আপনার সম্পর্কে যা প্রয়োজন তা আমরা আপনাকে বলব বহুমাত্রিক ডাটাবেস এই নিবন্ধে, অনলাইন ডেটা পরিচালনার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার। আপনি এটি সম্পর্কে আরও জানতে থাকুন!
বহুমাত্রিক ডাটাবেস কি?
উনা বহুমাত্রিক ডাটাবেসএটি এক ধরণের অপ্টিমাইজড ডেটা "গুদাম", মূলের তুলনায়; এই বহুমাত্রিক ফর্মটি প্রধানত OLAP অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য ব্যবহার করা হয়, যেহেতু তারা তথ্য পরিচালনা করার জন্য আরও দক্ষ এবং সহজ উপায় প্রদান করে।
এই নিবন্ধের মূল ছবিতে দেখা যায়, সবচেয়ে সাধারণ OLAP ফর্মগুলির মধ্যে একটি যা a বহুমাত্রিক ডাটাবেস, কিউব, যা "ওল্যাপ কিউব" নামে পরিচিত। ডেটা ম্যানেজ করার এই পদ্ধতি প্রচলিত এসকিউএল এর থেকে অনেক ভালো।
আপনি যদি ডাটাবেস সম্পর্কে আরো জানতে চান, বিশেষ করে মাইএসকিউএল এবং কোন ধরনের ডেটা পরিচালনা করা যায়; তারপরে আমরা আপনাকে নীচের লিঙ্কটি দেখার পরামর্শ দিচ্ছি: মাইএসকিউএল বৈশিষ্ট্য।
এই মডেলের বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্য
এই ধরণের বহুমাত্রিক মডেল, আরো দক্ষ হওয়ার পাশাপাশি, মূল মডেলগুলির তুলনায় আরও বিস্তৃত মডেল হিসাবে পরিণত হয়; কিভাবে সব তথ্য সংরক্ষণ করতে হয়। এই ধরণের বহুমাত্রিক মডেলের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের মধ্যে আমরা উল্লেখ করতে পারি:
- প্রথম বৈশিষ্ট্য, আমরা ইতিমধ্যে এটি আগে উল্লেখ করেছি এবং এটি OLAP অ্যাপ্লিকেশনের সাথে এর সম্পর্ক; এই ডেটাকে একটি বহুমাত্রিক উপায়ে বা সমস্ত কন্টেন্ট একক টেবিলে দেখা সম্ভব।
- ডাটাবেসের মধ্যে সংরক্ষিত প্রতিটি ডেটার জন্য, সংশ্লিষ্ট মাত্রায় নতুন কলাম বা ক্ষেত্র স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হবে।
- ডেটা যে রূপটি গ্রহণ করে, যা বহুমাত্রিক মডেলের জন্য ব্যবহৃত হয়, তা হল একটি ঘনক (যদি ওএলএপি টুল ব্যবহার করা হয়, উপরে উল্লিখিত হিসাবে) অথবা একটি হাইপারকিউব, যা টেসার্যাক্ট নামেও পরিচিত।
হাইপারকিউব বা টেসারেক্টের ছবি।
রিলেশনাল বিষয়গুলির উপর বহুমাত্রিক উপাত্তের সুবিধা
এই বহুমাত্রিক মডেল প্রচলিত এসকিউএল ডেটা মডেলের তুলনায় অনেক ভালো; এটি লক্ষ করা উচিত যে পরেরটি প্রথম ধরণের মডেলের জন্য একটি সৃষ্টি হিসাবে কাজ করে। এটি তাই, কারণ যখন আমরা একটি প্রশ্ন করতে চাই তখন বহুমাত্রিক ডেটা মডেল অনেক বেশি বহুমুখী।
এসকিউএল প্রশ্নের জন্য, বিবৃতি (প্রদত্ত অভিব্যক্তি বা আদেশ) অবশ্যই সংক্ষিপ্ত এবং স্পষ্ট হতে হবে; এমনভাবে যে ডাটাবেস আমাদের যে ফলাফল দেয়, তা সবচেয়ে সুবিধাজনক। সঙ্গে বহুমাত্রিক ডাটাবেস, আমরা যে কোন নির্দিষ্ট তথ্য "এক্সট্রাক্ট" করতে পারি যা আমরা চাই, অনেক চেষ্টা ছাড়াই; উপরন্তু, সমস্যা ছাড়াই বেশ কিছু প্রশ্ন করতে সক্ষম হতে, বিপরীত ক্ষেত্রে এসকিউএল, যেখানে সেগুলি একের পর এক করতে হবে।
