ওয়েব অ্যাপস

নতুনদের জন্য ডেটা মডেলিং টিউটোরিয়াল

30 অক্টোবর, 2021

ডেটা মডেলিং একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতিতে একটি কাঠামোগত পদ্ধতিতে ডেটা সংগঠিত করার প্রক্রিয়া তথ্যশালা . ব্যবসায়িক ডোমেনগুলিতে, ডেটা মডেলগুলি গভীরভাবে যে কোনও ডেটা বোঝার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। অসংগঠিত এবং অসংগঠিত পদ্ধতিতে তথ্য সংরক্ষণ করা হলে, এটি কোন কাজে আসবে না। প্রতিটি ব্যক্তির ডেটা দেখার তার দৃষ্টিকোণ রয়েছে। এটি একটি বোধগম্য ফর্ম মধ্যে কোন কাঁচা তথ্য রূপান্তর করা প্রয়োজন. সুতরাং, যদি ডেটা একটি নির্দিষ্ট মডেলে রূপান্তরিত হয়, তবে সমস্ত লোক একইভাবে সেগুলি দেখতে পারে।

সুচিপত্র

ডেটা মডেল কি?

প্রতি তথ্য মডেল একটি মধ্যে কাঁচা তথ্য বা তথ্য রূপান্তর বোঝায় বিমূর্ত মডেল যা সাধারণ মানুষ বোধগম্য। যে কোনো ডেটা বিভিন্ন উপাদানের সমন্বয়ে গঠিত হয়, যেমন এর গঠন, বৈশিষ্ট্য, বৈশিষ্ট্য ইত্যাদি। একটি ডেটা মডেল ডেটার সমস্ত উপাদানকে সংগঠিত করার জন্য এবং একে অপরের সাথে সম্পর্কিত করার জন্য দায়ী। ডেটা মডেল ধারণাটি একটি পরিষ্কার বোঝার জন্য, আমরা একটি উদাহরণ দেখতে পাব।

উদাহরণস্বরূপ, একটি ডেটা মডেল গাড়ি বিবেচনা করুন। একটি গাড়ি বিভিন্ন উপাদানের সমন্বয়ে গঠিত এবং এর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে। ডেটা মডেল গাড়ির ডেটা উপাদানগুলি এর রঙ, আকার, গঠন ইত্যাদি হতে পারে৷ তাই, ডেটা মডেল কারটি তার সমস্ত ডেটা উপাদানগুলিকে সংগঠিত করে এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক উপস্থাপন করে৷

ডেটা মডেল প্রতিনিধিত্ব করে কীভাবে ডেটা একে অপরের সাথে সম্পর্কিত এবং কীভাবে এটি সংগঠিত হওয়া উচিত। এটি নির্দিষ্ট ডেটাতে কী ক্রিয়াকলাপ পরিচালনা করতে হবে তার উপর ফোকাস করে না।

ডেটা মডেলিং কি?

ডেটা মডেলিং হল ডাটাবেসে সংরক্ষিত নির্দিষ্ট ডেটার জন্য ডেটা মডেল প্রবর্তনের প্রক্রিয়া। অন্য কথায়, ডেটা মডেলিং বোঝায় ডেটা অবজেক্ট বা উপাদানগুলিকে ধারণাগতভাবে উপস্থাপন করা এবং বেশ কয়েকটি ডেটা অবজেক্টের মধ্যে সম্পর্ক। ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে ডেটা মডেলিং অপরিহার্য, কারণ এটি ব্যবসায়িক ব্যক্তিদের তাত্ত্বিক উপস্থাপনা সহ দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

সহজ কথায়, ডেটা মডেলিং বলতে বোঝায় বোধগম্য ডায়াগ্রামের আকারে জটিল সফ্টওয়্যার ডিজাইনের প্রতিনিধিত্ব করা এবং প্রতীক এবং পাঠ্য ব্যবহার করে সফ্টওয়্যার ডিজাইনের প্রতিটি অংশের মধ্যে সম্পর্ক প্রদর্শন করা।

আমরা জানি যে স্থপতিরা যে কোনো ভবন নির্মাণের আগে কাগজে-কলমে ভবনের একটি পরিকল্পনা তৈরি করে থাকেন। তাদের একটি সুনির্দিষ্ট ধারণা এবং ভবন নির্মাণের একটি পরিষ্কার চিত্র রয়েছে। একইভাবে, ডেটা মডেলটি একটি সংগঠিত উপায়ে ডেটার একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা যা এর বস্তুর সাথে সম্পর্কযুক্ত। যাইহোক, পেশাদার ডেটা মডেলারদের একটি ডেটা মডেল ডিজাইন করতে হবে। তারা কাঁচা ডেটা থাকা ক্লায়েন্ট বা ব্যবহারকারীদের সাথে যোগাযোগ করে এবং এটিকে একটি কাঠামোগত এবং বোধগম্য বিন্যাসে রূপান্তরিত করে।

আমরা কেন ডেটা মডেলিং করি?

