Updated: 1 month ago
  • One to one
  • One to many
  • Many to One
  • Many to Many
716
ব্যাখ্যাঃ

তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি (ICT) বিষয়ে ডাটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (DBMS) অংশে এনটিটি-রিলেশনশিপ (ER) মডেল বা সম্পর্ক মডেল নিয়ে আলোচনা করা হয়। ER ডায়াগ্রামে সত্তা (Entity) এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক (Relationship) কার্ডিনালিটি (Cardinality) বা সংখ্যাসূচক সম্পর্ক দ্বারা প্রকাশ করা হয়। কার্ডিনালিটি বিভিন্ন প্রকারের হতে পারে, যেমন:

        
  • ওয়ান-টু-ওয়ান (One-to-One): একটি সত্তার একটি দৃষ্টান্ত অন্য একটি সত্তার কেবলমাত্র একটি দৃষ্টান্তের সাথে সম্পর্কিত।
  •     
  • ওয়ান-টু-মেনি (One-to-Many): একটি সত্তার একটি দৃষ্টান্ত অন্য একটি সত্তার একাধিক দৃষ্টান্তের সাথে সম্পর্কিত।
  •     
  • মেনি-টু-ওয়ান (Many-to-One): একাধিক সত্তার দৃষ্টান্ত একটি সত্তার কেবলমাত্র একটি দৃষ্টান্তের সাথে সম্পর্কিত। এটি ওয়ান-টু-মেনি এর বিপরীত।
  •     
  • মেনি-টু-মেনি (Many-to-Many): একটি সত্তার একাধিক দৃষ্টান্ত অন্য একটি সত্তার একাধিক দৃষ্টান্তের সাথে সম্পর্কিত।

প্রদত্ত চিত্রে 'শিক্ষক' এবং 'শিক্ষার্থী' সত্তা দুটির মধ্যে সম্পর্ক দেখানো হয়েছে। সম্পর্কের লাইনে কার্ডিনালিটি নির্দেশকগুলো হলো:

        
  • 'শিক্ষক' সত্তার পাশে: '1' (এক)
  •     
  • 'শিক্ষার্থী' সত্তার পাশে: '1...*' (এক বা একাধিক)

এই কার্ডিনালিটি নির্দেশ করে যে, একজন শিক্ষক (1) একাধিক বা অনেক শিক্ষার্থীর (1...*) সাথে সম্পর্কিত হতে পারেন। অর্থাৎ, একজন শিক্ষক অনেক শিক্ষার্থীকে শিক্ষা দিতে পারেন। এই ধরনের সম্পর্ককে 'ওয়ান-টু-মেনি' (One-to-Many) সম্পর্ক বলা হয়।

অন্যান্য অপশনগুলো ভুল কারণ:

        
  • ওয়ান-টু-ওয়ান (One-to-One): এই ক্ষেত্রে শিক্ষক এবং শিক্ষার্থী উভয়ের পাশেই '1' থাকতো, যার অর্থ একজন শিক্ষক শুধু একজন শিক্ষার্থীকে শিক্ষা দেন।
  •     
  • মেনি-টু-ওয়ান (Many-to-One): এই ক্ষেত্রে শিক্ষার্থীর পাশে '*' এবং শিক্ষকের পাশে '1' থাকতো, যা এই চিত্র দ্বারা সরাসরি বোঝানো হয়নি (যদিও ওয়ান-টু-মেনি এর বিপরীত হিসেবে এটি একই সম্পর্ককে অন্য দিক থেকে দেখায়)। কিন্তু "শিক্ষক থেকে শিক্ষার্থী" সম্পর্কটি 'ওয়ান-টু-মেনি' হিসাবেই পরিচিত।
  •     
  • মেনি-টু-মেনি (Many-to-Many): এই ক্ষেত্রে শিক্ষক এবং শিক্ষার্থী উভয়ের পাশেই '*' থাকতো, যার অর্থ একাধিক শিক্ষক একাধিক শিক্ষার্থীকে শিক্ষা দিতে পারেন।

