MongoDB একটি NoSQL ডেটাবেস এবং এতে ডেটা মডেলিং রিলেশনাল ডেটাবেসের তুলনায় ভিন্ন হয়। MongoDB তে ডেটা মূলত ডকুমেন্ট ফরম্যাটে সংরক্ষিত থাকে এবং এটি অনেক ক্ষেত্রে পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটির জন্য বিভিন্ন ডেটা মডেলিং কৌশল গ্রহণ করে। ডেটাবেস ডিজাইনে Normalization এবং Denormalization দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল, যেগুলি MongoDB তে ডেটার কাঠামো নির্ধারণে ব্যবহৃত হয়।
ডেটা মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে MongoDB তে ডেটার কাঠামো এবং সম্পর্ক নির্ধারণ করা হয় এবং এটি বিশেষভাবে গুরুত্ব সহকারে কাজ করা উচিত যাতে ডেটার এক্সেস, স্কেলেবিলিটি এবং পারফরম্যান্স সর্বাধিক হয়।
Data Modeling in MongoDB
MongoDB তে ডেটা মডেলিং বেশ গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি একটি ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডেটাবেস। এখানে ডেটা বিভিন্ন ধরনের ডকুমেন্ট হিসেবে সংরক্ষিত থাকে, যা BSON (Binary JSON) ফরম্যাটে থাকে। MongoDB তে ডেটা মডেলিং করার সময় আপনাকে ডেটার সম্পর্ক, কাঠামো এবং ডেটা অ্যাক্সেস প্যাটার্নের দিকে খেয়াল রাখতে হবে।
১. একক ডকুমেন্ট মডেল (One Document Model)
MongoDB তে অনেক সময় একক ডকুমেন্টে সমস্ত সম্পর্কিত ডেটা রাখা হয়। এটি তখন কার্যকর হয় যখন সম্পর্কিত ডেটা খুব ছোট এবং একত্রে সংরক্ষণ করা সুবিধাজনক হয়। একক ডকুমেন্ট মডেলটি দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে এবং এটি সাধারণত ব্যবহৃত হয় যেখানে ডেটার সম্পর্ক খুব গভীর না হয়।
উদাহরণ: একটি Order ডকুমেন্টে Customer এবং Product সম্পর্কিত সমস্ত তথ্য রাখা।
Document order = new Document("orderId", 12345)
.append("customer", new Document("name", "John")
.append("email", "john@example.com"))
.append("products", Arrays.asList(
new Document("productId", 1).append("name", "Laptop").append("price", 1200),
new Document("productId", 2).append("name", "Phone").append("price", 800)
));
collection.insertOne(order);
২. নেস্টেড ডকুমেন্ট (Embedded Documents)
MongoDB তে নেস্টেড ডকুমেন্ট একটি সম্পর্কিত ডেটা একত্রিত করার একটি জনপ্রিয় কৌশল। এটি আপনাকে সম্পর্কিত ডেটা একত্রে এবং একটি ডকুমেন্টের মধ্যে রাখতে সাহায্য করে, ফলে ডেটা এক্সেসের সময় পারফরম্যান্স বাড়ে।
উদাহরণ: একটি Customer ডকুমেন্টের মধ্যে Address নেস্ট করা:
Document customer = new Document("customerId", 101)
.append("name", "Alice")
.append("address", new Document("street", "123 Main St")
.append("city", "New York")
.append("zip", "10001"));
collection.insertOne(customer);
৩. রেফারেন্সিং (Referencing)
MongoDB তে যখন সম্পর্কিত ডেটা আলাদা ডকুমেন্টে থাকে, তখন রেফারেন্সিং কৌশল ব্যবহার করা হয়। এতে একটি ডকুমেন্ট অন্য ডকুমেন্টের আইডি (ID) ধারণ করে, যা তাদের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করে।
উদাহরণ: একটি Order ডকুমেন্টে Product ডকুমেন্টের রেফারেন্স রাখা:
Document order = new Document("orderId", 12345)
.append("customerId", 101)
.append("productIds", Arrays.asList(1, 2));
collection.insertOne(order);
