ডাটাবেসের ধরন: রিলেশনাল, কলামনার, ডকুমেন্ট, গ্রাফ ও আরও

“ডাটাবেস টাইপ” আসলে কি বোঝায়\n\n“ডাটাবেস টাইপ” শুধু একটা লেবেল নয়—এটি সংক্ষিপ্তভাবে বলে দেয় কীভাবে একটি সিস্টেম ডেটা স্টোর করে, আপনি কীভাবে কোয়েরি করবেন, এবং এটি কোন কাজে অপ্টিমাইজ করা। সেই নির্বাচন সরাসরি প্রভাব ফেলে গতি (কোটা দ্রুত বনাম ধীর), খরচ (হার্ডওয়্যার বা ক্লাউড বিল), এবং সক্ষমতায় (ট্রানজ্যাকশন, অ্যানালিটিক্স, সার্চ, রিপ্লিকেশন ইত্যাদি)।\n\n### কেন “টাইপ” গুরুত্বপূর্ণ\n\nবিভিন্ন ডাটাবেস টাইপ ভিন্ন ট্রেডঅফ করে:\n\n- একটি রিলেশনাল ডাটাবেস ভাল যখন আপনার ডেটা স্ট্রাকচার্ড এবং আপনি বিশ্বাসযোগ্য ট্রানজ্যাকশন চান।\n- একটি কলামনার ডাটাবেস উজ্জ্বল যখন আপনি বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্নের জন্য ব্যাপক সারি স্ক্যান করেন।\n- একটি ডকুমেন্ট ডাটাবেস দ্রুত চলতে পারে যখন আপনার অ্যাপের ডেটার আকার প্রায়ই বদলায়।\n- একটি গ্রাফ ডাটাবেস সম্পর্ক-ভিত্তিক ডেটার জন্য নির্মিত।\n- একটি ভেক্টর ডাটাবেস মিল-ভিত্তিক (“সামিলারিটি”) প্রশ্নগুলোর উপর ফোকাস করে।\n\nএসব ডিজাইন পছন্দগুলো প্রভাব ফেলে:\n\n- কোয়েরি প্যাটার্ন: অনেক ছোট লুকআপ, জটিল জয়েন, না বড় অ্যানালিটিক স্ক্যান?\n- স্কেল মডেল: একটি বড় মেশিনে স্কেল-আপ, না অনেক মেশিনে স্কেল-আউট?\n- ডেটা মডেল: টেবিল, ডকুমেন্ট, কী-ভ্যালু পেয়ার, গ্রাফ, ভেক্টর, বা টাইম-স্ট্যাম্পেড পয়েন্ট।\n\n### এই গাইড থেকে আপনি কী শিখবেন\n\nএই আর্টিকেলটি প্রধান ডাটাবেস টাইপগুলোর মধ্য দিয়ে যাবে এবং প্রতিটির জন্য ব্যাখ্যা করবে:\n\n- কী বিষয়ে এটি শ্রেষ্ঠ (এবং কোথায় দুর্বল)\n- বাস্তব প্রোডাক্টে টিপিক্যাল ইউজ কেস\n- প্রধান ট্রেডঅফ যা পারফরম্যান্স, খরচ, এবং জটিলতাকে প্রভাবিত করে\n\n### “মাল্টি-মডেল” সিস্টেম সম্পর্কে দ্রুত এক নোট\n\nআধুনিক অনেক প্রোডাক্ট সীমারেখা বিলুপ্ত করে দেয়। কিছু রিলেশনাল ডাটাবেস JSON সাপোর্ট যোগ করে যা ডকুমেন্ট ডাটাবেস-এর সঙ্গে ওভারল্যাপ করে। কিছু সার্চ ও অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম ভেক্টর ইনডেক্সিং দেয়। অন্যরা স্ট্রিমিং ও স্টোরেজ মিলিয়ে টাইম-সিরিজ ফিচারও দেয়।\n\nতাই “টাইপ” কঠোর বাক্স নয়—তবুও এটা ডিফল্ট শক্তি ও কোন ওয়ার্কলোডগুলো একটি ডাটাবেস সবচেয়ে ভালভাবে হ্যান্ডল করে তা বোঝার জন্য উপকারী।