নোএসকিউএল বলে কিছু নেই!
নোএসকিউএল হ'ল একটি বাজওয়ার্ড।
কয়েক দশক ধরে, যখন লোকেরা ডাটাবেসের কথা বলছিল, তাদের বোঝানো ছিল রিলেশনাল ডাটাবেস। এবং লোকেরা যখন রিলেশনাল ডেটাবেস সম্পর্কে কথা বলছিল, তখন তাদের বোঝানো ছিল আপনি এডগার এফ কোডডের স্ট্রাকচার্ড ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজের মাধ্যমে আপনার নিয়ন্ত্রণ control অন্য কোনও উপায়ে ডেটা সংরক্ষণ করছেন? ম্যাডনেস! অন্য যে কোনও কিছুই কেবল ফ্ল্যাটফিলস।
তবে গত কয়েক বছরে, মানুষ এই গোড়ামি নিয়ে প্রশ্ন তুলতে শুরু করেছিল। লোকেরা বিস্মিত হয়েছিল যে সারি এবং কলাম সহ টেবিলগুলি ডেটা উপস্থাপনের একমাত্র উপায়। লোকেরা চিন্তাভাবনা এবং কোডিং শুরু করে এবং কীভাবে ডেটা সংগঠিত করা যায় সে সম্পর্কে অনেকগুলি নতুন ধারণা নিয়ে আসে। এবং তারা ডেটা দিয়ে কাজ করার এই নতুন উপায়ে ডিজাইন করা নতুন ডাটাবেস সিস্টেম তৈরি করা শুরু করে।
এই সমস্ত ডাটাবেসের দর্শনগুলি পৃথক ছিল। তবে এই সমস্ত ডাটাবেসগুলির মধ্যে একটি জিনিস সাধারণ ছিল, এটি হল স্ট্রাকচার্ড ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজ তাদের ব্যবহারের পক্ষে আর উপযুক্ত নয়। সুতরাং প্রতিটি ডাটাবেস এসকিউএল তাদের নিজস্ব কোয়েরি ভাষা সঙ্গে প্রতিস্থাপন। এবং তাই নোএসকিউএল শব্দটি জন্ম হয়েছিল, সমস্ত ডাটাবেস প্রযুক্তির লেবেল হিসাবে যা ক্লাসিক সম্পর্কযুক্ত ডাটাবেস মডেলকে অস্বীকার করে।
সুতরাং নোএসকিউএল ডাটাবেসের মধ্যে কী মিল রয়েছে?
আসলে, বেশি না।
আপনি প্রায়শই এরকম বাক্যাংশ শুনতে পান:
- নোএসকিউএল স্কেলেবল!
- নোএসকিউএল বিগডাটা!
- নোএসকিউএল এসিডি লঙ্ঘন!
- নোএসকিউএল একটি গৌরবযুক্ত কী / মানের দোকান!
এটা কি সত্যি? ঠিক আছে, এই বিবৃতিগুলির মধ্যে কিছু সাধারণভাবে নোএসকিউএল নামে পরিচিত কিছু ডাটাবেসের ক্ষেত্রে সত্য হতে পারে তবে প্রতিটি এককটি অন্তত অন্যের পক্ষেও মিথ্যা। প্রকৃতপক্ষে, নোএসকিউএল ডাটাবেসের মধ্যে একমাত্র যে জিনিসটি প্রচলিত রয়েছে তা হ'ল এটি ডাটাবেস যা এসকিউএল ব্যবহার করে না। এটাই. কেবলমাত্র তাদের সংজ্ঞা দেয় যা একে অপরের থেকে পৃথক করে।
সুতরাং কি পৃথক পৃথক NoSQL ডাটাবেস সেট করে?
সুতরাং আমরা স্পষ্ট করে দিয়েছিলাম যে সাধারণত সমস্ত নোএসকিউএল হিসাবে উল্লেখ করা সমস্ত ডাটাবেসগুলি একসাথে মূল্যায়ন করার জন্য খুব আলাদা। কোনও নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য তারা উপযুক্ত কিনা উপযুক্ত তা সিদ্ধান্ত নিতে তাদের প্রত্যেককে আলাদা করে মূল্যায়ন করা দরকার। তবে আমরা কোথায় শুরু করব? ধন্যবাদ, NoSQL ডাটাবেসগুলি নির্দিষ্ট কয়েকটি বিভাগে বিভক্ত করা যেতে পারে, যা বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত:
ডকুমেন্ট ওরিয়েন্টেড
উদাহরণ: মঙ্গোডিবি, কাউচডিবি
শক্তি: ভিন্নজাতীয় ডেটা, কার্যকারী বস্তু-ভিত্তিক, চতুর বিকাশ
তাদের সুবিধা হ'ল তাদের একটি সুসংগত ডেটা কাঠামো প্রয়োজন হয় না। আপনার প্রয়োজনীয়তা এবং এইভাবে আপনার ডাটাবেস বিন্যাস ক্রমাগত পরিবর্তিত হয় বা আপনি যখন একসাথে অন্তর্ভুক্ত ডেটাসেটগুলির সাথে ডিল করছেন তখনও এটি খুব কার্যকর They যখন আপনার কাছে "কী" এবং "মান" নামক দুটি কলাম সহ প্রচুর সারণী রয়েছে, তখন এগুলি সন্ধান করা উপযুক্ত।
গ্রাফ ডাটাবেস
উদাহরণ: নিও 4 জে, জিরাফডিবি।
শক্তি: ডেটা মাইনিং