সুতরাং, 'শিক্ষক' এবং 'শিক্ষার্থী' এর মধ্যকার সম্পর্কটি হলো ওয়ান-টু-মেনি

Satt AI
Satt AI
1 month ago

ডেটাবেজ রিলেশন বলতে আসলে ডেটাবেজের টেবিলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বোঝানো হয়। একটি ডেটাবেজে এক বা একাধিক টেবিল থাকতে পারে। যখন একাধিক টেবিল থাকে, তখন প্রায়শই টেবিলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বা রিলেশন (relation) থাকে। এই রিলেশন আবার তিন ধরনের হতে পারে :

ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম

১. ওয়ান টু ওয়ান (one to one)

২. ওয়ান টু মেনি (one to many)

৩. মেনি টু মেনি (many to many)

১. ওয়ান টু ওয়ান রিলেশন

দুটি টেবিলের মধ্যে যদি ওয়ান টু ওয়ান রিলেশন থাকে, তবে একটি টেবিলের একটি রো-এর সঙ্গে অন্য টেবিলের একটিমাত্র রো-এর সম্পর্ক খুঁজে পাওয়া যাবে। ধরা যাক, শিক্ষার্থীদের সাধারণ তথ্য রাখার জন্য একটি টেবিল student_info তৈরি হলো। আবার শিক্ষার্থীদের যোগাযোগের ঠিকানা রাখার জন্য তৈরি করা হলো student_contact টেবিল। টেবিলগুলো নিম্নরূপ :

উপরের টেবিল দুটির মধ্যে ওয়ান টু ওয়ান রিলেশন বিদ্যমান। যেমন – student_info টেবিলের প্রতিটি রো-তে একজন শিক্ষার্থীর তথ্য রয়েছে। এই টেবিলের প্রাইমারি কি হচ্ছে Roll (যদিও প্রাইমারি কি হিসেবে Roll সবসময় সঠিক নয়, তবে এখানে আলোচনার সুবিধার্থে এটি প্রাইমারি কি হিসেবে ঘোষণা করা হয়েছে)। এখন, এই টেবিলে প্রতিটি শিক্ষার্থী (রো)-এর জন্য student_contact টেবিলে একটি রো থাকবে, যেখানে ওই শিক্ষার্থীর যোগাযোগের ঠিকানা (ফোন, ইমেইল, বাসার ঠিকানা) থাকবে। student_info টেবিলে Roll হচ্ছে প্রাইমারি কি, কিন্তু student_contact টেবিলে Roll হচ্ছে ফরেন কি (foreign key)। একটি টেবিলের প্রাইমারি কি অন্য টেবিলে যখন ব্যবহার করা হয়, তখন সেই টেবিলে সেই কি-কে ফরেন কি বলা হয়। এই বিশেষ কি দিয়ে টেবিলদুটি সম্পর্কযুক্ত হয়।

২. ওয়ান টু মেনি রিলেশন

ধরা যাক, শিক্ষার্থীদের পরীক্ষার ফল সংরক্ষণ করার জন্য result নামের একটি টেবিল তৈরি করা হলো। টেবিলের প্রতিটি রো-তে একজন শিক্ষার্থীর একটি বিষয়ে পরীক্ষায় প্রাপ্ত নম্বর থাকবে।

টেবিলের নাম : result

Roll

Subject

(Integer, Primary Key)

1

2

(Integer )

1

1

2

2

ID

(Text)

Bangla

English

Marks (Decimal)

70

76

3

4

Bangla

English

68

81

এখানে দেখা যাচ্ছে যে, student_info টেবিলের একটি রো-এর সঙ্গে result টেবিলের একাধিক রো-এর সম্পর্ক রয়েছে। যেমন- রোল নম্বর 1 যার, তার দুটি বিষয়ে প্রাপ্ত নম্বর result টেবিলে দুটি রো-তে রাখা আছে। student_info ও result টেবিলের মধ্যকার সম্পর্ককে ওয়ান টু মেনি রিলেশন বলা হয়, কারণ প্রথম টেবিলের একটি রো-এর সঙ্গে দ্বিতীয় টেবিলের একাধিক রো-এর সম্পর্ক রয়েছে। result টেবিলের

