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

Index কী এবং কেন প্রয়োজন?

Database Tutorials - আরাঙ্গো (ArangoDB) Indexing in ArangoDB |
202
202

Index হলো ডেটাবেসে একটি ডেটা স্ট্রাকচার যা দ্রুত ডেটা অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটাবেসের নির্দিষ্ট একটি কলামে বা ক্ষেত্রের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় এবং ডেটা অ্যাক্সেসের সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়। ArangoDB তে Index বিভিন্ন প্রকারের হতে পারে, যেমন Primary Index, Secondary Index, Geo Index, এবং Full-text Index।

Index কী?

Index একটি সহায়ক ডেটা স্ট্রাকচার যা ডেটাবেসে ডেটার দ্রুত অনুসন্ধান এবং র‌্যানডম অ্যাক্সেস সহজ করে।

  • এটি নির্দিষ্ট ফিল্ড বা কলামের মানগুলো সাজিয়ে রাখে।
  • Indexed ফিল্ডে ডেটা অনুসন্ধান করার সময়, ডেটাবেস সম্পূর্ণ ডেটাসেট স্ক্যান না করে সরাসরি ইনডেক্স ব্যবহার করে ফলাফল খুঁজে পায়।

Index কেন প্রয়োজন?

  1. দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস:
    • ইনডেক্স ছাড়া, ডেটাবেস প্রতিটি রেকর্ড স্ক্যান করে ফলাফল খুঁজে বের করে (Full Table Scan)।
    • ইনডেক্স ব্যবহার করে দ্রুত ডেটা অনুসন্ধান করা যায়।
  2. কোয়েরি পারফরম্যান্স বৃদ্ধি:
    • ইনডেক্স ব্যবহার করলে কোয়েরির জন্য কম সময় লাগে।
    • বড় ডেটাবেসেও সুনির্দিষ্ট ফলাফল দ্রুত পাওয়া যায়।
  3. সাজানো ডেটা:
    • ইনডেক্স ডেটা সাজানোর সুবিধা দেয়, যা Sorting এবং Ordering অপারেশনের সময় কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করে।
  4. ফিল্টারিং সহজ করা:
    • ইনডেক্স ব্যবহার করলে নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে ডেটা ফিল্টার করা দ্রুত হয়।
  5. ক্লাস্টারড ডেটা অ্যাক্সেস:
    • ArangoDB-এর মতো ডেটাবেসে ইনডেক্স ক্লাস্টারড ডেটা অ্যাক্সেসের সময় সাহায্য করে।
  6. গবেষণা এবং অ্যানালাইসিস:
    • বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ এবং রিসার্চের সময় দ্রুত ফলাফল পেতে ইনডেক্স অপরিহার্য।

ArangoDB-তে Index-এর প্রকারভেদ

১. Primary Index

  • প্রতিটি Collection এ স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয়।
  • _key ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে কাজ করে।
  • দ্রুত ডেটা রেকর্ড খুঁজে বের করার জন্য এটি ব্যবহৃত হয়।

  • উদাহরণ:

    FOR doc IN collection
  FILTER doc._key == "12345"
  RETURN doc

২. Secondary Index

  • ব্যবহারকারীর নির্ধারিত যেকোনো ফিল্ডে ইনডেক্স তৈরি করা যায়।
  • সাধারণত ফিল্টারিং বা সার্চের জন্য ব্যবহৃত হয়।

  • উদাহরণ:

    FOR doc IN collection
  FILTER doc.age == 25
  RETURN doc

৩. Full-text Index

  • বড় টেক্সট ফিল্ডে পূর্ণ টেক্সট সার্চ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

  • উদাহরণ:

    FOR doc IN collection
  SEARCH ANALYZER(doc.content == "ArangoDB", "text_en")
  RETURN doc

৪. Geo Index

  • জিওগ্রাফিক্যাল ডেটা (স্থান এবং স্থানাঙ্ক) পরিচালনার জন্য ব্যবহৃত হয়।

  • উদাহরণ:

    FOR location IN collection
  FILTER GEO_DISTANCE(location.coords, [latitude, longitude]) < 1000
  RETURN location

৫. Persistent Index

  • বড় স্কেল ডেটা সেটের জন্য ব্যবহৃত হয় যেখানে ডেটা ক্রমাগত পরিবর্তিত হয়।
  • নির্দিষ্ট কাস্টম ফিল্ডে ইনডেক্স তৈরি করা সম্ভব।

Index ব্যবহার করার ভালো অভ্যাস

  1. ফিল্ড বাছাই: শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ফিল্ডে ইনডেক্স তৈরি করুন।
  2. কোয়েরি অপ্টিমাইজেশন: ইনডেক্স এবং কোয়েরি একে অপরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে।
  3. কম্বিনেশন ইনডেক্স: একাধিক ফিল্ডে ইনডেক্স তৈরি করলে কোয়েরি আরও কার্যকর হয়।
  4. ইনডেক্স সাইজ মনিটরিং: বড় ইনডেক্স অতিরিক্ত মেমরি ব্যবহার করতে পারে।

Index-এর সীমাবদ্ধতা

  • বড় ডেটাসেটে ইনডেক্স আপডেট করতে বেশি সময় লাগে।
  • অনেক বেশি ইনডেক্স ডেটাবেসের লেখার পারফরম্যান্স কমিয়ে দিতে পারে।

সারাংশ

ArangoDB-তে Index দ্রুত এবং কার্যকর ডেটা অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে। এটি বড় ডেটাবেস পরিচালনা, ফিল্টারিং, এবং বিশ্লেষণের জন্য অপরিহার্য। Primary এবং Secondary Index-এর মতো সাধারণ ইনডেক্স থেকে শুরু করে Full-text এবং Geo Index-এর মতো বিশেষায়িত ইনডেক্স পর্যন্ত ArangoDB ডেটা মডেলিং এবং ডেটাবেস অপারেশনকে সহজতর করে।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

Primary এবং Secondary Index Fulltext Index, Geo Index এবং Persistent Index কনফিগার করা Index 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