Entity–attribute–value model
એન્ટિટી-એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ મોડેલ (ઇએવી) એ એક ડેટા મોડેલ છે જે વિરલ-અથવા એડ-હોક-પ્રોપર્ટી અથવા ડેટા મૂલ્યોના જગ્યા-કાર્યક્ષમ સંગ્રહ માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવ્યું છે, જેનો હેતુ એવી પરિસ્થિતિઓ માટે છે કે જ્યાં રનટાઇમ ઉપયોગની પેટર્ન મનસ્વી હોય, વપરાશકર્તાની વિવિધતાને આધિન હોય, અથવા અન્યથા નિશ્ચિત ડિઝાઇનનો ઉપયોગ કરીને અણધારી હોય. યુઝ-કેસ એવી એપ્લિકેશનોને લક્ષ્ય બનાવે છે જે નિર્ધારિત મિલકત પ્રકારોની મોટી અથવા સમૃદ્ધ પ્રણાલી પ્રદાન કરે છે, જે બદલામાં એકમોની વિશાળ શ્રેણી માટે યોગ્ય હોય છે, પરંતુ જ્યાં સામાન્ય રીતે આમાંની માત્ર એક નાની, ચોક્કસ પસંદગી આપેલ એકમ માટે તાત્કાલિક (અથવા ચાલુ) હોય છે. તેથી, આ પ્રકારનું ડેટા મોડેલ વિરલ મેટ્રિક્સની ગાણિતિક કલ્પના સાથે સંબંધિત છે. ઇએવીને ઓબ્જેક્ટ-એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ મોડેલ, વર્ટિકલ ડેટાબેઝ મોડેલ અને ઓપન સ્કીમા તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. માહિતી માળખું આ માહિતીનું પ્રતિનિધિત્વ વિરલ મેટ્રિક્સને સંગ્રહિત કરવાની જગ્યા-કાર્યક્ષમ પદ્ધતિઓ જેવું જ છે, જ્યાં માત્ર ખાલી ન હોય તેવા મૂલ્યો સંગ્રહિત થાય છે. ઇએવી ડેટા મોડેલમાં, દરેક વિશેષતા-મૂલ્ય જોડી એ એક અસ્તિત્વનું વર્ણન કરતી હકીકત છે, અને ઇએવી કોષ્ટકમાં એક પંક્તિ એક જ હકીકતને સંગ્રહિત કરે છે. ઇ. એ. વી. કોષ્ટકોને ઘણીવાર "લાંબા અને પાતળા" તરીકે વર્ણવવામાં આવે છેઃ "લાંબા" એટલે પંક્તિઓની સંખ્યા, "પાતળા" એટલે થોડા સ્તંભો. માહિતીને ત્રણ સ્તંભો તરીકે નોંધવામાં આવે છેઃ અસ્તિત્વઃ વર્ણવવામાં આવેલી વસ્તુ. લક્ષણ અથવા પરિમાણઃ સામાન્ય રીતે લક્ષણ વ્યાખ્યાઓના કોષ્ટકમાં વિદેશી કી તરીકે લાગુ કરવામાં આવે છે. એટ્રિબ્યુટ વ્યાખ્યા કોષ્ટકમાં નીચેના સ્તંભો હોઈ શકે છેઃ એટ્રિબ્યુટ ID, એટ્રિબ્યુટ નામ, વર્ણન, ડેટા પ્રકાર, અને ઇનપુટ માન્યતામાં સહાય કરતી સ્તંભો, દા. ત., મહત્તમ શબ્દમાળા લંબાઈ અને નિયમિત અભિવ્યક્તિ, સ્વીકાર્ય મૂલ્યોનો સમૂહ, વગેરે. લક્ષણનું મૂલ્ય. ઉદાહરણ રિલેશનલ ડેટાબેઝમાં સામાન્ય હેતુના ક્લિનિકલ રેકોર્ડનું પ્રતિનિધિત્વ કરવાનો પ્રયાસ કેવી રીતે કરવો તે ધ્યાનમાં લો. સ્પષ્ટ રીતે હજારો સ્તંભો સાથે કોષ્ટક (અથવા કોષ્ટકોનો સમૂહ) બનાવવો શક્ય નથી, કારણ કે મોટાભાગના સ્તંભો શૂન્ય હશે. વસ્તુઓને જટિલ બનાવવા માટે, સમય જતાં દર્દીને અનુસરતા અનુદૈર્ધ્ય તબીબી રેકોર્ડમાં, એક જ પરિમાણના બહુવિધ મૂલ્યો હોઈ શકે છેઃ બાળકની ઊંચાઈ અને વજન, ઉદાહરણ તરીકે, બાળકની વૃદ્ધિ સાથે બદલાય છે. છેવટે, ક્લિનિકલ તારણોનું બ્રહ્માંડ વધતું રહે છેઃ ઉદાહરણ તરીકે, રોગો ઉભરી આવે છે અને નવા પ્રયોગશાળા પરીક્ષણો તૈયાર કરવામાં આવે છે; આ માટે કૉલમનો સતત ઉમેરો અને વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસનું સતત પુનરાવર્તન જરૂરી છે. "એટ્રિબ્યુટ વોલેટિલિટી" શબ્દનો ઉપયોગ કેટલીકવાર સમસ્યાઓ અથવા પરિસ્થિતિઓનું વર્ણન કરવા માટે થાય છે જે ત્યારે ઊભી થાય છે જ્યારે ઉપલબ્ધ વિશેષતાઓની સૂચિ અથવા તેમની વ્યાખ્યાઓ સમય જતાં વિકસિત થવાની જરૂર હોય છે. 1998-05-01 ની સવારે તાવ માટે ડૉક્ટરની મુલાકાતમાંથી તબીબી તારણો માટે EAV ટેબલની પંક્તિઓની પસંદગી નીચે દર્શાવવામાં આવી છે. કોણ કૌંસમાં દર્શાવવામાં આવેલી એન્ટ્રીઓ અન્ય કોષ્ટકોમાંની એન્ટ્રીઓના સંદર્ભો છે, જે સમજવાની સરળતા માટે એન્કોડેડ વિદેશી કી મૂલ્યોને બદલે અહીં લખાણ તરીકે દર્શાવવામાં આવી છે. આ ઉદાહરણમાં, મૂલ્યો બધા શાબ્દિક મૂલ્યો છે, પરંતુ તે પૂર્વ-નિર્ધારિત મૂલ્ય યાદીઓ પણ હોઈ શકે છે. બાદમાં ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે સંભવિત મૂલ્યો મર્યાદિત (એટલે કે, ગણનાપાત્ર) હોવાનું જાણીતું હોય. અસ્તિત્વ. ક્લિનિકલ તારણો માટે, અસ્તિત્વ એ દર્દીની ઘટના છેઃ ટેબલમાં એક વિદેશી ચાવી જેમાં ઓછામાં ઓછી એક દર્દી આઈડી અને એક અથવા વધુ ટાઇમ-સ્ટેમ્પ્સ (દા. ત., પરીક્ષાની તારીખ/સમયની શરૂઆત અને અંત) હોય છે જે રેકોર્ડ કરે છે કે જ્યારે ઘટના વર્ણવવામાં આવી રહી છે. લક્ષણ અથવા પરિમાણઃ લક્ષણ વ્યાખ્યાઓના કોષ્ટકમાં વિદેશી કી (આ ઉદાહરણમાં, ક્લિનિકલ તારણોની વ્યાખ્યાઓ). ઓછામાં ઓછું, એટ્રિબ્યુટ વ્યાખ્યા કોષ્ટકમાં નીચેના સ્તંભો હશેઃ એટ્રિબ્યુટ ID, એટ્રિબ્યુટ નામ, વર્ણન, ડેટા પ્રકાર, માપનના એકમો, અને ઇનપુટ માન્યતાને સહાય કરતા સ્તંભો, દા. ત., મહત્તમ શબ્દમાળાની લંબાઈ અને નિયમિત અભિવ્યક્તિ, મહત્તમ અને લઘુત્તમ સ્વીકાર્ય મૂલ્યો, સ્વીકાર્ય મૂલ્યોનો સમૂહ, વગેરે. લક્ષણનું મૂલ્ય. આ માહિતીના પ્રકાર પર આધાર રાખે છે, અને આપણે ચર્ચા કરીએ છીએ કે મૂલ્યો ટૂંક સમયમાં કેવી રીતે સંગ્રહિત થાય છે. નીચેનું ઉદાહરણ ન્યુમોનિયા ધરાવતા દર્દીમાં જોવા મળતા લક્ષણોના તારણોને સમજાવે છે. ઉપર વર્ણવેલ ઇએવી ડેટા સુપરમાર્કેટ વેચાણ રસીદની સામગ્રી સાથે તુલનાત્મક છે (જે ડેટાબેઝમાં સેલ્સ લાઇન આઇટમ્સ ટેબલમાં પ્રતિબિંબિત થશે). રસીદ દુકાનમાં દરેક ઉત્પાદનની યાદી આપવાને બદલે, જે ગ્રાહકે ખરીદ્યું હશે પણ ખરીદ્યું ન હતું, માત્ર વાસ્તવમાં ખરીદેલી વસ્તુઓની વિગતો સૂચિબદ્ધ કરે છે. આપેલ દર્દી માટેના તબીબી તારણોની જેમ, વેચાણની રસીદ એ સ્વાભાવિક રીતે વિરલ માહિતીની સઘન રજૂઆત છે. "એન્ટિટી" એ વેચાણ/વ્યવહાર આઈડી છે-વેચાણ વ્યવહારો કોષ્ટકમાં વિદેશી ચાવી. આનો ઉપયોગ દરેક લાઇન આઇટમને આંતરિક રીતે ટેગ કરવા માટે થાય છે, જોકે રસીદ પર વેચાણ વિશેની માહિતી ટોચ પર (દુકાનનું સ્થાન, વેચાણની તારીખ/સમય) અને તળિયે (વેચાણનું કુલ મૂલ્ય) દેખાય છે. "વિશેષતા" એ ઉત્પાદનોના કોષ્ટકમાં વિદેશી ચાવી છે, જ્યાંથી કોઈ વ્યક્તિ વર્ણન, એકમની કિંમત, ડિસ્કાઉન્ટ અને પ્રચારો વગેરે જુએ છે. (ઉત્પાદનો ક્લિનિકલ તારણો જેટલા જ અસ્થિર હોય છે, કદાચ તેનાથી પણ વધુઃ દર મહિને નવા ઉત્પાદનો રજૂ કરવામાં આવે છે, જ્યારે ગ્રાહકોની સ્વીકૃતિ નબળી હોય તો અન્યને બજારમાંથી દૂર કરવામાં આવે છે. કોઈ પણ સક્ષમ ડેટાબેઝ ડિઝાઇનર ટેબલમાં કૉલમ તરીકે ડોરિટોસ અથવા ડાયેટ કોક જેવા વ્યક્તિગત ઉત્પાદનોને હાર્ડ-કોડ કરશે નહીં.) "મૂલ્યો" એ ખરીદેલ જથ્થો અને કુલ લાઇન આઇટમની કિંમત છે. રો મોડેલિંગ, જ્યાં કંઈક વિશેની હકીકતો (આ કિસ્સામાં, વેચાણ વ્યવહાર) બહુવિધ કૉલમ્સને બદલે બહુવિધ પંક્તિઓ તરીકે નોંધવામાં આવે છે, તે એક પ્રમાણભૂત ડેટા મોડેલિંગ તકનીક છે. રો મોડેલિંગ અને ઇએવી (જેને રો-મોડેલિંગનું સામાન્યીકરણ ગણી શકાય) વચ્ચેના તફાવતો આ પ્રમાણે છેઃ એક રો-મોડલ ટેબલ તે વર્ણવે છે તે હકીકતોમાં એકરૂપ છેઃ એક લાઇન આઇટમ ટેબલ માત્ર વેચાયેલા ઉત્પાદનોનું વર્ણન કરે છે. તેનાથી વિપરીત, ઇ. એ. વી. કોષ્ટકમાં લગભગ કોઈપણ પ્રકારની હકીકત હોય છે. પંક્તિ-મોડેલ કોષ્ટકમાં મૂલ્ય સ્તંભ/s નો ડેટા પ્રકાર તે રેકોર્ડ કરેલા તથ્યોની પ્રકૃતિ દ્વારા પૂર્વ-નિર્ધારિત થાય છે. તેનાથી વિપરીત, EAV કોષ્ટકમાં, ચોક્કસ હરોળના મૂલ્યનો વૈચારિક ડેટા પ્રકાર તે હરોળના લક્ષણ પર આધાર રાખે છે. તે અનુસરે છે કે ઉત્પાદન પ્રણાલીઓમાં, ઇ. એ. વી. કોષ્ટકમાં સીધા ડેટા પ્રવેશને મંજૂરી આપવી એ આપત્તિ માટેની રીત હશે, કારણ કે ડેટાબેઝ એન્જિન પોતે મજબૂત ઇનપુટ માન્યતા કરી શકશે નહીં. આપણે પછી જોઈશું કે એટ્રિબ્યુટ-બાય-એટ્રિબ્યુટ ધોરણે અનંત કોડિંગ વિના, ઇનપુટ વેલિડેશનના મોટાભાગના કાર્યો કરે તેવા સામાન્ય માળખાઓનું નિર્માણ કેવી રીતે શક્ય છે. ક્લિનિકલ ડેટા રીપોઝીટરીમાં, રો મોડેલિંગ પણ અસંખ્ય ઉપયોગો શોધે છે; પ્રયોગશાળા પરીક્ષણ સબશેમાને સામાન્ય રીતે આ રીતે મોડેલિંગ કરવામાં આવે છે, કારણ કે પ્રયોગશાળા પરીક્ષણ પરિણામો સામાન્ય રીતે આંકડાકીય હોય છે, અથવા આંકડાકીય રીતે એન્કોડ કરી શકાય છે. એવા સંજોગો કે જ્યાં તમારે EAV માટે પ્રમાણભૂત રો-મોડેલિંગથી આગળ વધવાની જરૂર પડશે તે નીચે સૂચિબદ્ધ છેઃ વ્યક્તિગત વિશેષતાઓનો ડેટા પ્રકાર બદલાય છે (ક્લિનિકલ તારણો સાથે જોવામાં આવે છે). માહિતીની શ્રેણીઓ અસંખ્ય છે, વધતી જતી અથવા વધઘટ થતી હોય છે, પરંતુ દરેક શ્રેણીમાં ઉદાહરણોની સંખ્યા (રેકોર્ડ/પંક્તિઓ) ખૂબ ઓછી છે. અહીં, પરંપરાગત મોડેલિંગ સાથે, ડેટાબેઝના અસ્તિત્વ-સંબંધ આકૃતિમાં સેંકડો કોષ્ટકો હોઈ શકે છેઃ હજારો/લાખો પંક્તિઓ/ઉદાહરણો ધરાવતા કોષ્ટકો પર ખૂબ ઓછી પંક્તિઓ ધરાવતા કોષ્ટકોની જેમ જ દૃષ્ટિની રીતે ભાર મૂકવામાં આવે છે. બાદમાં ઇએવી પ્રતિનિધિત્વમાં રૂપાંતર માટેના ઉમેદવારો છે. આ પરિસ્થિતિ ઑન્ટોલોજી-મોડેલિંગ વાતાવરણમાં ઊભી થાય છે, જ્યાં શ્રેણીઓ ("વર્ગો") ઘણીવાર ફ્લાય પર બનાવવી આવશ્યક છે, અને કેટલાક વર્ગો ઘણીવાર પ્રોટોટાઇપિંગના અનુગામી ચક્રમાં દૂર કરવામાં આવે છે. અમુક ("સંકર") વર્ગોમાં કેટલાક