কিভাবে ডোনাল্ড চেম্বলিন IBM-এ SQL-কে আকার দিলেন, কেন এর ইংরেজির মতো সিনট্যাক্স গুরুত্বপূর্ণ ছিল, এবং কীভাবে SQL ডাটাবেসকে প্রশ্ন করার মানদণ্ড হয়ে উঠল।

SELECT)\n- কোথায় আছে তা বলেন (FROM)\n- শর্তগুলো বর্ণনা করেন (WHERE)\n\nএখন এটা স্বাভাবিক শোনালেও, তখন এটি একটি বড় পরিবর্তন ছিল। এটি “ডাটাবেসে কুয়েরি করা”কে বিশেষজ্ঞদের কাজ থেকে এমন কিছুতে পরিণত করল যা শেখানো, ভাগ করা, পর্যালোচনা এবং উন্নত করা যায়—সফটওয়্যারের যেকোন অংশের মত।\n\n### এই লেখাটি কী করবে (এবং কী করবে না)\n\nএটি SQL কীভাবে এসেছে এবং কেন এটি এত বিস্তৃতভাবে ছড়িয়ে পড়ল তার একটি বাস্তবসম্মত ইতিহাস।\n\nআপনাকে অ্যাডভান্সড ম্যাথ, ফরমাল লজিক বা গভীর ডাটাবেস থিওরি জানতে হবে না। আমরা মূলত কি সমস্যাগুলো SQL সমাধান করল, কেন এর ডিজাইন গ্রহণযোগ্য ছিল, এবং কীভাবে এটি ব্যাকএন্ড ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে অ্যানালিটিকস, প্রোডাক্ট ও অপারেশনে ডিফল্ট দক্ষতা হয়ে উঠল সে দিকে ফোকাস করব।\n\nআপনি যদি কখনো একটি তালিকা ফিল্টার করেছেন, ফলাফল গ্রুপ করেছেন, বা দুই সেট তথ্য জয়েন করেছেন, তাহলে আপনি ইতিমধ্যে সেই চিন্তার দিকে কাজ করেছেন যা SQL জনপ্রিয় করেছিল। চেম্বলিনের স্থায়ী অবদান ছিল সেই চিন্তাকে এমন একটি ভাষায় রূপান্তর করা যে মানুষ বাস্তবে ব্যবহার করতে পারে।\n\n## SQL-এর আগে ডেটা কাজ দেখতে কেমন ছিল\n\nSQL-এর আগে বেশিরভাগ সংস্থা “ডাটাবেসে কুয়েরি” করত না। তারা ফাইলে ডেটা রেখে কাজ করত—প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রায়ই একটি ফাইল—যা সেই প্রোগ্রামটিই ম্যানেজ করত যা সেটি তৈরি করেছিল। পেরল-কে আলাদা ফাইল ছিল, ইনভেন্টরির আলাদা; গ্রাহক রেকর্ড অনেক সিস্টেম জুড়ে বিভক্ত থাকতে পারত।\n\nফাইল-ভিত্তিক পদ্ধতি কাজ করত যতক্ষণ না ব্যবসাগুলো এমন উত্তর চাইছিল যে সেটা সিস্টেম-ছাড়িয়ে যায়: “কোন গ্রাহকরা পণ্য X কিনেছে এবং তাদেরও বকেয়া ইনভয়েস আছে?” এমন ভিউ পেতে হলে এমন ডেটা জোড়া লাগত যা একত্রিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়নি।\n\n### শেয়ার্ড ডেটা থেকে ছড়িয়ে থাকা ফাইলগুলো\n\nপ্রাথমিক অনেক সিস্টেমে ডেটা ফরম্যাট প্রোগ্রামের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত ছিল। কোথাও একটি পরিবর্তন—যেমন গ্রাহকের ফোন নম্বর যোগ করা—তাহলে প্রোগ্রাম পুনরায় লিখতে, ফাইল রূপান্তর করতে ও ডকুমেন্টেশন আপডেট করতে হত। এমনকি যখন “ডাটাবেস সিস্টেম” আসতে শুরু করল, অনেকেই তবুও নিম্ন-স্তরের অ্যাক্সেস মেথড দেখিয়েছিল যা প্রশ্ন করার বদলে প্রোগ্রামিংয়ের মত মনে হতো।\n\n### কেন প্রাথমিক ডেটা অ্যাক্সেস এত কঠিন ছিল\n\nআপনি যদি তথ্য পেতে চাইতেন, সাধারণত আপনার দুটি অপশন থাকত:\n\n- বিশেষজ্ঞদের কাছে কাস্টম প্রোগ্রাম অনুরোধ করা যাঁরা ফাইল স্ট্রাকচারগুলো বোঝেন।\n- কঠোর রিপোর্টে নির্ভর করা যা নির্দিষ্ট সময়ে (দৈনিক, সাপ্তাহিক) রান করত এবং সংকীর্ণ উদ্দেশ্যের জন্য ডিজাইন করা ছিল।\n\nউভয় অপশনই সহজ অনুসন্ধানকে সমর্থন করত না। সামান্য শব্দ পরিবর্তন—তারিখ সীমা যোগ করা, অঞ্চলভিত্তিক গ্রুপিং, রিটার্ন বাদ দেওয়া—নতুন ডেভেলপমেন্ট টাস্কে পরিণত হতে পারত। ফলে একটি বাধা তৈরি হত: প্রশ্নকারীকে কোড লিখতে পারা লোকদের জন্য অপেক্ষা করতে হত।\n\n### অনুপস্থিত অংশ: একটি সাধারণ ভাষা\n\nসংস্থাগুলো যা হারিয়েছিল তা ছিল ডেটা প্রশ্ন প্রকাশ করার একটি ভাগ করা উপায়—কোনো কিছু যা মেশিনের জন্য যথাযথ কিন্তু মানুষের জন্যও পাঠযোগ্য। ব্যবসায়ী “গ্রাহক”, “অর্ডার”, “টোটাল” চিন্তা করে। সিস্টেমগুলো ছিল ফাইল লেআউট এবং প্রোসেজুরাল ধাপ ঘিরে।