এটি করার সর্বোত্তম উপায়টি আপনার ডেটা এবং কোয়েরির মান এবং প্রকৃতির উপর নির্ভর করে। প্রারম্ভিকদের জন্য, পণ্যগুলির জন্য একক টেবিলের 180MB ডেটা কোনও সমস্যা নয়, আপনি যেভাবেই দেখুন look এবং প্রতিদিন 30k ক্যোয়ারী একটি সমস্যা এমনকি কম হয়। সঠিকভাবে কনফিগার করা ডাটাবেস সহ, কোনও পুরানো ডেস্কটপ এই লোডটি পরিচালনা করতে পারে।
অন্যরা ইতিমধ্যে আপনার দুটি প্রধান বিকল্প, মাইএসকিউএল বা একটি নোএসকিউএল ডাটাবেসটি নির্দেশ করেছে।
আপনার যদি প্রতিটি একক পণ্যের (যেমন প্রস্তুতকারক, দাম, গুদাম নম্বর ইত্যাদি) জন্য নির্দিষ্ট কয়েকটি অ্যাট্রিবিউট থাকে তবে আপনার সেরা বিকল্পটি এই বৈশিষ্ট্যের জন্য কলাম থাকা এবং আপনার কী / মান জোড়া একটি ফ্ল্যাট টেবিল বিন্যাসে রূপান্তর করা, সেই টেবিলের জন্য প্রাথমিক কী হিসাবে পণ্য আইডি রয়েছে some এটি বেশ ভালভাবে কাজ করবে এমনকি যদি কিছু কলামগুলি কেবলমাত্র অর্ধেক সারি ব্যবহার করে, কারণ বেশিরভাগ পণ্যের জন্য আপনার সমস্ত বৈশিষ্ট্য পুনরুদ্ধার করতে আপনাকে কেবল 1 টি ক্যোয়ারী চালাতে হবে Cons এটি পণ্য সম্পর্কে ডেটা, আমি অনুমান করব যে এটি সম্ভবত আপনার ডেটার কাঠামো।
যদি উপস্থিতি এবং ডেটা ধরণের ক্ষেত্রে বৈশিষ্ট্যগুলি বিস্তৃতভাবে পরিবর্তিত হয়, তবে আপনি একটি নোএসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা আরও ভাল হতে পারেন, যা এই দৃশ্যটি traditionalতিহ্যগত এসকিউএল ডেটাবেসগুলির চেয়ে বেশি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে।
পারফরম্যান্স সম্পর্কে: আমি এর আগে একটি ই-কমার্স প্রতিষ্ঠানের হয়ে কাজ করেছি, যেখানে দীর্ঘদিন ধরে ওয়েবসাইটটি একটি মাইএসকিউএল সার্ভারের ডেটা সরবরাহ করা হয়েছিল। এই সার্ভারটিতে 2 জিবি র্যাম ছিল, মোট ডাটাবেস প্রায় ছিল was 5 গিগাবাইট আকারে এবং শীর্ষের লোডের নীচে সার্ভার প্রতি সেকেন্ডে কয়েক হাজার কোয়েরি পরিচালনা করে। হ্যাঁ, আমরা ক্যোয়ারী অপটিমাইজেশন অনেক করেছি, তবে এটি অবশ্যই কার্যকর।