কন্টেন্ট
- গ্রাফ ডাটাবেস কী?
- গ্রাফ ডাটাবেস কীভাবে কাজ করে
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- কেস স্টাডিজ
- কেস স্টাডি - অনলাইন ডেটিং
- কেস স্টাডি - পেশাদার নেটওয়ার্কিং ওয়েবসাইটগুলি
- শিল্প থেকে তথ্য ও চিত্রসমূহ
- উপসংহার
সূত্র: ব্লুএক্সিমেজস / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
গ্রাফ ডাটাবেসগুলি অনেক শিল্পের দ্বারা ডেটা টুকরোগুলির মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণের অনন্য দক্ষতার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে।
বড় ডেটার গুরুত্ব বাড়ছে। তবে, বেশিরভাগ ডেটা তৈরির জন্য, সংস্থাগুলি এটি থেকে কার্যক্ষম অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পেতে সক্ষম হতে হবে। শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পেতে, ফিরে আসা ডেটাগুলিতে গভীর কোয়েরি এবং ভাল বিশ্লেষণ উভয়ই থাকা দরকার। জটিল, বহু-স্তরযুক্ত ক্যোয়ারীর ক্ষেত্রে ditionতিহ্যবাহী এসকিউএল কোয়েরিগুলি সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হয় এবং এটি অর্থবহ ডেটা পুনরুদ্ধারের কোনও সংস্থার লক্ষ্যকে সীমাবদ্ধ করে।
গ্রাফ ডাটাবেসগুলি সংস্থাগুলিকে জটিল, বহু-স্তরযুক্ত কোয়েরি চালু করতে সক্ষম করেছে যার তাত্ক্ষণিকভাবে উত্তর দেওয়া যেতে পারে, যেখানে traditionalতিহ্যবাহী এসকিউএল ডাটাবেসগুলিকে এই জাতীয় প্রশ্নের উত্তর দেওয়া অত্যন্ত কঠিন বলে মনে হয়। জটিল প্রশ্নগুলি অভূতপূর্ব এবং মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি ফিরছে। গ্রাফ ডাটাবেসগুলি সোশ্যাল মিডিয়া, স্বাস্থ্যসেবা এবং অনলাইন ডেটিংয়ের মতো অনেক শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে। গ্রাফ ডাটাবেস, দেখে মনে হচ্ছে, ডেটা দেখার নতুন উপায় সরবরাহ করছে।
গ্রাফ ডাটাবেস কী?
একটি গ্রাফ ডাটাবেস বিভিন্ন সত্তা সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়, সত্তা জুড়ে মানচিত্রের সম্পর্ক এবং সত্তার মধ্যে ক্যোয়ারী সম্পর্কের অনুসন্ধান করে। এই কনসে, সত্ত্বাগুলি মানুষ, সংস্থাগুলি, প্রাণী এবং গাড়িগুলির মতো অনেক কিছু হতে পারে। একটি সত্তার অন্য সত্তার সাথে একটি নির্দিষ্ট সম্পর্ক থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মার্টিন, একটি সত্তা, অন্য সত্তা জিমের বন্ধু। মার্টিন একটি বিএমডাব্লু গাড়ির মালিক হতে পারে। উভয় উদাহরণে মার্টিন, জিম এবং বিএমডাব্লু হ'ল তাদের মধ্যে সুনির্দিষ্ট সম্পর্কের সত্তা। "মার্টিন জিমের বন্ধু" অর্থ বন্ধুত্ব হ'ল দুটি সত্তার মধ্যে সম্পর্ক। একইভাবে, "মার্টিন