\n\nএই বিভেদই কুয়েরি ভাষার চাহিদা তৈরি করল: এমন একটি ধারাবাহিক, পুনঃব্যবহারযোগ্য উপায় যা প্রতিবার নতুন প্রোগ্রাম না লিখেই আপনি কী চান তা বলে দিতে পারে। এবং সেই প্রয়োজন SQL-কে সাফল্যের মঞ্চ তৈরি করে দিল।\n\n## রিলেশনাল ধারণা যা মঞ্চ তৈরি করল\n\nSQL থাকতে হলে ডাটাবেস জগতের আগে ডেটা সম্পর্কে ভাবার একটি পরিষ্কার উপায় দরকার ছিল। রিলেশনাল মডেল সেটাই দিল: একটি সোজা, ধারাবদ্ধ কাঠামো যেখানে তথ্য টেবিলে (রিলেশন) রাখা হয়, সারি ও কলাম নিয়ে।\n\n### পরিষ্কার লক্ষ্য: কাস্টম-ওয়্যারিংয়ের বদলে সঙ্গতি\n\nরিলেশনাল মডেলের মূল প্রতিশ্রুতি সহজ ছিল: প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একক, কঠোরভাবে বজায় রাখা ডেটা স্ট্রাকচার বানানো বন্ধ করুন। বরং ডেটা একটি স্ট্যান্ডার্ড ফরমে রাখুন এবং বিভিন্ন প্রোগ্রাম আলাদা আলাদা প্রশ্ন করতে পারুক ডেটা সংগঠন পরিবর্তন না করেই।\n\nএই পরিবর্তন গুরুত্বপূর্ণ ছিল কারণ এটি দুই জিনিসকে আলাদা করে দিল যা আগে জড়িয়ে থাকত:\n\n- কীভাবে ডেটা সংরক্ষিত হয় (ভালভাবে সংজ্ঞায়িত কলামের টেবিল)\n- কীভাবে ডেটা ব্যবহৃত হয় (প্রশ্নগুলো দিন-দিন পরিবর্তিত হতে পারে)\n\nযখন এসব আলাদা হয়, ডেটা ভাগ করা সহজ হয়, আপডেট নিরাপদ হয়, এবং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের কিউরগির ওপর এর নির্ভরশীলতা কমে যায়।\n\n### Edgar F. Codd-এর প্রভাব—হিরো গল্প নয়\n\nEdgar F. Codd, IBM-এ কাজ করে, এই ধারণা ফরমালাইজ করে দিয়েছিলেন এবং কেন এটা ফিক্সড-রেকর্ড পথ অনুসরণের চেয়ে ভালো তা ব্যাখ্যা করেছিলেন। পূর্ণ একাডেমিক পটভূমি না জেনেও আমরা তার প্রভাবকে বুঝতে পারি: তিনি শিল্পকে এমন একটি মডেল দিলেন যা যুক্তি করা, পরীক্ষা করা ও উন্নত করা যায়।\n\n### কেন এটা বাস্তবে নতুন ধরনের কুয়েরি ভাষা দাবি করত\n\nএকবার ডেটা টেবিলে থাকলে, স্বাভাবিক পরবর্তী প্রশ্ন হল: সাধারণ মানুষ কীভাবে যা দরকার তা চায়? স্টোরেজ লোকেশন নির্দেশ করে নয়, বরং ফলাফল বর্ণনা করে।\n\nওই “আপনি যা চান সেটা বর্ণনা করুন” পদ্ধতি—এই কলামগুলো বাছুন, এই সারিগুলো ফিল্টার করুন, এই টেবিলগুলো মিলান—একটি মানুষের জন্য সহজ কুয়েরি ভাষার পথ তৈরি করল। SQL তাই রিলেশনাল তত্ত্বকে দৈনন্দিন কাজে নিয়ে আসার জন্য তৈরি করা হয়েছিল।\n\n## IBM System R এবং একটি ভালো কুয়েরি ভাষার খোঁজ\n\nIBM System R প্রথমে কোনো বাণিজ্যিক পণ্য ছিল না—এটি একটি গবেষণা প্রকল্প যা একটি বাস্তব প্রশ্নের উত্তর খুঁজছিল: Edgar F. Codd-এর রিলেশনাল মডেল বাস্তবে, বাস্তব স্কেলে, বাস্তব ব্যবসায়িক ডেটার সঙ্গে কাজ করতে পারে কি না?\n\nসেই সময়ে অনেক ডাটাবেস সিস্টেম শারীরিক অ্যাক্সেস পথ এবং রেকর্ড-বাই-রেকর্ড লজিকের মাধ্যমে নেভিগেট করা হত। রিলেশনাল ডাটাবেস ভিন্ন কিছু প্রতিশ্রুত করেছিল: ডেটা টেবিলে রাখুন, সম্পর্ক পরিষ্কারভাবে বর্ণনা করুন, এবং সিস্টেমটি কীভাবে ফলাফলগুলো উদ্ধার করবে তা বের করে নিক। কিন্তু সেই প্রতিশ্রুতি কাজ করার জন্য দুটি জিনিস একসাথে কাজ করতে হতো: একটি রিলেশনাল ইঞ্জিন যা ভাল পারফর্ম করে এবং একটি কুয়েরি ভাষা যা সাধারণ ডেভেলপাররা (এবং কিছু অ-ডেভেলপার) ব্যবহার করতে পারে।\n\n### System R কী প্রমাণ করার চেষ্টা করছিল\n\nSystem R, IBM-এর সান হোসে রিসার্চ ল্যাবরেটরিতে 1970-এর দশকে তৈরি, একটি প্রোটোটাইপ রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম তৈরির এবং রিলেশনাল ধারণাকে স্ট্রেস-টেস্ট করার লক্ষ্য রাখে।