ArangoDB-তে ইনডেক্সিং হল একটি গুরুত্বপূর্ণ ফিচার যা ডেটাবেসের কোয়েরি অপারেশনকে দ্রুততর করে। এটি নির্দিষ্ট ডেটা দ্রুত খুঁজে পেতে সাহায্য করে এবং ডেটাবেসের কার্যক্ষমতা বাড়ায়। ArangoDB-তে বিভিন্ন ধরনের ইনডেক্স ব্যবহার করা যায়, যা ডেটার ধরন এবং কোয়েরির চাহিদার উপর নির্ভর করে।

Index কী এবং কেন প্রয়োজন?

Index হল একটি ডেটা স্ট্রাকচার যা নির্দিষ্ট ফিল্ড বা ফিল্ডগুলোর উপর ভিত্তি করে দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস প্রদান করে।
কেন প্রয়োজন:

• ডেটা অনুসন্ধানের সময় দ্রুত ফলাফল প্রদান।
• কম সময়ে বড় ডেটাসেটে অপারেশন পরিচালনা।
• কোয়েরি পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করা।

ArangoDB-তে ইনডেক্সের ধরন

1. Primary Index

• প্রতিটি ডকুমেন্টের _key ফিল্ডে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয়।
• _key ফিল্ড ব্যবহার করে ডকুমেন্ট অনুসন্ধান দ্রুত হয়।
• এটি ইউনিক এবং পরিবর্তনযোগ্য নয়।

2. Hash Index

• এক বা একাধিক ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়।
• দ্রুত এক্সাক্ট ম্যাচ কোয়েরি এর জন্য ব্যবহৃত হয়।
• UNIQUE এবং NON-UNIQUE উভয় ধরনের হতে পারে।

• উদাহরণ:

  db.collection.ensureIndex({ type: "hash", fields: ["name", "age"], unique: false });
  

3. Skiplist Index

• ফিল্টার এবং সোর্ট অপারেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• রেঞ্জ কোয়েরি (Range Query) এবং সিকোয়েন্সিয়াল ডেটা সাপোর্ট করে।

• উদাহরণ:

  db.collection.ensureIndex({ type: "skiplist", fields: ["age"] });
  

4. Fulltext Index

• পূর্ণ টেক্সট অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• সাধারণত ২ বা ততোধিক অক্ষরের শব্দের উপর কার্যকর।

• উদাহরণ:

  db.collection.ensureIndex({ type: "fulltext", fields: ["description"], minLength: 3 });
  

5. Geo Index

• জিওগ্রাফিক্যাল ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• দূরত্ব এবং লোকেশন ভিত্তিক অনুসন্ধান।

• উদাহরণ:

  db.collection.ensureIndex({ type: "geo", fields: ["location"] });
  

6. Persistent Index

• বড় ডেটাসেটের উপর কার্যকর, কারণ এটি ডিস্কে সংরক্ষণ করা হয়।
• Hash বা Skiplist এর বিকল্প হিসেবে ব্যবহৃত হয়।

• উদাহরণ:

  db.collection.ensureIndex({ type: "persistent", fields: ["email"] });
  

Index ব্যবহার করা কোয়েরি উদাহরণ

Hash Index উদাহরণ:

FOR doc IN myCollection
  FILTER doc.name == "John"
  RETURN doc

Skiplist Index উদাহরণ:

FOR doc IN myCollection
  FILTER doc.age >= 30 AND doc.age <= 50
  SORT doc.age ASC
  RETURN doc

Fulltext Index উদাহরণ:

FOR doc IN myCollection
  SEARCH ANALYZER(FULLTEXT(doc.description, "database"), "text_en")
  RETURN doc

Geo Index উদাহরণ:

FOR doc IN myCollection
  FILTER GEO_DISTANCE(doc.location, [52.516, 13.377]) < 5000
  RETURN doc

