Amazon DocumentDB (এডকিউএল-ভিত্তিক ডেটাবেস) একটি ম্যানেজড NoSQL ডেটাবেস সার্ভিস, যা মূলত ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি MongoDB এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, তবে এটি AWS পরিবেশে সম্পূর্ণভাবে পরিচালিত, স্কেলেবল এবং উচ্চ পারফরম্যান্সের ডেটাবেস সমাধান সরবরাহ করে। DocumentDB JSON বা BSON ফরম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করে এবং উচ্চতর উপলব্ধতা, নিরাপত্তা, এবং ব্যবস্থাপনার সুবিধা প্রদান করে।

DocumentDB এর মৌলিক উপাদান

১. ডেটাবেস এবং কালেকশন

• ডেটাবেস: DocumentDB-তে ডেটা একটি ডেটাবেসের মধ্যে সংরক্ষিত থাকে। প্রতিটি ডেটাবেসের ভিতরে এক বা একাধিক কালেকশন থাকতে পারে।
• কালেকশন: কালেকশন হলো একটি লজিক্যাল গ্রুপ যেখানে ডকুমেন্টগুলির সেট সংরক্ষিত হয়। এটি MongoDB-এর কালেকশন সমান, তবে এটি ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডেটার জন্য উপযুক্ত।

২. ডকুমেন্ট

• DocumentDB ডেটাকে ডকুমেন্ট আকারে সংরক্ষণ করে, যা মূলত JSON বা BSON (Binary JSON) ফরম্যাটে থাকে। প্রতিটি ডকুমেন্ট একটি ইউনিক ডেটা ইউনিট এবং এটি সাধারণত একটি নির্দিষ্ট বিষয় বা সত্তা (entity) প্রতিনিধিত্ব করে, যেমন ব্যবহারকারী, পণ্য, বা অর্ডার।
• উদাহরণ:

{
  "user_id": "12345",
  "name": "John Doe",
  "email": "johndoe@example.com",
  "age": 30
}

এই JSON ডকুমেন্টটি একটি ব্যবহারকারীর ডেটা সংরক্ষণ করছে। DocumentDB এই ধরনের ডকুমেন্ট সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করতে সক্ষম।

৩. JSON/BSON ডেটা ফরম্যাট

• JSON: JavaScript Object Notation (JSON) একটি লাইটওয়েট ডেটা বিনিময় ফরম্যাট, যা মানুষের জন্য পড়তে এবং লিখতে সহজ এবং মেশিনের জন্য পার্স করা সহজ।
• BSON: BSON হল একটি বাইনারি ফরম্যাট যা JSON-এর মতই, তবে এটি আরও বেশি ডেটা টাইপ এবং দক্ষতা প্রদান করে। BSON DocumentDB তে ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং এটি JSON এর তুলনায় দ্রুত প্রক্রিয়া করতে সক্ষম।

৪. CRUD অপারেশন

DocumentDB-তে CRUD (Create, Read, Update, Delete) অপারেশনগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:

• Create: নতুন ডকুমেন্ট তৈরি করা।
• Read: ডকুমেন্ট অনুসন্ধান এবং ডেটা পুনরুদ্ধার করা।
• Update: বিদ্যমান ডকুমেন্টে পরিবর্তন আনা।
• Delete: একটি ডকুমেন্ট মুছে ফেলা।

৫. ইনডেক্সিং

DocumentDB দ্রুত কুয়েরি এবং অনুসন্ধানের জন্য ইনডেক্স তৈরি এবং ব্যবস্থাপনা করে। এটি বিভিন্ন ধরণের ইনডেক্স যেমন:

• Primary Index: প্রতিটি ডকুমেন্টের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি একটি ইনডেক্স।
• Secondary Index: বিশেষ ধরনের ইনডেক্স যা কাস্টম অনুসন্ধানের জন্য তৈরি করা হয় (যেমন Compound Index, Geo Index)।

৬. পারফরম্যান্স এবং স্কেলিং

DocumentDB ডেটাবেসের পারফরম্যান্স উন্নত করার জন্য বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে:

