light mode
night mode
ডিবি২ (DB2)
DB2 পরিচিতি DB2 কী? DB2 এর ইতিহাস এবং বিকাশ DB2 এর বিভিন্ন সংস্করণ (Enterprise, Community, Cloud) DB2 এর সুবিধা এবং ব্যবহারের ক্ষেত্র DB2 ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন DB2 ইনস্টলেশন (Windows, Linux, MacOS) DB2 ইনস্টলেশন পরবর্তী কনফিগারেশন DB2 এর কম্পোনেন্ট পরিচিতি (Instance, Database, Table Space) DB2 Command Line Interface (CLI) ব্যবহার DB2 আর্কিটেকচার DB2 এর আর্কিটেকচার পরিচিতি DB2 Instance এবং Database এর ভূমিকা Buffer Pool, Table Space এবং Storage Management DB2 Memory এবং Process Management DB2 এ ডেটাবেস তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট DB2 এ নতুন ডেটাবেস তৈরি করা DB2 এ টেবিল এবং স্কিমা তৈরি Primary এবং Foreign Key ব্যবহার Index এবং Constraints কনফিগার করা DB2 SQL এবং Queries DB2 এ SQL এর বেসিক ধারণা Select, Insert, Update, Delete Queries Joins এবং Subqueries Aggregation এবং Grouping ব্যবহার DB2 Query Optimization Query Optimization Techniques DB2 Query Execution Plan Index ব্যবহার করে Query Performance বাড়ানো DB2 Query Monitoring Tools DB2 এ টেবিল ম্যানেজমেন্ট DB2 এ টেবিল তৈরি এবং মডিফাই করা Table Partitioning এবং Clustering Table Space Management Data Compression এবং Storage Optimization DB2 Indexing Techniques Index কী এবং এর ভূমিকা Clustered এবং Non-clustered Index Composite Indexes এবং Performance Optimization Index Maintenance এবং Rebuilding DB2 Data Types এবং Constraints DB2 এ সমর্থিত Data Types Null এবং Not Null কনফিগারেশন Unique এবং Check Constraints Data Validation এবং Integrity Enforcement DB2 Backup এবং Restore পদ্ধতি DB2 এ Backup কৌশল Full এবং Incremental Backup Automated Backup Schedule করা DB2 Database Restore পদ্ধতি DB2 Security Management DB2 এ Authentication এবং Authorization User এবং Role Management DB2 এর Object Level Security Data Encryption এবং SSL কনফিগারেশন DB2 Performance Tuning DB2 Performance Tuning Techniques Buffer Pool এবং Memory Optimization Query এবং Index Optimization Performance Monitoring এবং Diagnostics DB2 Transactions এবং Locking Mechanisms Transaction Management এবং ACID Properties Transaction Isolation Levels Locking Mechanism এবং Deadlock Avoidance Transaction Logging এবং Recovery DB2 Stored Procedures এবং Functions Stored Procedures কী এবং কেন ব্যবহার করবেন? DB2 তে Stored Procedures তৈরি এবং ব্যবহার User Defined Functions (UDF) তৈরি করা Stored Procedures Performance Optimization DB2 Triggers এবং Events Triggers কী এবং কিভাবে কাজ করে? DB2 তে Trigger তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট Event Monitors এবং Alerts সেটআপ করা Triggers Performance এবং Monitoring DB2 High Availability এবং Failover DB2 High Availability Solution (HADR) DB2 Clustering এবং Failover কনফিগারেশন Disaster Recovery Planning DB2 Multi-node Deployment এবং Load Balancing DB2 Advanced SQL Techniques Advanced Joins এবং Nested Queries Window Functions এবং ব্যবহার Recursive Queries Complex Query Optimization Techniques DB2 Data Replication এবং Synchronization DB2 Data Replication কনফিগারেশন Real-time এবং Asynchronous Replication DB2 এর সাথে অন্যান্য ডেটাবেসের Synchronization DB2 Data Sync Tools DB2 for Data Warehousing DB2 Data Warehousing Solutions OLAP এবং OLTP পার্থক্য DB2 এর সাথে ETL Integration Data Warehousing Performance Optimization DB2 Monitoring এবং Diagnostics DB2 Performance এবং Query Monitoring DB2 Diagnostic Tools (db2pd, db2diag) Query Execution Plan Analysis Performance Alerts এবং Reporting কনফিগারেশন DB2 with Cloud Integration DB2 এবং ক্লাউড ইন্টিগ্রেশন কৌশল DB2 on AWS, Azure, এবং IBM Cloud DB2 Data Migration to Cloud Cloud Data Security এবং Compliance DB2 Upgrades এবং Patching DB2 এর নতুন সংস্করণে Upgrade করা Patch Management এবং Maintenance Tasks DB2 Upgrade Best Practices Compatibility এবং Testing DB2 REST API Integration DB2 REST API কী? DB2 REST API ব্যবহার করে ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট API Security এবং Authentication DB2 REST API Performance DB2 Best Practices এবং টিপস DB2 ডেটাবেস ডিজাইন Best Practices Performance Tuning Best Practices Backup এবং Disaster Recovery Best Practices DB2 Security এবং Compliance Best Practices