\n\nএকইভাবে গুরুত্বপূর্ণ ছিল এমন কৌশলগুলো অন্বেষণ করা—বিশেষ করে কুয়েরি অপ্টিমাইজেশন। যদি ব্যবহারকারীরা উচ্চ-স্তরের অনুরোধ লিখতেন ("এই শর্ত মেলানো রেকর্ডগুলো নিয়ে আসুন"), সিস্টেমটিকে সেই অনুরোধগুলোকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকর অপারেশনে অনুবাদ করতে হবে।\n\n### চেম্বলিনের ভূমিকা ও দলের প্রেক্ষাপট\n\nDonald Chamberlin, IBM-এর গবেষণা পরিবেশে কাজ করে, অনুশীলনে অনুপস্থিত টুকরোটি নিয়ে মনোনিবেশ করেছিলেন: রিলেশনাল ডেটার উপর প্রশ্ন করার জন্য একটি ব্যবহারিক ভাষা। সহযোগীদের (বিশেষত Raymond Boyce) সঙ্গে তিনি এমন একটি কুয়েরি ভাষা গঠন করার ওপর কাজ করেছিলেন যা মানুষের প্রাকৃতিকভাবে ডেটা চাহিদা বর্ণনা করার সাথে খাপ খাইয়ে যায়।\n\nএটি শূন্যে ভাষা ডিজাইন ছিল না। System R প্রতিক্রিয়া-লুপ প্রদান করত: যদি কোনো ভাষা ফিচার কার্যকরভাবে বাস্তবায়ন করা না যেত, তা টিকে থাকতে পারত না। কোনো ফিচার যদি সাধারণ কাজগুলোকে সহজ করে, তা ত্বরিতই গতি পেল।\n\n### ভাষার প্রয়োজনীয়তাগুলো অনন্য কেন ছিল\n\nCodd রিলেশনাল মডেল ফরমাল গণিতে (রিলেশনাল আলজেবরা ও রিলেশনাল ক্যালকুলাস) বর্ণনা করেছিলেন। এসব শক্তিশালী ছিল, কিন্তু দৈনন্দিন কাজের জন্য খুব একাডেমিক ছিল। System R-কে এমন একটি ভাষা দরকার ছিল যা:\n\n- ঘোষণামূলক (আপনি কি চান বলুন, কীভাবে তা তোলা হবে তা নয়)\n- পাঠযোগ্য যাতে শেখানো ও ভাগ করা যায়\n- কঠোর পারফর্ম্যান্সসহ বাস্তবে বাস্তবায়নযোগ্য\n\nএই সন্ধান—একটি কর্মরত রিলেশনাল প্রোটোটাইপ দ্বারা ভিত্তি করে—SEQUEL এবং পরে SQL-এর পথ তৈরি করল।\n\n## SEQUEL থেকে SQL: মানুষের পক্ষে বন্ধুত্বপূর্ণ ডিজাইন\n\nDonald Chamberlin এবং তাঁর সহযোগীরা তাদের নতুন ভাষার নাম প্রথমে রাখেছিলেন SEQUEL, যার পূর্ণরূপ Structured English Query Language। নাম থেকেই মূল ধারণা স্পষ্ট: ডেটা নেভিগেট করার জন্য প্রোসেজুরাল কোড লিখার বদলে আপনি এমনভাবে লিখবেন যা প্রায়ই সাধারণ ইংরেজির মতো অনুভব হয়—আপনি যা চান সেটা বলবেন।\n\nপরবর্তীতে SEQUEL সংক্ষিপ্ত করে SQL রাখা হয় (চাপের কারণে—ছোট, সহজে বলা যায়, ট্রেডমার্ক বিবেচনায় সুবিধাজনক)। কিন্তু “স্ট্রাকচারড ইংলিশ” উদ্দেশ্য ঠিক অনুরূপ রয়ে গেল।\n\n### অনুরোধের মত পড়ে এমন একটি ভাষা\n\nডিজাইনের লক্ষ্য ছিল ডাটাবেস কাজকে একটি পরিষ্কার অনুরোধের মত করা:\n\n- SELECT সেই তথ্য বেছে নিন যা আপনি চান\n- FROM কোথা থেকে তা আসছে\n- WHERE কোন শর্তগুলো সত্য হওয়া উচিত\n\nএই গঠন মানুষের মস্তিষ্কে একটি ধারাবদ্ধ মডেল দিয়েছিল। আপনাকে কোনো বিক্রেতার বিশেষ নেভিগেশন রুল শিখতে হতো না; একটি পাঠযোগ্য প্যাটার্ন শিখলেই হয়—প্রশ্ন করা শিখলেন।\n\n### ছোট উদাহরণ: ফিল্টার, সাজানো, সংক্ষেপ করা\n\nকল্পনা করুন একটি ব্যাবসায়িক প্রশ্ন: “কেই গ্রাহকরা ক্যালিফোর্নিয়াতে সবচেয়ে বেশি খরচ করেছে এই বছরে?” SQL আপনাকে সেই ইচ্ছেটিকে সরাসরি প্রকাশ করতে দেয়:\n\n```sqlSELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent FROM orders WHERE state = 'CA' AND order_date >= '2025-01-01' GROUP BY customer_id ORDER BY total_spent DESC; sql SELECT customer_name, COUNT(*) AS order_count FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE orders.status = 'Shipped' GROUP BY customer_name; sql SELECT product, SUM(revenue) FROM sales WHERE sale_date >= '2025-01-01' GROUP BY product;
ডোনাল্ড ডি. চেম্বলিন IBM-এ একজন গবেষক ছিলেন যিনি System R প্রকল্পের অংশ হিসেবে SQL (প্রথমে SEQUEL নামে পরিচিত) সহ-উদ্ভাবনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রেখেছিলেন। তার মূল অবদান ছিল একটি ঘোষণামূলক, পাঠযোগ্য ভাষা গঠন করা—যাতে মানুষ ডাটাবেসকে ধাপে ধাপে কীভাবে ডেটা বের করতে হবে না বলে শুধুমাত্র যে ফলাফলটি চান সেটিই বলতে পারেন।
