Concurrency Handling এবং Transactions হল ডেটাবেস পরিচালনা এবং ডেটার সঠিকতা বজায় রাখার জন্য গুরুত্বপূর্ণ টপিক। Entity Framework (EF) এ এই দুটি টেকনিক ব্যবহার করে আপনি ডেটাবেসে একাধিক ক্লায়েন্ট বা থ্রেডের সাথে কাজ করতে পারবেন, যাতে ডেটার কোন অসামঞ্জস্যতা বা লকিং সমস্যা না হয়।

Concurrency Handling

Concurrency তখন ঘটে যখন একাধিক ইউজার বা প্রক্রিয়া একই ডেটাতে সমান্তরালে কাজ করার চেষ্টা করে। যদি একাধিক ইউজার একই রেকর্ড আপডেট বা ডিলিট করার চেষ্টা করে, তবে Concurrency Issue দেখা দিতে পারে। EF তে Concurrency Handling করার জন্য কিছু প্রযুক্তি রয়েছে, যেমন Optimistic Concurrency।

Optimistic Concurrency

Optimistic Concurrency এ, EF এটি অনুমান করে যে একটি রেকর্ড একাধিক ইউজারের দ্বারা একযোগে আপডেট হবে না। এর ফলে, আপডেটের আগে ডেটা চেক করা হয় এবং যদি অন্য কোনো ইউজার সেই ডেটাতে পরিবর্তন করে থাকে, তবে Concurrency Exception ছুঁড়ে দেওয়া হয়।

Concurrency Handling কনফিগারেশন

1. Row Versioning ব্যবহার:

এটি হল সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি যেখানে আপনি একটি Timestamp বা RowVersion ফিল্ড ব্যবহার করে Concurrency Handling করতে পারেন।

public class Product
{
    public int ProductId { get; set; }
    public string ProductName { get; set; }

    [Timestamp]
    public byte[] RowVersion { get; set; }  // Concurrency control field
}

2. DbContext Configuration:

protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
{
    modelBuilder.Entity<Product>()
        .Property(p => p.RowVersion)
        .IsRowVersion();  // Row version to handle concurrency
}

3. Concurrency Exception Handling:

try
{
    dbContext.SaveChanges();
}
catch (DbUpdateConcurrencyException ex)
{
    // Concurrency error occurred
    Console.WriteLine("Concurrency conflict detected!");
}

এখানে, RowVersion ফিল্ডটি ব্যবহার করা হয়েছে যা EF কে জানায় যে একটি রেকর্ডে পরিবর্তন করা হলে, তা শুধুমাত্র তখনই সেভ হবে যদি ঐ রেকর্ডের RowVersion এখনও আগের মতো থাকে।

Transactions

Transactions হল একটি একগুচ্ছ কার্যক্রম বা অপারেশন যা একযোগে সম্পন্ন হতে হবে। অর্থাৎ, একটি ট্রানজেকশনে যদি কোনো একটি অপারেশন ব্যর্থ হয়, তবে সারা ট্রানজেকশনটি রোলব্যাক (rollback) হবে, অর্থাৎ, সকল পরিবর্তন পূর্বের অবস্থায় ফিরে যাবে। EF তে Transactions ব্যবহারের মাধ্যমে ডেটাবেসের সঠিকতা এবং অ্যাটমিক কার্যক্রম নিশ্চিত করা যায়।

Transactions কনফিগারেশন

EF Core এ ট্রানজেকশন ব্যবস্থাপনা করতে Transaction API ব্যবহার করা হয়।

উদাহরণ: একাধিক অপারেশন দিয়ে একটি ট্রানজেকশন তৈরি করা

1. Transaction শুরু করা:

using (var transaction = dbContext.Database.BeginTransaction())
{
    try
    {
        // প্রথম অপারেশন
        var product = new Product { ProductName = "New Product" };
        dbContext.Products.Add(product);
        dbContext.SaveChanges();

        // দ্বিতীয় অপারেশন
        var order = new Order { OrderDate = DateTime.Now };
        dbContext.Orders.Add(order);
        dbContext.SaveChanges();

        // সব অপারেশন সফল হলে, কমিট করুন
        transaction.Commit();
    }
    catch (Exception)
    {
        // কোনো সমস্যা হলে, ট্রানজেকশন রোলব্যাক করুন
        transaction.Rollback();
    }
}

এখানে, BeginTransaction() দিয়ে একটি নতুন ট্রানজেকশন শুরু করা হয় এবং তার পরবর্তী সব অপারেশনগুলো একযোগে সম্পন্ন হতে হবে। যদি কোনো অপারেশন ব্যর্থ হয়, তবে Rollback() মেথড ব্যবহার করে পূর্বের অবস্থায় ফিরে যেতে হবে।