\n\n### এই গাইডটি কিভাবে ব্যবহার করে শর্টলিস্ট করবেন\n\nআপনার প্রধান ওয়ার্কলোড থেকেই শুরু করুন:\n\n- যদি আপনি স্ট্রাকচার্ড ডেটা ও ট্রানজ্যাকশন চান, রিলেশনাল ডাটাবেস দিয়ে শুরু করুন।\n- যদি আপনি ভারী রিপোর্টিং ও ড্যাশবোর্ড করতেছেন, কলামনার ডাটাবেস বা ওয়্যারহাউস দেখুন।\n- যদি আপনার অ্যাপ ডেটার আকৃতি প্রায়ই বদলায়, ডকুমেন্ট ডাটাবেস বিবেচনা করুন।\n- যদি আপনাকে অত্যন্ত দ্রুত কী-ভিত্তিক লুকআপ দরকার, কী-ভ্যালু স্টোর একটি শক্ত প্রতিযোগী।\n\nতারপর “How to Choose the Right Database Type” সেকশন ব্যবহার করে স্কেল, কনসিস্টেন্সি প্রয়োজন, এবং সবচেয়ে বেশি চালানো হবে এমন কোয়েরি অনুযায়ী সংকুচিত করুন।\n\n## রিলেশনাল ডাটাবেস (SQL): স্ট্রাকচার্ড ডেটার ডিফল্ট\n\nরিলেশনাল ডাটাবেস অনেকের মনের ছবিটাই যখন তারা “ডাটাবেস” শব্দটি চিন্তা করে। ডেটা টেবিলে সংগঠিত—প্রতিটি টেবিলে রো (রেকর্ড) এবং কলাম (ফিল্ড) থাকে। একটি স্কিমা নির্ধারণ করে প্রতিটি টেবিল কিরকম—কোন কলাম আছে, সেগুলোর টাইপ, এবং টেবিলগুলো কিভাবে সম্পর্কিত।\n\n### কেন SQL এত ব্যাপক\n\nরিলেশনাল সিস্টেমগুলো সাধারণত SQL (Structured Query Language) দিয়ে প্রশ্ন করা হয়। SQL জনপ্রিয় কারণ এটি পাঠযোগ্য ও অভিব্যক্তিশীল:\n\n- আপনি ফিল্টার ও সোর্ট করতে পারেন (WHERE, ORDER BY)।\n- টেবিল জুড়ে ডেটা মিলাতে পারেন (JOIN)।\n- ফলাফল সংক্ষেপ করতে পারেন (GROUP BY)।\n\nঅধিকাংশ রিপোর্টিং টুল, অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম, ও বিজনেস অ্যাপ SQL জানে—যা এটিকে একটি নিরাপদ ডিফল্ট করে তোলে।\n\n### ACID ট্রানজ্যাকশন সহজ ভাষায়\n\nরিলেশনাল ডাটাবেসগুলো ACID ট্রানজ্যাকশন-এর জন্য পরিচিত, যা ডেটাকে সঠিক রাখতে সাহায্য করে:\n\n- Atomicity: বহু-ধাপের পরিবর্তন “সব বা কিছুই নয়।”\n- Consistency: রুল (যেমন ফরেন কী) পরিবর্তনের পরও সঠিক থাকে।\n- Isolation: সমান্তরাল আপডেট একে অপরকে নষ্ট করে না।\n- Durability: একবার সেভ হলে, ডেটা ক্র্যাশে টিকে থাকে।\n\nএটি গুরুত্বপূর্ণ যখন ভুলের খরচ বেশি—যেমন একজন গ্রাহককে দ্বিবার্ভাবে চার্জ করা বা স্টক আপডেট হারানো।