SQL গুরুত্বপূর্ণ ছিল কারণ এটি ডেটা অ্যাক্সেসকে শেয়ারযোগ্য ও পুনরায় ব্যবহারযোগ্য করে তুলেছিল। কাস্টম প্রোগ্রাম অনুরোধ বা কড়া-নির্দিষ্ট রিপোর্টের উপর নির্ভর করার বদলে, দলগুলো কুয়েরি লিখে তা পর্যালোচনা করতে পারত—ফলস্বরূপ অনুসন্ধান দ্রুততর হলো এবং বটলনেক কমলো।
একটি ঘোষণামূলক (declarative) ভাষা বলে দেয় আপনি কোন ফলাফলটি চান, না যে সেটা পাওয়ার জন্য কোন প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে হবে। অনুশীলনে এর মানে: আপনি কলাম, টেবিল, ফিল্টার এবং গ্রুপিং বর্ণনা করেন, এবং ডাটাবেস একটি কার্যকর এক্সিকিউশন প্ল্যান (প্রায়ই কুয়েরি অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে) নির্বাচন করে।
SELECT: আপনি কি দেখতে চান (কলাম বা প্রকাশ)।FROM: কোন টেবিল/ভিউ থেকে তা আসছে।WHERE: কোন সারিগুলো যোগ্য (ফিল্টার)।এই ধারণাগুলো পরিষ্কার হলে আপনি JOIN (টেবিল মিলানো), (সংক্ষেপ করা) এবং (ছাঁটানো) যোগ করতে পারেন।
JOIN দুটি (বা অধিক) টেবিলকে মিলিয়ে একটি ফলাফল দেয়—সাধারণত একটি সাধারণ আইডেন্টিফায়ারের উপর ভিত্তি করে, যেমন customer_id। যখন আপনি যেই তথ্যটি চান সেটি টেবিলগুলোতে বিভক্ত থাকে (উদাহরণ: অর্ডার এক টেবিলে, কাস্টমার নাম অন্য টেবিলে), তখন JOIN ব্যবহার করবেন।
GROUP BY আপনাকে ‘প্রতি শ্রেণি’ ফলাফল দেখাতে দেয় (প্রতি কাস্টমার মোট, প্রতি মাসে গণনা, প্রতি পণ্যের রাজস্ব)। প্রায়শই কাজের ধাপগুলো থাকে:
SELECT ... FROM ... WHERE ... লিখুন।COUNT(), SUM(), AVG() মত অ্যাগ্রিগেট যোগ করুন।System R ছিল IBM-এর 1970-এর দশকের গবেষণা প্রোটোটাইপ, যা দেখাতে চেয়েছিল রিলেশনাল ডাটাবেস বাস্তবে এবং আকারে কাজ করতে পারে। এটি কুয়েরি অপ্টিমাইজেশনের মতো গুরুত্বপূর্ণ ধারণাগুলোও পরীক্ষা করে—যা উচ্চ-স্তরের ভাষাকে কার্যকরী করে তোলে কারণ সিস্টেমই অনুকূল উপায়ে অনুরোধগুলোকে রূপান্তর করে।
SQL কেবল একটি IBM গবেষণা ভাষা ছিল না—এটি একটি সাধারণ ইন্টারফেসে পরিণত হয় যা অনেক ডাটাবেস ও টুল স্বীকার করতে শুরু করল। ফলে ধীরে ধীরে নিম্নলিখিত পুনরাবৃত্তি সৃষ্টি হলো:
ফলাফল: মূল কনসেপ্টগুলো (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY) বিভিন্ন পণ্যে সনাক্তযোগ্য থেকে যায়।
SQL ডায়ালেক্টগুলো আছে, কিন্তু সবচেয়ে বেশি ফলদায়ক পদ্ধতি হলো:
SELECT, WHERE, , , , এবং মৌলিক ।নিরাপদভাবে শুরু করুন এবং স্তরে স্তরে বাড়ান:
SELECT অনুশীলন করুন।\n\nআপনি যদি ডাটাবেসে নতুন হন, তবু প্রায়ই অনুমান করতে পারবেন এটি কী করে:\n\n- **ফিল্টার** করে ক্যালিফোর্নিয়ার অর্ডারগুলো এই বছরের জন্য\n- **সংক্ষেপ** করে প্রতিটি গ্রাহকের মোট ব্যয়\n- **সাজায়** যাতে বড় টোটালগুলো প্রথমে আসে\n\nএই পাঠযোগ্যতা—নিয়মিত বিধি সহ—SQL-কে IBM System R থেকে অনেক দূরে প্রচারিত হতে সাহায্য করেছে।\n\n## SQL কীভাবে প্রশ্নগুলো সহজ অংশে প্রকাশ করে\n\nSQL স্থিতিশীল হয়েছে কারণ এটি আপনাকে একটি প্রশ্ন সেইভাবে প্রকাশ করতে দেয় যেমনটি আপনি মুখে বলবেন: “এই জিনিসগুলো বেছে নিন, এই স্থানে থেকে, এই শর্তগুলো মেলে।” আপনাকে কীভাবে ধাপে ধাপে উত্তর পাওয়া যায় তা বর্ণনা করতে হবে না; আপনি যা চান তা বর্ণনা করেন।\n\n### নির্মাণ ব্লকগুলো (সরল ভাষায়)\n\n**`SELECT`** = আপনি যে কলামগুলো দেখতে চান সেগুলো *নির্বাচন করুন*।\n\n**`FROM`** = সেই তথ্য কোন টেবিল (বা ডেটাসেট) থেকে আসবে।\n\n**`WHERE`** = রো গুলো ফিল্টার করুন যাতে শুধুমাত্র মানানসই সারিগুলো থাকে।