Distributed Transactions

Distributed Transactions হল একাধিক ডেটাবেস বা সার্ভারের মধ্যে একযোগে একটি ট্রানজেকশন পরিচালনা করা। এটি TransactionScope ব্যবহার করে পরিচালনা করা যায়, যা Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC) এর মাধ্যমে কাজ করে।

উদাহরণ: Distributed Transaction

using (var scope = new TransactionScope())
{
    try
    {
        // প্রথম ডেটাবেসের অপারেশন
        var customer = new Customer { Name = "John Doe" };
        dbContext.Customers.Add(customer);
        dbContext.SaveChanges();

        // দ্বিতীয় ডেটাবেসের অপারেশন (যদি দুইটি আলাদা ডেটাবেস থাকে)
        var order = new Order { OrderDate = DateTime.Now };
        dbContext2.Orders.Add(order); // আলাদা dbContext
        dbContext2.SaveChanges();

        // সব অপারেশন সফল হলে, ট্রানজেকশন কমিট করুন
        scope.Complete();
    }
    catch (Exception)
    {
        // কোনো সমস্যা হলে, ট্রানজেকশন রোলব্যাক করুন
        // TransactionScope রোলব্যাক হবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে
    }
}

এখানে, TransactionScope ব্যবহার করে দুটি আলাদা ডেটাবেসে একযোগে ট্রানজেকশন পরিচালনা করা হয়েছে। যদি কোনো এক ডেটাবেসে সমস্যা হয়, তবে সব অপারেশন রোলব্যাক হয়ে যাবে।

Transactions এবং Concurrency এর মধ্যে পার্থক্য

সারাংশ

• Concurrency Handling ডেটা কনফ্লিক্ট প্রতিরোধ করতে সাহায্য করে, যেখানে একাধিক ইউজার একই ডেটা আপডেট করার চেষ্টা করেন। এটি Optimistic Concurrency বা Row Versioning ব্যবহার করে সমাধান করা হয়।
• Transactions হল একগুচ্ছ কার্যক্রম যা একযোগে সম্পন্ন হতে হবে, এবং যদি কোনো একটি অপারেশন ব্যর্থ হয় তবে সারা ট্রানজেকশন রোলব্যাক হয়ে যায়।
• Entity Framework এ Concurrency Handling এবং Transactions উভয়ই ডেটাবেসের সঠিকতা ও পারফরম্যান্স নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়, এবং তাদের ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি একটি নিরাপদ এবং দৃঢ় ডেটাবেস অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারবেন।

Optimistic Concurrency Control (OCC) একটি কৌশল যা ডেটাবেসের একাধিক ব্যবহারকারী বা প্রক্রিয়া যখন একই রেকর্ডে একসাথে কাজ করে, তখন কনফ্লিক্ট বা প্রতিযোগিতা (race condition) থেকে বাঁচতে ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটাবেসে ডেটা কনফ্লিক্টের সম্ভাবনা কমাতে সহায়তা করে।

Optimistic Concurrency বিশেষভাবে ব্যবহার করা হয় যখন আপনি মনে করেন যে, একাধিক ব্যবহারকারী একসাথে একই ডেটাতে কাজ করার সময় খুব কম কনফ্লিক্ট হবে। এর মধ্যে, ডেটাবেসে কোনও রেকর্ড আপডেট করার আগে, কোনো লকিং মেকানিজম ব্যবহৃত হয় না। পরিবর্তে, আপডেট করার সময় সেই রেকর্ডের আগের অবস্থা চেক করা হয় এবং যদি ডেটা পরিবর্তিত হয়ে থাকে, তাহলে Concurrency Exception ঘটানো হয়।

Optimistic Concurrency Control এর কাজের ধাপ

Optimistic Concurrency Control প্যাটার্নে মূলত তিনটি ধাপ থাকে:

1. লক্ষ্য রেকর্ডটি পড়া: প্রথমে, ডেটাবেস থেকে রেকর্ডটি পড়া হয়। এক্ষেত্রে রেকর্ডের সাথে এমন কিছু অতিরিক্ত তথ্য (যেমন, Timestamp বা RowVersion) সংরক্ষিত করা হয় যা পরে পরিবর্তনের সাথে সঠিকতা যাচাই করতে সাহায্য করবে।
2. রেকর্ডের উপর পরিবর্তন করা: এরপর, অ্যাপ্লিকেশন বা ব্যবহারকারী সেই রেকর্ডের উপরে পরিবর্তন করে এবং একটি Save Changes অপারেশন শুরু হয়।
3. পরিবর্তন যাচাই: আপডেটের সময়, ডেটাবেস চেক করে দেখবে যে, রেকর্ডটি তার মূল অবস্থায় রয়েছে কি না। যদি রেকর্ডটি অন্য কেউ আপডেট করে থাকে, তাহলে Concurrency Conflict ঘটবে এবং একটি Optimistic Concurrency Exception ছুঁড়ে দেওয়া হবে।