\n\n### সবচেয়ে উপযুক্ত ওয়ার্কলোড\n\nরিলেশনাল ডাটাবেস সাধারণত সঠিক ফিট যখন ডেটা স্ট্রাকচার্ড, ভালভাবে সংজ্ঞায়িত এবং কাজগুলো যেমন:\n\n- বিজনেস অ্যাপলিকেশন (CRM/ERP ধরনের)\n- ফাইনান্স, পেমেন্ট, বিলিং\n- ইনভেন্টরি, অর্ডার, রিজার্ভেশন\n\n### সাধারণ pitfalls\n\nএকই কাঠামো যা রিলেশনাল ডাটাবেসকে নির্ভরযোগ্য করে, তা কখনো friction যোগ করে:\n\n- কড়কড়া স্কিমা: ডেটা আকৃতি বারবার বদলে হলে মাইগ্রেশন দরকার হতে পারে।\n- জয়েন-ভিত্তিক স্কেলিং: বড় টেবিল জুড়ে অনেক জয়েন ধীরে বা ব্যয়বহুল হতে পারে, বিশেষত যদি ডাটা অনেক মেশিনে ছড়ানো থাকে।\n\nযখন আপনার ডেটা মডেল ক্রমাগত বদলায়—অথবা আপনি চাচ্ছেন চরম হরাইজন্টাল স্কেল যেখানে অ্যাক্সেস প্যাটার্ন সহজ—অন্যান্য ডাটাবেস টাইপগুলো ভাল মানানসই হতে পারে।\n\n## কলামনার ডাটাবেস: অ্যানালিটিক্সের জন্য নির্মিত\n\nকলামনার ডাটাবেস ডেটা “কলাম হিসেবে” স্টোর করে, সারি হিসেবে নয়। সেই এক বদল বিশ্লেষণাত্মক ওয়ার্কলোডে গতি ও খরচে বড় প্রভাব ফেলে।\n\n### রো-স্টোর বনাম কলাম-স্টোর\n\nপ্রথাগত রো-স্টোরে (রিলেশনাল ডাটাবেসে সাধারণ) একটি রেকর্ডের সব মান একসাথে থাকে। সেটা ভালো যখন আপনি প্রায়শই এক-এক করে কাস্টমার/অর্ডার ফেচ বা আপডেট করেন।\n\nকলাম-স্টোরে, একই ফিল্ডের সব মান একসঙ্গে থাকে—প্রতিটি price, প্রতিটি country, প্রতিটি timestamp আলাদা করে রাখা হয়। রিপোর্টের জন্য প্রয়োজনীয় কয়েক কলামই পড়লে হবে, পুরো সারি হার্ডড্রিভ থেকে টেনে আনতে হয় না।\n\n### কেন কলামনার রিপোর্টিংয়ে দ্রুত\n\nঅ্যানালিটিক্স ও BI কোয়েরিগুলো প্রায়ই:\n\n- বহু রেকর্ড স্ক্যান করে\n- কিছু কলামই সিলেক্ট করে\n- SUM, AVG, COUNT মতো এগ্রিগেট হিসাব করে\n\nকলামনার স্টোরেজ কম ডেটা পড়ে এবং খুব ভালভাবে কমপ্রেস হয় (সমকক্ষ মানগুলো একসাথে থাকলে কমপ্রেশন কার্যকর)। অনেক কলামনার ইঞ্জিন ভেক্টরাইজড এক্সিকিউশন, স্মার্ট ইনডেক্সিং/পার্টিশনিংও ব্যবহার করে বড় স্ক্যান দ্রুত করতে।\n\n### টিপিক্যাল কোয়েরি প্যাটার্ন\n\nকলামনার সিস্টেম ড্যাশবোর্ড ও রিপোর্টিংয়ের জন্য উপযুক্ত: “সপ্তাহভিত্তিক রাজস্ব,” “রিজিয়নভিত্তিক শীর্ষ ২০ প্রোডাক্ট,” “চ্যানেলভিত্তিক কনভার্শন রেট,” অথবা “গত ৩০ দিনের সার্ভিস এ রর”—এগুলো বহু সারি স্পর্শ করে কিন্তু তুলনামূলকভাবে কিছু কলামই লাগে।