• Horizontal Scaling: অধিক রিড এবং রাইট অপারেশনের জন্য Replica Instances ব্যবহার করা হয়। এটি রিড ট্রাফিকের জন্য স্কেল করতে সাহায্য করে।
• Vertical Scaling: যখন উচ্চ পারফরম্যান্সের জন্য আরও রিসোর্স প্রয়োজন, তখন সহজেই ইন্সট্যান্স সাইজ পরিবর্তন করা যায়।

৭. নিরাপত্তা

DocumentDB নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে AWS-এর শক্তিশালী নিরাপত্তা সেবা ব্যবহার করে:

• TLS/SSL Encryption: ডেটার নিরাপত্তা বজায় রাখতে ট্রানজিটে থাকা ডেটা এনক্রিপ্ট করা হয়।
• VPC Integration: ডেটাবেসকে একটি ভিপিসি (Virtual Private Cloud)-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ করা, যা নিরাপদ এবং বিচ্ছিন্ন রাখে।
• IAM Authentication: AWS Identity and Access Management (IAM) ব্যবহার করে ডেটাবেসের অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করা হয়।

৮. উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি এবং ফাল্ট টলারেন্স

DocumentDB Multi-AZ (Availability Zone) Replication সমর্থন করে, যা high availability এবং fault tolerance নিশ্চিত করে। যদি কোনো AZ-এ সমস্যা হয়, তখন অন্য AZ থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা যায়। এটি ডেটা নিরাপত্তা এবং অ্যাপ্লিকেশন ফেইলওভার পরিচালনা করতে সহায়ক।

সারাংশ

DocumentDB একটি শক্তিশালী ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডেটাবেস সার্ভিস যা JSON/BSON ডেটা ফরম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করে। এটি MongoDB এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, কিন্তু AWS দ্বারা সম্পূর্ণভাবে পরিচালিত হওয়ায়, এটি ক্লাস্টার স্কেলিং, নিরাপত্তা, এবং উচ্চ পারফরম্যান্সের জন্য একটি আদর্শ সমাধান। এর CRUD অপারেশন, ইনডেক্সিং, পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন, এবং নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য এটিকে একটি শক্তিশালী ডেটাবেস প্ল্যাটফর্মে পরিণত করে।

Amazon DocumentDB এর মধ্যে ডেটাবেস এবং Collections গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। MongoDB-র মতোই, DocumentDB তেও ডেটা সংরক্ষণের জন্য ডেটাবেস এবং Collections ব্যবহার করা হয়। এগুলি ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট এবং ডেটা সংরক্ষণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

ডেটাবেজ (Database)

DocumentDB তে, একটি ডেটাবেজ একটি লজিক্যাল ইউনিট যা এক বা একাধিক Collections ধারণ করে। এটি ডেটার সংরক্ষণ এবং পরিচালনার জন্য একটি বড় ধারণাগত কাঠামো প্রদান করে। ডেটাবেজ একটি নির্দিষ্ট কাঠামো এবং কনফিগারেশন অনুযায়ী সংগঠিত থাকে এবং এটি সমস্ত ডেটার সুরক্ষা, ব্যাকআপ এবং পারফরম্যান্স সম্পর্কিত নির্দেশনা দেয়।

ডেটাবেজের বৈশিষ্ট্যসমূহ:

• লজিক্যাল সংগঠন: ডেটাবেজ হল একটি লজিক্যাল ধারণা যা একাধিক Collections ধারণ করে।
• ডেটা বিচ্ছিন্নতা: ডেটাবেজ ব্যবহার করে ডেটাকে একে অপর থেকে বিচ্ছিন্ন করা যায়, যাতে এক ডেটাবেজের ডেটা অন্য ডেটাবেজের ডেটা থেকে নিরাপদ থাকে।
• অপারেশন সাপোর্ট: একটি ডেটাবেজের মধ্যে সমস্ত CRUD (Create, Read, Update, Delete) অপারেশন করা যায়। তবে, DocumentDB বর্তমানে ACID ট্রানজাকশন সমর্থন করে না, তাই ডেটাবেজের মধ্যে ম্যানেজড ট্রানজাকশন ব্যবহার করা উচিত।