বেশিরভাগ নোএসকিউএল ডাটাবেসগুলি ডেটা সম্পর্ক পরিচালনার ধারণাটি ত্যাগ করলেও এই ডাটাবেসগুলি তথাকথিত রিলেশনাল ডাটাবেসগুলির চেয়েও বেশি এটি গ্রহণ করে।
তাদের ফোকাস অন্যান্য ডেটার সাথে সম্পর্কিত করে ডেটা সংজ্ঞায়িত করা হয় যখন আপনার কাছে প্রাথমিক কীগুলির সাথে প্রচুর টেবিল রয়েছে যা দুটি অন্যান্য টেবিলের প্রাথমিক কী (এবং সম্ভবত তাদের মধ্যে সম্পর্ক বর্ণনা করার জন্য কিছু ডেটা) থাকে, তখন এগুলি আপনার জন্য কিছু হতে পারে।
মূল-মূল্য স্টোর
উদাহরণ: রেডিস, ক্যাসান্দ্রা, মেমকেচেডিবি B
শক্তি: পরিচিত কী দ্বারা মানগুলির দ্রুত অনুসন্ধান lookup
এগুলি খুব সরল, তবে এটি তাদের দ্রুত এবং ব্যবহারে সহজ করে তোলে। যখন আপনার সঞ্চিত প্রক্রিয়া, সীমাবদ্ধতা, ট্রিগার এবং এই সমস্ত উন্নত ডাটাবেস বৈশিষ্ট্যগুলির প্রয়োজন নেই এবং আপনি কেবল দ্রুত স্টোরেজ এবং আপনার ডেটা পুনরুদ্ধার করতে চান তবে সেগুলি আপনার জন্য।
দুর্ভাগ্যক্রমে তারা ধরে নিয়েছে যে আপনি যা খুঁজছেন তা আপনি ঠিক জানেন। আপনি ব্যবহারকারী 157641 এর প্রোফাইল প্রয়োজন? কোনও সমস্যা নেই, কেবল মাইক্রোসেকেন্ড নেবে। তবে আপনি যখন 16 থেকে 24 বছরের বয়সের সমস্ত ব্যবহারকারীর নাম চান, তখন তাদের পছন্দসই খাবার হিসাবে "ওয়াফলস" আছে এবং গত 24 ঘন্টা লগ ইন করেছেন? শক্ত ভাগ্য। যখন আপনার কাছে নির্দিষ্ট ফলাফলের জন্য একটি নির্দিষ্ট এবং অনন্য কী না থাকে, আপনি সহজেই এটি আপনার কেভি স্টোর থেকে বের করতে পারবেন না।
এসকিউএল কি অপ্রচলিত?
কিছু নোএসকিউএল সমর্থকরা দাবি করেন যে তাদের প্রিয় নোএসকিউএল ডাটাবেস হ'ল কাজ করার নতুন উপায় এবং এসকিউএল অতীতের একটি বিষয়।
তারা ঠিক আছে?
না, অবশ্যই তারা তা নয়। এসকিউএল উপযুক্ত নয় এমন সমস্যা থাকলেও এটি এর শক্তি পেয়েছে। একে অপরের রেফারেন্স দেয় এমন প্রচুর ডাটা মডেলগুলি কেবল সারণীর সংগ্রহ হিসাবে সেরা উপস্থাপিত হয়। বিশেষত কারণ বেশিরভাগ ডাটাবেস প্রোগ্রামাররা আপেক্ষিক উপায়ে ডেটা ভাবার জন্য কয়েক দশক ধরে প্রশিক্ষিত ছিল এবং এই মানসিকতাটিকে একটি নতুন প্রযুক্তির দিকে চাপ দেওয়ার চেষ্টা করেছিল যা এটি তৈরি হয়নি যা খুব কমই শেষ হয়।
নোএসকিউএল ডাটাবেসগুলি এসকিউএল-এর প্রতিস্থাপন নয় - এগুলি একটি বিকল্প।
বিভিন্ন নোএসকিউএল ডাটাবেসের আশেপাশের বেশিরভাগ সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেমগুলি এখনও পরিপক্ক নয়। অগ্রগতিগুলি থাকা সত্ত্বেও, আপনি এখনও পরিপূরক সরঞ্জামগুলি পান নি যা জনপ্রিয় এসকিউএল ডাটাবেসের জন্য উপলভ্য হিসাবে পরিপক্ক এবং শক্তিশালী।
এছাড়াও এসকিউএল এর আশেপাশে আরও অনেক কিছু জানা আছে। কম্পিউটার বিজ্ঞানীদের প্রজন্ম তাদের ক্যারিয়ারের কয়েক দশক গবেষণামূলক ক্ষেত্রে সম্পর্কিত করে তুলেছে রিলেশনাল ডাটাবেসগুলিতে ফোকাস করে, এবং এটি দেখায়: এসকিউএল ডেটাবেস এবং রিলেশনাল ডেটা মডেলিং সম্পর্কে রচিত সাহিত্য, ব্যবহারিক এবং তাত্ত্বিক উভয়ই বইয়ের পূর্ণ একাধিক লাইব্রেরি পূরণ করতে পারে। আপনার ডেটার জন্য কীভাবে একটি সম্পর্কিত ডেটাবেস তৈরি করা যায় তা এতই ভাল গবেষণার সাথে এমন একটি কোণার কেস পাওয়া দুষ্কর যেখানে সাধারণভাবে বইয়ের সেরা অনুশীলন নেই।
অন্যদিকে, বেশিরভাগ নোএসকিউএল ডাটাবেসগুলি এখনও তাদের শৈশবকালে রয়েছে। সেগুলি ব্যবহারের সর্বোত্তম উপায়টি আমরা এখনও খুঁজে পাচ্ছি।