IMS DB (Information Management System Database) একটি হায়ারার্কিকাল ডেটা মডেল ব্যবহার করে ডেটা সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করে। এই মডেলিং সিস্টেমে ডেটা প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্কে সংগঠিত হয়, যেখানে ডেটা একটি গাছের মতো স্ট্রাকচারে থাকে। IMS DB এর ডেটা মডেলিং প্রক্রিয়ায় ডেটাবেসের লজিক্যাল এবং ফিজিক্যাল স্ট্রাকচার তৈরি করা হয়।

IMS DB এর ডেটা মডেলিং এর উপাদান

১. হায়ারার্কিকাল ডেটা মডেল

IMS DB এর ডেটা মডেল Parent-Child সম্পর্ক ব্যবহার করে। এখানে প্রতিটি প্যারেন্ট সেগমেন্টের অধীনে এক বা একাধিক চাইল্ড সেগমেন্ট থাকে।

• Parent Segment: প্রধান ডেটা ইউনিট।
• Child Segment: প্যারেন্টের সঙ্গে সম্পর্কিত ডেটা।

উদাহরণ:
একটি ব্যাংক ডেটাবেস কল্পনা করুন:

• Parent Segment: কাস্টমার ডেটা।
• Child Segment: কাস্টমারের অ্যাকাউন্ট এবং লেনদেনের ডেটা।

২. সেগমেন্ট (Segments)

IMS DB ডেটাবেসের প্রধান একক হলো সেগমেন্ট। প্রতিটি সেগমেন্ট একটি ডেটার নির্দিষ্ট অংশ সংরক্ষণ করে।

• সেগমেন্টের বৈশিষ্ট্য:
  • প্রতিটি সেগমেন্টে থাকে একাধিক ফিল্ড।
  • একটি সেগমেন্টের অধীনে এক বা একাধিক চাইল্ড সেগমেন্ট থাকতে পারে।
• উদাহরণ:
  কাস্টমার সেগমেন্ট:
  • ফিল্ড: কাস্টমারের নাম, ঠিকানা, ফোন নম্বর।

৩. ফিল্ড (Fields)

প্রতিটি সেগমেন্টে Fields থাকে, যা ডেটার বিভিন্ন অংশ উপস্থাপন করে।

• উদাহরণ:
  কাস্টমার সেগমেন্টের ফিল্ডগুলো:
  • Customer Name
  • Customer Address
  • Phone Number

IMS DB এর ডেটা মডেলিং প্রসেস

১. লজিক্যাল ডেটা মডেলিং

IMS DB এর লজিক্যাল ডেটা মডেল ডেটার গঠন এবং সম্পর্ককে উপস্থাপন করে।

• DBD (Database Description):
  ডেটাবেসের ফিজিক্যাল স্ট্রাকচারের বিবরণ।
• PSB (Program Specification Block):
  ডেটাবেসে অ্যাপ্লিকেশন কীভাবে অ্যাক্সেস করবে, তার বিবরণ।

২. ফিজিক্যাল ডেটা মডেলিং

ফিজিক্যাল মডেলিংয়ে ডেটা কীভাবে ডাটাবেসে সংরক্ষণ এবং অ্যাক্সেস করা হবে তা সংজ্ঞায়িত করা হয়।

• Segments এবং Fields সংজ্ঞা দেওয়া।
• Parent-Child Relationship সেটআপ।

IMS DB এর ডেটা গঠন

Database Records

IMS DB তে ডেটাবেস রেকর্ড হলো ডেটার একটি পূর্ণ সেট। এটি বিভিন্ন সেগমেন্ট দিয়ে গঠিত।

• উদাহরণ:
  • Parent Segment: Customer Information
  • Child Segment: Customer Accounts

Segments এবং Fields

• Segments: ডেটার একক।
• Fields: প্রতিটি সেগমেন্টের পৃথক ডেটা অংশ।

Parent-Child Relationship

ডেটার গঠন গাছের মতো হয়।

• Parent Segment: কাস্টমার।
• Child Segment: অর্ডার এবং পেমেন্ট।

IMS DB ডেটাবেস তৈরির প্রক্রিয়া

১. Database Definition (DBD):

IMS DB এর ফিজিক্যাল ডেটাবেস তৈরি করতে DBD ব্যবহার করা হয়।

• এটি ডেটাবেসের গঠন, সেগমেন্ট, এবং ফিল্ড সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করে।