Collections

DocumentDB তে, একটি Collection হলো একটি ডেটাবেজের ভিতরে ডকুমেন্টের একটি গ্রুপ। প্রতিটি Collection সাধারণত JSON (JavaScript Object Notation) ফরম্যাটে ডকুমেন্ট ধারণ করে। একাধিক ডকুমেন্ট একটি Collection-এ সংরক্ষিত থাকে।

Collection এর বৈশিষ্ট্যসমূহ:

• ডকুমেন্ট স্টোরেজ: Collection একটি নির্দিষ্ট ধরনের ডকুমেন্ট ধারণ করে। প্রতিটি ডকুমেন্ট হল একটি JSON অবজেক্ট, যেটি ডেটা সংরক্ষণের জন্য একটি স্ট্রাকচার (যেমন: নাম, বয়স, ঠিকানা ইত্যাদি) ধারণ করে।
• স্কিমাহীন: Collections স্কিমাহীন (schema-less) হয়, অর্থাৎ প্রতিটি ডকুমেন্ট একটি Collection-এ বিভিন্ন স্ট্রাকচারে থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি Collection-এ কিছু ডকুমেন্টের মধ্যে age ফিল্ড থাকতে পারে, আবার অন্য ডকুমেন্টে সেটি নাও থাকতে পারে।
• ডকুমেন্টের ইনডেক্সিং: প্রতিটি Collection-এ প্রাথমিকভাবে একটি ইনডেক্স থাকে, যা ডেটার অনুসন্ধান এবং প্রশ্ন করার পারফরম্যান্স উন্নত করে। এছাড়াও, সেকেন্ডারি ইনডেক্স তৈরি করা যায়, যা আরও জটিল কুয়েরি সমর্থন করে।

Collection এর উদাহরণ:

{
  "_id": 1,
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "address": "1234 Elm Street"
}

এটি একটি JSON ডকুমেন্ট যা একটি Collection-এ সংরক্ষিত হতে পারে। ডকুমেন্টের মধ্যে _id (প্রাথমিক ইনডেক্স) সাধারণত DocumentDB এবং MongoDB দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয়।

ডেটাবেজ এবং Collections এর মধ্যে পার্থক্য

• ডেটাবেজ: এটি একটি উচ্চ স্তরের ধারণা যা এক বা একাধিক Collection ধারণ করে।
• Collection: এটি ডেটাবেজের একটি কম্পোনেন্ট যা একাধিক ডকুমেন্ট ধারণ করে এবং ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

ডেটাবেজ এবং Collection ব্যবহারের কিছু কেস:

• ডেটাবেজ: যদি আপনি একাধিক Application বা Environment থেকে আলাদা আলাদা ডেটা সংরক্ষণ করতে চান, তবে আলাদা আলাদা ডেটাবেজ তৈরি করবেন।
• Collection: যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা যেমন ব্যবহারকারীর তথ্য, অর্ডারের বিবরণ, বা পণ্যের বিবরণ সংরক্ষণ করতে চান, তবে আপনি সেই ধরনের ডেটার জন্য Collection তৈরি করবেন।

সারাংশ

DocumentDB তে ডেটাবেজ এবং Collections ডেটার সংগঠন এবং ব্যবস্থাপনাকে সহজ এবং কার্যকরী করে তোলে। ডেটাবেজগুলি বিভিন্ন Collection ধারণ করে, এবং প্রতিটি Collection বিভিন্ন ধরনের ডকুমেন্ট ধারণ করতে সক্ষম। এটি একটি স্কিমাহীন পদ্ধতি ব্যবহার করে, যার ফলে ডেটা ম্যানেজমেন্ট আরও নমনীয় এবং আড়ম্বরপূর্ণ হয়।

