ইআরপি ডাটাবেসের অস্বাভাবিককরণ এবং সফ্টওয়্যার বিকাশে এর প্রভাব: টর্তুগায় একটি সরাইখানা খোলা

হ্যালো! আমার নাম আন্দ্রে সেমেনভ, আমি স্পোর্টমাস্টারের একজন সিনিয়র বিশ্লেষক। এই পোস্টে আমি ইআরপি সিস্টেম ডাটাবেসগুলির অস্বাভাবিককরণের বিষয়টি উত্থাপন করতে চাই। আমরা সাধারণ অবস্থার পাশাপাশি একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ দেখব - ধরা যাক এটি জলদস্যু এবং নাবিকদের জন্য একটি বিস্ময়কর একচেটিয়া সরাই হবে। যেটিতে জলদস্যু এবং নাবিকদের অবশ্যই আলাদাভাবে পরিবেশন করা উচিত, কারণ এই ভাল ভদ্রলোকদের সৌন্দর্য এবং ভোক্তা নিদর্শনগুলির ধারণাগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা।

কিভাবে নিশ্চিত সবাই খুশি হয়? আপনি কিভাবে এই ধরনের একটি সিস্টেম ডিজাইন এবং বজায় রাখা পাগল হয়ে যাওয়া এড়াতে পারেন? সাধারণ জলদস্যু এবং নাবিকরা না শুধুমাত্র সরাইখানায় আসতে শুরু করলে কী করবেন?

সবকিছু কাটা অধীনে আছে. তবে এর ক্রমানুসারে যাওয়া যাক।

1. সীমাবদ্ধতা এবং অনুমান

উপরের সবগুলি শুধুমাত্র রিলেশনাল ডাটাবেসের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। পরিবর্তন, মুছে ফেলা এবং সন্নিবেশের অসঙ্গতির আকারে অস্বাভাবিককরণের পরিণতিগুলি, যা ইন্টারনেট সহ ভালভাবে আচ্ছাদিত, বিবেচনা করা হয় না। এই প্রকাশনার সুযোগের বাইরে এমন কিছু ক্ষেত্রে রয়েছে যেখানে অস্বাভাবিককরণ একটি সাধারণ জায়গা, ক্লাসিক উদাহরণ সহ: পাসপোর্ট সিরিজ এবং নম্বর, তারিখ এবং সময় ইত্যাদি।

পোস্টটি গাণিতিক পদের রেফারেন্স ছাড়াই স্বাভাবিক ফর্মের স্বজ্ঞাত এবং ব্যবহারিকভাবে প্রযোজ্য সংজ্ঞা ব্যবহার করে। যে ফর্মে তারা বাস্তব ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া (BP) এবং শিল্প সফ্টওয়্যার ডিজাইনের পরীক্ষায় প্রয়োগ করা যেতে পারে।

এটি যুক্তি দেওয়া হয় যে ডেটা গুদামগুলির নকশা, রিপোর্টিং সরঞ্জাম এবং একীকরণ চুক্তি (যা তথ্যের সারণী উপস্থাপনা ব্যবহার করে) ERP সিস্টেম ডাটাবেসের নকশা থেকে আলাদা যে খরচের সহজতা এবং এটি অর্জনের জন্য সচেতন অস্বাভাবিককরণের ব্যবহার সততার চেয়ে অগ্রাধিকার নিতে পারে। সুরক্ষা তথ্য। আমি এই মতামতটি শেয়ার করছি, এবং নীচে যা বর্ণনা করা হয়েছে তা শুধুমাত্র ERP সিস্টেমের মাস্টার ডেটা এবং লেনদেন সংক্রান্ত ডেটা মডেলগুলিতে প্রযোজ্য।

সাধারণ ফর্মগুলির একটি ব্যাখ্যা একটি উদাহরণ ব্যবহার করে দেওয়া হয় যা বেশিরভাগ পাঠকের জন্য দৈনন্দিন স্তরে বোধগম্য। যাইহোক, একটি চাক্ষুষ চিত্র হিসাবে, 4-5 অনুচ্ছেদে, একটি ইচ্ছাকৃতভাবে "কাল্পনিক" কাজটি ইচ্ছাকৃতভাবে ব্যবহার করা হয়েছিল। আপনি যদি এটি না করেন এবং পাঠ্যপুস্তকের কিছু উদাহরণ গ্রহণ করেন, উদাহরণস্বরূপ, পয়েন্ট 2 থেকে একই অর্ডার স্টোরেজ মডেল, আপনি নিজেকে এমন পরিস্থিতিতে খুঁজে পেতে পারেন যেখানে পাঠকের ফোকাস প্রক্রিয়াটির প্রস্তাবিত পচন থেকে একটি মডেলে স্থানান্তরিত হবে, আইএস-এ ডেটা সংরক্ষণের প্রক্রিয়া এবং মডেলগুলি কীভাবে তৈরি করা উচিত সে সম্পর্কে ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং উপলব্ধি। অন্য কথায়, দুইজন যোগ্য আইটি বিশ্লেষক নিন, একজন যাত্রী পরিবহনকারী লজিস্টিয়ানদের পরিষেবা প্রদান করুন, অন্যটি মাইক্রোচিপ তৈরির জন্য মেশিন পরিবহনকারী লজিস্টিয়ানদের কাছে। তাদের জিজ্ঞাসা করুন, অটোমেটেড বিপি নিয়ে আগে থেকে আলোচনা না করে, রেল ট্রিপের তথ্য সংরক্ষণের জন্য একটি ডেটা মডেল তৈরি করতে।

একটি অ-শূন্য সম্ভাবনা রয়েছে যে প্রস্তাবিত মডেলগুলিতে আপনি কেবলমাত্র লক্ষণীয়ভাবে আলাদা আলাদা বৈশিষ্ট্যের সেটই পাবেন না, তবে সত্তার বিভিন্ন সেটও পাবেন, কারণ প্রতিটি বিশ্লেষক তার পরিচিত প্রক্রিয়া এবং কাজগুলির উপর নির্ভর করবে। এবং এই ধরনের পরিস্থিতিতে কোন মডেলটি "সঠিক" তা বলা অসম্ভব, কারণ মূল্যায়নের মানদণ্ড নেই।

2. সাধারণ ফর্ম

ডাটাবেসের প্রথম স্বাভাবিক ফর্ম সমস্ত বৈশিষ্ট্যের পরমাণু প্রয়োজন।
বিশেষ করে, যদি অবজেক্ট A-এর নন-কী অ্যাট্রিবিউট থাকে a এবং b, যেমন c=f(a,b) এবং অবজেক্ট A বর্ণনা করার টেবিলে আপনি c অ্যাট্রিবিউটের মান সঞ্চয় করেন, তাহলে ডাটাবেসে প্রথম স্বাভাবিক ফর্মটি লঙ্ঘন করা হয় . উদাহরণস্বরূপ, যদি অর্ডার স্পেসিফিকেশন একটি পরিমাণ নির্দেশ করে, যার পরিমাপের এককগুলি পণ্যের ধরণের উপর নির্ভর করে: একটি ক্ষেত্রে এটি টুকরা হতে পারে, অন্য লিটারে, টুকরো নিয়ে গঠিত তৃতীয় প্যাকেজে (উপরের মডেলে Good_count_WR) , তারপর ডাটাবেসে গুণাবলীর পারমাণবিকতা লঙ্ঘন করা হয়। এই ক্ষেত্রে, অর্ডার স্পেসিফিকেশনের টেবিল ক্লাস্টারটি কী হওয়া উচিত তা বলার জন্য, আপনার আইএস-এ কাজের প্রক্রিয়াটির একটি লক্ষ্যযুক্ত বিবরণ প্রয়োজন এবং যেহেতু প্রক্রিয়াগুলি ভিন্ন হতে পারে, তাই অনেক "সঠিক" সংস্করণ থাকতে পারে।

ডাটাবেসের দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্ম আইএস-এ কাজের প্রক্রিয়ার সাথে সম্পর্কিত প্রতিটি সত্তার জন্য প্রথম ফর্ম এবং নিজস্ব টেবিলের সাথে সম্মতি প্রয়োজন। যদি একটি টেবিলে নির্ভরশীলতা c=f1(a) এবং d=f2(b) থাকে এবং কোনো নির্ভরতা c=f3(b) না থাকে, তাহলে টেবিলে দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্মটি লঙ্ঘন করা হয়। উপরের উদাহরণে, অর্ডার টেবিলে অর্ডার এবং ঠিকানার মধ্যে কোন নির্ভরতা নেই। রাস্তা বা শহরের নাম পরিবর্তন করুন এবং অর্ডারের প্রয়োজনীয় গুণাবলীতে আপনার কোন প্রভাব থাকবে না।

তৃতীয় সাধারণ ফর্ম ডাটাবেস দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্মের সাথে সম্মতি এবং বিভিন্ন সত্তার বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে কার্যকরী নির্ভরতার অনুপস্থিতি প্রয়োজন। এই নিয়মটি নিম্নরূপ প্রণয়ন করা যেতে পারে: "সবকিছু যা গণনা করা যায় তা অবশ্যই গণনা করা উচিত।" অন্য কথায়, যদি দুটি বস্তু A এবং B থাকে। A অবজেক্টের বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ করার টেবিলে, C বৈশিষ্ট্য প্রকাশ পায়, এবং বস্তু B এর বৈশিষ্ট্য b থাকে, যেমন c=f4(b) বিদ্যমান থাকে, তাহলে তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্ম লঙ্ঘন করা হয়। নীচের উদাহরণে, অর্ডার রেকর্ডে অংশের পরিমাণ অ্যাট্রিবিউট (Total_count_WR) স্পষ্টভাবে তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্ম লঙ্ঘন করার দাবি করে

3. স্বাভাবিককরণ প্রয়োগ করার জন্য আমার পদ্ধতি

1. শুধুমাত্র একটি টার্গেট স্বয়ংক্রিয় ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া বিশ্লেষককে ডেটা স্টোরেজ মডেল তৈরি করার সময় সত্তা এবং গুণাবলী সনাক্ত করার মানদণ্ড প্রদান করতে পারে। একটি সাধারণ ডেটা মডেল তৈরি করার জন্য একটি প্রক্রিয়া মডেল তৈরি করা একটি পূর্বশর্ত।

2. কঠোর অর্থে তৃতীয় স্বাভাবিক রূপ অর্জন করা ইআরপি সিস্টেম তৈরির বাস্তব অনুশীলনে ব্যবহারিক নাও হতে পারে যদি নিম্নলিখিত কিছু বা সমস্ত শর্ত পূরণ করা হয়:

• স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া খুব কমই পরিবর্তন সাপেক্ষে,
• গবেষণা এবং উন্নয়নের জন্য সময়সীমা কঠোর,
• ডেটা অখণ্ডতার জন্য প্রয়োজনীয়তা তুলনামূলকভাবে কম (শিল্প সফ্টওয়্যারের সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি সফ্টওয়্যার গ্রাহকের অর্থ বা ক্লায়েন্টদের ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে না)
• এবং মত

বর্ণিত অবস্থার অধীনে, কিছু বস্তুর জীবনচক্র এবং তাদের গুণাবলী সনাক্তকরণ এবং বর্ণনা করার খরচ অর্থনৈতিক দক্ষতার দৃষ্টিকোণ থেকে ন্যায়সঙ্গত নাও হতে পারে।

3. ইতিমধ্যে তৈরি আইএস-এ ডেটা মডেলের অস্বাভাবিককরণের যে কোনও পরিণতি কোডের একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ প্রাথমিক অধ্যয়ন এবং পরীক্ষার মাধ্যমে প্রশমিত করা যেতে পারে।

4. ডিনরমালাইজেশন হল শ্রম খরচ হস্তান্তর করার একটি উপায় যা ডেটা উত্সের গবেষণার পর্যায় থেকে এবং একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া ডিজাইন করার পর্যায় থেকে বিকাশের পর্যায়ে, বাস্তবায়নের সময় থেকে সিস্টেম বিকাশের সময় পর্যন্ত।

5. একটি ডাটাবেসের তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্মের জন্য চেষ্টা করার পরামর্শ দেওয়া হয় যদি:

• স্বয়ংক্রিয় ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির পরিবর্তনের দিকটি অনুমান করা কঠিন
• বাস্তবায়ন এবং/অথবা উন্নয়ন দলের মধ্যে শ্রমের একটি দুর্বল বিভাগ রয়েছে
• ইন্টিগ্রেশন সার্কিটে অন্তর্ভুক্ত সিস্টেমগুলি তাদের নিজস্ব পরিকল্পনা অনুযায়ী বিকাশ করে
• ডেটা অসামঞ্জস্যতার ফলে একটি কোম্পানি গ্রাহক বা অর্থ হারাতে পারে

6. একটি ডেটা মডেলের নকশা শুধুমাত্র একটি বিশ্লেষক দ্বারা বাহিত করা উচিত লক্ষ্য ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার মডেল এবং IS এ প্রক্রিয়ার সাথে। যদি একজন বিকাশকারী একটি ডেটা মডেল ডিজাইন করে থাকেন, তাহলে তাকে বিষয়ের ক্ষেত্রে নিজেকে এমনভাবে নিমজ্জিত করতে হবে যে, বিশেষ করে, তিনি বৈশিষ্ট্যের মানগুলির মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারেন - পারমাণবিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে বিচ্ছিন্ন করার জন্য একটি প্রয়োজনীয় শর্ত। এইভাবে, অস্বাভাবিক ফাংশন গ্রহণ.

4 দৃষ্টান্তের জন্য সমস্যা

ধরা যাক আপনার বন্দরে একটি ছোট রোবোটিক সরাইখানা আছে। আপনার বাজার বিভাগ: নাবিক এবং জলদস্যু যারা বন্দরে আসে এবং তাদের বিরতি প্রয়োজন। আপনি নাবিকদের কাছে থাইম সহ চা বিক্রি করেন এবং জলদস্যুদের কাছে দাড়ি আঁচড়ানোর জন্য রাম এবং হাড়ের চিরুনি বিক্রি করেন। সরাইখানার সেবা নিজেই একজন রোবট হোস্টেস এবং একজন রোবট বারটেন্ডার দ্বারা সরবরাহ করা হয়। আপনার উচ্চ মানের এবং কম দামের জন্য ধন্যবাদ, আপনি আপনার প্রতিযোগীদের তাড়িয়ে দিয়েছেন, যাতে জাহাজ থেকে আসা সবাই আপনার সরাইখানায় আসে, যা বন্দরে একমাত্র।

ট্যাভার্ন ইনফরমেশন সিস্টেম কমপ্লেক্স নিম্নলিখিত সফ্টওয়্যার নিয়ে গঠিত:

• একটি ক্লায়েন্ট সম্পর্কে একটি প্রারম্ভিক সতর্কতা ব্যবস্থা যা বৈশিষ্ট্যগত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে তার বিভাগকে স্বীকৃতি দেয়
• রোবট হোস্টেস এবং রোবট বারটেন্ডারদের জন্য নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা
• ওয়্যারহাউস এবং ডেলিভারি ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম পয়েন্ট অফ সেল
• সরবরাহকারী সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা সিস্টেম (SURP)

প্রক্রিয়া:

প্রারম্ভিক সতর্কতা ব্যবস্থা জাহাজ ছেড়ে যাওয়া লোকদের সনাক্ত করে। যদি একজন ব্যক্তি ক্লিন-শেভ হয়, তবে তিনি তাকে একজন নাবিক হিসাবে চিহ্নিত করেন; যদি একজন ব্যক্তির দাড়ি পাওয়া যায় তবে তাকে জলদস্যু হিসাবে চিহ্নিত করা হয়।

সরাইখানায় প্রবেশ করে, অতিথি তার বিভাগ অনুসারে রোবট হোস্টেসের কাছ থেকে একটি অভিবাদন শুনতে পান, উদাহরণস্বরূপ: "হো-হো-হো, প্রিয় জলদস্যু, টেবিল নম্বরে যান ..."

অতিথি নির্দিষ্ট টেবিলে যায়, যেখানে রোবট বারটেন্ডার ইতিমধ্যে তার জন্য বিভাগ অনুসারে পণ্য প্রস্তুত করেছে। রোবট বারটেন্ডার গুদাম ব্যবস্থায় তথ্য প্রেরণ করে যে ডেলিভারির পরবর্তী অংশ বাড়ানো উচিত; গুদাম IS, স্টোরেজের অবশিষ্ট ব্যালেন্সের উপর ভিত্তি করে, ব্যবস্থাপনা সিস্টেমে একটি ক্রয়ের অনুরোধ তৈরি করে।

যদিও প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থা আপনার অভ্যন্তরীণ আইটি দ্বারা বিকশিত হতে পারে, বার রোবট ম্যানেজমেন্ট প্রোগ্রামটি বিশেষভাবে আপনার ব্যবসার জন্য একটি বহিরাগত ঠিকাদার দ্বারা তৈরি করা হতে পারে। এবং গুদাম পরিচালনার ব্যবস্থা এবং সরবরাহকারীদের সাথে সম্পর্কগুলি বাজার থেকে কাস্টমাইজড প্যাকেজ করা সমাধান।

5. অস্বাভাবিককরণের উদাহরণ এবং সফ্টওয়্যার বিকাশে এর প্রভাব

একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া ডিজাইন করার সময়, সাক্ষাত্কারপ্রাপ্ত বিষয় বিশেষজ্ঞরা সর্বসম্মতভাবে বলেছিলেন যে সারা বিশ্বে জলদস্যুরা রাম পান করে এবং হাড়ের চিরুনি দিয়ে তাদের দাড়ি আঁচড়ে, এবং নাবিকরা থাইম দিয়ে চা পান করে এবং সর্বদা ক্লিন-শেভ থাকে।

ক্লায়েন্ট প্রকারের একটি ডিরেক্টরি দুটি মান সহ প্রদর্শিত হয়: 1 - জলদস্যু, 2 - নাবিক, কোম্পানির সম্পূর্ণ তথ্য সার্কিটের জন্য সাধারণ।

ক্লায়েন্ট নোটিফিকেশন সিস্টেম অবিলম্বে স্বীকৃত ক্লায়েন্টের শনাক্তকারী (আইডি) হিসাবে চিত্র প্রক্রিয়াকরণের ফলাফল এবং এর ধরন সংরক্ষণ করে: নাবিক বা জলদস্যু।

স্বীকৃত অবজেক্ট আইডি
ক্লায়েন্ট বিভাগ

100500
জলদসু্য

100501
জলদসু্য

100502
নাবিক

আমাদের আরেকবার যে নোট করা যাক

1. আমাদের নাবিকরা আসলে কামানো মানুষ
2. আমাদের জলদস্যুরা আসলে দাড়িওয়ালা মানুষ

এই ক্ষেত্রে কী সমস্যাগুলি দূর করা দরকার যাতে আমাদের কাঠামো তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্মের জন্য চেষ্টা করে:

• অ্যাট্রিবিউট অ্যাটমিসিটি লঙ্ঘন - ক্লায়েন্ট বিভাগ
• বিশ্লেষিত ঘটনা এবং উপসংহার এক টেবিলে মিশ্রিত করা
• বিভিন্ন সত্তার বৈশিষ্ট্যের মধ্যে স্থির কার্যকরী সম্পর্ক।

স্বাভাবিক আকারে, আমরা দুটি টেবিল পেতে পারি:

• প্রতিষ্ঠিত বৈশিষ্ট্যের একটি সেট আকারে স্বীকৃতি ফলাফল,

স্বীকৃত অবজেক্ট আইডি
মুখের লোম

100500
হাঁ

100501
হাঁ

100502
না

• প্রতিষ্ঠিত বৈশিষ্ট্য ব্যাখ্যা করার জন্য IS এ এমবেড করা যুক্তির প্রয়োগ হিসাবে ক্লায়েন্টের ধরন নির্ধারণের ফলাফল

স্বীকৃত অবজেক্ট আইডি
শনাক্তকরণ আইডি
ক্লায়েন্ট বিভাগ

100500
100001
জলদসু্য

100501
100002
জলদসু্য

100502
100003
নাবিক

কীভাবে একটি স্বাভাবিক ডেটা স্টোরেজ সংস্থা একটি আইপি কমপ্লেক্সের বিকাশকে সহজতর করতে পারে? ধরা যাক আপনি হঠাৎ নতুন ক্লায়েন্ট পাবেন। এটা জাপানী জলদস্যুদের হতে দিন যাদের দাড়ি নাও থাকতে পারে, কিন্তু তারা কাঁধে তোতাপাখি নিয়ে হাঁটে, এবং পরিবেশবাদী জলদস্যু, আপনি সহজেই তাদের চিনতে পারবেন বাম বুকে গ্রেটার নীল প্রোফাইল দ্বারা।

পরিবেশগত জলদস্যুরা, স্বাভাবিকভাবেই, হাড়ের চিরুনি ব্যবহার করতে পারে না এবং পুনর্ব্যবহৃত সমুদ্র প্লাস্টিক থেকে তৈরি একটি অ্যানালগ দাবি করে।

আপনাকে নতুন ইনপুট অনুযায়ী প্রোগ্রাম অ্যালগরিদম পুনরায় কাজ করতে হবে। যদি স্বাভাবিকীকরণের নিয়মগুলি অনুসরণ করা হয়, তবে আপনাকে শুধুমাত্র কিছু সিস্টেমে কিছু প্রক্রিয়া শাখার জন্য ইনপুটগুলিকে সম্পূরক করতে হবে এবং শুধুমাত্র সেই ক্ষেত্রে এবং সেই আইএসগুলির জন্য যেখানে মুখের চুল গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু, যেহেতু নিয়মগুলি অনুসরণ করা হয়নি, তাই আপনাকে পুরো কোডটি বিশ্লেষণ করতে হবে, পুরো সার্কিট জুড়ে, যেখানে ক্লায়েন্ট টাইপ ডিরেক্টরির মানগুলি ব্যবহার করা হয়েছে এবং স্পষ্টভাবে প্রতিষ্ঠিত করতে হবে যে একটি ক্ষেত্রে অ্যালগরিদমটি পেশাদারকে বিবেচনায় নেওয়া উচিত ক্লায়েন্টের কার্যকলাপ এবং অন্যান্য শারীরিক বৈশিষ্ট্যগুলিতে।

একটি ফর্ম যে খোঁজে স্বাভাবিক করার জন্য, আমরা অপারেশনাল ডেটা এবং দুটি ডিরেক্টরি সহ দুটি টেবিল পাব:

• প্রতিষ্ঠিত বৈশিষ্ট্যের একটি সেট আকারে স্বীকৃতি ফলাফল,

স্বীকৃত অবজেক্ট আইডি
বাম বুকে গ্রেটা
কাঁধে পাখি
মুখের লোম

100510
1
1
1

100511
0
0
1

100512

1
0

• ক্লায়েন্ট টাইপ নির্ধারণের ফলাফল (এটি একটি কাস্টম ভিউ হতে দিন যেখানে ডিরেক্টরি থেকে বিবরণ প্রদর্শিত হয়)

সনাক্ত করা ডিনরমালাইজেশন মানে কি নতুন শর্ত পূরণের জন্য সিস্টেমগুলিকে পরিবর্তন করা যাবে না? অবশ্যই না. আমরা যদি কল্পনা করি যে সমস্ত তথ্য সিস্টেম একটি দল দ্বারা শূন্য স্টাফ টার্নওভারের মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে, উন্নয়নগুলি ভালভাবে নথিভুক্ত করা হয়েছে এবং কোনও ক্ষতি ছাড়াই দলের মধ্যে তথ্য স্থানান্তর করা হয়েছে, তাহলে প্রয়োজনীয় পরিবর্তনগুলি খুব সামান্য প্রচেষ্টার সাথে করা যেতে পারে। কিন্তু যদি আমরা সমস্যার মূল শর্তে ফিরে আসি, তাহলে 1,5টি কীবোর্ড মুছে ফেলা হবে শুধুমাত্র যৌথ আলোচনার প্রোটোকল প্রিন্ট করার জন্য এবং অন্য 0,5টি ক্রয় প্রক্রিয়া প্রক্রিয়াকরণের জন্য।

উপরের উদাহরণে, তিনটি স্বাভাবিক ফর্ম লঙ্ঘন করা হয়, আসুন আলাদাভাবে তাদের লঙ্ঘন করার চেষ্টা করি।

প্রথম স্বাভাবিক ফর্ম লঙ্ঘন:

ধরা যাক যে পণ্যগুলি সরবরাহকারীদের গুদাম থেকে আপনার গুদামে পৌঁছে দেওয়া হয় একটি 1.5-টন গজেল ব্যবহার করে পিক-আপের মাধ্যমে যা আপনার সরাইখানার অন্তর্গত। সরবরাহকারীদের টার্নওভারের তুলনায় আপনার অর্ডারের আকার এতই ছোট যে সেগুলি সর্বদা উত্পাদনের জন্য অপেক্ষা না করে একের পর এক সম্পন্ন হয়। আপনার কি এই ধরনের ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার সাথে আলাদা টেবিলের প্রয়োজন: যানবাহন, যানবাহনের ধরন, প্রস্থান সরবরাহকারীদের জন্য আপনার আদেশে পরিকল্পনা এবং তথ্য আলাদা করা কি প্রয়োজন?

আপনি যদি একটি প্রোগ্রাম বিকাশ করতে নীচের মডেলটি ব্যবহার করেন তবে আপনার প্রোগ্রামারদের কতগুলি "অতিরিক্ত" সংযোগ লিখতে হবে তা কল্পনা করুন।

ধরা যাক আমরা সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে প্রস্তাবিত কাঠামোটি অপ্রয়োজনীয়ভাবে জটিল; আমাদের ক্ষেত্রে, অর্ডার রেকর্ডে প্ল্যান এবং ফ্যাক্ট আলাদা করা অপ্রয়োজনীয় তথ্য, এবং উৎপন্ন অর্ডার স্পেসিফিকেশন আগত পণ্য গ্রহণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে পুনরায় লেখা হয়, বিরল ভুল - গ্রেডিং এবং অপর্যাপ্ত মানের পণ্যের আগমন আইএসের বাইরে নিষ্পত্তি করা হয়।
এবং তারপরে একদিন আপনি দেখতে পাবেন যে কীভাবে পুরো সরাইখানা হল ক্ষুব্ধ এবং অপ্রস্তুত জলদস্যুদের দ্বারা পূর্ণ। কি হলো?

দেখা যাচ্ছে যে আপনার ব্যবসার সাথে সাথে আপনার খরচও বেড়েছে। একবার, একটি ব্যবস্থাপনার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল যে যদি একটি গজেল ভলিউম এবং/অথবা ওজনে ওভারলোড হয়, যা অত্যন্ত বিরল ছিল, সরবরাহকারী পানীয়ের পক্ষে লোডকে অগ্রাধিকার দেবে।

ডেলিভারি না করা পণ্যগুলি পরবর্তী অর্ডারে শেষ হয়েছিল এবং একটি নতুন ফ্লাইটে ছেড়ে দেওয়া হয়েছিল; সরাইখানার গুদামে ন্যূনতম ব্যালেন্সের উপস্থিতি অনুপস্থিত কেসগুলি লক্ষ্য না করা সম্ভব করে তোলে।

বন্দরে শেষ প্রতিযোগীটি বন্ধ হয়ে গেছে, এবং গাড়ির ন্যূনতম ব্যালেন্স এবং পর্যায়ক্রমিক আন্ডারলোডিং এর পর্যাপ্ততার অনুমানের উপর ভিত্তি করে অগ্রাধিকার দিয়ে বাইপাস করা গেজেল ওভারলোডের পাংচার কেস সাধারণ অভ্যাস হয়ে উঠেছে। তৈরি করা সিস্টেমটি আদর্শভাবে এতে এমবেড করা অ্যালগরিদম অনুসারে কাজ করবে এবং পরিকল্পিত আদেশগুলি পূরণ করতে পদ্ধতিগত ব্যর্থতা ট্র্যাক করার কোনও সুযোগ থেকে বঞ্চিত হবে। শুধুমাত্র একটি ক্ষতিগ্রস্ত খ্যাতি এবং অসন্তুষ্ট গ্রাহকরা সমস্যা সনাক্ত করতে সক্ষম হবে.

একজন মনোযোগী পাঠক লক্ষ্য করেছেন যে বিভাগ 2 এবং ধারা 5-এ অর্ডার স্পেসিফিকেশনে (T_ORDER_SPEC) অর্ডারকৃত পরিমাণ প্রথম স্বাভাবিক ফর্মের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারে বা নাও করতে পারে। এটি সব নির্ভর করে যে, পণ্যের নির্বাচিত ভাণ্ডার দেওয়া হলে, পরিমাপের বিভিন্ন ইউনিট একই ক্ষেত্রে পড়তে পারে কিনা।

দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্ম লঙ্ঘন:

আপনার চাহিদা বাড়ার সাথে সাথে আপনি বিভিন্ন আকারের আরও কয়েকটি গাড়ি কিনবেন। উপরোক্ত প্রেক্ষাপটে, একটি গাড়ির ডিরেক্টরি তৈরি করাকে অপ্রয়োজনীয় বলে মনে করা হয়েছিল; ফলস্বরূপ, ডেলিভারি এবং গুদামঘরের চাহিদা পূরণকারী সমস্ত ডেটা প্রসেসিং অ্যালগরিদমগুলি সরবরাহকারী থেকে গুদামে কার্গোর চলাচলকে একচেটিয়াভাবে 1,5-টন ফ্লাইট হিসাবে উপলব্ধি করে। গজেল সুতরাং, নতুন যানবাহন কেনার পাশাপাশি, আপনি এখনও একটি যানবাহন ডিরেক্টরি তৈরি করেন, তবে এটি চূড়ান্ত করার সময়, আপনাকে প্রতিটি নির্দিষ্ট স্থানে উল্লেখগুলি বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে নিহিত কিনা তা খুঁজে বের করতে কার্গো চলাচলের উল্লেখ করে এমন সমস্ত কোড বিশ্লেষণ করতে হবে। যে গাড়ি থেকে ব্যবসা শুরু হয়েছিল।

তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্ম লঙ্ঘন:

কিছু সময়ে আপনি একটি আনুগত্য প্রোগ্রাম তৈরি করা শুরু করেন, একটি নিয়মিত গ্রাহকের একটি রেকর্ড উপস্থিত হয়। কেন, উদাহরণ স্বরূপ, বস্তুগত দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করতে সময় ব্যয় করুন যা প্রতিবেদনে ব্যবহারের জন্য পৃথক ক্লায়েন্টের কাছে বিক্রয়ের সমষ্টিগত ডেটা সঞ্চয় করে এবং বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেমে স্থানান্তর করে, যদি একটি লয়্যালটি প্রোগ্রামের শুরুতে গ্রাহকের আগ্রহের সমস্ত কিছু ক্লায়েন্টের রেকর্ডে রাখা যায় ? এবং, প্রকৃতপক্ষে, প্রথম নজরে, কোন বিন্দু নেই। কিন্তু যখনই আপনার ব্যবসার সংযোগ হয়, উদাহরণস্বরূপ, নতুন বিক্রয় চ্যানেল, আপনার বিশ্লেষকদের মধ্যে এমন একজন থাকা উচিত যিনি মনে রাখবেন যে এই ধরনের একটি সমষ্টিগত বৈশিষ্ট্য বিদ্যমান।

প্রতিটি নতুন প্রক্রিয়া ডিজাইন করার সময়, উদাহরণস্বরূপ, ইন্টারনেটে বিক্রয়, একটি সাধারণ আনুগত্য সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত পরিবেশকের মাধ্যমে বিক্রয়, কাউকে অবশ্যই মনে রাখতে হবে যে সমস্ত নতুন প্রক্রিয়াগুলিকে অবশ্যই কোড স্তরে ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করতে হবে। এক হাজার টেবিল সহ একটি শিল্প ডাটাবেসের জন্য, এটি একটি অসম্ভব কাজ বলে মনে হচ্ছে।

একজন অভিজ্ঞ বিকাশকারী, অবশ্যই, উপরে উল্লিখিত সমস্ত সমস্যাগুলি কীভাবে বন্ধ করতে হয় তা জানেন, তবে, আমার মতে, একজন অভিজ্ঞ বিশ্লেষকের কাজ তাদের আলোতে আনা নয়।

প্রকাশনার প্রস্তুতির সময় তার মূল্যবান প্রতিক্রিয়ার জন্য আমি নেতৃস্থানীয় বিকাশকারী ইভজেনি ইয়ারুখিনের প্রতি কৃতজ্ঞতা প্রকাশ করতে চাই।

সাহিত্য

https://habr.com/en/post/254773/
কনোলি থমাস, বেগ ক্যারোলিন। তথ্যশালা. নকশা, বাস্তবায়ন এবং সমর্থন। তত্ত্ব এবং অনুশীলন

উত্স: www.habr.com