২. Program Specification Block (PSB):

PSB অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটাবেসের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করে।

• এটি নির্ধারণ করে কোন ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য।

৩. Access Control Blocks (ACBs):

ACBs DBD এবং PSB থেকে জেনারেট করা হয়।

• এটি ডেটাবেস এবং অ্যাপ্লিকেশন অ্যাক্সেস করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

ডেটা মডেলিং এর সুবিধা

• দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস:
  হায়ারার্কিকাল স্ট্রাকচারের কারণে ডেটা দ্রুত পাওয়া যায়।
• ডেটার ইন্টিগ্রিটি নিশ্চিত:
  Parent-Child Relationship ডেটার সঠিকতা নিশ্চিত করে।
• রিয়েল-টাইম প্রসেসিং:
  IMS DB এর ডেটা মডেল দ্রুত ট্রানজেকশন প্রসেসিং এর জন্য উপযোগী।
• ব্যবসায়িক প্রয়োজনে উপযুক্ত:
  ব্যাংকিং, বিমা, এবং টেলিকম খাতে কার্যকর।

IMS DB এর ডেটা মডেলিং প্রক্রিয়া ডেটার গঠন, অ্যাক্সেস, এবং সম্পর্ক সহজ করে তোলে। এর মাধ্যমে বড় এবং জটিল ডেটাবেস সহজে পরিচালনা করা সম্ভব হয়।

Hierarchical Data Model এমন একটি ডেটা মডেল, যেখানে ডেটা গাছের (Tree) মতো স্ট্রাকচারে সংরক্ষিত হয়। এটি ডেটার মধ্যে প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্ক তৈরি করে এবং ডেটা সংগঠনের একটি কার্যকরী পদ্ধতি হিসেবে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি নোড একটি ডেটা উপাদানকে উপস্থাপন করে এবং একাধিক চাইল্ড নোড একটি প্যারেন্ট নোডের সঙ্গে সম্পর্কিত থাকতে পারে।

Hierarchical Data Model এর বৈশিষ্ট্য

১. প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্ক (Parent-Child Relationship)

• প্রতিটি প্যারেন্ট নোড এক বা একাধিক চাইল্ড নোড ধারণ করতে পারে।
• একটি চাইল্ড শুধুমাত্র একটি প্যারেন্টের অধীনে থাকতে পারে।
• উদাহরণ:
  Customer → Orders → Products

২. গাছের মতো স্ট্রাকচার (Tree Structure)

• ডেটা একটি গাছের মতো সংগঠিত হয়, যেখানে:
  • Root Node: গাছের শীর্ষ নোড।
  • Child Node: প্যারেন্টের অধীনে থাকা নোড।
  • Leaf Node: গাছের শেষ প্রান্তের নোড, যেখানে আর কোনো চাইল্ড নোড নেই।

৩. Sequential Data Access

• ডেটা অ্যাক্সেস টপ-ডাউন পদ্ধতিতে ঘটে।
• প্যারেন্ট নোড থেকে চাইল্ড নোডের ডেটা অ্যাক্সেস করা হয়।

৪. নির্ধারিত স্ট্রাকচার

• ডেটার গঠন (Schema) পূর্বেই নির্ধারণ করতে হয়।
• এটি ডেটার দ্রুত অ্যাক্সেস এবং প্রসেসিং নিশ্চিত করে।

Hierarchical Data Model এর উপাদানসমূহ

Hierarchical Data Model তিনটি প্রধান উপাদানে বিভক্ত:

১. সেগমেন্ট (Segment)

• সেগমেন্ট হলো ডেটার মৌলিক একক।
• প্রতিটি সেগমেন্টে একটি নির্দিষ্ট প্রকারের ডেটা সংরক্ষণ করা হয়।
• উদাহরণ:
  একটি ডেটাবেসে Customer Segment, Order Segment, এবং Product Segment থাকতে পারে।

২. ফিল্ড (Field)