JSON (JavaScript Object Notation) হল একটি হালকা, পাঠযোগ্য ডেটা ফরম্যাট যা ডেটাকে সহজভাবে স্টোর এবং ট্রান্সমিট করতে ব্যবহৃত হয়। DocumentDB সহ MongoDB-এর মতো ডকুমেন্ট ডাটাবেসে ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য JSON ডকুমেন্ট ব্যবহৃত হয়। JSON ডকুমেন্টে ডেটা মূলত একটি কীগুচ্ছ (key-value) পেয়ারের আকারে সংরক্ষিত থাকে, যা ডেটার স্ট্রাকচারকে সহজ এবং নমনীয় করে তোলে।

JSON ডকুমেন্ট তৈরি

DocumentDB বা MongoDB-তে JSON ডকুমেন্ট তৈরি করার জন্য একটি সহজ উদাহরণ দেওয়া হলো। একটি পণ্যের বিবরণ সংরক্ষণ করার জন্য নিচের JSON ডকুমেন্টটি হতে পারে:

{
  "product_id": "12345",
  "name": "Wireless Mouse",
  "category": "Electronics",
  "price": 19.99,
  "stock": 50,
  "ratings": {
    "average": 4.5,
    "reviews": 100
  }
}

এখানে:

• product_id, name, category, price, stock, ratings ইত্যাদি কীগুচ্ছ।
• ratings একটি নেস্টেড অবজেক্ট, যা আরো কীগুচ্ছ ধারণ করে যেমন average এবং reviews।

এই JSON ডকুমেন্টটি DocumentDB-তে ডকুমেন্ট হিসাবে সংরক্ষিত হতে পারে এবং আপনি পরে এটি সংশোধন বা আপডেট করতে পারবেন।

JSON ডকুমেন্ট সংশোধন

JSON ডকুমেন্টে কীগুচ্ছ আপডেট বা নতুন কীগুচ্ছ যোগ করতে MongoDB বা DocumentDB-তে Update অপারেশন ব্যবহার করা হয়।

১. কী আপডেট করা

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি পূর্বের JSON ডকুমেন্টে পণ্যের স্টক সংখ্যা বাড়াতে চান, তাহলে নিচের মতো আপডেট করা হতে পারে:

{
  "$set": {
    "stock": 75
  }
}

এই কমান্ডের মাধ্যমে stock এর মান 75 এ আপডেট হবে। এখানে $set অপারেটরটি ব্যবহার করা হয়েছে, যা নির্দিষ্ট কীগুচ্ছের মান পরিবর্তন করতে সাহায্য করে।

২. নতুন কী যোগ করা

নতুন কীগুচ্ছ যোগ করার জন্য আপনি নিচের মতো $set ব্যবহার করতে পারেন:

{
  "$set": {
    "discount": 5.0
  }
}

এই কমান্ডটি নতুন discount কীগুচ্ছ যোগ করবে, যার মান 5.0 হবে।

৩. কী মুছে ফেলা

যদি আপনি কোনো কীগুচ্ছ মুছে ফেলতে চান, তাহলে $unset অপারেটর ব্যবহার করতে হবে:

{
  "$unset": {
    "ratings": ""
  }
}

এখানে ratings কীগুচ্ছটি ডকুমেন্ট থেকে মুছে ফেলা হবে।

JSON ডকুমেন্ট সংশোধন করার উদাহরণ (MongoDB Query Language - MQL)

DocumentDB MongoDB-এর মতোই কিছু কিছু কুয়েরি ভাষার ব্যবহার করে JSON ডকুমেন্ট সংশোধন করা হয়। নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হলো যেখানে আমরা একটি ডকুমেন্টের price এবং stock কীগুচ্ছ আপডেট করব।

db.products.update(
  { "product_id": "12345" },
  {
    $set: {
      "price": 17.99,
      "stock": 100
    }
  }
);

এই কুয়েরিটি product_id 12345 সহ ডকুমেন্টটি খুঁজে বের করে এবং price এবং stock আপডেট করবে।

