ডেটাবেস রেপ্লিকেশন এবং ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম দুটি গুরুত্বপূর্ণ কনসেপ্ট যা বড় আকারের ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (DBMS) এবং অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচারের জন্য ব্যবহৃত হয়। এগুলি ডেটা ম্যানেজমেন্ট, স্কেলেবিলিটি, এবং অ্যাভেলেবিলিটি নিশ্চিত করতে সাহায্য করে, বিশেষ করে যখন ডেটাবেসের মধ্যে উচ্চ পরিমাণে ট্রাফিক থাকে এবং ডেটাবেসের পারফরম্যান্স ও বিশ্বাসযোগ্যতা বৃদ্ধির প্রয়োজন হয়।

ডেটাবেস রেপ্লিকেশন (Database Replication)

ডেটাবেস রেপ্লিকেশন হল একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে একটি ডেটাবেসের কপি একাধিক সার্ভারে তৈরি করা হয়। এই কপিগুলি ডেটাবেসের মূল কপি (primary database) এর সাথে সিঙ্ক্রোনাইজ থাকে এবং ডেটাবেসের তথ্য বিভিন্ন অবস্থানে একাধিক সার্ভারে সুরক্ষিত থাকে।

ডেটাবেস রেপ্লিকেশনের প্রধান উদ্দেশ্য:

1. হাই অ্যাভেলেবিলিটি (High Availability): একটি ডেটাবেস সার্ভার ডাউন হলে, অন্য সার্ভারে থাকা ডেটাবেস কপি থেকে কাজ চালিয়ে যেতে পারে। ফলে সিস্টেমের অ্যাভেলেবিলিটি নিশ্চিত থাকে।
2. লোড ব্যালান্সিং (Load Balancing): বিভিন্ন সার্ভারে ডেটাবেস কপিগুলি রেখে, বিভিন্ন রিকোয়েস্ট বিভিন্ন সার্ভারে বিতরণ করা যায়, যা সার্ভারের লোড কমাতে সাহায্য করে।
3. ডেটাবেস ব্যাকআপ এবং রিকভারি: রেপ্লিকেশন ব্যবহার করে ডেটাবেসের ব্যাকআপ তৈরি করা যায় এবং সহজে রিকভারি করা সম্ভব হয়।

রেপ্লিকেশন টাইপ:

1. Master-Slave Replication:
   • একক Master সার্ভার থাকে যেখানে ডেটা লিখা হয় এবং একাধিক Slave সার্ভার থাকে যেখানে ডেটা পড়া হয়।
   • Slave সার্ভারগুলোতে মাস্টার সার্ভারের ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ থাকে, কিন্তু সেখানে ডেটা আপডেট বা লেখা সম্ভব নয়।
2. Master-Master Replication:
   • এখানে দুটি বা তার বেশি সার্ভার একে অপরের সাথে সিঙ্ক্রোনাইজ থাকে এবং তারা একে অপরের ডেটা লেখার ক্ষমতা রাখে।
   • এটি দুইটি বা ততোধিক ডেটাবেস সার্ভারকে একে অপরের সাথে সিঙ্ক্রোনাইজড রাখতে সাহায্য করে, যা ডেটাবেসের পারফরম্যান্স এবং রিড আন্ড রাইট অপারেশনকে উন্নত করে।
3. Peer-to-Peer Replication:
   • প্রতিটি সার্ভার একটি পিয়ার এবং একই ভূমিকা পালন করে। প্রতিটি সার্ভারে ডেটা লেখার এবং পড়ার ক্ষমতা থাকে।
   • ডেটা পরিবর্তন হলে, সার্ভারগুলো একে অপরের সাথে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ করে।

ডেটাবেস রেপ্লিকেশনের সুবিধা:

• লোড শেয়ারিং: একাধিক সার্ভারে ডেটা পড়ার মাধ্যমে সার্ভারের লোড কমানো যায়।
• ফল্ট টলারেন্স: এক সার্ভার ডাউন হলে অন্য সার্ভার থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব।
• স্কেলেবিলিটি: সার্ভারের সংখ্যা বাড়িয়ে ডেটাবেসের পারফরম্যান্স এবং ক্যাপাসিটি বৃদ্ধি করা যায়।

ডেটাবেস রেপ্লিকেশনের সীমাবদ্ধতা:

• সিঙ্ক্রোনাইজেশন ইস্যু: ডেটার মধ্যে কোন কোন সময় latency বা data inconsistency সমস্যা হতে পারে।
• কমপ্লেক্স কনফিগারেশন: রেপ্লিকেশন সেটআপ করা এবং পরিচালনা করা কিছুটা জটিল হতে পারে।
• কম্প্লেক্স কনফ্লিক্ট রেজোলিউশন: Master-Master রেপ্লিকেশন ব্যবহৃত হলে, ডেটা কনফ্লিক্ট হওয়া সম্ভাবনা থাকে, যা সমাধান করা কঠিন হতে পারে।

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম (Distributed System)

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম একটি সিস্টেম যেখানে বিভিন্ন কম্পিউটার বা নোড একে অপরের সাথে সংযুক্ত থাকে এবং তারা একসঙ্গে কাজ করে। ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে, বিভিন্ন সিস্টেম বা সার্ভার একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে এবং যৌথভাবে একটি অ্যাপ্লিকেশন বা সেবা সরবরাহ করে।

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ:

1. নেটওয়ার্কের মাধ্যমে কম্পিউটার সংযোগ: বিভিন্ন কম্পিউটার বা সার্ভার একটি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে সংযুক্ত থাকে এবং তারা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে।
2. ডেটা শেয়ারিং: একাধিক সার্ভার বা নোডের মধ্যে ডেটা শেয়ার করা হয়।
3. ফল্ট টলারেন্স: এক বা একাধিক সার্ভার ডাউন হলে, বাকি সার্ভারগুলি সিস্টেমের কার্যক্রম অব্যাহত রাখতে সহায়তা করে।
4. স্কেলেবিলিটি: নতুন সার্ভার বা নোড যোগ করা সহজ এবং এটি সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি বাড়াতে সহায়তা করে।
5. কনকারেন্সি: একাধিক ইউজার বা ক্লায়েন্ট একযোগে সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করতে পারে এবং একই সময়ে ডেটা প্রসেসিং করতে পারে।

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের ব্যবহার:

• ক্লাউড কম্পিউটিং: ক্লাউড সেবা প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান যেমন Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud, এগুলি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম ব্যবহার করে।
• বড় ডেটা: হাডুপ (Hadoop) এবং স্পার্ক (Spark) এর মতো বড় ডেটা প্রযুক্তি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের অংশ হিসেবে কাজ করে।
• ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস: Cassandra, MongoDB এবং CouchDB এর মতো ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেমগুলি সারা বিশ্বে ডেটা ভাগ করে কাজ করে।

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের সুবিধা:

• ফল্ট টলারেন্স: এক বা একাধিক সার্ভার ডাউন হলে, বাকি সার্ভারগুলি ডেটা সরবরাহ করতে সক্ষম।
• স্কেলেবিলিটি: ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমগুলি স্কেল করা সহজ, অর্থাৎ আপনি আরও নোড বা সার্ভার যোগ করতে পারেন।
• পারফরম্যান্স: একাধিক নোডে কাজ ভাগ করে নেওয়ার মাধ্যমে পুরো সিস্টেমের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি পায়।

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা:

• নেটওয়ার্ক ডিলে: নেটওয়ার্ক ডিলে বা লেটেন্সির কারণে পারফরম্যান্স কমে যেতে পারে।
• কমপ্লেক্স কনফিগারেশন: ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে কনফিগারেশন এবং পরিচালনা কিছুটা জটিল হতে পারে।
• ডেটা কনসিসটেন্সি সমস্যা: একাধিক নোডে ডেটা ভাগ করা হলে কনসিসটেন্সি সমস্যা তৈরি হতে পারে, যেমন CAP থিওরেম এর কারণে।

উপসংহার

ডেটাবেস রেপ্লিকেশন এবং ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যা বড় আকারের, উচ্চ পারফরম্যান্স এবং উচ্চ অ্যাভেলেবিলিটি ডেটাবেস এবং অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেম নির্মাণে ব্যবহৃত হয়। ডেটাবেস রেপ্লিকেশন ডেটার উচ্চ উপলভ্যতা এবং স্কেলেবিলিটি নিশ্চিত করে, যখন ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম সারা বিশ্বব্যাপী ডেটা এবং অ্যাপ্লিকেশন পরিচালনার জন্য কার্যকরী হয়। এগুলোর সঠিক ব্যবহার অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমের পারফরম্যান্স, কার্যক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে।

Derby Database Replication হল একটি প্রক্রিয়া যা ডেটাবেসের কপি বা রেপ্লিকা তৈরি করে, যাতে ডেটাবেসের তথ্য বিভিন্ন জায়গায় সিঙ্ক্রোনাইজড থাকে। Replication মূলত ডেটাবেসের আস্থা এবং উচ্চতর প্রাপ্যতা (availability) নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও Apache Derby-এর নিজস্ব built-in replication ফিচার অনেক বড় ডেটাবেস সিস্টেমের মতো উন্নত নয়, তবুও এটি কিছু মূল স্তরের replication সমর্থন করে।