একটি বিএমডাব্লু'র মালিক" অর্থ মালিকানা হ'ল মার্টিন এবং তার বিএমডাব্লুয়ের মধ্যে সম্পর্ক। গ্রাফ ডাটাবেস পার্লেন্সে, সম্পর্কগুলি প্রান্ত হিসাবে পরিচিত। সম্পর্কগুলি গ্রাফ আকারে প্রদর্শিত হয় এবং তাই ধারণাটি একটি গ্রাফ ডাটাবেস হিসাবে পরিচিত। (গ্রাফ ডাটাবেসগুলি সম্পর্কে আরও জানতে, গ্রাফ ডেটাবেসগুলি কীভাবে ডেটাতে নেটওয়ার্কিং এনে দেয় তা দেখুন))
গ্রাফ ডাটাবেসের ধারণাটি স্বাস্থ্যসেবা, সোশ্যাল মিডিয়া এবং ই-কমার্সের মতো শিল্পগুলিতে কার্যকর করা হচ্ছে। এই নিবন্ধে পূর্বে দেওয়া উদাহরণগুলি সহজ এবং সোজা, তবে শিল্পগুলিতে প্রয়োগের ক্ষেত্রে ব্যবহারগুলি অত্যন্ত জটিল। একটি ই-বাণিজ্য ওয়েবসাইটের উদাহরণ নিন যা গ্রাহকদের সুপারিশ সরবরাহ করে। কীভাবে ওয়েবসাইট কোনও গ্রাহকের জন্য উপযুক্ত পণ্য প্রস্তাবনা সরবরাহ করে? ওয়েবসাইট কীভাবে গ্রাহকের চাহিদা এবং পছন্দগুলি জানতে পারে? গ্রাহক যে পণ্যটি দেখছেন তার মধ্যে মূল কী রয়েছে।গ্রাহক যদি মানবসম্পদ পরিচালনার বিষয়ে কোনও বই দেখছেন, ওয়েবসাইটটির পুনঃসংশোধনের যুক্তি অন্য গ্রাহকদের জন্য সন্ধান করে যারা একই বইটি দেখেছেন বা কিনেছেন। একই সময়ে, যুক্তি অন্যান্য অনুরূপ বা সম্পর্কিত বইগুলিও নির্ধারণ করে যা অনুরূপ আগ্রহী অন্যান্য ব্যবহারকারীরা দেখেছেন বা কিনেছেন এবং অনুরূপ বই ব্যবহারকারীর কাছে সুপারিশ করা হয়।
গ্রাফ ডাটাবেস কীভাবে কাজ করে
আসুন উদাহরণের সাহায্যে গ্রাফের ডেটাবেসগুলিকে ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক। ধরে নেওয়া যাক যে একটি স্মার্টফোন নির্মাতা বেশ কয়েকটি উন্নত বৈশিষ্ট্য সহ একটি স্মার্টফোন চালু করতে চায়। পণ্য পরিচালন তার টার্গেট শ্রোতার প্রয়োজনীয়তা এবং পছন্দগুলি নির্ধারণ করার পরে বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেবে, যা কর্পোরেট এক্সিকিউটিভ। স্মার্টফোন প্রস্তুতকারকের এক বা একাধিক ডাটাবেস রয়েছে যা একাধিক ডেটা উত্স থেকে এক্সিকিউটিভ প্রোফাইলগুলিতে ডেটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করে। এখন, পণ্য পরিচালকরা নীচের মত দেখতে দেখতে ডেটা উপর ভিত্তি করে একটি গ্রাফ তথ্য কাঠামো তৈরি:
উপরের চিত্রটি থেকে, পণ্য পরিচালকগণ নিম্নলিখিত সিদ্ধান্ত বা ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণ করেছেন:
- স্টিভ একজন এইচআর পরিচালক, যিনি ম্যাসেঞ্জারকে ব্যাপকভাবে ব্যবহার করেন। এইচআর বিভাগে তার সংযোগগুলি সম্ভবত তাদের কাজের প্রোফাইলের কারণে মেসেঞ্জার ব্যবহার করে। সুতরাং, স্মার্টফোনে ভাল মেসেঞ্জারগুলি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
