতিদ্বন্দ্বী ডিবিএমএসগুলি, উল্লেখযোগ্যভাবে, তাদের নিজস্ব ইঞ্জিনের জন্য এই ধারণাটি ধার না নেওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। সীমাবদ্ধতাগুলির মধ্যে রয়েছেঃ একটি টেবিলে বিরল কলামের সর্বাধিক সংখ্যা 10,000, যা কিছু বাস্তবায়নের জন্য কম হতে পারে, যেমন ক্লিনিকাল ডেটা সংরক্ষণের জন্য, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলির সম্ভাব্য সংখ্যা একটি ক্রমের মাত্রা বেশি। অতএব, এটি কোনও রোগীর জন্য * সমস্ত * সম্ভাব্য ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির মডেলিংয়ের সমাধান নয়। নতুন বৈশিষ্ট্যের সংযোজন-একটি ই. এ. ভি মডেল খোঁজার অন্যতম প্রধান কারণ-এখনও একটি ডি. বি. এ প্রয়োজন। উপরন্তু, বিরল অ্যাট্রিবিউট ডেটার জন্য একটি ইউজার ইন্টারফেস তৈরির সমস্যাটির সমাধান করা হয়নিঃ শুধুমাত্র স্টোরেজ প্রক্রিয়াটি সুবিন্যস্ত করা হয়েছে। * অ্যাপ্লিকেশনগুলি রান-টাইমে একটি টেবিল থেকে বিরল কলামগুলি গতিশীলভাবে যোগ এবং অপসারণের জন্য লেখা যেতে পারেঃ বিপরীতে, একটি বহু-ব্যবহারকারী দৃশ্যে এই জাতীয় ক্রিয়া সম্পাদনের একটি প্রচেষ্টা যেখানে অন্যান্য ব্যবহারকারী/প্রক্রিয়াগুলি এখনও টেবিলটি ব্যবহার করছে বিরল কলাম ছাড়াই টেবিলের জন্য প্রতিরোধ করা হবে। যাইহোক, যদিও এই ক্ষমতা শক্তি এবং নমনীয়তা প্রদান করে, এটি অপব্যবহারকে আমন্ত্রণ জানায় এবং বিচক্ষণতার সাথে এবং কদাচিৎ ব্যবহার করা উচিত। এর ফলে উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতার জরিমানা হতে পারে, কারণ এই টেবিলটি ব্যবহার করে যে কোনও সংকলিত অনুসন্ধান পরিকল্পনা স্বয়ংক্রিয়ভাবে অকার্যকর হয়ে যায়। গতিশীল কলাম সংযোজন বা অপসারণ এমন একটি অপারেশন যা নিরীক্ষা করা উচিত, কারণ কলাম অপসারণ ডেটা ক্ষতির কারণ হতে পারেঃ কোনও অ্যাপ্লিকেশনকে কোনও ধরণের ট্রেইল বজায় না রেখে একটি টেবিল সংশোধন করার অনুমতি দেওয়া, কর্মের যৌক্তিকতা সহ, ভাল সফ্টওয়্যার অনুশীলন নয়। এসকিউএল সীমাবদ্ধতা (যেমন, পরিসীমা পরীক্ষা, নিয়মিত অভিব্যক্তি পরীক্ষা) বিরল কলামে প্রয়োগ করা যায় না। একমাত্র যে চেকটি প্রয়োগ করা হয় তা হল সঠিক ডেটা প্রকারের জন্য। মেটাডেটা টেবিল এবং মধ্য-স্তরের কোডে সীমাবদ্ধতা প্রয়োগ করতে হবে, যেমনটি উৎপাদন ইএভি সিস্টেমে করা হয়। (এই বিবেচনাটি ব্যবসায়িক প্রয়োগের ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য।) এসকিউএল