light mode
night mode
ডাইনামোডিবি (DynamoDB)
DynamoDB পরিচিতি DynamoDB কী? NoSQL ডেটাবেস এবং DynamoDB এর ভূমিকা DynamoDB এর বৈশিষ্ট্য এবং সুবিধা Use Cases: কখন DynamoDB ব্যবহার করা উচিত? DynamoDB ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন AWS Management Console এ DynamoDB অ্যাক্সেস করা DynamoDB Local ইনস্টল করা (Development এর জন্য) AWS CLI দিয়ে DynamoDB কনফিগার করা DynamoDB SDK সেটআপ করা (Python, JavaScript, Java) DynamoDB এর মূল ধারণা Tables, Items, এবং Attributes Primary Key এবং Sort Key এর ধারণা Partition Key এবং Data Distribution Read এবং Write Capacity Units (RCU, WCU) Table তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট DynamoDB তে নতুন Table তৈরি করা Primary এবং Sort Key কনফিগার করা Table Capacity Mode: Provisioned vs On-Demand Table Scaling এবং Auto Scaling কনফিগারেশন DynamoDB এ Data Operations Data Insert, Update, এবং Delete করা Batch Write এবং Batch Read অপারেশন Condition Expressions এবং Optimistic Locking Query এবং Scan অপারেশন Indexes এবং Performance Optimization Secondary Indexes (Global এবং Local Secondary Indexes) Global Secondary Index (GSI) এবং Local Secondary Index (LSI) এর মধ্যে পার্থক্য Index তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট Index ব্যবহার করে Query Optimization DynamoDB Query এবং Scan অপারেশন Query এর বেসিক ধারণা এবং ব্যবহার Filter Expressions এর মাধ্যমে Data Query Query এবং Scan এর মধ্যে পার্থক্য Pagination এবং Result Limit সেট করা DynamoDB Streams DynamoDB Streams কী এবং এর গুরুত্ব Streams কনফিগারেশন এবং ব্যবহার Real-time Data Processing এবং Lambda Integration Streams এর মাধ্যমে Change Data Capture (CDC) Transactions in DynamoDB Transactions কী এবং কিভাবে কাজ করে? Transactional Reads এবং Writes ACID Compliance in DynamoDB Transactional API ব্যবহার করা DynamoDB Performance Tuning Query এবং Scan এর Performance Optimization Partitioning এবং Data Distribution Techniques Read/Write Capacity Units (RCU/WCU) অপটিমাইজ করা Auto Scaling এবং Throughput Management DynamoDB Security এবং Access Control AWS IAM এর মাধ্যমে Access Control Encryption at Rest এবং In-Transit VPC Endpoint Integration DynamoDB এর সাথে KMS Integration DynamoDB Streams এবং Lambda Integration Lambda দিয়ে DynamoDB Streams প্রসেসিং Real-time Data Trigger কনফিগারেশন Event-driven Architecture এবং Use Cases Data Processing Automation Data Backup এবং Restore পদ্ধতি Point-in-Time Recovery (PITR) কনফিগারেশন DynamoDB Automated এবং Manual Backup Backup এবং Restore অপারেশন Data Recovery এবং Disaster Recovery Planning DynamoDB Global Tables Global Tables কী এবং কেন ব্যবহার করবেন? Multi-Region Data Replication Global Tables কনফিগারেশন এবং ম্যানেজমেন্ট Global Tables এর Data Consistency এবং Latency DynamoDB TTL (Time to Live) কনফিগারেশন TTL কী এবং কিভাবে কাজ করে? Data Expiration এবং Management TTL কনফিগারেশন এবং Monitoring TTL এর মাধ্যমে Storage Optimization DynamoDB Pricing এবং Cost Optimization Pricing Model: On-Demand এবং Provisioned Capacity Read/Write Capacity Units এর জন্য কস্ট ক্যালকুলেশন DynamoDB Accelerator (DAX) ব্যবহার করে কস্ট অপটিমাইজেশন DynamoDB Reserved Capacity এবং এর সুবিধা DynamoDB Accelerator (DAX) DAX কী এবং এর ব্যবহার DAX Cluster তৈরি এবং কনফিগারেশন DAX Cache এবং Latency Optimization DAX এর Performance Improvement Techniques Monitoring এবং Troubleshooting DynamoDB এর Monitoring Tools (CloudWatch) Performance Metrics এবং Monitoring কনফিগারেশন Error Logs এবং Query Troubleshooting Alarms এবং Alerts সেট করা DynamoDB API Integration DynamoDB এর সাথে API Integration AWS SDK ব্যবহার করে ডেটাবেস অপারেশন API Authentication এবং Security API Performance Tuning DynamoDB Best Practices Schema Design Best Practices Data Partitioning এবং Indexing Strategies Performance এবং Cost Optimization Techniques Security এবং Compliance Best Practices DynamoDB Advanced Topics Eventual এবং Strong Consistency DynamoDB এর সাথে Big Data Integration Serverless Architecture এবং DynamoDB DynamoDB এর ভবিষ্যৎ উন্নয়ন এবং সম্প্রসারণ

