ArangoDB-এর Complex Queries এবং Relevance Calculation হল উন্নত ডেটা বিশ্লেষণ এবং অনুসন্ধান করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য। এর মাধ্যমে আপনি ডেটাবেসে বড় এবং জটিল ডেটাসেট নিয়ে কাজ করতে পারেন এবং ব্যবহারকারীর জন্য আরো সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রাপ্তি নিশ্চিত করতে পারেন।

Complex Queries in ArangoDB

ArangoDB-এর Complex Queries সাধারণত AQL (Arango Query Language) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। AQL হল একটি SQL-এর মতো কোয়েরি ভাষা, যা ডেটাবেস থেকে জটিল ডেটা রিট্রাইভ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। Complex Queries-এ আপনি ডেটার মধ্যে বিভিন্ন সম্পর্ক এবং শর্ত অনুযায়ী অনুসন্ধান করতে পারেন।

Complex Queries এর বৈশিষ্ট্য

1. Multiple Conditions: একাধিক শর্ত বা ফিল্টারের মাধ্যমে ডেটা অনুসন্ধান।
2. Joins: বিভিন্ন Collection-এর মধ্যে সম্পর্কযুক্ত ডেটা একত্রে আনা।
3. Subqueries: কোয়েরির মধ্যে কোয়েরি ব্যবহার করা।
4. Aggregation: ডেটার উপর গণনা (যেমন, COUNT, SUM, AVG) করা।
5. Sorting and Pagination: ডেটা সাজানো এবং পেইজিনেশন করা।

Complex Query Examples

1. Multiple Conditions:

FOR doc IN myCollection
  FILTER doc.age > 25 && doc.city == "New York"
  RETURN doc

এটি age ফিল্ড ২৫ এর বেশি এবং city ফিল্ড "New York" এর সমান ডকুমেন্টগুলি রিটার্ন করবে।

2. Joins (Graph Queries):

FOR user IN users
  FOR order IN orders
    FILTER user._id == order.user_id
    RETURN { user: user.name, order: order.amount }

এটি users এবং orders Collection-এর মধ্যে _id এবং user_id এর মাধ্যমে সম্পর্ক স্থাপন করে যৌথ তথ্য রিটার্ন করবে।

3. Subqueries:

FOR user IN users
  FILTER LENGTH(
    FOR order IN orders
      FILTER order.user_id == user._id && order.status == "completed"
      RETURN order
  ) > 0
  RETURN user

এটি users Collection থেকে এমন ব্যবহারকারী নির্বাচন করবে যারা কমপ্লিটেড অর্ডার করেছেন।

4. Aggregation (COUNT):

FOR order IN orders
  COLLECT status = order.status WITH COUNT INTO count
  RETURN { status, count }

এটি orders Collection থেকে প্রতিটি status অনুযায়ী অর্ডারের সংখ্যা গণনা করবে।

5. Sorting and Pagination:

FOR user IN users
  SORT user.name ASC
  LIMIT 10, 20
  RETURN user

এটি users Collection-এর ডেটা name অনুযায়ী সাজিয়ে প্রথম ২০টি রেকর্ড রিটার্ন করবে, যেখানে ১০টি ডেটা স্কিপ করা হবে (পেইজিনেশন)।

Relevance Calculation in ArangoDB

Relevance Calculation ArangoDB-তে সাধারণত Fulltext Search বা Ranking অ্যালগরিদম ব্যবহার করে করা হয়। এটি একটি ডকুমেন্টের প্রাসঙ্গিকতা (relevance) নির্ধারণ করে, বিশেষত যখন আপনি একটি search query বা text search চালান।

Relevance Calculation এর বৈশিষ্ট্য

1. Full-Text Search: টেক্সট ফিল্ডের মধ্যে নির্দিষ্ট কীওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে প্রাসঙ্গিক ডেটা খোঁজা।
2. Ranking: ডেটার মধ্যে কীওয়ার্ডের প্রাসঙ্গিকতার উপর ভিত্তি করে র্যাঙ্কিং করা।
3. Boosting: নির্দিষ্ট ক্ষেত্র বা শর্তে প্রাসঙ্গিকতাকে বাড়ানো।