Index Performance Optimization

1. উপযুক্ত ইনডেক্স নির্বাচন করুন:
   • Hash Index ছোট ডেটাসেট এবং নির্দিষ্ট মান অনুসন্ধানের জন্য কার্যকর।
   • Skiplist Index রেঞ্জ এবং সিকোয়েন্সিয়াল ডেটার জন্য ভালো।
2. অপ্রয়োজনীয় ইনডেক্স এড়িয়ে চলুন:
   • অতিরিক্ত ইনডেক্স কোয়েরি পারফরম্যান্স কমাতে পারে।
3. Compound Index ব্যবহার করুন:
   • একাধিক ফিল্ডের উপর ইনডেক্স তৈরি করুন, যেখানে সম্ভব।
4. Explain এবং Profile ব্যবহার করুন:
   • কোয়েরি অপটিমাইজ করার জন্য EXPLAIN এবং PROFILE ব্যবহার করুন।

   • উদাহরণ:

     EXPLAIN FOR doc IN myCollection FILTER doc.age == 25 RETURN doc
     

সারাংশ

ArangoDB-তে ইনডেক্সিং ডেটাবেসের কার্যক্ষমতা বাড়ানোর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বিভিন্ন ইনডেক্স প্রকার এবং তাদের সঠিক ব্যবহার ডেটা অনুসন্ধানের সময়, রিসোর্স অপটিমাইজেশনে সহায়তা করে। সঠিক ইনডেক্স স্ট্র্যাটেজি নির্বাচন ডেটাবেস ম্যানেজমেন্টকে সহজ এবং কার্যকর করে তোলে।

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।

Indexing হল ডেটাবেসের একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য যা ডেটা অনুসন্ধানের গতি বাড়ায়। ArangoDB-তে দুটি প্রাথমিক ধরনের ইনডেক্স ব্যবহৃত হয়: Primary Index এবং Secondary Index। এগুলো দ্রুত ডেটা রিট্রাইভাল এবং ডেটা অপ্টিমাইজেশনের জন্য অত্যন্ত কার্যকর।

Primary Index

Primary Index কী?

• প্রতিটি Collection-এ একটি Primary Index ডিফল্টভাবে থাকে।
• এটি প্রতিটি ডকুমেন্টের _key এবং _id ফিল্ডের উপর কাজ করে।
• Primary Index হল অনন্য, অর্থাৎ প্রতিটি ডকুমেন্টে একচেটিয়া (unique) চাবি থাকতে হবে।

Primary Index এর বৈশিষ্ট্য

1. ডিফল্ট ইনডেক্স: এটি ArangoDB-তে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয়।
2. ফাস্ট রিট্রাইভাল: ডকুমেন্ট রিট্রাইভ করার জন্য দ্রুততম।
3. ইউনিক (Unique): _key ফিল্ড অনন্য হওয়া বাধ্যতামূলক।

ব্যবহার ক্ষেত্র

• ডকুমেন্ট রিট্রাইভ করতে, যেখানে ডকুমেন্টের সুনির্দিষ্ট _key বা _id জানা থাকে।

উদাহরণ

AQL দিয়ে Primary Index ব্যবহার করে ডকুমেন্ট রিট্রাইভ করা:

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

Secondary Index

Secondary Index কী?

• Secondary Index হল এমন একটি ইনডেক্স যা Primary Index ছাড়াও নির্দিষ্ট একটি বা একাধিক ফিল্ডের উপর তৈরি করা হয়।
• এটি ডেটা ফিল্টারিং এবং অনুসন্ধানের কার্যকারিতা বাড়ায়।

Secondary Index এর ধরন

1. Persistent Index: নির্দিষ্ট ফিল্ডে দ্রুত অনুসন্ধানের জন্য।
2. Fulltext Index: টেক্সট সার্চিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
3. Geo Index: ভৌগোলিক ডেটার জন্য।
4. TTL (Time-to-Live) Index: ডেটার নির্ধারিত সময়ের পরে মেয়াদোত্তীর্ণ করার জন্য।

