ডেটাবেস নির্ধারণ করার জন্য আমার কাছে একটি সহজ পদ্ধতি রয়েছে যা ডেটা সেরা ফিট করে।
আমি কেবল নিজেকে জিজ্ঞাসা করি: ধরে নিচ্ছি আমার কোনও ডাটাবেস নেই, আমি কি ডকুমেন্ট হিসাবে সর্বাধিক এবং গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সংরক্ষণ করব বা আমি সেগুলিকে একটি স্প্রেডশীটে সংরক্ষণ করব?
উত্তরটি যখন "স্প্রেডশিট" হয়, এটি একটি স্পষ্ট লক্ষণ যে কোনও রিলেশনাল মডেল এবং একটি traditionalতিহ্যবাহী আরডিবিএমএস বেশিরভাগ সময় কার্যের পক্ষে স্যুট করে। যদি ডেটা সত্যিই সহজ হয় যেমন কেবল মূল মান জোড়া বা সাধারণ টেবিল এবং রেফারেনশিয়াল অখণ্ডতা কোনও বিষয় না হয়, তবে কোনও নুএসকিউএল ডাটাবেস সম্ভবত টাস্কের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত এবং এটি কার্য সম্পাদনকে যথেষ্ট পরিমাণে বাড়িয়ে তুলতে পারে!
এছাড়াও, যখন আপনি কোনও সাধারণ কাঠামো খুঁজে পাচ্ছেন না, কোনও নুএসকিউএল ডাটাবেস এই কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।
যখন ডেটা আরও ডকুমেন্টের মতো হয়, যেমন স্পষ্ট সম্পর্ক ছাড়াই শ্রেণিবদ্ধভাবে কাঠামোগত ডেটা কাঠামোযুক্ত হয়, তখন আমি তাত্ক্ষণিকভাবে একটি এক্সএমএল-ডাটাবেস সম্পর্কে চিন্তা করি, যা আপনাকে সহজেই শ্রেণিবদ্ধ কাঠামোযুক্ত নথি সংরক্ষণ করতে দেয়। যদিও ডকুমেন্ট-পরিচালনা সফ্টওয়্যার ব্যবহার করা ভাল।
সুতরাং, আপনার উভয় প্রশ্নের ठोस এবং সহজ উত্তর দেওয়ার জন্য: এটি ডেটার উপর নির্ভর করে।
যখন সম্পর্কিত থেকে ডকুমেন্ট-ডাটাবেস-এ পরিবর্তন হয় একটি উন্নতি দেয়
যখন আপনাকে শ্রেণিবদ্ধভাবে কাঠামোগত তথ্য কাঠামোর অবিচলিত রাখতে হবে, একটি এক্সএমএল-ডাটাবেস রক্ষণাবেক্ষণের ক্ষেত্রে এবং সম্ভবত স্কেলিবিলিটির দিক থেকেও একটি বড় উন্নতি হতে পারে।
যখন নথি থেকে রিলেশনাল-ডাটাবেস-এ স্যুইচ একটি উন্নতি দিয়েছে
ঠিক আছে, উদাহরণস্বরূপ, যখন ডেটা বেশিরভাগ স্পষ্ট সম্পর্কের সাথে টেবিলের মতো আকারে থাকে এবং আপনার সততার গ্যারান্টি দেওয়া দরকার।