Distributed Database (ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস) হল একটি ডেটাবেস সিস্টেম যেখানে ডেটাবেসের ডেটা একাধিক শারীরিক অবস্থানে (নেটওয়ার্কের মাধ্যমে) বিতরণ করা হয়, তবে এটি একটি একক ডেটাবেস হিসেবে ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপন করা হয়। এটি বিভিন্ন সার্ভারে বা নোডে বিভক্ত থাকে, কিন্তু ব্যবহারকারী বা অ্যাপ্লিকেশন মনে করে যে এটি একটি একক ডেটাবেস। ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের উদ্দেশ্য হলো সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি, পারফরম্যান্স, রিলায়েবিলিটি এবং অ্যাভেইলেবিলিটি বৃদ্ধি করা।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের বৈশিষ্ট্য

1. বিভিন্ন অবস্থানে ডেটার সংরক্ষণ:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে ডেটা বিভিন্ন ভৌগলিক অবস্থানে বিভিন্ন সার্ভারে বা নোডে ভাগ করা হয়। প্রতিটি নোডে কিছু ডেটা থাকতে পারে এবং একসাথে তারা একটি পূর্ণ ডেটাবেস গঠন করে।
2. ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যাক্সেস:
   • ব্যবহারকারী বা অ্যাপ্লিকেশন থেকে যখন ডেটা অ্যাক্সেস করতে চাওয়া হয়, তখন ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেম সার্ভারের মধ্যে সঠিক তথ্য খুঁজে বের করে এবং সেগুলি একত্রিত করে ব্যবহারকারীকে সঠিক ফলাফল প্রদান করে।
3. এটমিক ট্রানজেকশন:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে, যদিও ডেটা বিভিন্ন স্থানে রাখা থাকে, তবে এটি এখনও ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) ট্রানজেকশন প্রপার্টি অনুসরণ করে। একাধিক নোডে ডেটা আপডেট হলেও সেগুলি একটি একক ট্রানজেকশনের অংশ হিসেবে সফলভাবে সমাপ্ত হয়।
4. সার্ভার ক্লাস্টার:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে বিভিন্ন সার্ভার বা নোড একসাথে কাজ করে একটি ক্লাস্টার তৈরি করে। একটি সার্ভারের ডাউন হলে, অন্যান্য সার্ভার থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব হয়, যা সার্ভারের উপলভ্যতা বৃদ্ধি করে।
5. ডেটা রেপ্লিকেশন:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে ডেটার একটি কপি অন্য নোডে রাখার প্রক্রিয়া রেপ্লিকেশন নামে পরিচিত। এটি সিস্টেমের উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি নিশ্চিত করে, কারণ যদি একটি নোডে ডেটা না পাওয়া যায়, তাহলে অন্য নোড থেকে ডেটা পাওয়ার সুযোগ থাকে।
6. ডিস্ট্রিবিউটেড কুয়েরি প্রোসেসিং:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে কুয়েরি এক্সিকিউট করার জন্য সিস্টেমের বিভিন্ন অংশে কুয়েরি প্রক্রিয়াকরণ হতে পারে। ডেটাবেস সিস্টেমটি তার মধ্যে বিভক্ত কুয়েরি অংশগুলি সম্পাদন করে এবং শেষে ফলাফল একত্রিত করে ব্যবহারকারীকে প্রদান করে।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের উপকারিতা

1. স্কেলেবিলিটি:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেমে সার্ভার বা নোড যোগ করে আপনি সহজে সিস্টেম স্কেল করতে পারেন। নতুন সার্ভার যোগ করলে, সিস্টেমের ধারণ ক্ষমতা এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি পায়।
2. পারফরম্যান্স বৃদ্ধি:
   • ডেটা বিভিন্ন নোডে ভাগ করার ফলে, বিভিন্ন ব্যবহারকারী বা অ্যাপ্লিকেশন একসাথে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে এবং সার্ভারগুলি ভাগ হয়ে কাজ করার কারণে সিস্টেমের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি পায়।
3. নিরাপত্তা এবং রিলায়েবিলিটি:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে ডেটার রেপ্লিকেশন নিশ্চিত করে যে, ডেটা হারানোর ঝুঁকি কমে যায়। একটি নোড বা সার্ভার ব্যর্থ হলেও, অন্য নোড থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব হয়, যা সিস্টেমের রিলায়েবিলিটি এবং অ্যাভেইলেবিলিটি নিশ্চিত করে।
4. ডেটা এক্সেস দ্রুত:
   • বিভিন্ন স্থান থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব হওয়ায়, ব্যবহারকারীরা তাদের কাছাকাছি নোড থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে, যা ডেটা রিট্রিভালের গতি বাড়িয়ে দেয়।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসের সীমাবদ্ধতা

1. জটিলতা:
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেমের নকশা এবং রক্ষণাবেক্ষণ জটিল হতে পারে। একাধিক সার্ভার, নোড, রেপ্লিকেশন, এবং কনসিস্টেন্সি ম্যানেজমেন্টের কারণে সিস্টেম পরিচালনা করতে অনেক বেশি সময় এবং সম্পদ লাগে।
2. ট্রানজেকশন সিঙ্ক্রোনাইজেশন:
   • একাধিক সার্ভার বা নোডে ট্রানজেকশন সমন্বয় করা কঠিন হতে পারে, বিশেষ করে যখন একটি ট্রানজেকশন একাধিক নোডে সমাপ্ত হয়। Two-phase commit protocol ব্যবহার করা হলেও এটি সম্পাদন করতে ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে।
3. ডেটা কনসিস্টেন্সি:
   • যখন ডেটা একাধিক নোডে থাকে, তখন এটি কনসিস্টেন্ট রাখতে কিছু চ্যালেঞ্জ তৈরি হতে পারে। CAP theorem এর কারণে, কখনও কখনও Consistency, Availability, এবং Partition tolerance এর মধ্যে একটির সঙ্গে অন্যটি সমঝোতা করতে হতে পারে।
4. নেটওয়ার্ক বিলম্ব (Latency):
   • ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেসে নেটওয়ার্ক বিলম্ব (latency) বৃদ্ধি পেতে পারে, কারণ ডেটা একাধিক নোডে পৌঁছানোর জন্য নেটওয়ার্কের উপর নির্ভরশীল।

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস মডেল

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস দুটি প্রধান মডেলে ভাগ করা যায়:

1. হিটারার্কিকাল মডেল (Homogeneous Model):
   • এই মডেলে সমস্ত নোড একে অপরের সঙ্গে সঙ্গতিপূর্ণ থাকে এবং একটি একই ধরনের ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ব্যবহার করে।
2. হেটারার্কিকাল মডেল (Heterogeneous Model):
   • এই মডেলে বিভিন্ন ধরনের ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ব্যবহার করা হয় এবং তাদের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করা হয়, যা একে অপরের সাথে কাজ করতে সক্ষম হয়।

উপসংহার

ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ডেটাবেস আর্কিটেকচার যা বিভিন্ন সার্ভার বা নোডে ডেটা বিতরণ করে সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি, পারফরম্যান্স, এবং রিলায়েবিলিটি বৃদ্ধি করে। যদিও এটি বেশ কিছু সুবিধা সরবরাহ করে, তবুও এর সাথে জটিলতা, কনসিস্টেন্সি সমস্যা এবং নেটওয়ার্ক বিলম্বের মতো কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। সঠিক ব্যবহারের মাধ্যমে, এটি একটি বিস্তৃত এবং দক্ষ ডেটাবেস সিস্টেম গঠন করতে সহায়ক হতে পারে।