light mode
night mode
আরাঙ্গো (ArangoDB)
ArangoDB পরিচিতি ArangoDB কী? ArangoDB এর বৈশিষ্ট্য ও উপকারিতা Multi-Model Database এর ধারণা ArangoDB এর সমর্থিত ডেটা মডেল (Graph, Document, Key-Value) ArangoDB ইনস্টলেশন ArangoDB ইনস্টলেশন (Windows, Linux, MacOS) ArangoDB Docker ইমেজ ব্যবহার করে সেটআপ ArangoDB এর ক্লাউড সংস্করণ ব্যবহার ArangoDB Web Interface ArangoDB Web Interface পরিচিতি Database এবং Collection তৈরি Documents পরিচালনা (Create, Read, Update, Delete) Web Interface দিয়ে Queries চালানো AQL (ArangoDB Query Language) পরিচিতি AQL কী এবং এর ব্যবহার বেসিক AQL Syntax Document Filtering, Sorting এবং Pagination Aggregation Queries ArangoDB Collections Collections এর ধরন (Document এবং Edge) Collection তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট Collection Schema কনফিগারেশন Data Validation Graph Database in ArangoDB ArangoDB তে গ্রাফ ডেটাবেস কী? Vertex এবং Edge তৈরি করা Graph Traversal Queries AQL দিয়ে Graph Operations Data Modeling in ArangoDB Document এবং Graph ডেটা মডেলিং JSON ডেটা স্ট্রাকচার তৈরি Relational এবং Non-relational Data Modeling Nested এবং Linked Documents Joins এবং Relational Queries AQL এ Joins ব্যবহার করা Subqueries এবং Complex Queries Nested Queries পরিচালনা Cross-collection Queries Indexing in ArangoDB Index কী এবং কেন প্রয়োজন? Primary এবং Secondary Index Fulltext Index, Geo Index এবং Persistent Index কনফিগার করা Index Performance Optimization Transactions in ArangoDB Transaction কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Multi-document এবং Multi-collection Transaction AQL তে Transaction ব্যবহার Transaction Logging এবং Error Handling Performance Tuning Query Performance Analysis Query Optimization Techniques Cache এবং Memory Management Performance Monitoring Tools Security in ArangoDB Authentication এবং Authorization User এবং Role Management Data Encryption (In-transit এবং At-rest) Audit Logs এবং Security Best Practices ArangoDB Foxx Microservices Foxx Microservices কী? Foxx Apps তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট API তৈরি এবং RESTful সার্ভিস ব্যবহার Foxx Deployment এবং Maintenance Cluster Setup এবং Scalability ArangoDB Cluster Architecture Sharding এবং Replication কনফিগারেশন Cluster Monitoring এবং Management High Availability এবং Load Balancing Backup এবং Restore ArangoDB Backup পদ্ধতি Automated এবং Manual Backup কনফিগারেশন Data Restore Techniques Clustered Database এ Backup এবং Restore ArangoDB with Other Technologies ArangoDB এর API Integration ArangoDB এবং JavaScript Integration (Node.js) Python ব্যবহার করে ArangoDB Integration ArangoDB এবং GraphQL Integration Migration and Data Import/Export Data Import এবং Export পদ্ধতি CSV/JSON Import/Export কনফিগার করা Data Migration Best Practices Monitoring and Logging ArangoDB Monitoring Tools (Prometheus, Grafana) Logs এবং Metrics Collection Query Execution Plan এবং Profiling Cloud Monitoring এবং Alerts Disaster Recovery এবং High Availability ArangoDB তে Disaster Recovery প্ল্যানিং Multi-region Backup কনফিগার করা Failover কৌশল এবং High Availability ArangoSearch Engine ArangoSearch পরিচিতি Full-text Search এবং Ranking Search Optimization Techniques Complex Queries এবং Relevance Calculation Advanced AQL Features Advanced Aggregation Techniques Recursive Queries পরিচালনা User-defined Functions তৈরি Complex Graph Queries ArangoDB Deployment Best Practices Deployment Planning এবং Architecture Design Resource Optimization এবং Cost Management Security Best Practices Continuous Integration এবং Continuous Deployment (CI/CD) কৌশল ArangoDB Upgrades and Maintenance Version Upgrade কনফিগার করা Database Maintenance Tasks ArangoDB Migration এবং Upgradation Strategies