\n\n**`JOIN`** = সম্পর্কিত টেবিলগুলো *লিঙ্ক* করুন (উদাহরণ: orders-এর `customer_id` মেলান customers-এর একই `customer_id`-এর সঙ্গে)।\n\n**`GROUP BY`** = ক্যাটাগরিভিত্তিক ভাবে *সংক্ষেপ* করুন, যাতে আপনি “প্রতি কাস্টমার”, “প্রতি মাস”, বা “প্রতি পণ্য” মত ফল পেতে পারেন।\n\n### একটি ছোট উদাহরণ যা আপনি বাক্য হিসেবে পড়তে পারবেন\n\n\n\nএটি পড়ুন: “প্রতিটি কাস্টমারের নাম এবং অর্ডারের সংখ্যা বেছে নিন, orders কে customers-এর সাথে লিঙ্ক করে, কেবল Shipped অবস্থার অর্ডারগুলো রাখুন, এবং কাস্টমার অনুযায়ী সংক্ষেপ করুন।”\n\n### অ-প্রযুক্তিগত মনোভাব: প্রশ্নে ভাবুন, নয়তো বিন্দুচিহ্নে\n\nSQL যদি ভয়াবহ মনে হয়, এক ধাপ পিছু হটুন এবং আপনার লক্ষ্য এক লাইনে প্রকাশ করুন। তারপর শব্দগুলোকে ম্যাপ করুন:\n\n- আমি কী *দেখতে* চাই? → **`SELECT`**\n- এটি কোথায় *আছে*? → **`FROM`**\n- আমি কী বাদ দিতে চাই? → **`WHERE`**\n- কি জিনিসগুলো *মেলাতে* হবে? → **`JOIN`**\n- আমি কোন ক্যাটাগরির জন্য *প্রতি* ফল চাই? → **`GROUP BY`**\n\nএই প্রশ্ন-প্রথম অভ্যাসই SQL-এর মানুষের পক্ষে বন্ধুত্বপূর্ণ ডিজাইনের মূল।\n\n## কেন SQL ডাটাবেসকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলল\n\nSQL শুধু ডেটার কথা বলার নতুন উপায় আনল না—এটি যারা “ডাটাবেস ব্যক্তিই” হতে হবে তাদের সংখ্যা কমিয়েছিল। SQL-এর আগেই ডাটাবেসে প্রশ্ন করা প্রায়ই মানে ছিল প্রোসেজুরাল কোড লেখা, স্টোরেজ ডিটেইল জানা, বা বিশেষ দলকে একটি অনুরোধ ফাইল করা। চেম্বলিনের কাজ এটাকে উল্টে দিল: আপনি যা চান তা বর্ণনা করতে পারতেন, এবং ডাটাবেস কীভাবে তা রিট্রিভ করবে তা নির্ধারণ করত।\n\n### বেশি ভূমিকায় বাধা কমানো\n\nSQL-এর সবচেয়ে বড় অ্যাক্সেসিবিলিটি সুবিধা হল এটি পর্যাপ্ত পাঠযোগ্য ছিল যাতে এটি বিশ্লেষক, ডেভেলপার, এবং প্রোডাক্ট টিমের মধ্যে ভাগ করা যায়। এমনকি একজন শুরু করেছেতেও একটি কুয়েরির উদ্দেশ্য বোঝা যায়, উদাহরণস্বরূপ:\n\n
SQL স্ব-সেবা ডেটা কাজের দরজা খুলল, কিন্তু ভাল ফলাফল এখনো ভাল ডেটা ও ভাগ করা অর্থের উপর নির্ভর করে।\n\n## SQL কীভাবে শিল্পের ডিফল্ট হয়ে উঠল\n\nSQL কেবলই একটি কুয়েরি ভাষা ছিল বলে জিতেনি—এটি জিতেছিল কারণ এটি একটি বাড়তে থাকা শিল্পের জন্য ব্যবহারিক ছিল যা ভাগ করা অভ্যাসের প্রয়োজন অনুভব করছিল। একবার দলগুলো দেখল SQL তাদেরকে প্রতিটি রিপোর্টের জন্য কাস্টম কোড না লিখেই পরিষ্কার প্রশ্ন করতে দেয়, তখন SQL আরও বেশি পণ্য, প্রশিক্ষণ ও জব বর্ণনায় ঢুকে পড়ল।\n\n### টুলের মাধ্যমে গ্রহণযোগ্যতা ঝাড়ুদার হয়ে বাড়ল\n\nযখন ডাটাবেস ভেন্ডররা SQL সমর্থন করল, অন্যান্য সফটওয়্যারও অনুসরণ করল। রিপোর্টিং টুল, বিজনেস ইন্টেলিজেন্স ড্যাশবোর্ড, এবং পরে অ্যাপ্লিকেশন ফ্রেমওয়ার্ক—সবকিছুই একটি সাধারণ উপায়ে ডেটা ফেচ এবং শেপ করতে পারার সুবিধা পেল।\n\nএতে একটি পজিটিভ লুপ তৈরি হলো:\n\n- বেশি SQL-বলন্ত ডাটাবেস → বেশি SQL-ভিত্তিক টুল\n- বেশি টুল → বেশি মানুষ SQL শিখল\n- বেশি শিক্ষার্থী → কোম্পানিগুলো SQL আশা করল\n\nঅলাভে, যদিও ডাটাবেস অভ্যন্তরীণভাবে ভিন্ন হোক, পরিচিত SQL “সারফেস” থাকা সিস্টেমে সুইচ করা বা একত্রিত করা সহজ করে দেয়।\n\n### পোর্টেবিলিটি: নীরব সুপারপাওয়ার\n\nপোর্টেবিলিটি মানে “এক্সানু হয়ে কোন পরিবর্তন ছাড়াই চালানো” নয়। এর মানে হলো মূল ধারণাগুলো—`SELECT`, `WHERE`, `JOIN`, `GROUP BY`—পণ্যগুলো জুড়ে চিন্তাযোগ্য রয়ে যায়। একটি অতি-পরিষ্কার কুয়েরি এক সিস্টেমের জন্য লেখা হলে প্রায়শই অন্য সিস্টেমে কেবল ছোটখাটো সংস্কার লাগবে। এতে ভেন্ডর লক-ইন কমে এবং মাইগ্রেশান কম বিভীতিকর হয়।