Secondary Index এর বৈশিষ্ট্য

1. ইনডেক্স স্পেসিফিকেশন: Secondary Index নির্দিষ্ট ফিল্ডে ম্যানুয়ালি কনফিগার করতে হয়।
2. ফিল্টারিং এবং ফাস্ট কোয়েরি: বড় ডেটাসেট থেকে নির্দিষ্ট ডেটা দ্রুত রিট্রাইভ করা যায়।
3. মাল্টি-ফিল্ড সমর্থন: একাধিক ফিল্ডের উপর একত্রে Secondary Index তৈরি করা যায়।

ব্যবহার ক্ষেত্র

• টেক্সট সার্চ।
• নির্দিষ্ট মানের উপর ফিল্টারিং।
• ভৌগোলিক ডেটার উপর কাজ।

উদাহরণ

Persistent Index ব্যবহার করে Secondary Index তৈরি:

CREATE INDEX myPersistentIndex ON myCollection(name, age) TYPE persistent

Fulltext Index তৈরি:

CREATE INDEX myFulltextIndex ON myCollection(description) TYPE fulltext

Secondary Index ব্যবহার করে AQL কোয়েরি:

FOR doc IN myCollection
  FILTER doc.name == "Alice" AND doc.age > 25
  RETURN doc

Primary এবং Secondary Index এর তুলনা

সারাংশ

ArangoDB-তে Primary Index এবং Secondary Index উভয়ই ডেটার কার্যকর অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয়। Primary Index ডকুমেন্ট রিট্রাইভালের জন্য প্রয়োজনীয়, যেখানে Secondary Index ডেটা ফিল্টারিং এবং জটিল অনুসন্ধানের গতি বাড়ায়। সঠিকভাবে ইনডেক্স তৈরি এবং ব্যবহার করলে ডেটাবেসের পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়।

ArangoDB-তে ডেটাবেসের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ইনডেক্সিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ফিচার। এটি ডেটা অনুসন্ধানকে দ্রুততর করে এবং কোয়েরি অপারেশনের সময় ব্যয় হ্রাস করে। ArangoDB বিভিন্ন ধরণের ইনডেক্স সমর্থন করে, তার মধ্যে উল্লেখযোগ্য হলো Fulltext Index, Geo Index, এবং Persistent Index।

Fulltext Index

Fulltext Index ডেটা থেকে পূর্ণ-পাঠ্য অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি বড় টেক্সট ডেটা থেকে নির্দিষ্ট শব্দ বা বাক্যাংশ দ্রুত খুঁজে পেতে সাহায্য করে।

কনফিগারেশন

১. একটি Collection-এ Fulltext Index তৈরি করুন:

db._create("articles");
db.articles.ensureIndex({ type: "fulltext", fields: ["content"], minLength: 3 });

minLength: ৩ মানে এটি ৩ বা তার চেয়ে বড় শব্দ অনুসন্ধান করবে।

কোয়েরি উদাহরণ

FOR doc IN FULLTEXT(articles, "content", "ArangoDB")
  RETURN doc

ব্যবহার ক্ষেত্র

• ব্লগ বা আর্টিকেলের টেক্সট অনুসন্ধান।
• বড় ডকুমেন্ট থেকে কীওয়ার্ড খুঁজে বের করা।

Geo Index

Geo Index স্থানীয় তথ্য অনুসন্ধান এবং ভৌগোলিক ডেটা পরিচালনার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি দূরত্ব, নিকটতম অবস্থান, এবং বৃত্তাকার অঞ্চল অনুসন্ধান করতে ব্যবহৃত হয়।

কনফিগারেশন

১. একটি Collection-এ Geo Index তৈরি করুন:

db._create("locations");
db.locations.ensureIndex({ type: "geo", fields: ["latitude", "longitude"] });

Geo Index latitude এবং longitude ক্ষেত্র ব্যবহার করে কাজ করে।

কোয়েরি উদাহরণ

নিকটতম অবস্থান খুঁজতে:

FOR loc IN NEAR(locations, 23.8103, 90.4125, 5)
  RETURN loc

এখানে NEAR ফাংশন নিকটস্থ ৫টি স্থান ফেরত দেবে।

ব্যবহার ক্ষেত্র

• রিয়েল-টাইম জিওলোকেশন ট্র্যাকিং।
• ম্যাপিং এবং নিকটস্থ স্থান অনুসন্ধান।

Persistent Index

Persistent Index জটিল ডেটা স্ট্রাকচারে নির্দিষ্ট ফিল্ডে অনুসন্ধান এবং সাজানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি বড় ডেটাসেটেও দ্রুত ফলাফল প্রদান করে।

কনফিগারেশন

১. একটি Collection-এ Persistent Index তৈরি করুন:

db._create("products");
db.products.ensureIndex({ type: "persistent", fields: ["price", "category"] });

Persistent Index অনেক ক্ষেত্রে SQL-র B-Tree Index এর মতো কাজ করে।

কোয়েরি উদাহরণ

দামের ভিত্তিতে পণ্য সাজানোর জন্য:

FOR product IN products
  FILTER product.category == "electronics"
  SORT product.price ASC
  RETURN product

ব্যবহার ক্ষেত্র

• ফিল্টার এবং সাজানো অপারেশন।
• কমপ্লেক্স কোয়েরি এবং বিশাল ডেটাসেটে দ্রুত ফলাফল।

Fulltext, Geo, এবং Persistent Index এর তুলনা

সারাংশ

Fulltext Index, Geo Index, এবং Persistent Index ArangoDB-তে ডেটা অনুসন্ধান ও ম্যানেজমেন্টের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এই ইনডেক্সগুলো ডেটা অনুসন্ধানের গতি বাড়ায় এবং বড় ডেটাসেটেও কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করে। প্রতিটি ইনডেক্স নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত, এবং এগুলো কার্যকরভাবে কনফিগার করলে ডেটাবেস অপ্টিমাইজেশন সহজ হয়।

Index Performance Optimization হল ArangoDB-তে ডেটা অ্যাক্সেসের গতিকে উন্নত করার একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। ডেটাবেসে ইনডেক্স ব্যবহার করে দ্রুত ডেটা অনুসন্ধান এবং কোয়েরি পারফরম্যান্স বাড়ানো যায়। ArangoDB বিভিন্ন ধরনের ইনডেক্স সমর্থন করে, যা নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য কনফিগার করা যায়।

ইনডেক্স এর ভূমিকা

• কোয়েরি পারফরম্যান্স বৃদ্ধি: ইনডেক্স সরাসরি ডেটা অ্যাক্সেস করতে সাহায্য করে।
• কম সময়ে ফলাফল: ডেটাবেসে পুরো টেবিল স্ক্যান করার পরিবর্তে ইনডেক্সড ডেটা থেকে ফলাফল আনে।
• কোয়েরি অপ্টিমাইজেশন: কোয়েরি এক্সিকিউশন প্ল্যান ইনডেক্সকে গুরুত্ব দিয়ে কাজ করে।

ArangoDB-তে ইনডেক্সের ধরন

1. Primary Index

• প্রতিটি ডকুমেন্টের _key ফিল্ডে ডিফল্টভাবে থাকে।
• ডকুমেন্ট সনাক্ত করতে দ্রুত এবং কার্যকর।

2. Hash Index

• সঠিক সমান (=) এবং IN অপারেশনের জন্য দ্রুত ফলাফল দেয়।
• Example: একটি নির্দিষ্ট ফিল্ডের মান খুঁজে বের করতে।

3. Persistent Index

• Range Queries এবং সিকুয়েন্সিয়াল ডেটার জন্য কার্যকর।
• Example: নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে ডেটা খোঁজা।

4. Geo Index

• ভৌগোলিক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• Example: নিকটবর্তী স্থানের ডেটা খুঁজে বের করা।