সার্ভারের সারির আকারের সীমাবদ্ধতা রয়েছে যদি কোনও কলামের স্টোরেজ ফর্ম্যাট পরিবর্তন করার চেষ্টা করা হয়ঃ সমস্ত পারমাণবিক-ডেটাটাইপ কলামের মোট বিষয়বস্তু, বিরল এবং অ-বিক্ষিপ্ত, একটি সারিতে যা ডেটা ধারণ করে 8016 বাইট অতিক্রম করতে পারে না যদি সেই টেবিলে ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুলিপি করার জন্য একটি বিরল কলাম থাকে। ডেটা ধারণকারী বিরল কলামগুলিতে ডেটা টাইপের জন্য স্টোরেজ ছাড়াও প্রতি কলামে 4 বাইটের স্টোরেজ ওভারহেড থাকে (যেমন, ডেটটাইম কলামের জন্য 4 বাইট)। এটি বিরল-কলামের তথ্যের পরিমাণকে প্রভাবিত করে যা আপনি একটি প্রদত্ত সারির সাথে যুক্ত করতে পারেন। এই আকারের সীমাবদ্ধতা ভারচার ডেটা প্রকারের জন্য শিথিল করা হয়েছে, যার অর্থ হল, যদি কেউ একটি উৎপাদন ব্যবস্থায় সারি-আকারের সীমাকে আঘাত করে, তবে বিরল কলামগুলিকে ভারচার হিসাবে মনোনীত করে এর চারপাশে কাজ করতে হবে যদিও তাদের একটি ভিন্ন অভ্যন্তরীণ ডেটা প্রকার থাকতে পারে। দুর্ভাগ্যবশত, এই পদ্ধতিটি এখন সার্ভার-সাইড ডেটা-টাইপ চেকিংকে বিকৃত করে। ক্লাউড কম্পিউটিং অফার অনেক ক্লাউড কম্পিউটিং বিক্রেতারা ইএভি মডেলের উপর ভিত্তি করে ডেটা স্টোর অফার করে, যেখানে একটি প্রদত্ত সত্তার সাথে নির্বিচারে সংখ্যক বৈশিষ্ট্য যুক্ত করা যেতে পারে। রজার জেনিংস এগুলির একটি গভীর তুলনা প্রদান করেছেন। অ্যামাজনের অফার, সিম্পলডিবি-তে, ডেটা টাইপ স্ট্রিংয়ের মধ্যে সীমাবদ্ধ, এবং যদি আপনি বাছাইয়ের মতো ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে চান তবে অভ্যন্তরীণভাবে নন-স্ট্রিং ডেটা স্ট্রিং (যেমন, নম্বরগুলি অবশ্যই নেতৃস্থানীয় শূন্যের সাথে প্যাড করা আবশ্যক) করতে বাধ্য করতে হবে। মাইক্রোসফটের অফার, উইন্ডোজ অ্যাজুরে টেবিল স্টোরেজ, ডেটা প্রকারের একটি সীমিত সেট প্রদান করেঃ বাইট [], বুল, ডেটটাইম, ডাবল, গাইড, ইন্ট, লং এবং স্ট্রিং। গুগল অ্যাপ ইঞ্জিন ডেটা প্রকারের সর্বাধিক বৈচিত্র্য প্রদান করেঃ সংখ্যাসূচক তথ্যকে পূর্ণসংখ্যা, দীর্ঘ বা ফ্লটে বিভক্ত করার পাশাপাশি, এটি ফোন নম্বর, ই-মেইল ঠিকানা, জিওকোড এবং হাইপারলিঙ্কের মতো কাস্টম ডেটা প্রকারকেও সংজ্ঞায়িত করে। গুগল, কিন্তু অ্যামাজন বা মাইক্রোসফ্ট নয়, আপনাকে মেটাডেটা সংজ্ঞায়িত করতে দেয় যা আপনাকে একটি মেটাডেটা মডেল তৈরি করতে দিয়ে অবৈধ বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর সত্তার সাথে যুক্ত হতে বাধা দেবে। গুগল আপনাকে এসকিউএল-এর একটি উপসেট ব্যবহার করে ডেটাতে কাজ করতে দেয়; মাইক্রোসফ্ট একটি ইউআরএল-ভিত্তিক অনুসন্ধানের সিনট্যাক্স অফার করে যা একটি এলআইএনকিউ প্রদানকারীর মাধ্যমে বিমূর্ত হয়; অ্যামাজন আরও সীমিত সিনট্যাক্স অফার করে। উদ্বেগের বিষয় হল, সংযুক্তির মাধ্যমে বিভিন্ন সত্তাকে একত্রিত করার জন্য অন্তর্নির্মিত সমর্থন বর্তমানে (10ই এপ্রিল) তিনটি ইঞ্জিনের সাথেই নেই। এই ধরনের ক্রিয়াকলাপগুলি অ্যাপ্লিকেশন কোড দ্বারা সম্পাদন করতে হবে। যদি অ্যাপ্লিকেশন সার্ভারগুলি বিক্রেতার ডেটা সেন্টারে ডেটা সার্ভারগুলির সাথে সহ-অবস্থিত হয় তবে এটি উদ্বেগের বিষয় নাও হতে পারে, তবে দুটি ভৌগোলিকভাবে পৃথক হলে প্রচুর নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক তৈরি হবে। একটি ই. এ. ভি পদ্ধতি কেবল তখনই ন্যায্য হয় যখন মডেল করা হচ্ছে এমন বৈশিষ্ট্যগুলি অসংখ্য এবং বিরলঃ যদি ডেটা ক্যাপচার করা হয় এই প্রয়োজনীয়তা পূরণ না করে, তবে ক্লাউড বিক্রেতাদের ডিফল্ট ই. এ. ভি পদ্ধতি প্রায়শই এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি অসামঞ্জস্য যা একটি সত্য ব্যাক-এন্ড ডাটাবেস প্রয়োজন (কেবলমাত্র স্থায়ী ডেটা সংরক্ষণের একটি উপায়ের বিপরীতে)। বিদ্যমান বেশিরভাগ ডাটাবেস অ্যাপ্লিকেশন, যা একটি ঐতিহ্যবাহী ডেটা-মডেলিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, একটি ইএভি-টাইপ ক্লাউড আর্কিটেকচারে পুনরায় ফিট করার জন্য বড় অস্ত্রোপচারের প্রয়োজন হবে। উদাহরণস্বরূপ, মাইক্রোসফ্ট আবিষ্কার করেছে যে তার ডাটাবেস-অ্যাপ্লিকেশন-ডেভেলপার বেস এই ধরনের প্রচেষ্টায় বিনিয়োগ করতে মূলত অনিচ্ছুক ছিল। অতএব, 2010 সালে, মাইক্রোসফ্ট একটি প্রিমিয়াম অফার, এসকিউএল সার্ভার অ্যাজুরে চালু করে, একটি ক্লাউড-অ্যাক্সেসযোগ্য, সম্পূর্ণরূপে সম্পর্কিত ইঞ্জিন যা শুধুমাত্র পরিমিত পরিবর্তন সহ বিদ্যমান ডাটাবেস অ্যাপ্লিকেশনগুলির পোর্টিংয়ের অনুমতি দেয়। 2020-এর দশকের গোড়ার দিকে, পরিষেবাটি "হাইপারস্কেল" এবং "ব্যবসায়িক-সমালোচনামূলক" অফার সহ 8TB পর্যন্ত স্ট্যান্ডার্ড-স্তরের শারীরিক ডাটাবেস আকারের অনুমতি দেয়। অ্যাট্রিবিউট-ভ্যালু সিস্টেম লিঙ্কড ডেটা রিসোর্স ডিসক্রিপশন ফ্রেমওয়ার্ক (আরডিএফ) শব্দার্থিক ওয়েব ট্রিপলেস্টোর ধীরে ধীরে পরিবর্তনশীল মাত্রা ডেটমিক রেফারেন্স ডাটাবেস মডেল ডাটাবেস তত্ত্ব দেখুন।