JSON ডকুমেন্টের বৈশিষ্ট্য

• নেস্টেড স্ট্রাকচার: JSON ডকুমেন্টে কীগুচ্ছের ভিতরে আরও কীগুচ্ছ থাকতে পারে, যার মাধ্যমে জটিল ডেটা স্ট্রাকচার তৈরি করা সম্ভব।
• স্কিমাহীন: JSON ডকুমেন্টে কোনো পূর্বনির্ধারিত স্কিমা থাকে না, ফলে ডেটার স্ট্রাকচার সময়ের সাথে পরিবর্তিত হতে পারে।
• সহজ পড়া এবং লেখা: JSON মানব-পঠনযোগ্য এবং সহজে লিখা ও পড়া যায়।

সারাংশ

JSON ডকুমেন্ট তৈরি এবং সংশোধন করা MongoDB বা DocumentDB-তে একটি সাধারণ এবং সহজ প্রক্রিয়া। JSON-এর নমনীয়তা এবং স্কিমাহীনতা ডেটা ম্যানেজমেন্টে অনেক সুবিধা প্রদান করে। আপনি কীগুচ্ছ আপডেট, নতুন কীগুচ্ছ যোগ এবং পুরানো কীগুচ্ছ মুছে ফেলার মাধ্যমে JSON ডকুমেন্ট সংশোধন করতে পারবেন।

BSON (Binary JSON) এবং JSON (JavaScript Object Notation) উভয়ই ডেটা বিনিময় ফরম্যাট হিসেবে ব্যবহৃত হয়, কিন্তু তাদের মধ্যে কিছু মৌলিক পার্থক্য রয়েছে। BSON মূলত MongoDB এবং DocumentDB এর মতো ডেটাবেস সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়, যেখানে JSON সাধারণত ওয়েব সার্ভিস এবং API এর মাধ্যমে ডেটা ট্রান্সফার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

১. ডেটা ফরম্যাট

• JSON: JSON একটি টেক্সট-ভিত্তিক ডেটা ফরম্যাট, যা মানুষের জন্য পাঠযোগ্য এবং সহজেই সম্পাদনাযোগ্য। এটি মূলত স্ট্রিংস, নম্বারস, অবজেক্টস, অ্যারে, এবং বুলিয়ান ধরনের ডেটা সংরক্ষণ করে।
• BSON: BSON একটি বাইনারি ফরম্যাট যা JSON-এর মতো ডেটা সংরক্ষণ করে, তবে এটি বাইনারি রূপে ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং কিছু অতিরিক্ত ডেটা টাইপও সমর্থন করে।

২. পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি

• JSON: JSON ফাইল গুলি মানুষের পঠনযোগ্য হওয়ার জন্য খুব সোজা, কিন্তু এটি কিছু ক্ষেত্রে পারফরম্যান্সের দিক থেকে কম কার্যকর হতে পারে কারণ এটি শুধুমাত্র টেক্সট আকারে ডেটা সংরক্ষণ করে।
• BSON: BSON একটি বাইনারি ফরম্যাট হওয়ায় এটি পারফরম্যান্সের দিক থেকে JSON-এর চেয়ে দ্রুত হতে পারে। BSON ডেটা দ্রুত প্রসেস করতে সক্ষম এবং MongoDB-তে এটি সাধারণত বড় ডেটা সেটের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে JSON এর তুলনায় কম জায়গা লাগে।

৩. ডেটা টাইপ

• JSON: JSON-এ স্ট্রিং, নম্বার, অবজেক্ট, অ্যারে, বুলিয়ান এবং null টাইপ ডেটা সমর্থিত। JSON ডেটা বেশ সাধারণ এবং সরল।
• BSON: BSON JSON-এর চেয়ে অনেক বেশি ডেটা টাইপ সমর্থন করে, যেমন:
  • ডেট টাইপ: BSON তার নিজস্ব Date টাইপ সমর্থন করে, যা JSON-এর মধ্যে নেই।
  • বাইনারি ডেটা: BSON বাইনারি ডেটা সঞ্চয় করতে পারে, যা JSON-এ সমর্থিত নয়।
  • অবজেক্ট আইডি (ObjectId): MongoDB BSON-এ একটি ইউনিক আইডি টাইপ ব্যবহার করে, যা JSON-এ পাওয়া যায় না।