Roll হচ্ছে ফরেন কি ।

৩. মেনি টু মেনি

যখন দুটি টেবিল এমনভাবে সম্পর্কযুক্ত হয় যে, প্রথম টেবিলের একটি রো, দ্বিতীয় টেবিলের একাধিক রো- এর সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত, আবার দ্বিতীয় টেবিলের একটি রো, প্রথম টেবিলের একাধিক রো-এর সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত হয়, তখন তাদের মধ্যকার সম্পর্ককে বলা হয় মেনি টু মেনি রিলেশনশিপ।

ধরা যাক, স্কুলে বিভিন্ন ক্লাব তৈরি করা হয়েছে। যেমন ফুটবল ক্লাব, ক্রিকেট ক্লাব, দাবা ক্লাব, বিতর্ক ক্লাব, বিজ্ঞান ক্লাব, সাংস্কৃতিক ক্লাব ইত্যাদি। একজন শিক্ষার্থী এক বা একাধিক ক্লাবের সদস্য হতে পারে। আবার একটি ক্লাবে একাধিক শিক্ষার্থী থাকতে পারে। নিচে club টেবিলটি দেওয়া হলো-

এই টেবিলের প্রাইমারি কি হচ্ছে Name. অর্থাৎ প্রতিটি ক্লাবের অনন্য (unique) নাম থাকবে, একই নামে একাধিক ক্লাব থাকতে পারবে না।

এখন student_info ও club টেবিল দুটির মধ্যে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য আমাদেরকে আরেকটি টেবিল তৈরি করতে হবে।

টেবিলের নাম : student_club

Roll

(Integer )

1

Cricket Club

Cricket Club

club_name (text)

Football Club

Chess Club

Debating Club

মেনি টু মেনি রিলেশনের জন্য এরকম একটি টেবিল তৈরি করতে হয়, যার কাজ হচ্ছে মূল টেবিলদুটি যুক্ত করা।

Related Question

View All
শিক্ষকদের জন্য বিশেষভাবে তৈরি

১ ক্লিকে প্রশ্ন, শীট, সাজেশন
অনলাইন পরীক্ষা তৈরির সফটওয়্যার!

শুধু প্রশ্ন সিলেক্ট করুন — প্রশ্নপত্র অটোমেটিক তৈরি!

প্রশ্ন এডিট করা যাবে
জলছাপ দেয়া যাবে
ঠিকানা যুক্ত করা যাবে
Logo, Motto যুক্ত হবে
অটো প্রতিষ্ঠানের নাম
অটো সময়, পূর্ণমান
প্রশ্ন এডিট করা যাবে
জলছাপ দেয়া যাবে
ঠিকানা যুক্ত করা যাবে
Logo, Motto যুক্ত হবে
অটো প্রতিষ্ঠানের নাম
অটো সময়, পূর্ণমান
অটো নির্দেশনা (এডিটযোগ্য)
অটো বিষয় ও অধ্যায়
OMR সংযুক্ত করা যাবে
ফন্ট, কলাম, ডিভাইডার
প্রশ্ন/অপশন স্টাইল পরিবর্তন
সেট কোড, বিষয় কোড
অটো নির্দেশনা (এডিটযোগ্য)
অটো বিষয় ও অধ্যায়
OMR সংযুক্ত করা যাবে
ফন্ট, কলাম, ডিভাইডার
প্রশ্ন/অপশন স্টাইল পরিবর্তন
সেট কোড, বিষয় কোড
এখনই শুরু করুন ডেমো দেখুন
৫০,০০০+
শিক্ষক
৩০ লক্ষ+
প্রশ্নপত্র
মাত্র ১৫ পয়সায় প্রশ্নপত্র
১ ক্লিকে প্রশ্ন, শীট, সাজেশন তৈরি করুন আজই

Complete Exam
Preparation

Learn, practice, analyse and improve

1M+ downloads
4.6 · 8k+ Reviews

Question Analytics

মোট উত্তরদাতা

জন

সঠিক
ভুল
উত্তর নেই