Optimistic Concurrency Example

ধরা যাক, আপনি একটি Student টেবিল পরিচালনা করছেন যেখানে প্রতিটি ছাত্রের জন্য একটি RowVersion কলাম রয়েছে। এই কলামটি ডেটাবেসে প্রতিটি রেকর্ডের সময় বা পরিবর্তন ট্র্যাক করতে ব্যবহৃত হয়।

Entity Class Example (Optimistic Concurrency):

public class Student
{
    public int StudentId { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }

    [Timestamp] // This annotation marks the RowVersion column for concurrency checking
    public byte[] RowVersion { get; set; }
}

এখানে:

• RowVersion একটি Timestamp কলাম যা সিস্টেম ডেটাবেসে প্রতিটি রেকর্ডের পরিবর্তনের সময় ট্র্যাক করে।

DbContext Class Example (Optimistic Concurrency):

public class ApplicationDbContext : DbContext
{
    public DbSet<Student> Students { get; set; }

    protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
    {
        modelBuilder.Entity<Student>()
            .Property(p => p.RowVersion)
            .IsRowVersion();  // Configuring RowVersion for concurrency handling
    }
}

এখানে:

• IsRowVersion() Fluent API দিয়ে RowVersion কলামটি কনফিগার করা হয়েছে যাতে এটি কনকারেন্সি চেকিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।

Optimistic Concurrency Exception Handling

এখন, যদি দুজন ব্যবহারকারী একই সময়ে একই ছাত্রের ডেটা আপডেট করার চেষ্টা করে, তবে Optimistic Concurrency এ কনফ্লিক্ট হবে এবং Concurrency Exception ঘটবে। এই ধরনের কনফ্লিক্ট হ্যান্ডেল করতে হলে, কনফ্লিক্ট নির্ধারণের পরে অ্যাপ্লিকেশনটিকে সেই ডেটাকে পুনরায় লোড করে ব্যবহারকারীকে অবহিত করতে হবে, অথবা ব্যবহারকারীকে নতুন করে ডেটা আপডেট করার সুযোগ দিতে হবে।

Example Code (Handling Optimistic Concurrency Conflict):

try
{
    var student = db.Students.FirstOrDefault(s => s.StudentId == 1);
    student.Name = "Updated Name";
    
    db.SaveChanges();
}
catch (DbUpdateConcurrencyException)
{
    // Handle concurrency conflict
    Console.WriteLine("Concurrency conflict detected! The record has been modified by someone else.");
}

এখানে:

• DbUpdateConcurrencyException এক ধরনের Exception যা সংঘটিত হয় যখন ডেটাবেসে একই রেকর্ড আপডেট করার জন্য দুই বা ততোধিক প্রক্রিয়া চেষ্টা করে।

Optimistic Concurrency Pattern এর সুবিধা ও সীমাবদ্ধতা

সুবিধাসমূহ:

1. ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য লকিং প্রয়োজন নেই: Optimistic concurrency এ ডেটাবেসের রেকর্ড লক করা হয় না, যা অনেক বেশি স্কেলেবল এবং পারফরম্যান্স উন্নত করে।
2. বাড়তি লকিং ও Wait Time কমানো: যখন কনফ্লিক্ট হয় না, তখন অন্য ব্যবহারকারীদের জন্য কোনো বিলম্ব হয় না।
3. লোড হালকা: একটি ডেটা রেকর্ড একাধিক ব্যবহারকারী একসাথে পড়তে পারে এবং পরিবর্তন না হলে তারা কোনো সমস্যা ছাড়াই কাজ করতে পারে।

সীমাবদ্ধতা:

1. কনফ্লিক্টের সম্ভাবনা: যদি অনেক ব্যবহারকারী একই রেকর্ডে একসাথে কাজ করে, তবে কনফ্লিক্ট বেশি হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। কনফ্লিক্ট হ্যান্ডলিং যথাযথভাবে না করলে, অ্যাপ্লিকেশনের অভিজ্ঞতা খারাপ হতে পারে।
2. তথ্য হারানোর ঝুঁকি: কখনও কখনও কনফ্লিক্ট হ্যান্ডলিং বা কনফ্লিক্টের পর সিদ্ধান্ত নেওয়া কঠিন হতে পারে, যার ফলে তথ্য হারাতে পারে।
3. কনফ্লিক্ট সমাধানের পদ্ধতি: কনফ্লিক্ট সমাধানের সময় ব্যবহারকারীকে উপযুক্তভাবে অবহিত করা এবং একটি কার্যকর পদ্ধতি গ্রহণ করা প্রয়োজন, যা সময়সাপেক্ষ এবং অতিরিক্ত প্রোগ্রামিং প্রয়োজন।

Optimistic Concurrency এবং Entity Framework

Entity Framework-এ Optimistic Concurrency কনফিগার করতে RowVersion বা Timestamp কলাম ব্যবহার করা হয়। EF সঠিকভাবে Concurrency Conflict হ্যান্ডলিং করে এবং একাধিক ব্যবহারকারী একই রেকর্ড আপডেট করার সময় Optimistic Concurrency Exception ছুঁড়ে দেয়।