এখানে Derby Database Replication Configuration বিষয়ক আলোচনা করা হবে, যা ডেটাবেস রেপ্লিকেশন কনফিগার করতে সহায়তা করবে।

Derby Database Replication Overview

Derby Database Replication দুইটি মোডে কাজ করতে পারে:

• Master-Slave Replication: যেখানে একটি ডেটাবেস Master হিসাবে কাজ করে এবং অন্য একটি বা একাধিক ডেটাবেস Slave হিসাবে কাজ করে। সুতরাং, Master ডেটাবেসে হওয়া পরিবর্তনগুলি Slave ডেটাবেসে সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়।
• Peer-to-Peer Replication: যেখানে একাধিক ডেটাবেসের মধ্যে সিঙ্ক্রোনাইজেশন হয় এবং সকল ডেটাবেস সমান অধিকারী হয়, অর্থাৎ একে অপরের মধ্যে পরিবর্তন সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়।

Derby Database Replication কনফিগারেশন

Derby ডেটাবেসে রেপ্লিকেশন কনফিগার করার জন্য কিছু নির্দিষ্ট পদক্ষেপ অনুসরণ করতে হয়:

১. Derby Replication Mode নির্বাচন করা

Derby রেপ্লিকেশন কনফিগার করতে প্রথমে আপনাকে replication mode নির্বাচন করতে হবে, যেমন:

• Master-Slave Mode
• Peer-to-Peer Mode

Master-Slave Mode সাধারণত ব্যবহৃত হয়, যেখানে একটি ডেটাবেস master হিসেবে কাজ করে এবং অন্যান্য ডেটাবেসগুলো slave হিসেবে কাজ করে, তাদের মধ্যে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়।

২. Derby Replication এর জন্য প্রয়োজনীয় কনফিগারেশন সেটিংস

Derby ডেটাবেস রেপ্লিকেশন কনফিগার করার জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ সেটিংস রয়েছে, যেমন:

• derby.storage.replicated=true: এটি ডেটাবেসের রেপ্লিকেশন সক্রিয় করতে ব্যবহৃত হয়।
• derby.replicated.database.dir: এটি রেপ্লিকেশন করা ডেটাবেসের ডিরেক্টরি নির্ধারণ করে।

৩. Replication Configuration for Master

মাস্টার ডেটাবেসের জন্য, আপনাকে নিচের কনফিগারেশন করতে হবে:

1. Master Database (রেপ্লিকেশন উৎস):

   • প্রথমে, মাষ্টার ডেটাবেসে replication সেটআপ করুন:

   derby.storage.replicated=true
   derby.replicated.database.dir=/path/to/master/database
   

   • ডেটাবেসটি রেপ্লিকেশন মোডে চালু করতে:

   jdbc:derby:masterdb;create=true;
   

2. Slave Database (রেপ্লিকেশন গন্তব্য):

   • স্লেভ ডেটাবেসে রেপ্লিকেশন কনফিগার করার জন্য নিম্নলিখিত সেটিংস ব্যবহার করুন:

   derby.storage.replicated=true
   derby.replicated.database.dir=/path/to/slave/database
   

৪. Replication Process

একবার কনফিগারেশন সেটআপ হয়ে গেলে, রেপ্লিকেশন প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে শুরু হয়ে যাবে, এবং ডেটাবেসে হওয়া পরিবর্তনগুলি মাস্টার থেকে স্লেভ ডেটাবেসে সিঙ্ক্রোনাইজ হয়ে যাবে।

৫. Derby Replication কনফিগারেশন উদাহরণ

• Master Database Setup:

derby.storage.replicated=true
derby.replicated.database.dir=/path/to/master/database
derby.logLevel=INFO
derby.stream.error.file=/path/to/log/masterdb.log

• Slave Database Setup:

derby.storage.replicated=true
derby.replicated.database.dir=/path/to/slave/database
derby.logLevel=INFO
derby.stream.error.file=/path/to/log/slavedb.log