৪. ডেটা আকার

• JSON: JSON ডেটা টেক্সট-ভিত্তিক হওয়ায় এটি BSON এর তুলনায় সাধারণত বড় আকারে থাকে। এটি পাঠযোগ্য এবং সহজে ট্যাবুলেট করা যায়, তবে বৃহৎ ডেটা হ্যান্ডলিংয়ে কিছুটা কম কার্যকর হতে পারে।
• BSON: BSON কম সাইজে ডেটা সংরক্ষণ করতে সক্ষম, কারণ এটি বাইনারি আকারে ডেটা সংরক্ষণ করে এবং কিছু অতিরিক্ত তথ্য যেমন ডেটা টাইপ সংক্রান্ত অতিরিক্ত মেটাডেটা সংরক্ষণ করে, যা JSON-এর তুলনায় কম স্পেস নেয়।

৫. পাঠযোগ্যতা

• JSON: JSON মানুষের পঠনযোগ্য, কারণ এটি টেক্সট ফরম্যাটে থাকে এবং সরাসরি সম্পাদনা করা যায়।
• BSON: BSON একটি বাইনারি ফরম্যাট, যা মানুষের পঠনযোগ্য নয়। এটি ডেটা পার্স করার জন্য বিশেষ ডিকোডার বা পপার ব্যবহার করতে হয়।

৬. ব্রাউজার সমর্থন

• JSON: JSON বেশিরভাগ ব্রাউজারে সহজেই সমর্থিত এবং JSON ডেটা ওয়েব API এবং ওয়েব সার্ভিসের মাধ্যমে সহজে আদান-প্রদান করা যায়।
• BSON: BSON সাধারণত ব্রাউজারে সরাসরি সমর্থিত নয়, এবং এটি পার্স করার জন্য সার্ভার-ভিত্তিক বা ডেটাবেস-ভিত্তিক লাইব্রেরি প্রয়োজন।

সারাংশ

• JSON একটি পাঠযোগ্য, টেক্সট-ভিত্তিক ডেটা বিনিময় ফরম্যাট, যা সাধারণ ডেটা টাইপ সমর্থন করে এবং ওয়েব সার্ভিস ও অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে ডেটা আদান-প্রদান করতে ব্যবহৃত হয়।
• BSON একটি বাইনারি ফরম্যাট, যা MongoDB এবং DocumentDB-এর মতো ডেটাবেস সিস্টেমে ব্যবহৃত হয় এবং JSON এর তুলনায় বেশি ডেটা টাইপ এবং পারফরম্যান্স সুবিধা প্রদান করে। BSON পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করতে এবং বড় ডেটাসেটগুলি দ্রুত প্রক্রিয়া করতে সাহায্য করে।

আপনি যদি ডেটাবেস বা ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম ব্যবহার করেন, তবে BSON দ্রুত ডেটা প্রসেসিং এবং কার্যকরী স্টোরেজের জন্য আরও উপযুক্ত হতে পারে, কিন্তু JSON আরও সাধারণ উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়।

DocumentDB-তে CRUD (Create, Read, Update, Delete) অপারেশনগুলি ডেটাবেস পরিচালনার মৌলিক কাজ। এই অপারেশনগুলির মাধ্যমে ডেভেলপাররা ডেটা তৈরি, পড়া, আপডেট এবং মুছে ফেলতে পারেন। DocumentDB, MongoDB-এর মতো ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডেটাবেস হওয়ায়, এই অপারেশনগুলি JSON বা BSON ডকুমেন্টের উপর কার্যকরী হয়।

1. Create (সৃষ্টি করা)

Create অপারেশন দ্বারা নতুন ডকুমেন্ট ডেটাবেসে সংযোজন করা হয়। এটি সাধারণত insertOne() অথবা insertMany() মেথডের মাধ্যমে সম্পাদিত হয়, যা এক বা একাধিক ডকুমেন্ট তৈরি করে।