এটি Concurrency Control প্যাটার্ন হিসেবে কার্যকর এবং বিশেষ করে সিস্টেমে যেখানে রেকর্ডের আপডেট রেট কম, সেখানে ভালো ফল দেয়।

Row Versioning এবং Timestamp হল Entity Framework (EF) এবং অন্যান্য ডেটাবেস সিস্টেমে ডেটার কনকারেন্ট অ্যাক্সেস এবং Concurrency Control নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহৃত দুটি গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তি। এই প্রযুক্তিগুলি একে অপরকে পরিপূরক করে এবং ডেটাবেসে একই ডেটা একাধিক ব্যবহারকারী বা প্রক্রিয়া দ্বারা আপডেট করার সময়ে কনফ্লিক্ট এবং ডেটা ক্ষতি থেকে রক্ষা করতে সাহায্য করে।

Row Versioning কী?

Row Versioning একটি ডেটাবেস কৌশল, যা ডেটা পরিবর্তনের সময় ডেটা আপডেট এবং কনকারেন্ট অ্যাক্সেস পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। Row Versioning এর মাধ্যমে, যখন একটি রেকর্ডে কোনো পরিবর্তন হয়, তখন সেই রেকর্ডের জন্য একটি unique version number (বা timestamp) তৈরি হয়। এটি ডেটাবেসের মধ্যে ডেটার প্রতিটি রোকে একটি অনন্য সংস্করণ ইন্ডিকেটর প্রদান করে, যা নিশ্চিত করে যে ডেটা পরিবর্তনের সময় কোনো কনফ্লিক্ট হয়নি।

EF তে, Row Versioning সাধারণত timestamp বা rowversion ডেটাটাইপ ব্যবহার করে।

Row Versioning উদাহরণ

ধরা যাক, আমাদের একটি Product টেবিল রয়েছে, যেখানে আমরা একটি RowVersion কলাম ব্যবহার করতে চাই যা ডেটা আপডেটের সময় ভার্সন ট্র্যাক করবে।

public class Product
{
    public int ProductId { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public decimal Price { get; set; }

    // RowVersion/ Timestamp column for concurrency control
    [Timestamp]
    public byte[] RowVersion { get; set; }
}

এখানে:

• [Timestamp] অ্যাট্রিবিউটটি EF কে জানায় যে এই প্রপার্টি RowVersion ফিল্ড হিসেবে ব্যবহৃত হবে এবং এটি কনকারেন্ট আপডেট ট্র্যাক করবে।
• byte[] টাইপের RowVersion কলামটি ডেটাবেসে একটি timestamp বা rowversion ডেটাটাইপ হিসেবে মান্য হবে, যা একটি বাইনারি টাইপ।

Timestamp কী?

Timestamp ডেটাবেসের একটি বিশেষ ধরনের কলাম যা একে অপরের মধ্যে ভিন্ন ভিন্ন ডেটা ভার্সন ট্র্যাক করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত একটি auto-generated ফিল্ড, যা প্রতিটি রেকর্ডে একটি ইউনিক বাইনারি মান (যেমন: byte[] বা Guid) ধারণ করে, যা যখন ডেটা আপডেট হয়, তখন পরিবর্তিত হয়।

EF তে Timestamp এবং RowVersion সাধারণত একে অপরের প্রতিস্থাপক হিসেবে ব্যবহৃত হয়, যদিও তাদের টেকনিকালি কিছু পার্থক্য থাকতে পারে (যেমন Timestamp মূলত একটি SQL সার্ভার ডেটাটাইপ, তবে RowVersionও একই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হতে পারে)।

Row Versioning এবং Timestamp এর ব্যবহার

আপনি EF তে একটি RowVersion কলাম ব্যবহার করলে, এটি ডেটাবেসের প্রতিটি রেকর্ডের জন্য একটি version number তৈরি করে, যা ডেটার আপডেটের সময় পরীক্ষা করা হয়। যখন আপনি রেকর্ড আপডেট করার চেষ্টা করেন, তখন EF পরীক্ষা করে যে আপনি যে ভার্সনটি আপডেট করতে চাইছেন, সেটি এখনও ডেটাবেসে বর্তমান আছে কিনা। যদি অন্য কোনো ব্যবহারকারী বা প্রক্রিয়া ইতিমধ্যে সেই রেকর্ড আপডেট করে থাকে, তাহলে EF আপনাকে একটি ConcurrencyException ছুড়ে দিবে, এবং আপনি একটি কনফ্লিক্ট সম্পর্কে অবহিত হবেন।