5. Full-text Index

• টেক্সট অনুসন্ধান এবং ফিল্টারিং-এর জন্য উপযুক্ত।
• Example: নির্দিষ্ট শব্দ বা ফ্রেজ খোঁজা।

ইনডেক্স অপ্টিমাইজেশন কৌশল

1. সঠিক ইনডেক্স নির্বাচন করুন

• কোয়েরির ধরন অনুযায়ী উপযুক্ত ইনডেক্স নির্বাচন করুন।
  • Equality Searches: Hash Index।
  • Range Searches: Persistent Index।
  • Geo Queries: Geo Index।
  • Text Searches: Full-text Index।

2. ফিল্ড সংখ্যা সীমিত রাখুন

• ইনডেক্সে বেশি ফিল্ড যোগ করলে পারফরম্যান্স কমতে পারে।
• শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ফিল্ড যুক্ত করুন।

3. Compound Index ব্যবহার

• একাধিক ফিল্ডে অনুসন্ধানের জন্য Compound Index ব্যবহার করুন।

  db.myCollection.ensureIndex({
      type: "persistent",
      fields: ["field1", "field2"]
  });
  

4. ইনডেক্স ব্যবহার নিশ্চিত করুন

• Explain Plan ব্যবহার করে কোয়েরি ইনডেক্স ব্যবহার করছে কি না তা পরীক্ষা করুন।

  db._explain("FOR doc IN myCollection FILTER doc.field1 == 'value' RETURN doc");
  

5. অপ্রয়োজনীয় ইনডেক্স সরিয়ে ফেলুন

• অপ্রচলিত বা খুব কম ব্যবহৃত ইনডেক্স মুছে ফেলুন।

  db.myCollection.dropIndex("index_name");
  

6. ইনডেক্স কনফিগারেশন অপ্টিমাইজ করুন

• Persistent Index-এর ক্ষেত্রে Unique এবং Sparse অপশন ব্যবহার করুন।

  db.myCollection.ensureIndex({
      type: "persistent",
      fields: ["field"],
      unique: true,
      sparse: true
  });
  

7. Geo এবং Full-text Index সঠিকভাবে কনফিগার করুন

• Geo Index:

  db.myCollection.ensureIndex({
      type: "geo",
      fields: ["location"]
  });
  

• Full-text Index:

  db.myCollection.ensureIndex({
      type: "fulltext",
      fields: ["description"]
  });
  

8. কোয়েরি রিফ্যাক্টরিং

• কোয়েরি লেখার সময় ইনডেক্স ব্যবহার নিশ্চিত করতে FILTER এবং SORT অপারেশন অপ্টিমাইজ করুন।

9. Cache ব্যবহার করুন

• বড় ডেটা সেটের জন্য Cache ব্যবহার করে কোয়েরি সময় কমানো যায়।

কোয়েরি অপ্টিমাইজেশনের জন্য টুলস

1. Query Execution Plan:

   • কোয়েরি অপ্টিমাইজ করতে এবং ইনডেক্সের ভূমিকা বিশ্লেষণ করতে।

   db._explain("YOUR QUERY HERE");
   

2. ArangoDB Web Interface:
   • কোয়েরি এবং ইনডেক্স পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ।

উপকারিতা

• দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস: ইনডেক্স ব্যবহারে কোয়েরি দ্রুত সম্পন্ন হয়।
• রিসোর্স সাশ্রয়ী: কম সময়ে ডেটা অনুসন্ধান এবং প্রসেসিং।
• ক্লাস্টার কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি: ইনডেক্স ক্লাস্টার এনভায়রনমেন্টে স্কেল করে।

সারাংশ

ArangoDB-তে Index Performance Optimization একটি অপরিহার্য প্রক্রিয়া যা ডেটা অ্যাক্সেস এবং কোয়েরি পারফরম্যান্স উন্নত করে। সঠিক ইনডেক্স নির্বাচন, ইনডেক্স কনফিগারেশন, এবং কোয়েরি অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ArangoDB-এর কার্যক্ষমতা সর্বাধিক করা সম্ভব।