Derby Database Replication Limitations

1. Replication Lag: Derby তে replication lag হতে পারে, বিশেষত বড় ডেটাবেসে, যেখানে রেপ্লিকেশন সময় সিঙ্ক্রোনাইজেশন সম্পূর্ণ হতে দেরি হতে পারে।
2. No Built-in Conflict Resolution: Derby তে কোনও কনফ্লিক্ট রেজোলিউশন সিস্টেম নেই, অর্থাৎ যদি একাধিক স্লেভ ডেটাবেসে একই ডেটা পরিবর্তন হয়, তবে ডেটার মধ্যে কনফ্লিক্ট তৈরি হতে পারে।
3. No Real-time Sync: Derby রেপ্লিকেশন সিস্টেম সঠিকভাবে real-time synchronization সাপোর্ট করে না, কিছু দেরি থাকতে পারে।
4. Limited Scale: Derby সাধারণত ছোট বা মাঝারি আকারের ডেটাবেস ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত, বড় আকারের ডেটাবেস রেপ্লিকেশনে সীমাবদ্ধতা থাকতে পারে।

উপসংহার

Derby Database Replication সিস্টেম ছোট এবং মাঝারি আকারের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য কার্যকরী হতে পারে। এটি Master-Slave Mode বা Peer-to-Peer Mode তে ডেটাবেস রেপ্লিকেশন সমর্থন করে। তবে, এটি বড় স্কেল এবং real-time ডেটাবেস সিঙ্ক্রোনাইজেশন সমর্থনে কিছু সীমাবদ্ধতা পেতে পারে। যদি আপনাকে উচ্চ পারফরম্যান্স বা বৃহত্তর ডেটাবেস ব্যবস্থাপনা করতে হয়, তবে অন্যান্য রিলেশনাল ডেটাবেস সিস্টেম যেমন MySQL, PostgreSQL বা Oracle এর রেপ্লিকেশন ব্যবহার করা হতে পারে।

Distributed Database (ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস) হল একটি ডেটাবেস সিস্টেম যেখানে ডেটাবেসের ডেটা একাধিক শারীরিক অবস্থানে (নেটওয়ার্কের মাধ্যমে) বিতরণ করা হয়, তবে এটি একটি একক ডেটাবেস হিসেবে ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপন করা হয়। এটি বিভিন্ন সার্ভারে বা নোডে বিভক্ত থাকে, কিন্তু ব্যবহারকারী বা অ্যাপ্লিকেশন মনে করে যে এটি একটি একক ডেটাবেস। ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের উদ্দেশ্য হলো সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি, পারফরম্যান্স, রিলায়েবিলিটি এবং অ্যাভেইলেবিলিটি বৃদ্ধি করা।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের বৈশিষ্ট্য

1. বিভিন্ন অবস্থানে ডেটার সংরক্ষণ:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে ডেটা বিভিন্ন ভৌগলিক অবস্থানে বিভিন্ন সার্ভারে বা নোডে ভাগ করা হয়। প্রতিটি নোডে কিছু ডেটা থাকতে পারে এবং একসাথে তারা একটি পূর্ণ ডেটাবেস গঠন করে।
2. ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যাক্সেস:
   • ব্যবহারকারী বা অ্যাপ্লিকেশন থেকে যখন ডেটা অ্যাক্সেস করতে চাওয়া হয়, তখন ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেম সার্ভারের মধ্যে সঠিক তথ্য খুঁজে বের করে এবং সেগুলি একত্রিত করে ব্যবহারকারীকে সঠিক ফলাফল প্রদান করে।
3. এটমিক ট্রানজেকশন:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে, যদিও ডেটা বিভিন্ন স্থানে রাখা থাকে, তবে এটি এখনও ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) ট্রানজেকশন প্রপার্টি অনুসরণ করে। একাধিক নোডে ডেটা আপডেট হলেও সেগুলি একটি একক ট্রানজেকশনের অংশ হিসেবে সফলভাবে সমাপ্ত হয়।
4. সার্ভার ক্লাস্টার:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে বিভিন্ন সার্ভার বা নোড একসাথে কাজ করে একটি ক্লাস্টার তৈরি করে। একটি সার্ভারের ডাউন হলে, অন্যান্য সার্ভার থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব হয়, যা সার্ভারের উপলভ্যতা বৃদ্ধি করে।
5. ডেটা রেপ্লিকেশন:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে ডেটার একটি কপি অন্য নোডে রাখার প্রক্রিয়া রেপ্লিকেশন নামে পরিচিত। এটি সিস্টেমের উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি নিশ্চিত করে, কারণ যদি একটি নোডে ডেটা না পাওয়া যায়, তাহলে অন্য নোড থেকে ডেটা পাওয়ার সুযোগ থাকে।
6. ডিস্ট্রিবিউটেড কুয়েরি প্রোসেসিং:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে কুয়েরি এক্সিকিউট করার জন্য সিস্টেমের বিভিন্ন অংশে কুয়েরি প্রক্রিয়াকরণ হতে পারে। ডেটাবেস সিস্টেমটি তার মধ্যে বিভক্ত কুয়েরি অংশগুলি সম্পাদন করে এবং শেষে ফলাফল একত্রিত করে ব্যবহারকারীকে প্রদান করে।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের উপকারিতা