Row Versioning এবং Timestamp ব্যবহার করার পদ্ধতি

Entity Framework তে RowVersion কিভাবে ব্যবহার করবেন

1. Model Class এ RowVersion অ্যাট্রিবিউট যোগ করা: প্রথমে, আপনার Entity ক্লাসে RowVersion বা Timestamp প্রপার্টি যোগ করুন, যাতে EF ডেটাবেসে এই প্রপার্টিকে একটি কনকারেন্ট কন্ট্রোল কলাম হিসেবে ব্যবহার করে।

public class Product
{
    public int ProductId { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public decimal Price { get; set; }

    // RowVersion attribute for concurrency control
    [Timestamp]
    public byte[] RowVersion { get; set; }
}

2. ডেটাবেসে RowVersion কলাম তৈরি করা: EF মাইগ্রেশন ব্যবহার করে আপনি ডেটাবেসে RowVersion কলামটি তৈরি করতে পারবেন।

Add-Migration AddRowVersionToProduct
Update-Database

এটি ডেটাবেসে RowVersion কলাম তৈরি করবে যা timestamp ডেটাটাইপ হিসেবে হবে।

3. CRUD অপারেশনে RowVersion ব্যবহার: যখন আপনি Update বা Delete অপারেশন করবেন, EF ডেটাবেসে যে ভার্সনটি আপডেট বা ডিলিট করতে যাচ্ছে, সেটি যাচাই করবে। যদি সংস্করণ মেলে না, তাহলে কনকারেন্টি কনফ্লিক্ট হবে।

using (var context = new YourDbContext())
{
    var product = context.Products.FirstOrDefault(p => p.ProductId == 1);

    if (product != null)
    {
        // Update the product's price
        product.Price = 20.99M;

        try
        {
            context.SaveChanges();  // Will check for concurrency conflict
        }
        catch (DbUpdateConcurrencyException ex)
        {
            // Handle concurrency conflict
            Console.WriteLine("Concurrency conflict occurred.");
        }
    }
}

এখানে, SaveChanges() কল করার সময় EF চেক করবে যে RowVersion কলামের মান আগের মত আছে কিনা, যদি না থাকে, তাহলে DbUpdateConcurrencyException ছুড়ে দেবে।

Row Versioning এবং Timestamp এর সুবিধা

1. Concurrency Control: RowVersion এবং Timestamp ব্যবহার করে একাধিক ব্যবহারকারী বা অ্যাপ্লিকেশন একই রেকর্ড আপডেট করার সময় কনফ্লিক্ট থেকে রক্ষা পাওয়া যায়। এটি Optimistic Concurrency Control এর একটি অংশ।
2. ডেটার সুরক্ষা: যখন একাধিক ব্যবহারকারী একই ডেটাকে একাধিক জায়গায় পরিবর্তন করতে চায়, তখন RowVersion বা Timestamp ডেটা ক্ষতি বা অ্যাপ্লিকেশন ক্র্যাশ হওয়া থেকে রক্ষা করে।
3. ডেটাবেসের কার্যকারিতা বৃদ্ধি: EF এর মাধ্যমে RowVersion কলামের ব্যবহারে ডেটাবেসে অধিক কার্যকারিতা পাওয়া যায়, কারণ কোনো ডেটা আপডেট করার সময় সঠিক সংস্করণটি যাচাই করা হয়।
4. এলিটমেটিক কনফ্লিক্ট ডিটেকশন: একাধিক ব্যবহারকারী যখন একই ডেটা পরিবর্তন করার চেষ্টা করেন, তখন কনফ্লিক্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডিটেক্ট হয়ে যায় এবং ব্যবহারকারীকে অবহিত করা হয়।

Row Versioning এবং Timestamp এর পারফরম্যান্স

RowVersion বা Timestamp ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি ডেটাবেসের ভার্সন ট্র্যাক করতে পারেন, যা অনেক সময় পারফরম্যান্সে সাহায্য করে। তবে, যদি একটি অ্যাপ্লিকেশন বা সিস্টেমে উচ্চমাত্রার কনকারেন্ট অ্যাক্সেস ঘটে, তবে ভার্সনিংয়ের ফলে কিছু পারফরম্যান্স ইস্যু হতে পারে (যেমন: অতিরিক্ত ডেটাবেস চেক), তবে এটি তুলনামূলকভাবে নিরাপত্তা এবং ডেটা অখণ্ডতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

Database Transactions এবং SaveChanges মেথড হল Entity Framework (EF) এর গুরুত্বপূর্ণ ফিচার যা ডেটাবেসে একাধিক অপারেশন সম্পন্ন করার সময় ডেটার একনিষ্ঠতা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে। যখন আপনি EF এর মাধ্যমে ডেটাবেসে পরিবর্তন করেন, তখন তা একটি ট্রানজেকশন হিসেবে বিবেচিত হয়, যার ফলে একাধিক পরিবর্তন একসাথে সফলভাবে সম্পন্ন হয় অথবা সবগুলো পরিবর্তন ব্যর্থ হলে ডেটাবেসের কোন পরিবর্তনই হয় না।

