হাইর্যাচিকাল ডাটাবেস এবং রিলেশনাল ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্য
দিয়ে তথ্য সরবরাহ করে আমরা সব জানি তথ্যগুলি এবং তার সংগ্রহস্থলের সাথে ডিল করা হয়। এছাড়াও, আমরা যা ডাটাবেস ব্যবহার করার জন্য আমাদের অনেকগুলি বেছে নেওয়ার মতো বিকল্পগুলি নিয়েও বিভ্রান্ত! সাধারণত, আমরা ডাটাবেস সরবরাহকারী বা মালিক নির্বাচন করি। এর পাশাপাশি আমরা হাইর্যাচিক্যাল, একটি রিলেশনাল, নেটওয়ার্ক ডেটাবেস, বা অবজেক্ট-ভিত্তিক ডেটাবেস যেমন তার ধরনের বিশ্লেষণ করে আমাদের প্রয়োজনের জন্য সঠিক ডাটাবেস নির্বাচন করতে পারি।
হাইগ্রারিকাল ডেটাবেস কী?
একটি অনুক্রমিক ডাটাবেসে, তথ্য একটি বৃক্ষের মত কাঠামোতে সংগঠিত হয়। প্রতিটি পৃথক তথ্য একটি ক্ষেত্র এবং ক্ষেত্রের মধ্যে সংরক্ষিত হয়, পরিবর্তে, ফর্ম রেকর্ড। এই তথ্য তাদের মধ্যে লিঙ্কের সাহায্যে অ্যাক্সেস করা হয়। এই কাঠামোর মধ্যে, সমস্ত ডেটা রেকর্ড অবশেষে একক মূল রেকর্ডে সংযুক্ত করা হয়। এটি মালিকের রেকর্ড হিসাবেও বলা হয়। রেকর্ডগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলি প্রায়ই অভিভাবক-সন্তানের সম্পর্ক হিসাবে বর্ণনা করা হয়। হাই ডেফিকাল ডেটাবেসের সর্বোত্তম ব্যবহার এটি একটি লাইব্রেরী সিস্টেমে স্থাপনের কারণ এটি ডিভি ডেসিম্যাল সিস্টেমের সাহায্যে নাম বা বুক নম্বর সংরক্ষণ করে। এই সিস্টেমটি একই প্যারেন্ট নম্বর এবং তারপর গাছগুলির মত শাখা ভাগ করে একটি বৃক্ষ-কাঠামোর অনুরূপ। একইভাবে, আমরা এটি একটি ফোন ডিরেক্টরির মধ্যে নাম সংরক্ষণ করতে ব্যবহার করতে পারেন।
--২ ->
একটি রিলেশনাল ডাটাবেস কি?
তথ্যগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য এটি অনন্য কীগুলির সাথে টেবিলের আকারে ডেটা সংরক্ষণ করে। এই টেবিলে ক্যোয়ারী ভাষার সাহায্যে প্রয়োজনীয় ফর্মের মধ্যে তথ্য সরবরাহ করে। আকর্ষণীয় অংশটি হল যে আমাদের পছন্দগুলির তথ্য আনাতে কোনও তথ্য পুনঃ-গ্রুপিংয়ের প্রয়োজন হয় না। এটি প্রায়ই রিলেশনাল ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) নামে অভিহিত হয়।
পার্থক্য:
- সহজে ব্যবহার করতে: হাইগ্রারিকাল ডেটাবেসগুলি লজিক্যাল প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্ক ব্যবহার করে এবং এটি সহজেও দেখতে পারে। কিন্তু রিলেশনাল ডেটাবেসগুলি টেবিল ক্ষেত্রের আকারে রেকর্ডগুলি সঞ্চয় করার জন্য টেবিলের অন্তর্ভুক্ত। এছাড়াও বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এটি প্রতিটি রেকর্ডের জন্য একটি অনন্য কী প্রয়োজন।
- পুরোনো কি? হায়ারারকিকাল উপাত্তগুলি রিলেশনাল ডেটাবেসের আগেও অস্তিত্বের মধ্যে এসেছিল এবং এটি অন্য সব উপাত্তগুলির প্রসেসর।
- তথ্য ধারণার মৌলিক পার্থক্য: অনুক্রমিক উপাত্তগুলির মধ্যে, একটি পরিসরের তথ্যকে 'সেগমেন্ট' বলা হয় তবে রিলেলশনাল উপাত্তগুলিতে এটি 'ক্ষেত্র' নামে অভিহিত হয়।
