Entity–attribute–value model
ಎಂಟಿಟಿ-ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್-ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಮಾಡೆಲ್ (ಇಎವಿ) ಎಂಬುದು ವಿರಳವಾದ-ಅಥವಾ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ-ಆಸ್ತಿ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸ್ಥಳ-ಸಮರ್ಥ ಶೇಖರಣೆಗಾಗಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ರನ್ಟೈಮ್ ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಯೂಸ್-ಕೇಸ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಸ್ತಿ ಪ್ರಕಾರಗಳ ದೊಡ್ಡ ಅಥವಾ ಶ್ರೀಮಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶಾಲವಾದ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕಕ್ಕೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ (ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿದ) ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ರೀತಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯು ವಿರಳವಾದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಗಣಿತದ ಕಲ್ಪನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಇ. ಎ. ವಿ. ಯನ್ನು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್-ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಮಾಡೆಲ್, ವರ್ಟಿಕಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾಡೆಲ್ ಮತ್ತು ಓಪನ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆ ಈ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ವಿರಳವಾದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ-ಸಮರ್ಥ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಖಾಲಿ-ಅಲ್ಲದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಎವಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಯು ಒಂದು ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಸಾಲು ಒಂದೇ ಸತ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಉದ್ದ ಮತ್ತು ತೆಳ್ಳಗೆ" ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ "ಉದ್ದ" ಎಂದರೆ ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, "ತೆಳ್ಳಗೆ" ಎಂದರೆ ಕೆಲವು ಕಾಲಮ್ಗಳು. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮೂರು ಅಂಕಣಗಳಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಅಸ್ತಿತ್ವಃ ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವಸ್ತು. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ನಿಯತಾಂಕಃ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಕೋಷ್ಟಕವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದುಃ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಐಡಿ, ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಹೆಸರು, ವಿವರಣೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅಂಕಣಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಉದ್ದ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ, ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸೆಟ್, ಇತ್ಯಾದಿ. ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯ. ಉದಾಹರಣೆ ರಿಲೇಷನಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಒಬ್ಬರು ಹೇಗೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ, ಸಾವಿರಾರು ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು (ಅಥವಾ ಟೇಬಲ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು) ರಚಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಬಹುಪಾಲು ಕಾಲಮ್ಗಳು ಶೂನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸಲು, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ರೇಖಾಂಶದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ನಿಯತಾಂಕದ ಅನೇಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಇರಬಹುದುಃ ಮಗುವಿನ ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ತೂಕ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಗು ಬೆಳೆದಂತೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡವು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆಃ ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಗಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಇದಕ್ಕೆ ಅಂಕಣಗಳ ನಿರಂತರ ಸೇರ್ಪಡೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕದ ನಿರಂತರ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. "ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಚಂಚಲತೆ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಬೇಕಾದಾಗ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 1998-05-01 ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಜ್ವರಕ್ಕಾಗಿ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಗಾಗಿ EAV ಕೋಷ್ಟಕದ ಸಾಲುಗಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನವು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೋನ ಬ್ರಾಕೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾದ ನಮೂದುಗಳು ಇತರ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿನ ನಮೂದುಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಾಗಿವೆ, ಇಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ವಿದೇಶಿ ಪ್ರಮುಖ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅಕ್ಷರಶಃ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಮೌಲ್ಯ ಪಟ್ಟಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಸಂಭವನೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಾಗ ಎರಡನೆಯದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ, ಎಣಿಸಬಹುದಾದ). ಘಟಕ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವವು ರೋಗಿಯ ಘಟನೆಯಾಗಿದೆಃ ಕನಿಷ್ಠ ರೋಗಿಯ ಐಡಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ-ಅಂಚೆಚೀಟಿಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ದಿನಾಂಕ/ಸಮಯದ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯ) ಹೊಂದಿರುವ ಮೇಜಿನೊಳಗಿನ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯು ವಿವರಿಸಲಾದ ಘಟನೆಯು ಯಾವಾಗ ಸಂಭವಿಸಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ನಿಯತಾಂಕಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕೆ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿ (ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು). ಕನಿಷ್ಠ ಪಕ್ಷ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಕೋಷ್ಟಕವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಐಡಿ, ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಹೆಸರು, ವಿವರಣೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರ, ಮಾಪನದ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅಂಕಣಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಉದ್ದ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ, ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಅನುಮತಿಸಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಅನುಮತಿಸಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸೆಟ್, ಇತ್ಯಾದಿ. ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯು ನ್ಯುಮೋನಿಯಾ ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಇಎವಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಮಾರಾಟ ರಸೀದಿಯ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು (ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿನ ಸೇಲ್ಸ್ ಲೈನ್ ಐಟಂಸ್ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ). ಗ್ರಾಹಕನು ಖರೀದಿಸಿದ್ದರೂ ಖರೀದಿಸದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ರಸೀದಿಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಖರೀದಿಸಿದ ವಸ್ತುಗಳ ವಿವರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಂತೆ, ಮಾರಾಟದ ರಸೀದಿಯು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ವಿರಳವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ. "ಅಸ್ತಿತ್ವ" ವು ಮಾರಾಟ/ವಹಿವಾಟು ಐಡಿ-ಮಾರಾಟ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಟೇಬಲ್ಗೆ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಸಾಲಿನ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ರಸೀದಿಯ ಮೇಲೆ ಮಾರಾಟದ ಮಾಹಿತಿಯು ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ (ಅಂಗಡಿ ಸ್ಥಳ, ಮಾರಾಟದ ದಿನಾಂಕ/ಸಮಯ) ಮತ್ತು ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ (ಮಾರಾಟದ ಒಟ್ಟು ಮೌಲ್ಯ) ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. "ಗುಣಲಕ್ಷಣ" ವು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಟೇಬಲ್ಗೆ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿಂದ ಒಬ್ಬರು ವಿವರಣೆ, ಘಟಕ ಬೆಲೆ, ರಿಯಾಯಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. (ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಷ್ಟೇ ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಬಹುಶಃ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚುಃ ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳು ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವೀಕಾರವು ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಇತರವುಗಳನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಸಮರ್ಥ ದತ್ತಸಂಚಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಡೋರಿಟೋಸ್ ಅಥವಾ ಡಯಟ್ ಕೋಕ್ನಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್ಗಳಾಗಿ ಹಾರ್ಡ್-ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.) "ಮೌಲ್ಯಗಳು" ಎಂದರೆ ಖರೀದಿಸಿದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು ಸಾಲಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಬೆಲೆ. ರೋ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಅಲ್ಲಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ಕುರಿತಾದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು (ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟ ವಹಿವಾಟು) ಅನೇಕ ಕಾಲಮ್ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಅನೇಕ ಸಾಲುಗಳಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ರೋ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇಎವಿ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು (ಇದನ್ನು ರೋ-ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು) ಹೀಗಿವೆಃ ರೋ-ಮಾಡೆಲ್ ಟೇಬಲ್ ಅದು ವಿವರಿಸುವ ಸಂಗತಿಗಳಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪವಾಗಿದೆಃ ಲೈನ್ ಐಟಂಸ್ ಟೇಬಲ್ ಮಾರಾಟವಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಇ. ಎ. ವಿ. ಕೋಷ್ಟಕವು ಬಹುತೇಕ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಸತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಲು-ಮಾದರಿಯ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಕಾಲಮ್/ಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅದು ದಾಖಲಿಸುವ ಸಂಗತಿಗಳ ಸ್ವರೂಪದಿಂದ ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವು ಆ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಇ. ಎ. ವಿ ಟೇಬಲ್ಗೆ ನೇರ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವುದು ದುರಂತಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್ ಸ್ವತಃ ದೃಢವಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಇನ್ಪುಟ್ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ ಎಂದು ನಾವು ನಂತರ ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಲ್ಲಿ, ರೋ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಹಲವಾರು ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಸಹ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಬ್ಶೀಮಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಲ್ಯಾಬ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ಇ. ಎ. ವಿ. ಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಲು-ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗಬೇಕಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಃ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನೋಡಿದಂತೆ). ದತ್ತಾಂಶದ ವರ್ಗಗಳು ಅಸಂಖ್ಯಾತವಾಗಿವೆ, ಬೆಳೆಯುತ್ತಿವೆ ಅಥವಾ ಏರಿಳಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದೊಳಗಿನ ನಿದರ್ಶನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (ದಾಖಲೆಗಳು/ಸಾಲುಗಳು) ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ, ದತ್ತಸಂಚಯದ ಅಸ್ತಿತ್ವ-ಸಂಬಂಧದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವು ನೂರಾರು ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದುಃ ಸಾವಿರಾರು/ದಶಲಕ್ಷ ಸಾಲುಗಳು/ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಷ್ಟೇ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಒತ್ತಿಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಇಎವಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಳ್ಳುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಆಂಟಾಲಜಿ-ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ("ವರ್ಗಗಳು") ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹಾರಾಡುತ್ತ ರಚಿಸಬೇಕು, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ನಂತರದ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ("ಹೈಬ್ರಿಡ್") ವರ್ಗಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಲ್ಲದ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ (ಎಲ್ಲಾ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತವೆ), ಆದರೆ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿರಳವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಎರಡನೆಯದು ಇಎವಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸಂಘಟಿತ ನಿಗಮವು ತಯಾರಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ವಿವರಣೆಯು ಉತ್ಪನ್ನದ ವರ್ಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೆಳಕಿನ ಬಲ್ಬ್ನ ಬ್ರಾಂಡ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಸಾಧನವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗಿಂತ ಸಾಕಷ್ಟು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಎರಡೂ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಘಟಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿನ ವೆಚ್ಚದಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ವಿವರಣೆ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಘಟಕವು ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟನೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಘಟಕವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು "ವಸ್ತು" (ವಿಷಯ) ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ "ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್" ಕೋಷ್ಟಕದ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ-ಕನಿಷ್ಠ, ಆದ್ಯತೆಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆ, ಜೊತೆಗೆ ವರ್ಗ/ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ. ಈ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ದಾಖಲೆಗೆ (ವಸ್ತುವಿಗೆ) ಯಂತ್ರದಿಂದ ರಚಿತವಾದ ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. "ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್ ಟೇಬಲ್" ವಿಧಾನವನ್ನು ಟಾಮ್ ಸ್ಲೆಜಾಕ್ ಮತ್ತು ಲಾರೆನ್ಸ್ ಲಿವರ್ಮೋರ್ ಲ್ಯಾಬೋರೇಟರೀಸ್ನ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ 19 ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರವರ್ತಿಸಿದರು, ಮತ್ತು ಈಗ ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ದೊಡ್ಡ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟೇಬಲ್ನ ಬಳಕೆಯು ಇಎವಿ ವಿನ್ಯಾಸದ ಏಕಕಾಲೀನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲಃ ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟೇಬಲ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸಮಾನಾರ್ಥಕಗಳು ಮತ್ತು ಕೀವರ್ಡ್ಗಳ ಬೆಂಬಲ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ, ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗೂಗಲ್ ತರಹದ ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವುದೇ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುವಿನ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. (ಇದು ಜೈವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ "ಅಸೆಟೈಲ್ಕೋಲಿನ್" ನಂತಹ ಕೀವರ್ಡ್ ಅಣುವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನರಪ್ರೇಕ್ಷಕ ಅಥವಾ ಅದು ಬಂಧಿಸುವ ಜೈವಿಕ ಗ್ರಾಹಕವಾಗಿದೆ.) ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿಯೇ, ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಐಡಿಯಾಗಿದೆ, ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕೆ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅನೇಕ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಇವುಗಳನ್ನು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲಿನ ಇಎವಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳಾಗಿ ಒತ್ತಾಯಿಸುವ ಮೌಲ್ಯವು ಸರಳವಾದ, ಆದರೆ ಅಳೆಯಲಾಗದ, ರಚನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಃ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರದ ಅಂತರ-ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕದ ಮೌಲ್ಯ ಕಾಲಮ್ನಲ್ಲಿರುವ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಬೈನರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬೇಸ್64 ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳು ಅಥವಾ ತಂತಿಗಳಂತೆಯೇ ಅದೇ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅನುಕೂಲಕರವಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ (ಬೈನರಿ ದೊಡ್ಡ ವಸ್ತುಗಳು, "ಬ್ಲಾಬ್ಸ್" ಸೇರಿದಂತೆ), ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುವ ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗ ಅಥವಾ ಫಾರ್ಮ್ಗೆ ಮಿತವಾದ ಪ್ರಮಾಣದ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಂದು ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇತಿಹಾಸ ಇಎವಿ, ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ವಿಧಾನವಾಗಿ, "ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಲಿಸ್ಟ್" (ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಗಳು) ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು. ಇಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಇವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಎಲ್. ಐ. ಎಸ್. ಪಿ. ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಂರಚನಾ ಕಡತಗಳು (ಗುಣಲಕ್ಷಣ = ಮೌಲ್ಯದಂತಹ ಸರಳ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು). ಇ. ಎ. ವಿ. ಯ ದತ್ತಾಂಶ-ರಹಿತ ಬಳಕೆಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಯುಐಎಂಎ (ಅನ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್), ಇದು ಈಗ ಅಪಾಚೆ ಫೌಂಡೇಶನ್ನಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುವ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ತಂತ್ರಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ವಿಭಾಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ("ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು"): ಯುಐಎಂಎ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಯು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ನೇಮ್ಡ್-ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಎನ್ಇಆರ್) ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿದ್ದು, ಪಠ್ಯ ವಿಭಾಗವಾದ "ಪ್ರೆಸಿಡೆಂಟ್ ಬುಷ್" ಅನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ-ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮೌಲ್ಯ ಟ್ರಿಪಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ವ್ಯಕ್ತಿ, ಫುಲ್ _ ನೇಮ್, "ಜಾರ್ಜ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಬುಷ್"). ಅಂತಹ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ದತ್ತಸಂಚಯ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇ. ಎ. ವಿ. ಯು ಎವಿ-ಜೋಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೇರ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲವಾದರೂ, ಸ್ಟೀಡ್ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಮಂಡ್ ಅವರು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರಂತರ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಾಗಿ ತಮ್ಮ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ. ಇ. ಎ. ವಿ. ಯನ್ನು ಬಳಸಿದ ಮೊದಲ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೆಂದರೆ ರೀಜೆನ್ಸ್ಟ್ರೀಫ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ (ಕ್ಲೆಮೆಂಟ್ ಮ್ಯಾಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ ನೇತೃತ್ವದ ಪ್ರಯತ್ನ), ವಿಲಿಯಂ ಸ್ಟೀಡ್ ಮತ್ತು ಎಡ್ ಹ್ಯಾಮಂಡ್ ಅವರ ಟಿಎಂಆರ್ (ದಿ ಮೆಡಿಕಲ್ ರೆಕಾರ್ಡ್) ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಹೋಮರ್ ವಾರ್ನರ್ ಅವರ ಗುಂಪು ಉತಾಹ್ನ ಸಾಲ್ಟ್ ಲೇಕ್ ಸಿಟಿಯ ಎಲ್ಡಿಎಸ್ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ರಚಿಸಿದ ಎಚ್ಇಎಲ್ಪಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿ (ಸಿಡಿಆರ್). (ರೀಜೆನ್ಸ್ಟ್ರೀಫ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ರೋಗಿಯ-ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್-ಮೌಲ್ಯದ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸಿತುಃ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ನ ಬಳಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಿಯ/ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಕಾಲಾನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.) 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಈ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಇ. ಎಫ್. ಕಾಡ್ನ ರಿಲೇಷನಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಾಣಿಜ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಲಭ್ಯವಾಗುವ ಮೊದಲು ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗಿದ್ದವು, ಆದರೂ ಎಚ್ಇಎಲ್ಪಿಯನ್ನು ಬಹಳ ನಂತರ ರಿಲೇಷನಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗೆ ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಮತ್ತು 3ಎಂ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ನಿಂದ ವಾಣಿಜ್ಯೀಕರಿಸಲಾಯಿತು. (ಕಾಡ್ನ ಹೆಗ್ಗುರುತು ಪ್ರಬಂಧವು 1970ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದಾಗ, ಅದರ ಭಾರೀ ಗಣಿತದ ಧ್ವನಿಯು ಗಣಕಯಂತ್ರವಲ್ಲದ-ವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ದುರದೃಷ್ಟಕರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಐಟಿ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್-ಮಾರಾಟಗಾರರ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಕ್ರಿಸ್ಟೋಫರ್ ಜೆ. ಅವರ ನಂತರದ ಕೊಡುಗೆಯ ಮೌಲ್ಯ. ದಿನಾಂಕ, ಐಬಿಎಂನಲ್ಲಿನ ಕಾಡ್ನ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿ, ಈ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವಲ್ಲಿ, ಅವುಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.) ಕೊಲಂಬಿಯಾ-ಪ್ರೆಸ್ಬಿಟೇರಿಯನ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೇಂದ್ರದ ಒಂದು ಗುಂಪು ಇ. ಎ. ವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಸಂಚಯ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ ಮೊದಲ ತಂಡವಾಗಿದೆ. ನಾಡಕರ್ಣಿ ಮತ್ತು ಇತರರ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಟ್ರಯಲ್ ಡಿಬಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಟಡಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್. ಪ್ರತಿ ಡಿಬಿಎಂಎಸ್ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಒಂದಾಗಿ ಅನೇಕ ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ. ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಲೂಯಿಸ್ ಮಾರೆಂಕೊ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾಶ್ ನಾಡಕರ್ಣಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಇಎವಿ/ಸಿಆರ್ ಚೌಕಟ್ಟು, ಇಎವಿ ಮೇಲೆ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಓರಿಯೆಂಟೇಶನ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆವರಿಸಿದೆ; ಇದು ಟಾಮ್ ಸ್ಲೆಜಾಕ್ನ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟೇಬಲ್ ವಿಧಾನದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ (ಮೊದಲು "ಎಂಟಿಟಿ" ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ). ಸೆನ್ಸ್ಲ್ಯಾಬ್, ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ನರವಿಜ್ಞಾನ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಇಎವಿ/ಸಿಆರ್ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ "ಇಎವಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್" ಎಂಬ ಪದವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಇಎವಿ ಎಂದು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, "ಇಎವಿ-ಆಧಾರಿತ" ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾದ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿವೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಮತ್ತು ವಿರಳವಾಗಿರುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಂತಹ ದತ್ತಾಂಶದ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಇ. ಎ. ವಿ. ಮಾದರಿಯು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಈ ಷರತ್ತುಗಳು ಇಲ್ಲದಿರುವಲ್ಲಿ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ರಿಲೇಷನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ (ಅಂದರೆ, ಪ್ರತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಒಂದು ಕಾಲಮ್) ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ; ಇಎವಿ ಬಳಸುವುದು ಎಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮ ರಿಲೇಷನಲ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ರೋಗಿಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. (ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರಾಟಗಾರರ ದತ್ತಸಂಚಯ ಯೋಜನೆಗಳು ಸ್ವಾಮ್ಯಸೂಚಕವಾಗಿದ್ದರೂ, ವೆಟರನ್ಸ್ ಹೆಲ್ತ್ ಅಡ್ಮಿನಿಸ್ಟ್ರೇಷನ್ (ವಿಎಚ್ಎ) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಡಿಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ ವೆಟರನ್ಸ್ ಅಫೇರ್ಸ್ (ವಿಎ) ವೈದ್ಯಕೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಬಳಸಲಾಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ ವಿಸ್ಟಾ, ತೆರೆದ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಆದರೂ ಇದು ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಎಂಯುಎಂಪಿಎಸ್ ದತ್ತಸಂಚಯ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.) ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ, ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಲವಾರು ಪೋಷಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಲ್ಲದೆ ಇ. ಎ. ವಿ. ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ, ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿವೆ. ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕದ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಕೋಷ್ಟಕ. ಇಎವಿ/ಸಿಆರ್ಃ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಸರಳ ಇಎವಿ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸರಳ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಚೀನ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅತ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಇ. ಎ. ವಿ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವು (ವರ್ಗ ನಿದರ್ಶನ) ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದುಃ ಅಂದರೆ, ಅದರ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಇತರ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಕಾರು ಎಂಜಿನ್, ಪ್ರಸರಣ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನ್ ಸಿಲಿಂಡರ್ಗಳಂತಹ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. (ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ-ಪ್ರವೇಶ-ಸ್ಮರಣೆ" ಎಂಬ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು "ಕಂಪ್ಯೂಟರ್" ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಆದರೆ "ಎಂಜಿನ್" ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.) ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು, ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯದ ಅಂಕಣವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಇತರ ಘಟಕಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು). ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಯಾಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ನಂತರ ದತ್ತಾಂಶದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಯಾಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಅದು ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಸರಳವಾದಾಗ (ಪರಮಾಣು) ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ವರ್ಗದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಥವಾ ಇಎವಿ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಯಾಣದ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಂತಹ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಸ್ತು-ಸಂಬಂಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಮಟ್ಟಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಾಧಾರಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಿಂದಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಂಡಗಳು ಸಾಧಾರಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಐಡಿಗಳ ಸೂಚ್ಯಂಕದೊಂದಿಗೆ. ಇ. ಎ. ವಿ./ಸಿ. ಆರ್. (ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಇ. ಎ. ವಿ.) ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೂಲ ರಚನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಹೆಸರು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ತಪ್ಪಾದ ಹೆಸರಾಗಿದೆಃ ಇದು ಇ. ಎ. ವಿ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಕೆಲಸದ ಹೊರಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೂ, ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ವಿರಳವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ದಟ್ಟವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಬಂಧದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಇಎವಿ/ಸಿಆರ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ವಿವರವಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ವರ್ಗ-ದರ-ವರ್ಗ ಬಳಕೆದಾರ-ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯದೆಯೇ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪೀಳಿಗೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವಷ್ಟು ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಬ್ರೌಸರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳ ಆಧಾರವೆಂದರೆ, ಮೊದಲು ಅದರ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗದಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಅಟ್-ಎ-ಟೈಮ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಹೆಸರಿನ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವಸ್ತುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪುಟದಲ್ಲಿ ತರುತ್ತದೆಃ ಆ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ವಸ್ತುವಿನ ವಿವರಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇಎವಿ/ಸಿಆರ್ಗೆ ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಲು ಕಾಲಮ್ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು, ಇದು ಅಗತ್ಯವಾದ ವರ್ಗ ರಚನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೋಸ್ಟ್ಗ್ರೆಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್, ಆವೃತ್ತಿ 9.4 ರಂತೆ, ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಬೈನರಿ ಕಾಲಮ್ (ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ಬಿ) ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು, ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊ. ಡಾ. ಡೇನಿಯಲ್ ಮಾಸಿಸ್ (ಹಿಂದೆ ವಾಂಡರ್ಬಿಲ್ಟ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿ ವಿಭಾಗದ ಅಧ್ಯಕ್ಷರಾಗಿದ್ದರು) ಅವರ ಮಾತಿನಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇಎವಿ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿ, "ಭೌತಿಕ ಯೋಜನೆ" ಯು (ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವಿಧಾನ) "ತಾರ್ಕಿಕ ಯೋಜನೆ" ಗಿಂತ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ-ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳಂತಹ ಅನೇಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ವಿಧಾನ, ಅಂದರೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್ಗಳು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದರಿಂದ ಇಎವಿ ಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸವಾಲುಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. (ಒಂದು ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕವು ಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸೇಬುಗಳು, ಕಿತ್ತಳೆ, ದ್ರಾಕ್ಷಿಹಣ್ಣು ಮತ್ತು ಚಾಪ್ ಸ್ಯೂಗಳನ್ನು ಬೆರೆಸುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾದ ಯಾವುದೇ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಅದರ ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಕಾಲಮ್ ರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿವೋಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಇದನ್ನು ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸುವಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ). ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೈಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಭೌತಿಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತಾರ್ಕಿಕ ಸ್ಕೀಮಾದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆಃ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಸ್ತುತಿ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಬೃಹತ್ ದತ್ತಾಂಶ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಇಎವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಭೌತಿಕ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಸರಳತೆಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಸಮಗ್ರತೆಯು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ವಿನಿಮಯವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಿಶ್ರ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿನ ದತ್ತಾಂಶವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದಲೂ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ರಚನೆಯು ದತ್ತಸಂಚಯದೊಳಗೆ ತನ್ನದೇ ಆದ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆಃ ದತ್ತಾಂಶ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಗಳು ಈ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಯೊಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಯು ಪ್ರಮಾಣಿತ-ಸಂಬಂಧವಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಾತ್ಮಕ ಸಮಗ್ರತೆಯಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಟ್ಲ್ಟ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ದೇಶಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ವಿಷಯಗಳ ನಿಖರತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ, ಇಎವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸಂಪಾದನೆಗಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಗಣನೀಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಹೋಗಬೇಕು, ಇದನ್ನು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಡೊಮೇನ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್) ತಿಳಿದಿರುವ ತಂಡದ ಜನರು ಬಳಸಬಹುದು ಆದರೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. (ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ, ಪೂರ್ವ-ಸಂಬಂಧದ ಟಿಎಂಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅದರ ಸ್ವಂತ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬೇರೆ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಫಲವಾದ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಲ್ಲದ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಕಡತದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಕಡತದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಮುರಿಯುವಂತೆ ಮಾಡದೆ, ಎಷ್ಟು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿತ್ತು ಎಂದರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಲೇಖಕರು ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ತಮ್ಮನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಂಬಿದ್ದರು.) ಆರ್ಡಿಎಫ್ ಮೂಲಕ ಇಎವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಅಂತಹ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ಆರ್ಡಿಎಫ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಸ್ಕೀಮಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಂತರ ಇಎವಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂಜಿನ್ನಿಂದ ಉತ್ತಮ ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಅದರ ಆಂತರಿಕ ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮರು-ಸಂಘಟಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಮೆಟಾಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕೆಲವು ಅಂತಿಮ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳುಃ ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯವಹಾರದ ತರ್ಕವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿದೆ (ಅಂದರೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಒಂದು ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ), ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದವರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ-ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ-ವರದಿ ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳು ಇಎವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಬಂಧಾತ್ಮಕ ಉಪ-ಯೋಜನೆಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚೇನೂ ಅಲ್ಲ. ಸಾಕಷ್ಟು ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಭ್ರಷ್ಟಗೊಳಿಸುವುದು (ಅಂದರೆ, ಅಸಮಂಜಸತೆಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು) ಸುಲಭ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮೆಟಾಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಪ್ರವೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಜಾಡುಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಬೇಕು. ಮೆಟಾಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಆರ್. ಡಿ. ಬಿ. ಎಂ. ಎಸ್. ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವಂತಹ ಆರ್. ಡಿ. ಬಿ. ಎಂ. ಎಸ್. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ಡೇಟಾದಂತೆಯೇ ಅದೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೆ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವತಃ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅದನ್ನು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಮರುಪಡೆಯಬಹುದು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡದ ವಿವಿಧ ಸದಸ್ಯರಿಂದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು, ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಳಗಿನ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು (ಅಂದರೆ, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಉಪ-ಯೋಜನೆಯ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಣಗಳಲ್ಲಿನ ನಿರೂಪಣೆ/ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯ) ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಿರಬೇಕು. ಇಎವಿ ಘಟಕವನ್ನು ಬಳಸುವ ಯಾವುದೇ ವಿನ್ಯಾಸದ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಅದನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರಿಸುವುದು) ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕಳಪೆ-ದಾಖಲಿತ ಅಥವಾ ಹಳೆಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ವ್ಯಾಲಿಡೇಷನ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ, ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸದಸ್ಯತ್ವ, ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಶೂನ್ಯವಾಗಿರಲು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ನೊಂದಿಗೆ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಇಎವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಯಾವ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಠ್ಯ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಯಾಮಗಳ ಚಿತ್ರ, ಪುಲ್-ಡೌನ್ ಪಟ್ಟಿ ಅಥವಾ ರೇಡಿಯೋ ಗುಂಡಿಗಳ ಸೆಟ್). ಇಎವಿ/ಸಿಆರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಸಂಯುಕ್ತ ವಸ್ತುವು ಅನೇಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದಾಗ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಯಾವ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಇರುತ್ತದೆ (ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ). ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ನಿಯತಾಂಕಗಳಾಗಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗಾಗಿ, ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ದೈಹಿಕ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನದಿಂದ ಬದಲಾಗಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದುಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಶೇಷ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೂಪ. ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಕ್ರಮದಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಫಾಂಟ್ಗಳು/ಬಣ್ಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಾಲಿಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ಕೆಲವು ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾಗಳು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಸುಧಾರಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಅವಲಂಬನೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾಃ ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು/ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರವೇಶವು ಕೆಲವು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು/ಮರೆಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು/ತೋರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ರೋಗಿಗೆ ಮಧುಮೇಹವಿದೆಯೇ?" ಎಂಬ ಬೂಲಿಯನ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು "ಇಲ್ಲ" ಎಂಬ ಉತ್ತರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರೆ. ", ನಂತರ ಮಧುಮೇಹದ ಅವಧಿ, ಮಧುಮೇಹಕ್ಕೆ ಔಷಧಿಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಂತರದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು. ಅದನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬೇಕು). ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಯಂತ್ರಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಃ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಮೊದಲು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ನಮೂದಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೇಹದ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿಸ್ತೀರ್ಣವು ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ಅಗಲದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ). ಅಂತೆಯೇ, ದತ್ತಾಂಶವು ಮಾನ್ಯವಾಗಿರಲು "ನಿರ್ಬಂಧಗಳು" ನಿಜವಾಗಿರಬಹುದುಃ ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭೇದಾತ್ಮಕ ಬಿಳಿ ಜೀವಕೋಶದ ಎಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬಿಳಿ ಜೀವಕೋಶದ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಎಣಿಕೆಗಳ ಮೊತ್ತವು ಯಾವಾಗಲೂ 100ಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಎಣಿಕೆಗಳು ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಗಣಕೀಕೃತ ಸೂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರು ನಮೂದಿಸುವ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ವಿ. ಬಿ. ಎಸ್. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎರಡೂ ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಹತೋಟಿಗೆ ತರಬಹುದಾದ ಇವಲ್ () ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಡೇಟಾ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಂಪಾದನೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಕೋಡ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮತ್ತು ಗುಂಪು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ನಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುವ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಇಎವಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬ್ಯಾಕ್-ಎಂಡ್/ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ (ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಶಕ್ತಿಯಿಲ್ಲದ) ಮಧ್ಯಮ/ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್ ಹಂತಕ್ಕೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಕ್-ಎಂಡ್ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಟೇಬಲ್ಗೆ ನೇರ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಬುಡಮೇಲು ಮಾಡುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವಾದ್ದರಿಂದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಮೂಲಕ ಮಧ್ಯಮ ಹಂತದ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಮೊದಲು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯು ಚಕ್ರದ ಮರುಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಹಳ ದೂರ ಹೋಗಬಹುದು. ಬಳಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು (ಈ ವಿಭಾಗದ ಮೊದಲ ಭಾಗವು ಸೆಂಟ್ರಲ್ನಲ್ಲಿನ ದೀನು/ನಾಡಕರ್ಣಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಲೇಖನದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ ಓದುಗರಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.) ಇಎವಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಪರ್ಯಾಯ ಪದಗಳಾದ "ಜೆನೆರಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್" ಅಥವಾ "ಓಪನ್ ಸ್ಕೀಮಾ" ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲರ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಮುಂದುವರಿದ ತಂತ್ರದಂತೆ, ಇದನ್ನು ಎರಡು ತುದಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಿವೇಕಯುತವಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕು. ಅಲ್ಲದೆ, ಇ. ಎ. ವಿ. ಯ ಬಳಕೆಯು ಅದೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಕೀಮಾದೊಳಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರಿಲೇಷನಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಆರ್. ಡಿ. ಬಿ. ಎಂ. ಎಸ್. ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಇ. ಎಂ. ಆರ್. ಗಳಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ತಮ್ಮ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್-ಡೇಟಾ ಸಬ್ಸಿಮಾಗಾಗಿ ಇ. ಎ. ವಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸೆರ್ನರ್, ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿನ ಬಹುಪಾಲು ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಾಲುಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಾಲಮ್ಗಳಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಎವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸಬ್ಶೀಮಾದ ಮಾದರಿಯು, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟ್ರಯಲ್ಡಿಬಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿನ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸುಮಾರು ಹತ್ತರಿಂದ ಒಂದಕ್ಕೆ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಇ. ಎ. ವಿ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಆರ್. ಡಿ. ಬಿ. ಎಂ. ಎಸ್.-ಎಂಜಿನ್ ಚಕ್ರವನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸುವ ಬದಲು, ಆರ್. ಡಿ. ಬಿ. ಎಂ. ಎಸ್. ಗಳು ಒದಗಿಸುವ ಉಲ್ಲೇಖಾತ್ಮಕ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಂತಹ ಎಲ್ಲಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇಎವಿ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಹಲವಾರು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂರನೇ-ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಬಂಧದ ರೂಪದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ವಾಣಿಜ್ಯ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಇಎಚ್ಆರ್ಗಳು) ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ನಡೆಸಿದ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಂತಹ ದತ್ತಾಂಶದ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಸಾಲು-ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ, "ಅಸ್ತಿತ್ವ" ವು ರೋಗಿಯ ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಿದ ದಿನಾಂಕ/ಸಮಯದ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ (ಅಥವಾ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ); ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿದ ಹುಡುಕಾಟ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ವಿದೇಶಿ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ-ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಐಸಿಡಿ-10, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಪರಿಭಾಷೆ, ಮೌಲ್ಯದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಅಳತೆ ಮಾಡಲಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಸಾಮಾನ್ಯ, ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರಲಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿದ ದಿನಾಂಕ/ಸಮಯ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬಹುದು.) ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಇದು ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಇ. ಎ. ವಿ ವಿಧಾನವಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ನ ಮಾರಾಟ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪನ್ನ ಐಡಿಗಳ ಡೊಮೇನ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಡೊಮೇನ್ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವಂತೆಯೇ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋಷ್ಟಕದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಶಬ್ದಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು, ಇಎಚ್ಆರ್ಗಳು "ಶುದ್ಧ" ಇಎವಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿದ ವಿದ್ಯುತ್-ಬಳಕೆದಾರರು ಹೊಸ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು, ಅವುಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು, ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಅನುಮತಿಸಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಅನುಮತಿಸಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು/ಸಂಕೇತಗಳ ಸೆಟ್) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಇತರರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಬಹುದು. ಎಪಿಕ್ (ಟಿಎಂ) ಇಎಚ್ಆರ್ನಲ್ಲಿ, ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು "ಫ್ಲೋಶೀಟ್ಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳರೋಗಿ ಶುಶ್ರೂಷಾ ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿರಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಇ. ಎ. ವಿ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣವು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳ (ಇ. ಎಂ. ಆರ್. ಗಳು) ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳಂತಹ ಅತ್ಯಂತ ವಿರಳ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಇಎವಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತತ್ವವನ್ನು ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ವಿಷಯಗಳಿಗಿಂತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ಉಪ-ಯೋಜನೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ನಿಖರವಾಗಿದೆ. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಗಿಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಒಂದು-ಅಂಕಣ-ಪ್ರತಿ-ಗುಣಲಕ್ಷಣ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧದ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ.) ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇಎವಿ ವರ್ಸಸ್ "ರಿಲೇಷನಲ್" ವಿನ್ಯಾಸದ ಬಗೆಗಿನ ವಾದಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಅಪೂರ್ಣ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆಃ ಇಎವಿ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿರಳವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಕಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ಉಪ-ಯೋಜನೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬೇಕುಃ ಇಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಅವುಗಳನ್ನು ಮೂರನೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವಿರಳವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಎದುರಾಗುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್-ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಃ ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇಎವಿ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಸಂದರ್ಭಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಪರೂಪವಾಗಿವೆ. ಅವು ಎದುರಾದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ವಿರಳವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇ. ಎ. ವಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಒಂದು ಸಮೂಹವು ಏಕೈಕ ಮಾರ್ಗವಲ್ಲಃ ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಾಧಾರಣವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ವಿರಳವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಒಟ್ಟು ಪ್ರಮಾಣವು ಅದೇ ರೀತಿ ಸಾಧಾರಣವಾಗಿದ್ದಾಗ ಎಕ್ಸ್. ಎಂ. ಎಲ್-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರವು (ಕೆಳಗೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ) ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ವಿವಿಧ ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು. ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ವಿಶಾಲವಾದ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸರಕುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಅಥವಾ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಗದ ಸರಕುಗಳ ವಿವರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ನಿದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಲವಾರು ವರ್ಗಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದುಃ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಇ. ಎ. ವಿ. ಯ ಮತ್ತೊಂದು ಅನ್ವಯವು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ವಿರಳವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಡೇಟಾ ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಾಧಾರಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ-ಗರಿಷ್ಠ ಒಂದೆರಡು ನೂರು ಸಾಲುಗಳು, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಡಜನ್ಗಳು-ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೆವಲಪರ್ ಸಹ ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ತಿರುವು ಸಮಯದೊಳಗೆ ಒದಗಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. "ಡೈನಾಮಿಕ್" ಎಂದರೆ ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆಂಟಾಲಜಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಹೊಸ ವರ್ಗದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಹೊಸ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಣಗಳ ರಚನೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶ್ರಮ-ತೀವ್ರವಾಗಿರದಿದ್ದರೂ, ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮೂಲ ಸಂಪಾದನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿ-ಆಧಾರಿತ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವರ್ಗ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿರುವ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಈ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಿಂದ ಮೂಲಭೂತ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಣಾ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಈ ಹಿಂದೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಇಎವಿ/ಸಿಆರ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇ. ಎ. ವಿ. ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯು ಇಲ್ಲಿ ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಆದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಇದನ್ನು ಒಟ್ಟು ಎರಡು ಸಾವಿರ ಸಾಲುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲದ ಅರವತ್ತು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಪರ್ಯಾಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಇರುವುದರಿಂದ, ದಕ್ಷತೆಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ; ಕ್ಲಾಸ್ ಐಡಿ/ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಐಡಿ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸೂಚ್ಯಂಕದೊಂದಿಗೆ, ಡಿಬಿಎಂಎಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ಗಳು ಆ ವರ್ಗ ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವಾಗ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಸಣ್ಣ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಡೈನಾಮಿಕ್-ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ರಿಸೋರ್ಸ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ (ಆರ್ಡಿಎಫ್) ಅನ್ನು ಶಬ್ದಾರ್ಥ-ವೆಬ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಆಂಟಾಲಜಿ ಕೆಲಸದ ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾದ ಆರ್ಡಿಎಫ್, ಇಎವಿ ಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆಃ ಆರ್ಡಿಎಫ್ ಟ್ರಿಪಲ್ ಒಂದು ವಸ್ತು, ಆಸ್ತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಜಾನ್ ಬೆಂಟ್ಲಿಯ "ರೈಟಿಂಗ್ ಎಫಿಷಿಯೆಂಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಸ್" ಪುಸ್ತಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಲೇಖಕರು ಎಚ್ಚರಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ ಎಂದು ಒಬ್ಬರು ಮೊದಲು ನಿರ್ಧರಿಸದ ಹೊರತು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ತಿರುಚುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ನಂತಹ ಕ್ರಮಗಳು ಅಡಚಣೆಯ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿವೆ. ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಹಾಗೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀವು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಇಎವಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆಃ ನೀವು ಇದನ್ನು ಉಪ-ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೀರಿ, ಅಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರಿಲೇಷನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಗಾಧವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ), ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಕಾಸದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಗಮನಾರ್ಹ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡಲು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಗುರು (ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಒರಾಕಲ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಕೋರ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್ನ ಉಪಾಧ್ಯಕ್ಷ) ಟಾಮ್ ಕೈಟ್, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯಾಪಾರ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇ. ಎ. ವಿ. ಯ ಬಳಕೆಯ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಇ. ಎ. ವಿ. ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಕೇವಲ "ನಮ್ಯತೆ" ಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾನದಂಡವಲ್ಲ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಮುಂದಿಡುತ್ತಾರೆ. (ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒರಾಕಲ್ನ ಆರೋಗ್ಯ ವಿಜ್ಞಾನ ವಿಭಾಗವು ತನ್ನ ವಾಣಿಜ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾದ ಕ್ಲಿನಿಟ್ರಿಯಲ್ ಮತ್ತು ಒರಾಕಲ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್-ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಇ. ಎ. ವಿ. ಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇ. ಎ. ವಿ. ಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ.) ಇಎವಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಇಎವಿ ಯ ಅಕಿಲ್ಸ್ ಹೀಲ್ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಇಎವಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಕಾಲ್ಮನರ್ ಮತ್ತು ರೋ-ಅಥವಾ ಅದೇ ಡೇಟಾದ ಇಎವಿ-ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಕ್ಷಣಿಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಇದನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡಿದರೆ ದೋಷ-ಪೀಡಿತ ಮತ್ತು ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಎರಡೂ ಆಗಿರಬಹುದು. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್-ಗ್ರೂಪಿಂಗ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಜೆನೆರಿಕ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮೊದಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ನಂತರದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಅಲ್ಲ; ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ-ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಇಎವಿ ಡೇಟಾದ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಿಶ್ರ ಸ್ಕೀಮಾಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ದೋಷದ ಅಂಶವು ಬಹಳ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. ಪರಿವರ್ತನೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಪಿವೋಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿವೋಟಿಂಗ್ ಇಎವಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಲು-ಮಾದರಿಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೂ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ಗಾಗಿ ಅಪ್ರಿಯೋರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನದ ಖರೀದಿದಾರರು ಖರೀದಿಸುವ ಇತರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿ ಪೈವಟ್ ಸಾಲು-ಮಾದರಿಯ ದತ್ತಾಂಶ.) ಅನೇಕ ದತ್ತಸಂಚಯ ಎಂಜಿನ್ಗಳು ಪಿವೋಟಿಂಗ್ಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಸ್ವಾಮ್ಯದ SQL ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್ನಂತಹ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಪಿವೋಟಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಮಿತ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡುವುದು, ನಂತರ ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಅಂತರ-ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಪಾದನೆ. ಅಗತ್ಯವಾದ ಬೆಂಬಲಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಸಾಧಾರಣ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ರಯಲ್ಡಿಬಿಯಂತಹ ಕೆಲವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು, ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅರೆ-ಸ್ಥಿರ ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ. ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ (ಆದರೆ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ) ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಂಪೂರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ) ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಪಿಯು-ತೀವ್ರವಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಕಾರ್ಯವು ವಿರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ; ಅಂದರೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಬ್ಯಾಚ್ಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಕಾಯಬಹುದು. ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಇ. ಎ. ವಿ ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು. ಇಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಮೂಲಕ ಚಕ್ರಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇ. ಎ. ವಿ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದಾಗ, ಸಾಲು-ಅಥವಾ ಇಎವಿ-ಮಾದರಿಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕ್ವೆರಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು, (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಯಕೃತ್ತಿನ ವೈಫಲ್ಯದ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಲ್ಕೋಹಾಲ್ ದುರುಪಯೋಗದ ಇತಿಹಾಸವಿಲ್ಲದ ಯಕೃತ್ತು ಕಾಯಿಲೆಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಿರಿ") ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಂಕಣಗಳಾಗಿ ತೋರಿಸಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಇ. ಎ. ವಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಸಹನೀಯವಾಗಿರಬೇಕು, ಆದರೆ ಉಪ-ಸೆಕೆಂಡ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅನ್ವೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇ. ಎ. ವಿ. ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯ ರಚನೆಯು ಸಂಬಂಧ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯಾಗಿದೆ, ಸಂಬಂಧದ ಬೀಜಗಣಿತವನ್ನು ನೋಡಿ. ಉತ್ತಮ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ಸಾಲು ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನೂರು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ SQL ಸರ್ವರ್ MVP ಪೀಟರ್ ಲಾರ್ಸನ್ ಇದನ್ನು ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಪಿವೋಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ "ವೇರ್ಹೌಸ್" ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಅದರ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆ (ವಹಿವಾಟು) ಸ್ಕೀಮಾದಿಂದ ಬ್ಯಾಚ್ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ. ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿನ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೀನೋರ್ಮಲೈಸೇಶನ್ ಬಳಸಿ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಟೇಬಲ್ ಜಾಯಿನ್ಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಂಡವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅನೇಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಒಂದಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಇ. ಎ. ವಿ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು "ವಾಸ್ತವಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು" ಬಳಸಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು (ದತ್ತಾಂಶ ಗೋದಾಮಿನ ನೋಡಿ), ಆದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಬೇಕಾದ ಕೊನೆಯ ಉಪಾಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ರೀತಿಯ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳುಃ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಹ್ಯಾಶ್ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ವ್ಯೂಹಗಳನ್ನು ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್-ಗ್ರೂಪಿಂಗ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪಿವೋಟ್ ಡೇಟಾಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗುಂಪು. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ಗೆ ಫ್ಲಾಟ್ ಡಿಲಿಮಿಟೆಡ್ ಫೈಲ್ ಆಗಿ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೊದಲ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಆಂತರಿಕ ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆಃ ಈ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ "ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ" ತಂತ್ರವು ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಐ/ಒ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೇಳಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಶ್ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಪಿವೋಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಾಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಣದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಇರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರವೇಶ ಮೆಮೊರಿ (RAM) ಆಧುನಿಕ ಯಂತ್ರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಹೇರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೈಗೆಟುಕುವಂತಿದ್ದು, ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಗುಂಪಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾದ ಚೂರುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಚುರುಕಾಗಿಸಬಹುದು. ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ, ನೀವು ಯಾವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೂ, ಇ. ಎ. ವಿ. ಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಕಾಲಮ್-ಮಾಡೆಲ್ ರಿಲೇಷನಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿರಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರವೇಶವು ಸ್ಪರ್ಸ್ ಅಲ್ಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿರುವಂತೆ ವೇಗವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. (ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಪಟ್ಟಿಗಳಂತಹ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ವಿರಳವಾದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ X-Y ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಲಿಸ್ಟ್ ಟ್ರಾವರ್ಸಲ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ 2-D ಸರಣಿಗಳಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ವೇಗದ CPU ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡಬಹುದು.) ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದ ಸಮಸ್ಯೆಗಾಗಿ ನೀವು ಇಎವಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಇದು ನೀವು ಪಾವತಿಸುವ ಬೆಲೆಯಾಗಿದೆ; ಈ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಇಎವಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಸ್ಪೇಸ್ (ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾ ನಿರ್ವಹಣೆ) ಮತ್ತು ಸಿಪಿಯು-ಟೈಮ್ ಟ್ರೇಡ್ಆಫ್ಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಇಎವಿ ವರ್ಸಸ್ ಯುನಿವರ್ಸಲ್ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲ್ ಮೂಲತಃ ಮೇಯರ್, ಉಲ್ಮನ್ ಮತ್ತು ವಾರ್ಡಿ ಪ್ರತಿಪಾದಿಸಿದ, "ಯುನಿವರ್ಸಲ್ ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲ್" (ಯುಡಿಎಂ) ನಿಷ್ಕಪಟ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಸ್ಕೀಮಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ದೈತ್ಯ "ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಕೋಷ್ಟಕ" ದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಂತರ-ಕೋಷ್ಟಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಾವ ಕೋಷ್ಟಕವು ಯಾವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಚಿಂತಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಸಿ. ಜೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಕೋಷ್ಟಕವು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಗುಣಿಸಿದಾಗ (ವಂಶಾವಳಿಯ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ತಂದೆ ಮತ್ತು ತಾಯಿ ಸಹ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿರುತ್ತಾರೆ, ಅಥವಾ ಕೆಲವು ವ್ಯವಹಾರ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಯವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಕಚೇರಿ ವಿಳಾಸಗಳು ಮತ್ತು ರವಾನೆ ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು), ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾದ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ದಿನಾಂಕವು ಗಮನಸೆಳೆದಿದೆ. ಯು. ಡಿ. ಎಂ. ಅನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯೀಕರಿಸಿದಾಗ, ಎಸ್. ಎ. ಪಿ. ಬ್ಯುಸಿನೆಸ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಈ ಮಿತಿಯನ್ನು "ಯೂನಿವರ್ಸ್" ಗಳ ರಚನೆಯ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇವು ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಸೆಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಜಾಯಿನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಾಗಿವೆಃ "ಯೂನಿವರ್ಸ್" ಡೆವಲಪರ್ ವಿವಿಧ ಅಲಿಯಾಸ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೈ-ಸಂಬಂಧಿತ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಜಾಯಿನ್ಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ ವಿಧಾನದ ಹೊರತಾಗಿ (ಯುಡಿಎಂ ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಕೀಮಾದ ನಡುವೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ವಹಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿತ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ), ಇಎವಿ ಯುನಿವರ್ಸಲ್ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಯುಡಿಎಂನಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಧಾರಿತ (ಓದಲು-ಮಾತ್ರ) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವಹಿವಾಟಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್-ಡೇಟಾ ಕ್ವೆರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಇಎವಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಆಸಕ್ತಿಯ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಂತೆ ರಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇಎವಿ-ಆಧಾರಿತ ಐ2ಬಿ2 ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಒಂದು ಪದವನ್ನು ಹುಡುಕಿದಾಗ, ಬಳಕೆದಾರರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾದ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅವರು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಲಿಥಿಯಂ" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು (ಬೈಪೋಲಾರ್ ಡಿಸಾರ್ಡರ್ಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ಅಥವಾ ರೋಗಿಯ ರಕ್ತದಲ್ಲಿನ ಲಿಥಿಯಂ ಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು. (ಲಿಥಿಯಂನ ರಕ್ತದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕುಃ ಅತಿಯಾದ ಔಷಧವು ತೀವ್ರ ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.) ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಮತ್ತು ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಒಂದು ಓಪನ್ ಸ್ಕೀಮಾ ಅನುಷ್ಠಾನವು ವೇರಿಯೇಬಲ್/ವಿರಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಅಂಕಣವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಜೆಎಸ್ಒಎನ್-ಮೌಲ್ಯದ ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದುಃ ವಿರಳವಾದ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ದತ್ತಸಂಚಯವು ಪೋಸ್ಟ್ಗ್ರೆಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ ಮತ್ತು (ಭಾಗಶಃ) ಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ ಸರ್ವರ್ 2016 ಮತ್ತು ನಂತರದಂತಹ ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು, ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಷ್ಕಪಟ ಇಎವಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗಿಂತ 1000 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಅಥವಾ ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿಃ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರ್ವರ್ಗೆ ಅಪಾರದರ್ಶಕವಾದ ಸರಳ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು; ಇನ್ನೊಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ರಚನೆಯನ್ನು "ಒಳಗೆ ನೋಡಬಹುದಾದ" ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಅಪಾರದರ್ಶಕ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ತೀವ್ರ ನ್ಯೂನತೆಗಳಿವೆಃ ಇವುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅವುಗಳ ವಿಷಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ಇಎವಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡ್ನ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು. ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಬಳಕೆಯು ಸರ್ವರ್-ಆಧಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ (ಇದನ್ನು ಇಎವಿ-ಆಧಾರಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಮ-ಹಂತದ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್-ಆಧಾರಿತ ಕೋಡ್ನಿಂದ ಮಾಡಬೇಕು), ಆದರೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್-ತೀವ್ರವಾಗಿದೆ. XML ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಕೈಯಿಂದ ಬರೆಯಲು ಕುಖ್ಯಾತವಾಗಿ ಜಟಿಲವಾಗಿವೆ, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, XML-ಸ್ಕೀಮಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಬಿಡುವುದು. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅನೇಕ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಪವರ್-ಬಳಕೆದಾರರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಥವಾ ಬಯೋಮೆಡಿಸಿನ್) ಆದರೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಇಎವಿ ಬಳಸುವ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಬಳಕೆದಾರರು ಜಿ. ಯು. ಐ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶ-ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ-ಸ್ಥಿರತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಜಿ. ಯು. ಐ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಮುಂದುವರಿದ ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೂ ಸಹ-ಅಂತಿಮ-ಫಲಿತಾಂಶವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಎಕ್ಸ್. ಎಂ. ಎಲ್ ಅಥವಾ ಜೆ. ಎಸ್. ಓ. ಎನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದರೂ ಸಹ. ತಪ್ಪಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಥವಾ ನಿಯಮಿತ-ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮಾದರಿಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು) ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್/ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸರ್ವರ್-ಆಧಾರಿತ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿಗೂಢವಾಗಿದೆಃ ದೋಷವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲು, ಕನಿಷ್ಠ, ಪ್ರತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣದೊಂದಿಗೆ ವಿವರವಾದ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಹಾರವು ಬಳಕೆದಾರ-ಇಂಟರ್ಫೇಸ್-ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ನ ಪದರವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ, ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸದಿರುವ ಮೂಲ "ಪ್ರಯೋಜನ" ಕಳೆದುಹೋಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ವಿರಳವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ದೃಢವಾಗಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಯಾವ ಶೇಖರಣಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದರೂ ಕಠಿಣವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್-ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ವಿನ್ಯಾಸ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸರ್ಕಾ ಅವರ ಕೆಲಸವು, ದತ್ತಾಂಶ-ಶೇಖರಣಾ ಪದರಕ್ಕೆ ಪ್ರಕಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಬಂಧಿತ ಇಎವಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸಾಧಾರಣವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುವ ಉತ್ಪನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು) ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರವು ಇಎವಿ-ಕೋಷ್ಟಕ-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂದ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. (ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಃ ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮೌಲ್ಯದ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಸಾಧನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೂ ಇದು ಸಂಬಂಧಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗಿಂತ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.) ಟ್ರೀ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಗಳು ಮತ್ತು ರಿಲೇಷನಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಟ್ರೀ-ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಹಲವಾರು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ, ಅದು ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್, ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಸ್ವರೂಪಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಸೆಟ್ ಮಾದರಿ, ರಿಲೇಷನಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ದತ್ತಸಂಚಯ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಐಬಿಎಂ ಡಿಬಿ2, ಅಲ್ಲಿ ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಆಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ಎಕ್ಸ್ಪಾತ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಪೋಸ್ಟ್ಗ್ರೆಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ನಲ್ಲಿ, ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದಾದ ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದೊಂದಿಗೆ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಇಎವಿ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ, ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಬದಲಿಸುತ್ತವೆ. ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ನ ಬಳಕೆಗಳು ಇಎವಿ ಮಾದರಿಯ ಬಳಕೆಯಂತೆಯೇ ಇರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೂ ಅವು ಅತಿಕ್ರಮಿಸಬಹುದು. ಒಂದೇ ಘಟಕದ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಾಧಾರಣವಾಗಿರುವ ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಇ. ಎ. ವಿ. ಗಿಂತ ಎಕ್ಸ್. ಎಂ. ಎಲ್. ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಃ ದತ್ತಾಂಶ-ಕುಶಲತೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಬಹು-ಗಿಗಾಬೈಟ್ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅಳೆಯುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಇದು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. XML ವಿರಳ-ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧದ ರಚನೆಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿದಾಗ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಶೇಖರಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ದತ್ತಾಂಶ ವಿನಿಮಯದ ಸಾಧನವಾಗಿ XML ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇಎವಿ, ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ವಿರಳ-ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ (ಮತ್ತು ಮಾತ್ರ) ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಇದ್ದಾಗ, ಡೇಟಟೈಪ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮೌಲ್ಯದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಘಟಕದಿಂದ, ಗುಣಲಕ್ಷಣದಿಂದ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಳ ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ಎಕ್ಸ್. ಎಂ. ಎಲ್. ಮರದ ರಚನೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಗೂಗಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಎಂಜಿನ್, ಉತ್ತಮ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಲವಾಗಿ-ಟೈಪ್ ಮಾಡಲಾದ-ಮೌಲ್ಯದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಫ್ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಇಎವಿ-ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಎದುರಾಗುವ ವಿವಿಧ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಗ್ರಾಫ್ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಇವು ಗ್ರಾಫ್ ಅಥವಾ ಹೈಪರ್ಗ್ರಾಫ್ನ ನೋಡ್ಗಳಾಗಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆ ಗ್ರಾಫ್ನ ಕೊಂಡಿಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಚುಗಳಾಗಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಅಪಾಚೆ ಟಿಂಕರ್ಪಾಪ್ ಅಥವಾ ಓಪನ್ಕಾಗ್ ಆಟೊಸ್ಪೇಸ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಮ್ಯಾಚರ್ನಂತಹ ಗ್ರಾಫ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಟೇಬಲ್ ಜಾಯಿನ್ಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಪರ್ಯಾಯವೆಂದರೆ SPARQL ಅಂಗಡಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಸರ್ವರ್ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಪೋಸ್ಟ್ಗ್ರೆಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ಃ ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ಬಿ ಕಾಲಮ್ಗಳು ಪೋಸ್ಟ್ಗ್ರೆಎಸ್ಕ್ಯೂಎಲ್ ಆವೃತ್ತಿ 9.4 ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ ಬೈನರಿ ಕಾಲಮ್ಗಳಿಗೆ (ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ಬಿ) ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು, ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಇಎವಿ ಟೇಬಲ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗಿಂತ ಸಾವಿರ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಶಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ಬಿ ಆಧಾರಿತ ಡಿಬಿ ಸ್ಕೀಮಾವು ಯಾವಾಗಲೂ ಕಡಿಮೆ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆಃ ಎಂಟಿಟಿ ಕೋಷ್ಟಕದ ಜೆಎಸ್ಒಎನ್ಬಿ ರೀತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ನೆಸ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಡಿಬಿ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅಮೂರ್ತ ಪದರದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. SQL ಸರ್ವರ್ 2008 ಮತ್ತು ನಂತರದಃ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ SQL ಸರ್ವರ್ 2008 ಇ. ಎ. ವಿ. ಗೆ (ಸ್ವಾಮ್ಯದ) ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಮಾಣು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಂಕಣಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಖ್ಯಾ, ವರ್ಚಾರ್ ಅಥವಾ ಡೇಟ್ಟೈಮ್ ಕಾಲಮ್ಗಳು) ಕ್ರಿಯೇಟ್ ಟೇಬಲ್ ಹೇಳಿಕೆಯ ಕಾಲಮ್ನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಾರ್ಸ್ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿರಳ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಬಹುದು. ವಿರಳವಾದ ಅಂಕಣಗಳು ಎನ್. ಯು. ಎಲ್. ಎಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶೇಖರಣೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತವೆ (ಅವು ಈಗ ಯಾವುದೇ ಜಾಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ) ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಬಹುಪಾಲು ದಾಖಲೆಗಳು ಆ ಅಂಕಣಕ್ಕೆ ಎನ್. ಯು. ಎಲ್. ಎಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ವಿರಳ ಕಾಲಮ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕೋಷ್ಟಕದ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವಿರಳ ಕಾಲಮ್ಗಳ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಒಂದೇ XML ಕಾಲಮ್ (ಒಂದು ಕಾಲಮ್ ಸೆಟ್) ಆಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬಹುದು, ಅದರ ವಿಷಯಗಳು [<ಕಾಲಮ್-ಹೆಸರು> ಕಾಲಮ್ ವಿಷಯಗಳು </column-ಹೆಸರು>] * ರೂಪದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಒಂದು ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕೆ ಒಂದು ಕಾಲಮ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ರಿಯೇಟ್ ಟೇಬಲ್ ಹೇಳಿಕೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದರೆ, ತರುವಾಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ವಿರಳ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, <ಟ್ಯಾಬ್ಲೆನೇಮ್> ನಿಂದ SELECT * ಎಂಬ SQL ಹೇಳಿಕೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿರಳ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ XML ಕಾಲಮ್ ಆಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಹೆಸರು ಕಾಲಮ್ ಸೆಟ್ನದ್ದಾಗಿದೆ (ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ವರ್ಚುವಲ್, ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಕಾಲಮ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ). ಉತ್ಪನ್ನದ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ವ್ಯವಹಾರ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ವಿರಳವಾದ ಅಂಕಣಗಳು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಾಧಾರಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವಿರಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮಿತಿಗಳು ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿರಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಈ ವಿಧಾನವು ಹಲವಾರು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಡಿಬಿಎಂಎಸ್ಗಳು, ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಎಂಜಿನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯದಿರಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿವೆ. ಮಿತಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆಃ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾದ ಅಂಕಣಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯು 10,000 ಆಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಂತಹ ಕೆಲವು ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಒಂದು ಕ್ರಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ರೋಗಿಗೆ * ಎಲ್ಲಾ * ಸಂಭವನೀಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ. ಹೊಸ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು-ಇಎವಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ-ಇನ್ನೂ ಡಿಬಿಎ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ವಿರಳವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲಃ ಶೇಖರಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. * ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಟೇಬಲ್ನಿಂದ ವಿರಳವಾದ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದುಃ ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರು/ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಬಹು-ಬಳಕೆದಾರ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ವಿರಳವಾದ ಕಾಲಮ್ಗಳಿಲ್ಲದ ಟೇಬಲ್ಗಳಿಗೆ ತಡೆಯಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಿವೇಕಯುತವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಿರಳವಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕು. ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಂಡಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಭಾಗಶಃ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಬಳಸುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಕಲಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಯೋಜನೆಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಮಾನ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕಾಲಮ್ ಸೇರ್ಪಡೆ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಾಲಮ್ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದುಃ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಜಾಡುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದೆ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು ಉತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭ್ಯಾಸವಲ್ಲ. ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು) ವಿರಳವಾದ ಅಂಕಣಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸರಿಯಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಚೆಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಇಎವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದಂತೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಹಂತದ ಕೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. (ಈ ಪರಿಗಣನೆಯು ವ್ಯವಹಾರ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.) ಒಂದು ಕಾಲಮ್ನ ಶೇಖರಣಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ SQL ಸರ್ವರ್ ಸಾಲು ಗಾತ್ರದ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪರಮಾಣು-ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯ ಕಾಲಮ್ಗಳ ಒಟ್ಟು ವಿಷಯಗಳು, ವಿರಳ ಮತ್ತು ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದ, ಆ ಕೋಷ್ಟಕವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಕಲಿಸಲು ವಿರಳವಾದ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ 8016 ಬೈಟ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಬಾರದು. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿರಳವಾದ ಅಂಕಣಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರದ ಶೇಖರಣೆಯ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಅಂಕಣಕ್ಕೆ 4 ಬೈಟ್ಗಳ ಶೇಖರಣಾ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟೈಮ್ ಅಂಕಣಗಳಿಗೆ 4 ಬೈಟ್ಗಳು). ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಲಿನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ವಿರಳ-ಅಂಕಣ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ವರ್ಚಾರ್ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಈ ಗಾತ್ರದ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಸಡಿಲಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಸಾಲು-ಗಾತ್ರದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಡೆದರೆ, ವಿರಳವಾದ ಕಾಲಮ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಆಂತರಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ ವರ್ಚಾರ್ ಎಂದು ಗೊತ್ತುಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದರ ಸುತ್ತ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಈ ವಿಧಾನವು ಈಗ ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಡೇಟಾ-ಟೈಪ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಅನೇಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಇಎವಿ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶ ಮಳಿಗೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ರೋಜರ್ ಜೆನ್ನಿಂಗ್ಸ್ ಇವುಗಳ ಆಳವಾದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಮೆಜಾನ್ನ ಕೊಡುಗೆ, ಸಿಂಪಲ್ ಡಿಬಿ ಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ವಿಂಗಡಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗೆ ಒತ್ತಾಯಿಸಬೇಕು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಸೊನ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾಡ್ ಮಾಡಬೇಕು). ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ನ ಕೊಡುಗೆ, ವಿಂಡೋಸ್ ಅಜೂರ್ ಟೇಬಲ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್, ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಃ ಬೈಟ್ [], ಬೂಲ್, ಡೇಟ್ಟೈಮ್, ಡಬಲ್, ಗೈಡ್, ಇಂಟ, ಲಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್. ಗೂಗಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಎಂಜಿನ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆಃ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪೂರ್ಣಾಂಕ, ಉದ್ದ ಅಥವಾ ಫ್ಲೋಟ್ ಆಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಇ-ಮೇಲ್ ವಿಳಾಸ, ಜಿಯೋಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಲಿಂಕ್ನಂತಹ ಕಸ್ಟಮ್ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್, ಆದರೆ ಅಮೆಜಾನ್ ಅಥವಾ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಲ್ಲ, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗದ ಅಸ್ತಿತ್ವದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್. ನ ಉಪಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಗೂಗಲ್ ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ; ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಯು. ಆರ್. ಎಲ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಎಲ್. ಐ. ಎನ್. ಕ್ಯೂ. ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೂಲಕ ಅಮೂರ್ತವಾಗಿದೆ; ಅಮೆಜಾನ್ ಹೆಚ್ಚು ಸೀಮಿತ ವಾಕ್ಯರಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಾಳಜಿಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ, ಜಾಯಿನ್ಗಳ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಬೆಂಬಲವು ಪ್ರಸ್ತುತ (ಏಪ್ರಿಲ್ '10) ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಎಂಜಿನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರ್ವರ್ಗಳು ಮಾರಾಟಗಾರರ ದತ್ತಾಂಶ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸರ್ವರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ನೆಲೆಗೊಂಡಿದ್ದರೆ ಇದು ಕಾಳಜಿಯ ವಿಷಯವಾಗದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಇವೆರಡನ್ನೂ ಭೌಗೋಳಿಕವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದರೆ ಬಹಳಷ್ಟು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದಟ್ಟಣೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾಗುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಸಂಖ್ಯಾತವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ವಿರಳವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಇಎವಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶವು ಈ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದರೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಇಎವಿ ವಿಧಾನವು ನಿಜವಾದ ಬ್ಯಾಕ್-ಎಂಡ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ (ಕೇವಲ ನಿರಂತರ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ). ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದತ್ತಾಂಶ-ಮಾದರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಹುಪಾಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಇಎವಿ-ರೀತಿಯ ಕ್ಲೌಡ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗೆ ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ತನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್-ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್-ಡೆವಲಪರ್ ಬೇಸ್ ಅಂತಹ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹಿಂಜರಿಯುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, 2010 ರಲ್ಲಿ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಕೊಡುಗೆ, ಎಸ್. ಕ್ಯೂ. ಎಲ್ ಸರ್ವರ್ ಅಜೂರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಇದು ಕ್ಲೌಡ್-ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಬಂಧಿತ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಸಾಧಾರಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 2020ರ ಆರಂಭದ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಈ ಸೇವೆಯು 8TB ವರೆಗಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ-ಹಂತದ ಭೌತಿಕ ದತ್ತಸಂಚಯ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ "ಹೈಪರ್ಸ್ಕೇಲ್" ಮತ್ತು "ಬಿಸಿನೆಸ್-ಕ್ರಿಟಿಕಲ್" ಕೊಡುಗೆಗಳು ಸಹ ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್-ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲಿಂಕ್ಡ್ ಡೇಟಾ ರಿಸೋರ್ಸ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ (ಆರ್. ಡಿ. ಎಫ್.) ಸೆಮಾಂಟಿಕ್ ವೆಬ್ ಟ್ರಿಪ್ಲ್ಸ್ಟೋರ್ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಆಯಾಮ ಡಾಟಾಮಿಕ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.