ডেটা মডেলিংয়ের লক্ষ্য কী? আমরা কেন ডেটা মডেলিং করি? আসুন ডেটা মডেলিং ব্যবহার করার কিছু জটিল কারণ দেখি।

  • ডেটা মডেলের প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল যেকোন প্রয়োজনীয় তথ্যকে সংগঠিত এবং কাঠামোগতভাবে উপস্থাপন করা এবং সাধারণ মানুষ বোধগম্য।
  • ডেটা মডেল ব্যবহার করার আরেকটি কারণ হল এটি ডাটাবেসে উপস্থিত থাকা প্রয়োজনীয় প্রতিটি ডেটা অবজেক্টের প্রতিনিধিত্ব করে। ডেটাবেসে যোগ করার জন্য ডেটার কোনো অংশ বাকি থাকলে, এটি একটি মিথ্যা প্রতিবেদন তৈরি করতে পারে এবং একটি ত্রুটিপূর্ণ ফলাফল তৈরি করতে পারে।
  • ডেটা মডেল তৈরি করে ডাটাবেস স্কিমা এবং সংজ্ঞায়িত করে প্রাথমিক কী , বিদেশী কী , অনুমোদন, অ্যাক্সেস অধিকার, এবং সংরক্ষিত পদ্ধতি .
  • ডেটা মডেলের আরেকটি প্রয়োজন হল এটি তিনটি ভিন্ন স্তরে একটি ডাটাবেস ডিজাইন করে, ধারণাগত ফেজ, লজিক্যাল ফেজ এবং ফিজিক্যাল ফেজ।
  • আপনার ডেটাতে সদৃশ এবং অনুপস্থিত তথ্য থাকলে, ডেটা মডেলটি অপ্রয়োজনীয় ডেটা সরিয়ে দেয় এবং অনুপস্থিত ডেটা খুঁজে বের করে।
  • বিকাশকারীরা নির্দিষ্ট ডেটা সম্পর্কে একটি পরিষ্কার ধারণা পান এবং দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ডাটাবেস বিকাশ করতে পারেন।

ডেটা মডেলের পর্যায়গুলি

যেকোনো ডেটা মডেল তিনটি ধাপ ব্যবহার করে ডিজাইন করা হয়েছে: ধারণাগত ডেটা মডেল, লজিক্যাল ডেটা মডেল এবং ফিজিক্যাল ডেটা মডেল। আসুন আমরা এই প্রতিটি ডেটা মডেলের পর্যায়গুলি বিস্তারিতভাবে দেখি।

ধারণাগত ডেটা মডেল:

ডাটাবেস ধারণাগত মডেল কি? দ্য ধারণাগত ডাটাবেস মডেল ডাটাবেসে কী কী ডেটা রয়েছে তা নির্ধারণ করে। ধারণাগত ডেটা মডেল পর্বে, শুধুমাত্র ক্লায়েন্ট এবং ডেটা মডেলাররা জড়িত। ক্লায়েন্টের তথ্য ব্যবস্থা রয়েছে এবং ডেটা মডেলাররা তথ্য সিস্টেম থেকে একটি নির্দিষ্ট মডেলে ডেটা সংগঠিত করে। ডেটা মডেলাররা ডেটা মডেলে ক্লায়েন্টের প্রয়োজনীয়তা এবং ব্যবসায়িক ধারণাগুলি উপস্থাপন করে।

আরো দেখুন অন্যান্য শব্দের ভলিউম কমানো থেকে স্কাইপ কীভাবে বন্ধ করবেন

সাধারণত, ধারণাগত পর্যায়ে সত্তা, গুণাবলী এবং ডাটাবেসের ডেটা সত্তার মধ্যে সম্পর্ক অন্তর্ভুক্ত থাকে। ধারণাগত ডেটা মডেলে, ডাটাবেস কাঠামো জড়িত নয়। পরিবর্তে, এটি শুধুমাত্র ব্যবসার ডেটা সত্তা, তাদের সম্পর্ক এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির নিয়ম এবং ধারণাগুলির উপর ফোকাস করে।