- উত্তরাধিকার: একটি ক্রমিক ডাটাবেসের প্রত্যেকটি শিশু সেগমেন্ট / নোড তার পিতামাতার বৈশিষ্ট্যগুলি উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত হয়। কিন্তু রিলেলশনাল উপাত্তগুলিতে, কোনও উপাত্তের কোন স্তর নেই বলে উত্তরাধিকারের কোন ধারণা নেই।
- ডেটা লিঙ্কিং: হায়ারারকিকাল উপাত্তগুলিতে, এই বিভাগগুলি নিখুঁতভাবে সংযুক্ত করা হয় কারণ একটি শিশু তার পিতা বা মাতা সাথে সংযুক্ত। কিন্তু রিলেশনাল ডেটাবেসগুলিতে, আমরা 'প্রাথমিক কী' এবং 'ফরেন কী' এর সাহায্যে টেবিলে স্পষ্টভাবে লিঙ্ক করা উচিত।
- কীগুলির ব্যবহার: রিলেশনাল ডেটাবেসগুলি সাধারণত প্রাইমারি কী নামে পরিচিত করা হয় এবং অন্যান্য টেবিলের কীগুলি যেটি বিদেশী কী নামে পরিচিত। এই বিদেশি কীগুলি অন্য কোন টেবিলের প্রাথমিক কী এবং এটি এই টেবিলের অন্যান্য টেবিলের অ্যাক্সেস করার সময় উল্লেখ করা হয়েছে। সুতরাং, কীগুলির মূল ব্যবহারের তথ্য রেকর্ডের একটি অনন্য শনাক্তকরণ প্রদান করা এবং তথ্য সংগ্রহের প্রক্রিয়ার সময় অন্যান্য টেবিলের উল্লেখ করা। কিন্তু একটি অনুক্রমিক ডাটাবেস কী ব্যবহার করে না। তথ্য সংগ্রহের সময় ট্র্যাফারড হওয়া পথ নির্দেশ করে এর লিঙ্ক রয়েছে। অতএব, তথ্য উপাত্তের সময় অনুক্রমিক উপাত্তগুলির পাথগুলির সমতুল্য হিসাবে আমরা সম্পর্কীয় উপাত্তগুলির মধ্যে কীগুলি বিবেচনা করতে পারি। কিন্তু পাথগুলি ঊর্ধ্বতন উপাত্তগুলিতে সংরক্ষণ করা ডেটাগুলির স্বতন্ত্রতার প্রতিনিধিত্ব করে না।
- অনন্য এবং ডুপ্লিকেট ডেটা: কীগুলি রিলেশনাল ডেটাবেসগুলিতে তথ্য বিশিষ্টতার প্রতিনিধিত্ব করে, আমরা সহজেই চাহিদাগুলির উপর এই তথ্যগুলি তালিকাভুক্ত করতে পারি। কিন্তু যখন একটি হায়ারারকিকাল ডেটাবেজে একই প্রয়োজন হয়, তখন এটি একটি প্রচুর প্রক্রিয়াকরণ প্রয়োজন। আমরা একটি গ্রন্থাগারে একই বইয়ের একাধিক কপি থাকতে পারে কিন্তু বিভিন্ন বই সংখ্যার সাথে নিযুক্ত করা। এই ক্ষেত্রে, আমরা সদৃশগুলির সনাক্ত করতে বইয়ের নামের তুলনা করা উচিত। অতএব, রিলেশনাল ডেটাবেসগুলি অনন্য ডেটা সংরক্ষণের জন্য উপযোগী, তবে ডায়ালগগুলি সহ ডেটাগুলির জন্য হাইগ্রাহিক উপাত্তগুলি ভাল।
- তথ্য প্রাপ্তি: শুধু কল্পনা করুন যে আপনার একটি লাইব্রেরী ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম রয়েছে এবং এটি প্রতিটি বইয়ের জন্য নির্ধারিত বুক নম্বরের সাথে বইয়ের বিবরণ সংরক্ষণ করে।
1034 নাম্বারে বইয়ের নাম দিয়ে একটি বই বিবেচনা করুন। এখানে তথ্য প্রাপ্তির তথ্যটি কেবল নীচে দেওয়া আছে।
- একটি অনুক্রমিক ডাটাবেসের মধ্যে:
যদি বই-না> 1000 {
যদি বই-না> 1500 {…}
অন্য (যদি বই-না> 1100
বই-না> 1050 {…}
অন্যথায় {book-no> 1025 {book-no> 1030 {যদি বই-না> 1035 {…}
অন্যথায় {book-no = 1031} …
যদি বই- না = 1032} …
যদি বই-না = 1033} …
বই-না = 1034} … এখানে পাওয়া মিল
অন্যথায়
যদি বইটি- না> 500 {…}