એવા લક્ષણો હોય છે જે બિન-વિશિષ્ટ હોય છે (બધા અથવા મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં હાજર હોય છે), જ્યારે અન્ય લક્ષણો અત્યંત પરિવર્તનશીલ અને વિરલ હોય છે. બાદમાં ઇએવી મોડેલિંગ માટે યોગ્ય છે. ઉદાહરણ તરીકે, સમૂહ નિગમ દ્વારા બનાવવામાં આવેલા ઉત્પાદનોના વર્ણન ઉત્પાદન શ્રેણી પર આધાર રાખે છે, દા. ત., લાઇટ બલ્બની બ્રાન્ડનું વર્ણન કરવા માટે જરૂરી લક્ષણો તબીબી ઇમેજિંગ ઉપકરણનું વર્ણન કરવા માટે જરૂરી લક્ષણોથી તદ્દન અલગ છે, પરંતુ બંનેમાં પેકેજિંગ એકમ અને પ્રતિ-વસ્તુ કિંમત જેવા સામાન્ય લક્ષણો છે. વિભાવનાઓનું વર્ણન અસ્તિત્વ ક્લિનિકલ ડેટામાં, અસ્તિત્વ સામાન્ય રીતે ક્લિનિકલ ઘટના છે, જેમ ઉપર વર્ણવેલ છે. વધુ સામાન્ય હેતુની સેટિંગ્સમાં, એન્ટિટી એ "ઓબ્જેક્ટ્સ" કોષ્ટકમાં વિદેશી કી છે જે ડેટાબેઝમાં દરેક "ઓબ્જેક્ટ" (વસ્તુ) વિશે સામાન્ય માહિતી રેકોર્ડ કરે છે-ઓછામાં ઓછું, પસંદગીનું નામ અને સંક્ષિપ્ત વર્ણન, તેમજ એન્ટિટીની શ્રેણી/વર્ગ જેમાં તે સંબંધિત છે. આ કોષ્ટકમાં દરેક રેકોર્ડ (ઓબ્જેક્ટ) ને મશીન-જનરેટેડ ઓબ્જેક્ટ ID સોંપવામાં આવે છે. ક્રોમોજોમ 19 ડેટાબેઝ માટે ટોમ સ્લેઝેક અને લોરેન્સ લિવરમોર લેબોરેટરીઝના સાથીદારો દ્વારા "ઓબ્જેક્ટ્સ ટેબલ" અભિગમની પહેલ કરવામાં આવી હતી, અને હવે તે મોટાભાગના મોટા બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ ડેટાબેઝમાં પ્રમાણભૂત છે. ઓબ્જેક્ટ ટેબલનો ઉપયોગ EAV ડિઝાઇનનો સહવર્તી ઉપયોગ ફરજિયાત નથી કરતોઃ પરંપરાગત કોષ્ટકોનો ઉપયોગ દરેક ઓબ્જેક્ટની શ્રેણી-વિશિષ્ટ વિગતોને સંગ્રહિત કરવા માટે કરી શકાય છે. કેન્દ્રીય ઓબ્જેક્ટ કોષ્ટકનો મુખ્ય ફાયદો એ છે કે, ઓબ્જેક્ટ સમાનાર્થી શબ્દો અને કીવર્ડ્સનું સહાયક કોષ્ટક રાખીને, કોઈ પણ વ્યક્તિ સમગ્ર સિસ્ટમમાં પ્રમાણભૂત ગૂગલ જેવી શોધ પદ્ધતિ પ્રદાન કરી શકે છે જ્યાં વપરાશકર્તા કોઈ પણ રુચિના ઓબ્જેક્ટ વિશેની માહિતી મેળવી શકે છે. (આ બાયોસાયન્સ પ્રણાલીઓમાં મહત્વપૂર્ણ છે જ્યાં "એસિટિલકોલાઇન" જેવો મુખ્ય શબ્દ અણુનો ઉલ્લેખ કરી શકે છે, જે ન્યુરોટ્રાન્સમીટર છે, અથવા જૈવિક રીસેપ્ટર કે જેની સાથે તે જોડાય છે.) એટ્રિબ્યુટ EAV કોષ્ટકમાં જ, આ માત્ર એક એટ્રિબ્યુટ ID છે, જે ઉપર જણાવ્યા મુજબ એટ્રિબ્યુટ ડેફિનેશન કોષ્ટકમાં વિદેશી કી છે. જો કે, સામાન્ય રીતે બહુવિધ મેટાડેટા કોષ્ટકો હોય છે જેમાં વિશેષતા-સંબંધિત માહિતી હોય છે, અને આની ટૂંક સમયમાં ચર્ચા કરવામાં આવે છે. ઉપરોક્ત EAV માહિતીના ઉદાહરણની જેમ, તમામ મૂલ્યોને શબ્દમાળાઓમાં દબાણ કરવાનું મૂલ્ય, એક સરળ, પરંતુ બિન-સ્કેલેબલ, માળખામાં પરિણમે છેઃ જો કોઈ મૂલ્યો સાથે કંઈપણ કરવા માંગે છે, તો સતત ડેટા પ્રકાર આંતર-રૂપાંતરણ જરૂરી છે, અને EAV કોષ્ટકના મૂલ્ય સ્તંભ પરની અનુક્રમણિકા અનિવાર્યપણે નકામી છે. ઉપરાંત, મોટા દ્વિસંગી ડેટા, જેમ કે છબીઓ, બેઝ64 એન્કોડેડ સ્વરૂપમાં, નાના પૂર્ણાંકો અથવા શબ્દમાળાઓ જેવા જ કોષ્ટકમાં સંગ્રહિત કરવું અનુકૂળ નથી. તેથી, મોટી સિસ્ટમો દરેક ડેટા પ્રકાર માટે અલગ EAV કોષ્ટકોનો ઉપયોગ કરે છે (દ્વિસંગી મોટા પદાર્થો, "BLOBS" સહિત), જેમાં આપેલ લક્ષણ માટે મેટાડેટા EAV કોષ્ટકને ઓળખે છે જેમાં તેનો ડેટા સંગ્રહિત કરવામાં આવશે. આ અભિગમ વાસ્તવમાં ખૂબ કાર્યક્ષમ છે કારણ કે આપેલ વર્ગ અથવા ફોર્મ માટે એટ્રિબ્યુટ મેટાડેટાની સામાન્ય માત્રા કે જેની સાથે વપરાશકર્તા કામ કરવાનું પસંદ કરે છે તેને મેમરીમાં સરળતાથી કેશ કરી શકાય છે. જો કે, જો કોઈ લક્ષણનો ડેટા પ્રકાર બદલવામાં આવે તો તેને એક કોષ્ટકમાંથી બીજા કોષ્ટકમાં ડેટા ખસેડવાની જરૂર પડે છે. ઇતિહાસ ઇ. એ. વી., જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વના સામાન્ય હેતુના સાધન તરીકે, "સંગઠન યાદીઓ" (લક્ષણ-મૂલ્ય જોડી) ની વિભાવના સાથે ઉદ્દભવ્યું છે. આજે સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા, આ સૌપ્રથમ LISP ભાષામાં રજૂ કરવામાં આવ્યા હતા. એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ જોડીનો ઉપયોગ વિવિધ કાર્યક્રમો માટે વ્યાપકપણે થાય છે, જેમ કે રૂપરેખાંકન ફાઇલો (એટ્રિબ્યુટ = વેલ્યુ જેવા સરળ વાક્યરચનાનો ઉપયોગ કરીને). ઇએવીના બિન-ડેટાબેઝ ઉપયોગનું ઉદાહરણ યુઆઇએમએ (અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ઇન્ફર્મેશન મેનેજમેન્ટ આર્કિટેક્ચર) માં છે, જે પ્રમાણભૂત હવે અપાચે ફાઉન્ડેશન દ્વારા સંચાલિત છે અને કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા જેવા ક્ષેત્રોમાં કાર્યરત છે. સોફ્ટવેર કે જે લખાણનું વિશ્લેષણ કરે છે તે સામાન્ય રીતે એક વિભાગને ચિહ્નિત કરે છે ("એનોટેટ્સ"): યુઆઇએમએ ટ્યુટોરિયલમાં આપવામાં આવેલું ઉદાહરણ એ એક પ્રોગ્રામ છે જે દસ્તાવેજ પર નેમ્ડ-એન્ટિટી રેકગ્નિશન (એનઇઆર) કરે છે, જેમાં ટેક્સ્ટ સેગમેન્ટ "પ્રેસિડેન્ટ બુશ" ને એનોટેશન-એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ ટ્રિપલ (પર્સન, ફુલ _ નેમ, "જ્યોર્જ ડબ્લ્યુ. બુશ") સાથે એનોટેટ કરે છે. આવી ટિપ્પણીઓ ડેટાબેઝ કોષ્ટકમાં સંગ્રહિત થઈ શકે છે. જ્યારે ઇ. એ. વી. નો એ. વી.-જોડી સાથે સીધો સંબંધ નથી, ત્યારે સ્ટીડ અને હેમન્ડ એ સૌપ્રથમ વ્યક્તિ છે જેમણે મનસ્વી રીતે જટિલ ડેટાના સતત સંગ્રહ માટે તેમના ઉપયોગની કલ્પના કરી હોવાનું જણાય છે. ઇ. એ. વી. નો ઉપયોગ કરનારી પ્રથમ તબીબી રેકોર્ડ પ્રણાલીઓમાં રીજેનસ્ટ્રીફ ઇલેક્ટ્રોનિક તબીબી રેકોર્ડ (ક્લેમેન્ટ મેકડોનાલ્ડની આગેવાની હેઠળનો પ્રયાસ), વિલિયમ સ્ટીડ અને એડ હેમન્ડની ટી. એમ. આર. (ધ મેડિકલ રેકોર્ડ) પ્રણાલી અને એલ. ડી. એસ. હોસ્પિટલ, સોલ્ટ લેક સિટી, ઉટાહ ખાતે હોમર વોર્નરના જૂથ દ્વારા બનાવવામાં આવેલ એચ. ઇ. એલ. પી. ક્લિનિકલ ડેટા રીપોઝીટરી (સી. ડી. આર.) હતી. (રીજેનસ્ટ્રીફ પ્રણાલીએ વાસ્તવમાં પેશન્ટ-એટ્રિબ્યુટ-ટાઇમસ્ટેમ્પ-વેલ્યુ ડિઝાઇનનો ઉપયોગ કર્યો હતોઃ ટાઇમસ્ટેમ્પનો ઉપયોગ કાલક્રમિક ક્રમમાં આપેલ દર્દી/લક્ષણ માટે મૂલ્યોની પુનઃપ્રાપ્તિને ટેકો આપે છે.) 1970ના દાયકામાં વિકસાવવામાં આવેલી આ તમામ સિસ્ટમો, ઇ. એફ. કોડના રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ મોડેલ પર આધારિત વ્યાપારી સિસ્ટમો ઉપલબ્ધ થાય તે પહેલાં રજૂ કરવામાં આવી હતી, જોકે એચઇએલપીને પાછળથી રીલેશ્નલ આર્કિટેક્ચરમાં મૂકવામાં આવ્યું હતું અને 3એમ કોર્પોરેશન દ્વારા તેનું વ્યાપારીકરણ કરવામાં આવ્યું હતું. (નોંધ કરો કે જ્યારે કોડ્ડનું સીમાચિહ્ન પેપર 1970 માં પ્રકાશિત થયું હતું, ત્યારે તેના ભારે ગાણિતિક સૂરની કમનસીબ અસર બિન-કમ્પ્યુટર-વિજ્ઞાન પ્રકારોમાં તેની સુલભતામાં ઘટાડો થવાની હતી અને પરિણામે આઇટી અને સોફ્ટવેર-વિક્રેતા વર્તુળોમાં મોડેલની સ્વીકૃતિમાં વિલંબ થયો હતો. ક્રિસ્ટોફર જે. ના અનુગામી યોગદાનનું મૂલ્ય. તારીખ, આઇબીએમ ખાતે કોડના સહયોગી, આ વિચારોને સુલભ ભાષામાં અનુવાદિત કરવામાં, તેમની શક્તિને સચિત્ર દર્શાવતા સરળ ઉદાહરણો સાથે, વધુ પડતો અંદાજ લગાવી શકાતો નથી.) કોલંબિયા-પ્રેસ્બિટેરિયન મેડિકલ સેન્ટર ખાતેના એક જૂથે EAV સિસ્ટમના પાયા તરીકે રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ એન્જિનનો સૌપ્રથમ ઉપયોગ કર્યો હતો. નાડકર્ણી એટ અલની ઓપન-સોર્સ ટ્રાયલડીબી ક્લિનિકલ સ્ટડી ડેટા મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ. બહુવિધ EAV કોષ્ટકોનો ઉપયોગ કરનાર પ્રથમ વ્યક્તિ હતા, દરેક DBMS ડેટા પ્રકાર માટે એક. ઇ. એ. વી./સી. આર. માળખું, મુખ્યત્વે લુઇસ મેરેન્કો અને પ્રકાશ નાડકર્ણી દ્વારા ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું હતું, જેમાં ઇ. એ. વી. પર ઓબ્જેક્ટ ઓરિએન્ટેશનના સિદ્ધાંતોને આવરી લેવામાં આવ્યા હતા; તે ટોમ સ્લેઝેકના ઓબ્જેક્ટ ટેબલ અભિગમ (અગાઉ "એન્ટિટી" વિભાગમાં વર્ણવેલ) પર બાંધવામાં આવ્યું હતું. સેન્સલેબ, સાર્વજનિક રીતે સુલભ ન્યુરોસાયન્સ ડેટાબેઝ, ઇએવી/સીઆર માળખા સાથે બનાવવામાં આવ્યું છે. ડેટાબેઝમાં ઉપયોગ "ઇએવી ડેટાબેઝ" શબ્દ ડેટાબેઝ ડિઝાઇનનો સંદર્ભ આપે છે જ્યાં ડેટાનો નોંધપાત્ર હિસ્સો ઇએવી તરીકે તૈયાર કરવામાં આવે છે. જો કે, "ઇએવી-આધારિત" તરીકે વર્ણવેલ ડેટાબેઝમાં પણ, સિસ્ટમમાંના કેટલાક કોષ્ટકો પરંપરાગત રીલેશ્નલ કોષ્ટકો છે. ઉપર નોંધ્યા મુજબ, ઇએવી મોડેલિંગ માહિતીની શ્રેણીઓ માટે અર્થપૂર્ણ છે, જેમ કે ક્લિનિકલ તારણો, જ્યાં લક્ષણો અસંખ્ય અને વિરલ છે. જ્યાં આ શરતો ન હોય ત્યાં પ્રમાણભૂત રીલેશ્નલ મોડેલિંગ (એટલે કે, વિશેષતા દીઠ એક કૉલમ) પ્રાધાન્યક્ષમ છે; EAV નો ઉપયોગ કરવાનો અર્થ સામાન્ય સમજ અથવા સારા રીલેશ્નલ ડિઝાઇનના સિદ્ધાંતોનો ત્યાગ કરવાનો નથી. ક્લિનિકલ રેકોર્ડ પ્રણાલીઓમાં, દર્દીની વસ્તી વિષયક અને બિલિંગ સાથે કામ કરતા ઉપગણને સામાન્ય રીતે પરંપરાગત રીતે તૈયાર કરવામાં આવે છે. (જ્યારે