ডাটাবেস ডিজাইন। সেরা অভ্যাস

হারে পরবর্তী প্রবাহ শুরুর প্রত্যাশায় "তথ্যশালা" আমরা একটি ডাটাবেস ডিজাইন করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ টিপস সহ একটি ছোট লেখকের উপাদান প্রস্তুত করেছি। আমরা এই উপাদান আপনার জন্য দরকারী হবে আশা করি.

ডাটাবেস সর্বত্র রয়েছে: সহজতম ব্লগ এবং ডিরেক্টরি থেকে নির্ভরযোগ্য তথ্য সিস্টেম এবং বড় সামাজিক নেটওয়ার্ক। ডাটাবেসটি সহজ বা জটিল কিনা তা এত গুরুত্বপূর্ণ নয় কারণ এটি সঠিকভাবে ডিজাইন করা গুরুত্বপূর্ণ। যখন একটি ডাটাবেস চিন্তাহীনভাবে ডিজাইন করা হয় এবং উদ্দেশ্য সম্পর্কে একটি স্পষ্ট বোঝা ছাড়াই, তখন এটি কেবল অকার্যকরই নয়, ডাটাবেসের সাথে আরও কাজ করা হবে একটি বাস্তব যন্ত্রণা, ব্যবহারকারীদের জন্য একটি দুর্ভেদ্য বন। এখানে কিছু ডাটাবেস ডিজাইন টিপস রয়েছে যা আপনাকে একটি দরকারী এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য পণ্য তৈরি করতে সহায়তা করবে।

1. টেবিলটি কীসের জন্য এবং এর গঠন কী তা নির্ধারণ করুন

বর্তমানে, স্ক্রাম বা RAD (র‍্যাপিড অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট) এর মতো উন্নয়ন পদ্ধতিগুলি আইটি দলগুলিকে দ্রুত ডাটাবেস তৈরি করতে সহায়তা করে। যাইহোক, সময়ের সাধনায়, প্রলোভনটি সরাসরি একটি বেস তৈরিতে ডুব দেওয়ার জন্য খুব দুর্দান্ত, অস্পষ্টভাবে কল্পনা করে যে লক্ষ্যটি নিজেই কী, চূড়ান্ত ফলাফল কী হওয়া উচিত।
 
এটি যেন দলটি দক্ষ, দ্রুত কাজের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তবে এটি একটি মরীচিকা। আপনি যত দ্রুত এবং দ্রুত প্রকল্পের গভীরতায় ঝাঁপিয়ে পড়বেন, ডাটাবেস ডিজাইনে ত্রুটি চিহ্নিত করতে এবং পরিবর্তন করতে তত বেশি সময় লাগবে।

তাই প্রথমে আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে আপনার ডাটাবেসের উদ্দেশ্য নির্ধারণ করা। কোন ধরনের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডাটাবেস তৈরি করা হচ্ছে? ব্যবহারকারী কি শুধুমাত্র রেকর্ডের সাথে কাজ করবে এবং লেনদেনের দিকে মনোযোগ দিতে হবে, নাকি তিনি ডেটা বিশ্লেষণে বেশি আগ্রহী? কোথায় ঘাঁটি স্থাপন করা উচিত? এটি কি গ্রাহকের আচরণ ট্র্যাক করবে বা কেবল গ্রাহক সম্পর্ক পরিচালনা করবে? 

ডিজাইন টিম যত তাড়াতাড়ি এই প্রশ্নের উত্তর দেবে, ডাটাবেস ডিজাইন প্রক্রিয়া তত মসৃণ হবে।

2. স্টোরেজের জন্য আমার কোন ডেটা বেছে নেওয়া উচিত?

এগিয়ে পরিকল্পনা. যে সাইট বা সিস্টেমের জন্য ডাটাবেস ডিজাইন করা হচ্ছে তা ভবিষ্যতে কী করবে সে সম্পর্কে চিন্তাভাবনা। প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্যগুলির সাধারণ প্রয়োজনীয়তার বাইরে যাওয়া গুরুত্বপূর্ণ। শুধু অনুগ্রহ করে সমস্ত সম্ভাব্য ধরণের ডেটা সম্পর্কে চিন্তা করা শুরু করবেন না যা একজন ব্যবহারকারী কখনও সঞ্চয় করবে৷ পরিবর্তে, ব্যবহারকারীরা পোস্ট লিখতে, নথি বা ফটো আপলোড করতে, বা বার্তা বিনিময় করতে সক্ষম হবেন কিনা তা নিয়ে ভাবুন। যদি এটি হয়, তাহলে আপনাকে ডাটাবেসে তাদের জন্য স্থান বরাদ্দ করতে হবে।

দল, বিভাগ বা সংস্থার সাথে কাজ করুন যার জন্য ডিজাইন বেস ভবিষ্যতে সমর্থিত হবে। গ্রাহক পরিষেবা বিশেষজ্ঞ থেকে বিভাগীয় প্রধানদের বিভিন্ন স্তরের মানুষের সাথে যোগাযোগ করুন। এইভাবে, প্রতিক্রিয়ার সাহায্যে, আপনি কোম্পানির প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে একটি পরিষ্কার ধারণা পাবেন। 