SaveChanges মেথড

SaveChanges মেথড EF Context এর মাধ্যমে আপনার মডেল (Entity) এর পরিবর্তনগুলো ডেটাবেসে সেভ করে। এই মেথডটি মূলত সব পরিবর্তন যেমন ইনসার্ট, আপডেট এবং ডিলিট একসাথে ডেটাবেসে প্রেরণ করে।

SaveChanges এর কাজ:

• যখন আপনি EF তে কোনো Entity এর মান পরিবর্তন করেন (যেমন, নতুন রেকর্ড যোগ করা বা বিদ্যমান রেকর্ড আপডেট করা), তখন EF Context সেই পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করে রাখে।
• SaveChanges কল করার পর, EF ওই পরিবর্তনগুলি ডেটাবেসে প্রপাগেট করে (অর্থাৎ, ডেটাবেসে সেভ করে)।

using (var context = new SchoolContext())
{
    var student = context.Students.First();
    student.Name = "John Doe";
    
    // SaveChanges মেথড দিয়ে পরিবর্তন সেভ করা
    context.SaveChanges();
}

এখানে, SaveChanges মেথডে সমস্ত পরিবর্তন ডেটাবেসে সেভ হয়ে যাবে।

Database Transactions

Database Transactions ব্যবহার করলে, আপনি একাধিক ডেটাবেস অপারেশন একসাথে গ্রুপ করতে পারেন, এবং একটিই ত্রুটি হলে পুরো অপারেশনটি রোলব্যাক (rollback) করা হয়। এতে করে ডেটাবেসের ডেটার একনিষ্ঠতা নিশ্চিত করা যায়। EF Context তে ট্রানজেকশন ব্যবস্থাপনা খুব সহজ এবং স্বচ্ছ।

ট্রানজেকশন ব্যবহার করার উদাহরণ:

using (var context = new SchoolContext())
{
    // ট্রানজেকশন শুরু
    using (var transaction = context.Database.BeginTransaction())
    {
        try
        {
            var student1 = new Student { Name = "Jane Doe", Age = 21 };
            var student2 = new Student { Name = "Sam Smith", Age = 22 };

            // প্রথম ইনসার্ট অপারেশন
            context.Students.Add(student1);
            context.SaveChanges();

            // দ্বিতীয় ইনসার্ট অপারেশন
            context.Students.Add(student2);
            context.SaveChanges();

            // যদি সবকিছু ঠিকঠাক থাকে, তাহলে কমিট
            transaction.Commit();
        }
        catch (Exception)
        {
            // কোনো ত্রুটি হলে, রোলব্যাক
            transaction.Rollback();
            throw;
        }
    }
}

এখানে:

• BeginTransaction: এটি ট্রানজেকশন শুরু করে।
• Commit: সমস্ত অপারেশন সফল হলে, পরিবর্তনগুলি ডেটাবেসে সেভ হয়ে যাবে।
• Rollback: যদি কোনো ত্রুটি ঘটে, তবে সমস্ত অপারেশন বাতিল হয়ে যাবে এবং ডেটাবেস আগের অবস্থায় ফিরে যাবে।

Asynchronous SaveChanges

EF Core তে আপনি SaveChangesAsync মেথড ব্যবহার করে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে ডেটাবেসে পরিবর্তন সেভ করতে পারেন। এটি দীর্ঘসময় ধরে চলা অপারেশনগুলির জন্য খুব কার্যকরী।

using (var context = new SchoolContext())
{
    var student = new Student { Name = "Alice", Age = 23 };
    context.Students.Add(student);
    
    // Asynchronousভাবে SaveChanges কল করা
    await context.SaveChangesAsync();
}

এখানে SaveChangesAsync মেথডটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে ডেটাবেসে পরিবর্তন সেভ করে, যা UI থ্রেডে কোনো বিলম্ব সৃষ্টি না করে, অ্যাপ্লিকেশনের পারফরম্যান্স উন্নত করে।

ট্রানজেকশন এবং SaveChanges একসাথে ব্যবহার করা

এখন, আপনি যদি ট্রানজেকশন এবং SaveChanges একসাথে ব্যবহার করতে চান, তবে আপনি দুটি অপারেশন একত্রিত করতে পারেন, যাতে একাধিক SaveChanges অপারেশন একযোগে কার্যকরী হয় এবং পুরো ট্রানজেকশনটি একসাথে সেভ হয় বা ব্যর্থ হলে রোলব্যাক হয়।

using (var context = new SchoolContext())
{
    using (var transaction = context.Database.BeginTransaction())
    {
        try
        {
            var student1 = new Student { Name = "Anna", Age = 24 };
            var student2 = new Student { Name = "Peter", Age = 26 };

            context.Students.Add(student1);
            context.SaveChanges();  // প্রথম SaveChanges

            context.Students.Add(student2);
            context.SaveChanges();  // দ্বিতীয় SaveChanges

