KQL শেখার গাইড: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
Line 1: Line 1:
KQL শেখার গাইড
KQL শেখার গাইড


KQL, যার পুরো নাম Kusto Query Language, মাইক্রোসফটের তৈরি করা একটি শক্তিশালী এবং সহজে ব্যবহারযোগ্য কোয়েরি ভাষা। এটি মূলত Azure Data Explorer, Azure Monitor logs, এবং অন্যান্য Microsoft পরিষেবাগুলিতে ডেটা অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। KQL শেখা [[ডেটা বিশ্লেষণ]] এবং [[ডেটা বিজ্ঞান]] এর জগতে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হতে পারে। এই নির্দেশিকাটিতে, আমরা KQL এর মৌলিক ধারণা থেকে শুরু করে জটিল কোয়েরি লেখার পদ্ধতি পর্যন্ত সবকিছু বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব।
KQL, যার পুরো নাম Kusto Query Language, মাইক্রোসফটের তৈরি করা একটি শক্তিশালী কোয়েরি ভাষা। এটি মূলত বড় ডেটা সেট বিশ্লেষণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। [[ডেটা বিশ্লেষণ]] এর জগতে KQL এর চাহিদা বাড়ছে, কারণ এটি দ্রুত এবং সহজে ডেটা থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য বের করতে সাহায্য করে। এই নিবন্ধে, KQL শেখার জন্য একটি বিস্তারিত গাইড দেওয়া হলো, যা নতুনদের জন্য সহায়ক হবে।


== KQL এর পরিচিতি ==
KQL এর পরিচিতি


KQL একটি রিড-অনলি কোয়েরি ভাষা, যা ডেটা থেকে তথ্য বের করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি SQL এর মতো হলেও এর সিনট্যাক্স এবং কার্যকারিতা অনেক দিক থেকে আলাদা। KQL বিশেষভাবে বৃহৎ ডেটা সেটগুলির দ্রুত এবং কার্যকরী বিশ্লেষণের জন্য তৈরি করা হয়েছে। [[বৃহৎ ডেটা]] নিয়ে কাজ করার সময় KQL এর দক্ষতা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
KQL হলো একটি রিড-অনলি কোয়েরি ভাষা, যা ডেটা এক্সপ্লোরেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি Azure Data Explorer, Azure Monitor logs, এবং অন্যান্য Microsoft পরিষেবাগুলোতে ব্যবহৃত হয়। KQL এর সিনট্যাক্স সহজ এবং পাঠযোগ্য, যা SQL এর মতো অন্যান্য কোয়েরি ভাষার সাথে পরিচিতদের জন্য দ্রুত শেখা সহজ করে তোলে।


== KQL এর মূল উপাদান ==
KQL কেন শিখবেন?


KQL কোয়েরি মূলত তিনটি প্রধান অংশে বিভক্ত:
KQL শেখার অনেক সুবিধা রয়েছে। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা উল্লেখ করা হলো:


১. টেবিল রেফারেন্স (Table Reference): এটি সেই টেবিল বা ডেটা উৎসকে নির্দিষ্ট করে যেখান থেকে ডেটা আনা হবে। উদাহরণস্বরূপ, `MyTable` একটি টেবিলের নাম।
* দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণ: KQL খুব দ্রুত বড় ডেটা সেট বিশ্লেষণ করতে পারে।
* সহজ সিনট্যাক্স: এর সিনট্যাক্স সহজ হওয়ায় কোয়েরি লেখা এবং বোঝা সহজ।
* শক্তিশালী ডেটা ম্যানিপুলেশন: KQL ডেটা ফিল্টার, এগ্রিগেট এবং ট্রান্সফর্ম করার জন্য শক্তিশালী টুল সরবরাহ করে।
* Azure ইন্টিগ্রেশন: এটি Azure পরিষেবাগুলোর সাথে সহজে ইন্টিগ্রেট করা যায়।
* লগ বিশ্লেষণ: অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেম লগ বিশ্লেষণের জন্য এটি খুবই উপযোগী। [[লগ বিশ্লেষণ]]


২. কোয়েরি অপারেটর (Query Operators): এই অপারেটরগুলি ডেটা ফিল্টার, রূপান্তর এবং সমষ্টি করতে ব্যবহৃত হয়। যেমন - `where`, `project`, `summarize` ইত্যাদি।
KQL এর মৌলিক ধারণা


৩. আউটপুট (Output): এটি কোয়েরির ফলাফল প্রদর্শন করে।
KQL শেখার আগে কিছু মৌলিক ধারণা সম্পর্কে জানা দরকার। এগুলো হলো:


== টেবিল রেফারেন্স ==
* টেবিল (Tables): KQL এ ডেটা টেবিলের আকারে সাজানো থাকে। প্রতিটি টেবিলের কলাম এবং রো থাকে।
* কলাম (Columns): টেবিলের প্রতিটি কলাম একটি নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা ধারণ করে।
* রো (Rows): টেবিলের প্রতিটি রো একটি ডেটা রেকর্ড উপস্থাপন করে।
* অপারেটর (Operators): KQL এ বিভিন্ন অপারেটর ব্যবহার করে ডেটা ফিল্টার, এগ্রিগেট এবং ম্যানিপুলেট করা হয়।
* ফাংশন (Functions): KQL বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন সরবরাহ করে, যা ডেটা ম্যানিপুলেশনে সাহায্য করে। [[ফাংশন]]


KQL এ, টেবিল রেফারেন্স ব্যবহার করে ডেটা উৎস নির্দিষ্ট করা হয়। একটি টেবিল রেফারেন্স একটি টেবিলের নাম অথবা একাধিক টেবিলের সমন্বয়ে গঠিত হতে পারে।
KQL এর সিনট্যাক্স


উদাহরণ:
KQL এর সিনট্যাক্স অনেকটা ইংরেজি ভাষার মতো। একটি সাধারণ KQL কোয়েরি দেখতে এরকম হয়:


```kql
Table | where Condition | summarize Aggregation
MyTable
```


এই কোয়েরিটি `MyTable` নামক টেবিল থেকে সমস্ত ডেটা নির্বাচন করবে।
এখানে:


একাধিক টেবিল ব্যবহার করে কোয়েরি লেখার জন্য `join` অপারেটর ব্যবহার করা হয়। [[ডেটাবেস জয়েন]] সম্পর্কে ধারণা থাকলে KQL এ জয়েন করা সহজ হবে।
* Table হলো টেবিলের নাম।
* where হলো একটি অপারেটর, যা ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* Condition হলো ফিল্টার করার শর্ত।
* summarize হলো একটি অপারেটর, যা ডেটা এগ্রিগেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* Aggregation হলো এগ্রিগেশন ফাংশন, যেমন count, sum, avg ইত্যাদি।


== কোয়েরি অপারেটর ==
উদাহরণস্বরূপ, একটি টেবিল থেকে নির্দিষ্ট কিছু ডেটা ফিল্টার করে গণনা করার জন্য কোয়েরিটি হতে পারে:


KQL এ বিভিন্ন ধরনের কোয়েরি অপারেটর রয়েছে। এদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ অপারেটর নিচে আলোচনা করা হলো:
Events | where Timestamp > ago(1h) | where EventType == "Error" | summarize count()


* `where`: এই অপারেটরটি নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে ডেটা ফিল্টার করে।
এই কোয়েরিটি Events টেবিল থেকে গত ১ ঘণ্টার মধ্যে ঘটা Error ইভেন্টের সংখ্যা গণনা করবে। [[টাইম সিরিজ ডেটা]]


উদাহরণ:
KQL এর গুরুত্বপূর্ণ অপারেটর


```kql
KQL এ বিভিন্ন ধরনের অপারেটর রয়েছে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ অপারেটর আলোচনা করা হলো:
MyTable
| where Timestamp > datetime(2023-01-01)
```


এই কোয়েরিটি `MyTable` থেকে সেই ডেটাগুলো নির্বাচন করবে যেখানে `Timestamp` ফিল্ডের মান 2023 সালের 1 জানুয়ারির পরের তারিখের।
* where: ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* summarize: ডেটা এগ্রিগেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* project: কলাম নির্বাচন এবং নামকরণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* extend: নতুন কলাম তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* sort: ডেটা সাজানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
* top: নির্দিষ্ট সংখ্যক রো দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
* limit: কোয়েরির ফলাফলের সংখ্যা সীমিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* join: একাধিক টেবিল থেকে ডেটা মার্জ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। [[ডেটা মার্জ]]


* `project`: এই অপারেটরটি কোয়েরির ফলাফলে কোন কলামগুলো প্রদর্শিত হবে তা নির্দিষ্ট করে।
KQL এর গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন


উদাহরণ:
KQL বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন সরবরাহ করে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন আলোচনা করা হলো:


```kql
* count(): রো গণনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
MyTable
* sum(): কলামের মান যোগ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
| project Timestamp, Value
* avg(): কলামের গড় মান বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
```
* min(): কলামের সর্বনিম্ন মান বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* max(): কলামের সর্বোচ্চ মান বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* tostring(): ডেটাকে স্ট্রিং এ রূপান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* todatetime(): স্ট্রিংকে ডেটটাইমে রূপান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* ago(): নির্দিষ্ট সময় আগে থেকে ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
* now(): বর্তমান সময় দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। [[বর্তমান সময়]]


এই কোয়েরিটি `MyTable` থেকে শুধুমাত্র `Timestamp` এবং `Value` কলাম দুটি প্রদর্শন করবে।
KQL এর ডেটা টাইপ


* `summarize`: এই অপারেটরটি ডেটাকে সমষ্টি করে এবং গ্রুপ করে।
KQL বিভিন্ন ধরনের ডেটা টাইপ সমর্থন করে। নিচে কয়েকটি সাধারণ ডেটা টাইপ উল্লেখ করা হলো:


উদাহরণ:
* string: টেক্সট ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* int: পূর্ণসংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* long: বড় পূর্ণসংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* real: দশমিক সংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* datetime: তারিখ এবং সময় সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* bool: বুলিয়ান মান (true বা false) সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* dynamic: যেকোনো ধরনের ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। [[ডেটা টাইপ]]


```kql
KQL এর উদাহরণ
MyTable
| summarize Count = count() by Category
```


এই কোয়েরিটি `MyTable` থেকে `Category` কলামের ভিত্তিতে ডেটা গ্রুপ করবে এবং প্রতিটি গ্রুপের জন্য সারির সংখ্যা গণনা করবে।
এখানে কিছু KQL কোয়েরির উদাহরণ দেওয়া হলো:


* `sort`: এই অপারেটরটি ডেটাকে নির্দিষ্ট কলামের ভিত্তিতে সাজায়।
১. একটি টেবিল থেকে সমস্ত ডেটা নির্বাচন করুন:


উদাহরণ:
Events


```kql
২. নির্দিষ্ট ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে ডেটা ফিল্টার করুন:
MyTable
| sort by Timestamp desc
```


এই কোয়েরিটি `MyTable` থেকে ডেটা `Timestamp` কলামের ভিত্তিতে উল্টো ক্রমানুসারে সাজাবে।
Events | where EventType == "Login"


* `top`: এই অপারেটরটি নির্দিষ্ট সংখ্যক শীর্ষ সারি প্রদর্শন করে।
৩. ডেটা এগ্রিগেট করুন এবং গণনা করুন:


উদাহরণ:
Events | summarize count() by EventType


```kql
৪. নতুন কলাম তৈরি করুন:
MyTable
| top 5 by Value desc
```


এই কোয়েরিটি `MyTable` থেকে `Value` কলামের ভিত্তিতে শীর্ষ 5টি সারি প্রদর্শন করবে।
Events | extend NewColumn = EventType + " - " + Timestamp


* `extend`: এই অপারেটরটি নতুন কলাম তৈরি করে।
৫. ডেটা সাজান:


উদাহরণ:
Events | sort by Timestamp desc


```kql
৬. একাধিক টেবিল থেকে ডেটা মার্জ করুন:
MyTable
| extend NewColumn = Value * 2
```


এই কোয়েরিটি `MyTable` এ `NewColumn` নামে একটি নতুন কলাম যুক্ত করবে, যার মান `Value` কলামের মানের দ্বিগুণ হবে।
Table1 | join kind=inner Table2 on CommonColumn


== ডেটা টাইপ ==
KQL শেখার জন্য রিসোর্স


KQL এ বিভিন্ন ধরনের ডেটা টাইপ রয়েছে, যেমন:
KQL শেখার জন্য অনেক রিসোর্স রয়েছে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ রিসোর্স উল্লেখ করা হলো:


* `string`: টেক্সট ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* Microsoft Documentation: KQL এর অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন। [[অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন]]
* `int`: পূর্ণসংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* KQL Reference: KQL এর বিভিন্ন ফাংশন এবং অপারেটরের বিস্তারিত তথ্য।
* `real`: দশমিক সংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* Tutorials: KQL শেখার জন্য বিভিন্ন টিউটোরিয়াল এবং উদাহরণ।
* `datetime`: তারিখ এবং সময় সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* Online Courses: KQL এর উপর বিভিন্ন অনলাইন কোর্স রয়েছে, যা শেখার জন্য সহায়ক হতে পারে।
* `bool`: বুলিয়ান মান (true/false) সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
* `dynamic`: যেকোনো ধরনের ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। [[ডেটা টাইপ রূপান্তর]] সম্পর্কে জ্ঞান KQL এ গুরুত্বপূর্ণ।


== ফাংশন ==
KQL এর ব্যবহারিক প্রয়োগ


KQL এ বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন রয়েছে যা ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা হয়। কিছু উদাহরণ নিচে দেওয়া হলো:
KQL এর ব্যবহারিক প্রয়োগ অনেক বিস্তৃত। নিচে কয়েকটি উদাহরণ দেওয়া হলো:


* `tolower()`: স্ট্রিংকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করে।
* নিরাপত্তা বিশ্লেষণ: নিরাপত্তা লগ বিশ্লেষণ করে সন্দেহজনক কার্যকলাপ সনাক্ত করা। [[নিরাপত্তা বিশ্লেষণ]]
* `toupper()`: স্ট্রিংকে বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করে।
* অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স মনিটরিং: অ্যাপ্লিকেশন লগ বিশ্লেষণ করে পারফরম্যান্সের সমস্যা চিহ্নিত করা।
* `substring()`: একটি স্ট্রিং থেকে নির্দিষ্ট অংশ বের করে।
* ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা: ডেটা বিশ্লেষণ করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য বের করা।
* `strlen()`: একটি স্ট্রিং এর দৈর্ঘ্য নির্ণয় করে।
* IoT ডেটা বিশ্লেষণ: IoT ডিভাইস থেকে আসা ডেটা বিশ্লেষণ করে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা।
* `datetime()`: একটি স্ট্রিংকে datetime ডেটা টাইপে রূপান্তর করে।
* ক্লাউড মনিটরিং: ক্লাউড পরিষেবাগুলোর লগ এবং মেট্রিকস পর্যবেক্ষণ করা। [[ক্লাউড মনিটরিং]]
* `ago()`: বর্তমান সময় থেকে নির্দিষ্ট সময় আগের সময় নির্ণয় করে।


== KQL এর ব্যবহারিক উদাহরণ ==
KQL এবং অন্যান্য কোয়েরি ভাষার মধ্যে পার্থক্য


১. একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ঘটা ঘটনাগুলি খুঁজে বের করা:
KQL এর কিছু বিশেষত্ব রয়েছে যা এটিকে অন্যান্য কোয়েরি ভাষা থেকে আলাদা করে। নিচে KQL এবং SQL এর মধ্যে কিছু পার্থক্য উল্লেখ করা হলো:


```kql
* সিনট্যাক্স: KQL এর সিনট্যাক্স SQL এর চেয়ে সহজ এবং পাঠযোগ্য।
MyTable
* ডেটা টাইপ: KQL এ ডেটা টাইপ SQL এর চেয়ে কিছুটা ভিন্ন।
| where Timestamp between (datetime(2023-01-01) .. datetime(2023-01-31))
* ফাংশন: KQL বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন সরবরাহ করে, যা SQL এ নাও থাকতে পারে।
```
* পারফরম্যান্স: KQL বড় ডেটা সেট বিশ্লেষণের জন্য SQL এর চেয়ে দ্রুত হতে পারে।


২. ত্রুটি বার্তাগুলির সংখ্যা গণনা করা:
KQL এর ভবিষ্যৎ


```kql
KQL এর ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল। মাইক্রোসফট ক্রমাগত KQL এর উন্নতি করে চলেছে এবং নতুন নতুন বৈশিষ্ট্য যোগ করছে। Azure এবং অন্যান্য Microsoft পরিষেবাগুলোতে KQL এর ব্যবহার বাড়ছে, তাই KQL দক্ষ ডেটা বিশ্লেষকদের জন্য একটি মূল্যবান দক্ষতা হতে পারে। [[ডেটা বিজ্ঞান]]
MyTable
| where Level == "Error"
| summarize Count = count()
```


৩. নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর কার্যকলাপ লগ খুঁজে বের করা:
কৌশল, টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ সম্পর্কিত লিঙ্ক:


```kql
১. [[ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন]]
MyTable
২. [[মুভিং এভারেজ]]
| where UserID == "user123"
৩. [[আরএসআই (Relative Strength Index)]]
| project Timestamp, Activity
৪. [[এমএসিডি (Moving Average Convergence Divergence)]]
```
৫. [[ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট]]
৬. [[বলিঙ্গার ব্যান্ড]]
৭. [[ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP)]]
৮. [[অন ব্যালেন্স ভলিউম (OBV)]]
৯. [[চায়কিন মানি ফ্লো (CMF)]]
১০. [[ Elliott Wave Theory]]
১১. [[ডাউন ট্রেন্ড]]
১২. [[আপট্রেন্ড]]
১৩. [[সাইডওয়েজ মার্কেট]]
১৪. [[সাপোর্ট এবং রেজিস্টেন্স লেভেল]]
১৫. [[ট্রেডিং ইন্ডিকেটর]]
১৬. [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা]]
১৭. [[পজিশন সাইজিং]]
১৮. [[ডাইভারজেন্স]]
১৯. [[ট্রেডিং সাইকোলজি]]
২০. [[ মার্কেট সেন্টিমেন্ট]]


৪. দৈনিক গড় মান নির্ণয় করা:
এই গাইডটি KQL শেখার জন্য একটি ভালো সূচনা বিন্দু হতে পারে। নিয়মিত অনুশীলন এবং ডকুমেন্টেশন অনুসরণ করে আপনি KQL এ দক্ষ হয়ে উঠতে পারবেন।
 
[[KQL]]
```kql
MyTable
| summarize AverageValue = avg(Value) by day(Timestamp)
```
 
== KQL এবং অন্যান্য ভাষার মধ্যে পার্থক্য ==
 
KQL এবং SQL এর মধ্যে কিছু মৌলিক পার্থক্য রয়েছে। KQL বিশেষভাবে বৃহৎ ডেটা সেটের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, যেখানে SQL সাধারণত ছোট এবং মাঝারি আকারের ডেটাবেসের জন্য ব্যবহৃত হয়। KQL এর সিনট্যাক্স SQL এর চেয়ে সহজ এবং এটি ডেটা অনুসন্ধানের জন্য আরও উপযোগী। [[SQL বনাম KQL]] - এই বিষয়ে বিস্তারিত জানতে অনলাইন রিসোর্স দেখতে পারেন।
 
== KQL শেখার জন্য রিসোর্স ==
 
* মাইক্রোসফটের অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন: [https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/query/](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/query/)
* KQL এর টিউটোরিয়াল: [https://azure.microsoft.com/en-us/resources/tutorials/query-kusto/](https://azure.microsoft.com/en-us/resources/tutorials/query-kusto/)
* অনলাইন ফোরাম এবং কমিউনিটি: Stack Overflow, Reddit
 
== KQL এর ভবিষ্যৎ ==
 
KQL এর ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল। মাইক্রোসফট ক্রমাগত KQL এর উন্নতি করে চলেছে এবং এটিকে আরও শক্তিশালী এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব করে তুলছে। ক্লাউড কম্পিউটিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের চাহিদা বৃদ্ধির সাথে সাথে KQL এর গুরুত্ব আরও বাড়বে। [[ক্লাউড কম্পিউটিং]] এবং [[ডেটা বিশ্লেষণের ভবিষ্যৎ]] KQL এর বিকাশে সহায়ক হবে।
 
== KQL এর অ্যাডভান্সড ব্যবহার ==
 
KQL এর অ্যাডভান্সড ব্যবহারগুলির মধ্যে রয়েছে রেগুলার এক্সপ্রেশন (Regular Expression) ব্যবহার করে ডেটা ফিল্টার করা, কাস্টম ফাংশন তৈরি করা এবং জটিল ডেটা স্ট্রাকচার নিয়ে কাজ করা।
 
* রেগুলার এক্সপ্রেশন: KQL এ `matches regex` অপারেটর ব্যবহার করে রেগুলার এক্সপ্রেশন এর মাধ্যমে ডেটা ফিল্টার করা যায়।
 
উদাহরণ:
 
```kql
MyTable
| where Message matches regex "[0-9]{3}-[0-9]{2}-[0-9]{4}"
```
 
এই কোয়েরিটি `MyTable` থেকে সেই সারিগুলো নির্বাচন করবে যেখানে `Message` কলামে একটি নির্দিষ্ট ফরম্যাটের তারিখ (যেমন: 123-45-6789) রয়েছে।
 
* কাস্টম ফাংশন: KQL এ `let` স্টেটমেন্ট ব্যবহার করে কাস্টম ফাংশন তৈরি করা যায়।
 
উদাহরণ:
 
```kql
let CalculateDiscount = (price:real, discountPercentage:real) {
  price * (1 - discountPercentage)
};
MyTable
| extend DiscountedPrice = CalculateDiscount(Price, 0.1)
```
 
এই কোয়েরিটি `CalculateDiscount` নামে একটি কাস্টম ফাংশন তৈরি করে যা মূল্য এবং ডিসকাউন্ট শতকরা হার গ্রহণ করে ডিসকাউন্ট করা মূল্য গণনা করে। তারপর এটি `MyTable` এ `DiscountedPrice` নামে একটি নতুন কলাম যুক্ত করে।
 
* জটিল ডেটা স্ট্রাকচার: KQL অ্যারে (Array) এবং ডাইনামিক অবজেক্ট (Dynamic Object) এর মতো জটিল ডেটা স্ট্রাকচার সমর্থন করে।
 
উদাহরণ:
 
```kql
MyTable
| extend Items = parse_json(JsonData)
| mv-expand Items
| project ItemName = Items.name, ItemPrice = Items.price
```
 
এই কোয়েরিটি `JsonData` কলামে থাকা JSON ডেটা পার্স করে `Items` নামক একটি অ্যারে তৈরি করে। তারপর `mv-expand` অপারেটর ব্যবহার করে অ্যারের প্রতিটি উপাদানকে আলাদা সারিতে প্রসারিত করে এবং `ItemName` এবং `ItemPrice` কলাম দুটি প্রদর্শন করে।
 
== KQL এর প্রয়োগক্ষেত্র ==
 
KQL বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, তার মধ্যে কয়েকটি নিচে উল্লেখ করা হলো:
 
