सभी प्राथमिक मीडिया फ़ाइलों को शून्य और लोगों के द्विआधारी तार में संग्रहीत हैं, और के अनुसार प्रकार की फ़ाइल एन्कोडेड है.
शब्द "डाटा" आम तौर पर देखने के कंप्यूटर बिंदु से संदर्भित है, जबकि शब्द "मल्टीमीडिया" देखने का उपयोगकर्ता बिंदु से संदर्भित है.
वहाँ कई मल्टीमीडिया के विभिन्न प्रकार हैं सहित डेटाबेस:
पहचान का यह तरीका पारंपरिक मल्टीमीडिया डेटाबेस व्यक्तिगत पहचान संख्या और पासवर्ड के विशिष्ट इनपुट की आवश्यकता तरीकों से बेहतर है
कारण यह है कि व्यक्ति की पहचान की आवश्यकता नहीं जा रहा है शारीरिक रूप से उपस्थित होना है, जहां पहचान की जांच हो रही है.
इस व्यक्ति के लिए की जरूरत है उतारकर एक पिन या पासवर्ड याद को छान डाला जा रहा है. फिंगरप्रिंट पहचान तकनीक भी डेटाबेस मल्टीमीडिया के इस प्रकार पर आधारित है.
मल्टीमीडिया के इन विभिन्न प्रकार आसानी से मनुष्य के लिए सुलभ बनाने के डेटाबेस मुश्किल है:
इस संबंधपरक डेटाबेस के कारण एक द्विचर बड़ी वस्तु की आंतरिक संरचना को समझते हैं और इसलिए आंतरिक मल्टीमीडिया घटकों के डेटा पुनः प्राप्त नहीं किया जा सकता है सक्षम नहीं किया जा रहा है ...
मूल रूप से, एक संबंधपरक डेटाबेस एक सब "या कुछ नहीं" से लिया गया फ़ाइलें संरचना और एक पूरी है, जो एक संबंधपरक डेटाबेस है मल्टीमीडिया आसानी से मनुष्य के लिए सुलभ डेटा बनाने के लिए पूरी तरह से अक्षम के रूप में जमा है.
आदेश में प्रभावी रूप से मल्टीमीडिया डेटा एक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली एक ऐसी वस्तु उन्मुखी डाटाबेस (OODB) या वस्तु संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (ORDBMS) के रूप में समायोजित करने के लिए.
वस्तु संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के उदाहरण Odaptor शामिल (हिमाचल प्रदेश): UniSQL, ODB-II, और Illustra.
सिक्के का दूसरा पहलू, यह है कि गैर विपरीत मल्टीमीडिया डेटा संबंधपरक डेटाबेस में संग्रहीत, मल्टीमीडिया डेटा को आसानी से नहीं अनुक्रमित हो गया या वर्गीकृत, सामाजिक बुकमार्क करने और रैंकिंग के द्वारा छोड़कर दर्ज़ा, वास्तविक मनुष्यों द्वारा कर सकते हैं.
यह संभव Metadata पुनःप्राप्ति विधियों द्वारा बनाई गई, आमतौर पर टैग के रूप में निर्दिष्ट है, और टैगिंग है. इस है कि तुम कुत्तों के लिए क्यों खोज कर सकते हैं, एक उदाहरण के रूप में, और एक तस्वीर अपने पाठ खोज पद के आधार पर हो रहा है.
यह भी एक योजनाबद्ध मोड में जाता है. एक कुत्ते की एक तस्वीर के साथ एक खोज कर रहे जबकि दूसरे कुत्ते तस्वीरों का पता लगाने के लिए paradigmatic मोड के रूप में जाना जाता है.
हालांकि, Metadata पुनः प्राप्ति, खोज, और पहचानने के तरीके में गंभीर कमी को ठीक से ऐसे 3 डी वस्तुओं आदि के बीच स्थानिक रिश्तों के रूप में समान स्थान और बनावट विवरण, परिभाषित करने में सक्षम किया जा रहा
सामग्री-पुनःप्राप्ति मल्टीमीडिया डेटाबेस खोज विधि (सीबीआर) आधार पर, तथापि, विशेष रूप से खोजों के इन प्रकार पर आधारित है. दूसरे शब्दों में, अगर तुम एक छवि या उप खोज करने के लिए, छवि, तुम तो अन्य चित्र या उप दिखाया जाएगा अपने विशेष खोज के लिए किसी तरह छवियाँ है कि संबंधित, रंग अनुपात या पैटर्न, आदि के माध्यम से