- ড্যাব্রা এবং তার স্বামীর বন্ধু ট্রেভর ঘন ঘন অ্যান্টিভাইরাস ফোরামে তাদের স্মার্টফোন বা কম্পিউটারে সুরক্ষা উদ্বেগ হতে পারে। সুতরাং, নতুন স্মার্টফোনটিতে অন্তর্নির্মিত সুরক্ষা বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে।
- আব্রাহাম একটি ফিটবিত ব্যবহার করেন যা এটি তার ফিটনেস পর্যবেক্ষণ করে। সুতরাং, নতুন স্মার্টফোনটি ফিটবিত ডিভাইসগুলি থেকে ডেটা সিঙ্ক করতে এবং এটি ব্যবহারকারী-বান্ধব উপায়ে প্রদর্শন করতে সক্ষম হয় তবে এটি একটি দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্য হবে।
উপরের উদাহরণটি দেখায় যে কীভাবে গ্রাফ ডেটা ব্যবসায়ের সমস্যাগুলি সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
কেস স্টাডিজ
নীচের কেস স্টাডিগুলি দেখায় যে কীভাবে গ্রাফ ডাটাবেসগুলি অনলাইন ডেটিং এবং অনলাইন ক্যারিয়ার অনুসন্ধান শিল্পগুলিতে জটিল সমস্যা সমাধানে সহায়তা করেছে।
কেস স্টাডি - অনলাইন ডেটিং
সমস্যা: অনলাইন ডেটিং পোর্টালগুলি তাদের গ্রাহকদের জন্য উপযুক্ত মিল খুঁজে পেতে চায়। এটি করতে, পোর্টালগুলির ওয়েবসাইটের অন্যান্য সদস্যদের তথ্য প্রয়োজন যাদের সমান স্বাদ, পছন্দ, পটভূমি এবং অন্যান্য তথ্য থাকতে পারে।
সমাধান: অনেক অনলাইন পোর্টাল লক্ষ লক্ষ সদস্যের বিশদ এবং ভ্রমণের তথ্যের মাধ্যমে ভ্রমণ করতে গ্রাফ ডাটাবেস ব্যবহার করেছে। তার ভিত্তিতে, ওয়েবসাইটটি স্বাদ, শিক্ষা, শখ এবং অন্যান্য বিবরণের উপর ভিত্তি করে ম্যাচগুলি প্রস্তুত করে। ওয়েবসাইট নির্ধারণ করে যে এই প্রোফাইলগুলি নির্দিষ্ট প্রোফাইলের সাথে খুব ভাল ম্যাচ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এবং সে অনুযায়ী সুপারিশ সরবরাহ করে।
কেস স্টাডি - পেশাদার নেটওয়ার্কিং ওয়েবসাইটগুলি
সমস্যা: লিংকডইন হিসাবে পেশাদার নেটওয়ার্কিং ওয়েবসাইটগুলি প্রোফাইল, সংযোগের ভিউ, প্রোফাইল ভিউ এবং গোষ্ঠী সদস্যতার মতো কয়েকটি পরামিতির উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে উপযুক্ত সংযোগ এবং কাজের সুপারিশ করতে চায় যা আগ্রহ এবং পছন্দগুলি প্রতিফলিত করে।
সমাধান: এটি করার জন্য, এই জাতীয় নেটওয়ার্কিং ওয়েবসাইটগুলি সংযোগগুলির সংযোগগুলির সংযোগের মতো সংযোগের একাধিক স্তরগুলির মাধ্যমে ভ্রমণ করে। তারপরে, গ্রাফ যুক্তি সাধারণ পেশাগত আগ্রহ, ক্যারিয়ার, চাকরির প্রোফাইল, গোষ্ঠী সদস্যপদ এবং অন্যান্য তথ্য সন্ধান করে এবং অনুসন্ধানের ভিত্তিতে, উভয় নেটওয়ার্ক এবং কাজ সম্পর্কে সুপারিশ সরবরাহ করে।
শিল্প থেকে তথ্য ও চিত্রসমূহ
নীচে দেওয়া তথ্য এবং পরিসংখ্যানগুলি দেখায় যে গ্রাফের ডাটাবেসটি শিল্প-প্রশস্তভাবে কতটা গৃহীত হয়েছে:
- ওয়াল-মার্ট, ইবে, লুফথানসা এবং ডয়চে টেলিকম অন্তর্ভুক্ত 30 টিরও বেশি গ্লোবাল 2000 সংস্থাগুলি নিও টেকনোলজির দ্বারা নির্মিত, সর্বাধিক জনপ্রিয় গ্রাফ ডাটাবেস Neo4j গ্রহণ করেছে।
- শিল্প পর্যবেক্ষক ডিবি-ইঞ্জিনগুলির গ্রাফ ডাটাবেসগুলির জনপ্রিয়তা এবং গ্রহণ সম্পর্কে বলার আছে, "গ্রাফ ডিবিএমএস যে কোনও ডাটাবেস বিভাগের তুলনায় দ্রুত জনপ্রিয়তা অর্জন করছে," যেহেতু এটি জানুয়ারী, ২০১৩ সাল থেকে প্রায় 300 শতাংশ বৃদ্ধি পাচ্ছে।
- মে, ২০১৩ সাল থেকে অনেক বড় বড় অনলাইন ডেটিং সাইট গ্রাফ ডাটাবেস গ্রহণ করতে শুরু করেছে।
- লিঙ্কডইন এর মালিকানাধীন গ্রাফ ডাটাবেস সিস্টেমে কাজ করছে একটি বড় দল।
- একটি গ্রাফ ডাটাবেসের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে এবং একটি মুক্ত-উত্স গ্রাফ ডাটাবেস ফ্লকডিবিও প্রকাশ করেছে। (ওপেন-সোর্স ডাটাবেসের আরও তথ্যের জন্য, ওপেন-সোর্স ডেটাবেসগুলি কেন জনপ্রিয়তা পাচ্ছে তা দেখুন))
- এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারকারীদের জন্য গ্রাফ ডাটাবেসগুলি সহজ ব্যবহারের লক্ষ্য নিয়ে টেরাদাতা এসকিউএল-জিআর নামে পরিচিত একটি নতুন ধরণের এসকিউএল প্রকাশ করেছে।
উপসংহার
গ্রাফ ডাটাবেস বড় ডেটা দেখার জন্য একটি নতুন উপায় উপস্থাপন করে। গ্রাফ ডেটার দুটি সুস্পষ্ট সুবিধা রয়েছে:
- রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমগুলি (আরডিবিএমএস) অল্প সময়ের মধ্যে বিশাল পরিমাণের ডেটা প্রক্রিয়া করতে অক্ষম। অতিরিক্তভাবে, এটি বিশাল পরিমাণের ডেটা সংগঠিত করতে সক্ষম হয় না। একটি গ্রাফ ডাটাবেস সত্ত্বার মধ্যে যে কোনও সংখ্যক সম্পর্ককে অতিক্রম করতে পারে এবং তথ্যকে যৌক্তিকভাবে সংগঠিত করতে পারে।
- গ্রাফ ডাটাবেসগুলি বিভিন্ন সত্ত্বা এবং সম্পর্কগুলিকে সরিয়ে দেওয়ার পরে প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধারে অত্যন্ত দক্ষ। যেমন আগেই বলা হয়েছে, তারা অত্যন্ত মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি জিজ্ঞাসা করতে এবং ফিরে আসতে পারে যা বিআই সিস্টেমগুলি ব্যবহারকারী-বান্ধব উপায়ে উপস্থাপন করতে পারে।
দেখে মনে হয় যে অন্যান্য শিল্পগুলির আগে এটি ব্যাংকিং এবং ফিনান্স, ফার্মাসিউটিক্যালস, প্রতিরক্ষা এবং বুদ্ধিমত্তার মতো বিপুল পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করে গ্রাফ ডাটাবেস ব্যবহার করবে। প্রকৃতপক্ষে, অপরাধ সনাক্তকরণ এবং গ্রাফ ডেটা সহ নেটওয়ার্ক, সম্পর্ক এবং সত্তার সাহায্যে বীমা জালিয়াতি সনাক্তকরণ অবশ্যই একটি আকর্ষণীয় কাজ বলে নিশ্চিত।