Database Synchronization হল দুটি বা তার বেশি ডেটাবেজের মধ্যে ডেটার অখণ্ডতা ও সামঞ্জস্য বজায় রাখার প্রক্রিয়া। এটি ডেটাবেজের মধ্যে তথ্যের আপডেট, ইনসার্ট এবং ডিলিটের মতো অপারেশনগুলিকে একে অপরের সাথে সিঙ্ক্রোনাইজ করে, যাতে সব ডেটাবেজ একই তথ্য ধারণ করে। ডেটাবেজ সিঙ্ক্রোনাইজেশন বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয়, যেমন মাইগ্রেশন, ডেটা রেপ্লিকেশন, এবং ক্লাস্টারিং।

H2 ডেটাবেজে বা অন্যান্য ডেটাবেজ সিস্টেমে সিঙ্ক্রোনাইজেশন প্রযুক্তি ব্যবহারের মাধ্যমে আপনাকে ডেটা এক্সপোর্ট, ডেটা ইম্পোর্ট, এবং ডেটাবেজ অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে ডেটার সামঞ্জস্য নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।

এই টিউটোরিয়ালে আমরা ডেটাবেজ সিঙ্ক্রোনাইজেশন কৌশল এবং প্রযুক্তির কয়েকটি মূল ধারণা এবং ব্যবহারিক কৌশল আলোচনা করব।

Database Synchronization এর প্রকারভেদ

1. ডেটা রেপ্লিকেশন
   ডেটা রেপ্লিকেশন হল এক ডেটাবেজ থেকে অন্য ডেটাবেজে ডেটা কপি করার প্রক্রিয়া, যাতে একাধিক কপি থাকে এবং সেগুলি একে অপরের সাথে সিঙ্ক্রোনাইজ থাকে। এটি সাধারণত Master-Slave রেপ্লিকেশন, Multi-master রেপ্লিকেশন, এবং Peer-to-Peer রেপ্লিকেশন হিসেবে বিভক্ত করা যায়।
2. ডেটাবেজ মাইগ্রেশন
   ডেটাবেজ মাইগ্রেশন হল ডেটাবেজের একটি সংস্করণ বা ডেটাবেজ সিস্টেম থেকে অন্য সংস্করণ বা সিস্টেমে ডেটা স্থানান্তর করার প্রক্রিয়া। এটি সাধারণত নতুন সংস্করণে অ্যাপ্লিকেশন আপগ্রেড করার সময় ব্যবহৃত হয়।
3. ডেটাবেজ ক্লাস্টারিং
   ডেটাবেজ ক্লাস্টারিং হল একাধিক ডেটাবেজ সার্ভারের গ্রুপ তৈরি করা, যা একই ডেটাবেজে কাজ করে। ক্লাস্টারিং সাধারণত হাই-অ্যাভেলেবিলিটি (HA) এবং লোড ব্যালান্সিং নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

Database Synchronization Techniques

১. Master-Slave Replication (Primary-Secondary Replication)

Master-Slave Replication বা Primary-Secondary Replication একটি সাধারণ রেপ্লিকেশন কৌশল, যেখানে একটি ডেটাবেজ (Master) তথ্য আপডেট বা লিখার কাজ করে এবং অন্য ডেটাবেজগুলো (Slaves) শুধু তথ্য পড়তে পারে। মাস্টার ডেটাবেজে সব রেকর্ডের পরিবর্তন হলে সেগুলি স্লেভ ডেটাবেজগুলোতে সিঙ্ক্রোনাইজ হয়ে যায়।

• কীভাবে কাজ করে:
  • Master ডেটাবেজ সব লেখা বা আপডেটের কাজ করে এবং রেপ্লিকেশন ইভেন্ট স্লেভ ডেটাবেজগুলোতে পাঠায়।
  • Slaves ডেটাবেজ শুধু রিড অপারেশন করতে পারে এবং কোনো লেখার কাজ করতে পারে না।
• ফায়দা:
  • সহজে বাস্তবায়ন করা যায়।
  • রিড অপারেশনগুলো দ্রুত হয় কারণ স্লেভ ডেটাবেজগুলোর মধ্যে রিড লোড ভারসাম্য বিভক্ত থাকে।
• সীমাবদ্ধতা:
  • শুধুমাত্র Master ডেটাবেজে লেখা সম্ভব, যার কারণে কিছু সময় ডেটা লস হতে পারে যদি রেপ্লিকেশন প্রক্রিয়া ব্যর্থ হয়।

২. Multi-Master Replication

Multi-Master Replication তে, একাধিক ডেটাবেজ সার্ভার (Master) একে অপরের সাথে সিঙ্ক্রোনাইজ থাকে এবং সব সার্ভারে লেখা বা আপডেট করা যায়। প্রতিটি সার্ভার একই সময়ে ডেটা লিখতে এবং পড়তে সক্ষম।

• কীভাবে কাজ করে:
  • প্রতিটি ডেটাবেজ সার্ভারেই ডেটা লেখা এবং আপডেট করা যায়।
  • ডেটা পরিবর্তন হলে, তা অন্য সার্ভারগুলোতে সিঙ্ক্রোনাইজ হয়ে যায়।
• ফায়দা:
  • উচ্চ ফলপ্রসুতা (Availability) এবং লোড ব্যালান্সিং হয়।
  • নেটওয়ার্ক বা সার্ভার ব্যর্থতার ক্ষেত্রে সার্ভার চালু থাকলে ডেটা ম্যানেজমেন্ট অব্যাহত থাকে।
• সীমাবদ্ধতা:
  • কনফ্লিক্ট রেজলিউশনের সমস্যা হতে পারে (যেমন, একে অপরের মধ্যে একই রেকর্ড আপডেট হলে)।
  • সিঙ্ক্রোনাইজেশন বিলম্ব হতে পারে, কারণ একাধিক সার্ভারের মধ্যে ডেটা একত্রিত হতে সময় নেয়।

৩. Peer-to-Peer Replication

Peer-to-Peer Replication হল একটি সিঙ্ক্রোনাইজেশন কৌশল যেখানে প্রতিটি ডেটাবেজ সার্ভার সমানভাবে অংশ নেয় এবং কোনো "Master" বা "Slave" নেই। এখানে সমস্ত সার্ভার একই ক্ষমতা রাখে এবং ডেটা পরিবর্তন হলে তা অন্য সার্ভারগুলিতে সিঙ্ক্রোনাইজ হয়ে যায়।

• কীভাবে কাজ করে:
  • প্রতিটি সার্ভারে ডেটা লিখতে এবং পড়তে সক্ষম।
  • ডেটার পরিবর্তন এবং আপডেট প্রতিটি সার্ভারে সিঙ্ক্রোনাইজ হয়ে যায়।
• ফায়দা:
  • উচ্চ লভ্যতা এবং পারফরম্যান্স।
  • সিঙ্ক্রোনাইজেশন কনফ্লিক্ট কম হয় কারণ সার্ভারগুলোর মধ্যে সবার সমান ক্ষমতা থাকে।
• সীমাবদ্ধতা:
  • সিঙ্ক্রোনাইজেশন ত্রুটির জন্য কার্যকারিতা বা ডেটা কনফ্লিক্ট হতে পারে।
  • কমপ্লেক্স কনফিগারেশন এবং ম্যানেজমেন্ট।

৪. Two-Phase Commit (2PC)

Two-Phase Commit (2PC) হল একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রানজ্যাকশন মেকানিজম যা ডেটাবেজের মধ্যে ডেটার সিঙ্ক্রোনাইজেশন নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়। এতে ডেটাবেজ ট্রানজ্যাকশন কমপ্লিট হওয়ার আগে দুটি পর্যায়ে অনুমোদন প্রদান করা হয়, এবং যদি কোনো সমস্যা হয় তবে ট্রানজ্যাকশন ব্যর্থ হয়ে যায়।

• কীভাবে কাজ করে:
  1. Phase 1: ট্রানজ্যাকশন প্রস্তুতির জন্য সব পার্টিসিপেন্ট (ডেটাবেজ) প্রস্তুত হতে বলবে।
  2. Phase 2: যখন সব পার্টিসিপেন্ট প্রস্তুত হবে, তখন সকল ডেটাবেজে কমিট করা হবে অথবা ব্যর্থ হলে রোলব্যাক হবে।
• ফায়দা:
  • এটি ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রানজ্যাকশনের ক্ষেত্রে ডেটাবেজের Consistency বজায় রাখতে সাহায্য করে।
• সীমাবদ্ধতা:
  • সিস্টেমের পারফরম্যান্স কমিয়ে দিতে পারে, বিশেষত যখন ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে অনেক সার্ভার থাকে।

Database Synchronization এর জন্য কৌশল এবং টুলস

1. ডেটাবেজ মাইগ্রেশন টুলস:
   • Flyway এবং Liquibase: ডেটাবেজ স্কিমা মাইগ্রেশন এবং সংস্করণ কন্ট্রোলের জন্য ব্যবহৃত হয়।
2. ডেটা রেপ্লিকেশন টুলস:
   • Apache Kafka: রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিমিং এবং ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেজ রেপ্লিকেশন।
   • SymmetricDS: এটি সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং রেপ্লিকেশন ব্যবস্থাপনা সমর্থন করে।
3. ডেটাবেজ ক্লাস্টারিং টুলস:
   • Galera Cluster: MySQL এবং MariaDB-এর জন্য ক্লাস্টারিং সমাধান।
   • Cassandra: ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেজ ক্লাস্টারিং সমর্থন করে।

সারাংশ

Database Synchronization নিশ্চিত করে যে ডেটাবেজের সব কপি বা সার্ভার সঠিকভাবে সিঙ্ক্রোনাইজ থাকে এবং একে অপরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে। এটি উচ্চ পারফরম্যান্স, ডেটা ইনটিগ্রিটি, এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে। সিঙ্ক্রোনাইজেশন কৌশল যেমন Master-Slave Replication, Multi-Master Replication, এবং Two-Phase Commit ডেটাবেজ ব্যবস্থাপনায় ব্যবহৃত হয়, যা ডেটাবেজের লোড ব্যালান্সিং এবং হাই-অ্যাভেলেবিলিটি নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।