light mode
night mode
ডকুমেন্ট ডিবি (DocumentDB)
ডকুমেন্ট ডিবি (DocumentDB) পরিচিতি DocumentDB কি? DocumentDB এর সুবিধা ও বৈশিষ্ট্য DocumentDB এবং MongoDB এর মধ্যে তুলনা কেন DocumentDB বেছে নেবেন? DocumentDB এর আর্কিটেকচার DocumentDB এর ডকুমেন্ট-ভিত্তিক আর্কিটেকচার Schema-less Database এর ধারণা JSON/BSON ডেটা ফরম্যাট Multi-Version Concurrency Control (MVCC) CAP Theorem এবং DocumentDB DocumentDB ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন AWS Management Console থেকে DocumentDB তৈরি AWS CLI দিয়ে DocumentDB Cluster তৈরি এবং কনফিগারেশন MongoDB Compass দিয়ে DocumentDB অ্যাক্সেস Cluster এবং Instance কনফিগারেশন DocumentDB এর মৌলিক ধারণা ডেটাবেজ এবং Collections JSON ডকুমেন্ট তৈরি এবং সংশোধন BSON এবং JSON এর মধ্যে পার্থক্য CRUD অপারেশন: Create, Read, Update, Delete ডেটাবেজ অপারেশনস ডেটাবেজ এবং Collection তৈরি ডকুমেন্ট ইনসার্ট, আপডেট এবং ডিলিট করা Bulk Operations Aggregation এবং Query কৌশল DocumentDB এর Query Language MongoDB Query Language এর সাথে সামঞ্জস্যতা Projection, Filtering, এবং Sorting Aggregation Pipelines এবং MapReduce Complex Query Management ইন্ডেক্সিং এবং পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন Indexing এর গুরুত্ব এবং প্রকারভেদ Compound Indexes তৈরি Query Performance Optimization কৌশল Slow Query Logging এবং Performance Tuning Transactions এবং ACID Properties ACID Properties এর ধারণা Multi-Document Transactions ট্রানজাকশন কনফিগারেশন এবং ব্যবস্থাপনা Consistency এবং Isolation Levels DocumentDB Security এবং Authentication TLS/SSL দিয়ে ডেটা এনক্রিপশন VPC এবং Security Group কনফিগারেশন Role-Based Access Control (RBAC) Data-at-Rest এবং Data-in-Transit এনক্রিপশন ডেটাবেজ ব্যাকআপ এবং রিকভারি Automated এবং Manual Backup কনফিগারেশন Point-in-time Recovery (PITR) Snapshot তৈরি এবং রিস্টোর Backup Retention Management DocumentDB এর Scalability এবং Replication Horizontal এবং Vertical Scaling Read Replica তৈরি এবং ব্যবহারের কৌশল Multi-AZ Replication এবং High Availability Cluster Autoscaling CouchDB এবং MongoDB এর সাথে Data Migration AWS Database Migration Service (DMS) ব্যবহার MongoDB থেকে DocumentDB এ মাইগ্রেশন Zero-Downtime Migration Techniques Real-time Data Synchronization Monitoring এবং Logging Amazon CloudWatch দিয়ে ডেটাবেজ মনিটরিং Enhanced Monitoring এবং Performance Insights Query Performance Analyzer Database Logs এবং Error Tracking DocumentDB এর Advanced Features Aggregation Pipelines এর উন্নত ব্যবহার Time-Series Data Management Event-Driven Architecture এবং Change Streams Triggers এবং Functions Serverless এবং Lambda Integration AWS Lambda এর সাথে DocumentDB Integration Serverless API তৈরি করা API Gateway এবং Lambda ব্যবহার করে DocumentDB অ্যাক্সেস DocumentDB এর Serverless সুবিধা DocumentDB এবং Big Data DocumentDB এবং Big Data Analytics Amazon Redshift এবং DocumentDB Integration Apache Spark ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ Machine Learning এবং AI Integration DocumentDB এর Caching Strategies Caching এর প্রয়োজনীয়তা এবং কৌশল Amazon ElastiCache Integration Client-side Caching Query এবং Result Caching Techniques Cost Optimization Strategies On-demand Pricing মডেল Reserved Instances Cluster এবং Instance সাইজিং Cost Optimization Best Practices High Availability এবং Disaster Recovery Multi-AZ এবং Cross-Region Deployments Automatic Failover এবং Recovery কনফিগারেশন Data Redundancy এবং Geo-Distributed Databases Disaster Recovery Best Practices DocumentDB এর Future এবং আপডেট CouchDB এবং MongoDB এর তুলনায় DocumentDB এর ভবিষ্যৎ আসন্ন DocumentDB আপডেটের সম্ভাবনা Community Support এবং Feature Requests বাস্তব উদাহরণ এবং ব্যবহারিক ডেমো DocumentDB Cluster তৈরি এবং ব্যবহার MongoDB থেকে DocumentDB মাইগ্রেশন উদাহরণ Query এবং Aggregation উদাহরণ Lambda এবং API Gateway এর মাধ্যমে ডেটা অ্যাক্সেস