অনিবার্যভাবে, এমনকি একই বিভাগের মধ্যে ব্যবহারকারীদের চাহিদা বিবাদ হবে। আপনি যদি এটির সম্মুখীন হন, তবে আপনার নিজের অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করতে ভয় পাবেন না এবং একটি আপস খুঁজে বের করুন যা সমস্ত পক্ষের জন্য উপযুক্ত এবং ডাটাবেসের চূড়ান্ত লক্ষ্যকে সন্তুষ্ট করে। নিশ্চিন্ত থাকুন: ভবিষ্যতে আপনি +100500 কর্মফল এবং কুকিজের পাহাড় পাবেন।

3. যত্ন সহ মডেল ডেটা

ডেটা মডেল করার সময় মনোযোগ দিতে বেশ কয়েকটি মূল পয়েন্ট রয়েছে। আমরা আগেই বলেছি, ডাটাবেসের উদ্দেশ্য নির্ধারণ করে মডেলিং-এ কোন পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে। যদি আমরা অনলাইন রেকর্ড প্রসেসিং (OLTP) এর জন্য একটি ডাটাবেস ডিজাইন করি, অন্য কথায় রেকর্ড তৈরি, সম্পাদনা এবং মুছে ফেলার জন্য, আমরা লেনদেন মডেলিং ব্যবহার করি। যদি ডাটাবেস অবশ্যই রিলেশনাল হতে হবে, তাহলে বহুমাত্রিক মডেলিং ব্যবহার করা ভালো।

মডেলিংয়ের সময়, ধারণাগত (CDM), শারীরিক (PDM), এবং লজিক্যাল (LDM) ডেটা মডেল তৈরি করা হয়। 

ধারণাগত মডেলগুলি সত্তা এবং তারা যে ধরনের ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে, সেইসাথে তাদের মধ্যে সম্পর্ক বর্ণনা করে। আপনার ডেটাকে যৌক্তিক খণ্ডে ভাগ করুন - এটি জীবনকে অনেক সহজ করে তোলে।
প্রধান জিনিসটি সংযম, এটি অতিরিক্ত করবেন না।

যদি একটি সত্তাকে একটি শব্দ বা বাক্যাংশে শ্রেণীবদ্ধ করা খুব কঠিন হয়, তবে এটি সাবটাইপ (শিশু সত্তা) ব্যবহার করার সময়।

যদি কোনও সত্তা তার নিজের জীবন পরিচালনা করে, এমন বৈশিষ্ট্য থাকে যা তার আচরণ এবং তার চেহারা, সেইসাথে অন্যান্য বস্তুর সাথে সম্পর্ক বর্ণনা করে, তবে আপনি নিরাপদে কেবল একটি উপ-প্রকারই নয়, একটি সুপার টাইপ (অভিভাবক সত্তা) ব্যবহার করতে পারেন। 

আপনি যদি এই নিয়মটিকে অবহেলা করেন, তবে অন্যান্য বিকাশকারীরা আপনার মডেলে বিভ্রান্ত হবেন এবং ডেটা এবং কীভাবে এটি সংগ্রহ করবেন তার নিয়মগুলি সম্পূর্ণরূপে বুঝতে পারবেন না৷

ধারণাগত মডেলগুলি যৌক্তিক ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়। এই মডেলগুলি শারীরিক ডাটাবেস ডিজাইনের জন্য একটি রোড ম্যাপের মতো। যৌক্তিক মডেলে, ব্যবসায়িক ডেটা সত্তাগুলি চিহ্নিত করা হয়, ডেটা প্রকারগুলি নির্ধারণ করা হয় এবং নিয়ম কীটির স্থিতি নির্ধারণ করা হয় যা ডেটার মধ্যে সম্পর্কগুলিকে পরিচালনা করে।

তারপরে লজিক্যাল ডেটা মডেলটিকে পূর্ব-নির্বাচিত ডিবিএমএস (ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম) প্ল্যাটফর্মের সাথে তুলনা করা হয় এবং একটি ফিজিক্যাল মডেল পাওয়া যায়। এটি বর্ণনা করে কিভাবে ডেটা শারীরিকভাবে সংরক্ষণ করা হয়।

4. সঠিক তথ্য প্রকার ব্যবহার করুন

ভুল ডেটা টাইপ ব্যবহার করার ফলে কম সঠিক ডেটা, টেবিলে যোগদানে অসুবিধা, বৈশিষ্ট্যগুলি সিঙ্ক্রোনাইজ করতে অসুবিধা এবং ফাইলের আকার ফুলে যেতে পারে।
তথ্যের অখণ্ডতা নিশ্চিত করার জন্য, একটি বৈশিষ্ট্যে কেবলমাত্র ডেটা প্রকার থাকতে হবে যা এটির জন্য গ্রহণযোগ্য। যদি বয়স ডাটাবেসে প্রবেশ করা হয়, নিশ্চিত করুন যে কলামটি সর্বাধিক 3 সংখ্যার পূর্ণসংখ্যা সঞ্চয় করে।

