ArangoSearch Engine

ArangoSearch হল ArangoDB-এ একটি পূর্ণাঙ্গ টেক্সট অনুসন্ধান ইঞ্জিন যা আপনার ডেটাবেসের মধ্যে দ্রুত, কার্যকর এবং শক্তিশালী পূর্ণ-টেক্সট অনুসন্ধান (full-text search) কার্যক্রম প্রদান করে। এটি ডেটার সূচী (indexing) এবং অনুসন্ধানের জন্য উন্নত বৈশিষ্ট্য সহ একটি সমন্বিত সমাধান প্রদান করে। ArangoSearch একটি হাইব্রিড ইঞ্জিন, যা কাস্টম ডেটা মডেলিং, প্যারামিটারাইজড অনুসন্ধান এবং সংশ্লিষ্ট ডেটার উপর গভীর বিশ্লেষণ করতে সহায়ক।

ArangoSearch এর বৈশিষ্ট্য

1. Full-text Search

ArangoSearch ইঞ্জিন সম্পূর্ণ টেক্সট অনুসন্ধান ক্ষমতা প্রদান করে, যা আপনার ডেটাবেসে স্টোর করা ডেটার মধ্যে শব্দ বা প্যাটার্ন অনুসন্ধান করতে সক্ষম।

2. Relevance Ranking

পূর্বনির্ধারিত বা কাস্টম র‌্যাঙ্কিং স্কোরিং ব্যবহার করে অনুসন্ধানের ফলাফলগুলি সাজানো যায়, যাতে আরও প্রাসঙ্গিক ডেটা শীর্ষে প্রদর্শিত হয়।

3. Query Language

ArangoSearch AQL (Arango Query Language)-এর মাধ্যমে অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণ করা যায়। এটি অনুসন্ধান ফিল্টার, সোর্টিং, র‌্যাঙ্কিং, এবং কাস্টম প্যারামিটার সমর্থন করে।

4. Integrates with ArangoDB

ArangoSearch ArangoDB এর অংশ হিসেবে কাজ করে এবং একীভূতভাবে ডেটা মডেল এবং গ্রাফ ডেটাবেসের সঙ্গে কাজ করে। ফলে, আপনাকে আলাদা টেক্সট অনুসন্ধান সিস্টেম ব্যবহার করার প্রয়োজন নেই।

5. Fast and Scalable

ArangoSearch উচ্চ কর্মক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি প্রদান করে, যা বড় ডেটা সেটে দ্রুত অনুসন্ধান সম্পাদন করতে সক্ষম। এটি ArangoDB ক্লাস্টারে দক্ষভাবে কাজ করে।

6. Multi-field Indexing

ArangoSearch একাধিক ফিল্ডে ইনডেক্সিং করতে সক্ষম, যার ফলে আপনার ডেটাবেসের মধ্যে একাধিক ফিল্ডে অনুসন্ধান করা সহজ হয়।

ArangoSearch কীভাবে কাজ করে?

ArangoSearch ডেটাবেসে স্টোর করা ডেটাকে একটি ইনডেক্সে পরিণত করে, যা পরে অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি inverted index ব্যবহার করে ডেটাকে প্রক্রিয়াজাত করে। ArangoSearch ইঞ্জিন প্রতিটি ফিল্ডে শব্দসমূহের অবস্থান এবং তাদের সম্পর্ক ইনডেক্স করে, এবং পরে AQL কোয়েরির মাধ্যমে দ্রুত অনুসন্ধান সম্পাদন করে।

ArangoSearch ব্যবহার করার ধাপসমূহ

1. ArangoSearch Index তৈরি করা

ArangoSearch ব্যবহার করতে প্রথমে একটি ArangoSearch View তৈরি করতে হবে। এটি ArangoDB-তে একটি বিশেষ ধরনের ইনডেক্স যেটি inverted index ব্যবহার করে টেক্সট অনুসন্ধানকে অপটিমাইজ করে।

Example: ArangoSearch View তৈরি করা

CREATE VIEW mySearchView 
OPTIONS { "type": "arangosearch", "commitIntervalMsec": 5000 }

2. ফিল্ডে ইনডেক্স তৈরি করা

একবার View তৈরি হলে, আপনি যে ফিল্ডে অনুসন্ধান করতে চান, সেখানে ইনডেক্স তৈরি করতে হবে।

Example: Collection এ ইনডেক্স তৈরি করা

CREATE INDEX myTextIndex ON myCollection(name, description) 
OPTIONS { "type": "arangosearch", "fields": ["name", "description"] }

এটি name এবং description ফিল্ডে টেক্সট অনুসন্ধান সক্ষম করবে।

3. AQL ব্যবহার করে অনুসন্ধান করা

ArangoSearch View তৈরি এবং ইনডেক্স সেটআপ করার পর, আপনি AQL কোয়েরি ব্যবহার করে ডেটা অনুসন্ধান করতে পারেন।

Example: Full-text Search কোয়েরি

FOR doc IN mySearchView
    SEARCH ANALYZER(doc.name IN TOKENS("search term", "text_en"), "text_en")
    RETURN doc

এটি mySearchView-এ "search term" শব্দটি অনুসন্ধান করবে এবং প্রাসঙ্গিক ফলাফল রিটার্ন করবে।

4. Relevance Ranking

ArangoSearch র‌্যাঙ্কিং স্কোরিং সমর্থন করে, যার মাধ্যমে আপনি প্রাসঙ্গিক ফলাফল শীর্ষে দেখতে পারবেন।

Example: Relevance Ranking ব্যবহার করা

FOR doc IN mySearchView
    SEARCH ANALYZER(doc.description IN TOKENS("example", "text_en"), "text_en")
    SORT BM25(doc) DESC
    RETURN doc

এটি BM25 র‌্যাঙ্কিং ব্যবহার করে ফলাফলগুলো সাজাবে, যাতে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ফলাফল উপরের দিকে আসে।

ArangoSearch তে Advanced Querying

ArangoSearch উন্নত অনুসন্ধান কৌশলগুলিও সমর্থন করে, যেমন:

• Phrase Matching: একটি পুরো বাক্য বা শব্দের সারি মেলানো।
• Wildcards: আংশিক ম্যাচিং (যেমন * বা ? ব্যবহার)।
• Fuzzy Search: শব্দের বানান ভুল হওয়া সত্ত্বেও মিলানো।
• Boolean Queries: বিভিন্ন শর্তের মধ্যে সম্পর্ক এবং কন্ডিশন চেক করা।

ArangoSearch এর নিরাপত্তা এবং স্কেলেবিলিটি

• Data Encryption: ArangoSearch ইনডেক্স এবং ডেটা এনক্রিপশন সমর্থন করে।
• Cluster Integration: এটি ArangoDB ক্লাস্টারের সঙ্গে সমন্বিতভাবে কাজ করে, ফলে বড় ডেটাবেসে স্কেলেবিলিটি বজায় রাখা যায়।

ArangoSearch ব্যবহারের সুবিধা

1. High Performance: উচ্চ পারফরম্যান্স টেক্সট অনুসন্ধান সহ বড় ডেটা সেট পরিচালনা।
2. Easy Integration: ArangoDB এর সাথে একীভূত হওয়া, কোন আলাদা সিস্টেম বা টুল ব্যবহার করার প্রয়োজন নেই।
3. Advanced Search Features: উন্নত অনুসন্ধান এবং র‌্যাঙ্কিং ক্ষমতা।
4. Scalability: ArangoDB ক্লাস্টারের সাথে সহজে স্কেল করা যায়।

সারাংশ

ArangoSearch ArangoDB-এর একটি শক্তিশালী টেক্সট অনুসন্ধান ইঞ্জিন, যা দ্রুত এবং কার্যকর পূর্ণ-টেক্সট অনুসন্ধান সক্ষম করে। এটি AQL কোয়েরি ভাষা এবং BM25 র‌্যাঙ্কিং ব্যবহার করে ডেটার মধ্যে প্রাসঙ্গিক ফলাফল খুঁজে বের করতে সহায়ক। ArangoSearch বড় ডেটাবেসে উচ্চ কার্যক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি প্রদান করে।

ArangoSearch হল ArangoDB-এর একটি শক্তিশালী এবং উন্নত ফুল-টেক্সট অনুসন্ধান ইঞ্জিন, যা ডেটাবেসে সংরক্ষিত ডেটার উপর গভীর অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি ArangoDB-এর মাল্টি-মডেল ডেটাবেসের সাথে সম্পূর্ণভাবে একত্রিত, যা ডকুমেন্ট, গ্রাফ, এবং কী-মান ডেটা মডেল সমর্থন করে।

ArangoSearch ব্যবহারকারীদের ফুল-টেক্সট অনুসন্ধান, র্যাংকিং, এবং কাস্টম কিউরী তৈরি করার জন্য শক্তিশালী টুল প্রদান করে। এটি এমন একটি ফিচার যা ডেটার গভীরে প্রবেশ করে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে ডেটা পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করে, বিশেষত যখন আপনি বিশাল ডেটাসেট নিয়ে কাজ করছেন।

ArangoSearch এর বৈশিষ্ট্যসমূহ

১. ফুল-টেক্সট অনুসন্ধান

ArangoSearch পূর্ণাঙ্গ ফুল-টেক্সট অনুসন্ধান সাপোর্ট করে, যা ডেটার মধ্যে শব্দ খুঁজে বের করতে সাহায্য করে। এটি কাস্টম শব্দ-ভিত্তিক অনুসন্ধান, ফ্রেজ অনুসন্ধান, এবং নিবন্ধিত শব্দের জন্য র্যাংকিং ইত্যাদি করতে পারে।

২. ইনডেক্সিং এবং র্যাংকিং

ArangoSearch ইনডেক্স তৈরি করে ডেটাবেসের উপর দ্রুত অনুসন্ধান পরিচালনা করতে সাহায্য করে। এটি বিভিন্ন ধরনের ইনডেক্স যেমন Fulltext Index, Geo Index এবং Persistent Index সমর্থন করে।

• ফুল-টেক্সট র্যাংকিং: ডেটা র্যাংকিং করতে TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) এবং BM25 ব্যবহার করা হয়।
• Relevance Calculation: ডেটার রিলিভেন্স ক্যালকুলেট করা যায়, যাতে অতি প্রাসঙ্গিক ডেটা বেশি র্যাংক পায়।

৩. কাস্টম অনুসন্ধান

ArangoSearch-এ আপনি অ্যাডভান্সড কাস্টম অনুসন্ধান করতে পারেন। এটি ব্যবহারকারীদের এনালাইজার, কাস্টম ফিল্টার, এবং ওয়ার্কফ্লো কাস্টমাইজ করার সুযোগ দেয়।

৪. শব্দের স্নিপেটিং

এটি কাস্টম স্নিপেট প্রদান করে, যাতে ব্যবহারকারীরা তাদের অনুসন্ধানকৃত শব্দের অবস্থান দেখতে পায় এবং কোয়েরির মধ্যে আরও গভীরে প্রবেশ করতে পারে।

৫. নেস্টেড এবং কমপ্লেক্স কুয়েরি সাপোর্ট

ArangoSearch বিভিন্ন ধরনের কমপ্লেক্স কুয়েরি সাপোর্ট করে, যেমন বুলিয়ান, ফেজ, রেঞ্জ এবং নেস্টেড কোয়েরি, যা আরও দক্ষতার সাথে অনুসন্ধান পরিচালনা করতে সাহায্য করে।

৬. ইন্টিগ্রেশন এবং স্কেলিং

ArangoSearch ArangoDB-এর সাথে পূর্ণভাবে একত্রিত থাকে, এবং ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে স্কেল করতে সক্ষম।

ArangoSearch ব্যবহারের সুবিধা

১. উচ্চ কার্যক্ষমতা

ArangoSearch ডেটাবেসের উপর দ্রুত অনুসন্ধান কার্যক্রম পরিচালনা করতে সক্ষম, বিশেষত বৃহৎ ডেটাসেটের জন্য। এটি উচ্চ পারফরম্যান্স এবং কমপ্লেক্স অনুসন্ধান ফিচারের জন্য আদর্শ।

২. সিম্পল ইন্টিগ্রেশন

এটি ArangoDB-র মধ্যে বিল্ট-ইন হওয়ায়, ডেভেলপাররা সহজেই ArangoDB এর অন্যান্য ফিচারগুলির সাথে একত্রে ব্যবহার করতে পারেন।

৩. অ্যাডভান্সড টেক্সট বিশ্লেষণ

ArangoSearch, টেক্সট এনালাইজার এবং স্টপওয়ার্ড ফিল্টার এর মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণ এবং পরিষ্কারকরণ প্রদান করে, যা অনুসন্ধান ফলাফলকে আরও প্রাসঙ্গিক এবং দক্ষ করে তোলে।

৪. শক্তিশালী রিলেভেন্স ক্যালকুলেশন

এটি ডেটার প্রাসঙ্গিকতা সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে সাহায্য করে, ফলে অনুসন্ধান ফলাফলগুলি আরও প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে।

৫. সহজ ব্যবস্থাপনা

ArangoSearch এর সহজ কনফিগারেশন এবং ম্যানেজমেন্ট ইন্টারফেস ব্যবহারকারীকে সহজে এই ফিচারটি ব্যবহারের সুযোগ দেয়।

ArangoSearch ব্যবহার উদাহরণ

১. কাস্টম ইনডেক্স তৈরি করা

ArangoSearch এ পূর্ণ-টেক্সট অনুসন্ধান ইনডেক্স তৈরি করার জন্য:

CREATE INDEX myFullTextIndex ON myCollection(name) 
OPTIONS { "type": "fulltext", "minLength": 3 }

ব্যাখ্যা:

• name ফিল্ডের জন্য একটি ফুল-টেক্সট ইনডেক্স তৈরি করা হয়েছে।
• minLength: 3 দ্বারা ৩ অক্ষরের বেশি দৈর্ঘ্যের শব্দগুলি অনুসন্ধান করা যাবে।

২. অনুসন্ধান পরিচালনা করা

FOR doc IN myCollection
    SEARCH ANALYZER(FULLTEXT(doc.name, "example"), "text_en")
    RETURN doc

ব্যাখ্যা:

• FULLTEXT(doc.name, "example"): name ফিল্ডে "example" শব্দ অনুসন্ধান করা হবে।
• SEARCH ANALYZER: ArangoSearch এনালাইজার ব্যবহার করে অনুসন্ধান করা হয়।

৩. র্যাংকিং ফিচার

FOR doc IN myCollection
    SEARCH ANALYZER(FULLTEXT(doc.name, "example"), "text_en")
    LET score = BM25(doc)
    SORT score DESC
    LIMIT 10
    RETURN doc

ব্যাখ্যা:

• BM25: এই ফিচারটি ব্যবহার করে ডেটা র্যাংকিং করা হয়, যেখানে প্রাসঙ্গিক ডেটা শীর্ষে চলে আসে।

ArangoSearch-এ রিলেভেন্ট কুয়েরি অপশন

১. রেঞ্জ কোয়েরি

FOR doc IN myCollection
    FILTER doc.date >= "2023-01-01" && doc.date <= "2023-12-31"
    RETURN doc

• এই কোয়েরি তারিখের মধ্যে থাকা ডকুমেন্ট রিটার্ন করবে।

২. বুলিয়ান কোয়েরি

FOR doc IN myCollection
    FILTER doc.name == "example" AND doc.status == "active"
    RETURN doc

• AND/ OR/ NOT ব্যবহার করে জটিল শর্তাবলী যোগ করা যেতে পারে।

সারাংশ

ArangoSearch ArangoDB-র একটি শক্তিশালী অনুসন্ধান ইঞ্জিন যা ফুল-টেক্সট অনুসন্ধান, র্যাংকিং, এবং কাস্টম কোয়েরি পরিচালনা করতে সহায়ক। এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং দ্রুত ফলাফল পাওয়ার জন্য একটি শক্তিশালী টুল, যা বিশেষত বৃহৎ ডেটাসেটের জন্য অত্যন্ত কার্যকর। ArangoSearch ডেটাবেসে ফুল-টেক্সট অনুসন্ধান থেকে শুরু করে র্যাংকিং এবং কাস্টম ফিল্টার পর্যন্ত বিস্তৃত ফিচার প্রদান করে, যা ডেটাবেস পরিচালনাকে আরও দক্ষ করে তোলে।

Full-text search হল একটি শক্তিশালী টুল, যা বিশেষভাবে টেক্সট ডেটাতে দ্রুত এবং কার্যকর অনুসন্ধান করতে সহায়ক। ArangoDB-তে Full-text search সমর্থিত এবং এটি বিশেষ করে যখন ডেটা বিশাল এবং জটিল থাকে, তখন খুবই কার্যকর।

ArangoDB-তে full-text search ব্যবহারের জন্য ArangoSearch ব্যবহার করা হয়। এটি একটি উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন সার্চ ইঞ্জিন যা ফিল্টার, ফ্যাসেটিং, টেক্সট ম্যানিপুলেশন এবং সাজানোর (ranking) জন্য উন্নত ফিচার সরবরাহ করে।

ArangoDB-তে Full-text Search কী?

Full-text search এমন একটি প্রক্রিয়া, যেখানে নির্দিষ্ট একটি শব্দ বা বাক্যাংশের জন্য ডেটাবেসের সমস্ত টেক্সট ডেটা অনুসন্ধান করা হয়। ArangoDB-তে ArangoSearch ইনডেক্স ব্যবহার করে টেক্সট অনুসন্ধান করা হয়, যা বিভিন্ন অনুসন্ধান, র‍্যাঙ্কিং এবং সাজানোর ফিচার প্রস্তাব করে।

ArangoSearch ইনডেক্স তৈরি

ArangoDB-তে Full-text search করার জন্য ArangoSearch Index ব্যবহার করা হয়। এটি একটি বিশেষ ধরনের ইনডেক্স যা ফিল্ডের টেক্সট অনুসন্ধান করতে সহায়ক।

ইনডেক্স তৈরি করার উদাহরণ:

db.collection.createIndex({
  type: "fulltext",
  fields: ["content"],   // এখানে content ফিল্ডে Full-text ইনডেক্স তৈরি করা হচ্ছে
  minLength: 3           // শব্দের সর্বনিম্ন দৈর্ঘ্য (3 অক্ষর)
});

বিবরণ:

• type: "fulltext": Full-text ইনডেক্স তৈরি করবে।
• fields: ["content"]: যেকোনো ফিল্ডে ইনডেক্স তৈরি করা যেতে পারে।
• minLength: Full-text search এর জন্য শব্দের দৈর্ঘ্য কমপক্ষে কত হওয়া উচিত তা নির্ধারণ করে।

Full-text Search ব্যবহার

ArangoSearch ইনডেক্স তৈরি করার পরে, আপনি full-text search করতে পারবেন।

Search Query উদাহরণ:

FOR doc IN collection
  SEARCH ANALYZER(doc.content == "ArangoDB", "text_en")
  RETURN doc

বিবরণ:

• SEARCH: Full-text search অপারেটর।
• ANALYZER: text_en আ্যানালাইজার ব্যবহার করে টেক্সট অনুসন্ধান করা হয়।

Full-text Ranking (স্কোরিং)

ArangoDB-তে Full-text ranking বা scoring ব্যবহার করে আপনি বিভিন্ন অনুসন্ধান ফলাফলের মধ্যে অগ্রাধিকার সেট করতে পারেন। এটি সাধারণত relevance score হিসাবে পরিচিত এবং এটি নির্ধারণ করে কোন ডকুমেন্টটি অনুসন্ধানের জন্য সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক।

Ranking এবং Scoring উদাহরণ:

FOR doc IN collection
  SEARCH ANALYZER(doc.content == "ArangoDB", "text_en")
  SORT BM25(doc) DESC
  RETURN { doc, score: BM25(doc) }

বিবরণ:

• BM25(doc): এটি ArangoDB-তে ব্যবহৃত একটি র‍্যাঙ্কিং মেট্রিক, যা সার্চ ফলাফলের প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ করে।
• SORT BM25(doc) DESC: BM25 স্কোর অনুসারে ফলাফল সাজানো হয়।

ArangoDB-তে Full-text Search এবং Ranking এর অন্যান্য ফিচার

1. Phrase Matching:

ArangoDB-তে, আপনি শব্দের একত্রিত প্রস্থানের জন্য ফ্রেজ ম্যাচিং করতে পারেন।

FOR doc IN collection
  SEARCH ANALYZER(doc.content == "search engine", "text_en")
  RETURN doc

এখানে "search engine" পুরো শব্দের জোড়া হিসেবে খুঁজে বের করা হবে।

2. Boolean Search:

Boolean অপারেটর যেমন AND, OR, এবং NOT ব্যবহার করে আরো জটিল সার্চ করা যায়।

FOR doc IN collection
  SEARCH ANALYZER(doc.content == "ArangoDB" AND doc.content == "search", "text_en")
  RETURN doc

3. Wildcard Search:

Wildcard ব্যবহার করে অংশবিশেষে মিলের জন্য অনুসন্ধান করা যেতে পারে।

FOR doc IN collection
  SEARCH ANALYZER(doc.content == "Arango*", "text_en")
  RETURN doc

4. Fuzzy Matching:

ArangoDB তে ফাজি ম্যাচিং ব্যবহার করে আপনি কাছাকাছি শব্দ খুঁজে বের করতে পারেন।

FOR doc IN collection
  SEARCH ANALYZER(doc.content == "Arangodb~", "text_en")
  RETURN doc

এখানে "Arangodb~" শব্দটি "ArangoDB" এর কাছাকাছি শব্দ অনুসন্ধান করবে।

সারাংশ

ArangoDB-তে Full-text Search একটি শক্তিশালী ফিচার যা ArangoSearch Index ব্যবহার করে টেক্সট ডেটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে অনুসন্ধান করতে সহায়ক। Ranking বা scoring ব্যবহার করে প্রাসঙ্গিকতার ভিত্তিতে ফলাফল সাজানো যায়, যা সঠিক ডেটা প্রাপ্তির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। ArangoDB-তে বিভিন্ন ধরনের অনুসন্ধান কৌশল যেমন Phrase Matching, Boolean Search, Wildcard Search, এবং Fuzzy Matching ব্যবহার করে আরও উন্নত সার্চ প্রক্রিয়া করা যায়।

ArangoDB-তে সার্চ অপটিমাইজেশন হল ডেটা দ্রুত খুঁজে বের করার একটি প্রক্রিয়া, বিশেষত যখন আপনি বড় ডেটাসেট এবং জটিল কোয়েরি নিয়ে কাজ করছেন। ডেটা খুঁজে পাওয়ার গতি বাড়ানোর জন্য আপনি বিভিন্ন টেকনিক ব্যবহার করতে পারেন, যেমন ইনডেক্সিং, ফুল-টেক্সট সার্চ, জিও-স্প্যাটিয়াল সার্চ, এবং কোয়েরি অপটিমাইজেশন।

নিচে ArangoDB-তে সার্চ অপটিমাইজেশনের কিছু প্রধান টেকনিকের বিস্তারিত আলোচনা করা হলো:

১. ইনডেক্স ব্যবহার

ইনডেক্স হল ডেটাবেসে দ্রুত সার্চ করার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। ArangoDB বিভিন্ন ধরনের ইনডেক্স সমর্থন করে, যা সার্চের গতি দ্রুত করতে সাহায্য করে।

ইনডেক্সের ধরনসমূহ

• Primary Index: এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে _key এবং _id ফিল্ডে তৈরি হয়। এটি ডেটা দ্রুত খুঁজে বের করতে ব্যবহৃত হয়।
• Persistent Index: সাধারণ ইনডেক্সিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা ডেটার বিভিন্ন ফিল্ডের উপর কাজ করে।
• Geo Index: জিওগ্রাফিক্যাল ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন latitude ও longitude দিয়ে জায়গার সার্চ।
• Fulltext Index: টেক্সট ফিল্ডে শব্দ বা বাক্যাংশ খুঁজতে ব্যবহৃত হয়।
• Hash Index: সমান মানের জন্য দ্রুত সার্চ।
• Skiplist Index: রেঞ্জ কোয়েরির জন্য উপযুক্ত।

ইনডেক্স তৈরি করা উদাহরণ

কোনো ফিল্ডে Persistent Index তৈরি করতে:

CREATE INDEX ON myCollection(name, age) TYPE persistent

এই ইনডেক্সটি name এবং age ফিল্ডের উপর কাজ করবে এবং ঐ ফিল্ডগুলোর উপর করা কোয়েরি দ্রুত করবে।

২. ফুল-টেক্সট সার্চ অপটিমাইজেশন

ArangoDB-তে Fulltext Index ব্যবহার করে টেক্সট ডেটার মধ্যে শব্দ খোঁজা খুবই কার্যকরী। এই ইনডেক্সটি বিশেষত বড় টেক্সট ডেটাবেসে সার্চের ক্ষেত্রে দ্রুত ফলাফল দেয়।

ফুল-টেক্সট ইনডেক্স তৈরি করা

ফুল-টেক্সট ইনডেক্স একটি টেক্সট ফিল্ডে তৈরি করতে:

CREATE INDEX ON myCollection(textField) TYPE fulltext

ফুল-টেক্সট সার্চ উদাহরণ

ফুল-টেক্সট ইনডেক্সের মাধ্যমে কোয়েরি করা:

FOR doc IN myCollection
  SEARCH ANALYZER(doc.textField == 'keyword', 'text_en')
  RETURN doc

এই কোয়েরিটি textField ফিল্ডে "keyword" খুঁজবে, যেখানে 'text_en' অ্যানালাইজার ব্যবহৃত হচ্ছে।

ফুল-টেক্সট সার্চ অপটিমাইজেশন:

• Tokenization এবং Stemming: টেক্সট অ্যানালাইজারে শব্দগুলির টোকেনাইজেশন এবং স্টেমিং করলে সার্চ আরও সঠিক হবে।
• সঠিক ফিল্ডে ইনডেক্স ব্যবহার: শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় টেক্সট ফিল্ডে ইনডেক্স তৈরি করুন, কারণ অনেক বড় টেক্সট ফিল্ড ইনডেক্স করা পারফরম্যান্স কমাতে পারে।

৩. জিও ইনডেক্স ব্যবহার

জিওগ্রাফিক্যাল ডেটার জন্য Geo Index ব্যবহার করা হয়, যা জিও-স্প্যাটিয়াল কোয়েরি দ্রুত করতে সাহায্য করে। আপনি এটি ব্যবহার করে জায়গার নির্দিষ্ট অঞ্চলে বা একটি পয়েন্টের কাছাকাছি ডেটা খুঁজে বের করতে পারেন।

জিও ইনডেক্স তৈরি করা

Latitude এবং Longitude ডেটার জন্য Geo Index তৈরি:

CREATE INDEX ON myCollection(geoField) TYPE geo

এখানে geoField একটি অ্যারে হতে হবে, যেখানে প্রথম উপাদান Latitude এবং দ্বিতীয় উপাদান Longitude।

জিও সার্চ উদাহরণ

নির্দিষ্ট একটি পয়েন্টের কাছাকাছি ডেটা খুঁজে বের করার জন্য:

FOR doc IN myCollection
  FILTER GEO_DISTANCE(doc.geoField, { "lat": 40.7128, "lon": -74.0060 }) < 5000
  RETURN doc

এই কোয়েরি ৫ কিলোমিটারের মধ্যে সমস্ত ডকুমেন্ট খুঁজে বের করবে, যেগুলোর জিওফিল্ডের সাথে 40.7128, -74.0060 কোঅর্ডিনেট রয়েছে।

৪. কোয়েরি অপটিমাইজেশন টেকনিকস

সার্চ কোয়েরির ডিজাইন করা আরও কার্যকরী হতে পারে, যদি কিছু অপটিমাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।

ফলাফল সীমাবদ্ধ করা (LIMIT)

কোয়েরির ফলাফল সীমিত করার জন্য LIMIT ব্যবহার করুন, যা পারফরম্যান্স উন্নত করতে সাহায্য করবে:

FOR doc IN myCollection
  LIMIT 10
  RETURN doc

এটি প্রথম ১০টি ফলাফল রিটার্ন করবে।

ফুল-কোলেকশন স্ক্যান এড়ানো

যতটা সম্ভব সম্পূর্ণ কোলেকশন স্ক্যান এড়িয়ে চলুন। ইনডেক্স ব্যবহার নিশ্চিত করুন যাতে কোয়েরি ডেটার একটি ছোট অংশ স্ক্যান করে।

COLLECT ব্যবহার করে অ্যাগ্রিগেশন

একাধিক কোয়েরি করার বদলে COLLECT ব্যবহার করে ডেটা গ্রুপ এবং অ্যাগ্রিগেট করা যায়:

FOR doc IN myCollection
  COLLECT category = doc.category WITH COUNT INTO count
  RETURN { "category": category, "count": count }

এটি category অনুসারে গ্রুপ করে, এবং প্রতি গ্রুপের মধ্যে কতোটি ডকুমেন্ট রয়েছে তা গণনা করবে।

জোইন অপটিমাইজেশন (INTO ব্যবহার)

একাধিক কোলেকশন জোইন করার জন্য INTO ব্যবহার করুন, যা মধ্যবর্তী ফলাফলগুলো সঞ্চয় করে এবং জোইন অপারেশনকে আরও দ্রুত করতে সাহায্য করবে।

FOR order IN orders
  LET customer = DOCUMENT(customers, order.customer_id)
  COLLECT region = customer.region INTO group
  RETURN { "region": region, "total_sales": SUM(group[*].order_amount) }

এটি region অনুযায়ী গ্রুপ করে এবং প্রতিটি গ্রুপের মোট বিক্রয় গণনা করে।

৫. কোয়েরি প্ল্যান বিশ্লেষণ (EXPLAIN)

ArangoDB কোয়েরি অপটিমাইজেশনের জন্য EXPLAIN কমান্ড প্রদান করে, যা আপনাকে কোয়েরি কীভাবে কার্যকর হবে তা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। এটি আপনাকে ইনডেক্স ব্যবহার হচ্ছে কিনা এবং কোয়েরি অপটিমাইজড কিনা তা চেক করতে দেয়।

EXPLAIN FOR doc IN myCollection
  FILTER doc.status == 'active'
  RETURN doc

এটি কোয়েরির কার্যকারিতা এবং অপটিমাইজেশন সম্পর্কে তথ্য প্রদান করবে।

৬. ক্যাশিংয়ের ব্যবহার

ArangoDB-তে query result caching সুবিধা রয়েছে, যা একাধিক বার চলা একই কোয়েরির ফলাফল ক্যাশ করে রাখে। যদি কোনো কোয়েরি পুনরায় একই প্যারামিটারসহ চলে, তবে ArangoDB ক্যাশ থেকে ফলাফল ফিরিয়ে দেয়।

ক্যাশিং সক্ষম করা

ArangoDB-তে ক্যাশিং সক্ষম করতে:

arangod --query.cache true

এটি পুনরায় একই কোয়েরির ফলাফল দ্রুত রিটার্ন করতে সহায়তা করবে।

সারাংশ

ArangoDB-তে সার্চ অপটিমাইজেশনের জন্য অনেক শক্তিশালী টেকনিক রয়েছে, যেমন ইনডেক্সিং, ফুল-টেক্সট সার্চ, জিও-স্প্যাটিয়াল সার্চ, এবং কোয়েরি অপটিমাইজেশন। সঠিক ইনডেক্স এবং কোয়েরি ডিজাইন ব্যবহার করে আপনি ডেটার সার্চ গতি অনেকটাই বাড়াতে পারবেন। নিয়মিত পারফরম্যান্স মনিটরিং এবং কনফিগারেশন অপটিমাইজেশন আপনাকে উচ্চ পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবল সার্চ সিস্টেম তৈরি করতে সহায়তা করবে।

ArangoDB-এর Complex Queries এবং Relevance Calculation হল উন্নত ডেটা বিশ্লেষণ এবং অনুসন্ধান করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য। এর মাধ্যমে আপনি ডেটাবেসে বড় এবং জটিল ডেটাসেট নিয়ে কাজ করতে পারেন এবং ব্যবহারকারীর জন্য আরো সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রাপ্তি নিশ্চিত করতে পারেন।

Complex Queries in ArangoDB

ArangoDB-এর Complex Queries সাধারণত AQL (Arango Query Language) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। AQL হল একটি SQL-এর মতো কোয়েরি ভাষা, যা ডেটাবেস থেকে জটিল ডেটা রিট্রাইভ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। Complex Queries-এ আপনি ডেটার মধ্যে বিভিন্ন সম্পর্ক এবং শর্ত অনুযায়ী অনুসন্ধান করতে পারেন।

Complex Queries এর বৈশিষ্ট্য

1. Multiple Conditions: একাধিক শর্ত বা ফিল্টারের মাধ্যমে ডেটা অনুসন্ধান।
2. Joins: বিভিন্ন Collection-এর মধ্যে সম্পর্কযুক্ত ডেটা একত্রে আনা।
3. Subqueries: কোয়েরির মধ্যে কোয়েরি ব্যবহার করা।
4. Aggregation: ডেটার উপর গণনা (যেমন, COUNT, SUM, AVG) করা।
5. Sorting and Pagination: ডেটা সাজানো এবং পেইজিনেশন করা।

Complex Query Examples

1. Multiple Conditions:

FOR doc IN myCollection
  FILTER doc.age > 25 && doc.city == "New York"
  RETURN doc

এটি age ফিল্ড ২৫ এর বেশি এবং city ফিল্ড "New York" এর সমান ডকুমেন্টগুলি রিটার্ন করবে।

2. Joins (Graph Queries):

FOR user IN users
  FOR order IN orders
    FILTER user._id == order.user_id
    RETURN { user: user.name, order: order.amount }

এটি users এবং orders Collection-এর মধ্যে _id এবং user_id এর মাধ্যমে সম্পর্ক স্থাপন করে যৌথ তথ্য রিটার্ন করবে।

3. Subqueries:

FOR user IN users
  FILTER LENGTH(
    FOR order IN orders
      FILTER order.user_id == user._id && order.status == "completed"
      RETURN order
  ) > 0
  RETURN user

এটি users Collection থেকে এমন ব্যবহারকারী নির্বাচন করবে যারা কমপ্লিটেড অর্ডার করেছেন।

4. Aggregation (COUNT):

FOR order IN orders
  COLLECT status = order.status WITH COUNT INTO count
  RETURN { status, count }

এটি orders Collection থেকে প্রতিটি status অনুযায়ী অর্ডারের সংখ্যা গণনা করবে।

5. Sorting and Pagination:

FOR user IN users
  SORT user.name ASC
  LIMIT 10, 20
  RETURN user

এটি users Collection-এর ডেটা name অনুযায়ী সাজিয়ে প্রথম ২০টি রেকর্ড রিটার্ন করবে, যেখানে ১০টি ডেটা স্কিপ করা হবে (পেইজিনেশন)।