CAP Theorem এবং DocumentDB

Database Tutorials - ডকুমেন্ট ডিবি (DocumentDB) DocumentDB এর আর্কিটেকচার |
247
247

CAP Theorem (Consistency, Availability, Partition Tolerance) হল একটি তত্ত্ব যা ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেমের মধ্যে তিনটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যের মধ্যে সম্পর্ক এবং তাদের মধ্যকার আপস সম্পর্ক ব্যাখ্যা করে। এই তত্ত্ব অনুযায়ী, কোনো ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেম একই সময়ে Consistency (C), Availability (A) এবং Partition Tolerance (P) এর মধ্যে কেবল দুটি বৈশিষ্ট্য নিশ্চিত করতে পারে।

CAP Theorem এর তিনটি মূল উপাদান:

  1. Consistency (C):
    • সমস্ত নোডে একই সময়ে ডেটা একই রকম থাকবে।
    • উদাহরণস্বরূপ, একটি ডেটাবেসে কোনো রেকর্ড আপডেট হলে, সমস্ত নোডে সেই আপডেট একই সাথে প্রতিফলিত হবে।
  2. Availability (A):
    • সিস্টেমের প্রতিটি রিকোয়েস্টের জন্য একটি সফল রেসপন্স দেওয়া হবে (যতই ডেটার বর্তমান স্টেট যাই হোক)।
    • এটি নিশ্চিত করে যে সিস্টেম সবসময় কাজ করছে এবং কোনো রিকোয়েস্ট ছেড়ে দেওয়া হবে না।
  3. Partition Tolerance (P):
    • ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের মধ্যে নেটওয়ার্ক বিভাজন (partition) ঘটলেও, সিস্টেম তার কার্যকারিতা বজায় রাখতে সক্ষম হবে।
    • অর্থাৎ, নেটওয়ার্ক বিভাজনের ফলে কিছু নোড যোগাযোগ হারালেও, সিস্টেম ঠিকমতো কাজ করতে থাকবে।

CAP Theorem এর ভিত্তিতে DocumentDB-এর আচরণ

DocumentDB, একটি ম্যানেজড ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেম, Partition Tolerance এবং Availability এর মধ্যে ভারসাম্য রাখে, যখন এটি Consistency নিশ্চিত করার জন্য কিছু আপস করে। এই মানে এটি CAP Theorem অনুযায়ী AP (Availability and Partition Tolerance) নির্ভরশীল।

DocumentDB-এর Partition Tolerance (P)

  • DocumentDB স্বয়ংক্রিয়ভাবে Partition Tolerance বজায় রাখে।
  • নেটওয়ার্ক বিভাজন ঘটলে, যেমন একাধিক Availability Zone (AZ) মধ্যে বিভক্ত হলে, DocumentDB তার কার্যকারিতা বজায় রাখে।
  • ক্লাস্টারটি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যে, একটি AZ-এর মধ্যে বিভাজন ঘটলেও, অন্যান্য AZ থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা যাবে এবং সিস্টেম কাজ করবে।

DocumentDB-এর Availability (A)

  • DocumentDB Availability নিশ্চিত করে, যা ক্লাস্টার বা ডেটাবেসের কোন একটি অংশ ব্যর্থ হলেও অন্য অংশ থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করা যাবে।
  • এটি Multi-AZ Replication ব্যবহার করে, যার মাধ্যমে ডেটা রেপ্লিকেট করা হয় এবং ফেইলওভার ব্যবস্থা সঠিকভাবে কাজ করে।

Consistency (C)

  • DocumentDB eventual consistency ব্যবহৃত হলেও, এটি সম্পূর্ণরূপে immediate consistency নিশ্চিত করার জন্য কিছু আপস করতে পারে।
  • এটি MongoDB-এর মত strong consistency সিস্টেমের সঙ্গে তুলনা করলে কিছু ক্ষেত্রে পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশনের জন্য কনসিস্টেন্সি কম থাকতে পারে।
  • যদি কোনো ডেটা আপডেট করা হয়, তবে কিছুক্ষণের মধ্যে ডেটা সব নোডে পৌঁছানোর পূর্বে ব্যবহারকারীকে রিড রেসপন্স পাওয়া যেতে পারে, তবে পরে তা কনসিস্টেন্ট হয়ে যাবে।

সারাংশ

DocumentDB একটি AP (Availability and Partition Tolerance) সিস্টেম, যা CAP Theorem অনুযায়ী Partition Tolerance এবং Availability নিশ্চিত করে। এটি MongoDB-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ায় eventual consistency রক্ষা করে, তবে immediate consistency প্রয়োজনে কিছু পরিস্থিতিতে আপস করা হয়। DocumentDB মূলত ক্লাউডের ডিস্ট্রিবিউটেড নেটওয়ার্ক এবং ডেটাবেস ব্যবস্থাপনা প্রযুক্তি ব্যবহার করে যা ডেটার অ্যাভেইলেবিলিটি এবং পার্টিশন টলারেন্স বজায় রাখে।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

DocumentDB এর ডকুমেন্ট-ভিত্তিক আর্কিটেকচার Schema-less Database এর ধারণা JSON/BSON ডেটা ফরম্যাট Multi-Version Concurrency Control (MVCC)
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