ডাটা মডেলিং

Web Development - আমাজন ওয়েব সার্ভিস (Amazon Web Services) - DynamoDB (NoSQL Database) |

ডাটা মডেলিং হলো একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে ডেটাবেসের কাঠামো এবং সম্পর্কগুলি ডিজাইন করা হয়। AWS (Amazon Web Services)-এ ডাটা মডেলিং ব্যবহৃত হয় যাতে বিভিন্ন ডেটাবেস পরিষেবা (যেমন Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift) ব্যবহার করে ডেটা সংরক্ষণ, প্রক্রিয়া, এবং বিশ্লেষণ সহজভাবে পরিচালিত হয়। ডাটা মডেলিং সঠিকভাবে ডিজাইন করলে ডেটাবেসের পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত হয়, এবং ডেটা এক্সেস ও ম্যানিপুলেশন আরও দক্ষ হয়।

AWS-এ ডাটা মডেলিং-এর প্রক্রিয়া

ডাটা মডেলিং এর মূল লক্ষ্য হলো ডেটাবেসের কাঠামো তৈরি করা যাতে ডেটা সংরক্ষণ, অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণ করা সহজ হয়। AWS-এ বিভিন্ন ধরনের ডেটাবেস ব্যবহৃত হয়, এবং প্রতিটি ডেটাবেসে আলাদা মডেলিং পদ্ধতি প্রয়োগ করতে হয়।

১. রিলেশনাল ডেটাবেস মডেলিং (Relational Database Modeling)

রিলেশনাল ডেটাবেসে, ডাটা মডেলিং সাধারণত Entity-Relationship Model (ER Model) ব্যবহার করে। এখানে, ডেটা বিভিন্ন টেবিল (tables) আকারে সংরক্ষণ করা হয়, যেখানে প্রতিটি টেবিলের মধ্যে রিলেশন থাকে।

AWS-এর রিলেশনাল ডেটাবেস পরিষেবা যেমন Amazon RDS বা Amazon Aurora-এ ডাটা মডেলিং করতে গেলে নিম্নলিখিত উপাদানগুলো বিবেচনা করা হয়:

Entities (Entities): টেবিলের মধ্যে বিভিন্ন entity গঠন, যেমন: ব্যবহারকারী, পণ্য, আদেশ ইত্যাদি।
Attributes (Attributes): প্রতিটি entity-র বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য, যেমন: ব্যবহারকারীর নাম, পণ্যের দাম ইত্যাদি।
Relationships (Relationships): টেবিলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক, যেমন: একটি ব্যবহারকারীর একাধিক আদেশ থাকতে পারে, অথবা একটি পণ্য বিভিন্ন ক্যাটেগরিতে থাকতে পারে।

Amazon RDS-এ ডাটা মডেলিং সাধারণত SQL-based queries দিয়ে করা হয়, যেমন: SELECT, JOIN, GROUP BY, এবং অন্যান্য SQL অপারেশন ব্যবহার করে ডেটাবেসের কাঠামো তৈরি ও পরিচালনা করা হয়।

২. NoSQL ডেটাবেস মডেলিং (NoSQL Database Modeling)

Amazon DynamoDB হল AWS-এর একটি NoSQL ডেটাবেস সার্ভিস, যেখানে ডাটা মডেলিং সাধারণত Document model বা Key-Value store আকারে করা হয়।

ডেটা স্টোরেজ: ডেটা গুলি টেবিল আকারে সংরক্ষিত হয়, কিন্তু এখানে টেবিলগুলো রিলেশনাল ডেটাবেসের মতো স্ট্রাকচারড না হয়ে ফ্ল্যাট হতে পারে।
Key-Value Pair: একটি সাধারণ NoSQL ডেটাবেসে, প্রতিটি এন্ট্রি একটি Key এবং তার সাথে সম্পর্কিত Value দিয়ে মডেল করা হয়।
ডকুমেন্ট মডেল: DynamoDB বা MongoDB-এর মতো ডেটাবেসে ডেটা ডকুমেন্ট আকারে সংরক্ষণ হয়, যা JSON বা BSON ফর্ম্যাটে থাকে।

DynamoDB-তে ডাটা মডেলিং কনফিগারেশন যেমন:

Partition Key (Primary Key): এটি টেবিলের ডেটাকে ভাগ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
Sort Key: ডেটাকে আরও স্পেসিফিকভাবে সাজানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
Global Secondary Index (GSI): এই ইনডেক্সের মাধ্যমে বিভিন্ন আঙ্গিকে ডেটাকে অন্বেষণ করা যায়।

NoSQL মডেলিং সিস্টেমে ডেটা নরমালাইজেশন কম করা হয় এবং ডেনরমালাইজেশন এবং ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ ব্যবহৃত হয়।

৩. ডেটা ওয়্যারহাউস মডেলিং (Data Warehouse Modeling)

AWS-এর Amazon Redshift হল একটি ডেটা ওয়্যারহাউস সিস্টেম, যা বড় আকারের ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিয়েল-টাইম রিপোর্টিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এখানে ডেটা মডেলিং সাধারণত Star Schema এবং Snowflake Schema ব্যবহার করে করা হয়।

Star Schema: এই মডেলে একটি ফ্যাক্ট টেবিল (যেমন বিক্রির ডেটা) এবং একাধিক ডাইমেনশনাল টেবিল (যেমন সময়, পণ্য, গ্রাহক) থাকে।
Snowflake Schema: এটি Star Schema এর একটি উন্নত সংস্করণ, যেখানে ডাইমেনশনাল টেবিলগুলোর মধ্যে আরও সম্পর্ক থাকে এবং ডেটা গুলি বেশি নরমালাইজড থাকে।

Amazon Redshift তে ডাটা মডেলিং করতে Data Definition Language (DDL) এবং SQL queries ব্যবহার করে টেবিল তৈরি এবং পরিচালনা করা হয়।

AWS ডেটা মডেলিং-এর গুরুত্বপূর্ণ টুলস

AWS Schema Conversion Tool (SCT):
এটি একটি AWS টুল যা রিলেশনাল ডেটাবেস থেকে NoSQL ডেটাবেসে অথবা এক ধরনের ডেটাবেস থেকে অন্য ধরনের ডেটাবেসে ডেটা মডেল স্থানান্তর করতে সাহায্য করে।
AWS Glue:
এটি একটি ETL (Extract, Transform, Load) টুল যা ডেটা প্রিপারেশন, ট্রান্সফর্মেশন, এবং স্টোরেজের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটার গঠন এবং স্কিমা বুঝতে এবং প্রসেস করতে সাহায্য করে।
Amazon Redshift Spectrum:
এটি Amazon Redshift-এর একটি ফিচার, যা ডাটা লেক থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে এবং বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা মডেল করতে পারে।