\n\n### ট্রেডঅফ: OLTP-স্টাইল আপডেট ও পয়েন্ট লুকআপ\n\nআপনার ওয়ার্কলোড যদি হয় “ID দিয়ে একটি রেকর্ড ফেচ” বা “একটি সারি প্রতি সেকেন্ডে বহু বার আপডেট”, তাহলে কলামনার ধাঁচ ধীর বা ব্যয়বহুল মনে হতে পারে। রাইটগুলো সাধারণত ব্যাচ-অপ্টিমাইজড (অ্যাপেন্ড-ওজনী ইনজেশন) হয়, বারবার ছোট আপডেটে নয়।\n\n### কোথায় এটি উজ্জ্বল\n\nকলামনার ডাটাবেস ভালো মানায়:

• BI ও এক্সিকিউটিভ ড্যাশবোর্ড
• ইভেন্ট ও ক্লিকস্ট্রিম অ্যানালিটিক্স
• লগ বা ট্রাঞ্জ্যাকশন নিয়ে বড় স্কেল রিপোর্টিং

আপনি যদি বড় ডাটার উপর দ্রুত এগ্রিগেশনকে অগ্রাধিকার দেন, কলামনার টাইপ সাধারণত প্রথম বিবেচ্য।\n\n## ডকুমেন্ট ডাটাবেস: অ্যাপ ডেটার জন্য নমনীয় স্কিমা\n\nডকুমেন্ট ডাটাবেস ডেটাকে “ডকুমেন্ট” হিসেবে রাখে—স্ব-অন্তর্ভুক্ত রেকর্ড যা JSON-এর মতো দেখা যায়। অনেক ক্ষেত্রেই আপনি সম্পর্কিত ফিল্ডগুলো একই অবজেক্টে রাখেন (নেস্টেড অ্যারে ও সাব-অবজেক্টসহ), ফলে অ্যাপ ডেটার জন্য এটি প্রাকৃতিক ফিট।\n\n### ডকুমেন্ট মডেল (JSON-র মতো রেকর্ড) \nএকটি ডকুমেন্ট হতে পারে একটি ইউজার, পণ্য, বা আর্টিকেল—পরিপূর্ণ অ্যাট্রিবিউটসহ যা প্রতিটি ডকুমেন্টে আলাদা হতে পারে। একটি প্রোডাক্টে থাকতে পারে ও , আরেকটাতে ও , সবকিছু একই স্কিমায় ফিট করাতে না গিয়ে।\n\nএই লচিলাভ্য আপনার চাহিদা দ্রুত বদলালে বা বিভিন্ন আইটেমের ভিন্ন ফিল্ড থাকলে বিশেষভাবে উপকারী।\n\n### ইনডেক্সিং, সংক্ষেপে\n\nপ্রতিটি ডকুমেন্ট স্ক্যান না করতে, ডকুমেন্ট DB-গুলো ইনডেক্স ব্যবহার করে—যা ডাটাবেসকে দ্রুত ম্যাচিং ডকুমেন্ট খুঁজে পেতে সাহায্য করে। আপনি সাধারণ লুকআপ ফিল্ডগুলো (যেমন , , ) ইনডেক্স করতে পারেন, এবং অনেক সিস্টেম নেস্টেড ফিল্ডও ইনডেক্স করতে পারে (যেমন )। ইনডেক্সগুলো রিড দ্রুত করে, কিন্তু রাইটে বাড়তি ওভারহেড আনে কারণ ডকুমেন্ট বদলালে ইনডেক্স আপডেট করতে হয়।\n\n### শক্তি এবং ট্রেডঅফ \nডকুমেন্ট ডাটাবেস ইভলভিং স্কিমা, নেস্টেড ডেটা, এবং API-ফ্রেন্ডলি পে-লোডে ভাল। ট্রেডঅফগুলো সাধারণত প্রকাশ পায় যখন আপনি চান: \n- জটিল জয়েন বহু এনটিটি জুড়ে (রিলেশনাল ডেটাবেসে স্বাভাবিক হিসাবে করা সহজ)

এই “ফিল্টার + সিমিলারিটি” প্যাটার্ন ভেক্টর সার্চকে বাস্তবে ব্যবহারযোগ্য করে তোলে।\n\n### ভেক্টর ডাটাবেস কোথায় মানায় \nসাধারণ ব্যবহারগুলো: