ডেটাবেস ডিজাইনের মৌলিক বিষয়গুলি - PostgreSQL, Cassandra, এবং MongoDB তুলনা করা

হ্যালো বন্ধুরা. মে মাসের ছুটির দ্বিতীয় অংশে রওনা হওয়ার আগে, আমরা আপনার সাথে সেই উপাদানগুলি শেয়ার করছি যা আমরা একটি নতুন স্ট্রিম চালু হওয়ার প্রত্যাশায় অনুবাদ করেছি "রিলেশনাল ডিবিএমএস".

অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারীরা তাদের উদ্দেশ্যমূলক কাজের চাপের জন্য সবচেয়ে ভাল কাজ করে এমন একটি বেছে নিতে একাধিক অপারেশনাল ডেটাবেসের তুলনা করতে অনেক সময় ব্যয় করে। প্রয়োজনের মধ্যে সরলীকৃত ডেটা মডেলিং, লেনদেনের গ্যারান্টি, পঠন/লেখা কর্মক্ষমতা, অনুভূমিক স্কেলিং এবং ত্রুটি সহনশীলতা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ঐতিহ্যগতভাবে, পছন্দটি ডাটাবেসের বিভাগ, SQL বা NoSQL দিয়ে শুরু হয়, যেহেতু প্রতিটি বিভাগ একটি স্পষ্ট ট্রেড-অফ প্রদান করে। কম বিলম্বিততা এবং উচ্চ থ্রুপুট পরিপ্রেক্ষিতে উচ্চ কর্মক্ষমতা সাধারণত একটি প্রয়োজনীয়তা হিসাবে দেখা হয় যা আপোস করা যায় না এবং তাই নমুনার যেকোনো ডাটাবেসের জন্য অপরিহার্য।

এই নিবন্ধটির উদ্দেশ্য হল অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপারদের অ্যাপ্লিকেশন ডেটা মডেলিংয়ের প্রসঙ্গে SQL এবং NoSQL এর মধ্যে সঠিক পছন্দ করতে সাহায্য করা। ডাটাবেস ডিজাইনের মূল বিষয়গুলি যেমন টেবিল তৈরি করা, সেগুলিকে পপুলেট করা, টেবিল থেকে ডেটা পড়া এবং মুছে ফেলার জন্য আমরা একটি SQL ডাটাবেস, যথা PostgreSQL, এবং দুটি NoSQL ডাটাবেস, Cassandra এবং MongoDB দেখব। পরবর্তী নিবন্ধে, আমরা অবশ্যই JSON-এর উপর ভিত্তি করে সূচী, লেনদেন, যোগদান, TTL নির্দেশাবলী এবং ডাটাবেস ডিজাইনের দিকে নজর দেব।

SQL এবং NoSQL এর মধ্যে পার্থক্য কি?

এসকিউএল ডাটাবেসগুলি এসিআইডি লেনদেন সংক্রান্ত গ্যারান্টিগুলির মাধ্যমে অ্যাপ্লিকেশনের নমনীয়তা বাড়ায়, সেইসাথে বিদ্যমান স্বাভাবিক সম্পর্কযুক্ত ডেটাবেস মডেলগুলির উপরে অপ্রত্যাশিত উপায়ে JOIN ব্যবহার করে ডেটা অনুসন্ধান করার ক্ষমতা।

তাদের মনোলিথিক/সিঙ্গেল নোড আর্কিটেকচার এবং রিডানডেন্সির জন্য একটি মাস্টার-স্লেভ রেপ্লিকেশন মডেলের ব্যবহারের প্রেক্ষিতে, প্রথাগত এসকিউএল ডাটাবেসে দুটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যের অভাব রয়েছে - লিনিয়ার রাইট স্কেলেবিলিটি (অর্থাৎ একাধিক নোড জুড়ে স্বয়ংক্রিয় বিভাজন) এবং স্বয়ংক্রিয়/শূন্য ডেটা ক্ষতি। এর মানে হল যে প্রাপ্ত ডেটার পরিমাণ একটি একক নোডের সর্বাধিক লেখার থ্রুপুট অতিক্রম করতে পারে না। উপরন্তু, ত্রুটি সহনশীলতার জন্য (একটি অ-ভাগ করা আর্কিটেকচারে) ডেটার কিছু অস্থায়ী ক্ষতি অবশ্যই বিবেচনায় নেওয়া উচিত। এখানে আপনাকে মনে রাখতে হবে যে সাম্প্রতিক প্রতিশ্রুতিগুলি এখনও স্লেভ কপিতে প্রতিফলিত হয়নি। এসকিউএল ডাটাবেসে কোনো ডাউনটাইম আপডেট পাওয়াও কঠিন নয়।

NoSQL ডাটাবেসগুলি সাধারণত প্রকৃতিতে বিতরণ করা হয়, যেমন তাদের মধ্যে, ডেটা বিভাগগুলিতে বিভক্ত এবং বিভিন্ন নোডে বিতরণ করা হয়। তাদের ডিনরমালাইজেশন প্রয়োজন। এর মানে হল যে আপনার পাঠানো নির্দিষ্ট অনুরোধে সাড়া দেওয়ার জন্য প্রবেশ করা ডেটাও কয়েকবার কপি করতে হবে। সামগ্রিক লক্ষ্য হল পড়ার সময়ে উপলব্ধ শার্ডের সংখ্যা হ্রাস করে উচ্চ কার্যক্ষমতা অর্জন করা। এটি বোঝায় যে NoSQL আপনাকে আপনার প্রশ্নের মডেল করতে হবে, যখন SQL আপনাকে আপনার ডেটা মডেল করতে হবে।

NoSQL একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ক্লাস্টারে উচ্চ কর্মক্ষমতা অর্জনের উপর জোর দেয় এবং এটি অনেক ডাটাবেস ডিজাইন ট্রেড-অফের প্রধান যুক্তি, যার মধ্যে ACID লেনদেন, যোগদান, এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ গ্লোবাল সেকেন্ডারি ইনডেক্সের ক্ষতি অন্তর্ভুক্ত।

একটি মতামত রয়েছে যে যদিও NoSQL ডাটাবেসগুলি রৈখিক লেখার পরিমাপযোগ্যতা এবং উচ্চ ফল্ট সহনশীলতা প্রদান করে, লেনদেনের গ্যারান্টি হারানো তাদের সমালোচনামূলক ডেটার জন্য অনুপযুক্ত করে তোলে।

নিম্নলিখিত সারণী দেখায় কিভাবে NoSQL-এ ডেটা মডেলিং SQL থেকে আলাদা।

SQL এবং NoSQL: কেন উভয়ের প্রয়োজন?

Amazon.com, Netflix, Uber এবং Airbnb এর মতো বিপুল সংখ্যক ব্যবহারকারীর সাথে বাস্তব জীবনের অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিভিন্ন ধরণের জটিল কাজ সম্পাদনের জন্য দায়ী। উদাহরণস্বরূপ, Amazon.com-এর মতো একটি ই-কমার্স অ্যাপ্লিকেশনকে হালকা ওজনের, অত্যন্ত সংবেদনশীল ডেটা যেমন ব্যবহারকারী, পণ্য, অর্ডার, ইনভয়েস, ভারী কিন্তু কম সংবেদনশীল ডেটা যেমন পণ্য পর্যালোচনা, সমর্থন বার্তা, ব্যবহারকারীর কার্যকলাপ সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করতে হবে। , ব্যবহারকারী পর্যালোচনা এবং সুপারিশ. স্বাভাবিকভাবেই, এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি কমপক্ষে একটি নোএসকিউএল ডাটাবেসের সাথে কমপক্ষে একটি এসকিউএল ডাটাবেসের উপর নির্ভর করে। আন্তঃ-আঞ্চলিক এবং বৈশ্বিক সিস্টেমে, NoSQL ডাটাবেস একটি বিশ্বস্ত উৎস, SQL ডাটাবেসে সংরক্ষিত ডেটার জন্য জিও-ডিস্ট্রিবিউটেড ক্যাশে হিসেবে কাজ করে, যে কোনো একটি অঞ্চলে কাজ করে।

কিভাবে YugaByte DB SQL এবং NoSQL একত্রিত করে?

একটি লগ-ভিত্তিক মিশ্র স্টোরেজ ইঞ্জিন, অটো-শার্ডিং, শার্ডেড ডিস্ট্রিবিউটেড কনসেনসাস রেপ্লিকেশন, এবং ACID ডিস্ট্রিবিউটেড লেনদেনের উপর নির্মিত (Google Spanner দ্বারা অনুপ্রাণিত), YugaByte DB হল বিশ্বের প্রথম ওপেন সোর্স ডাটাবেস যেটি একই সাথে NoSQL (Cassandra & Redis) সংযোজিত। ) এবং SQL (PostgreSQL)। নীচের সারণীতে দেখানো হয়েছে, YCQL, ক্যাসান্দ্রার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি YugaByte DB API, NoSQL API-তে একক এবং মাল্টি-কী ACID লেনদেনের ধারণা এবং গ্লোবাল সেকেন্ডারি ইনডেক্সের ধারণা যোগ করে, এইভাবে লেনদেনমূলক NoSQL ডাটাবেসের যুগের সূচনা করে। উপরন্তু, YCQL, PostgreSQL-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি YugaByte DB API, SQL API-তে লিনিয়ার রাইট স্কেলিং এবং স্বয়ংক্রিয় ব্যর্থতার ধারণাগুলিকে যুক্ত করে, বিশ্বে বিতরণ করা SQL ডাটাবেস নিয়ে আসে। যেহেতু YugaByte DB ডাটাবেস সহজাতভাবে লেনদেনমূলক, তাই NoSQL API এখন সমালোচনামূলক ডেটার প্রসঙ্গে ব্যবহার করা যেতে পারে।

পূর্বে নিবন্ধে বলা হয়েছে "YSQL প্রবর্তন: YugaByte DB এর জন্য একটি PostgreSQL সামঞ্জস্যপূর্ণ বিতরণ করা SQL API", YugaByte DB-তে SQL বা NoSQL-এর মধ্যে পছন্দ সম্পূর্ণরূপে অন্তর্নিহিত কাজের চাপের বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে:

• যদি আপনার প্রাথমিক কাজের চাপ মাল্টি-কি জয়েন অপারেশন হয়, তাহলে YSQL বেছে নেওয়ার সময়, আপনার কীগুলি একাধিক নোড জুড়ে ছড়িয়ে থাকতে পারে, যার ফলে NoSQL-এর তুলনায় উচ্চতর লেটেন্সি এবং/অথবা কম থ্রুপুট হতে পারে।
• অন্যথায়, দুটি NoSQL API-এর মধ্যে যেকোনো একটি বেছে নিন, মনে রাখবেন যে আপনি একটি সময়ে একটি নোড থেকে সার্ভ করা প্রশ্নের ফলে আরও ভালো পারফরম্যান্স পাবেন। YugaByte DB বাস্তব জটিল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি একক অপারেশনাল ডাটাবেস হিসাবে পরিবেশন করতে পারে যা একই সময়ে একাধিক ওয়ার্কলোড পরিচালনা করতে হবে।

পরবর্তী বিভাগে ডেটা মডেলিং ল্যাব পোস্টগ্রেএসকিউএল এবং ক্যাসান্দ্রা সামঞ্জস্যপূর্ণ যুগাবাইট ডিবি ডাটাবেস API-এর উপর ভিত্তি করে, মূল ডাটাবেসের বিপরীতে। এই পদ্ধতিটি দুটি ভিন্ন ডাটাবেসের সম্পূর্ণ স্বাধীন ক্লাস্টার ব্যবহার করার বিপরীতে একই ডাটাবেস ক্লাস্টারের দুটি ভিন্ন API-এর (দুটি ভিন্ন পোর্টে) সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার সহজতার উপর জোর দেয়।
নিম্নলিখিত বিভাগগুলিতে, প্রশ্নে থাকা ডাটাবেসের পার্থক্য এবং কিছু সাধারণতা ব্যাখ্যা করতে আমরা ডেটা মডেলিং ল্যাবটি দেখব।

ডেটা মডেলিং ল্যাব

ডাটাবেস ইনস্টল করা হচ্ছে

ডেটা মডেল ডিজাইনের উপর ফোকাস দেওয়া (জটিল স্থাপনার আর্কিটেকচারের পরিবর্তে), আমরা স্থানীয় মেশিনে ডকার পাত্রে ডাটাবেসগুলি ইনস্টল করব এবং তারপর তাদের নিজ নিজ কমান্ড লাইন শেল ব্যবহার করে তাদের সাথে যোগাযোগ করব।

PostgreSQL এবং Cassandra সামঞ্জস্যপূর্ণ, YugaByte DB ডাটাবেস

mkdir ~/yugabyte && cd ~/yugabyte
wget https://downloads.yugabyte.com/yb-docker-ctl && chmod +x yb-docker-ctl
docker pull yugabytedb/yugabyte
./yb-docker-ctl create --enable_postgres

MongoDB

docker run --name my-mongo -d mongo:latest

কমান্ড লাইন অ্যাক্সেস

আসুন সংশ্লিষ্ট API-এর জন্য কমান্ড লাইন শেল ব্যবহার করে ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করি।

পোস্টগ্রি

psql PostgreSQL এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি কমান্ড লাইন শেল। ব্যবহারের সুবিধার জন্য, YugaByte DB সরাসরি বিন ফোল্ডারে psql এর সাথে আসে।

docker exec -it yb-postgres-n1 /home/yugabyte/postgres/bin/psql -p 5433 -U postgres

কাসান্দ্রা

sqlsh CQL (Cassandra Query Language) এর মাধ্যমে Cassandra এবং এর সামঞ্জস্যপূর্ণ ডাটাবেসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি কমান্ড লাইন শেল। ব্যবহারের সুবিধার জন্য, YugaByte DB এর সাথে আসে cqlsh ক্যাটালগে bin.
মনে রাখবেন যে সিকিউএল এসকিউএল দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল এবং টেবিল, সারি, কলাম এবং সূচীগুলির অনুরূপ ধারণা রয়েছে। যাইহোক, একটি NoSQL ভাষা হিসাবে, এটি একটি নির্দিষ্ট সেট সীমাবদ্ধতা যুক্ত করে, যার বেশিরভাগই আমরা অন্যান্য নিবন্ধগুলিতেও কভার করব।

docker exec -it yb-tserver-n1 /home/yugabyte/bin/cqlsh

MongoDB

মোঙ্গো MongoDB এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি কমান্ড লাইন শেল। এটি MongoDB ইনস্টলেশনের বিন ডিরেক্টরিতে পাওয়া যাবে।

docker exec -it my-mongo bash 
cd bin
mongo

একটি টেবিল তৈরি করুন

এখন আমরা কমান্ড লাইন ব্যবহার করে বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে ডাটাবেসের সাথে যোগাযোগ করতে পারি। চলুন শুরু করা যাক একটি টেবিল তৈরি করে যা বিভিন্ন শিল্পীর লেখা গান সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করে। এই গানগুলি একটি অ্যালবামের অংশ হতে পারে। এছাড়াও গানের জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য হল মুক্তির বছর, মূল্য, ধরণ এবং রেটিং। আমাদের "ট্যাগ" ক্ষেত্রের মাধ্যমে ভবিষ্যতে প্রয়োজন হতে পারে এমন অতিরিক্ত গুণাবলী বিবেচনা করতে হবে। এটি মূল-মান জোড়া হিসাবে আধা-কাঠামোগত ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে।

পোস্টগ্রি

CREATE TABLE Music (
    Artist VARCHAR(20) NOT NULL, 
    SongTitle VARCHAR(30) NOT NULL,
    AlbumTitle VARCHAR(25),
    Year INT,
    Price FLOAT,
    Genre VARCHAR(10),
    CriticRating FLOAT,
    Tags TEXT,
    PRIMARY KEY(Artist, SongTitle)
);	

কাসান্দ্রা

ক্যাসান্দ্রায় একটি টেবিল তৈরি করা PostgreSQL এর মতোই। প্রধান পার্থক্যগুলির মধ্যে একটি হল অখণ্ডতার সীমাবদ্ধতার অনুপস্থিতি (যেমন NULL নয়), তবে এটি অ্যাপ্লিকেশনের দায়িত্ব, NoSQL ডাটাবেসের নয়।. প্রাথমিক কী একটি পার্টিশন কী (নীচের উদাহরণে শিল্পী কলাম) এবং ক্লাস্টারিং কলামের একটি সেট (নীচের উদাহরণে গানের শিরোনাম কলাম) নিয়ে গঠিত। পার্টিশন কী নির্ধারণ করে যে কোন পার্টিশন/শার্ডটি সারিটিতে রাখতে হবে এবং ক্লাস্টারিং কলামগুলি নির্দেশ করে যে বর্তমান শার্ডের মধ্যে ডেটা কীভাবে সংগঠিত হবে।

CREATE KEYSPACE myapp;
USE myapp;
CREATE TABLE Music (
    Artist TEXT, 
    SongTitle TEXT,
    AlbumTitle TEXT,
    Year INT,
    Price FLOAT,
    Genre TEXT,
    CriticRating FLOAT,
    Tags TEXT,
    PRIMARY KEY(Artist, SongTitle)
);

MongoDB

MongoDB ডাটাবেস (ডেটাবেস) (ক্যাসান্দ্রার কীস্পেসের অনুরূপ) ডেটা সংগঠিত করে, যেখানে সংগ্রহ (সংগ্রহ) (টেবিলের অনুরূপ) নথি (নথিপত্র) (একটি টেবিলের সারিগুলির অনুরূপ) রয়েছে। মঙ্গোডিবি-তে, নীতিগতভাবে, প্রাথমিক স্কিমার সংজ্ঞার প্রয়োজন নেই। টীম "ডাটাবেস ব্যবহার করুন", নীচে দেখানো হয়েছে, প্রথম কলে ডাটাবেসকে তাৎক্ষণিক করে এবং নতুন তৈরি ডাটাবেসের প্রসঙ্গ পরিবর্তন করে। এমনকি সংগ্রহগুলি স্পষ্টভাবে তৈরি করার প্রয়োজন নেই, তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয়, যখন প্রথম নথিটি একটি নতুন সংগ্রহে যোগ করা হয়। মনে রাখবেন যে MongoDB ডিফল্টরূপে একটি পরীক্ষা ডাটাবেস ব্যবহার করে, তাই একটি নির্দিষ্ট ডাটাবেস উল্লেখ না করে যেকোন সংগ্রহ স্তরের অপারেশন ডিফল্টরূপে এতে সঞ্চালিত হবে।

use myNewDatabase;

একটি টেবিল সম্পর্কে তথ্য পাওয়া
পোস্টগ্রি

d Music
Table "public.music"
    Column    |         Type          | Collation | Nullable | Default 
--------------+-----------------------+-----------+----------+--------
 artist       | character varying(20) |           | not null | 
 songtitle    | character varying(30) |           | not null | 
 albumtitle   | character varying(25) |           |          | 
 year         | integer               |           |          | 
 price        | double precision      |           |          | 
 genre        | character varying(10) |           |          | 
 criticrating | double precision      |           |          | 
 tags         | text                  |           |          | 
Indexes:
    "music_pkey" PRIMARY KEY, btree (artist, songtitle)

কাসান্দ্রা

DESCRIBE TABLE MUSIC;
CREATE TABLE myapp.music (
    artist text,
    songtitle text,
    albumtitle text,
    year int,
    price float,
    genre text,
    tags text,
    PRIMARY KEY (artist, songtitle)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (songtitle ASC)
    AND default_time_to_live = 0
    AND transactions = {'enabled': 'false'};

MongoDB

use myNewDatabase;
show collections;

একটি টেবিলে ডেটা প্রবেশ করানো হচ্ছে
পোস্টগ্রি

INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Year, Price, Genre, CriticRating, 
    Tags)
VALUES(
    'No One You Know', 'Call Me Today', 'Somewhat Famous',
    2015, 2.14, 'Country', 7.8,
    '{"Composers": ["Smith", "Jones", "Davis"],"LengthInSeconds": 214}'
);
INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Price, Genre, CriticRating)
VALUES(
    'No One You Know', 'My Dog Spot', 'Hey Now',
    1.98, 'Country', 8.4
);
INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Price, Genre)
VALUES(
    'The Acme Band', 'Look Out, World', 'The Buck Starts Here',
    0.99, 'Rock'
);
INSERT INTO Music 
    (Artist, SongTitle, AlbumTitle, 
    Price, Genre, 
    Tags)
VALUES(
    'The Acme Band', 'Still In Love', 'The Buck Starts Here',
    2.47, 'Rock', 
    '{"radioStationsPlaying": ["KHCR", "KBQX", "WTNR", "WJJH"], "tourDates": { "Seattle": "20150625", "Cleveland": "20150630"}, "rotation": Heavy}'
);

কাসান্দ্রা

সাধারণভাবে, অভিব্যক্তি INSERT ক্যাসান্দ্রার পোস্টগ্রেএসকিউএল-এর সাথে খুব মিল দেখায়। যাইহোক, শব্দার্থবিদ্যায় একটি বড় পার্থক্য রয়েছে। ক্যাসান্দ্রায় INSERT আসলে একটি অপারেশন UPSERT, যেখানে স্ট্রিংটিতে সর্বশেষ মান যোগ করা হয়, যদি স্ট্রিংটি ইতিমধ্যেই বিদ্যমান থাকে।

ডেটা এন্ট্রি PostgreSQL এর অনুরূপ INSERT ঊর্ধ্বতন

.

MongoDB

যদিও MongoDB ক্যাসান্দ্রার মতো একটি NoSQL ডাটাবেস, এর ডেটা এন্ট্রি অপারেশনের সাথে ক্যাসান্দ্রার শব্দার্থিক আচরণের কোনো সম্পর্ক নেই। মঙ্গোডিবিতে সন্নিবেশ () কোন সুযোগ নেই UPSERT, যা এটিকে PostgreSQL এর মত করে তোলে। ছাড়াই ডিফল্ট ডেটা যোগ করা হচ্ছে _idspecified সংগ্রহে একটি নতুন নথি যোগ করা হবে।

db.music.insert( {
artist: "No One You Know",
songTitle: "Call Me Today",
albumTitle: "Somewhat Famous",
year: 2015,
price: 2.14,
genre: "Country",
tags: {
Composers: ["Smith", "Jones", "Davis"],
LengthInSeconds: 214
}
}
);
db.music.insert( {
artist: "No One You Know",
songTitle: "My Dog Spot",
albumTitle: "Hey Now",
price: 1.98,
genre: "Country",
criticRating: 8.4
}
);
db.music.insert( {
artist: "The Acme Band",
songTitle: "Look Out, World",
albumTitle:"The Buck Starts Here",
price: 0.99,
genre: "Rock"
}
);
db.music.insert( {
artist: "The Acme Band",
songTitle: "Still In Love",
albumTitle:"The Buck Starts Here",
price: 2.47,
genre: "Rock",
tags: {
radioStationsPlaying:["KHCR", "KBQX", "WTNR", "WJJH"],
tourDates: {
Seattle: "20150625",
Cleveland: "20150630"
},
rotation: "Heavy"
}
}
);

টেবিল প্রশ্ন

প্রশ্ন করার ক্ষেত্রে SQL এবং NoSQL-এর মধ্যে সম্ভবত সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হল এর ব্যবহার FROM и WHERE. এসকিউএল এক্সপ্রেশনের পরে অনুমতি দেয় FROM একাধিক টেবিল নির্বাচন করুন, এবং এর সাথে একটি অভিব্যক্তি WHERE যেকোনো জটিলতা হতে পারে (অপারেশন সহ JOIN টেবিলের মধ্যে)। যাইহোক, NoSQL এর উপর একটি কঠিন সীমা আরোপ করে FROM, এবং শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট টেবিলের সাথে কাজ করুন এবং এর মধ্যে WHERE, প্রাথমিক কী সবসময় নির্দিষ্ট করা আবশ্যক। এটি NoSQL এর কর্মক্ষমতা উন্নত করার আকাঙ্ক্ষার কারণে, যা আমরা আগে বলেছি। এই ইচ্ছা যে কোনো ক্রস-ট্যাব এবং ক্রস-কী মিথস্ক্রিয়া প্রতিটি সম্ভাব্য হ্রাস বাড়ে। এটি একটি অনুরোধে সাড়া দেওয়ার সময় আন্তঃ-নোড যোগাযোগে একটি বড় বিলম্ব প্রবর্তন করতে পারে এবং তাই সাধারণভাবে এড়িয়ে যাওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, ক্যাসান্ড্রার অনুরোধগুলি নির্দিষ্ট অপারেটরের জন্য সীমাবদ্ধ থাকার প্রয়োজন (শুধুমাত্র অনুমোদিত =, IN, <, >, =>, <=) পার্টিশন কীগুলিতে, একটি সেকেন্ডারি ইনডেক্স অনুসন্ধান করার সময় ছাড়া (শুধুমাত্র = অপারেটর এখানে অনুমোদিত)।

পোস্টগ্রি

নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলির তিনটি উদাহরণ রয়েছে যা একটি SQL ডাটাবেস দ্বারা সহজেই কার্যকর করা যেতে পারে।

• শিল্পীর সব গান প্রদর্শন;
• শিরোনামের প্রথম অংশের সাথে মেলে শিল্পীর সমস্ত গান প্রদর্শন করুন;
• একজন শিল্পীর সমস্ত গান প্রদর্শন করুন যেগুলির শিরোনামে একটি নির্দিষ্ট শব্দ আছে এবং দাম 1.00-এর কম।

SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know';
SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know' AND SongTitle LIKE 'Call%';
SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know' AND SongTitle LIKE '%Today%'
AND Price > 1.00;

কাসান্দ্রা

উপরে তালিকাভুক্ত PostgreSQL প্রশ্নগুলির মধ্যে, শুধুমাত্র প্রথমটি ক্যাসান্দ্রায় অপরিবর্তিত কাজ করবে, কারণ বিবৃতিটি LIKE ক্লাস্টারিং কলাম যেমন প্রয়োগ করা যাবে না SongTitle. এই ক্ষেত্রে, শুধুমাত্র অপারেটর অনুমোদিত হয় = и IN.

SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know';
SELECT * FROM Music
WHERE Artist='No One You Know' AND SongTitle IN ('Call Me Today', 'My Dog Spot')
AND Price > 1.00;

MongoDB

আগের উদাহরণে দেখানো হয়েছে, MongoDB-তে প্রশ্ন তৈরি করার প্রধান পদ্ধতি হল db.collection.find(). এই পদ্ধতিতে স্পষ্টভাবে সংগ্রহের নাম রয়েছে (music নীচের উদাহরণে), তাই একাধিক সংগ্রহের অনুসন্ধান অনুমোদিত নয়৷

db.music.find( {
  artist: "No One You Know"
 } 
);
db.music.find( {
  artist: "No One You Know",
  songTitle: /Call/
 } 
);

একটি টেবিলের সব সারি পড়া

সমস্ত সারি পড়া আমরা আগে আলোচনা করা ক্যোয়ারী প্যাটার্নের একটি বিশেষ কেস মাত্র।

পোস্টগ্রি

SELECT * 
FROM Music;

কাসান্দ্রা

উপরের PostgreSQL উদাহরণের অনুরূপ।

MongoDB

db.music.find( {} );

একটি টেবিলে ডেটা সম্পাদনা করা হচ্ছে

পোস্টগ্রি

PostgreSQL একটি বিবৃতি প্রদান করে UPDATE ডেটা পরিবর্তন করতে। তার কোন সুযোগ নেই UPSERT, তাই এই বিবৃতিটি ব্যর্থ হবে যদি সারিটি ডাটাবেসে আর না থাকে।

UPDATE Music
SET Genre = 'Disco'
WHERE Artist = 'The Acme Band' AND SongTitle = 'Still In Love';

কাসান্দ্রা

ক্যাসান্দ্রা আছে UPDATE PostgreSQL অনুরূপ। UPDATE একই শব্দার্থ আছে UPSERT, মত INSERT.

উপরের PostgreSQL উদাহরণের অনুরূপ।

MongoDB
অপারেশন হালনাগাদ() MongoDB-তে এটি একটি বিদ্যমান নথিকে সম্পূর্ণরূপে আপডেট করতে পারে বা শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলি আপডেট করতে পারে। ডিফল্টরূপে এটি শুধুমাত্র একটি নথি আপডেট করে যার শব্দার্থবিদ্যা অক্ষম থাকে UPSERT. একাধিক নথি এবং অনুরূপ আচরণ রিফ্রেশ করুন UPSERT অপারেশনের জন্য অতিরিক্ত পতাকা সেট করে প্রয়োগ করা যেতে পারে। নীচের উদাহরণ হিসাবে, একটি নির্দিষ্ট শিল্পীর জেনার তার গান দ্বারা আপডেট করা হয়.

db.music.update(
  {"artist": "The Acme Band"},
  { 
    $set: {
      "genre": "Disco"
    }
  },
  {"multi": true, "upsert": true}
);

একটি টেবিল থেকে তথ্য অপসারণ

পোস্টগ্রি

DELETE FROM Music
WHERE Artist = 'The Acme Band' AND SongTitle = 'Look Out, World';

কাসান্দ্রা

উপরের PostgreSQL উদাহরণের অনুরূপ।

MongoDB

ডকুমেন্ট মুছে ফেলার জন্য MongoDB-এর দুই ধরনের অপারেশন রয়েছে - ডিলিট ওয়ান() /deleteMany() и অপসারণ(). উভয় প্রকার নথি মুছে দেয় কিন্তু ভিন্ন ফলাফল প্রদান করে।

db.music.deleteMany( {
        artist: "The Acme Band"
    }
);

একটি টেবিল মুছে ফেলা হচ্ছে

পোস্টগ্রি

DROP TABLE Music;

কাসান্দ্রা

উপরের PostgreSQL উদাহরণের অনুরূপ।

MongoDB

db.music.drop();

উপসংহার

SQL এবং NoSQL এর মধ্যে পছন্দ নিয়ে বিতর্ক 10 বছরেরও বেশি সময় ধরে চলছে। এই বিতর্কের দুটি প্রধান দিক রয়েছে: ডাটাবেস ইঞ্জিনের আর্কিটেকচার (একচেটিয়া, লেনদেনমূলক এসকিউএল বনাম বিতরণ করা, অ-লেনদেনমূলক NoSQL) এবং ডেটাবেস ডিজাইনের পদ্ধতি (এসকিউএল-এ ডেটা মডেলিং বনাম NoSQL-এ আপনার প্রশ্নের মডেলিং)।

একটি বিতরণকৃত লেনদেন সংক্রান্ত ডাটাবেস যেমন YugaByte DB দিয়ে, ডাটাবেস আর্কিটেকচার বিতর্ক সহজেই দূর করা যেতে পারে। যেহেতু ডেটা ভলিউমগুলি একটি একক নোডে যা লেখা যায় তার চেয়ে বড় হয়ে যায়, একটি সম্পূর্ণ বিতরণ করা আর্কিটেকচার যা স্বয়ংক্রিয় শার্ডিং/রিব্যালেন্সিং সহ লিনিয়ার রাইটের স্কেলেবিলিটি সমর্থন করে।

এ ছাড়া একটি লেখায় কী বলা হয়েছে গুগল ক্লাউড, লেনদেনমূলক, দৃঢ়ভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ আর্কিটেকচারগুলি এখন অ-লেনদেনমূলক, চূড়ান্তভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ আর্কিটেকচারের তুলনায় উন্নত উন্নয়ন নমনীয়তা প্রদানের জন্য আরও ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়।

ডাটাবেস ডিজাইনের আলোচনায় ফিরে এসে, এটা বলা ন্যায্য যে যেকোন জটিল বাস্তব-জগতের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উভয় ডিজাইন পদ্ধতি (SQL এবং NoSQL) প্রয়োজনীয়। এসকিউএল-এর "ডেটা মডেলিং" পদ্ধতি বিকাশকারীদের পরিবর্তনশীল ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তাগুলিকে আরও সহজে পূরণ করতে দেয়, যখন নোএসকিউএল-এর "কোয়েরি মডেলিং" পদ্ধতি সেই একই বিকাশকারীদের কম লেটেন্সি এবং উচ্চ থ্রুপুট সহ প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করতে দেয়। এই কারণেই YugaByte DB একটি সাধারণ কোরে SQL এবং NoSQL API সরবরাহ করে এবং কোনো একটি পদ্ধতির পক্ষে নয়। উপরন্তু, PostgreSQL এবং Cassandra সহ জনপ্রিয় ডাটাবেস ভাষার সাথে সামঞ্জস্য প্রদান করে, YugaByte DB নিশ্চিত করে যে ডেভেলপারদের একটি বিতরণ করা দৃঢ়ভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডাটাবেস ইঞ্জিনের সাথে কাজ করার জন্য অন্য ভাষা শিখতে হবে না।

এই নিবন্ধে, আমরা পোস্টগ্রেএসকিউএল, ক্যাসান্দ্রা এবং মঙ্গোডিবি-র মধ্যে ডাটাবেস ডিজাইনের মৌলিক বিষয়গুলি কীভাবে আলাদা তা দেখেছি। নিম্নলিখিত নিবন্ধগুলিতে, আমরা সূচীপত্র, লেনদেন, যোগদান, TTL নির্দেশিকা এবং JSON নথির মতো উন্নত ডিজাইনের ধারণাগুলিতে ডুব দেব।

আমরা আপনাকে একটি মহান উইকএন্ড কামনা করি এবং আপনাকে আমন্ত্রণ জানাই বিনামূল্যে ওয়েবিনারযা 14 মে অনুষ্ঠিত হবে।

উত্স: www.habr.com