light mode
night mode
আরাঙ্গো (ArangoDB)
ArangoDB পরিচিতি ArangoDB কী? ArangoDB এর বৈশিষ্ট্য ও উপকারিতা Multi-Model Database এর ধারণা ArangoDB এর সমর্থিত ডেটা মডেল (Graph, Document, Key-Value) ArangoDB ইনস্টলেশন ArangoDB ইনস্টলেশন (Windows, Linux, MacOS) ArangoDB Docker ইমেজ ব্যবহার করে সেটআপ ArangoDB এর ক্লাউড সংস্করণ ব্যবহার ArangoDB Web Interface ArangoDB Web Interface পরিচিতি Database এবং Collection তৈরি Documents পরিচালনা (Create, Read, Update, Delete) Web Interface দিয়ে Queries চালানো AQL (ArangoDB Query Language) পরিচিতি AQL কী এবং এর ব্যবহার বেসিক AQL Syntax Document Filtering, Sorting এবং Pagination Aggregation Queries ArangoDB Collections Collections এর ধরন (Document এবং Edge) Collection তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট Collection Schema কনফিগারেশন Data Validation Graph Database in ArangoDB ArangoDB তে গ্রাফ ডেটাবেস কী? Vertex এবং Edge তৈরি করা Graph Traversal Queries AQL দিয়ে Graph Operations Data Modeling in ArangoDB Document এবং Graph ডেটা মডেলিং JSON ডেটা স্ট্রাকচার তৈরি Relational এবং Non-relational Data Modeling Nested এবং Linked Documents Joins এবং Relational Queries AQL এ Joins ব্যবহার করা Subqueries এবং Complex Queries Nested Queries পরিচালনা Cross-collection Queries Indexing in ArangoDB Index কী এবং কেন প্রয়োজন? Primary এবং Secondary Index Fulltext Index, Geo Index এবং Persistent Index কনফিগার করা Index Performance Optimization Transactions in ArangoDB Transaction কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Multi-document এবং Multi-collection Transaction AQL তে Transaction ব্যবহার Transaction Logging এবং Error Handling Performance Tuning Query Performance Analysis Query Optimization Techniques Cache এবং Memory Management Performance Monitoring Tools Security in ArangoDB Authentication এবং Authorization User এবং Role Management Data Encryption (In-transit এবং At-rest) Audit Logs এবং Security Best Practices ArangoDB Foxx Microservices Foxx Microservices কী? Foxx Apps তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট API তৈরি এবং RESTful সার্ভিস ব্যবহার Foxx Deployment এবং Maintenance Cluster Setup এবং Scalability ArangoDB Cluster Architecture Sharding এবং Replication কনফিগারেশন Cluster Monitoring এবং Management High Availability এবং Load Balancing Backup এবং Restore ArangoDB Backup পদ্ধতি Automated এবং Manual Backup কনফিগারেশন Data Restore Techniques Clustered Database এ Backup এবং Restore ArangoDB with Other Technologies ArangoDB এর API Integration ArangoDB এবং JavaScript Integration (Node.js) Python ব্যবহার করে ArangoDB Integration ArangoDB এবং GraphQL Integration Migration and Data Import/Export Data Import এবং Export পদ্ধতি CSV/JSON Import/Export কনফিগার করা Data Migration Best Practices Monitoring and Logging ArangoDB Monitoring Tools (Prometheus, Grafana) Logs এবং Metrics Collection Query Execution Plan এবং Profiling Cloud Monitoring এবং Alerts Disaster Recovery এবং High Availability ArangoDB তে Disaster Recovery প্ল্যানিং Multi-region Backup কনফিগার করা Failover কৌশল এবং High Availability ArangoSearch Engine ArangoSearch পরিচিতি Full-text Search এবং Ranking Search Optimization Techniques Complex Queries এবং Relevance Calculation Advanced AQL Features Advanced Aggregation Techniques Recursive Queries পরিচালনা User-defined Functions তৈরি Complex Graph Queries ArangoDB Deployment Best Practices Deployment Planning এবং Architecture Design Resource Optimization এবং Cost Management Security Best Practices Continuous Integration এবং Continuous Deployment (CI/CD) কৌশল ArangoDB Upgrades and Maintenance Version Upgrade কনফিগার করা Database Maintenance Tasks ArangoDB Migration এবং Upgradation Strategies

Aggregation Queries

Database Tutorials - আরাঙ্গো (ArangoDB) AQL (ArangoDB Query Language) পরিচিতি |
250
250