এসকিউএল মডেলের তুলনায় বহুমাত্রিক মডেলের একমাত্র অসুবিধা হল ডেটার পরিবর্তন; অর্থাৎ, যখন শেষ প্রকারের মডেল, আমরা তথ্য এবং কাঠামোকে যতবার পরিবর্তন করতে পারি, এটি সমস্যা ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তিত হবে। বহুমাত্রিক মডেলের ক্ষেত্রে, যদি আমরা কোন পরিবর্তন বা পরিবর্তন করতে চাই, তাহলে শুরু থেকেই সবকিছু করা প্রয়োজন; যেহেতু এটি কাঠামো পরিবর্তনের অনুমতি দেয় না, একবার চালানো হয়।
এই বহুমাত্রিক মডেলের সুবিধার উদাহরণ
নিবন্ধের পূর্ববর্তী অংশের সাথে আরো সুনির্দিষ্ট হতে, আসুন আমরা কল্পনা করি যে আমাদের কাছে একটি নির্দিষ্ট বিক্রির তথ্য রয়েছে: পণ্য বিক্রয় করা হয়েছে, যে জায়গাগুলি সেগুলি বিক্রি হয়েছিল, প্রতিটি পণ্যের মূল্য, সময় (বা সময়কাল) যেখানে এই পণ্যগুলি ছিল বিক্রি এবং অন্য কোন প্রাসঙ্গিক তথ্য। তাই আমরা কিছু নির্দিষ্ট তথ্য জানতে চাই, যেমন প্রতিটি পণ্যের অবস্থান এবং মূল্য; এবং যেগুলি একটি স্প্রেডশীটে দেখানো হয়েছে, তাছাড়া, তুলনা করতে সক্ষম হতে।
যদিও রিলেশনাল এসকিউএল ডাটাবেসের জন্য, এটি অসম্ভব বহুমাত্রিক ডাটাবেসএটা সম্ভব যে ডেটার প্রতিটি টুকরোকে আলাদা বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়; এইভাবে, এটি সমস্ত ধরণের তথ্যের একটি সেট নয়, তবে প্রত্যেককেই স্বাধীনভাবে বিবেচনা করা হয়। এই স্বাধীনতার কারণে, আমরা যে কোনও নির্দিষ্ট ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারি যা কোনও অসুবিধা ছাড়াই; এটি আরও সুনির্দিষ্ট করার জন্য যে প্রত্যেককে সমানভাবে বিভক্ত করা যেতে পারে।
ব্যবসা জগতের বহুমাত্রিক ডাটাবেসের উপর অন্যান্য অতিরিক্ত সুবিধা
এই মডেলের সাহায্যে, আমরা চাই যে ডেটা অ্যাক্সেস করার অসীম সংখ্যক উপায় আছে, একটি সাধারণ উপায়ে, অথবা নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে, যেমন পূর্ববর্তী উদাহরণে। আমরা যেকোনো ধরনের প্রশ্ন করতে পারি, সেটা খুব সহজ বা বেশ জটিল; আমরা সর্বদা সর্বোত্তম সম্ভাব্য দক্ষতা এবং কার্যকারিতা সহ সেরা ফলাফল অর্জন করব।
এই ধরণের মডেলের সাহায্যে আমরা সংরক্ষিত সমস্ত ডেটার রিপোর্টও তৈরি করতে পারি; যাতে আমরা আমাদের প্রতিযোগিতামূলক ব্যবসার ক্ষেত্রে উন্নতি করতে পারি। আমরা কোনো সমস্যা ছাড়াই এবং বিপুল পরিমাণে তথ্যের অ্যাক্সেস পাবে, তাই কাজটি দ্রুত সম্পন্ন হবে; এমনকি এই প্রাপ্ত তথ্য থেকে, এটি একটি বিশ্লেষণে সাহায্য করে এমন একটি প্রতিবেদন তৈরি করা সম্ভব।
সাধারণভাবে, যেহেতু এই বহুমাত্রিক মডেলের কাজটি ব্যাপকভাবে সুশৃঙ্খল এবং অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, এ ছাড়াও আমাদের কাছে রিপোর্ট, বিশ্লেষণ থাকবে, আমরা নির্দিষ্ট তথ্য এবং যা আমরা ইতিমধ্যেই উল্লেখ করেছি তার সবকিছুর অ্যাক্সেস পেতে সক্ষম হব; কাজটি অনেক সহজ, প্রতিযোগিতায় প্রতিক্রিয়া জানাতে আমাদের আরও সময় দেয়।
আমরা ডেটার খুব বিস্তারিত ভাবে অথবা খুব সাধারণ ভাবে রিপোর্ট দিতে পারি, এটি আমাদের বিবেচনার ভিত্তিতে হবে এবং আমরা কী খুঁজব তা নির্ধারণ করব। নিম্নলিখিত ভিডিওতে, আপনি সম্পর্কে আরও জানতে পারেন বহুমাত্রিক ডাটাবেস।