OLAP এবং OLTP পার্থক্য

Database Tutorials - ডিবি২ (DB2) DB2 for Data Warehousing |
196
196

OLAP (Online Analytical Processing) এবং OLTP (Online Transaction Processing) হল দুটি গুরুত্বপূর্ণ ডেটাবেস সিস্টেম প্রযুক্তি, যা বিভিন্ন ধরণের ডেটা অ্যাপ্লিকেশন পরিচালনা করে। এই দুটি সিস্টেমের মধ্যে মৌলিক পার্থক্য রয়েছে, যা তাদের ব্যবহার এবং কার্যকারিতায় ভিন্নতা সৃষ্টি করে। নিচে OLAP এবং OLTP এর মধ্যে প্রধান পার্থক্য আলোচনা করা হলো।

OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP হল একটি ডেটাবেস সিস্টেম যা বিশ্লেষণাত্মক ডেটা প্রসেসিং এবং বড় পরিসরের কুয়েরি পরিচালনার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটার গভীর বিশ্লেষণ, রিপোর্টিং এবং ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।

বৈশিষ্ট্য:

  • ডেটা বিশ্লেষণ: OLAP সিস্টেম বড় পরিসরের ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত। এটি হিস্টোরিক্যাল ডেটা এবং ট্রেন্ড বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
  • কাস্টমার ইন্টেলিজেন্স: এটি ব্যবসার বিভিন্ন ক্ষেত্রের বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক হয়।
  • ডেটা কিউব (Data Cube): OLAP সাধারণত ডেটা কিউব ব্যবহার করে, যা একাধিক মাত্রায় ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম।
  • কমপ্লেক্স কুয়েরি: বড় কুয়েরি এবং জটিল বিশ্লেষণাত্মক ফাংশন পরিচালনা করা হয়।

উদাহরণ:

  • বিক্রির ডেটার ওপর বিশ্লেষণ করা, যেমন কোন অঞ্চলে কত বিক্রি হয়েছে, মাস অনুযায়ী কোন পণ্য সবচেয়ে বেশি বিক্রি হয়েছে, ইত্যাদি।

উদাহরণ সিস্টেম:

  • Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), IBM Cognos, Oracle Essbase।

OLTP (Online Transaction Processing)

OLTP হল একটি ডেটাবেস সিস্টেম যা লেনদেন প্রক্রিয়া এবং দ্রুত ডেটাবেস ম্যানেজমেন্টের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবসায়িক ট্রানজেকশনগুলি পরিচালনা করে, যেমন অর্ডার তৈরি করা, পেমেন্ট প্রক্রিয়া করা, অ্যাকাউন্ট আপডেট করা ইত্যাদি।

বৈশিষ্ট্য:

  • ট্রানজেকশন প্রক্রিয়াকরণ: OLTP সিস্টেম দ্রুত ছোট আকারের ট্রানজেকশনগুলো প্রক্রিয়া করে, যেমন একাধিক ব্যবহারকারীকে সহায়ক হওয়া।
  • ডেটা ইনসার্ট, আপডেট, ডিলিট: OLTP মূলত ডেটা ইনসার্ট, আপডেট এবং ডিলিটে বেশি মনোযোগ দেয়।
  • শুধুমাত্র বর্তমান ডেটা: এটি সাধারণত বর্তমান ডেটা নিয়ে কাজ করে এবং পুরনো ডেটার বিশ্লেষণ সাধারণত করা হয় না।
  • বৃহৎ পরিমাণের ডেটাবেসের ব্যবস্থাপনা: হাজার হাজার ট্রানজেকশন প্রতি সেকেন্ডে পরিচালনা করা হয়।

উদাহরণ:

  • একটি ব্যাংক সিস্টেম যেখানে লেনদেন, একাউন্ট আপডেট, ব্যালান্স চেক করা ইত্যাদি কাজ করা হয়।

উদাহরণ সিস্টেম:

  • MySQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server (ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন যেমন ERP, CRM)।

OLAP এবং OLTP এর মধ্যে পার্থক্য

বিষয়OLAPOLTP
লক্ষ্যবিশ্লেষণাত্মক ডেটা প্রক্রিয়াকরণট্রানজেকশন ভিত্তিক ডেটা প্রক্রিয়াকরণ
ডেটার ধরনইতিহাসগত, বিশ্লেষণমূলক ডেটাবর্তমানে আপডেট হওয়া ডেটা
ডেটার আকারবড় আকারের ডেটা সেট, ব্যাপক বিশ্লেষণছোট আকারের ডেটা সেট, সাধারণত দ্রুত লেনদেন
প্রক্রিয়াদীর্ঘ এবং জটিল কুয়েরি (complex queries)ছোট, দ্রুত এবং সাধারণত একক ট্রানজেকশন
ব্যবহারকারী সংখ্যাকম ব্যবহারকারী সংখ্যা, বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণঅনেক ব্যবহারকারী, দৈনন্দিন লেনদেন পরিচালনা
পারফরম্যান্সদীর্ঘ সময়ে বিশ্লেষণ এবং জটিল কুয়েরি চালানোদ্রুত এবং রিয়েল টাইম পারফরম্যান্স প্রয়োজন
ডেটা সংশোধনসাধারণত ডেটা পরিবর্তন করা হয় নাডেটা নিয়মিত আপডেট, ইনসার্ট বা ডিলিট করা হয়
নমুনা কুয়েরিSELECT AVG(sales) FROM sales_data WHERE region = 'North';SELECT * FROM orders WHERE order_id = 12345;

সারসংক্ষেপ

OLAP এবং OLTP ডেটাবেস সিস্টেম দুইটি ভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। OLAP সিস্টেম বড় পরিসরের ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে OLTP সিস্টেম দ্রুত এবং রিয়েল টাইম লেনদেন পরিচালনার জন্য ব্যবহৃত হয়। OLAP সিস্টেমে জটিল কুয়েরি এবং বিশ্লেষণমূলক কাজ করা হয়, তবে OLTP সিস্টেমে দ্রুত লেনদেন এবং ডেটা ইনসার্ট/আপডেট/ডিলিট করা হয়।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

DB2 Data Warehousing Solutions DB2 এর সাথে ETL Integration Data Warehousing Performance Optimization
টপ রেটেড অ্যাপ

স্যাট অ্যাকাডেমী অ্যাপ

আমাদের অল-ইন-ওয়ান মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে সীমাহীন শেখার সুযোগ উপভোগ করুন।

ভিডিও
লাইভ ক্লাস
এক্সাম
ডাউনলোড করুন

common.or

auth.dont_have_account auth.register

Promotion