• ফিল্ড হলো সেগমেন্টের ভিতরে থাকা ডেটার উপাদান।
• প্রতিটি সেগমেন্টে একাধিক ফিল্ড থাকতে পারে।
• উদাহরণ:
  Customer Segment-এ CustomerID, CustomerName, এবং ContactNumber ফিল্ড থাকতে পারে।

৩. প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্ক (Parent-Child Relationship)

• ডেটার লজিক্যাল সম্পর্ক নির্ধারণ করে।

• উদাহরণ:
  একজন Customer একাধিক Order এর প্যারেন্ট হতে পারে, এবং প্রতিটি Order এর অধীনে একাধিক Product থাকতে পারে।

  Customer (Parent)
     |
     +-- Order (Child)
           |
           +-- Product (Child)
  

Hierarchical Data Model এর কাজের ধারা (Workflow)

১. ডেটা সঞ্চয়ন:
ডেটা গাছের মতো গঠনে সঞ্চিত হয়।

২. ডেটা অ্যাক্সেস:
প্যারেন্ট নোড থেকে টপ-ডাউন পদ্ধতিতে ডেটা অ্যাক্সেস করা হয়।

৩. ডেটা আপডেট:
নির্দিষ্ট সেগমেন্টের ডেটা আপডেট করা সম্ভব।

৪. ডেটা ডিলিট:
প্যারেন্ট নোড ডিলিট করলে তার অধীনস্থ সব চাইল্ড নোডও ডিলিট হয়ে যায়।

Hierarchical Data Model এর উদাহরণ

ব্যাংকিং ডেটাবেস

Bank (Root Node)
  |
  +-- Customer (Parent Node)
         |
         +-- Account (Child Node)
               |
               +-- Transaction (Leaf Node)

• Bank: Root Node।
• Customer: Bank-এর প্যারেন্ট নোড।
• Account: Customer-এর চাইল্ড নোড।
• Transaction: Leaf Node, যা আরও কোনো চাইল্ড ধারণ করে না।

উৎপাদন ব্যবস্থাপনা

Company
  |
  +-- Departments
         |
         +-- Employees
               |
               +-- Tasks

Hierarchical Data Model এর উপকারিতা

১. দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস

• ডেটার গঠন পূর্বনির্ধারিত থাকায় ডেটা দ্রুত অ্যাক্সেস করা যায়।

২. সহজ ডেটা সম্পর্ক

• প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্ক ডেটার লজিক্যাল সংগঠন সহজ করে তোলে।

৩. কার্যকর ডেটা মডেলিং

• ফিক্সড গঠন এবং পূর্বনির্ধারিত ডেটা সম্পর্ক জটিল ডেটাবেস ব্যবস্থাপনায় কার্যকর।

৪. নির্ভরযোগ্যতা

• ডেটার সঠিকতা এবং সুরক্ষা বজায় রাখতে সহজ।

Hierarchical Data Model এর সীমাবদ্ধতা

১. নমনীয়তার অভাব

• জটিল ডেটা সম্পর্ক (যেমন Many-to-Many) পরিচালনায় অক্ষম।

২. পুনরাবৃত্তি (Redundancy)

• একই ডেটা একাধিক স্থানে সংরক্ষণ করতে হতে পারে।

৩. স্কিমা পরিবর্তন জটিল

• স্কিমা পরিবর্তনের প্রয়োজন হলে পুরো গঠন পরিবর্তন করতে হয়।

৪. অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধতা

• প্যারেন্ট ছাড়া চাইল্ড নোড অ্যাক্সেস করা সম্ভব নয়।

সারাংশ

Hierarchical Data Model এমন একটি মডেল, যা ডেটাকে প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্কের মাধ্যমে গাছের মতো গঠনে সংগঠিত করে। এটি দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য কার্যকর, তবে জটিল ডেটা সম্পর্ক এবং নমনীয়তার ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধ। IMS DB-এর মতো ডেটাবেস ব্যবস্থাপনায় এই মডেল কার্যকরভাবে ব্যবহৃত হয়।

IMS DB (Information Management System Database) একটি হায়ারার্কিকাল ডেটাবেস মডেল অনুসরণ করে, যেখানে ডেটা Segments এবং Fields আকারে সংরক্ষণ করা হয় এবং তাদের মধ্যে Parent-Child সম্পর্ক তৈরি করা হয়। এই কাঠামো ডেটাকে গাছের মতো স্ট্রাকচারে (Tree Structure) সাজায়, যা ডেটা সংগঠনের সহজতা এবং দ্রুত অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে।

Segments (সেগমেন্ট)

IMS DB-তে Segments হলো ডেটার মৌলিক একক (Basic Unit)। প্রতিটি সেগমেন্টে নির্দিষ্ট ডেটা সঞ্চিত থাকে এবং এটি একটি রেকর্ডের অংশ হিসাবে বিবেচিত।

Segments-এর বৈশিষ্ট্য

• একটি সেগমেন্ট একাধিক Fields ধারণ করতে পারে।
• প্রতিটি সেগমেন্টে ডেটা নির্দিষ্টভাবে সংরক্ষিত হয়।
• সেগমেন্টগুলো Parent-Child সম্পর্ক অনুযায়ী সাজানো থাকে।

উদাহরণ:

একটি ব্যাংক ডেটাবেসে,

• Customer Segment: গ্রাহকের তথ্য ধারণ করে।
• Account Segment: গ্রাহকের ব্যাংক অ্যাকাউন্টের বিবরণ।

স্ট্রাকচার:

• Customer (Parent)
  └ Account (Child)

Fields (ফিল্ড)

Fields হলো একটি সেগমেন্টের মধ্যে থাকা ডেটার ক্ষুদ্রতম একক। প্রতিটি ফিল্ড একটি নির্দিষ্ট ডেটা উপাদান ধারণ করে।

Fields-এর বৈশিষ্ট্য

• প্রতিটি সেগমেন্টে একাধিক ফিল্ড থাকতে পারে।
• ফিল্ড ডেটার ধরন (Data Type) নির্ধারণ করে, যেমন Integer, String, Date ইত্যাদি।

উদাহরণ:

Customer Segment-এর Fields:

• Customer ID: গ্রাহকের একটি ইউনিক আইডি।
• Name: গ্রাহকের নাম।
• Address: গ্রাহকের ঠিকানা।

Parent-Child সম্পর্ক

IMS DB-তে ডেটা Parent-Child সম্পর্ক অনুযায়ী সংগঠিত থাকে। এটি হায়ারার্কিকাল মডেলের মূল বৈশিষ্ট্য। প্রতিটি Parent Segment এক বা একাধিক Child Segment ধারণ করতে পারে।

Parent-Child সম্পর্কের বৈশিষ্ট্য

• Parent ছাড়া Child সেগমেন্ট থাকতে পারে না।
• Child সেগমেন্ট Parent-এর অধীনে থাকে এবং তার সঙ্গে সরাসরি সংযুক্ত।
• ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য Parent-থেকে-Child বা Child-থেকে-Parent গতি অনুসরণ করতে হয়।

উদাহরণ:

একটি বিশ্ববিদ্যালয়ের ডেটাবেস:

• Parent Segment: Department
  • Child Segment: Courses
    • Child Segment: Students

স্ট্রাকচার:

• Department
  └ Courses
  └ Students

উদাহরণ দিয়ে IMS DB স্ট্রাকচার

একটি ব্যাংক ডেটাবেসের উদাহরণ নিচে দেওয়া হলো:

Customer (Parent)
  └ Account (Child)
      └ Transactions (Child)

• Customer Segment:
  • Fields: Customer ID, Name, Address
• Account Segment:
  • Fields: Account ID, Account Type, Balance
• Transactions Segment:
  • Fields: Transaction ID, Date, Amount

Parent-Child সম্পর্কের ব্যবহারিক সুবিধা

1. ডেটা সংগঠন সহজ:
   Parent-Child সম্পর্কের মাধ্যমে ডেটা গাছের মতো সাজানো থাকে, যা অ্যাক্সেস এবং ম্যানিপুলেশন সহজ করে।
2. দ্রুত ডেটা অনুসন্ধান:
   Parent থেকে Child সম্পর্ক অনুসরণ করে ডেটা দ্রুত অনুসন্ধান করা যায়।
3. রিপিটেড ডেটা কমানো:
   Child সেগমেন্ট Parent-এর অধীনে থাকার কারণে ডুপ্লিকেট ডেটা কম থাকে।
4. লজিক্যাল এবং ফিজিক্যাল স্ট্রাকচারের সঙ্গতি:
   Parent-Child সম্পর্ক ডেটার লজিক্যাল এবং ফিজিক্যাল সংগঠনকে সংহত করে।

Parent-Child সম্পর্কের সীমাবদ্ধতা

• জটিল সম্পর্ক মডেলিং:
  একাধিক Parent এবং Child সম্পর্ক তৈরি করা IMS DB-তে কঠিন।
• Sequential অ্যাক্সেস:
  Parent থেকে Child ডেটা অ্যাক্সেস করতে হয়, যা কখনও ধীর হতে পারে।

IMS DB-তে Segments, Fields, এবং Parent-Child সম্পর্ক মিলে একটি শক্তিশালী ডেটা মডেল তৈরি করে। এটি দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস এবং সুনির্দিষ্ট ডেটা ম্যানেজমেন্ট নিশ্চিত করে, যা ব্যাংকিং, বিমা এবং উৎপাদন শিল্পের মতো ক্ষেত্রে অত্যন্ত কার্যকর।

IMS DB-তে Database Record Structure হলো এমন একটি গঠন, যা ডেটাকে হায়ারার্কিকাল মডেলে সংগঠিত করে। প্রতিটি ডেটাবেস রেকর্ড বিভিন্ন সেগমেন্ট (Segment) নিয়ে গঠিত, যেখানে প্রতিটি সেগমেন্টে ডেটার নির্দিষ্ট উপাদান থাকে। এটি Parent-Child Relationship ভিত্তিক, যা ডেটা দ্রুত অ্যাক্সেস ও পরিচালনা সহজ করে।

Database Record Structure এর মূল ধারণা

IMS DB-এর Database Record Structure একটি Hierarchical Model অনুসরণ করে। এতে ডেটা বিভিন্ন স্তরে (Level) বিভক্ত থাকে, যেখানে:

• Parent Segment: মূল সেগমেন্ট বা প্রধান ডেটা উপাদান।
• Child Segment: প্যারেন্ট সেগমেন্টের অধীন ডেটা উপাদান।

উদাহরণ:
একটি গ্রাহকের ডেটাবেসে:

• গ্রাহক তথ্য (Parent Segment)
• গ্রাহকের অর্ডার (Child Segment)
• অর্ডারের পণ্য তালিকা (Child of Order Segment)

Database Record Structure এর উপাদানসমূহ

১. Segment

• Segment হলো IMS DB-এর ডেটার মৌলিক একক।
• প্রতিটি সেগমেন্টে একাধিক Field থাকতে পারে, যা ডেটার বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করে।
• উদাহরণ:
  • গ্রাহকের নাম, ঠিকানা (Parent Segment)
  • অর্ডার নম্বর, তারিখ (Child Segment)

২. Field

• প্রতিটি সেগমেন্টের অংশ হিসেবে Field থাকে, যা নির্দিষ্ট ডেটা ধারণ করে।
• উদাহরণ:
  • Customer Name: "John Doe"
  • Order Date: "2024-11-28"

৩. Parent-Child Relationship

• IMS DB একটি সেগমেন্টকে Parent এবং এর অধীন সেগমেন্টকে Child হিসেবে সংজ্ঞায়িত করে।
• একটি Parent সেগমেন্টের অধীনে একাধিক Child সেগমেন্ট থাকতে পারে।
• উদাহরণ:
  • Customer → Orders → Order Items

৪. Key Fields

• প্রতিটি রেকর্ডে একটি Key Field থাকে, যা রেকর্ডটিকে ইউনিকভাবে চিহ্নিত করে।
• Key Field ব্যবহার করে সেগমেন্ট দ্রুত অনুসন্ধান করা যায়।

৫. Database Record

• একটি Database Record হলো Parent এবং তার অধীন সমস্ত Child Segment-এর সমন্বিত রূপ।
• একটি Parent Segment এবং তার সমস্ত Child Segment মিলে একটি পূর্ণাঙ্গ ডেটাবেস রেকর্ড তৈরি করে।