મોટાભાગના વિક્રેતા ડેટાબેઝ યોજનાઓ માલિકીની હોય છે, ત્યારે વિસ્ટા, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ ડિપાર્ટમેન્ટ ઓફ વેટરન્સ અફેર્સ (વી. એ.) તબીબી પ્રણાલીમાં ઉપયોગમાં લેવાતી સિસ્ટમ, જેને વેટરન્સ હેલ્થ એડમિનિસ્ટ્રેશન (વી. એચ. એ.) તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે ઓપન-સોર્સ છે અને તેની યોજના સહેલાઈથી નિરીક્ષણ કરી શકાય છે, જો કે તે સંબંધિત ડેટાબેઝને બદલે એમ. યુ. એમ. પી. એસ. ડેટાબેઝ એન્જિનનો ઉપયોગ કરે છે.) ટૂંક સમયમાં ચર્ચા કરવામાં આવી છે તેમ, સહાયક મેટાડેટા ધરાવતા અસંખ્ય સહાયક કોષ્ટકો વિના ઇ. એ. વી. ડેટાબેઝ અનિવાર્યપણે જાળવી શકાય તેમ નથી. મેટાડેટા કોષ્ટકો, જે સામાન્ય રીતે ઓછામાં ઓછા ત્રણ કે તેથી વધુ પરિબળ દ્વારા ઇ. એ. વી. કોષ્ટકો કરતાં વધુ સંખ્યામાં હોય છે, તે સામાન્ય રીતે પ્રમાણભૂત સંબંધિત કોષ્ટકો હોય છે. મેટાડેટા કોષ્ટકનું ઉદાહરણ ઉપર ઉલ્લેખિત એટ્રિબ્યુટ વ્યાખ્યા કોષ્ટક છે. EAV/CR: વર્ગો અને સંબંધો સાથે સબસ્ટ્રક્ચરનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે સરળ EAV ડિઝાઇનમાં, જ્યાં સુધી ડેટાબેઝ એન્જિનની વાત છે ત્યાં સુધી એટ્રિબ્યુટના મૂલ્યો સરળ અથવા આદિમ ડેટા પ્રકારો છે. જો કે, અત્યંત વૈવિધ્યસભર ડેટાની રજૂઆત માટે ઉપયોગમાં લેવાતી EAV પ્રણાલીઓમાં, શક્ય છે કે આપેલ ઑબ્જેક્ટ (વર્ગ ઉદાહરણ) માં સબસ્ટ્રક્ચર હોઈ શકે છેઃ એટલે કે, તેના કેટલાક લક્ષણો અન્ય પ્રકારની વસ્તુઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે, જે બદલામાં જટિલતાના મનસ્વી સ્તર સુધી સબસ્ટ્રક્ચર હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કારમાં એન્જિન, ટ્રાન્સમિશન વગેરે હોય છે અને એન્જિનમાં સિલિન્ડર જેવા ઘટકો હોય છે. (આપેલ વર્ગ માટે સ્વીકાર્ય સબસ્ટ્રક્ચર સિસ્ટમના એટ્રિબ્યુટ મેટાડેટામાં વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જેમ કે પછીથી ચર્ચા કરવામાં આવી છે. આમ, ઉદાહરણ તરીકે, લક્ષણ "રેન્ડમ-એક્સેસ-મેમરી" વર્ગ "કમ્પ્યુટર" પર લાગુ થઈ શકે છે પરંતુ વર્ગ "એન્જિન" પર નહીં.) સબસ્ટ્રક્ચરનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે, એક ખાસ EAV કોષ્ટકનો સમાવેશ કરે છે જ્યાં મૂલ્ય સ્તંભમાં સિસ્ટમમાં અન્ય ઘટકોના સંદર્ભો હોય છે (એટલે કે, ઓબ્જેક્ટ કોષ્ટકમાં વિદેશી કી મૂલ્યો). આપેલ ઓબ્જેક્ટ પરની તમામ માહિતી મેળવવા માટે મેટાડેટાના રિકર્સિવ ટ્રાવર્સલની જરૂર પડે છે, ત્યારબાદ ડેટાના રિકર્સિવ ટ્રાવર્સલની જરૂર પડે છે, જે ત્યારે અટકી જાય છે જ્યારે પુનઃપ્રાપ્ત કરેલ દરેક લક્ષણ સરળ (અણુ) હોય. વ્યક્તિગત વર્ગની વિગતો પરંપરાગત અથવા ઇ. એ. વી. સ્વરૂપમાં રજૂ થાય છે કે કેમ તે માટે પુનરાવર્તિત મુસાફરી જરૂરી છે; ઉદાહરણ તરીકે, આવી મુસાફરી પ્રમાણભૂત પદાર્થ-સંબંધ પ્રણાલીઓમાં કરવામાં આવે છે. વ્યવહારમાં, મોટાભાગના વર્ગો માટે પુનરાવર્તનના સ્તરોની સંખ્યા પ્રમાણમાં સામાન્ય હોય છે, તેથી પુનરાવર્તનને કારણે પ્રદર્શન દંડ સામાન્ય હોય છે, ખાસ કરીને ઓબ્જેક્ટ આઇડીના અનુક્રમણિકા સાથે. ઇ. એ. વી./સી. આર. (વર્ગો અને સંબંધો સાથે ઇ. એ. વી.) એ એવા માળખાનો ઉલ્લેખ કરે છે જે જટિલ માળખાને ટેકો આપે છે. તેનું નામ કંઈક અંશે ખોટું છેઃ જ્યારે તે ઇ. એ. વી. પ્રણાલીઓ પર કામનો એક ભાગ હતો, વ્યવહારમાં, આવી પ્રણાલીમાં ઘણા અથવા તો મોટાભાગના વર્ગો પ્રમાણભૂત સંબંધાત્મક સ્વરૂપમાં રજૂ થઈ શકે છે, તેના આધારે કે શું લક્ષણો વિરલ અથવા ગાઢ છે. ઇએવી/સીઆર ખરેખર તેના ખૂબ જ વિગતવાર મેટાડેટા દ્વારા વર્ગીકૃત થયેલ છે, જે વર્ગ-દર-વર્ગ વપરાશકર્તા-ઇન્ટરફેસ કોડ લખ્યા વિના વ્યક્તિગત વર્ગોમાં બ્રાઉઝિંગ ઇન્ટરફેસોની સ્વચાલિત પેઢીને ટેકો આપવા માટે પૂરતા સમૃદ્ધ છે. આવા બ્રાઉઝર ઇન્ટરફેસનો આધાર એ છે કે પહેલા તેના મેટાડેટાની સલાહ લઈને અને ડેટા કોષ્ટકો સામે પ્રશ્નોના ક્રમ પેદા કરવા માટે મેટાડેટા માહિતીનો ઉપયોગ કરીને, ઑબ્જેક્ટના વર્ગથી સ્વતંત્ર ગતિશીલ એસક્યુએલ ક્વેરીઝનો સમૂહ પેદા કરવો શક્ય છે, અને આમાંના કેટલાક પ્રશ્નો મનસ્વી રીતે પુનરાવર્તિત હોઈ શકે છે. આ અભિગમ ઓબ્જેક્ટ-એટ-અ-ટાઇમ ક્વેરીઝ માટે સારી રીતે કામ કરે છે, જેમ કે વેબ-આધારિત બ્રાઉઝિંગ ઇન્ટરફેસોમાં જ્યાં ઓબ્જેક્ટના નામ પર ક્લિક કરવાથી ઓબ્જેક્ટની તમામ વિગતો એક અલગ પૃષ્ઠમાં સામે આવે છેઃ તે ઓબ્જેક્ટના વર્ગ સાથે સંકળાયેલ મેટાડેટા પણ ઓબ્જેક્ટની વિગતોની રજૂઆતને સરળ બનાવે છે, કારણ કે તેમાં વ્યક્તિગત વિશેષતાઓના કૅપ્શન્સ, તેઓ જે ક્રમમાં પ્રસ્તુત કરવાના છે તેમજ તેમને કેવી રીતે જૂથબદ્ધ કરવાના છે તેનો સમાવેશ થાય છે. ઇ. એ. વી./સી. આર. નો એક અભિગમ એ છે કે સ્તંભોને જે. એસ. ઓ. એન. માળખાઓને પકડી રાખવાની મંજૂરી આપવી, જે આમ જરૂરી વર્ગ માળખું પ્રદાન કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલ, આવૃત્તિ 9.4 મુજબ, જે. એસ. ઓ. એન. દ્વિસંગી સ્તંભ (જે. એસ. ઓ. એન. બી.) આધાર પ્રદાન કરે છે, જે જે. એસ. ઓ. એન. વિશેષતાઓને પૂછપરછ, અનુક્રમિત અને જોડવાની મંજૂરી આપે છે. મેટાડેટા પ્રો. ડૉ. ડેનિયલ માસીસ (અગાઉ વેન્ડરબિલ્ટ યુનિવર્સિટીના મેડિકલ ઇન્ફોર્મેટિક્સ વિભાગના અધ્યક્ષ) ના શબ્દોમાં કહીએ તો, ઇએવી સાથે કામ કરવાના પડકારો એ હકીકત પરથી ઉદ્ભવે છે કે ઇએવી ડેટાબેઝમાં, "ભૌતિક યોજના" (જે રીતે ડેટા સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે) "તાર્કિક યોજના" થી ધરમૂળથી અલગ છે-જે રીતે વપરાશકર્તાઓ, અને આંકડા પેકેજો જેવી ઘણી સોફ્ટવેર એપ્લિકેશનો, તેને માને છે, એટલે કે, વ્યક્તિગત વર્ગો માટે પરંપરાગત પંક્તિઓ અને કૉલમ તરીકે. (કારણ કે ઇએવી ટેબલ કલ્પનાત્મક રીતે સફરજન, નારંગી, ગ્રેપફ્રૂટ અને ચૉપ સ્યુઇને મિશ્રિત કરે છે, જો તમે પ્રમાણભૂત ઓફ-ધ-શેલ્ફ સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરીને ડેટાનું કોઈપણ વિશ્લેષણ કરવા માંગતા હો, તો મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં તમારે તેના સબસેટ્સને સ્તંભાકાર સ્વરૂપમાં રૂપાંતરિત કરવા પડશે. આવું કરવાની પ્રક્રિયા, જેને પિવોટિંગ કહેવાય છે, તે અલગથી ચર્ચા કરવા માટે પૂરતી મહત્વપૂર્ણ છે.) મેટાડેટા હાથની ચપળતા કરવામાં મદદ કરે છે જે વપરાશકર્તાઓને ભૌતિકને બદલે તાર્કિક યોજનાની દ્રષ્ટિએ સિસ્ટમ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા દે છેઃ સોફ્ટવેર સતત ડેટા પ્રસ્તુતિ, ઇન્ટરેક્ટિવ માન્યતા, જથ્થાબંધ ડેટા નિષ્કર્ષણ અને એડ હૉક ક્વેરી જેવી વિવિધ કામગીરીઓ માટે મેટાડેટાની સલાહ લે છે. મેટાડેટાનો ઉપયોગ વાસ્તવમાં સિસ્ટમના વર્તનને કસ્ટમાઇઝ કરવા માટે થઈ શકે છે. ઇએવી સિસ્ટમો તેમના મેટાડેટામાં જટિલતા માટે ડેટાના ભૌતિક અને તાર્કિક માળખામાં સરળતાનો વેપાર કરે છે, જે અન્ય બાબતોની સાથે, પ્રમાણભૂત ડેટાબેઝ ડિઝાઇનમાં ડેટાબેઝની મર્યાદાઓ અને સંદર્ભિત અખંડિતતાની ભૂમિકા ભજવે છે. આવા વિનિમય સામાન્ય રીતે યોગ્ય છે, કારણ કે ઉત્પાદન પ્રણાલીઓની લાક્ષણિક મિશ્ર યોજનામાં, પરંપરાગત રીલેશ્નલ કોષ્ટકોમાંની માહિતી પણ ઓટોમેટિક ઇન્ટરફેસ જનરેશન જેવી કાર્યક્ષમતાથી લાભ મેળવી શકે છે. મેટાડેટાનું માળખું એટલું જટિલ છે કે તે ડેટાબેઝમાં તેની પોતાની સબશેમાનો સમાવેશ કરે છેઃ ડેટા કોષ્ટકોમાં વિવિધ વિદેશી કીઓ આ સબશેમાની અંદર કોષ્ટકોનો સંદર્ભ આપે છે. આ ઉપગણ પ્રમાણભૂત-સંબંધાત્મક છે, જેમાં મર્યાદાઓ અને સંદર્ભાત્મક અખંડિતતા જેવી સુવિધાઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. મેટાડેટા સમાવિષ્ટોની ચોકસાઈ, ઇચ્છિત સિસ્ટમ વર્તણૂકની દ્રષ્ટિએ, મહત્વપૂર્ણ છે અને ચોકસાઈની ખાતરી કરવાના કાર્યનો અર્થ એ છે કે, ઇએવી સિસ્ટમ બનાવતી વખતે, મેટાડેટા સંપાદન માટે વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસો બનાવવા માટે નોંધપાત્ર ડિઝાઇન પ્રયાસો કરવા જોઈએ જેનો ઉપયોગ ટીમ પરના લોકો દ્વારા કરી શકાય છે જેઓ સમસ્યાના ક્ષેત્રને જાણે છે (દા. ત., ક્લિનિકલ દવા) પરંતુ જરૂરી નથી કે પ્રોગ્રામરો હોય. (ઐતિહાસિક રીતે, પૂર્વ-સંબંધાત્મક ટી. એમ. આર. પ્રણાલી તેના ગૃહ સંસ્થા સિવાય અન્ય સ્થળોએ અપનાવવામાં નિષ્ફળ રહી તેનું એક મુખ્ય કારણ એ હતું કે તમામ મેટાડેટા બિન-સાહજિક માળખા સાથે એક જ ફાઇલમાં સંગ્રહિત કરવામાં આવી હતી. આ ફાઇલની સામગ્રીમાં ફેરફાર કરીને સિસ્ટમના વર્તનને કસ્ટમાઇઝ કરવું, સિસ્ટમને તોડ્યા વિના, એટલું નાજુક કાર્ય હતું કે સિસ્ટમના લેખકો તેને કરવા માટે માત્ર પોતાને જ વિશ્વાસ કરતા હતા.) જ્યાં આર. ડી. એફ. દ્વારા ઇ. એ. વી. પ્રણાલી લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યાં આવા મેટાડેટાને વ્યક્ત કરવા માટે આર. ડી. એફ. યોજના ભાષાનો ઉપયોગ સરળતાથી થઈ શકે છે. આ યોજના માહિતીનો ઉપયોગ પછી EAV ડેટાબેઝ એન્જિન દ્વારા શ્રેષ્ઠ કાર્યક્ષમતા