একটি NULL মান সহ ন্যূনতম খালি কলাম তৈরি করুন৷ আপনি যদি NULL হিসাবে সমস্ত কলাম তৈরি করেন তবে এটি একটি বড় ভুল। আপনার যদি একটি নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক ফাংশন সম্পাদন করার জন্য একটি খালি কলামের প্রয়োজন হয়, যখন ডেটা অজানা থাকে বা এখনও অর্থবোধ করে না, তাহলে নির্দ্বিধায় এটি তৈরি করুন৷ সর্বোপরি, আমরা "মৃত্যুর তারিখ" বা "বরখাস্তের তারিখ" কলামগুলি আগে থেকে পূরণ করতে পারি না; আমরা আকাশের দিকে আঙুল তুলে ভবিষ্যদ্বাণীকারী নই :-)।

বেশিরভাগ মডেলিং সফ্টওয়্যার (ER/Studio, MySQL Workbench, SQL DBM, gliffy.com) ডেটা আপনাকে ডেটা অঞ্চলগুলির প্রোটোটাইপ তৈরি করতে দেয়। এটি শুধুমাত্র সঠিক ডেটা টাইপ, অ্যাপ্লিকেশান লজিক এবং ভাল পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে না, তবে মানটিও প্রয়োজনীয়।

5. স্বাভাবিক যান

টেবিলের কোন কলামটি কী হিসাবে ব্যবহার করবেন তা নির্ধারণ করার সময়, ব্যবহারকারী কোন ক্ষেত্রগুলি সম্পাদনা করতে পারে তা সর্বদা বিবেচনা করুন। এগুলিকে কখনই কী হিসাবে বেছে নেবেন না - একটি খারাপ ধারণা। যে কোনো কিছু ঘটতে পারে, কিন্তু আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে এটি অনন্য।

এটি একটি প্রাকৃতিক, বা ব্যবসা, কী ব্যবহার করা ভাল। এটির একটি শব্দার্থিক অর্থ রয়েছে, তাই আপনি ডাটাবেসের নকল এড়াবেন। 

ব্যবসার কী অনন্য না হলে (প্রথম নাম, পদবি, অবস্থান) এবং টেবিলের বিভিন্ন সারিতে পুনরাবৃত্তি করা হয় বা এটি অবশ্যই পরিবর্তন করা হয়, তাহলে তৈরি করা কৃত্রিম কীটিকে প্রাথমিক কী হিসাবে মনোনীত করা উচিত।

6. সংযম মধ্যে স্বাভাবিক করুন

একটি ডাটাবেসে ডেটা কার্যকরভাবে সংগঠিত করার জন্য, আপনাকে নির্দেশিকাগুলির একটি সেট অনুসরণ করতে হবে এবং ডাটাবেসটিকে স্বাভাবিক করতে হবে। অনুসরণ করার জন্য পাঁচটি স্বাভাবিক ফর্ম আছে।
স্বাভাবিককরণের সাথে, আপনি অপ্রয়োজনীয়তা এড়ান এবং আপনার অ্যাপ্লিকেশন বা সাইটে ব্যবহৃত ডেটার অখণ্ডতা নিশ্চিত করেন।

সর্বদা হিসাবে, সবকিছু পরিমিত হওয়া উচিত, এমনকি স্বাভাবিককরণ। যদি একই অনন্য কীগুলির সাথে ডাটাবেসে অনেকগুলি টেবিল থাকে, তবে আপনি ডাটাবেসটিকে অর্জিত করেছেন এবং অতিরিক্ত-সাধারণ করেছেন। অত্যধিক স্বাভাবিককরণ নেতিবাচকভাবে ডাটাবেস কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে.

7. তাড়াতাড়ি পরীক্ষা করুন, প্রায়ই পরীক্ষা করুন

পরীক্ষার পরিকল্পনা এবং সঠিক পরীক্ষা ডাটাবেস ডিজাইনের অংশ হওয়া উচিত।

আপনার ডাটাবেস পরীক্ষা করার সর্বোত্তম উপায় হল ক্রমাগত একীকরণের মাধ্যমে। "একটি ডাটাবেসের জীবনের একটি দিন" দৃশ্যকল্প অনুকরণ করুন এবং সমস্ত প্রান্তের কেস পরিচালনা করা হয়েছে কিনা এবং ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করুন। যত তাড়াতাড়ি আপনি বাগ খুঁজে পাবেন, তত বেশি আপনি সময় এবং অর্থ উভয়ই সাশ্রয় করবেন।

এটি শুধুমাত্র সাতটি টিপস যা আপনি একটি দুর্দান্ত উত্পাদনশীলতা এবং দক্ষতা ডেটাবেস ডিজাইন করতে ব্যবহার করতে পারেন। আপনি যদি তাদের অনুসরণ করেন তবে আপনি ভবিষ্যতে বেশিরভাগ মাথাব্যথা এড়াতে পারবেন। এই টিপস শুধুমাত্র ডাটাবেস মডেলিং আইসবার্গ টিপ. লাইফ হ্যাক একটি বিশাল সংখ্যা আছে. আপনি কোনটি ব্যবহার করবেন?

উত্স: www.habr.com