এখানে productIds একটি অ্যারে যা Product ডকুমেন্টের ID ধারণ করে।
Normalization এবং Denormalization কৌশল
১. Normalization
Normalization হল একটি ডেটাবেস ডিজাইন পদ্ধতি যেখানে ডেটার পুনরাবৃত্তি কমানোর জন্য ডেটা বিভিন্ন টেবিল বা ডকুমেন্টে বিভক্ত করা হয়। রিলেশনাল ডেটাবেসে যেমন "Normalization" প্রক্রিয়া থাকে, MongoDB তে এর কিছু অনুরূপ পদ্ধতি থাকে, যেখানে ডেটার কাঠামো রিডান্ডেন্সি কমানো হয়।
MongoDB তে Normalization কৌশল ব্যবহার করার সময়, ডেটা একাধিক ডকুমেন্টে ভাগ করে রাখলে আপনাকে ডেটা আপডেট করতে কিছু extra query ব্যবহার করতে হতে পারে, যেহেতু সম্পর্কিত ডেটা একাধিক স্থানে থাকতে পারে।
উদাহরণ:
- Customer এবং Order ডেটা আলাদা ডকুমেন্টে রাখা। এই ক্ষেত্রে, যখন একজন Customer এর তথ্য আপডেট করতে হবে, তখন শুধু ওই ডকুমেন্টে আপডেট করতে হবে এবং সংশ্লিষ্ট Order ডকুমেন্টে কোনো পরিবর্তন হবে না।
ফায়দা:
- ডেটার redundancy কমানো।
- একক ডকুমেন্টে ছোট ও সংক্ষিপ্ত ডেটা।
২. Denormalization
Denormalization হল ডেটা মডেলিংয়ের একটি কৌশল, যেখানে সম্পর্কিত ডেটা একাধিক ডকুমেন্টে একত্রিত করা হয়, যাতে একক ডকুমেন্টে বেশি তথ্য রাখা হয়। এটি MongoDB তে সাধারণত পারফরম্যান্সের জন্য ব্যবহৃত হয়, কারণ এতে একাধিক ডকুমেন্টে অ্যাক্সেস করার পরিবর্তে একটি ডকুমেন্টে ডেটা পাওয়া যায়।
উদাহরণ:
একটি Order ডকুমেন্টে Customer এবং Product এর তথ্য নেস্ট করা।
ফায়দা:
- দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস।
- ডেটা অ্যাক্সেসে কম latency।
ঝুঁকি:
- ডেটার redundancy বেড়ে যেতে পারে।
- ডেটা আপডেট করতে হলে একাধিক ডকুমেন্টে পরিবর্তন আনতে হয়।
MongoDB তে Normalization এবং Denormalization কৌশল ব্যবহার করা
MongoDB তে Normalization এবং Denormalization কৌশলগুলি ব্যবহার করার জন্য কিছু সিদ্ধান্ত নেওয়া দরকার, যেমন ডেটার আকার, অ্যাক্সেস প্যাটার্ন এবং পারফরম্যান্সের চাহিদা। Normalization ডেটাকে বিভিন্ন ডকুমেন্টে ভাগ করে সংরক্ষণ করলেও, Denormalization ডেটাকে একত্রিতভাবে সংরক্ষণ করে যাতে দ্রুত অ্যাক্সেস করা যায়।
Denormalization কৌশল উদাহরণ:
Document order = new Document("orderId", 12345)
.append("customer", new Document("customerId", 101)
.append("name", "Alice"))
.append("products", Arrays.asList(
new Document("productId", 1).append("name", "Laptop").append("price", 1200),
new Document("productId", 2).append("name", "Phone").append("price", 800)
));
collection.insertOne(order);
এখানে, Customer এবং Product সম্পর্কিত তথ্য একত্রিতভাবে Order ডকুমেন্টে সংরক্ষিত।
MongoDB তে ডেটা মডেলিং করার সময় Normalization এবং Denormalization কৌশলগুলি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ডেটা মডেলিংয়ে আপনার ডেটার কাঠামো, অ্যাক্সেস প্যাটার্ন এবং পারফরম্যান্সের চাহিদা অনুযায়ী কৌশল নির্বাচন করা প্রয়োজন। Normalization ডেটা পুনরাবৃত্তি কমানোর জন্য উপযুক্ত, কিন্তু Denormalization দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য বেশি কার্যকর। MongoDB তে সঠিক কৌশল নির্বাচন করে আপনি আপনার ডেটাবেসের পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি নিশ্চিত করতে পারবেন।
Read more