માટે તેના આંતરિક કોષ્ટક માળખાને ગતિશીલ રીતે ફરીથી ગોઠવવા માટે થઈ શકે છે. મેટાડેટા સંબંધિત કેટલીક અંતિમ ચેતવણીઓઃ કારણ કે વ્યવસાય તર્ક ડેટાબેઝ યોજનામાં સ્પષ્ટ કરવાને બદલે મેટાડેટામાં હોય છે (એટલે કે, પરંપરાગત રીતે રચાયેલ સિસ્ટમોની તુલનામાં એક સ્તર દૂર કરવામાં આવે છે), તે સિસ્ટમથી અજાણ્યા વ્યક્તિ માટે ઓછું સ્પષ્ટ છે. તેથી ઇએવી સિસ્ટમની જાળવણીક્ષમતાની ખાતરી કરવા માટે મેટાડેટા-બ્રાઉઝિંગ અને મેટાડેટા-રિપોર્ટિંગ ટૂલ્સ મહત્વપૂર્ણ છે. સામાન્ય દૃશ્યમાં જ્યાં મેટાડેટાને રીલેશ્નલ પેટા-યોજના તરીકે લાગુ કરવામાં આવે છે, આ સાધનો મેટાડેટા કોષ્ટકો પર કામ કરતા ઓફ-ધ-શેલ્ફ રિપોર્ટિંગ અથવા ક્વેરીંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવેલી એપ્લિકેશનો સિવાય બીજું કંઈ નથી. અપૂરતા જાણકાર વપરાશકર્તા માટે મેટાડેટાને ભ્રષ્ટ કરવું (એટલે કે, અસાતત્યતા અને ભૂલો દાખલ કરવી) સરળ છે. તેથી, મેટાડેટાની ઍક્સેસ પ્રતિબંધિત હોવી જોઈએ, અને ઍક્સેસ અને ફેરફારોની ઓડિટ ટ્રાયલ એવી પરિસ્થિતિઓનો સામનો કરવા માટે મૂકવામાં આવે છે જ્યાં બહુવિધ વ્યક્તિઓ પાસે મેટાડેટા ઍક્સેસ હોય. મેટાડેટા માટે આર. ડી. બી. એમ. એસ. નો ઉપયોગ વ્યવહારો માટે સમર્થન જેવી આર. ડી. બી. એમ. એસ. સુવિધાઓનો લાભ લઈને મેટાડેટા નિર્માણ અને સંપાદન દરમિયાન સુસંગતતા જાળવવાની પ્રક્રિયાને સરળ બનાવશે. ઉપરાંત, જો મેટાડેટા એ ડેટાની જેમ જ ડેટાબેઝનો ભાગ છે, તો આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે તેનો બેકઅપ ઓછામાં ઓછો ડેટાની જેમ વારંવાર લેવામાં આવશે, જેથી તેને સમયસર પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકાય. વિકાસ ટીમના વિવિધ સભ્યો દ્વારા સમજણને સરળ બનાવવા માટે મેટાડેટાની અંદર એનોટેશન અને દસ્તાવેજીકરણની ગુણવત્તા (એટલે કે, મેટાડેટા પેટા-યોજનાના વર્ણનાત્મક સ્તંભોમાં વર્ણનાત્મક/સ્પષ્ટીકરણાત્મક લખાણ) ઘણી વધારે હોવી જોઈએ. મેટાડેટા ગુણવત્તાની ખાતરી કરવી (અને સિસ્ટમ વિકસિત થાય તેમ તેને વર્તમાન રાખવી) EAV ઘટકનો ઉપયોગ કરતી કોઈપણ ડિઝાઇનના લાંબા ગાળાના સંચાલન અને જાળવણીમાં ખૂબ જ ઉચ્ચ પ્રાથમિકતા લે છે. નબળી રીતે દસ્તાવેજીકૃત અથવા જૂની મેટાડેટા સિસ્ટમની લાંબા ગાળાની સદ્ધરતા સાથે સમાધાન કરી શકે છે. મેટાડેટા એટ્રિબ્યુટ મેટાડેટા વેલિડેશન મેટાડેટામાં મેળવેલી માહિતીમાં ડેટા પ્રકાર, માન્ય મૂલ્યોની શ્રેણી અથવા મૂલ્યોના સમૂહમાં સભ્યપદ, નિયમિત અભિવ્યક્તિ મેળ, મૂળભૂત મૂલ્ય અને મૂલ્યને શૂન્ય હોવાની મંજૂરી છે કે કેમ તેનો સમાવેશ થાય છે. સબસ્ટ્રક્ચર સાથેના વર્ગોનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી EAV પ્રણાલીઓમાં, માન્યતા મેટાડેટા એ પણ રેકોર્ડ કરશે કે આપેલ લક્ષણ કયા વર્ગ, જો કોઈ હોય તો, સાથે સંબંધિત છે. પ્રસ્તુતિ મેટાડેટાઃ વપરાશકર્તાને વિશેષતા કેવી રીતે પ્રદર્શિત કરવાની છે (દા. ત., ટેક્સ્ટ બોક્સ અથવા ચોક્કસ પરિમાણોની છબી તરીકે, પુલ-ડાઉન સૂચિ અથવા રેડિયો બટનોના સમૂહ તરીકે). જ્યારે સંયોજન પદાર્થ બહુવિધ વિશેષતાઓથી બનેલો હોય છે, જેમ કે ઇ. એ. વી./સી. આર. ડિઝાઇનમાં, તે ક્રમમાં વધારાના મેટાડેટા હોય છે જેમાં વિશેષતાઓ રજૂ કરવી જોઈએ, અને આ વિશેષતાઓને વૈકલ્પિક રીતે કેવી રીતે જૂથબદ્ધ કરવી જોઈએ (વર્ણનાત્મક શીર્ષકો હેઠળ). પ્રયોગશાળાના પરિમાણો હોય તેવા લક્ષણો માટે, સામાન્ય મૂલ્યોની શ્રેણીઓ નોંધવામાં આવે છે, જે વય, જાતિ, શારીરિક સ્થિતિ અને મૂલ્યાંકન પદ્ધતિ દ્વારા બદલાઈ શકે છે. સમૂહીકરણ મેટાડેટાઃ વિશેષતાઓ સામાન્ય રીતે ઉચ્ચ ક્રમના જૂથના ભાગ રૂપે રજૂ કરવામાં આવે છે, દા. ત., એક વિશેષતા-વિશિષ્ટ સ્વરૂપ. સમૂહીકરણ મેટાડેટામાં એ ક્રમ જેવી માહિતીનો સમાવેશ થાય છે જેમાં વિશેષતાઓ રજૂ કરવામાં આવે છે. અમુક પ્રસ્તુતિ મેટાડેટા, જેમ કે ફોન્ટ્સ/રંગો અને પંક્તિ દીઠ પ્રદર્શિત લક્ષણોની સંખ્યા, સમગ્ર જૂથને લાગુ પડે છે. અદ્યતન માન્યતા મેટાડેટા નિર્ભરતા મેટાડેટાઃ ઘણા વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસોમાં, અમુક ક્ષેત્રો/વિશેષતાઓમાં ચોક્કસ મૂલ્યોનો પ્રવેશ કાં તો અમુક અન્ય ક્ષેત્રોને નિષ્ક્રિય/છુપાવવા અથવા અન્ય ક્ષેત્રોને સક્ષમ/બતાવવા માટે જરૂરી છે. (ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ વપરાશકર્તા બુલિયન પ્રશ્નનો જવાબ "ના" પસંદ કરે તો "શું દર્દીને ડાયાબિટીસ છે? ", પછી ડાયાબિટીસની અવધિ, ડાયાબિટીસ માટેની દવાઓ વગેરે વિશે અનુગામી પ્રશ્નો. નિષ્ક્રિય હોવું જોઈએ.) આને સામાન્ય માળખામાં અમલમાં મૂકવા માટે નિયંત્રક વિશેષતાઓ અને નિયંત્રિત વિશેષતાઓ વચ્ચે અવલંબનનો સંગ્રહ કરવો પડે છે. ગણતરીઓ અને જટિલ માન્યતાઃ સ્પ્રેડશીટની જેમ, ચોક્કસ વિશેષતાઓનું મૂલ્ય ગણતરી કરી શકાય છે, અને ક્રમમાં અગાઉ પ્રસ્તુત કરેલા ક્ષેત્રોમાં દાખલ કરેલા મૂલ્યોના આધારે પ્રદર્શિત કરી શકાય છે. (ઉદાહરણ તરીકે, શરીરની સપાટીનું ક્ષેત્રફળ ઊંચાઈ અને પહોળાઈનું કાર્ય છે). તેવી જ રીતે, ત્યાં "અવરોધો" હોઈ શકે છે જે ડેટા માન્ય થવા માટે સાચા હોવા જોઈએઃ ઉદાહરણ તરીકે, વિભેદક શ્વેત કોષની ગણતરીમાં, વ્યક્તિગત શ્વેત કોષ પ્રકારોની ગણતરીઓનો સરવાળો હંમેશા 100 જેટલો હોવો જોઈએ, કારણ કે વ્યક્તિગત ગણતરીઓ ટકાવારીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ગણતરી કરેલ સૂત્રો અને જટિલ માન્યતા સામાન્ય રીતે મેટાડેટામાં અભિવ્યક્તિઓને સંગ્રહિત કરીને પ્રભાવિત થાય છે જે વપરાશકર્તા દાખલ કરે છે અને તેનું મૂલ્યાંકન કરી શકાય તેવા મૂલ્યો સાથે મેક્રો-અવેજી છે. વેબ બ્રાઉઝર્સમાં, જાવાસ્ક્રિપ્ટ અને વી. બી. એસ. સ્ક્રિપ્ટ બંનેમાં ઇવલ () કાર્ય હોય છે જેનો આ હેતુ માટે લાભ લઈ શકાય છે. માન્યતા, પ્રસ્તુતિ અને જૂથબદ્ધ મેટાડેટા કોડ માળખાની રચનાને શક્ય બનાવે છે જે ડેટા બ્રાઉઝિંગ તેમજ ઇન્ટરેક્ટિવ એડિટિંગ બંને માટે સ્વચાલિત વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ જનરેશનને ટેકો આપે છે. વેબ પર વિતરિત કરવામાં આવતી ઉત્પાદન પ્રણાલીમાં, ઇએવી ડેટાની માન્યતાનું કાર્ય અનિવાર્યપણે બેક-એન્ડ/ડેટાબેઝ સ્તર (જે આ કાર્યના સંદર્ભમાં શક્તિહીન છે) થી મધ્ય/વેબ સર્વર સ્તર પર ખસેડવામાં આવે છે. જ્યારે બેક-એન્ડ માન્યતા હંમેશા આદર્શ હોય છે, કારણ કે કોષ્ટકમાં સીધા ડેટા એન્ટ્રીનો પ્રયાસ કરીને તેને તોડી પાડવું અશક્ય છે, સામાન્ય માળખા દ્વારા મધ્યમ સ્તરની માન્યતા તદ્દન કાર્યક્ષમ છે, જો કે સોફ્ટવેર ડિઝાઇનના પ્રયત્નોની નોંધપાત્ર માત્રા પહેલા માળખાના નિર્માણમાં જવી જોઈએ. ઓપન-સોર્સ માળખાની ઉપલબ્ધતા કે જેનો અભ્યાસ કરી શકાય છે અને વ્યક્તિગત જરૂરિયાતો માટે તેમાં ફેરફાર કરી શકાય છે, તે ચક્રના પુનઃશોધને ટાળવામાં ઘણી મદદ કરી શકે છે. ઉપયોગના દૃશ્યો (આ વિભાગનો પ્રથમ ભાગ કેન્દ્રિયમાં દીનૂ/નાડકર્ણી સંદર્ભ લેખનો સંક્ષિપ્ત ભાગ છે, જેના પર વધુ વિગતો માટે વાચકને નિર્દેશિત કરવામાં આવે છે.) ઇએવી મોડેલિંગ, વૈકલ્પિક શબ્દો "સામાન્ય ડેટા મોડેલિંગ" અથવા "ઓપન સ્કિમા" હેઠળ, લાંબા સમયથી અદ્યતન ડેટા મોડેલર્સ માટે પ્રમાણભૂત સાધન રહ્યું છે. કોઈપણ અદ્યતન તકનીકની જેમ, તે બેધારી હોઈ શકે છે, અને તેનો વિવેકપૂર્ણ રીતે ઉપયોગ કરવો જોઈએ. ઉપરાંત, ઇ. એ. વી. નો ઉપયોગ સમાન ડેટાબેઝ યોજનામાં પરંપરાગત રીલેશ્નલ ડેટાબેઝ મોડેલિંગ અભિગમોના ઉપયોગને અટકાવતો નથી. ઇ. એમ. આર. માં જે આર. ડી. બી. એમ. એસ. પર આધાર રાખે છે, જેમ કે સર્નર, જે તેમના ક્લિનિકલ-ડેટા સબશેમા માટે ઇ. એ. વી. અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે, સ્કીમામાં મોટાભાગના કોષ્ટકો હકીકતમાં પરંપરાગત રીતે તૈયાર કરવામાં આવે છે, જેમાં પંક્તિઓને બદલે વ્યક્તિગત સ્તંભો તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે. ઇએવી સિસ્ટમના મેટાડેટા સબશેમાનું મોડેલિંગ, હકીકતમાં, પરંપરાગત મોડેલિંગ માટે ખૂબ જ યોગ્ય છે, કારણ કે મેટાડેટાના વિવિધ ઘટકો વચ્ચેના આંતર-સંબંધોને કારણે. ઉદાહરણ તરીકે, ટ્રાયલડીબી પ્રણાલીમાં, યોજનામાં મેટાડેટા કોષ્ટકોની સંખ્યા ડેટા કોષ્ટકો કરતાં લગભગ દસથી એક ગણી વધારે છે. કારણ કે મેટાડેટાની શુદ્ધતા અને સુસંગતતા ઇ. એ. વી. સિસ્ટમની યોગ્ય કામગીરી માટે મહત્વપૂર્ણ છે, સિસ્ટમ ડિઝાઇનર આર. ડી. બી. એમ. એસ.