हम जानते हैं कि प्रोग्रामिंग पूरी तरह से डेटा के इर्द-गिर्द घूमती है। यह डेटा ही है जिस पर सारी बिजनेस लॉजिक लागू होती है और यह डेटा का प्रवाह ही है जो किसी एप्लिकेशन या प्रोजेक्ट की कार्यक्षमता को पूरा करता है। इसलिए डेटा को इसके अनुकूलित उपयोग के लिए व्यवस्थित और स्टोर करना बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है और अच्छे डेटा मॉडल के साथ प्रभावी प्रोग्रामिंग करना आवश्यक है।
सामान्यतः डेटा टाइप और डेटा स्ट्रक्चर दोनों एक ही चीज प्रतीत होते हैं क्योंकि दोनों डेटा की प्रकृति और व्यवस्था से संबंधित हैं लेकिन इनमें से एक डेटा के प्रकार और प्रकृति का वर्णन करता है जबकि दूसरा उन संग्रहों का प्रतिनिधित्व करता है जिनमें वह डेटा स्टोर किया जा सकता है।
डेटा टाइप और डेटा स्ट्रक्चर के बीच महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं:
| क्रमांक | पैरामीटर | डेटा टाइप (Data Type) | डेटा स्ट्रक्चर (Data Structure) |
|---|---|---|---|
| 1 | परिभाषा (Definition) | डेटा टाइप उस डेटा की प्रकृति और प्रकार का प्रतिनिधित्व है जिसे प्रोग्रामिंग में उपयोग किया जाना है, या दूसरे शब्दों में डेटा टाइप उस सभी डेटा का वर्णन करता है जो एक सामान्य गुण साझा करते हैं। उदाहरण के लिए, इंटीजर डेटा टाइप हर उस इंटीजर का वर्णन करता है जिसे कंप्यूटर संभाल सकते हैं। | दूसरी ओर डेटा स्ट्रक्चर वह संग्रह है जो डेटा को धारण करता है जिसे प्रोग्रामिंग में हेरफेर और उपयोग किया जा सकता है ताकि ऑपरेशन और एल्गोरिदम अधिक आसानी से लागू किए जा सकें। उदाहरण के लिए, ट्री टाइप डेटा स्ट्रक्चर अक्सर कुशल खोज एल्गोरिदम की अनुमति देते हैं। |
| 2 | कार्यान्वयन (Implementation) | प्रोग्रामिंग में डेटा टाइप अमूर्त कार्यान्वयन (Abstract Implementation) में लागू होते हैं जिनकी परिभाषा विभिन्न भाषाओं द्वारा अलग-अलग तरीकों से प्रदान की जाती है। | दूसरी ओर डेटा स्ट्रक्चर प्रोग्रामिंग में ठोस कार्यान्वयन (Concrete Implementation) में लागू होते हैं क्योंकि उनकी परिभाषा भाषा द्वारा पहले से परिभाषित होती है कि वे किस प्रकार का डेटा स्टोर और संभालने जा रहे हैं। |
| 3 | स्टोरेज (Storage) | डेटा टाइप के मामले में डेटा का मान स्टोर नहीं होता क्योंकि यह केवल उस डेटा के प्रकार को दर्शाता है जिसे स्टोर किया जा सकता है। | दूसरी ओर डेटा स्ट्रक्चर डेटा को उसके मान के साथ धारण करता है जो वास्तव में कंप्यूटर की मेन मेमोरी में स्पेस घेरता है। साथ ही डेटा स्ट्रक्चर एक ही ऑब्जेक्ट के भीतर विभिन्न प्रकार और तरह के डेटा को धारण कर सकता है। |
| 4 | असाइनमेंट (Assignment) | चूंकि डेटा टाइप पहले से ही उस मान के प्रकार को दर्शाता है जिसे स्टोर किया जा सकता है, इसलिए मान सीधे डेटा टाइप वेरिएबल को असाइन किए जा सकते हैं। | दूसरी ओर डेटा स्ट्रक्चर के मामले में डेटा को पुश (Push), पॉप (Pop) जैसे एल्गोरिदम और ऑपरेशन के सेट का उपयोग करके असाइन किया जाता है। |
| 5 | प्रदर्शन (Performance) | डेटा टाइप के मामले में केवल डेटा का प्रकार और प्रकृति चिंता का विषय होती है इसलिए टाइम कॉम्प्लेक्सिटी (Time Complexity) का कोई मुद्दा नहीं होता। | दूसरी ओर टाइम कॉम्प्लेक्सिटी डेटा स्ट्रक्चर के मामले में आती है क्योंकि यह मुख्य रूप से उस डेटा के हेरफेर और लॉजिक के निष्पादन से संबंधित है जिसे यह स्टोर करता है। |