\n\n### স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন, সহজভাবে ব্যাখ্যা করে\n\nসময় ধরে SQL স্ট্যান্ডার্ড করা হলো: ভেন্ডররা একটি সাধারণ নিয়ম ও সংজ্ঞা সেটে সম্মত হওয়ার চেষ্টা করল। এটা এমন একটি ব্যাকরণের মতো। বিভিন্ন অঞ্চলে উচ্চারণ বা ভিন্ন বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে, কিন্তু মৌলিক ব্যাকরণ যোগাযোগ সম্ভব করে।\n\nমানুষ ও সংস্থার জন্য এর বিশাল প্রভাব ছিল:\n\n- দক্ষতা চাকরি ও শিল্প জুড়ে হস্তান্তরযোগ্য হয়ে গেল\n- প্রশিক্ষণ সামগ্রী দীর্ঘ সময় ধরে প্রাসঙ্গিক রইল\n- সফটওয়্যার দল সহজে নিয়োগ করতে পারল\n\nপাঠ্যের ফল: SQL রিলেশনাল ডেটার জন্য ডিফল্ট “কমন টং” হয়ে উঠল।\n\n## SQL-এর সফটওয়্যার জগতের ছোঁয়া\n\nSQL শুধু কিভাবে লোক কুয়েরি করে তা বদলে দেয়ি নি—এটি কিভাবে সফটওয়্যার তৈরি হয় তাতেও পরিবর্তন এনেছে। একবার এমন একটি সাধারণ উপায় থাকল যে ডাটাবেসকে প্রশ্ন করা যায়, সম্পূর্ণ পণ্যের ক্যাটাগরি ধরে নিতে পারল যে “SQL উপলব্ধ” এবং উঁচুস্তরের বৈশিষ্ট্যের দিকে ফোকাস করতে পারল।\n\n### SQL ডিফল্ট কানেকটিভ টিস্যু হিসাবে\n\nআপনি SQL দেখতে পাবেন ব্যাবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন (CRM, ERP, ফাইন্যান্স সিস্টেম), রিপোর্টিং ড্যাশবোর্ড, এবং ওয়েব সার্ভিসের পিছনে যা রেকর্ড ফেটচ ও আপডেট করে। এমনকি যখন ব্যবহারকারী কুয়েরি টাইপ করে না, অনেক অ্যাপ এখনও আন্ডার-দ্য হুড SQL জেনারেট করে অর্ডার ফিল্টার, টোটাল হিসাব বা গ্রাহক প্রোফাইল বানাতে।\n\nএই ব্যাপকতা একটি শক্ত প্যাটার্ন তৈরি করেছে: আপনার সফটওয়্যার যদি SQL বলতে পারে, তা অনেক ভিন্ন ডাটাবেস সিস্টেমের সঙ্গে কম কাস্টম ইন্টিগ্রেশনে কাজ করতে পারে।\n\n### একটি ইকোসিস্টেম যা সাধারণ ভাষার চারপাশে তৈরি\n\nএকটি ভাগ করা কুয়েরি ভাষা তৈরি করে এমন টুলগুলো বাস্তবে তৈরি করা সম্ভব হলো:
\n- **BI ও অ্যানালিটিকস টুল** যা অ-প্রযুক্তিগত দলগুলোকে ডেটা অনুসন্ধান ও চার্ট তৈরি করতে দেয়, প্রায়শই ক্লিকগুলোকে SQL-এ অনুবাদ করে।
- **ETL/ELT পাইপলাইন** যা সিস্টেমগুলোর মধ্যে ডেটা সরাতে ও ট্রান্সফর্ম করতে SQL ব্যবহার করে—জয়েন, অ্যাগ্রিগেশন ও ডেটা ক্লিনআপে।
- **অ্যাডমিন ও ডেভেলপার টুল** মনিটরিং, টিউনিং, মাইগ্রেশন ও স্কিমা চেঞ্জের জন্য।
- **প্রশিক্ষণ ও নিয়োগ**: কোর্স, সার্টিফিকেশন ও ইন্টারভিউ লুপগুলো SQL-কে বেসলাইন দক্ষতা ধরে।
\nমুখ্য বিষয় হলো—এই টুলগুলো একক ভেন্ডরের ইন্টারফেসে আবদ্ধ নয়; তারা SQL ধারণাগুলোর ওপর নির্ভর করে যা স্থানান্তরযোগ্য।\n\n### আধুনিক সমান্তর: AI-সহায়তায় নির্মাণে SQL একটি স্থিতিশীল “চুক্তি”\n\nএকটি কারণ যে SQL 2025-এও গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ইরোধের মতো একটি টেকসই চুক্তির মত কাজ করে—ইচ্ছা এবং বাস্তবায়নের মধ্যে। উচ্চ-স্তরের টুল বা AI দিয়ে অ্যাপ বানালেও আপনাকে এখনও একটি ডাটাবেস স্তর দরকার হবে যা স্পষ্ট, টেস্টযোগ্য ও অডিটযোগ্য।\n\nউদাহরণস্বরূপ, **Koder.ai**-তে (একটি ভাইব-কোডিং প্ল্যাটফর্ম) টিমগুলো প্রায়ই অ্যাপের “কী করবে” তা পরিষ্কার রিলেশনাল টেবিল ও SQL কুয়েরিতে গ্রাউন্ড করে। আন্ডার-দ্য-হুড, সাধারণত একটি Go ব্যাকএন্ড ও PostgreSQL থাকে, যেখানে SQL এখনও জয়েন, ফিল্টার ও অ্যাগ্রিগেশনের জন্য সাধারণ ভাষা—প্ল্যাটফর্মটি দ্রুত স্কাফফোল্ডিং, ইটারেশন ও ডেপ্লয়মেন্টে সাহায্য করে।\n\n## SQL নিয়ে সমালোচনা ও ভুলধারণা\n\nSQL বহু দশক টিকে আছে, যার মানে এটি সমালোচনারও বহু বছর পেয়েছে। অনেক অভিযোগ নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে সত্য হতে পারে, কিন্তু সাধারণভাবে এগুলো প্রায়ই বাস্তব কাজের প্রাসঙ্গিক সূক্ষ্মতা ছাড়া পুনরাবৃত্ত হয়।