Full-Text Search এবং Relevance Calculation Example

ArangoDB Fulltext Index এর মাধ্যমে টেক্সট অনুসন্ধান সমর্থন করে এবং এর মাধ্যমে আপনি একটি টেক্সটের মধ্যে কীওয়ার্ড অনুসন্ধান করে তার প্রাসঙ্গিকতা বের করতে পারেন। Fulltext Index তৈরি করতে, আপনাকে প্রথমে Collection-এ Fulltext Index তৈরি করতে হবে।

1. Creating a Fulltext Index:

CREATE INDEX myFulltextIndex ON myCollection(textField) TYPE fulltext(3)

এটি textField ফিল্ডে পূর্ণ পাঠ অনুসন্ধান সক্ষম করবে এবং ৩টি শব্দের প্রেক্ষিতে প্রাসঙ্গিকতার স্কোর গণনা করবে।

2. Fulltext Search Query with Relevance Calculation:

FOR doc IN myCollection
  LET relevance = TFIDF(doc.textField, "searchKeyword")
  FILTER relevance > 0.1
  SORT relevance DESC
  RETURN doc

এটি textField-এ "searchKeyword" এর প্রাসঙ্গিকতা গণনা করে এবং relevance score অনুযায়ী সাজিয়ে ডকুমেন্ট রিটার্ন করবে।

Relevance Boosting

ArangoDB তে আপনি boosting ব্যবহার করে নির্দিষ্ট ফিল্ড বা শর্তের প্রাসঙ্গিকতাকে বাড়াতে পারেন।

FOR doc IN myCollection
  LET relevance = TFIDF(doc.textField, "searchKeyword") * 2  // Boost relevance
  FILTER relevance > 0.1
  SORT relevance DESC
  RETURN doc

এটি textField-এ প্রাসঙ্গিকতাকে ২ গুণ বাড়িয়ে searchKeyword এর প্রাসঙ্গিকতা বেশি করে দেখাবে।

Relevance Calculation Techniques in ArangoDB

1. TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency):
   • Term Frequency (TF): একটি শব্দ কতবার ডকুমেন্টে উপস্থিত হয়েছে।
   • Inverse Document Frequency (IDF): একটি শব্দের গুরুত্ব যেভাবে অন্যান্য ডকুমেন্টে উপস্থিত না থাকে তার উপর ভিত্তি করে।
   • TF-IDF এর মাধ্যমে একটি শব্দের প্রাসঙ্গিকতা গণনা করা হয়, যা ডকুমেন্টের মধ্যে সেই শব্দের উপস্থিতির ওপর নির্ভর করে।
2. BM25:
   • ArangoDB আরও উন্নত BM25 অ্যালগরিদমের মাধ্যমে প্রাসঙ্গিকতা গণনা সমর্থন করে, যা TF-IDF থেকে বেশি কার্যকর এবং আধুনিক র‌্যাঙ্কিং অ্যালগরিদম হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
3. Ranking by Boosting:
   • পূর্ণ পাঠ অনুসন্ধান বা অন্যান্য ফিল্ডে প্রাসঙ্গিকতা বাড়াতে boosting কৌশল ব্যবহার করা হয়, যেমন উচ্চ প্রাধান্য দেয়া ক্ষেত্রগুলিতে প্রাসঙ্গিকতা বাড়ানো।

সারাংশ

Complex Queries এবং Relevance Calculation ArangoDB-তে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ফিচার যা ডেটার জটিল বিশ্লেষণ এবং সঠিক অনুসন্ধান ফলাফল সরবরাহ করে। AQL ব্যবহার করে বিভিন্ন ধরনের জটিল কোয়েরি তৈরি করা যায়, এবং Fulltext Search বা Relevance Calculation কৌশল ব্যবহার করে ডেটার প্রাসঙ্গিকতা বের করা যায়। এগুলি ডেটাবেসের কর্মক্ষমতা এবং সার্চ অভিজ্ঞতাকে উন্নত করতে সহায়ক।