DynamoDB একটি NoSQL ডেটাবেস, যা রিলেশনাল ডেটাবেসের মতো ডেটা সংরক্ষণ করে না। এতে আপনি key-value অথবা document স্টাইল ডেটা মডেল ব্যবহার করে ডেটা সংরক্ষণ করতে পারেন, এবং এটি টেবিলগুলিকে একেবারে ভিন্নভাবে ডিজাইন করা যায়। এর জন্য সঠিক schema design অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি পারফরম্যান্স, স্কেলেবিলিটি এবং কস্ট-এফেক্টিভনেসকে প্রভাবিত করে।

DynamoDB-তে স্কিমা ডিজাইন করার সময় কিছু বিশেষ নিয়মাবলী অনুসরণ করলে ভালো পারফরম্যান্স এবং স্টোরেজ ব্যবস্থাপনা পাওয়া যায়। নিচে কিছু best practices দেওয়া হল যা আপনাকে DynamoDB schema design এ সাহায্য করবে।

1. Partition Key এবং Sort Key এর গুরুত্ব

DynamoDB এর Primary Key দুটি অংশে বিভক্ত:

• Partition Key (পূর্বে Hash Key হিসেবে পরিচিত)
• Sort Key (পূর্বে Range Key হিসেবে পরিচিত)

Best Practice:

• Partition Key নির্বাচন করার সময় এমন একটি ক্ষেত্র বাছুন যা ভালোভাবে ডেটার ভাগাভাগি (sharding) করবে, যাতে সমানভাবে রিড/রাইট পারফরম্যান্স পাওয়া যায়।
• Sort Key ব্যবহার করে ডেটাকে বিভিন্ন ক্যাটেগরিতে বিভক্ত করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার একটি ই-কমার্স অ্যাপ্লিকেশন থাকে, তবে UserID হতে পারে Partition Key এবং OrderDate হতে পারে Sort Key।

উদাহরণ:

• টেবিল: Orders
  • Partition Key: UserID
  • Sort Key: OrderDate

বিশেষ নোট:

• Partition Key এর উপর ভিত্তি করে ডেটা কিভাবে ডিস্ট্রিবিউট হবে তার উপর আপনার অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স নির্ভর করবে, তাই সঠিক Partition Key নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ।

2. Data Access Patterns Define করুন

DynamoDB এর ক্ষমতা পুরোপুরি ব্যবহার করার জন্য আপনাকে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের data access patterns ভালোভাবে বুঝতে হবে। সাধারণত আপনি single-table design অথবা multiple-table design পছন্দ করতে পারেন।

Best Practice:

• Single-table design কৌশল ব্যবহার করুন যদি আপনি একই টেবিল থেকে বিভিন্ন ধরনের ডেটা একসাথে রিড করতে চান। এতে নেটওয়ার্ক কল কমে যাবে এবং আপনি পারফরম্যান্স উন্নত করতে পারবেন।
• একাধিক রিড/রাইট অপারেশন একযোগে করতে হলে একাধিক Global Secondary Indexes (GSI) ব্যবহার করা যেতে পারে।

উদাহরণ:

• টেবিল: Orders
  • Partition Key: UserID
  • Sort Key: OrderID
  • Additional Attributes: ProductID, Price, Quantity
  • GSI (Global Secondary Index): ProductID-Index (Partition Key: ProductID, Sort Key: OrderDate)

বিশেষ নোট:

• ডেটার অ্যাক্সেস প্যাটার্ন অনুযায়ী Global Secondary Indexes (GSI) এবং Local Secondary Indexes (LSI) ব্যবহার করতে হবে। এগুলি আপনাকে বিভিন্ন কুয়েরি ও ফিল্টার অপারেশনে সহায়তা করবে।

3. Secondary Indexes ব্যবহারের কৌশল

DynamoDB আপনাকে Secondary Indexes তৈরি করার সুবিধা দেয় যা আপনার ডেটার উপর বিভিন্ন কুয়েরি কার্যকর করতে সাহায্য করে। তবে, অতিরিক্ত Index তৈরি করলে Write অপারেশনের কস্ট বাড়তে পারে, তাই সেগুলির ব্যবহারে সাবধান থাকতে হবে।

Best Practice:

• Global Secondary Index (GSI) ব্যবহার করুন যদি আপনাকে Partition Key বা Sort Key ছাড়া অন্য কোনো অ্যাট্রিবিউটের উপর কুয়েরি করতে হয়।
• Local Secondary Index (LSI) ব্যবহার করুন যদি একই Partition Key এর নিচে বিভিন্ন Sort Key এর জন্য ইনডেক্স তৈরি করতে চান।

উদাহরণ:

• টেবিল: Products
  • Partition Key: CategoryID
  • Sort Key: ProductID
  • GSI: PriceIndex (Partition Key: CategoryID, Sort Key: Price)

বিশেষ নোট:

• প্রতিটি GSI তৈরির সময় Provisioned throughput কনফিগারেশন সম্পর্কে চিন্তা করুন, যেহেতু এটি আপনার রিড এবং রাইট কস্টকে প্রভাবিত করবে।

4. Avoid Hot Partitions

Hot partitions হল সেই পার্টিশন যেখানে ডেটার কন্সেন্ট্রেশন বেশি থাকে, ফলে পারফরম্যান্সে বিপর্যয় ঘটতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার Partition Key হিসেবে কোনও বিশেষ অ্যাট্রিবিউট বেছে নেন যার মান খুব কম বা খুব বেশি (যেমন, একটি জনপ্রিয় ব্যবহারকারী বা তারিখ), তাহলে সেগুলির উপর অনেক রিড/রাইট হতে পারে, যা পারফরম্যান্স খারাপ করে দিতে পারে।

Best Practice:

• Partition Key হিসেবে এমন একটি অ্যাট্রিবিউট নির্বাচন করুন যার মান evenly ডিস্ট্রিবিউট হবে।
• আপনি salting techniques ব্যবহার করতে পারেন, যেখানে Partition Key-র মানে কিছু এলোমেলো সংখ্যা যোগ করা হয়, যা ডেটাকে আরও evenly ডিস্ট্রিবিউট করে।

5. Use of Conditional Writes and Optimistic Locking

DynamoDB-তে conditional writes এবং optimistic locking ব্যবহার করে আপনি রেকর্ডের অটোমেটিক আপডেট নিশ্চিত করতে পারেন। এটি ডেটার inconsistency থেকে রক্ষা করে।

Best Practice:

• Condition Expressions ব্যবহার করুন যাতে নিশ্চিত করা যায় যে রেকর্ডটি আপডেট করার আগে এর পুরনো মানটি ঠিক আছে।
• Optimistic Locking ব্যবহার করে একাধিক ব্যবহারকারী একই ডেটা একসাথে আপডেট করার আগে একটি সুনির্দিষ্ট পদ্ধতির মাধ্যমে ডেটার সঠিকতা নিশ্চিত করুন।

6. Table Design for High Throughput

DynamoDB একটি highly scalable ডেটাবেস, তবে এর মাধ্যমে ভালো পারফরম্যান্স পেতে হলে আপনাকে সঠিক ভাবে throughput capacity এবং auto scaling কনফিগার করতে হবে।

Best Practice:

• Provisioned mode ব্যবহার করুন যদি আপনার কাজের লোড পূর্বানুমানযোগ্য থাকে, এবং On-demand mode ব্যবহার করুন যদি কাজের লোড পরিবর্তনশীল থাকে।
• Auto scaling কনফিগার করুন যাতে রিড/রাইট ক্ষমতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তন হয়।

7. Denormalization

DynamoDB তে ডেটা denormalized (অর্থাৎ, সম্পর্কযুক্ত টেবিলের মধ্যে ডেটা ভাগ করা হয় না) রাখতে হয়, কারণ NoSQL ডেটাবেসে সাধারণত joins এর ধারণা নেই।

Best Practice:

• একাধিক রিলেটেড ডেটা একটি টেবিলে denormalize করুন, যাতে রিড অপারেশন দ্রুত হয় এবং অ্যাপ্লিকেশন দ্রুত ডেটা পায়।
• Duplication হতে পারে, কিন্তু রিড পারফরম্যান্স ও সহজ অ্যাক্সেসের জন্য এটি প্রয়োজনীয়।

সারাংশ

DynamoDB এর schema design করার সময়, আপনার ডেটার ব্যবহারের প্যাটার্ন, পারফরম্যান্স প্রয়োজন, এবং কস্ট ফ্যাক্টরগুলো বিবেচনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সঠিক Partition Key এবং Sort Key নির্বাচন, Secondary Indexes ব্যবহার, এবং data access patterns অনুযায়ী টেবিল ডিজাইন করলে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি পাবে এবং কস্টও কমবে।