\n\n### “SQL খুব জটিল”\n\nSQL `SELECT ... FROM ... WHERE ...` দেখতে সহজ, এবং তারপর আকস্মিকভাবে বিশাল মনে হতে পারে: জয়েন, গ্রুপিং, উইন্ডো ফাংশন, কমন টেবিল এক্সপ্রেশন, ট্রানজ্যাকশন, পারমিশন, পারফরম্যান্স টিউনিং। সেই ঝাঁকুনি হতাশাজনক।\n\nএকটা কাজে আসা দৃষ্টিভঙ্গি হলো: **কেন্দ্রে SQL ছোট, প্রান্তে বড়**। কেন্দ্রিক ধারণাগুলো—সারি ফিল্টার করা, কলাম বেছে নেওয়া, টেবিল মিলানো, অ্যাগ্রিগেট করা—দ্রুত শিখনীয়। জটিলতা সাধারণত তখন দেখা দেয় যখন আপনি বাস্তব-জগতের ডেটার বিষয়ে নির্দিষ্ট হতে চান (মিসিং মান, ডুপ্লিকেট, টাইমজোন) বা স্কেলে গতির চাপ বাড়ান।\n\n### “SQL অদ্ভুত এজ-কেসে ভরা”\n\nকিছু “অদ্ভুতত্ব” আসলে SQL ডেটা সম্পর্কে সৎ হওয়ার প্রতিফলন। উদাহরণস্বরূপ, `NULL` মানে “অজানা”—না “শূন্য” এবং না খালি স্ট্রিং—তাই তুলনাগুলো অনেক সময় মানুষ প্রত্যাশা মত আচরণ করে না। আরেকটি সাধারণ বিস্ময় হল একই কুয়েরি আলাদা-আলাদা সময়ে ভিন্ন অর্ডারে রো রিটার্ন করতে পারে যদি আপনি স্পষ্টভাবে `ORDER BY` না দেন—কারণ একটি টেবিল স্প্রেডশিট নয়।\n\nএসব SQL এড়িয়ে চলার কারণে নয়; বরং মনে রাখার বিষয় যে ডাটাবেসগুলো সঠিকতা ও স্পষ্টতার জন্য অপ্টিমাইজ করে, নরম অনুমানগুলোর উপর নয়।\n\n### “SQL অসম because প্রতিটি ডাটাবেসের নিজস্ব সংস্করণ আছে”\n\nএ অভিযোগ দুটি জিনিস মিশ্রিত করে:\n\n- **SQL স্ট্যান্ডার্ড**: ভাষার একটি অফিসিয়াল স্পেসিফিকেশন যা ভিত্তি নির্ধারণ করে।\n- **SQL ডায়ালেক্ট**: আপনি যা নির্দিষ্ট পণ্য (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, SQLite ইত্যাদি) এ ব্যবহার করেন।\n\nভেন্ডররা প্রতিযোগিতা ও ব্যবহারকারীর চাহিদা মেটাতে ফিচার যোগ করে—অতিরিক্ত ফাংশন, ভিন্ন তারিখ হ্যান্ডলিং, প্রোপাইটারি এক্সটেনশন, বিশেষায়িত ইনডেক্সিং, প্রোসেজুরাল ভাষা। তাই এক সিস্টেমের কুয়েরি অন্য সিস্টেমে সামান্য সম্পাদনা ছাড়া চলতে নাও পারে।\n\n### ব্যবহারিক পরামর্শ: মূল শিখুন, তারপর একটা “বাড়ি” ডাটাবেস বেছে নিন\n\nপ্রারম্ভে পোর্টেবল বেসিকগুলোতে দক্ষতা অর্জন করুন: `SELECT`, `WHERE`, `JOIN`, `GROUP BY`, `HAVING`, `ORDER BY`, এবং মৌলিক `INSERT/UPDATE/DELETE`। তারপর আপনার সবচেয়ে সম্ভাব্য ব্যবহৃত ডাটাবেসটি বেছে নিয়ে তার নির্দিষ্ট শক্তি ও কিউর্ক শিখুন।\n\nস্ব-অধ্যায়নে থাকলে, কাজের সময়ে যে পার্থক্যগুলো দেখেন সেগুলোর একটি ছোট চিটশিট রাখাও সহায়ক। এটা “ডায়ালেক্ট বিরক্তিকর” নয় বরং “আমি কী খুঁজে দেখব জানি”—ওই দক্ষতাই বাস্তব কাজে বেশি কাজে লাগে।\n\n## আজ SQL শেখার জন্য একটি শুরু-উপযোগী উপায়\n\nSQL শেখা সিনট্যাক্স মুখস্থ করার চেয়ে বেশি একটি অভ্যাস তৈরির বিষয়: একটি স্পষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন, তারপর সেটাকে একটি কুয়েরিতে অনুবাদ করুন।\n\n### একটি সহজ শেখার পথ যা সত্যিই দাঁড়ায়\n\nএকটি ছোট টেবিল দিয়ে শুরু করুন (ধরুন: `customers` বা `orders`) এবং আগে পড়ার (read) অনুশীলন করুন, তারপর “করা” চেষ্টা করুন।\n\n1. **ছোট টেবিল কুয়েরি:** `WHERE` ও `ORDER BY` দিয়ে ফিল্টার ও সাজানো অনুশীলন করুন। কেবল প্রয়োজনীয় কলাম সিলেক্ট করা শিখুন।\n2. **জয়েন:** একটিবার টেবিল-কেন্দ্রিক কুয়েরি আরামদায়ক হলে, দুই টেবিল (যেমন `orders` + `customers`) `JOIN` করে দেখুন।\n3. **অ্যাগ্রিগেট:** তারপর `GROUP BY` শিখুন—“কতটা?” এবং “কতটাকা?” প্রশ্নগুলোর জন্য—COUNT, SUM, AVG ও মাসিক মোটের মতো।\n\nএই প্রগতি SQL ডিজাইনের মতো: প্রশ্নকে অংশ করে প্রকাশ করুন, তারপর ডাটাবেসকে সেরাটুকু কার্যকর করতে দিন।\n\n### শুরুর থেকেই নিরাপদ অভ্যাস\n\nযদি আপনি শেয়ার্ড ডাটাবেসে অনুশীলন করেন বা নতুন হয়ে ভুল ক্লিক করতে পারেন, কয়েকটি নিয়ম মেনে চলুন:\n\n- **শুরু করুন শুধু `SELECT` দিয়ে।** এটাকে "রিড মোড" হিসেবে দেখুন।\n- **অনুসন্ধানের সময় ফল সীমাবদ্ধ করুন:** `LIMIT 50` (বা আপনার ডাটাবেসের সমতুল্য) যোগ করুন যাতে millones সারি না টেনে আনেন।\n- **বিক্ষেপক কমান্ড এড়ান** (`DELETE`, `UPDATE`, `DROP`) যতক্ষণ না আপনি `WHERE` ক্লিয়ারলি বুঝে ফেলেন এবং নিরাপদ স্যান্ডবক্স আছে।\n- ডেটা এডিট করার সময় সর্বদা **প্রিভিউ** করুন: `WHERE` শর্তটি `SELECT` করে দেখে নিন কি সারিগুলো প্রভাবিত হবে।\n\n### বাস্তব প্রশ্ন দিয়ে অনুশীলন\n\nভালো SQL অনুশীলন দেখতে বাস্তব কাজের মত:
\n- "এই বছরের মাসভিত্তিক বিক্রয়"\n- "রাজস্ব অনুযায়ী টপ ১০ গ্রাহক"\n- "কোন পণ্যগুলো প্রায়ই একসাথে কেনা হয়?"\n\nএকটি প্রশ্ন নিন, কুয়েরি লিখুন, তারপর দেখুন ফলস্বরূপ যুক্তিযুক্ত কি না। সেই ফিডব্যাক লুপই SQL-কে স্বাভাবিক করে।\n\nআপনি যদি Koder.ai-র মত পরিবেশে একটি ছোট PostgreSQL-ভিত্তিক অ্যাপ প্রোটোটাইপ করেন, তাহলে আপনি টেবিল, কুয়েরি ও অ্যাপ কোড একসাথে দ্রুত ইটারেট করতে পারবেন—স্ক্র্যাচ থেকে কাজ বড় হলে SQL লজিক অটল থাকবে।\n\n## ডোনাল্ড চেম্বলিনের উত্তরাধিকার ও SQL-এর টেকসইতা\n\nডোনাল্ড চেম্বলিনের স্থায়ী অবদান শুধু সিনট্যাক্স বানানো নয়—এটি মানুষ ও ডেটার মধ্যে একটি পাঠযোগ্য সেতু তৈরি করা। SQL কারোকে কেবল বলার সুযোগ দিল কি তারা চান (ক্যালিফোর্নিয়ার গ্রাহক, মাসভিত্তিক বিক্রয়, নিম্নইনভেন্টরিযুক্ত পণ্য) בלי কম্পিউটারকে ধাপে ধাপে কীভাবে তা আনতে হবে তা বলা। সেই পরিবর্তন ডাটাবেস কুয়েরিংকে বিশেষজ্ঞের কারুশিল্প থেকে একটি ভাগ করা ভাষায় পরিণত করে যাকে দলগুলো আলোচনা, পর্যালোচনা ও উন্নত করতে পারে।\n\n### একটি ভাষা যা তার প্রথম যুগকে ছাড়িয়ে গেল\n\nSQL টিকে আছে কারণ এটি একটি দরকারী মধ্যমে অবস্থান করে: জটিল প্রশ্নের জন্য যথেষ্ট প্রকাশক্ষম, অপ্টিমাইজ ও স্ট্যান্ডার্ডাইজ করার জন্য যথেষ্ট গঠনমূলক। নতুন ডেটা টুল—ড্যাশবোর্ড, নো-কোড ইন্টারফেস, AI সহায়ক—আসলেও SQL নির্ভরযোগ্য স্তর হিসেবে রয়ে যায়। বহু আধুনিক সিস্টেম ক্লিক, ফিল্টার ও প্রম্পটকে SQL-র মতো অপারেশনে অনুবাদ করে—কারণ ডাটাবেস তা যাচাই করতে, নিরাপদ রাখতে এবং কার্যকরভাবে চালাতে পারে।\n\n### কেন নতুন ইন্টারফেসগুলো এটিকে প্রতিস্থাপন করে নি\n\nইন্টারফেস বদলায়, কিন্তু সংস্থাগুলো এখনও প্রয়োজন:
\n- মেট্রিক ও লজিক নির্ধারণের জন্য একটি পরিষ্কার, অডিটযোগ্য উপায়\n- স্ট্যান্ডার্ড ও শেয়ার করা ধারণার মাধ্যমে টুল ও ভেন্ডারের মধ্যে পোর্টেবিলিটি\n- একটি সাধারণ ভিত্তি দক্ষতা যা বিশ্লেষক, ইঞ্জিনিয়ার ও প্রোডাক্ট দল সবাই বুঝতে পারে\n\nSQL এগুলো পূরণ করে। এটি নিখুঁত নয়, কিন্তু এটি শেখানো যায়—আর সেটাই একটি বড় অংশই ছিল এই আবিষ্কারের।\n\n### সিদ্ধান্ত
\nচেম্বলিনের আসল উত্তরাধিকার হল যে সর্বশক্তিশালী সিস্টেমগুলোকে মানুষের জন্য সহজ করে তোলা। যখন একটি ভাষা পাঠযোগ্য হয়, তাতে আরো মানুষ কথাতেই অংশ নেয়—আর সেইভাবেই প্রযুক্তি ল্যাব থেকে দৈনন্দিন কাজে ছড়িয়ে পড়ে।
GROUP BYORDER BYJOINGROUP BYORDER BYINSERT/UPDATE/DELETEএভাবে অপ্রতিসংগততাগুলো নিয়ন্ত্রণযোগ্য অনুসন্ধান হিসেবে থাকে।
LIMIT ব্যবহার করুন যাতে লক্ষাধিক সারি না টেনে আনেন।UPDATE/DELETE চালানোর আগে একই WHERE শর্ত SELECT করে দেখুন কোন সারিগুলো পরিবর্তন হবে।লক্ষ্য হল স্পষ্ট প্রশ্নকে কুয়েরিতে অনুবাদ করা—not শুধুমাত্র সিনট্যাক্স মুখস্থ করা।