1. স্কেলেবিলিটি:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেমে সার্ভার বা নোড যোগ করে আপনি সহজে সিস্টেম স্কেল করতে পারেন। নতুন সার্ভার যোগ করলে, সিস্টেমের ধারণ ক্ষমতা এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি পায়।
2. পারফরম্যান্স বৃদ্ধি:
   • ডেটা বিভিন্ন নোডে ভাগ করার ফলে, বিভিন্ন ব্যবহারকারী বা অ্যাপ্লিকেশন একসাথে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে এবং সার্ভারগুলি ভাগ হয়ে কাজ করার কারণে সিস্টেমের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি পায়।
3. নিরাপত্তা এবং রিলায়েবিলিটি:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে ডেটার রেপ্লিকেশন নিশ্চিত করে যে, ডেটা হারানোর ঝুঁকি কমে যায়। একটি নোড বা সার্ভার ব্যর্থ হলেও, অন্য নোড থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব হয়, যা সিস্টেমের রিলায়েবিলিটি এবং অ্যাভেইলেবিলিটি নিশ্চিত করে।
4. ডেটা এক্সেস দ্রুত:
   • বিভিন্ন স্থান থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব হওয়ায়, ব্যবহারকারীরা তাদের কাছাকাছি নোড থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে, যা ডেটা রিট্রিভালের গতি বাড়িয়ে দেয়।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের সীমাবদ্ধতা

1. জটিলতা:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেমের নকশা এবং রক্ষণাবেক্ষণ জটিল হতে পারে। একাধিক সার্ভার, নোড, রেপ্লিকেশন, এবং কনসিস্টেন্সি ম্যানেজমেন্টের কারণে সিস্টেম পরিচালনা করতে অনেক বেশি সময় এবং সম্পদ লাগে।
2. ট্রানজেকশন সিঙ্ক্রোনাইজেশন:
   • একাধিক সার্ভার বা নোডে ট্রানজেকশন সমন্বয় করা কঠিন হতে পারে, বিশেষ করে যখন একটি ট্রানজেকশন একাধিক নোডে সমাপ্ত হয়। Two-phase commit protocol ব্যবহার করা হলেও এটি সম্পাদন করতে ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে।
3. ডেটা কনসিস্টেন্সি:
   • যখন ডেটা একাধিক নোডে থাকে, তখন এটি কনসিস্টেন্ট রাখতে কিছু চ্যালেঞ্জ তৈরি হতে পারে। CAP theorem এর কারণে, কখনও কখনও Consistency, Availability, এবং Partition tolerance এর মধ্যে একটির সঙ্গে অন্যটি সমঝোতা করতে হতে পারে।
4. নেটওয়ার্ক বিলম্ব (Latency):
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে নেটওয়ার্ক বিলম্ব (latency) বৃদ্ধি পেতে পারে, কারণ ডেটা একাধিক নোডে পৌঁছানোর জন্য নেটওয়ার্কের উপর নির্ভরশীল।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস মডেল

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস দুটি প্রধান মডেলে ভাগ করা যায়:

1. হিটারার্কিকাল মডেল (Homogeneous Model):
   • এই মডেলে সমস্ত নোড একে অপরের সঙ্গে সঙ্গতিপূর্ণ থাকে এবং একটি একই ধরনের ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ব্যবহার করে।
2. হেটারার্কিকাল মডেল (Heterogeneous Model):
   • এই মডেলে বিভিন্ন ধরনের ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ব্যবহার করা হয় এবং তাদের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করা হয়, যা একে অপরের সাথে কাজ করতে সক্ষম হয়।

উপসংহার

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ডেটাবেস আর্কিটেকচার যা বিভিন্ন সার্ভার বা নোডে ডেটা বিতরণ করে সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি, পারফরম্যান্স, এবং রিলায়েবিলিটি বৃদ্ধি করে। যদিও এটি বেশ কিছু সুবিধা সরবরাহ করে, তবুও এর সাথে জটিলতা, কনসিস্টেন্সি সমস্যা এবং নেটওয়ার্ক বিলম্বের মতো কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। সঠিক ব্যবহারের মাধ্যমে, এটি একটি বিস্তৃত এবং দক্ষ ডেটাবেস সিস্টেম গঠন করতে সহায়ক হতে পারে।