উদাহরণ:

নতুন পণ্যের তথ্য সংরক্ষণ করা:

{
  "product_id": "12345",
  "name": "Wireless Mouse",
  "category": "Electronics",
  "price": 15.99,
  "stock": 120
}

Create অপারেশনটি MongoDB API সমর্থিত DocumentDB-তে নিম্নরূপ হতে পারে:

db.products.insertOne({
  "product_id": "12345",
  "name": "Wireless Mouse",
  "category": "Electronics",
  "price": 15.99,
  "stock": 120
});

এখানে insertOne() একটি একক ডকুমেন্ট ইনসার্ট করবে।

2. Read (পড়া)

Read অপারেশন দ্বারা ডেটাবেস থেকে ডকুমেন্ট রিড করা হয়। এটি findOne() বা find() মেথডের মাধ্যমে একটি নির্দিষ্ট বা সমস্ত ডকুমেন্ট অনুসন্ধান করতে ব্যবহার করা হয়।

উদাহরণ:

নির্দিষ্ট পণ্যের তথ্য পড়া:

db.products.findOne({
  "product_id": "12345"
});

এটি product_id 12345 সহ ডকুমেন্টটিকে রিটার্ন করবে। আপনি find() মেথড ব্যবহার করেও একাধিক ডকুমেন্ট রিটার্ন করতে পারেন।

db.products.find({
  "category": "Electronics"
});

এটি "Electronics" ক্যাটাগরির সমস্ত পণ্য রিটার্ন করবে।

3. Update (আপডেট করা)

Update অপারেশন দ্বারা বিদ্যমান ডকুমেন্টের একটি বা একাধিক ফিল্ড পরিবর্তন করা হয়। এটি updateOne() বা updateMany() মেথড ব্যবহার করে করা যায়।

উদাহরণ:

পণ্যের স্টক আপডেট করা:

db.products.updateOne(
  { "product_id": "12345" },  // অনুসন্ধান
  { $set: { "stock": 150 } }   // নতুন মান সেট করা
);

এটি product_id 12345 সহ ডকুমেন্টটির stock ফিল্ডের মান 150-এ আপডেট করবে।

আপনি একাধিক ডকুমেন্ট আপডেট করতে চাইলে updateMany() ব্যবহার করতে পারেন:

db.products.updateMany(
  { "category": "Electronics" },
  { $set: { "stock": 200 } }
);

এটি "Electronics" ক্যাটাগরির সমস্ত পণ্যের stock 200-এ আপডেট করবে।

4. Delete (মুছে ফেলা)

Delete অপারেশন দ্বারা ডেটাবেস থেকে একটি বা একাধিক ডকুমেন্ট মুছে ফেলা হয়। এটি deleteOne() বা deleteMany() মেথড ব্যবহার করে করা হয়।

উদাহরণ:

নির্দিষ্ট পণ্যের তথ্য মুছে ফেলা:

db.products.deleteOne({
  "product_id": "12345"
});

এটি product_id 12345 সহ একটিই ডকুমেন্ট মুছে ফেলবে।

একাধিক ডকুমেন্ট মুছে ফেলতে deleteMany() ব্যবহার করতে পারেন:

db.products.deleteMany({
  "category": "Electronics"
});

এটি "Electronics" ক্যাটাগরির সমস্ত পণ্য মুছে ফেলবে।

সারাংশ

DocumentDB-তে CRUD অপারেশনগুলি ডেটাবেসের মূল কার্যক্রম। Create অপারেশন ডেটা সংরক্ষণ করে, Read অপারেশন ডেটা পড়ে, Update অপারেশন বিদ্যমান ডেটা পরিবর্তন করে এবং Delete অপারেশন ডেটা মুছে ফেলে। MongoDB-এর মতো DocumentDB-এ এই অপারেশনগুলির মাধ্যমে ডকুমেন্ট-ভিত্তিক ডেটাবেসের ওপর কাজ করা সহজ এবং কার্যকরী।