সত্তা: ডাটাবেসের একটি সত্তা হল বাস্তব জগতের একটি বস্তু বা জিনিস। উদাহরণস্বরূপ, যে কোনও স্থান, যে কোনও একক ব্যক্তি বা একটি আইটেম একটি সত্তা।

গুণাবলী: গুণাবলী হল সত্তার বৈশিষ্ট্য। তারা একটি নির্দিষ্ট সত্তা সম্পর্কে সমস্ত তথ্য সংরক্ষণ করে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি সত্তা ছাত্র বিবেচনা করুন. একটি সত্তার ছাত্রদের গুণাবলী একটি নাম, পরিচয় নম্বর, বয়স, শ্রেণী এবং ঠিকানা হতে পারে। এই সমস্ত গুণাবলী একটি নির্দিষ্ট ছাত্র সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে,

সম্পর্ক: একটি সম্পর্ক যেকোনো দুটি সত্তার মধ্যে সংযোগ বোঝায়। নীচের উদাহরণটি আপনাকে দুটি সত্তার মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে স্পষ্ট করবে।

দুটি সত্তা বিবেচনা করুন, গ্রাহক এবং পণ্য। গ্রাহক সত্তার বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যেমন গ্রাহকের নাম এবং গ্রাহক আইডি। এর পরে, পণ্য সত্তার বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যেমন পণ্যের নাম এবং পণ্যের দাম। গ্রাহকরা একটি নির্দিষ্ট পণ্যের দাম দেখে ক্রয় করেন, যাকে চুক্তি হিসাবে উল্লেখ করা হয়। সুতরাং, চুক্তি হল গ্রাহক এবং পণ্য সত্তার মধ্যে সম্পর্ক।

ধারণাগত ডেটা মডেলের বৈশিষ্ট্য

ধারণাগত ডেটা মডেল প্রতিনিধিত্ব করে যে ডাটাবেসটি কী কী ডেটা নিয়ে গঠিত। নিম্নলিখিত ধারণাগত ডেটা মডেলের কিছু উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে:

  • ধারণাগত ডেটা মডেল ব্যবসায়িক নিয়ম এবং ধারণার বিস্তৃত পরিসর কভার করে।
  • ডেটা মডেলাররা শুধুমাত্র ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডার বা শ্রোতাদের জন্য ডেটা মডেলের এই ধাপটি ডিজাইন করে, যাতে ডাটাবেসের কোন ডেটা আছে সে সম্পর্কে তাদের সচেতন করা যায়।
  • ধারণাগত ডেটা মডেলে, শুধুমাত্র ডেটা একটি বাস্তব-বিশ্ব সত্তার আকারে উপস্থাপন করা হয়। এটি ডেটা অবস্থান, ডেটা স্টোরেজ ক্ষমতা, বা অন্য কোনও সফ্টওয়্যার নির্দিষ্টকরণের সাথে সম্পর্কিত নয়।
ডেটা মডেলিং

লজিক্যাল ডেটা মডেল:

নিবন্ধের উপরের বিভাগে, আমরা ধারণাগত ডাটাবেস মডেল কি তা দেখেছি। এখন, আমরা কি জানতে হবে যৌক্তিক ডাটাবেস মডেল হয় ধারণাগত ডেটা মডেলে, আমরা সত্তা এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংজ্ঞায়িত করি। অন্য কোন ডাটাবেস তথ্য প্রকাশ করা হয় না. লজিক্যাল ডাটাবেস মডেলে, আমরা ডেটা অ্যাট্রিবিউট বা ডেটা উপাদানগুলির গঠন বর্ণনা করি। সহজ কথায়, আমরা বৈশিষ্ট্যের ধরন বর্ণনা করি, যেমন পূর্ণসংখ্যা, স্ট্রিং, অক্ষর ইত্যাদি। এই ডেটা মডেল ফেজটি কীভাবে ডাটাবেস প্রয়োগ করা উচিত তা উপস্থাপন করে।

আমরা ধারণাগত ডেটা মডেলের একটি উদাহরণ নিয়ে আলোচনা করেছি। এর দুটি সত্তা আছে, গ্রাহক এবং পণ্য। আমরা গ্রাহকের বৈশিষ্ট্য হিসাবে গ্রাহকের নাম এবং গ্রাহক আইডি এবং পণ্যের নাম এবং পণ্যের মূল্যকে পণ্যের বৈশিষ্ট্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করি।

যৌক্তিক ডাটাবেস মডেলে, আমাদের সত্তার প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের ধরণ উপস্থাপন করতে হবে। তাই, গ্রাহকের নামের বৈশিষ্ট্যের স্ট্রিং টাইপ থাকবে, এবং গ্রাহক আইডি অ্যাট্রিবিউটের গ্রাহক সত্তা থেকে একটি পূর্ণসংখ্যা টাইপ থাকবে। একইভাবে, পণ্যের নামের স্ট্রিং টাইপ থাকবে, এবং পণ্যের দামে পণ্য সত্তা থেকে ফ্লোট টাইপ থাকবে।

লজিক্যাল ডেটা মডেলের বৈশিষ্ট্য

যৌক্তিক ডাটাবেস মডেল প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের ডেটা টাইপ সংজ্ঞায়িত করে। এখানে লজিক্যাল ডেটা মডেলের কিছু প্রাথমিক বৈশিষ্ট্য রয়েছে:

  • প্রতিটি একক সত্তার সমস্ত বৈশিষ্ট্যের ডেটা প্রকার থাকবে।
  • লজিক্যাল ডেটা মডেল সম্পূর্ণ ডাটাবেস থেকে স্বাধীনভাবে প্রয়োগ করা হয়।
  • এটি সত্তার কোনো প্রাথমিক বা মাধ্যমিক কী নির্দিষ্ট করে না।
  • যৌক্তিক ডেটা মডেল ডাটাবেস স্বাভাবিককরণ পর্যন্ত অনুসরণ করে 3য় সাধারণ ফর্ম (3NF) .
  • ব্যবসায়িক বিশ্লেষক এবং ডেটা আর্কিটেক্টরা লজিক্যাল ডাটাবেস মডেলের বাস্তবায়ন পরিচালনা করে।
  • প্রকল্পের সুযোগের উপর নির্ভর করে একটি একক প্রকল্পের ডেটা প্রয়োজনীয়তা অন্যান্য অনেক প্রকল্পের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
img 617dd3103914d

শারীরিক ডেটা মডেল:

দ্য শারীরিক তথ্য মডেল যে কোনো ডেটা মডেলের শেষ পর্যায়। ধারণাগত এবং যৌক্তিক ডেটা মডেল পর্যায়গুলি শারীরিক পর্যায়ের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে। ভৌত ডেটা মডেলে, ডেটা মডেলের ডাটাবেস-নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন ঘটে। এটি শারীরিক ডেটা মডেলের মেটা-ডেটার কারণে ডেটা মডেলের জন্য ডাটাবেস স্কিমা তৈরি করে। ফিজিক্যাল ডাটা মডেল বর্ণনা করে কিভাবে ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ব্যবহার করে ডাটা মডেল বাস্তবায়িত হয়।

এই ডেটা মডেল ডাটাবেস স্কিমা সংজ্ঞায়িত করে; এটি সীমাবদ্ধতা, বৈশিষ্ট্যের প্রাথমিক কী, সূচী এবং অন্যান্য ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম বৈশিষ্ট্যগুলি নির্দিষ্ট করে। এটি ডাটাবেস স্টোরেজ ক্ষমতা, অবস্থান এবং সফ্টওয়্যার স্পেসিফিকেশন নিয়ে কাজ করে।

আরো দেখুন স্কাইপের জন্য 10 সংশোধনগুলি উইন্ডোজে ত্রুটি খুলবে না বা প্রতিক্রিয়া জানাবে না

শারীরিক ডেটা মডেলের বৈশিষ্ট্য

নীচে শারীরিক ডেটা মডেলের কিছু প্রাথমিক বৈশিষ্ট্য রয়েছে:

  • ফিজিক্যাল ডাটা মডেল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ব্যবহার করে ডাটা মডেলের বাস্তবায়ন প্রতিনিধিত্ব করে।
  • এটি ডেটার অবস্থান, ডেটা স্টোরেজ ক্ষমতা এবং ব্যবহৃত পদ্ধতি উল্লেখ করে।
  • ডাটাবেস স্কিমা শারীরিক ডেটা মডেলে তৈরি করা হয়। বিদেশী কী, প্রাথমিক কী, অ্যাক্সেস প্রোফাইল, অনুমোদন ইত্যাদি সংজ্ঞায়িত করা প্রয়োজন।
  • প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বা কলামের সাথে সংজ্ঞায়িত করা উচিত তথ্যের ধরণ , দৈর্ঘ্য বা স্টোরেজ ক্ষমতা, এবং মান।
img 617dd31082943

ডেটা মডেলের প্রকারভেদ

সাধারণত, চারটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত বিভিন্ন ধরণের ডেটা মডেল রয়েছে। অনুসরণ হিসাবে তারা:

অনুক্রমিক মডেল:

ডেটা মডেলের প্রকারের মধ্যে একটি হল শ্রেণীবিন্যাস মডেল। এই ডেটা মডেলে, ডেটা গাছের মতো কাঠামোতে উপস্থাপন করা হয়। এটির একটি রুট নোড আছে যাকে প্যারেন্ট নোড বলা হয়। রুট নোড বা প্যারেন্ট নোডে চাইল্ড নোড থাকে। আরও, এই চাইল্ড নোডগুলি তাদের চাইল্ড নোডের প্যারেন্ট নোড হিসাবে কাজ করে এবং আরও অনেক কিছু। গাছের মতো কাঠামোর প্রতিটি চাইল্ড নোডে শুধুমাত্র একটি প্যারেন্ট নোড থাকে, কিন্তু একজন অভিভাবকের একাধিক চাইল্ড নোড থাকতে পারে। অতএব, পিতামাতা এবং শিশু নোডের মধ্যে সম্পর্ক এক-থেকে-অনেক।

শ্রেণিবদ্ধ মডেলের একটি বাস্তব-জীবনের উদাহরণ হল ছাত্র এবং কোর্স। একজন একক ছাত্র একাধিক কোর্স নির্বাচন করতে পারেন। আরেকটি উদাহরণ হল শপিং সাইট। আপনি জুতার বিভাগে ক্লিক করলে, আপনাকে পুরুষ বা মহিলাদের জুতা বেছে নিতে হবে। এর পরে, তারা বিভিন্ন উপ-বিভাগ প্রদান করে, যেমন স্নিকার্স, স্পোর্টস জুতা, হিল ইত্যাদি।

সুবিধাদি:

  • শ্রেণিবিন্যাস ডেটা মডেলটি ব্যবহার করা সহজ, কারণ এটির একটি গাছের মতো কাঠামো রয়েছে।
  • শ্রেণিবিন্যাস মডেলের আরেকটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল এটি ডেটা অখণ্ডতা বজায় রাখে। যদি প্যারেন্ট নোডে কোনো পরিবর্তন থাকে, তাহলে এর চাইল্ড নোড স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তিত হয়।

অসুবিধা:

  • যেহেতু এই ডেটা মডেলটি খুব সোজা, এটি জটিল সম্পর্ককে সমর্থন করে না।
  • প্যারেন্ট নোডের যেকোনো পরিবর্তন এর চাইল্ড নোডে দেখা যায়। তাই, আমরা যদি প্যারেন্ট নোড মুছে ফেলি, তাহলে চাইল্ড নোডও মুছে যাবে।
  • কোন চাইল্ড নোডে দুটি ভিন্ন প্যারেন্ট নোড থাকতে পারে না।
img 617dd310e8865

সত্তা-সম্পর্কের মডেল:

সত্তা-সম্পর্কের মডেলটি সাধারণত ব্যবহৃত ডাটাবেস মডেলগুলির মধ্যে একটি। এটি সত্তা, গুণাবলী এবং সম্পর্ক জড়িত। এই ডেটা মডেল টাইপটি বিশেষভাবে বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ বর্ণনা করার জন্য বোঝানো হয়েছে। সত্তা-সম্পর্কের ডেটা মডেল হল সবচেয়ে সহজবোধ্য প্রকার যা ক্লায়েন্ট এবং সাধারণ মানুষ বোধগম্য। এটি ডায়াগ্রাম আকারে তথ্য উপস্থাপন করে।