Query এবং Scan অপারেশন

Database Tutorials - ডাইনামোডিবি (DynamoDB) DynamoDB এ Data Operations |
203
203

DynamoDB তে ডেটা অনুসন্ধান (retrieve) করার জন্য দুটি প্রধান অপারেশন রয়েছে: Query এবং Scan। এগুলি ডেটার মধ্যে তথ্য বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে তাদের কার্যকারিতা এবং কার্যকলাপে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে।

১. Query অপারেশন

Query অপারেশন DynamoDB তে একটি নির্দিষ্ট টেবিল বা ইনডেক্স থেকে ডেটা সিলেক্ট করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে আপনি Primary Key (Partition Key বা Partition Key + Sort Key) ব্যবহার করে নির্দিষ্ট আইটেম খুঁজে পান।

Query এর বৈশিষ্ট্য:

  • Primary Key বা Secondary Index ব্যবহার করে ডেটা অনুসন্ধান করা হয়।
  • Efficient: Query অপারেশন খুবই দ্রুত এবং পারফরম্যান্সের দিক থেকে আরও কার্যকরী, কারণ এটি ডেটাবেসের পার্টিশন বা ইনডেক্স ব্যবহার করে নির্দিষ্ট ডেটা খুঁজে বের করে।
  • Filter Expressions: আপনি ফিল্টার এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে ফলাফল আরও সুনির্দিষ্ট করতে পারেন, তবে এটি Query এর দক্ষতা কিছুটা কমাতে পারে।
  • Return Specific Items: Query অপারেশন শুধুমাত্র নির্দিষ্ট আইটেম বা রেঞ্জ রিটার্ন করে।

Query ব্যবহার করার উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার একটি Users টেবিল রয়েছে, এবং আপনি একটি নির্দিষ্ট UserID এর সকল তথ্য বের করতে চান। এটি করার জন্য আপনি Query অপারেশন ব্যবহার করবেন, যেটি UserID এর ভিত্তিতে ডেটা ফিরিয়ে দেবে।

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('Users')

response = table.query(
    KeyConditionExpression=Key('UserID').eq('12345')
)

items = response['Items']
print(items)

২. Scan অপারেশন

Scan অপারেশন সম্পূর্ণ টেবিল বা ইনডেক্সের মধ্যে ডেটা অনুসন্ধান করে। এটি একটি ব্রুট-ফোর্স পদ্ধতি, যেখানে প্রতিটি আইটেম স্ক্যান করে ফলাফল তৈরি করা হয়।

Scan এর বৈশিষ্ট্য:

  • Full Table Scan: Scan অপারেশন টেবিলের সমস্ত আইটেম স্ক্যান করে এবং সমস্ত ডেটা প্রক্রিয়া করে।
  • Slower: Query এর তুলনায় Scan অপারেশন সাধারণত ধীরগতির হয়, কারণ এটি পুরো টেবিল বা ইনডেক্সের মধ্যে একে একে সব আইটেম পরীক্ষা করে।
  • Filter Expressions: আপনি Scan অপারেশনে ফিল্টার এক্সপ্রেশন ব্যবহার করতে পারেন, যা স্ক্যানের পর ফলাফলকে ফিল্টার করবে, তবে এটি সম্পূর্ণ টেবিল স্ক্যানের প্রভাব ফেলবে।
  • No Primary Key Constraint: Scan অপারেশন Primary Key ব্যবহার না করলেও কাজ করে, তাই এটি আরও সাধারণভাবে ব্যবহার করা যায়, তবে পারফরম্যান্স কমে যেতে পারে।

Scan ব্যবহার করার উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনি আপনার Users টেবিল থেকে সকল ব্যবহারকারীর নাম বের করতে চান যারা নির্দিষ্ট শহরে বাস করে। এটি করার জন্য আপনি Scan অপারেশন ব্যবহার করবেন:

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('Users')

response = table.scan(
    FilterExpression=Attr('City').eq('Dhaka')
)

items = response['Items']
print(items)

Query এবং Scan এর মধ্যে পার্থক্য:

FeatureQueryScan
SpeedFaster (Efficient, works with Primary Key/Index)Slower (Scans entire table)
Data RetrievalRetrieves data based on a specific condition (Primary Key or Index)Scans all items and filters results based on conditions
Use CaseIdeal for looking up a specific item or a range of itemsUsed for less specific or full-table searches
Capacity UsageConsumes fewer read capacity units (RCU)Consumes more read capacity units (RCU)
FilteringFiltering possible after Query, but efficientFiltering can be applied, but less efficient due to full scan
PerformanceMore efficient for large datasetsLess efficient, especially with large datasets

কখন Query এবং Scan ব্যবহার করবেন?

  • Query ব্যবহার করুন যখন আপনি নির্দিষ্ট Primary Key অথবা Secondary Index এর মাধ্যমে ডেটা অনুসন্ধান করতে চান এবং দ্রুত ফলাফল চান।
  • Scan ব্যবহার করুন যখন আপনি টেবিলের পুরো ডেটা বা কোনো বিশেষ ক্ষেত্রের মধ্যে খোঁজ করতে চান, কিন্তু যদি আপনি বড় টেবিলের মধ্যে কাজ করছেন, তবে এটি কম কার্যকর হতে পারে।
common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

Data Insert, Update, এবং Delete করা Batch Write এবং Batch Read অপারেশন Condition Expressions এবং Optimistic Locking
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