            // কমিট যদি সবকিছু ঠিক থাকে
            transaction.Commit();
        }
        catch (Exception)
        {
            // কোনো ত্রুটি হলে, রোলব্যাক
            transaction.Rollback();
            throw;
        }
    }
}

এখানে:

• দুটি SaveChanges অপারেশন ট্রানজেকশনের মধ্যে কল করা হয়েছে।
• যদি কোনো একটিতে সমস্যা হয়, তাহলে Rollback ব্যবহার করে সবকিছু পূর্বাবস্থায় ফিরিয়ে আনা হবে।

সারাংশ

• SaveChanges মেথড EF Context এ ট্র্যাক করা সমস্ত পরিবর্তন সেভ করে ডেটাবেসে।
• Database Transactions একাধিক ডেটাবেস অপারেশন একসাথে চালানোর সুযোগ দেয় এবং সফল হলে সেগুলো ডেটাবেসে সেভ করে, অন্যথায় পুরো অপারেশন রোলব্যাক করে।
• Async SaveChanges পারফরম্যান্স উন্নত করতে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে।
• এই দুটি ফিচার একসাথে ব্যবহৃত হলে ডেটাবেসের একনিষ্ঠতা এবং সুরক্ষা নিশ্চিত করা যায়, এবং কোনো অপারেশন ব্যর্থ হলে পূর্বাবস্থায় ফিরে আসা সম্ভব।

Distributed Transactions এবং TransactionScope হল ডেটাবেস লেনদেনের ব্যবস্থাপনা করতে ব্যবহৃত শক্তিশালী টুলস, যা একাধিক ডেটাবেস বা সার্ভিসে ডেটা পরিবর্তন করার সময় ট্রানজেকশন নিশ্চিত করতে সহায়তা করে। এই টুলসগুলি মূলত ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) গুণাবলী অনুসরণ করে, যা নিশ্চিত করে যে একটি ট্রানজেকশন সব অংশে সফলভাবে সম্পন্ন হবে বা কিছুই পরিবর্তন হবে না।

Distributed Transactions কী?

Distributed Transactions হল এমন একটি লেনদেন যা একাধিক ডেটাবেস বা অ্যাপ্লিকেশন পরিষেবার মধ্যে ছড়িয়ে থাকে। সাধারণত, যখন একাধিক ডেটাবেস সিস্টেম বা সার্ভিসে ডেটা পরিবর্তন করা হয় এবং সেই পরিবর্তনগুলো একসাথে কার্যকর হওয়া প্রয়োজন, তখন Distributed Transaction ব্যবহৃত হয়।

ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রানজেকশন ব্যবস্থাপনা করার জন্য Two-Phase Commit Protocol (2PC) নামক একটি প্রোটোকল ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের প্রতিটি অংশ নিশ্চিত হয় যে ট্রানজেকশন সফলভাবে সম্পন্ন হয়েছে, না হলে পুরো লেনদেনটি বাতিল হয়ে যাবে।

TransactionScope কী?

TransactionScope হল .NET Framework-এর একটি ক্লাস যা একাধিক অপারেশনকে একক ট্রানজেকশনের অধীনে গ্রুপ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেনদেন শুরু করে এবং শেষ করে, এবং যদি কোনো ত্রুটি ঘটে, তবে এটি পুরো ট্রানজেকশনটি রোলব্যাক করে দেয়। এটি সাধারণত Distributed Transactions-এ ব্যবহৃত হয়, তবে সাধারণ local transactions-এও ব্যবহার করা যায়।

TransactionScope ক্লাসটি একটি ট্রানজেকশনের সীমানা নির্ধারণ করতে সাহায্য করে এবং একটি একক ট্রানজেকশনের অধীনে একাধিক ডেটাবেস অপারেশন বা সার্ভিস কলের সমন্বয় ঘটায়।

Distributed Transactions এবং TransactionScope ব্যবহারের প্রক্রিয়া

Distributed Transactions এবং TransactionScope ব্যবহার করতে হলে প্রথমে কিছু সেটআপ এবং কনফিগারেশন প্রয়োজন হয়। নিচে TransactionScope ব্যবহার করে Distributed Transactions পরিচালনার উদাহরণ দেওয়া হলো:

1. TransactionScope ব্যবহার করে Distributed Transaction

ধরা যাক, আপনার একটি ASP.NET অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যা দুটি ডেটাবেস সিস্টেমে ডেটা ইনসার্ট করবে। এখানে TransactionScope ক্লাস ব্যবহার করে ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রানজেকশন পরিচালনা করা হয়েছে।

using System;
using System.Data.SqlClient;
using System.Transactions;

public class DistributedTransactionExample
{
    public void ExecuteTransaction()
    {
        // TransactionScope তৈরি
        using (TransactionScope scope = new TransactionScope())
        {
            try
            {
                // প্রথম ডেটাবেসে ইনসার্ট
                using (SqlConnection connection1 = new SqlConnection("ConnectionString1"))
                {
                    connection1.Open();
                    SqlCommand command1 = new SqlCommand("INSERT INTO Table1 (Column1) VALUES ('Data1')", connection1);
                    command1.ExecuteNonQuery();
                }