Database Record Structure উদাহরণ

Customer Orders Database:

Customer (Parent Segment)
    ├── Order 1 (Child Segment)
    │       ├── Item 1 (Child of Order Segment)
    │       ├── Item 2 (Child of Order Segment)
    ├── Order 2 (Child Segment)
            ├── Item 1 (Child of Order Segment)

উপরে:

• Customer হলো Parent Segment।
• Order হলো Child Segment।
• Item হলো Order-এর অধীন Child Segment।

Database Record Structure এর বৈশিষ্ট্য

1. Hierarchical Organization:
   • ডেটা Parent-Child Relationship ভিত্তিতে গঠিত।
2. Fixed Record Structure:
   • IMS DB সাধারণত Fixed Record Structure অনুসরণ করে, যেখানে প্রতিটি রেকর্ডের একটি নির্দিষ্ট ফরম্যাট থাকে।
3. Multiple Segments in One Record:
   • একটি রেকর্ডে একাধিক সেগমেন্ট থাকতে পারে।
4. Sequential and Direct Access:
   • ডেটা Sequential এবং Direct দুইভাবে অ্যাক্সেস করা যায়।
5. ACID Compliance:
   • ট্রানজেকশন নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে রেকর্ড Structure ACID বৈশিষ্ট্য মেনে চলে।

Database Record Structure এর সুবিধা

• দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস:
  হায়ারার্কিকাল মডেলের কারণে ডেটা দ্রুত খুঁজে পাওয়া যায়।
• উচ্চ কার্যকারিতা:
  ডেটার Parent-Child সম্পর্ক দ্রুত ডেটা প্রসেসিং নিশ্চিত করে।
• জটিল ডেটা মডেলিং:
  Nested Structure-এর মাধ্যমে জটিল ডেটা সহজে মডেল করা যায়।
• রিয়েল-টাইম প্রসেসিং:
  প্রতিটি রেকর্ড দ্রুত প্রক্রিয়া করে রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশন চালানো যায়।

সংক্ষেপে

IMS DB-এর Database Record Structure একটি শক্তিশালী Hierarchical Model, যা ডেটার Parent-Child Relationship এবং Segments-এর মাধ্যমে দ্রুত এবং কার্যকর ডেটা অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে। এটি ব্যাংকিং, বিমা এবং অন্যান্য বড় ডেটা পরিবেশে ব্যবহারের জন্য উপযোগী।

IMS DB-তে Logical Database (লজিক্যাল ডেটাবেস) এবং Physical Database (ফিজিক্যাল ডেটাবেস) দুটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা, যা ডেটাবেসের কার্যপ্রণালী এবং স্ট্রাকচারের মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করে। এগুলো একে অপরের পরিপূরক হলেও তাদের ভূমিকা ও কার্যকারিতা ভিন্ন। এখানে এই দুটি ধারণার বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।

Logical Database (লজিক্যাল ডেটাবেস)

সংজ্ঞা:

Logical Database হলো IMS DB-তে এমন একটি কাঠামো, যা ব্যবহারকারীর ডেটা দেখার এবং অ্যাক্সেস করার একটি অ্যাবস্ট্রাক্ট ভিউ প্রদান করে। এটি মূলত প্রোগ্রামের দৃষ্টিকোণ থেকে ডেটাবেসের ডেটা উপস্থাপন করে।

বৈশিষ্ট্য:

• অ্যাবস্ট্রাকশন:
  Logical Database ব্যবহারকারীকে Physical Database-এর জটিলতা থেকে মুক্তি দেয় এবং একটি সরল ভিউ প্রদান করে।
• কাস্টমাইজড ভিউ:
  প্রোগ্রামার তাদের প্রয়োজনে ডেটাবেসের একটি নির্দিষ্ট অংশ দেখতে বা অ্যাক্সেস করতে পারেন।
• বহু লজিক্যাল ভিউ:
  একটি Physical Database থেকে একাধিক Logical Database তৈরি করা যায়।
• রিলেশনশিপ প্রসেসিং:
  Logical Database ডেটার মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে, যেমন Logical Parent বা Logical Child।