* নিরাপত্তা বিশ্লেষণ (Security Analytics): KQL ব্যবহার করে নিরাপত্তা লগ বিশ্লেষণ করে হুমকি সনাক্ত করা যায়। [[সাইবার নিরাপত্তা]] এবং [[হুমকি সনাক্তকরণ]] এর জন্য KQL একটি শক্তিশালী হাতিয়ার।
* অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স মনিটরিং (Application Performance Monitoring): KQL অ্যাপ্লিকেশন লগ এবং পারফরম্যান্স ডেটা বিশ্লেষণ করে সমস্যা চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।
* আইটি অপারেশনস (IT Operations): KQL সিস্টেম লগ এবং ইভেন্ট ডেটা বিশ্লেষণ করে আইটি অবকাঠামোর সমস্যা সমাধান করে।
* ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা (Business Intelligence): KQL ডেটা বিশ্লেষণ করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে। [[বিজনেস ইন্টেলিজেন্স টুলস]] এর সাথে KQL ব্যবহার করে ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন করা যায়।
* ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume Analysis): শেয়ার বাজার এবং অন্যান্য আর্থিক ডেটার ভলিউম বিশ্লেষণের জন্য KQL ব্যবহার করা যেতে পারে। [[শেয়ার বাজার বিশ্লেষণ]] এবং [[ভলিউম ট্রেডিং]] কৌশলগুলির জন্য KQL বিশেষভাবে উপযোগী।
* টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ (Technical Analysis): KQL ব্যবহার করে বিভিন্ন টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর গণনা করা যায়, যা ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। [[টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর]] এবং [[চার্ট প্যাটার্ন]] বিশ্লেষণের জন্য KQL একটি কার্যকর মাধ্যম।
* রিস্ক ম্যানেজমেন্ট (Risk Management): KQL ব্যবহার করে ঝুঁকির কারণগুলি চিহ্নিত করা এবং মূল্যায়ন করা যায়। [[ঝুঁকি মূল্যায়ন]] এবং [[পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্ট]] এর জন্য KQL ব্যবহার করা যেতে পারে।
* ফ্রড ডিটেকশন (Fraud Detection): KQL ব্যবহার করে জালিয়াতি কার্যক্রম সনাক্ত করা যায়। [[ফ্রড ডিটেকশন টেকনিক]] এবং [[অ্যানোমালি ডিটেকশন]] এর জন্য KQL একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার।
 
KQL শেখা একটি মূল্যবান দক্ষতা যা আপনাকে ডেটা-চালিত বিশ্বে সফল হতে সাহায্য করতে পারে। নিয়মিত অনুশীলন এবং মাইক্রোসফটের রিসোর্সগুলি ব্যবহার করে আপনি KQL এ দক্ষতা অর্জন করতে পারবেন।
 
[[Category:KQL]]


== এখনই ট্রেডিং শুরু করুন ==
== এখনই ট্রেডিং শুরু করুন ==

Revision as of 02:23, 23 April 2025

KQL শেখার গাইড

KQL, যার পুরো নাম Kusto Query Language, মাইক্রোসফটের তৈরি করা একটি শক্তিশালী কোয়েরি ভাষা। এটি মূলত বড় ডেটা সেট বিশ্লেষণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ডেটা বিশ্লেষণ এর জগতে KQL এর চাহিদা বাড়ছে, কারণ এটি দ্রুত এবং সহজে ডেটা থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য বের করতে সাহায্য করে। এই নিবন্ধে, KQL শেখার জন্য একটি বিস্তারিত গাইড দেওয়া হলো, যা নতুনদের জন্য সহায়ক হবে।

KQL এর পরিচিতি

KQL হলো একটি রিড-অনলি কোয়েরি ভাষা, যা ডেটা এক্সপ্লোরেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি Azure Data Explorer, Azure Monitor logs, এবং অন্যান্য Microsoft পরিষেবাগুলোতে ব্যবহৃত হয়। KQL এর সিনট্যাক্স সহজ এবং পাঠযোগ্য, যা SQL এর মতো অন্যান্য কোয়েরি ভাষার সাথে পরিচিতদের জন্য দ্রুত শেখা সহজ করে তোলে।

KQL কেন শিখবেন?

KQL শেখার অনেক সুবিধা রয়েছে। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা উল্লেখ করা হলো:

  • দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণ: KQL খুব দ্রুত বড় ডেটা সেট বিশ্লেষণ করতে পারে।
  • সহজ সিনট্যাক্স: এর সিনট্যাক্স সহজ হওয়ায় কোয়েরি লেখা এবং বোঝা সহজ।
  • শক্তিশালী ডেটা ম্যানিপুলেশন: KQL ডেটা ফিল্টার, এগ্রিগেট এবং ট্রান্সফর্ম করার জন্য শক্তিশালী টুল সরবরাহ করে।
  • Azure ইন্টিগ্রেশন: এটি Azure পরিষেবাগুলোর সাথে সহজে ইন্টিগ্রেট করা যায়।
  • লগ বিশ্লেষণ: অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেম লগ বিশ্লেষণের জন্য এটি খুবই উপযোগী। লগ বিশ্লেষণ

KQL এর মৌলিক ধারণা

KQL শেখার আগে কিছু মৌলিক ধারণা সম্পর্কে জানা দরকার। এগুলো হলো:

  • টেবিল (Tables): KQL এ ডেটা টেবিলের আকারে সাজানো থাকে। প্রতিটি টেবিলের কলাম এবং রো থাকে।
  • কলাম (Columns): টেবিলের প্রতিটি কলাম একটি নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা ধারণ করে।
  • রো (Rows): টেবিলের প্রতিটি রো একটি ডেটা রেকর্ড উপস্থাপন করে।
  • অপারেটর (Operators): KQL এ বিভিন্ন অপারেটর ব্যবহার করে ডেটা ফিল্টার, এগ্রিগেট এবং ম্যানিপুলেট করা হয়।
  • ফাংশন (Functions): KQL বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন সরবরাহ করে, যা ডেটা ম্যানিপুলেশনে সাহায্য করে। ফাংশন

KQL এর সিনট্যাক্স

KQL এর সিনট্যাক্স অনেকটা ইংরেজি ভাষার মতো। একটি সাধারণ KQL কোয়েরি দেখতে এরকম হয়:

Table | where Condition | summarize Aggregation

এখানে:

  • Table হলো টেবিলের নাম।
  • where হলো একটি অপারেটর, যা ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • Condition হলো ফিল্টার করার শর্ত।
  • summarize হলো একটি অপারেটর, যা ডেটা এগ্রিগেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • Aggregation হলো এগ্রিগেশন ফাংশন, যেমন count, sum, avg ইত্যাদি।

উদাহরণস্বরূপ, একটি টেবিল থেকে নির্দিষ্ট কিছু ডেটা ফিল্টার করে গণনা করার জন্য কোয়েরিটি হতে পারে:

Events | where Timestamp > ago(1h) | where EventType == "Error" | summarize count()

এই কোয়েরিটি Events টেবিল থেকে গত ১ ঘণ্টার মধ্যে ঘটা Error ইভেন্টের সংখ্যা গণনা করবে। টাইম সিরিজ ডেটা

KQL এর গুরুত্বপূর্ণ অপারেটর

KQL এ বিভিন্ন ধরনের অপারেটর রয়েছে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ অপারেটর আলোচনা করা হলো:

  • where: ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • summarize: ডেটা এগ্রিগেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • project: কলাম নির্বাচন এবং নামকরণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • extend: নতুন কলাম তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • sort: ডেটা সাজানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • top: নির্দিষ্ট সংখ্যক রো দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • limit: কোয়েরির ফলাফলের সংখ্যা সীমিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • join: একাধিক টেবিল থেকে ডেটা মার্জ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা মার্জ

KQL এর গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন

KQL বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন সরবরাহ করে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন আলোচনা করা হলো:

  • count(): রো গণনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • sum(): কলামের মান যোগ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • avg(): কলামের গড় মান বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • min(): কলামের সর্বনিম্ন মান বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • max(): কলামের সর্বোচ্চ মান বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • tostring(): ডেটাকে স্ট্রিং এ রূপান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • todatetime(): স্ট্রিংকে ডেটটাইমে রূপান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • ago(): নির্দিষ্ট সময় আগে থেকে ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • now(): বর্তমান সময় দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। বর্তমান সময়

KQL এর ডেটা টাইপ

KQL বিভিন্ন ধরনের ডেটা টাইপ সমর্থন করে। নিচে কয়েকটি সাধারণ ডেটা টাইপ উল্লেখ করা হলো:

  • string: টেক্সট ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • int: পূর্ণসংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • long: বড় পূর্ণসংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • real: দশমিক সংখ্যা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • datetime: তারিখ এবং সময় সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • bool: বুলিয়ান মান (true বা false) সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • dynamic: যেকোনো ধরনের ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা টাইপ

KQL এর উদাহরণ

এখানে কিছু KQL কোয়েরির উদাহরণ দেওয়া হলো:

১. একটি টেবিল থেকে সমস্ত ডেটা নির্বাচন করুন:

Events

২. নির্দিষ্ট ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে ডেটা ফিল্টার করুন:

Events | where EventType == "Login"

৩. ডেটা এগ্রিগেট করুন এবং গণনা করুন:

Events | summarize count() by EventType

৪. নতুন কলাম তৈরি করুন:

Events | extend NewColumn = EventType + " - " + Timestamp

৫. ডেটা সাজান:

Events | sort by Timestamp desc

৬. একাধিক টেবিল থেকে ডেটা মার্জ করুন:

Table1 | join kind=inner Table2 on CommonColumn

KQL শেখার জন্য রিসোর্স

KQL শেখার জন্য অনেক রিসোর্স রয়েছে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ রিসোর্স উল্লেখ করা হলো:

  • Microsoft Documentation: KQL এর অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন। অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন
  • KQL Reference: KQL এর বিভিন্ন ফাংশন এবং অপারেটরের বিস্তারিত তথ্য।
  • Tutorials: KQL শেখার জন্য বিভিন্ন টিউটোরিয়াল এবং উদাহরণ।
  • Online Courses: KQL এর উপর বিভিন্ন অনলাইন কোর্স রয়েছে, যা শেখার জন্য সহায়ক হতে পারে।

KQL এর ব্যবহারিক প্রয়োগ

KQL এর ব্যবহারিক প্রয়োগ অনেক বিস্তৃত। নিচে কয়েকটি উদাহরণ দেওয়া হলো:

  • নিরাপত্তা বিশ্লেষণ: নিরাপত্তা লগ বিশ্লেষণ করে সন্দেহজনক কার্যকলাপ সনাক্ত করা। নিরাপত্তা বিশ্লেষণ
  • অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স মনিটরিং: অ্যাপ্লিকেশন লগ বিশ্লেষণ করে পারফরম্যান্সের সমস্যা চিহ্নিত করা।
  • ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা: ডেটা বিশ্লেষণ করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য বের করা।
  • IoT ডেটা বিশ্লেষণ: IoT ডিভাইস থেকে আসা ডেটা বিশ্লেষণ করে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা।
  • ক্লাউড মনিটরিং: ক্লাউড পরিষেবাগুলোর লগ এবং মেট্রিকস পর্যবেক্ষণ করা। ক্লাউড মনিটরিং

KQL এবং অন্যান্য কোয়েরি ভাষার মধ্যে পার্থক্য

KQL এর কিছু বিশেষত্ব রয়েছে যা এটিকে অন্যান্য কোয়েরি ভাষা থেকে আলাদা করে। নিচে KQL এবং SQL এর মধ্যে কিছু পার্থক্য উল্লেখ করা হলো:

  • সিনট্যাক্স: KQL এর সিনট্যাক্স SQL এর চেয়ে সহজ এবং পাঠযোগ্য।
  • ডেটা টাইপ: KQL এ ডেটা টাইপ SQL এর চেয়ে কিছুটা ভিন্ন।
  • ফাংশন: KQL বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন সরবরাহ করে, যা SQL এ নাও থাকতে পারে।
  • পারফরম্যান্স: KQL বড় ডেটা সেট বিশ্লেষণের জন্য SQL এর চেয়ে দ্রুত হতে পারে।

KQL এর ভবিষ্যৎ

KQL এর ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল। মাইক্রোসফট ক্রমাগত KQL এর উন্নতি করে চলেছে এবং নতুন নতুন বৈশিষ্ট্য যোগ করছে। Azure এবং অন্যান্য Microsoft পরিষেবাগুলোতে KQL এর ব্যবহার বাড়ছে, তাই KQL দক্ষ ডেটা বিশ্লেষকদের জন্য একটি মূল্যবান দক্ষতা হতে পারে। ডেটা বিজ্ঞান

কৌশল, টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ সম্পর্কিত লিঙ্ক:

১. ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন ২. মুভিং এভারেজ ৩. আরএসআই (Relative Strength Index) ৪. এমএসিডি (Moving Average Convergence Divergence) ৫. ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট ৬. বলিঙ্গার ব্যান্ড ৭. ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP) ৮. অন ব্যালেন্স ভলিউম (OBV) ৯. চায়কিন মানি ফ্লো (CMF) ১০. Elliott Wave Theory ১১. ডাউন ট্রেন্ড ১২. আপট্রেন্ড ১৩. সাইডওয়েজ মার্কেট ১৪. সাপোর্ট এবং রেজিস্টেন্স লেভেল ১৫. ট্রেডিং ইন্ডিকেটর ১৬. ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ১৭. পজিশন সাইজিং ১৮. ডাইভারজেন্স ১৯. ট্রেডিং সাইকোলজি ২০. মার্কেট সেন্টিমেন্ট

এই গাইডটি KQL শেখার জন্য একটি ভালো সূচনা বিন্দু হতে পারে। নিয়মিত অনুশীলন এবং ডকুমেন্টেশন অনুসরণ করে আপনি KQL এ দক্ষ হয়ে উঠতে পারবেন। KQL

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/bn/index.php?title=KQL_শেখার_গাইড&oldid=5322"