-એન્જિન વ્હીલને પુનઃશોધવાને બદલે, આર. ડી. બી. એમ. એસ. પ્રદાન કરે છે તે તમામ સુવિધાઓનો સંપૂર્ણ લાભ લેવા માંગે છે, જેમ કે સંદર્ભિત અખંડિતતા અને પ્રોગ્રામેબલ અવરોધો. પરિણામે, અસંખ્ય મેટાડેટા કોષ્ટકો કે જે EAV ડિઝાઇનને ટેકો આપે છે તે સામાન્ય રીતે ત્રીજા-સામાન્ય સંબંધાત્મક સ્વરૂપમાં હોય છે. કોમર્શિયલ ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ સિસ્ટમ્સ (ઇએચઆર) ડેટાના વર્ગો માટે પંક્તિ-મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરે છે જેમ કે નિદાન, કરવામાં આવેલી શસ્ત્રક્રિયાની પ્રક્રિયાઓ અને પ્રયોગશાળાના પરીક્ષણ પરિણામો, જેને અલગ કોષ્ટકોમાં અલગ કરવામાં આવે છે. દરેક કોષ્ટકમાં, "અસ્તિત્વ" એ દર્દી ID અને નિદાન કરવામાં આવેલી તારીખ/સમયનું મિશ્રણ છે (અથવા શસ્ત્રક્રિયા અથવા પ્રયોગશાળા પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું); લક્ષણ એ ખાસ નિયુક્ત લુકઅપ કોષ્ટકમાં વિદેશી ચાવી છે જેમાં નિયંત્રિત શબ્દભંડોળ હોય છે-દા. ત., નિદાન માટે ICD-10, સર્જિકલ પ્રક્રિયાઓ માટે વર્તમાન પ્રક્રિયાગત પરિભાષા, મૂલ્ય લક્ષણોના સમૂહ સાથે. (દા. ત., પ્રયોગશાળા-પરીક્ષણ પરિણામો માટે, કોઈ વ્યક્તિ માપેલ મૂલ્ય રેકોર્ડ કરી શકે છે, પછી ભલે તે સામાન્ય, નીચી અથવા ઉચ્ચ શ્રેણીમાં હોય, પરીક્ષણ કરવા માટે જવાબદાર વ્યક્તિનું ઓળખપત્ર, પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું તેની તારીખ/સમય વગેરે.) અગાઉ જણાવ્યા મુજબ, આ એક સંપૂર્ણ EAV અભિગમ નથી કારણ કે આપેલ કોષ્ટક માટે વિશેષતાઓનું ક્ષેત્ર પ્રતિબંધિત છે, જેમ સુપરમાર્કેટના વેચાણ કોષ્ટકમાં ઉત્પાદન ID નું ક્ષેત્ર ઉત્પાદનોના કોષ્ટકમાં ઉત્પાદનોના ક્ષેત્ર સુધી મર્યાદિત હશે. જો કે, પ્રમાણભૂત શબ્દભંડોળમાં હંમેશા વ્યાખ્યાયિત ન હોય તેવા પરિમાણો પર ડેટા મેળવવા માટે, EHR "શુદ્ધ" EAV પદ્ધતિ પણ પ્રદાન કરે છે, જ્યાં ખાસ નિયુક્ત પાવર-વપરાશકર્તાઓ નવા લક્ષણો, તેમના ડેટા પ્રકાર, મહત્તમ અને ન્યૂનતમ સ્વીકાર્ય મૂલ્યો (અથવા મૂલ્યો/કોડનો સ્વીકાર્ય સમૂહ) વ્યાખ્યાયિત કરી શકે છે, અને પછી અન્ય લોકોને આ લક્ષણોના આધારે ડેટા કેપ્ચર કરવાની મંજૂરી આપે છે. એપિક (ટી. એમ.) ઇ. એચ. આર. માં, આ પદ્ધતિને "ફ્લોશીટ્સ" કહેવામાં આવે છે, અને તેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ઇનપેશન્ટ નર્સિંગ અવલોકન માહિતી મેળવવા માટે થાય છે. ઇ. એ. વી. મોડેલનો ઉપયોગ કરવા માટેનો લાક્ષણિક કેસ ઉપર જણાવ્યા મુજબ ઇલેક્ટ્રોનિક મેડિકલ રેકોર્ડ (ઇ. એમ. આર.) માં ક્લિનિકલ પરિમાણો જેવા અત્યંત વિરલ, વિજાતીય લક્ષણો માટે છે. અહીં પણ, જો કે, તે કહેવું સચોટ છે કે EAV મોડેલિંગ સિદ્ધાંત તેની તમામ સામગ્રીઓને બદલે ડેટાબેઝની પેટા-યોજના પર લાગુ થાય છે. (દર્દીની વસ્તી વિષયક માહિતી, ઉદાહરણ તરીકે, સૌથી વધુ કુદરતી રીતે એક-સ્તંભ-પ્રતિ-વિશેષતા, પરંપરાગત સંબંધ માળખામાં તૈયાર કરવામાં આવે છે.) પરિણામે, ઇએવી વિ. "રીલેશ્નલ" ડિઝાઇન વિશેની દલીલો સમસ્યાની અપૂર્ણ સમજણને પ્રતિબિંબિત કરે છેઃ ઇએવી ડિઝાઇનનો ઉપયોગ ફક્ત ડેટાબેઝની તે પેટા-યોજના માટે થવો જોઈએ જ્યાં વિરલ વિશેષતાઓનું મોડેલિંગ કરવાની જરૂર છેઃ અહીં પણ, તેમને ત્રીજા સામાન્ય સ્વરૂપ મેટાડેટા કોષ્ટકો દ્વારા સમર્થન આપવાની જરૂર છે. જ્યાં વિરલ વિશેષતાઓનો સામનો કરવો પડે છે ત્યાં પ્રમાણમાં થોડી ડેટાબેઝ-ડિઝાઇન સમસ્યાઓ છેઃ આ જ કારણ છે કે જ્યાં EAV ડિઝાઇન લાગુ પડે છે તે સંજોગો પ્રમાણમાં દુર્લભ છે. જ્યાં પણ તેમનો સામનો કરવામાં આવે છે ત્યાં પણ, EAV કોષ્ટકોનો સમૂહ એ વિરલ માહિતીને સંબોધવાનો એકમાત્ર રસ્તો નથીઃ XML-આધારિત ઉકેલ (નીચે ચર્ચા કરેલ) ત્યારે લાગુ પડે છે જ્યારે એકમ દીઠ વિશેષતાઓની મહત્તમ સંખ્યા પ્રમાણમાં સામાન્ય હોય, અને વિરલ માહિતીનું કુલ પ્રમાણ પણ તે જ રીતે સામાન્ય હોય. આ પરિસ્થિતિનું ઉદાહરણ વિવિધ ઉત્પાદન પ્રકારો માટે ચલ લક્ષણો મેળવવાની સમસ્યાઓ છે. ઇ-કોમર્સ પરિસ્થિતિઓમાં પણ વિરલ લક્ષણો આવી શકે છે જ્યાં કોઈ સંસ્થા ચીજવસ્તુઓના વિશાળ અને અત્યંત વૈવિધ્યસભર સમૂહની ખરીદી અથવા વેચાણ કરે છે, જેમાં ચીજવસ્તુઓની વ્યક્તિગત શ્રેણીઓની વિગતો અત્યંત પરિવર્તનશીલ હોય છે. વર્ગ દીઠ બહુ ઓછા ઉદાહરણો સાથે અસંખ્ય વર્ગોનું મોડેલિંગઃ અત્યંત ગતિશીલ યોજના EAV ની બીજી એપ્લિકેશન મોડેલિંગ વર્ગો અને વિશેષતાઓમાં છે, જે વિરલ ન હોવા છતાં, ગતિશીલ છે, પરંતુ જ્યાં વર્ગ દીઠ ડેટા પંક્તિઓની સંખ્યા પ્રમાણમાં સામાન્ય હશે-મહત્તમ બે સો પંક્તિઓ, પરંતુ સામાન્ય રીતે થોડા ડઝન-અને સિસ્ટમ વિકાસકર્તાએ ખૂબ જ ટૂંકા ટર્નઅરાઉન્ડ સમયની અંદર વેબ-આધારિત અંતિમ-વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરવું પણ જરૂરી છે. "ગતિશીલ" નો અર્થ એ છે કે વિકસતા ડેટા મોડેલનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે નવા વર્ગો અને વિશેષતાઓને સતત વ્યાખ્યાયિત કરવાની અને બદલવાની જરૂર છે. આ દૃશ્ય ઝડપથી વિકસતા વૈજ્ઞાનિક ક્ષેત્રોમાં તેમજ ઑન્ટોલોજી વિકાસમાં થઇ શકે છે, ખાસ કરીને પ્રોટોટાઇપિંગ અને પુનરાવર્તિત શુદ્ધિકરણ તબક્કાઓ દરમિયાન. જ્યારે માહિતીની નવી શ્રેણીનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે નવા કોષ્ટકો અને સ્તંભોનું નિર્માણ ખાસ કરીને શ્રમ-સઘન નથી, ત્યારે વેબ-આધારિત ઇન્ટરફેસનું પ્રોગ્રામિંગ કે જે બ્રાઉઝિંગ અથવા પ્રકાર-અને શ્રેણી-આધારિત માન્યતા સાથે મૂળભૂત સંપાદનને ટેકો આપે છે. આવા કિસ્સામાં, વધુ જાળવણીક્ષમ લાંબા ગાળાનો ઉકેલ એ છે કે એક માળખું બનાવવું જ્યાં વર્ગ અને વિશેષતા વ્યાખ્યાઓ મેટાડેટામાં સંગ્રહિત થાય છે, અને સોફ્ટવેર આ મેટાડેટામાંથી ગતિશીલ રીતે મૂળભૂત વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ ઉત્પન્ન કરે છે. અગાઉ ઉલ્લેખિત ઇ. એ. વી./સી. આર. માળખું આ જ પરિસ્થિતિને પહોંચી વળવા માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું. નોંધ લો કે EAV ડેટા મોડેલ અહીં આવશ્યક નથી, પરંતુ સિસ્ટમ ડિઝાઇનર તેને કુલ બે હજારથી વધુ પંક્તિઓ ધરાવતા સાઠ કે તેથી વધુ કોષ્ટકો બનાવવા માટે સ્વીકાર્ય વિકલ્પ ગણી શકે છે. અહીં, કારણ કે વર્ગ દીઠ પંક્તિઓની સંખ્યા એટલી ઓછી છે, કાર્યક્ષમતાની વિચારણાઓ ઓછી મહત્વપૂર્ણ છે; વર્ગ ID/લક્ષણ ID દ્વારા પ્રમાણભૂત અનુક્રમણિકા સાથે, DBMS ઓપ્ટિમાઇઝર્સ તે વર્ગ અથવા લક્ષણ સાથે સંકળાયેલી ક્વેરી ચલાવતી વખતે સરળતાથી મેમરીમાં નાના વર્ગ માટે ડેટાને કેશ કરી શકે છે. ડાયનેમિક-એટ્રિબ્યુટ દૃશ્યમાં, એ નોંધવું યોગ્ય છે કે રિસોર્સ ડિસ્ક્રિપ્શન ફ્રેમવર્ક (આર. ડી. એફ.) નો ઉપયોગ સિમેન્ટીક-વેબ-સંબંધિત ઑન્ટોલોજી કાર્યના આધાર તરીકે કરવામાં આવી રહ્યો છે. આર. ડી. એફ., જેનો હેતુ માહિતી રજૂ કરવાની સામાન્ય પદ્ધતિ બનવાનો છે, તે ઇ. એ. વી. નું એક સ્વરૂપ છેઃ આર. ડી. એફ. ટ્રિપલમાં ઑબ્જેક્ટ, પ્રોપર્ટી અને મૂલ્યનો સમાવેશ થાય છે. જોન બેન્ટલીના પુસ્તક "રાઇટિંગ એફિશિયન્ટ પ્રોગ્રામ્સ" ના અંતે, લેખક ચેતવણી આપે છે કે કોડને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવવાથી સામાન્ય રીતે તેને સમજવું અને જાળવવું પણ મુશ્કેલ બને છે, અને તેથી જ્યાં સુધી કોઈએ પહેલા નક્કી ન કર્યું હોય કે પ્રદર્શનની સમસ્યા છે, અને કોડ પ્રોફાઇલિંગ જેવા પગલાંઓએ અડચણનું ચોક્કસ સ્થાન નક્કી કર્યું હોય ત્યાં સુધી કોડમાં ઉતાવળ કરવી અને તેમાં ફેરફાર કરવો નહીં. એકવાર તમે આમ કરી લો તે પછી, તમે માત્ર ચોક્કસ કોડમાં ફેરફાર કરો છો જેને ઝડપથી ચલાવવાની જરૂર છે. સમાન વિચારણાઓ ઇ. એ. વી. મોડેલિંગને લાગુ પડે છેઃ તમે તેને ફક્ત પેટા-પ્રણાલી પર જ લાગુ કરો છો જ્યાં પરંપરાગત સંબંધાત્મક મોડેલિંગને અગમ્ય માનવામાં આવે છે (ક્લિનિકલ ડેટા ડોમેનની જેમ), અથવા સિસ્ટમ ઉત્ક્રાંતિ દરમિયાન, નોંધપાત્ર જાળવણી પડકારો ઉભા કરવા માટે શોધવામાં આવે છે. ડેટાબેઝ ગુરુ (અને હાલમાં ઓરેકલ કોર્પોરેશન ખાતે કોર ટેક્નોલોજીસના વાઇસ પ્રેસિડન્ટ) ટોમ કાઇટ, ઉદાહરણ તરીકે, પરંપરાગત વ્યવસાયિક દૃશ્યોમાં ઇ. એ. વી. નો ઉપયોગ કરવાની ખામીઓ યોગ્ય રીતે નિર્દેશ કરે છે, અને એ મુદ્દો ઉઠાવે છે કે ઇ. એ. વી. નો ઉપયોગ કરવા માટે માત્ર "લવચીકતા" એ પૂરતો માપદંડ નથી. (જો કે, તે વ્યાપક દાવો કરે છે કે EAV ને તમામ સંજોગોમાં ટાળવું જોઈએ, તેમ છતાં ઓરેકલનો આરોગ્ય વિજ્ઞાન વિભાગ પોતે તેની વ્યાપારી સિસ્ટમો ક્લિનિક ટ્રાયલ અને ઓરેકલ ક્લિનિકલમાં ક્લિનિકલ-ડેટા વિશેષતાઓને મોડેલ કરવા માટે EAV નો ઉપયોગ કરે છે.) ઇએવી ડેટા સાથે કામ કરવું ઇએવીની એચિલીસ હીલ એ ઇએવી ડેટાના મોટા જથ્થા સાથે કામ કરવાની મુશ્કેલી છે. સમાન ડેટાના સ્તંભાકાર અને પંક્તિ-અથવા EAV-મોડેલ રજૂઆતો વચ્ચે ક્ષણિક અથવા કાયમી આંતર-રૂપાંતર કરવું ઘણીવાર જરૂરી છે; જો જાતે તેમજ CPU-સઘન કરવામાં આવે તો આ ભૂલ-સંભવિત બંને હોઈ શકે છે. સામાન્ય માળખા કે જે વિશેષતા અને વિશેષતા-જૂથ મેટાડેટાનો ઉપયોગ કરે છે તે પહેલાની મર્યાદાને સંબોધિત કરે છે પરંતુ પછીની મર્યાદાને નહીં; તેમનો ઉપયોગ મિશ્ર યોજનાઓના કિસ્સામાં વધુ કે ઓછો ફરજિયાત છે જેમાં પરંપરાગત-સંબંધ અને EAV ડેટાનું મિશ્રણ હોય છે, જ્યાં ભૂલનો ભાગ ખૂબ નોંધપાત્ર હોઈ શકે છે. રૂપાંતર પ્રક્રિયાને પિવોટિંગ કહેવામાં આવે છે. પિવોટિંગ માત્ર ઇ. એ. વી. ડેટા માટે જ જરૂરી નથી પણ કોઈપણ પ્રકારના પંક્તિ-મોડેલ ડેટા માટે પણ જરૂરી છે. (ઉદાહરણ તરીકે, એસોસિએશન એનાલિસિસ માટે એપ્રીરી અલ્ગોરિધમનો અમલ, જેનો વ્યાપકપણે સુપરમાર્કેટના વેચાણ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા માટે ઉપયોગ થાય છે, જે અન્ય ઉત્પાદનોને ઓળખવા માટે કે જે આપેલ ઉત્પાદનના ખરીદદારો પણ ખરીદવાની શક્યતા ધરાવે છે, પ્રથમ પગલા તરીકે પાઇવોટ રો-મોડલ ડેટા.) ઘણા ડેટાબેઝ એન્જિનમાં પિવોટિંગને સરળ બનાવવા માટે માલિકીનું એસક્યુએલ એક્સ્ટેંશન હોય છે, અને માઈક્રોસોફ્ટ એક્સેલ જેવા પેકેજો પણ તેને ટેકો આપે છે. એવા સંજોગો કે જ્યાં પિવોટિંગ જરૂરી છે તે નીચે ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત એન્ટિટી માટે ડેટાની સામાન્ય માત્રામાં બ્રાઉઝિંગ, વૈકલ્પિક રીતે ઇન્ટર-એટ્રિબ્યુટ ડિપેન્ડન્સીઝના આધારે ડેટા એડિટિંગ દ્વારા અનુસરવામાં આવે છે. જરૂરી સહાયક મેટાડેટાની સામાન્ય માત્રાને કેશ કરીને આ કામગીરીને સરળ બનાવવામાં આવે છે. કેટલાક પ્રોગ્રામ્સ, જેમ કે ટ્રાયલડીબી, અર્ધ-સ્થિર વેબ પૃષ્ઠો બનાવવા માટે મેટાડેટાને ઍક્સેસ કરે છે જેમાં એમ્બેડેડ પ્રોગ્રામિંગ કોડ તેમજ મેટાડેટા ધરાવતી ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ હોય છે. જથ્થાબંધ નિષ્કર્ષણ માહિતીની મોટી (પરંતુ અનુમાનિત) માત્રાને (દા. ત., તબીબી અભ્યાસની સંપૂર્ણ માહિતી) સંબંધિત કોષ્ટકોના સમૂહમાં પરિવર્તિત કરે છે. સીપીયુ-સઘન હોવા છતાં, આ કાર્ય વિરલ છે અને તેને વાસ્તવિક સમયમાં કરવાની જરૂર નથી; એટલે કે, વપરાશકર્તા બૅચ્ડ પ્રક્રિયા પૂર્ણ થવાની રાહ જોઈ શકે છે. જથ્થાબંધ નિષ્કર્ષણના મહત્વને વધુ પડતો અંદાજિત કરી શકાતો નથી, ખાસ કરીને જ્યારે ડેટાને પ્રમાણભૂત તૃતીય-પક્ષ સાધનો સાથે પ્રક્રિયા અથવા વિશ્લેષણ કરવાની હોય જે EAV માળખાથી સંપૂર્ણપણે અજાણ હોય. અહીં, સામાન્ય માળખા દ્વારા વ્હીલ્સના સંપૂર્ણ સેટને પુનઃશોધવાનો પ્રયાસ કરવાની સલાહ આપવામાં આવતી નથી, અને માત્ર EAV ડેટાને રિલેશનલ કોષ્ટકોમાં બલ્ક-એક્સ્ટ્રેક્ટ કરવો અને પછી પ્રમાણભૂત સાધનોનો ઉપયોગ કરીને તેની સાથે કામ કરવું શ્રેષ્ઠ છે. જ્યારે વ્યક્તિગત લક્ષણોના દ્રષ્ટિકોણથી પૂછવામાં આવે ત્યારે, (દા. ત., "યકૃતની નિષ્ફળતાના સંકેતો અને દારૂના દુરૂપયોગનો કોઈ ઇતિહાસ ન હોય તેવા યકૃત રોગની હાજરી ધરાવતા તમામ દર્દીઓને પુનઃપ્રાપ્ત કરો") સામાન્ય રીતે અલગ કૉલમ તરીકે વ્યક્તિગત લક્ષણો સાથે ક્વેરીના પરિણામો દર્શાવવી આવશ્યક છે. મોટાભાગના ઇ. એ. વી. ડેટાબેઝ દૃશ્યો માટે એડ હૉક ક્વેરી પ્રદર્શન સહન કરી શકાય તેવું હોવું જોઈએ, પરંતુ સબ-સેકન્ડ પ્રતિસાદો જરૂરી નથી, કારણ કે પ્રશ્નો પ્રકૃતિમાં સંશોધનાત્મક હોય છે. સંબંધ વિભાજન જો કે, EAV ડેટા મોડેલનું માળખું સંબંધ વિભાજન માટે એક સંપૂર્ણ ઉમેદવાર છે, સંબંધ બીજગણિત જુઓ. સારી અનુક્રમણિકા વ્યૂહરચના સાથે એક અબજ પંક્તિ EAV ટેબલ પર થોડાક સો મિલિસેકન્ડ્સથી ઓછા સમયમાં પ્રતિસાદ સમય મેળવવો શક્ય છે. માઈક્રોસોફ્ટ એસક્યુએલ સર્વર એમવીપી પીટર લાર્સને લેપટોપ પર આ સાબિત કર્યું છે અને સોલ્યુશનને સામાન્ય રીતે ઉપલબ્ધ કરાવ્યું છે. પિવોટિંગ પ્રદર્શનને શ્રેષ્ઠ બનાવવું એક સંભવિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન એ અલગ "વેરહાઉસ" અથવા ક્વેરીએબલ સ્કીમાનો ઉપયોગ છે જેની સામગ્રી ઉત્પાદન (વ્યવહાર) સ્કીમામાંથી બેચ મોડમાં રિફ્રેશ થાય છે. ડેટા વેરહાઉસિંગ જુઓ. વેરહાઉસમાં કોષ્ટકો મોટા પ્રમાણમાં અનુક્રમિત કરવામાં આવે છે અને ડીનોર્મલાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે છે, જે ટેબલ જોઇનને કારણે પ્રદર્શન દંડને ઘટાડવા માટે બહુવિધ કોષ્ટકોને એકમાં જોડે છે. વેરહાઉસમાં અમુક EAV ડેટાને "ભૌતિક દૃશ્યો" નો ઉપયોગ કરીને પ્રમાણભૂત કોષ્ટકોમાં રૂપાંતરિત કરી શકાય છે (ડેટા વેરહાઉસ જુઓ), પરંતુ આ સામાન્ય રીતે એક છેલ્લો ઉપાય છે જેનો કાળજીપૂર્વક ઉપયોગ કરવો આવશ્યક છે, કારણ કે આ પ્રકારના દૃશ્યોની સંખ્યા બિન-રેખીય રીતે વધે છે. ઇન-મેમરી ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સઃ કોઈ વ્યક્તિ મેમરીમાં હેશ કોષ્ટકો અને દ્વિ-પરિમાણીય એરેનો ઉપયોગ એટ્રિબ્યુટ-ગ્રૂપિંગ મેટાડેટા સાથે પાઇવોટ ડેટા સાથે કરી શકે છે, એક સમયે એક જૂથ. આ માહિતી ડિસ્ક પર સપાટ સીમાંકિત ફાઇલ તરીકે લખવામાં આવે છે, જેમાં પ્રથમ હરોળમાં દરેક વિશેષતા માટેના આંતરિક નામો હોય છેઃ આ બંધારણને રિલેશનલ ટેબલમાં સરળતાથી જથ્થાબંધ આયાત કરી શકાય છે. આ "ઇન-મેમરી" તકનીક EAV કોષ્ટકો પરના પ્રશ્નોને શક્ય તેટલા સરળ રાખીને અને I/O કામગીરીની સંખ્યાને ઘટાડીને વૈકલ્પિક અભિગમોને નોંધપાત્ર રીતે પાછળ છોડી દે છે. દરેક સ્ટેટમેન્ટ મોટી માત્રામાં ડેટા મેળવે છે, અને હેશ કોષ્ટકો પિવોટિંગ કામગીરી હાથ ધરવામાં મદદ કરે છે, જેમાં આપેલ એટ્રિબ્યુટ ઉદાહરણ માટે યોગ્ય પંક્તિ અને સ્તંભમાં મૂલ્ય મૂકવાનો સમાવેશ થાય છે. રેન્ડમ એક્સેસ મેમરી (રેમ) આધુનિક હાર્ડવેરમાં પૂરતા પ્રમાણમાં અને સસ્તું છે કે મોટા ડેટા સમૂહોમાં પણ એક જ વિશેષતા જૂથ માટે સંપૂર્ણ ડેટા સેટ સામાન્ય રીતે મેમરીમાં સંપૂર્ણપણે ફિટ થશે, જો કે જો આ કેસ ન હોય તો ડેટાના સ્લાઇસેસ પર કામ કરીને અલ્ગોરિધમને વધુ સ્માર્ટ બનાવી શકાય છે. દેખીતી રીતે, તમે ગમે તે અભિગમ અપનાવો, EAV ને ક્વેરી કરવી એ ચોક્કસ પ્રકારની ક્વેરી માટે પ્રમાણભૂત કૉલમ-મોડેલ્ડ રીલેશ્નલ ડેટાને ક્વેરી કરવા જેટલી ઝડપી નહીં હોય, તે જ રીતે વિરલ મેટ્રિસીસમાં તત્વોની ઍક્સેસ નોન-સ્પાર્સ મેટ્રિસીસ જેટલી ઝડપી નથી જો બાદમાં સંપૂર્ણપણે મુખ્ય મેમરીમાં બંધબેસે છે. (સ્પાર્સ મેટ્રિક્સ, જેને લિંક કરેલી સૂચિ જેવી રચનાઓનો ઉપયોગ કરીને રજૂ કરવામાં આવે છે, તેને આપેલ X-Y સ્થિતિ પર તત્વને ઍક્સેસ કરવા માટે લિસ્ટ ટ્રાવર્સલની જરૂર પડે છે, જ્યારે 2-D એરે તરીકે રજૂ કરાયેલા મેટ્રિક્સમાં તત્વોની ઍક્સેસ ઝડપી CPU રજિસ્ટર કામગીરીનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે.) જો, તેમ છતાં, તમે જે સમસ્યાનો ઉકેલ લાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા હતા તેના માટે તમે EAV અભિગમ યોગ્ય રીતે પસંદ કર્યો હોય, તો આ તે કિંમત છે જે તમે ચૂકવો છો; આ સંદર્ભમાં, EAV મોડેલિંગ એ જગ્યા (અને યોજના જાળવણી) વિરુદ્ધ CPU-સમય ટ્રેડઓફનું ઉદાહરણ છે. વૈકલ્પિક ઇએવી વિ. યુનિવર્સલ ડેટા મોડેલ મૂળરૂપે મેયર, ઉલમેન અને વાર્ડી દ્વારા રજૂ કરાયેલ, "યુનિવર્સલ ડેટા મોડેલ" (યુડીએમ) નિષ્કપટ વપરાશકર્તાઓ દ્વારા જટિલ રીલેશ્નલ સ્કીમાની ક્વેરીને સરળ બનાવવાનો પ્રયાસ કરે છે, આ ભ્રમ પેદા કરીને કે બધું જ એક વિશાળ "યુનિવર્સલ ટેબલ" માં સંગ્રહિત છે. તે આંતર-કોષ્ટક સંબંધોનો ઉપયોગ કરીને આ કરે છે, જેથી વપરાશકર્તાને કયા કોષ્ટકમાં કયા લક્ષણ છે તેની ચિંતા કરવાની જરૂર નથી. સી. જે. જો કે, તારીખે ધ્યાન દોર્યું હતું કે એવા સંજોગોમાં કે જ્યાં કોષ્ટક બીજા સાથે ગુણાકાર સંબંધિત હોય (જેમ કે વંશાવળી ડેટાબેસેસમાં, જ્યાં વ્યક્તિના પિતા અને માતા પણ વ્યક્તિઓ હોય છે, અથવા કેટલાક વ્યવસાયિક ડેટાબેસેસમાં જ્યાં બધા સરનામાં કેન્દ્રિય રીતે સંગ્રહિત હોય છે, અને સંસ્થા પાસે અલગ-અલગ ઓફિસ સરનામાં અને શિપિંગ સરનામાં હોઈ શકે છે), ડેટાબેઝ સ્કીમામાં અસંદિગ્ધ જોડાણો સ્પષ્ટ કરવા માટે અપૂરતો મેટાડેટા છે. જ્યારે યુ. ડી. એમ. નું વ્યાપારીકરણ કરવામાં આવે છે, ત્યારે એસએપી બિઝનેસઓબ્જેક્ટ્સની જેમ, આ મર્યાદા "યુનિવર્સ" ની રચના દ્વારા કામ કરવામાં આવે છે, જે કોષ્ટકોના સમૂહો વચ્ચે પૂર્વવ્યાખ્યાયિત જોડાણો સાથે સંબંધિત મંતવ્યો છેઃ "યુનિવર્સ" વિકાસકર્તા વિવિધ ઉપનામોનો ઉપયોગ કરીને બહુવિધ વખત દૃશ્યમાં ગુણાકાર-સંબંધિત કોષ્ટકનો સમાવેશ કરીને અસ્પષ્ટ જોડાણો કરે છે. જે રીતે ડેટાને સ્પષ્ટ રીતે મોડેલિંગ કરવામાં આવે છે તે ઉપરાંત (યુ. ડી. એમ. વપરાશકર્તા અને ડેટાબેઝ યોજના વચ્ચે મધ્યસ્થી કરવા માટે ફક્ત સંબંધાત્મક દૃષ્ટિકોણનો ઉપયોગ કરે છે), ઇ. એ. વી. યુનિવર્સલ ડેટા મોડલ્સથી અલગ છે જેમાં તે વ્યવહાર પ્રણાલીઓને પણ લાગુ પડે છે, યુ. ડી. એમ. ની જેમ માત્ર ક્વેરી ઓરિએન્ટેડ (ફક્ત વાંચવા માટે) પ્રણાલીઓને જ નહીં. ઉપરાંત, જ્યારે ક્લિનિકલ-ડેટા ક્વેરી સિસ્ટમ્સ માટેના આધાર તરીકે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે EAV અમલીકરણ વપરાશકર્તાને રસના હેતુના વર્ગને સ્પષ્ટ કરવાથી રક્ષણ આપતું નથી. EAV-આધારિત i2b2 ક્લિનિકલ ડેટા માર્ટમાં, ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે વપરાશકર્તા કોઈ શબ્દની શોધ કરે છે, ત્યારે તેની પાસે ડેટાની શ્રેણીને સ્પષ્ટ કરવાનો વિકલ્પ હોય છે જેમાં વપરાશકર્તાને રસ હોય છે. ઉદાહરણ તરીકે, "લિથિયમ" શબ્દસમૂહ ક્યાં તો દવા (જેનો ઉપયોગ દ્વિધ્રુવી વિકારની સારવાર માટે થાય છે), અથવા દર્દીના લોહીમાં લિથિયમના સ્તર માટે પ્રયોગશાળાના પરીક્ષણનો ઉલ્લેખ કરી શકે છે. (લિથિયમના લોહીના સ્તરનું કાળજીપૂર્વક નિરીક્ષણ કરવું આવશ્યક છેઃ વધુ પડતી દવા ગંભીર આડઅસરોનું કારણ બને છે, જ્યારે ખૂબ ઓછી બિનઅસરકારક છે.) એક્સ. એમ. એલ. અને જે. એસ. ઓ. એન. એક ઓપન સ્કીમ અમલીકરણ ચલ/વિરલ માહિતી મેળવવા માટે કોષ્ટકમાં એક્સ. એમ. એલ. સ્તંભનો ઉપયોગ કરી શકે છે. સમાન વિચારોને ડેટાબેઝ પર લાગુ કરી શકાય છે જે JSON-મૂલ્યવાન સ્તંભોને ટેકો આપે છેઃ વિરલ, અધિક્રમિક ડેટાને JSON તરીકે રજૂ કરી શકાય છે. જો ડેટાબેઝમાં પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલ અને (આંશિક રીતે) એસક્યુએલ સર્વર 2016 અને પછીના જેવા જે. એસ. ઓ. એન. આધાર હોય, તો પછી વિશેષતાઓની પૂછપરછ કરી શકાય છે, અનુક્રમિત કરી શકાય છે અને જોડાઈ શકાય છે. આ નિષ્કપટ ઇએવી અમલીકરણ કરતાં 1000 ગણી વધુ કામગીરીમાં સુધારાઓ પ્રદાન કરી શકે છે, પરંતુ તે એકંદર ડેટાબેઝ એપ્લિકેશનને વધુ મજબૂત બનાવે તે જરૂરી નથી. નોંધ લો કે એક્સ. એમ. એલ. અથવા જે. એસ. ઓ. એન. ડેટાને સંગ્રહિત કરવાની બે રીતો છેઃ એક રીત તેને સાદા શબ્દમાળા તરીકે સંગ્રહિત કરવાની છે, જે ડેટાબેઝ સર્વર માટે અપારદર્શક છે; બીજી રીત ડેટાબેઝ સર્વરનો ઉપયોગ કરવાની છે જે માળખામાં "જોઈ" શકે છે. અપારદર્શક શબ્દમાળાઓ સંગ્રહિત કરવામાં દેખીતી રીતે કેટલીક ગંભીર ખામીઓ છેઃ આની સીધી પૂછપરછ કરી શકાતી નથી, કોઈ તેમની સામગ્રીના આધારે અનુક્રમણિકા બનાવી શકતું નથી, અને સામગ્રીના આધારે જોડાણો કરવા અશક્ય છે. મેટાડેટા કોષ્ટકો અને એપ્લિકેશન-ફ્રેમવર્ક કોડની દ્રષ્ટિએ વિકસાવવાની માળખાગત સુવિધાના પ્રમાણને કારણે, EAV મોડેલોનો ઉપયોગ કરતી વખતે ડેટાનું સંચાલન કરતી એપ્લિકેશન બનાવવી અત્યંત જટિલ બની જાય છે. XML નો ઉપયોગ સર્વર-આધારિત ડેટા માન્યતાની સમસ્યાનું સમાધાન કરે છે (જે EAV-આધારિત માળખામાં મધ્યમ-સ્તર અને બ્રાઉઝર-આધારિત કોડ દ્વારા થવું આવશ્યક છે), પરંતુ તેમાં નીચેની ખામીઓ છેઃ તે પ્રોગ્રામર-સઘન છે. એક્સ. એમ. એલ. યોજનાઓ હાથથી લખવા માટે કુખ્યાત રીતે મુશ્કેલ છે, ભલામણ કરાયેલ અભિગમ એ છે કે તેમને સંબંધિત કોષ્ટકોને વ્યાખ્યાયિત કરીને, એક્સ. એમ. એલ.-યોજના કોડ ઉત્પન્ન કરીને અને પછી આ કોષ્ટકોને છોડી દેવાનો છે. ગતિશીલ યોજનાઓને સમાવતી ઘણી ઉત્પાદન કામગીરીઓમાં આ સમસ્યાજનક છે, જ્યાં નવા લક્ષણોને પાવર-વપરાશકર્તાઓ દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવાની જરૂર પડે છે જેઓ ચોક્કસ એપ્લિકેશન ડોમેનને સમજે છે (દા. ત. ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટ અથવા બાયોમેડિસિન) પરંતુ જરૂરી નથી કે તેઓ પ્રોગ્રામર હોય. તેનાથી વિપરીત, EAV નો ઉપયોગ કરતી ઉત્પાદન પ્રણાલીઓમાં, આવા વપરાશકર્તાઓ GUI એપ્લિકેશન દ્વારા નવા લક્ષણો (અને દરેક સાથે સંકળાયેલ ડેટા-પ્રકાર અને માન્યતા તપાસ) વ્યાખ્યાયિત કરે છે. કારણ કે માન્યતા-સંબંધિત મેટાડેટા સામાન્ય ડિઝાઇનમાં બહુવિધ રીલેશ્નલ કોષ્ટકોમાં સંગ્રહિત હોવું જરૂરી છે, એક GUI એપ્લિકેશન કે જે આ કોષ્ટકોને એકસાથે જોડે છે અને યોગ્ય મેટાડેટા-સુસંગતતા તપાસને લાગુ કરે છે તે એટ્રિબ્યુટ માહિતીના પ્રવેશને મંજૂરી આપવાનો એકમાત્ર વ્યવહારુ રસ્તો છે, અદ્યતન વિકાસકર્તાઓ માટે પણ-ભલે અંતિમ પરિણામ અલગ રીલેશ્નલ કોષ્ટકોને બદલે XML અથવા JSON નો ઉપયોગ કરે. સર્વર-આધારિત નિદાન કે જે XML/JSON ઉકેલ સાથે પરિણમે છે જો ખોટી માહિતી દાખલ કરવાનો પ્રયાસ કરવામાં આવે (દા. ત., શ્રેણી તપાસ અથવા નિયમિત-અભિવ્યક્તિ પેટર્નનું ઉલ્લંઘન) અંતિમ વપરાશકર્તા માટે ગુપ્ત છેઃ ભૂલને સચોટ રીતે વ્યક્ત કરવા માટે, ઓછામાં ઓછું, દરેક લક્ષણ સાથે વિગતવાર અને વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ ભૂલ નિદાનને સાંકળવાની જરૂર પડશે. ઉકેલ વપરાશકર્તા-ઈન્ટરફેસ-પેઢીની સમસ્યાનું સમાધાન કરતું નથી. ઉપરોક્ત તમામ ખામીઓ મેટાડેટા અને એપ્લિકેશન કોડનું સ્તર બનાવીને દૂર કરી શકાય છે, પરંતુ આને બનાવવામાં, માળખું ન બનાવવાનો મૂળ "ફાયદો" અદૃશ્ય થઈ ગયો છે. હકીકત એ છે કે વિરલ ડેટા વિશેષતાઓનું મજબૂત રીતે મોડેલિંગ કરવું એ હાર્ડ ડેટાબેઝ-એપ્લિકેશન-ડિઝાઇન સમસ્યા છે, પછી ભલે તે સંગ્રહ અભિગમનો ઉપયોગ કરવામાં આવે. જો કે, સરકારનું કાર્ય, ડેટા-સંગ્રહ સ્તર માટે પ્રકાર-વિશિષ્ટ સંબંધિત EAV કોષ્ટકોને બદલે XML ક્ષેત્રનો ઉપયોગ કરવાની સદ્ધરતા સાબિત કરે છે, અને એવી પરિસ્થિતિઓમાં જ્યાં એકમ દીઠ વિશેષતાઓની સંખ્યા સામાન્ય હોય (દા. ત., વિવિધ ઉત્પાદન પ્રકારો માટે ચલ ઉત્પાદન વિશેષતાઓ) XML-આધારિત ઉકેલ EAV-કોષ્ટક-આધારિત કરતાં વધુ સઘન હોય છે. (XML પોતે એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ ડેટા રજૂઆતના સાધન તરીકે ગણી શકાય, જો કે તે સંબંધિત કોષ્ટકોને બદલે સંરચિત લખાણ પર આધારિત છે.) ટ્રી સ્ટ્રક્ચર્સ અને રીલેશ્નલ ડેટાબેસેસ ટ્રી-સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાની રજૂઆત માટે અન્ય ઘણા અભિગમો અસ્તિત્વમાં છે, પછી ભલે તે એક્સ. એમ. એલ., જે. એસ. ઓ. એન. અથવા અન્ય બંધારણો હોય, જેમ કે નેસ્ટેડ સેટ મોડેલ, રીલેશ્નલ ડેટાબેઝમાં. બીજી બાજુ, ડેટાબેઝ વિક્રેતાઓએ તેમના ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને ક્વેરી સુવિધાઓમાં JSON અને XML સપોર્ટનો સમાવેશ કરવાનું શરૂ કર્યું છે, જેમ કે IBM Db2માં, જ્યાં XML ડેટા કોષ્ટકોથી અલગ XML તરીકે સંગ્રહિત થાય છે, SQL સ્ટેટમેન્ટના ભાગ રૂપે XPath ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરીને, અથવા પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલમાં, JSON ડેટા પ્રકાર સાથે કે જેને અનુક્રમિત અને પૂછપરછ કરી શકાય છે. આ વિકાસ EAV મોડેલ અભિગમને પૂર્ણ કરે છે, સુધારે છે અથવા અવેજી કરે છે. જે. એસ. ઓ. એન. અને એક્સ. એમ. એલ. નો ઉપયોગ જરૂરી નથી કે તે ઇ. એ. વી. મોડેલના ઉપયોગ જેવો જ હોય, જો કે તે ઓવરલેપ થઈ શકે છે. XML એ મનસ્વી રીતે અધિક્રમિક ડેટા માટે EAV કરતાં વધુ સારી છે જે એક એકમ માટે પ્રમાણમાં સામાન્ય કદ ધરાવે છેઃ તે ડેટા-મેનિપ્યુલેશન પ્રદર્શનના સંદર્ભમાં બહુ-ગીગાબાઇટ સ્તર સુધી માપવાનો હેતુ નથી. XML એ સ્પાર્સ-એટ્રિબ્યુટ સમસ્યા સાથે સંબંધિત નથી, અને જ્યારે રજૂ કરવા માટેની માહિતી અંતર્ગત ડેટા મોડેલને સીધા સંબંધિત માળખામાં વિઘટિત કરી શકાય છે, ત્યારે XML પ્રાથમિક સંગ્રહ પદ્ધતિ કરતાં ડેટા વિનિમયના સાધન તરીકે વધુ યોગ્ય છે. EAV, અગાઉ જણાવ્યા મુજબ, ખાસ કરીને (અને માત્ર) વિરલ-વિશેષતા દૃશ્ય માટે લાગુ પડે છે. જ્યારે આવી સ્થિતિ હોય, ત્યારે ડેટાટાઇપ-વિશિષ્ટ લક્ષણ-મૂલ્ય કોષ્ટકોનો ઉપયોગ કે જે અસ્તિત્વ દ્વારા, લક્ષણ દ્વારા અને મૂલ્ય દ્વારા અનુક્રમિત કરી શકાય છે અને સરળ એસક્યુએલ નિવેદનો દ્વારા હેરફેર કરી શકાય છે તે એક્સએમએલ વૃક્ષ માળખાના ઉપયોગ કરતાં વધુ સ્કેલેબલ છે. ઉપર ઉલ્લેખિત ગૂગલ એપ એન્જિન, સારા કારણોસર મજબૂત-ટાઇપ કરેલ-મૂલ્ય કોષ્ટકોનો ઉપયોગ કરે છે. ગ્રાફ ડેટાબેઝ ઇએવી-સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સાથે આવતી વિવિધ સમસ્યાઓનું સંચાલન કરવા માટેનો વૈકલ્પિક અભિગમ ગ્રાફ ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરવાનો છે. આ આલેખ અથવા હાયપરગ્રાફના ગાંઠો તરીકે અસ્તિત્વનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, અને તે આલેખની કડીઓ અથવા ધાર તરીકે વિશેષતાઓ દર્શાવે છે. ટેબલ જોડીઓના મુદ્દાને ગ્રાફ-વિશિષ્ટ ક્વેરી ભાષાઓ પ્રદાન કરીને સંબોધવામાં આવે છે, જેમ કે અપાચે ટિંકરપોપ અથવા ઓપનકોગ એટમસ્પેસ પેટર્ન મેચર્સ. બીજો વિકલ્પ SPARQL સ્ટોરનો ઉપયોગ કરવાનો છે. સર્વર સોફ્ટવેર માટે વિચારણાઓ પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલઃ જે. એસ. ઓ. એન. બી. સ્તંભો પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલ સંસ્કરણ 9.4માં જે. એસ. ઓ. એન. દ્વિસંગી સ્તંભો (જે. એસ. ઓ. એન. બી.) માટે આધારનો સમાવેશ થાય છે, જેની પૂછપરછ કરી શકાય છે, અનુક્રમણિકા કરી શકાય છે અને જોડાઈ શકાય છે. આ પરંપરાગત ઇ. એ. વી. ટેબલ ડિઝાઇન કરતાં એક હજાર કે તેથી વધુ પરિબળો દ્વારા પ્રદર્શનમાં સુધારાઓને મંજૂરી આપે છે. જે. એસ. ઓ. એન. બી. પર આધારિત ડી. બી. યોજનામાં હંમેશા ઓછા કોષ્ટકો હોય છેઃ એક વ્યક્તિ એન્ટિટી કોષ્ટકના જે. એસ. ઓ. એન. બી. પ્રકારનાં ક્ષેત્રોમાં એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ જોડી બનાવી શકે છે. તે ડી. બી. યોજનાને સમજવામાં સરળ બનાવે છે અને એસ. ક્યુ. એલ. પ્રશ્નો સંક્ષિપ્ત બનાવે છે. અમૂર્ત સ્તર પર ડેટાબેઝ ઑબ્જેક્ટ્સને હેરફેર કરવા માટેનો પ્રોગ્રામિંગ કોડ ઘણો ટૂંકો થઈ જાય છે. એસક્યુએલ સર્વર 2008 અને પછીઃ વિરલ કૉલમ માઇક્રોસોફ્ટ એસક્યુએલ સર્વર 2008 ઇએવી માટે (માલિકી) વિકલ્પ પ્રદાન કરે છે. અણુ માહિતી પ્રકાર (દા. ત., આંકડાકીય, વર્ચર