কাজের ধারা:

Logical Database মূলত Program Specification Block (PSB) এর মাধ্যমে কাজ করে। PSB-তে ডেটা অ্যাক্সেসের পদ্ধতি এবং সীমাবদ্ধতা সংজ্ঞায়িত করা হয়।

উদাহরণ:

একটি কাস্টমার ডেটাবেসের ক্ষেত্রে:

• Logical Database শুধুমাত্র Customer Name এবং Order Details দেখাবে, তবে Physical Database-এ Address, Payment History, ইত্যাদি সব ডেটা থাকবে।

Physical Database (ফিজিক্যাল ডেটাবেস)

সংজ্ঞা:

Physical Database হলো IMS DB-তে ডেটার মূল স্টোরেজ স্ট্রাকচার, যেখানে ডেটা বাস্তবে সঞ্চিত হয়। এটি একটি হায়ারার্কিকাল ডেটা মডেল অনুসরণ করে এবং সিস্টেম ডেটা অ্যাক্সেস ও পরিচালনার জন্য দায়ী।

বৈশিষ্ট্য:

• হায়ারার্কিকাল স্ট্রাকচার:
  Physical Database প্যারেন্ট-চাইল্ড সম্পর্কের ভিত্তিতে ডেটা সংগঠিত করে।
• প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন:
  Physical Database বাস্তবে ডিস্ক ফাইল, ডেটাসেট, বা অন্য স্টোরেজ সিস্টেমে সঞ্চিত থাকে।
• ডেটা স্ট্রাকচার:
  এটি ডেটার সেগমেন্ট এবং ফিল্ড সমূহের সঠিক গঠন নির্ধারণ করে।
• সিস্টেম-কেন্দ্রিক:
  Physical Database সিস্টেম বা অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা সরাসরি ব্যবহৃত হয়।

কাজের ধারা:

Physical Database মূলত Database Description (DBD) এর মাধ্যমে কাজ করে। DBD-তে ডেটার স্ট্রাকচার, অ্যাক্সেস পদ্ধতি এবং সংরক্ষণের নিয়মাবলী উল্লেখ থাকে।

উদাহরণ:

একটি Physical Database-এ:

• Customer Records:
  প্রতিটি কাস্টমারের সম্পূর্ণ তথ্য, যেমন নাম, ঠিকানা, অর্ডার ডিটেইলস, এবং পেমেন্ট হিস্ট্রি সংরক্ষিত থাকে।

Logical এবং Physical Database এর মধ্যে পার্থক্য

Logical এবং Physical Database এর সম্পর্ক

• Physical Database হলো মূল ডেটা স্টোরেজ, এবং Logical Database Physical Database-এর ওপর ভিত্তি করে কাজ করে।
• একটি Physical Database থেকে একাধিক Logical Database তৈরি করা যায়, যা বিভিন্ন প্রোগ্রামের প্রয়োজন অনুযায়ী কাস্টমাইজ করা হয়।
• উদাহরণস্বরূপ:
  Physical Database-এ সব ডেটা থাকে, তবে একটি নির্দিষ্ট প্রোগ্রাম শুধু Logical Database ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় ডেটা অ্যাক্সেস করে।

সারাংশ

Logical Database:
ব্যবহারকারীর জন্য একটি সরল এবং কাস্টমাইজড ভিউ প্রদান করে। এটি প্রোগ্রামার এবং অ্যাপ্লিকেশনকে Physical Database-এর জটিলতা থেকে মুক্তি দেয়।

Physical Database:
ডেটার বাস্তব স্টোরেজ, যেখানে সমস্ত ডেটা সংরক্ষিত হয় এবং সিস্টেমের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য থাকে।

IMS DB-এর কার্যকারিতা এবং নমনীয়তা নিশ্চিত করতে Logical এবং Physical Database একসঙ্গে কাজ করে। Logical Database ব্যবহারকারীকে ডেটা ব্যবস্থাপনায় সুবিধা দেয়, আর Physical Database ডেটার নিরাপত্তা ও স্টোরেজ নিশ্চিত করে।