Relevance Calculation in ArangoDB

Relevance Calculation ArangoDB-তে সাধারণত Fulltext Search বা Ranking অ্যালগরিদম ব্যবহার করে করা হয়। এটি একটি ডকুমেন্টের প্রাসঙ্গিকতা (relevance) নির্ধারণ করে, বিশেষত যখন আপনি একটি search query বা text search চালান।

Relevance Calculation এর বৈশিষ্ট্য

1. Full-Text Search: টেক্সট ফিল্ডের মধ্যে নির্দিষ্ট কীওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে প্রাসঙ্গিক ডেটা খোঁজা।
2. Ranking: ডেটার মধ্যে কীওয়ার্ডের প্রাসঙ্গিকতার উপর ভিত্তি করে র্যাঙ্কিং করা।
3. Boosting: নির্দিষ্ট ক্ষেত্র বা শর্তে প্রাসঙ্গিকতাকে বাড়ানো।

Full-Text Search এবং Relevance Calculation Example

ArangoDB Fulltext Index এর মাধ্যমে টেক্সট অনুসন্ধান সমর্থন করে এবং এর মাধ্যমে আপনি একটি টেক্সটের মধ্যে কীওয়ার্ড অনুসন্ধান করে তার প্রাসঙ্গিকতা বের করতে পারেন। Fulltext Index তৈরি করতে, আপনাকে প্রথমে Collection-এ Fulltext Index তৈরি করতে হবে।

1. Creating a Fulltext Index:

CREATE INDEX myFulltextIndex ON myCollection(textField) TYPE fulltext(3)

এটি textField ফিল্ডে পূর্ণ পাঠ অনুসন্ধান সক্ষম করবে এবং ৩টি শব্দের প্রেক্ষিতে প্রাসঙ্গিকতার স্কোর গণনা করবে।

2. Fulltext Search Query with Relevance Calculation:

FOR doc IN myCollection
  LET relevance = TFIDF(doc.textField, "searchKeyword")
  FILTER relevance > 0.1
  SORT relevance DESC
  RETURN doc

এটি textField-এ "searchKeyword" এর প্রাসঙ্গিকতা গণনা করে এবং relevance score অনুযায়ী সাজিয়ে ডকুমেন্ট রিটার্ন করবে।

Relevance Boosting

ArangoDB তে আপনি boosting ব্যবহার করে নির্দিষ্ট ফিল্ড বা শর্তের প্রাসঙ্গিকতাকে বাড়াতে পারেন।

FOR doc IN myCollection
  LET relevance = TFIDF(doc.textField, "searchKeyword") * 2  // Boost relevance
  FILTER relevance > 0.1
  SORT relevance DESC
  RETURN doc

এটি textField-এ প্রাসঙ্গিকতাকে ২ গুণ বাড়িয়ে searchKeyword এর প্রাসঙ্গিকতা বেশি করে দেখাবে।

Relevance Calculation Techniques in ArangoDB

1. TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency):
   • Term Frequency (TF): একটি শব্দ কতবার ডকুমেন্টে উপস্থিত হয়েছে।
   • Inverse Document Frequency (IDF): একটি শব্দের গুরুত্ব যেভাবে অন্যান্য ডকুমেন্টে উপস্থিত না থাকে তার উপর ভিত্তি করে।
   • TF-IDF এর মাধ্যমে একটি শব্দের প্রাসঙ্গিকতা গণনা করা হয়, যা ডকুমেন্টের মধ্যে সেই শব্দের উপস্থিতির ওপর নির্ভর করে।
2. BM25:
   • ArangoDB আরও উন্নত BM25 অ্যালগরিদমের মাধ্যমে প্রাসঙ্গিকতা গণনা সমর্থন করে, যা TF-IDF থেকে বেশি কার্যকর এবং আধুনিক র‌্যাঙ্কিং অ্যালগরিদম হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
3. Ranking by Boosting:
   • পূর্ণ পাঠ অনুসন্ধান বা অন্যান্য ফিল্ডে প্রাসঙ্গিকতা বাড়াতে boosting কৌশল ব্যবহার করা হয়, যেমন উচ্চ প্রাধান্য দেয়া ক্ষেত্রগুলিতে প্রাসঙ্গিকতা বাড়ানো।

সারাংশ

Complex Queries এবং Relevance Calculation ArangoDB-তে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ফিচার যা ডেটার জটিল বিশ্লেষণ এবং সঠিক অনুসন্ধান ফলাফল সরবরাহ করে। AQL ব্যবহার করে বিভিন্ন ধরনের জটিল কোয়েরি তৈরি করা যায়, এবং Fulltext Search বা Relevance Calculation কৌশল ব্যবহার করে ডেটার প্রাসঙ্গিকতা বের করা যায়। এগুলি ডেটাবেসের কর্মক্ষমতা এবং সার্চ অভিজ্ঞতাকে উন্নত করতে সহায়ক।