--২ ->অন্য {…}
উপরের প্রক্রিয়াটি ধাপে ধাপে সঞ্চালিত হয় যখন আমরা ট্রাঙ্ক থেকে বৃক্ষের তীরের একটি শাখা পর্যন্ত পৌঁছতে পারি।
- একটি রিলেশনাল ডেটাবেস ইন: এখানে, প্রাথমিক কীগুলি এবং ফরেন কীগুলির সাহায্যে তথ্য প্রাপ্ত করা হয়। মাথার ভেতর ঢুকে পড়ার পর পুচ্ছ স্পর্শ করার দরকার নেই! হ্যাঁ, আমরা সরাসরি তার মিলিত চাবি দিয়ে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি অ্যাক্সেস করতে পারি।
বিবেচনা করুন যে আমাদের 'জন্মের তারিখ' ক্ষেত্রটি আনতে হবে যার কর্মচারী-আইডিটি 12345. এখানে কর্মী-আইডি হল প্রাথমিক কী এবং আমরা নীচের প্রশ্নগুলির জন্য ফ্রেম তৈরি করি।
কর্মচারী-নাম, কর্মচারী-ডিবি
কর্মচারী-সারণি থেকে
কর্মচারী-আইডি = '12345' যেখানে পাবেন।
এখানে আমরা সরাসরি প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি ফিরিয়ে আনতে পারি এবং বুশের সম্পর্কে আমাদের বধ করতে হবে না!
- অনেকে অনেক বা এক-থেকে-অনেকগুলি তথ্য সংযুক্ত করা: ঊর্ধ্বতন উপাত্তগুলির সাথে এই ধরনের লিংকগুলি যুক্ত করা সম্ভব নয় যেমন একজন পিতা বা মাতা 1 টিরও বেশী সন্তান থাকতে পারে এবং একটি সন্তানের 1 টিরও বেশী পিতা বা মাতা থাকতে পারে না । পরের ক্ষেত্রে, আমরা অনেক-থেকে-এক বা বহু-থেকে-অনেক তথ্য লিঙ্কিং বা সম্পর্ক সম্মুখীন হবে। কিন্তু রিসালেশনাল ডাটাবেসের সাথে এই ধরনের তথ্য সম্পর্ক সম্ভব।
- রিলেলেশনাল ডাটাবেসের ক্ষেত্রগুলি অনুক্রমিক ডেটাবেসগুলির মধ্যে নোডগুলি: সম্পর্কীয় উপাত্তগুলিতে, ডাটা শ্রেণিবিন্যাসটি 'ক্ষেত্রের' উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যদিও অনুক্রমিক ডেটাবেসে এটি 'নোড বা সেগমেন্ট' -এর উপর ভিত্তি করে। রিলেশনাল ডাটাবেসের প্রতিটি রেকর্ডে প্রতিটি ক্ষেত্র উপস্থিত রয়েছে। একইভাবে, আমরা চূড়ান্ত তথ্য প্রতিটি বিভাগ দেখতে পারেন। ঙ। গ্রন্থাগার ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে বুক নম্বর, বই নাম ইত্যাদি। এই প্রায়ই দুটি উপাত্ত মধ্যে মৌলিক পার্থক্য হিসাবে বলা হয়, যা আমরা আমাদের নিবন্ধের প্রাথমিক পর্যায়ে উল্লেখ আছে।
- কোথায় এটির ব্যবহার পাওয়া যায়? প্রতিটি ডাটাবেস একটি অ্যাপ্লিকেশন বা সিস্টেমে তার ব্যবহার খুঁজে বের করে এবং বিশুদ্ধরূপে প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে। উদাহরণস্বরূপ, লাইব্রেরী ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমগুলি একটি দশমিক সিস্টেম ব্যবহার করে যা একটি বৃক্ষের অনুরূপ বইয়ের সংখ্যা। এই সিস্টেমে, RDBMS ভাল কাজ করে না কারণ এর ধারণাটি ভিন্ন। কিন্তু যখন আমরা একটি সংগঠন বিবেচনা করি তখন কর্মচারী বা পণ্যগুলির বিবরণ বৃক্ষের মতো কাঠামোর সাথে মেলে না। অতএব, টেবিল যেমন বিশদ সঞ্চয় করতে একটি ভাল সমাধান হতে পারে। সুতরাং, এখানে রিলেশনাল ডাটাবেস একটি ভাল পছন্দ।
আসুন এখন একটি ট্যাবুলার ফর্মের পার্থক্যটি দেখি।