যেকোন নতুন ডেভেলপার রিলেশনাল মডেল দেখে যে কোন প্রজেক্ট সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট ধারণা পেতে পারেন। সত্তা-সম্পর্কের মডেলটিকে ইআর মডেল হিসাবেও উল্লেখ করা হয়। প্রতিটি ER মডেল সত্তা, গুণাবলী এবং সম্পর্ক নিয়ে গঠিত। একটি সত্তা হল যেকোনো বাস্তব-জগতের বস্তু। সম্পর্কটি যে কোনও দুটি সত্তার মধ্যে সংযোগ বোঝায়। সবশেষে, গুণাবলী মানে সত্তার বৈশিষ্ট্য।

সুবিধাদি:

  • সত্তা-সম্পর্কের মডেল প্রজন্ম খুবই সহজবোধ্য এবং অনায়াসে। তবে, আপনাকে অবশ্যই জানতে হবে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি কোন সত্তার সাথে সম্পর্কিত।
  • এই ডাটাবেস মডেলটি সফ্টওয়্যার বিকাশকারীরা ডায়াগ্রামের মাধ্যমে তাদের ধারণাগুলি দ্রুত করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহার করে।
  • সত্তা-সম্পর্কের মডেলটি নমনীয় মডেল কারণ এটি অন্য কোনো ডেটা মডেলে রূপান্তরিত হয়।

অসুবিধা:

  • সত্তা-সম্পর্কের মডেলে ব্যবহৃত কোনো নির্দিষ্ট স্বরলিপি নেই। সুতরাং, প্রতিটি বিকাশকারী পছন্দসই স্বরলিপি ব্যবহার করতে পারে, যা অন্যদের দ্বারা বোধগম্য হতে পারে না।
  • সত্তা-সম্পর্কের মডেল তথ্যের একটি উচ্চ-স্তরের দৃশ্য উপস্থাপন করে। তাই কিছু তথ্য গোপন থাকতে পারে।
img 617dd3114b6f9

নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেল:

নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেল অনুক্রমিক ডেটা মডেলের মত একই ধারণা ব্যবহার করে। এটি গাছের মতো কাঠামোতে ডেটাও উপস্থাপন করে। অনুক্রমিক মডেলের বিপরীতে, নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেলে একটি একক চাইল্ড নোডের দুটি পিতামাতা থাকতে পারে। নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেলে গ্রাফগুলি গাছের মতো সিস্টেমকে প্রতিস্থাপন করে। একটি একক চাইল্ড নোড দুটি ভিন্ন অভিভাবক নোডকে সংযুক্ত করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট কলেজে একজন একক ছাত্র এর একটি অংশ হতে পারে কম্পিউটার বিজ্ঞান বিভাগ এবং গ্রন্থাগার। কিন্তু, শ্রেণিবিন্যাস মোডে, শিক্ষার্থীরা শুধুমাত্র একটি নোডের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে। নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেল ব্যবহার করে, আপনি দুটি ভিন্ন পাথের মাধ্যমে একটি নির্দিষ্ট প্যারেন্ট নোড অ্যাক্সেস করতে পারেন। এটি এক-থেকে-এক এবং বহু-থেকে-অনেক সম্পর্ক সমর্থন করে।

সুবিধাদি:

  • শ্রেণীবদ্ধ ডাটাবেস মডেলের তুলনায় নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেলের গতি তুলনামূলকভাবে দ্রুত। এটি যেকোনো রেকর্ডে দ্রুত অ্যাক্সেস করতে পারে কারণ প্রতিটি রেকর্ডে বিভিন্ন পাথ থাকতে পারে।
  • নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেলেও ডেটা অখণ্ডতা সমর্থিত। যেহেতু এটি একটি গাছের মতো গঠন, তাই প্যারেন্ট নোডের যেকোনো পরিবর্তন এর চাইল্ড নোডে প্রতিফলিত হয়।

অসুবিধা:

  • নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেলে, ডাটাবেস ক্রিয়াকলাপ, যেমন ডেটা সন্নিবেশ করা, মুছে ফেলা এবং আপডেট করা, খুব জটিল।
  • এই মডেল একাধিক সম্পর্ক আছে. অতএব, একাধিক সম্পর্ক থাকা আপনার সিস্টেম বা ডাটাবেসকে আরও জটিল করে তুলতে পারে।
img 617dd311ac3bf

রিলেশনাল মডেল:

আরেকটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত ডাটাবেস মডেল হল রিলেশনাল ডাটাবেস মডেল। এই ধরনের ডেটা মডেল সাধারণ মানুষও বোধগম্য। সমস্ত তথ্য বা ডেটা দ্বি-মাত্রিক টেবিলের আকারে উপস্থাপন করা হয়, যেমন, সারি এবং কলাম। এই টেবিলগুলি সম্পর্ক হিসাবে উল্লেখ করা হয়।

আরো দেখুন কাউকে নিঃশব্দ করতে কীভাবে Facebook 'টেক এ ব্রেক' ফিচার ব্যবহার করবেন

প্রতিটি সম্পর্কের একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক সারি এবং কলাম রয়েছে। একটি সারি একটি tuple বলা হয়, এবং কলাম একটি বৈশিষ্ট্য বা একটি ফাইল বলা হয়. একটি সম্পর্ক বিবেচনা করুন, ছাত্র, একটি নাম, বয়স, আইডি, এবং বিভাগ বৈশিষ্ট্য হিসাবে আছে. শিক্ষার্থীর সম্পর্কের টিপলে বস্তুর উদাহরণ সম্পর্কে তথ্য থাকে।

নামবয়সআইডিবিভাগ
জন183031সিএসই
স্যামুয়েল193032সিএসই
ওয়াটসন183033সিএসই

ছাত্ররা

সুবিধাদি:

  • রিলেশনাল ডেটা মডেল হ'ল আরেকটি সবচেয়ে সরল মডেল এবং হায়ারার্কিক্যাল এবং নেটওয়ার্ক ডাটাবেস মডেলের তুলনায় ব্যবহার করা সহজ।
  • tuples কোনো পরিবর্তন পরিচালনাযোগ্য. রিলেশনাল ডাটাবেস মডেলটিও সবচেয়ে মাপযোগ্য মডেলগুলির মধ্যে একটি, কারণ আমরা যেকোন তথ্য সহজেই এবং দ্রুত সন্নিবেশ করতে পারি।

অসুবিধা:

  • রিলেশনাল মডেলের গঠন খুবই সোজা এবং বোঝা সহজ। ব্যবহারকারীরা জানেন না কিভাবে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়। কিন্তু, যদি প্রচুর পরিমাণে তথ্য সন্নিবেশ করা হয়, তাহলে ডাটাবেস ধীর হয়ে যেতে পারে।
  • রিলেশনাল মডেল ব্যবহার করার আরেকটি অসুবিধা হল হার্ডওয়্যার ওভারহেড। এর জন্য দরকার বলিষ্ঠ এবং মজবুত কম্পিউটার সিস্টেম এবং স্টোরেজ ডিভাইস।

হায়ারার্কিক্যাল মডেল, নেটওয়ার্ক মডেল, সত্তা-সম্পর্কের মডেল এবং রিলেশনাল মডেল ছাড়াও অন্যান্য অনেক ডেটা মডেল পাওয়া যায়। এই ডেটা মডেলগুলি হল অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটা মডেল, অবজেক্ট-রিলেশনাল ডেটা মডেল, ফ্ল্যাট ডেটা মডেল, অ্যাসোসিয়েটিভ ডেটা মডেল এবং প্রসঙ্গ ডেটা মডেল।

অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটা মডেলে, সমস্ত ডেটা সত্তা এবং তাদের সম্পর্কগুলিকে বস্তুর আকারে বিবেচনা করা হয়। ফ্ল্যাট ডেটা মডেল রিলেশনাল মডেলের অনুরূপ। সমস্ত তথ্য একটি টেবিলের সারি এবং কলামে উপস্থাপন করা হয়। একটি সহযোগী ডেটা মডেল সত্তা এবং সমিতি নিয়ে গঠিত। যেকোনো স্বাধীন বস্তুকে সত্তা বলা হয় এবং দুটি স্বাধীন সত্তার মধ্যে সংযোগকে বলা হয় অ্যাসোসিয়েশন।

ডেটা মডেলের সুবিধা এবং অসুবিধা

আমরা আলোচনা করেছি কেন আমরা ডেটা মডেলিং করি। আমরা ফর্ম ডেটা মডেলে ডেটা উপস্থাপন করার কারণগুলি জানি। নিবন্ধের এই অংশটি আমাদের ডেটা মডেলের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি নিয়ে এগিয়ে যেতে দেয়।

ডেটা মডেলের সুবিধা

  1. ডেটা মডেল যেকোনো সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ার ব্লুপ্রিন্ট হিসেবে কাজ করে। কোনো পূর্ব-পরিকল্পনা ছাড়াই, অনেক সফ্টওয়্যার উন্নয়ন প্রক্রিয়া ব্যর্থ হয় এবং এর ফলে সময় ও অর্থের ক্ষতি হয়। যাইহোক, ডেটা মডেল ডেভেলপারদের সমস্ত সম্ভাব্য সফ্টওয়্যার উন্নয়ন কৌশল খুঁজে পেতে এবং তাদের মধ্যে সেরাটি খুঁজে পেতে সক্ষম করে।
  2. যখন বিকাশকারীরা ডেটা মডেল ব্যবহার করে, তখন সফ্টওয়্যার বিকাশের ব্যয় হ্রাস পায়। উন্নয়ন প্রক্রিয়া চলাকালীন, ডেটা মডেল বিকাশকারীদের প্রাথমিক পর্যায়ে ত্রুটি খুঁজে পেতে সক্ষম করে। সুতরাং, বিকাশকারীরা অবিলম্বে সেই ত্রুটিগুলি ঠিক করতে পারে।
  3. ডেটা মডেল ডেভেলপারদের একটি সুসংগঠিত ডাটাবেস তৈরি করতে দেয়। এটি তাদের সফ্টওয়্যার ডেটাবেস তৈরির জন্য সর্বোত্তম পদ্ধতি বেছে নিতে সহায়তা করে। একটি সুসংগঠিত ডাটাবেস দ্রুত কার্যকর করে এবং দ্রুত ফলাফল তৈরি করে।
  4. এটি অ্যাপ্লিকেশন ত্রুটি এবং ডেটা ত্রুটি হ্রাস করে। এছাড়াও, ডেটা মডেলটি আরও বেশি পরিমাণে ঝুঁকি পরিচালনার জন্য দায়ী।
  5. ডেটা মডেলটি একটি ডায়াগ্রামেটিক আকারে তথ্যকে ম্যাপ করে, যা ডেভেলপারদের জন্য প্রাথমিক কী, বিদেশী কী, সত্তা, টেবিল ইত্যাদির মধ্যে সম্পর্ক সংজ্ঞায়িত করার জন্য এটি আরও পরিচালনাযোগ্য করে তোলে।

ডেটা মডেলের অসুবিধা

  1. ডেটা মডেল প্রক্রিয়াটি একটি বোধগম্য এবং চিত্রগত আকারে ডেটা ম্যাপ করছে। অতএব, ডেটার শারীরিক বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে জ্ঞান থাকা বাধ্যতামূলক।
  2. যদি ডেটা মডেল কাঠামোতে কোনো পরিবর্তন করা হয়, তবে তা অবশ্যই সম্পূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন বা সফ্টওয়্যার তৈরিতে প্রতিফলিত হবে।
  3. ডেটা মডেলিংয়ের জন্য খুব জটিল প্রোগ্রামিং প্রয়োজন।
  4. ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের একটি সেট ম্যানিপুলেশন ভাষা নেই।
  5. ডেটা মডেলিং হল নেভিগেশনাল সিস্টেম। অতএব, সফ্টওয়্যার বিকাশ এবং পরিচালনা প্রক্রিয়াগুলিতে আরও উন্নত জ্ঞান এবং দক্ষতা প্রয়োজন।

উপসংহার

ডেটা মডেল হল ডেটার একটি চিত্রগত বা ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা যা বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা খুব সহজ। ডেটা মডেলিং বোঝায় ডেটা মডেল ডিজাইন করা যা ডেটাবেসে তথ্য সঞ্চয় করে। ডেটা মডেলটি তিনটি ভিন্ন পর্যায়ে ডিজাইন করা হয়েছে, ধারণাগত ফেজ, লজিক্যাল ফেজ এবং ফিজিক্যাল ফেজ। আমরা ডেটা মডেলগুলির প্রতিটি স্তর বিশদভাবে কভার করেছি।

পরবর্তীতে, আমরা চারটি ভিন্ন ধরনের ডেটা মডেল, হায়ারার্কিক্যাল মডেল, নেটওয়ার্ক মডেল, সত্তা-সম্পর্ক মডেল এবং রিলেশনাল মডেল নিয়ে আলোচনা করেছি। প্রতিটি মডেল তাদের সুবিধা এবং অসুবিধা সহ বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। অবশেষে, আমরা ডেটা মডেলিংয়ের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কভার করেছি।