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

Index Performance Optimization

Database Tutorials - আরাঙ্গো (ArangoDB) Indexing in ArangoDB |
223
223

Index Performance Optimization হল ArangoDB-তে ডেটা অ্যাক্সেসের গতিকে উন্নত করার একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। ডেটাবেসে ইনডেক্স ব্যবহার করে দ্রুত ডেটা অনুসন্ধান এবং কোয়েরি পারফরম্যান্স বাড়ানো যায়। ArangoDB বিভিন্ন ধরনের ইনডেক্স সমর্থন করে, যা নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য কনফিগার করা যায়।

ইনডেক্স এর ভূমিকা

  • কোয়েরি পারফরম্যান্স বৃদ্ধি: ইনডেক্স সরাসরি ডেটা অ্যাক্সেস করতে সাহায্য করে।
  • কম সময়ে ফলাফল: ডেটাবেসে পুরো টেবিল স্ক্যান করার পরিবর্তে ইনডেক্সড ডেটা থেকে ফলাফল আনে।
  • কোয়েরি অপ্টিমাইজেশন: কোয়েরি এক্সিকিউশন প্ল্যান ইনডেক্সকে গুরুত্ব দিয়ে কাজ করে।

ArangoDB-তে ইনডেক্সের ধরন

1. Primary Index

  • প্রতিটি ডকুমেন্টের _key ফিল্ডে ডিফল্টভাবে থাকে।
  • ডকুমেন্ট সনাক্ত করতে দ্রুত এবং কার্যকর।

2. Hash Index

  • সঠিক সমান (=) এবং IN অপারেশনের জন্য দ্রুত ফলাফল দেয়।
  • Example: একটি নির্দিষ্ট ফিল্ডের মান খুঁজে বের করতে।

3. Persistent Index

  • Range Queries এবং সিকুয়েন্সিয়াল ডেটার জন্য কার্যকর।
  • Example: নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে ডেটা খোঁজা।

4. Geo Index

  • ভৌগোলিক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • Example: নিকটবর্তী স্থানের ডেটা খুঁজে বের করা।

5. Full-text Index

  • টেক্সট অনুসন্ধান এবং ফিল্টারিং-এর জন্য উপযুক্ত।
  • Example: নির্দিষ্ট শব্দ বা ফ্রেজ খোঁজা।

ইনডেক্স অপ্টিমাইজেশন কৌশল

1. সঠিক ইনডেক্স নির্বাচন করুন

  • কোয়েরির ধরন অনুযায়ী উপযুক্ত ইনডেক্স নির্বাচন করুন।
    • Equality Searches: Hash Index।
    • Range Searches: Persistent Index।
    • Geo Queries: Geo Index।
    • Text Searches: Full-text Index।

2. ফিল্ড সংখ্যা সীমিত রাখুন

  • ইনডেক্সে বেশি ফিল্ড যোগ করলে পারফরম্যান্স কমতে পারে।
  • শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ফিল্ড যুক্ত করুন।

3. Compound Index ব্যবহার

  • একাধিক ফিল্ডে অনুসন্ধানের জন্য Compound Index ব্যবহার করুন।

    db.myCollection.ensureIndex({
    type: "persistent",
    fields: ["field1", "field2"]
});

4. ইনডেক্স ব্যবহার নিশ্চিত করুন

  • Explain Plan ব্যবহার করে কোয়েরি ইনডেক্স ব্যবহার করছে কি না তা পরীক্ষা করুন।

    db._explain("FOR doc IN myCollection FILTER doc.field1 == 'value' RETURN doc");

5. অপ্রয়োজনীয় ইনডেক্স সরিয়ে ফেলুন

  • অপ্রচলিত বা খুব কম ব্যবহৃত ইনডেক্স মুছে ফেলুন।

    db.myCollection.dropIndex("index_name");

6. ইনডেক্স কনফিগারেশন অপ্টিমাইজ করুন

  • Persistent Index-এর ক্ষেত্রে Unique এবং Sparse অপশন ব্যবহার করুন।

    db.myCollection.ensureIndex({
    type: "persistent",
    fields: ["field"],
    unique: true,
    sparse: true
});

7. Geo এবং Full-text Index সঠিকভাবে কনফিগার করুন

  • Geo Index:

    db.myCollection.ensureIndex({
    type: "geo",
    fields: ["location"]
});

  • Full-text Index:

    db.myCollection.ensureIndex({
    type: "fulltext",
    fields: ["description"]
});

8. কোয়েরি রিফ্যাক্টরিং

  • কোয়েরি লেখার সময় ইনডেক্স ব্যবহার নিশ্চিত করতে FILTER এবং SORT অপারেশন অপ্টিমাইজ করুন।

9. Cache ব্যবহার করুন

  • বড় ডেটা সেটের জন্য Cache ব্যবহার করে কোয়েরি সময় কমানো যায়।

কোয়েরি অপ্টিমাইজেশনের জন্য টুলস

  1. Query Execution Plan:

    • কোয়েরি অপ্টিমাইজ করতে এবং ইনডেক্সের ভূমিকা বিশ্লেষণ করতে।
    db._explain("YOUR QUERY HERE");
  2. ArangoDB Web Interface:
    • কোয়েরি এবং ইনডেক্স পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ।

উপকারিতা

  • দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস: ইনডেক্স ব্যবহারে কোয়েরি দ্রুত সম্পন্ন হয়।
  • রিসোর্স সাশ্রয়ী: কম সময়ে ডেটা অনুসন্ধান এবং প্রসেসিং।
  • ক্লাস্টার কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি: ইনডেক্স ক্লাস্টার এনভায়রনমেন্টে স্কেল করে।

সারাংশ

ArangoDB-তে Index Performance Optimization একটি অপরিহার্য প্রক্রিয়া যা ডেটা অ্যাক্সেস এবং কোয়েরি পারফরম্যান্স উন্নত করে। সঠিক ইনডেক্স নির্বাচন, ইনডেক্স কনফিগারেশন, এবং কোয়েরি অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ArangoDB-এর কার্যক্ষমতা সর্বাধিক করা সম্ভব।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

Index কী এবং কেন প্রয়োজন? Primary এবং Secondary Index Fulltext Index, Geo Index এবং Persistent Index কনফিগার করা
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