Data Validation

Database Tutorials - আরাঙ্গো (ArangoDB) ArangoDB Collections |
266
266

Data Validation হল ডাটার সঠিকতা, সামঞ্জস্যতা এবং গুণগত মান নিশ্চিত করার একটি প্রক্রিয়া। ArangoDB-তে ডেটা ভ্যালিডেশন মূলত Collections-এর সাথে সম্পর্কিত, যেখানে একটি Schema কনফিগার করা হয় ডেটার নির্দিষ্ট গঠন এবং নিয়ম নির্ধারণের জন্য। এটি ডেটা ইনসার্ট এবং আপডেট করার সময় সঠিক ডেটা নিশ্চিত করে।

Data Validation এর বৈশিষ্ট্য

  1. Schema Validation:
    ArangoDB Collections-এ JSON Schema ব্যবহার করে ডেটা ভ্যালিডেশনের নিয়ম নির্ধারণ করা যায়।
  2. Flexible Rules:
    ডেটা ফিল্ডের টাইপ, ফিল্ডের উপস্থিতি বা নির্দিষ্ট মান নিশ্চিত করা যায়।
  3. Automatic Enforcement:
    ইনসার্ট এবং আপডেটের সময় ডেটা ভ্যালিডেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ হয়।
  4. Error Reporting:
    ডেটা ভ্যালিডেশন ব্যর্থ হলে স্পষ্ট ত্রুটি বার্তা প্রদান করে।

Schema কনফিগারেশন

Schema Example

নিচের উদাহরণে একটি Collection-এর Schema কনফিগার করা হয়েছে:

{
  "rule": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "name": { "type": "string" },
      "age": { "type": "integer", "minimum": 18 },
      "email": { "type": "string", "format": "email" }
    },
    "required": ["name", "age"]
  },
  "level": "strict",
  "message": "Data validation failed!"
}

উপাদান ব্যাখ্যা

  • type: ডেটার টাইপ নির্ধারণ (যেমন: string, integer)।
  • properties: ফিল্ডগুলোর ভ্যালিডেশন নিয়ম।
  • required: বাধ্যতামূলক ফিল্ডের তালিকা।
  • level: ভ্যালিডেশনের স্তর, যেমন strict, moderate, বা none।
  • message: ভ্যালিডেশন ব্যর্থ হলে দেখানো বার্তা।

Schema প্রয়োগ করা

Collection তৈরি করার সময় Schema যুক্ত করা

db._create("my_collection", {
  schema: {
    rule: {
      "type": "object",
      "properties": {
        "name": { "type": "string" },
        "age": { "type": "integer", "minimum": 18 }
      },
      "required": ["name", "age"]
    },
    level: "strict",
    message: "Invalid data!"
  }
});

Schema আপডেট করা

ইতিমধ্যে তৈরি করা Collection-এ Schema আপডেট করতে:

db._collection("my_collection").properties({
  schema: {
    rule: {
      "type": "object",
      "properties": {
        "name": { "type": "string" },
        "age": { "type": "integer", "minimum": 18 },
        "email": { "type": "string", "format": "email" }
      },
      "required": ["name", "age"]
    },
    level: "moderate",
    message: "Validation error!"
  }
});

Validation Level

  1. Strict:
    যদি ডেটা ভ্যালিড না হয়, তাহলে এটি গ্রহণ করা হবে না।
  2. Moderate:
    ভ্যালিডেশন ব্যর্থ হলেও ডেটা গ্রহণ করা হবে তবে সতর্কতা দেখানো হবে।
  3. None:
    ভ্যালিডেশন নিষ্ক্রিয় থাকবে।

Error Handling

ডেটা ইনসার্ট বা আপডেট করার সময় ভ্যালিডেশন ব্যর্থ হলে ArangoDB একটি ত্রুটি বার্তা প্রদান করে।
উদাহরণ:

{
  "error": true,
  "code": 400,
  "errorMessage": "Validation error!"
}

Data Validation এর সুবিধা

  1. ডেটার সঠিকতা নিশ্চিত করা।
  2. ত্রুটিপূর্ণ ডেটা প্রতিরোধ করা।
  3. ডাটাবেসে গুণগত মান বজায় রাখা।
  4. বিজনেস লজিকের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা সংরক্ষণ।

সারাংশ

ArangoDB-তে Data Validation একটি শক্তিশালী টুল যা ডেটার গুণমান এবং সঠিকতা নিশ্চিত করতে সহায়ক। এটি JSON Schema-র মাধ্যমে নিয়ম সংজ্ঞায়িত করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ভ্যালিডেশন সম্পন্ন করে। ডেভেলপাররা এই বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করে আরও নির্ভরযোগ্য এবং কার্যকর ডাটাবেস তৈরি করতে পারেন।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

Collections এর ধরন (Document এবং Edge) Collection তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট Collection Schema কনফিগারেশন
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