Aggregation Queries ArangoDB-এর একটি শক্তিশালী ফিচার যা ডেটা বিশ্লেষণ ও সারাংশ তৈরি করার জন্য ব্যবহার করা হয়। ArangoDB-তে AQL (Arango Query Language) ব্যবহার করে বিভিন্ন প্রকার ডেটা অ্যানালাইসিস, যেমন গাণিতিক গড়, সংখ্যা গণনা, সর্বাধিক বা সর্বনিম্ন মান নির্ধারণ, এবং অন্যান্য জটিল অ্যানালাইসিস করা যায়।

Aggregation Queries-এর প্রধান কাজ

  1. Count: ডেটার সংখ্যা গণনা।
  2. Sum: নির্দিষ্ট ফিল্ডের মান যোগ করা।
  3. Average: গড় নির্ণয়।
  4. Min/Max: সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মান নির্ধারণ।
  5. Group By: নির্দিষ্ট ফিল্ড অনুযায়ী ডেটা গ্রুপ করা।
  6. Collect: গ্রুপিং এবং ডেটা প্রসেসিং।

Aggregation Queries-এর উদাহরণ

১. ডেটা গণনা করা (COUNT)

নিচের উদাহরণে, একটি "employees" সংগ্রহ থেকে কতজন কর্মচারী আছে তা গণনা করা হয়েছে:

FOR employee IN employees
RETURN LENGTH(employee)

অথবা সরাসরি:

RETURN LENGTH(employees)

২. নির্দিষ্ট ফিল্ডের গড় নির্ণয় (AVERAGE)

কর্মচারীদের বয়সের গড় বের করতে:

FOR employee IN employees
RETURN AVERAGE(employee.age)

৩. সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক মান নির্ধারণ (MIN/MAX)

কর্মচারীদের সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক বয়স বের করতে:

RETURN {
  minAge: MIN(FOR employee IN employees RETURN employee.age),
  maxAge: MAX(FOR employee IN employees RETURN employee.age)
}

৪. ফিল্ডের মান যোগ করা (SUM)

কর্মচারীদের মোট বেতন যোগ করতে:

FOR employee IN employees
RETURN SUM(employee.salary)

৫. ডেটা গ্রুপিং করা (GROUP BY)

গ্রুপিং এবং প্রতিটি গ্রুপে আইটেম গণনা করতে:

FOR employee IN employees
COLLECT department = employee.department WITH COUNT INTO count
RETURN { department, count }

বিবরণ:

  • COLLECT: "department" ফিল্ড অনুযায়ী ডেটা গ্রুপ করে।
  • WITH COUNT INTO count: প্রতিটি গ্রুপে আইটেম সংখ্যা গণনা করে।

৬. একাধিক Aggregation পরিচালনা করা

একটি কোয়েরিতে একাধিক ফাংশন ব্যবহার করা:

FOR employee IN employees
COLLECT department = employee.department INTO group
RETURN {
  department,
  totalSalary: SUM(group[*].employee.salary),
  avgSalary: AVERAGE(group[*].employee.salary),
  employeeCount: LENGTH(group)
}

বিবরণ:

  • SUM: বেতনের যোগফল।
  • AVERAGE: গড় বেতন।
  • LENGTH: প্রতিটি গ্রুপে কর্মচারীর সংখ্যা।

Aggregation Queries-এর প্রধান সুবিধা

  1. ডেটা অ্যানালাইসিস সহজ: বড় ডেটাসেট থেকে কার্যকর তথ্য বের করা যায়।
  2. কাস্টম গ্রুপিং এবং প্রসেসিং: "COLLECT" ব্যবহার করে ডেটা গ্রুপ এবং প্রসেস করা যায়।
  3. পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজড: ArangoDB-এর ইনডেক্সিং এবং প্যারালাল প্রসেসিং ব্যবস্থার মাধ্যমে দ্রুত Aggregation সম্ভব।

সারাংশ

Aggregation Queries ArangoDB-তে জটিল ডেটা অ্যানালাইসিস এবং গ্রুপিংয়ের জন্য অপরিহার্য। "AQL"-এর সাহায্যে বিভিন্ন ধরণের গণনা, গড় নির্ণয়, গ্রুপিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ এবং কার্যকর। এটি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

AQL কী এবং এর ব্যবহার বেসিক AQL Syntax Document Filtering, Sorting এবং Pagination
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