                // দ্বিতীয় ডেটাবেসে ইনসার্ট
                using (SqlConnection connection2 = new SqlConnection("ConnectionString2"))
                {
                    connection2.Open();
                    SqlCommand command2 = new SqlCommand("INSERT INTO Table2 (Column2) VALUES ('Data2')", connection2);
                    command2.ExecuteNonQuery();
                }

                // সব অপারেশন সফল হলে কমিট করা হবে
                scope.Complete();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                // কোনো ত্রুটি ঘটলে রোলব্যাক হবে
                Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
                // TransactionScope এর অবস্থা রোলব্যাক হবে
            }
        }
    }
}

এখানে:

• প্রথমে TransactionScope তৈরি করা হয়েছে, যা ডেটাবেসের দুটি ভিন্ন কনেকশন নিয়ে কাজ করবে।
• দুটি আলাদা ডেটাবেসে INSERT অপারেশন করার পর, scope.Complete() মেথড কল করা হয়েছে, যা লেনদেনটি সফল হলে কমিট করবে।
• যদি কোনো ত্রুটি ঘটে, তবে ট্রানজেকশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে রোলব্যাক হবে এবং কোনো পরিবর্তন ডেটাবেসে সঞ্চিত হবে না।

Distributed Transactions এর সুবিধাসমূহ

1. ACID গুণাবলী: Distributed Transactions ACID গুণাবলী নিশ্চিত করে, যা ডেটার পুরোপুরি নিরাপত্তা এবং সঠিকতা বজায় রাখে।
2. বিভিন্ন সিস্টেমে একত্রে লেনদেন: একাধিক ডেটাবেস সিস্টেম বা সার্ভিসের মধ্যে ডেটা পরিবর্তন একত্রে সম্পন্ন করতে সক্ষম হয়।
3. স্বয়ংক্রিয় রোলব্যাক: যদি কোনো ত্রুটি ঘটে, তাহলে পুরো ট্রানজেকশন রোলব্যাক হয়, যা ডেটাবেসে কোনো অসম্পূর্ণ বা ভুল ডেটা রাখা থেকে বিরত রাখে।

TransactionScope এর সুবিধাসমূহ

1. সহজ ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা: TransactionScope ক্লাসটি কোডে কমপ্লেক্সিটি কমিয়ে দেয়। এটি ব্যবহারে কম কোড লিখতে হয় এবং ডেটাবেস অপারেশনগুলোর মধ্যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রানজেকশন পরিচালিত হয়।
2. ভাল পারফরম্যান্স: TransactionScope ম্যানেজমেন্টের মাধ্যমে লেনদেনের উন্নত পারফরম্যান্স পাওয়া যায়।
3. Flexibility: এটি একাধিক ডেটাবেস এবং সিস্টেমের মধ্যে ট্রানজেকশন পরিচালনা করার জন্য খুবই উপকারী।

TransactionScope এবং Distributed Transactions এর সীমাবদ্ধতা

1. ডিপেন্ডেন্সি ওভারহেড: Distributed Transactions সাধারণত কিছু অতিরিক্ত সার্ভিসের ওপর নির্ভরশীল, যেমন Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC), যা পারফরম্যান্সে কিছু প্রভাব ফেলতে পারে।
2. কনফিগারেশন: Distributed Transactions ব্যবহারের জন্য কিছু নির্দিষ্ট কনফিগারেশন সেটআপ করতে হয়, যেমন MSDTC সার্ভিস চালু করা এবং নেটওয়ার্কে বিভিন্ন সার্ভিসের মধ্যে সঠিক অনুমতি প্রদান করা।
3. এনভায়রনমেন্ট ভিন্নতা: কিছু ডেটাবেস বা সার্ভিস শুধুমাত্র স্থানীয় ট্রানজেকশন সমর্থন করে, ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রানজেকশন নয়।

সারাংশ

Distributed Transactions এবং TransactionScope হল ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে বা একাধিক ডেটাবেসের মধ্যে লেনদেন পরিচালনা করার শক্তিশালী টুলস। TransactionScope আপনাকে ডেটাবেস বা সিস্টেমে একাধিক অপারেশনকে একটি একক ট্রানজেকশনের অধীনে পরিচালনা করতে সাহায্য করে এবং যদি কোনো ত্রুটি ঘটে, তবে পুরো ট্রানজেকশন রোলব্যাক করে দেয়। এটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে কাজ করার জন্য অপরিহার্য একটি কৌশল, বিশেষত তখন যখন একাধিক ডেটাবেস বা সার্ভিসে একযোগভাবে ডেটা আপডেট করতে হয়।