અથવા ડેટટાઇમ કૉલમ) ધરાવતા સ્તંભોને ક્રિએટ ટેબલ સ્ટેટમેન્ટની સ્તંભ વ્યાખ્યામાં સ્પાર્સ શબ્દનો સમાવેશ કરીને વિરલ તરીકે નિયુક્ત કરી શકાય છે. વિરલ સ્તંભો એનયુએલએલ મૂલ્યોના સંગ્રહને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે (જે હવે બિલકુલ જગ્યા લેતા નથી) અને જ્યારે કોષ્ટકમાં બહુમતી રેકોર્ડ્સમાં તે સ્તંભ માટે એનયુએલએલ મૂલ્યો હોય ત્યારે ઉપયોગી થાય છે. વિરલ સ્તંભો પર અનુક્રમણિકાઓ પણ ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે છેઃ માત્ર મૂલ્યો ધરાવતી પંક્તિઓ અનુક્રમિત થાય છે. વધુમાં, કોષ્ટકની ચોક્કસ હરોળમાં તમામ વિરલ સ્તંભોની સામગ્રીઓને સામૂહિક રીતે એક જ XML સ્તંભ (એક સ્તંભ સમૂહ) માં એકત્રિત કરી શકાય છે, જેની સામગ્રીઓ [<સ્તંભ-નામ> સ્તંભ સામગ્રીઓ </column-નામ>] * સ્વરૂપની હોય છે. હકીકતમાં, જો કોઈ સ્તંભ સમૂહને કોષ્ટક માટે ક્રિએટ ટેબલ સ્ટેટમેન્ટના ભાગ રૂપે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે, તો પછીથી વ્યાખ્યાયિત તમામ વિરલ સ્તંભો સામાન્ય રીતે તેમાં ઉમેરવામાં આવે છે. આનું રસપ્રદ પરિણામ એ છે કે SQL સ્ટેટમેન્ટ SELECT * <ટેબ્લેનામ> માંથી વ્યક્તિગત વિરલ સ્તંભોને પરત નહીં કરે, પરંતુ તે બધાને એક જ XML સ્તંભમાં જોડશે જેનું નામ સ્તંભ સમૂહનું છે (જે તેથી વર્ચ્યુઅલ, ગણતરી કરેલ સ્તંભ તરીકે કાર્ય કરે છે). ઉત્પાદનની માહિતી જેવી વ્યવસાયિક એપ્લિકેશનો માટે છૂટાછવાયા સ્તંભો અનુકૂળ હોય છે, જ્યાં લાગુ પડતા લક્ષણો ઉત્પાદનના પ્રકારને આધારે અત્યંત પરિવર્તનશીલ હોઈ શકે છે, પરંતુ જ્યાં ઉત્પાદનના પ્રકાર દીઠ પરિવર્તનશીલ લક્ષણોની કુલ સંખ્યા પ્રમાણમાં સામાન્ય હોય છે. જો કે, વિરલ લક્ષણોના મોડેલિંગ માટેના આ અભિગમમાં ઘણી મર્યાદાઓ છેઃ હરીફ ડી. બી. એમ. એસ. એ, ખાસ કરીને, તેમના પોતાના એન્જિન માટે આ વિચાર ઉધાર ન લેવાનું પસંદ કર્યું છે. મર્યાદાઓમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ કોષ્ટકમાં વિરલ સ્તંભોની મહત્તમ સંખ્યા 10,000 છે, જે કેટલાક અમલીકરણ માટે ઓછી પડી શકે છે, જેમ કે તબીબી માહિતી સંગ્રહિત કરવા માટે, જ્યાં લક્ષણોની સંભવિત સંખ્યા એક ક્રમમાં મોટી હોય છે. તેથી, આ દર્દી માટે * તમામ * સંભવિત તબીબી લક્ષણોના મોડેલિંગ માટેનો ઉકેલ નથી. નવા લક્ષણોનો ઉમેરો-ઇ. એ. વી. મોડેલની શોધના પ્રાથમિક કારણોમાંનું એક-હજુ પણ ડી. બી. એ. ની જરૂર છે. વધુમાં, વિરલ એટ્રિબ્યુટ ડેટા માટે વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ બનાવવાની સમસ્યાનું સમાધાન કરવામાં આવતું નથીઃ માત્ર સંગ્રહ પદ્ધતિ સુવ્યવસ્થિત છે. * એપ્લિકેશન્સને રન-ટાઇમ પર કોષ્ટકમાંથી વિરલ સ્તંભોને ગતિશીલ રીતે ઉમેરવા અને દૂર કરવા માટે લખી શકાય છેઃ તેનાથી વિપરીત, બહુ-વપરાશકર્તા દૃશ્યમાં આવી ક્રિયા કરવાનો પ્રયાસ જ્યાં અન્ય વપરાશકર્તાઓ/પ્રક્રિયાઓ હજી પણ કોષ્ટકનો ઉપયોગ કરી રહી છે તે વિરલ સ્તંભો વિનાના કોષ્ટકો માટે અટકાવવામાં આવશે. જો કે, જ્યારે આ ક્ષમતા શક્તિ અને લવચીકતા પ્રદાન કરે છે, ત્યારે તે દુરુપયોગને આમંત્રણ આપે છે, અને તેનો વિવેકપૂર્ણ અને અવારનવાર ઉપયોગ થવો જોઈએ. તે નોંધપાત્ર પ્રદર્શન દંડમાં પરિણમી શકે છે, કારણ કે આ કોષ્ટકનો ઉપયોગ કરતી કોઈપણ સંકલિત ક્વેરી યોજનાઓ આપમેળે અમાન્ય થઈ જાય છે. ડાયનેમિક કોલમ એડિશન અથવા રિમૂવલ એ એક ઓપરેશન છે જેનું ઓડિટ થવું જોઈએ, કારણ કે કોલમ દૂર કરવાથી ડેટા લોસનું કારણ બની શકે છેઃ એપ્લિકેશનને કોઈ પ્રકારની ટ્રાયલ જાળવી રાખ્યા વિના ટેબલમાં ફેરફાર કરવાની મંજૂરી આપવી, ક્રિયા માટે સમર્થન સહિત, સારી સોફ્ટવેર પ્રેક્ટિસ નથી. એસક્યુએલ મર્યાદાઓ (દા. ત., શ્રેણી તપાસ, નિયમિત અભિવ્યક્તિ તપાસ) વિરલ સ્તંભો પર લાગુ કરી શકાતી નથી. એકમાત્ર ચેક જે લાગુ કરવામાં આવે છે તે સાચા ડેટા પ્રકાર માટે છે. પ્રતિબંધો મેટાડેટા કોષ્ટકો અને મધ્યમ-સ્તરના કોડમાં લાગુ કરવા પડશે, જેમ કે ઉત્પાદન EAV પ્રણાલીઓમાં કરવામાં આવે છે. (આ વિચારણા વ્યવસાયિક કાર્યક્રમો પર પણ લાગુ પડે છે.) એસક્યુએલ સર્વર પાસે પંક્તિના કદ પર મર્યાદાઓ હોય છે જો તે સ્તંભના સંગ્રહ સ્વરૂપને બદલવાનો પ્રયાસ કરે તોઃ તમામ અણુ-ડેટા પ્રકાર સ્તંભોની કુલ સામગ્રી, વિરલ અને બિન-વિશિષ્ટ, જેમાં ડેટા હોય તે પંક્તિમાં 8016 બાઇટ્સથી વધુ ન હોઈ શકે જો તે કોષ્ટકમાં વિરલ કૉલમ હોય તો ડેટાને આપમેળે નકલ કરવા માટે. વિરલ કૉલમ કે જેમાં ડેટા હોય છે તેમાં ડેટા પ્રકાર માટે સંગ્રહ ઉપરાંત કૉલમ દીઠ 4 બાઇટ્સનો સંગ્રહ ઓવરહેડ હોય છે (દા. ત., ડેટટાઇમ કૉલમ માટે 4 બાઇટ્સ). આ વિરલ-સ્તંભ માહિતીની માત્રાને અસર કરે છે જેને તમે આપેલ પંક્તિ સાથે જોડી શકો છો. આ કદના પ્રતિબંધને વાર્ચર ડેટા પ્રકાર માટે હળવા કરવામાં આવે છે, જેનો અર્થ એ છે કે, જો કોઈ ઉત્પાદન પ્રણાલીમાં પંક્તિ-કદની મર્યાદાને હિટ કરે છે, તો વ્યક્તિએ વિરલ સ્તંભોને વાર્ચર તરીકે નિયુક્ત કરીને તેની આસપાસ કામ કરવું પડશે, તેમ છતાં તેમની પાસે અલગ આંતરિક ડેટા પ્રકાર હોઈ શકે છે. કમનસીબે, આ અભિગમ હવે સર્વર-સાઇડ ડેટા-પ્રકારની તપાસને અવરોધે છે. ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ ઓફરિંગ્સ ઘણા ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ વિક્રેતાઓ ઇએવી મોડેલના આધારે ડેટા સ્ટોર્સ ઓફર કરે છે, જ્યાં આપેલી એન્ટિટી સાથે આપમેળે સંખ્યાબંધ વિશેષતાઓ સંકળાયેલી હોઈ શકે છે. રોજર જેનિંગ્સ આની ઊંડાણપૂર્વકની સરખામણી પૂરી પાડે છે. એમેઝોનની ઓફર, સિમ્પલડીબીમાં, ડેટા પ્રકાર સ્ટ્રિંગ્સ સુધી મર્યાદિત છે, અને જો તમે સૉર્ટિંગ જેવી કામગીરીઓ કરવા માંગતા હો તો આંતરિક રીતે બિન-સ્ટ્રિંગ ડેટાને સ્ટ્રિંગ પર દબાણ કરવું આવશ્યક છે (દા. ત., સંખ્યાઓને અગ્રણી શૂન્ય સાથે પેડ કરવી આવશ્યક છે). માઈક્રોસોફ્ટની રજૂઆત, વિન્ડોઝ એઝ્યોર ટેબલ સ્ટોરેજ, ડેટા પ્રકારોનો મર્યાદિત સમૂહ પ્રદાન કરે છેઃ બાઈટ [], બૂલ, ડેટટાઇમ, ડબલ, ગાઇડ, ઇન્ટ, લાંબી અને સ્ટ્રિંગ. ગૂગલ એપ એન્જિન ડેટા પ્રકારોની સૌથી મોટી વિવિધતા પ્રદાન કરે છેઃ આંકડાકીય ડેટાને પૂર્ણાંક, લાંબા અથવા ફ્લોટમાં વિભાજિત કરવા ઉપરાંત, તે ફોન નંબર, ઈ-મેલ સરનામું, જીઓકોડ અને હાયપરલિંક જેવા કસ્ટમ ડેટા પ્રકારોને પણ વ્યાખ્યાયિત કરે છે. ગૂગલ, પરંતુ એમેઝોન અથવા માઈક્રોસોફ્ટ નહીં, તમને મેટાડેટા વ્યાખ્યાયિત કરવા દે છે જે તમને મેટાડેટા મોડેલ બનાવવા આપીને અમાન્ય વિશેષતાઓને ચોક્કસ વર્ગના અસ્તિત્વ સાથે સંકળાયેલા થવાથી અટકાવશે. ગૂગલ તમને એસક્યુએલના સબસેટનો ઉપયોગ કરીને ડેટા પર કામ કરવા દે છે; માઇક્રોસોફ્ટ યુઆરએલ-આધારિત ક્વેરીંગ વાક્યરચના પ્રદાન કરે છે જે LINQ પ્રદાતા દ્વારા અમૂર્ત છે; એમેઝોન વધુ મર્યાદિત વાક્યરચના પ્રદાન કરે છે. ચિંતાનો વિષય એ છે કે જોડાણો દ્વારા વિવિધ સંસ્થાઓને જોડવા માટે બિલ્ટ-ઇન સપોર્ટ હાલમાં (એપ્રિલ '10) ત્રણેય એન્જિન સાથે અસ્તિત્વમાં નથી. આવી કામગીરીઓ એપ્લિકેશન કોડ દ્વારા કરવાની હોય છે. જો એપ્લિકેશન સર્વર્સ વિક્રેતાના ડેટા સેન્ટરમાં ડેટા સર્વર્સ સાથે સહ-સ્થિત હોય તો આ ચિંતાનો વિષય ન હોઈ શકે, પરંતુ જો બંને ભૌગોલિક રીતે અલગ હોય તો નેટવર્ક ટ્રાફિક ઘણો પેદા થશે. ઇ. એ. વી. અભિગમ ત્યારે જ ન્યાયી ઠેરવવામાં આવે છે જ્યારે મોડેલ કરવામાં આવી રહેલા લક્ષણો અસંખ્ય અને વિરલ હોયઃ જો મેળવવામાં આવતો ડેટા આ જરૂરિયાતને પૂર્ણ કરતો નથી, તો ક્લાઉડ વિક્રેતાઓનો મૂળભૂત ઇ. એ. વી. અભિગમ ઘણીવાર એવી એપ્લિકેશનો માટે મેળ ખાતો નથી કે જેને સાચા બેક-એન્ડ ડેટાબેઝની જરૂર હોય (માત્ર સતત ડેટા સંગ્રહના સાધનથી વિપરીત). હાલની મોટાભાગની ડેટાબેઝ એપ્લિકેશનો, જે પરંપરાગત ડેટા-મોડેલિંગ અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે, તેને ઇએવી-પ્રકારનાં ક્લાઉડ આર્કિટેક્ચરમાં ફરીથી ગોઠવવા માટે મોટી શસ્ત્રક્રિયાની જરૂર પડશે. ઉદાહરણ તરીકે, માઇક્રોસોફ્ટે શોધ્યું કે તેનો ડેટાબેઝ-એપ્લિકેશન-ડેવલપર આધાર આ પ્રકારના પ્રયાસોમાં રોકાણ કરવા માટે મોટે ભાગે અનિચ્છા ધરાવતો હતો. તેથી 2010 માં, માઇક્રોસોફ્ટે એક પ્રીમિયમ ઓફર, એસક્યુએલ સર્વર એઝ્યુર, ક્લાઉડ-ઍક્સેસિબલ, સંપૂર્ણ સુવિધાયુક્ત રીલેશ્નલ એન્જિન શરૂ કર્યું જે ફક્ત સામાન્ય ફેરફારો સાથે હાલની ડેટાબેઝ એપ્લિકેશનોને પોર્ટિંગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. 2020 ના દાયકાની શરૂઆતમાં, આ સેવા 8TB સુધીના પ્રમાણભૂત-સ્તરના ભૌતિક ડેટાબેઝના કદને મંજૂરી આપે છે, જેમાં "હાઇપરસ્કેલ" અને "બિઝનેસ-ક્રિટિકલ" ઓફરિંગ્સ પણ ઉપલબ્ધ છે. એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ સિસ્ટમ લિંક્ડ ડેટા રિસોર્સ ડિસ્ક્રિપ્શન ફ્રેમવર્ક (આર. ડી. એફ.) સિમેન્ટીક વેબ ટ્રિપ્લેસ્ટોર ધીમે ધીમે બદલાતા પરિમાણો ડેટૉમિક રેફરન્સ ડેટાબેઝ મોડલ ડેટાબેઝ થિયરી પણ જુઓ.