SQL ডাটাবেস: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
এসকিউএল ডাটাবেস: একটি বিস্তারিত আলোচনা
এসকিউএল ডাটাবেস: বিস্তারিত আলোচনা


ভূমিকা
এসকিউএল (স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ) ডাটাবেস হলো ডেটা সংরক্ষণের এবং ব্যবস্থাপনার জন্য বহুল ব্যবহৃত একটি সিস্টেম। এটি ডেটাবেস তৈরি, ডেটা যোগ করা, আপডেট করা, মোছা এবং ডেটা পুনরুদ্ধার করার জন্য একটি স্ট্যান্ডার্ড ভাষা প্রদান করে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের মতো জটিল আর্থিক ডেটা ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রেও এসকিউএল ডাটাবেসের গুরুত্ব অপরিহার্য। এই নিবন্ধে, এসকিউএল ডাটাবেসের মূল ধারণা, প্রকারভেদ, ব্যবহার, সুবিধা, অসুবিধা এবং বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এর প্রয়োগ নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।


এসকিউএল (স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ) ডাটাবেস হলো আধুনিক তথ্য ব্যবস্থাপনার ভিত্তি। এটি এমন একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা ডাটাবেসে ডেটা সংরক্ষণ, পুনরুদ্ধার, পরিবর্তন এবং মুছে ফেলার জন্য ব্যবহৃত হয়। এই নিবন্ধে, আমরা এসকিউএল ডাটাবেসের মূল ধারণা, প্রকারভেদ, সুবিধা, অসুবিধা, ব্যবহার, এবং ভবিষ্যৎ প্রবণতা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করব।
== এসকিউএল ডাটাবেসের মূল ধারণা ==


এসকিউএল ডাটাবেসের মূল ধারণা
এসকিউএল ডাটাবেস মূলত রিলেশনাল ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। এখানে ডেটা টেবিলের আকারে সংগঠিত থাকে, এবং টেবিলগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে। এই সম্পর্কগুলো ডেটার মধ্যে সংযোগ স্থাপন করে এবং ডেটা পুনরুদ্ধারে সাহায্য করে।


ডাটাবেস: একটি ডাটাবেস হলো সম্পর্কিত ডেটার একটি সুসংগঠিত সংগ্রহ, যা সহজে অ্যাক্সেস এবং পরিচালনা করা যায়।
*  টেবিল (Table): ডেটা সংরক্ষণের মৌলিক কাঠামো। এটি সারি (Row) এবং কলাম (Column) দিয়ে গঠিত।
*  সারি (Row): টেবিলের প্রতিটি ডেটা এন্ট্রি একটি সারি দ্বারা উপস্থাপিত হয়। একে রেকর্ডও বলা হয়।
*  কলাম (Column): টেবিলের প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বা অ্যাট্রিবিউট একটি কলাম দ্বারা উপস্থাপিত হয়।
*  ডেটা টাইপ (Data Type): কলামে কী ধরনের ডেটা সংরক্ষণ করা হবে, তা ডেটা টাইপ দ্বারা নির্ধারিত হয় (যেমন: integer, varchar, date)।
*  কী (Key): টেবিলের সারিগুলোকে চিহ্নিত করার জন্য কী ব্যবহার করা হয়। প্রাইমারি কী (Primary Key) প্রতিটি সারিকে অনন্যভাবে চিহ্নিত করে।
*  ফরেন কী (Foreign Key): দুটি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য ব্যবহৃত হয়।


টেবিল: ডাটাবেসের ডেটা টেবিলের মধ্যে সারিবদ্ধভাবে (row) এবং কলামে (column) সংরক্ষণ করা হয়। প্রতিটি টেবিলের একটি নির্দিষ্ট স্কিমা থাকে যা ডেটার প্রকার এবং সীমাবদ্ধতা সংজ্ঞায়িত করে।
== এসকিউএল ডাটাবেসের প্রকারভেদ ==


ফিল্ড/কলাম: টেবিলের প্রতিটি কলাম একটি নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা ধারণ করে, যেমন নাম, ঠিকানা, বা সংখ্যা।
বিভিন্ন ধরনের এসকিউএল ডাটাবেস রয়েছে, তাদের মধ্যে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য হলো:


রেকর্ড/রো: টেবিলের প্রতিটি সারি একটি স্বতন্ত্র ডেটা এন্ট্রি উপস্থাপন করে।
*  মাইএসকিউএল (MySQL): এটি একটি ওপেন সোর্স ডাটাবেস এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের জন্য খুবই জনপ্রিয়।
*  পোস্টগ্রেসএসকিউএল (PostgreSQL): এটিও একটি ওপেন সোর্স ডাটাবেস, যা জটিল ডেটা ব্যবস্থাপনার জন্য পরিচিত।
*  এসকিউএল সার্ভার (SQL Server): মাইক্রোসফটের তৈরি করা একটি বাণিজ্যিক ডাটাবেস।
*  অরাকল (Oracle): এটি একটি শক্তিশালী এবং বহুল ব্যবহৃত বাণিজ্যিক ডাটাবেস।
*  সাইবেস (Sybase): এটিও একটি বাণিজ্যিক ডাটাবেস, যা এন্টারপ্রাইজ-লেভেল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
*  লাইটওয়েট ডাটাবেস: যেমন SQLite, যা ছোট আকারের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত।


কী (Key): কী হলো এক বা একাধিক ফিল্ড যা টেবিলের প্রতিটি রেকর্ডকে স্বতন্ত্রভাবে সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। [[ primary key]] এবং [[foreign key]] এর ধারণা এখানে গুরুত্বপূর্ণ।
{| class="wikitable"
|+ এসকিউএল ডাটাবেসের প্রকারভেদ
|-
| ডাটাবেস || বৈশিষ্ট্য || ব্যবহার
|-
| মাইএসকিউএল || ওপেন সোর্স, দ্রুত, নির্ভরযোগ্য || ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন, ছোট ও মাঝারি আকারের ব্যবসা
|-
| পোস্টগ্রেসএসকিউএল || ওপেন সোর্স, জটিল ডেটা সমর্থন করে, ডেটাIntegrity-র উপর জোর দেয় || বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশন, আর্থিক বিশ্লেষণ
|-
| এসকিউএল সার্ভার || মাইক্রোসফটের তৈরি, শক্তিশালী, বাণিজ্যিক || এন্টারপ্রাইজ-লেভেল অ্যাপ্লিকেশন, বড় ব্যবসা
|-
| অরাকল || শক্তিশালী, বাণিজ্যিক, উচ্চ নিরাপত্তা || বড় আকারের ডেটাবেস, জটিল ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া
|-
| SQLite || লাইটওয়েট, ফাইল-ভিত্তিক, সহজে ব্যবহারযোগ্য || মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন, ছোট ডেটাবেস
|}


এসকিউএল এর প্রকারভেদ
== এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার ==
 
বিভিন্ন ধরনের এসকিউএল ডাটাবেস রয়েছে, তাদের মধ্যে কিছু প্রধান প্রকার নিচে উল্লেখ করা হলো:
 
১. রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS): এটি সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রকারের ডাটাবেস, যেখানে ডেটা টেবিলের মধ্যে সম্পর্কযুক্ত থাকে। উদাহরণ: [[MySQL]], [[PostgreSQL]], [[Oracle]], [[Microsoft SQL Server]]।
 
২. অবজেক্ট-রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (ORDBMS): এটি রিলেশনাল মডেলের সাথে অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিংয়ের বৈশিষ্ট্য যুক্ত করে।
 
৩. NoSQL ডাটাবেস: এটি রিলেশনাল মডেলের বাইরে ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং বৃহৎ আকারের ডেটা এবং দ্রুত অ্যাক্সেসের জন্য উপযুক্ত। উদাহরণ: [[MongoDB]], [[Cassandra]], [[Redis]]।
 
এসকিউএল ডাটাবেসের সুবিধা
 
* ডেটা ইন্টিগ্রিটি: এসকিউএল ডাটাবেস ডেটার নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে।
* ডেটা নিরাপত্তা: এটি অননুমোদিত অ্যাক্সেস থেকে ডেটা রক্ষা করে।
* ডেটা অ্যাক্সেসিবিলিটি: এসকিউএল ডেটা সহজে অ্যাক্সেস এবং পরিচালনা করার সুবিধা দেয়।
* ডেটা কনকারেন্সি: এটি একই সময়ে একাধিক ব্যবহারকারীকে ডেটা অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয়।
* ডেটা স্কেলেবিলিটি: এসকিউএল ডাটাবেস প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটার পরিমাণ বাড়াতে বা কমাতে পারে।
* স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন: এসকিউএল একটি আন্তর্জাতিক মান, যা বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ব্যবহার করা যায়।
 
এসকিউএল ডাটাবেসের অসুবিধা
 
* জটিলতা: এসকিউএল ডাটাবেস ডিজাইন এবং পরিচালনা করা জটিল হতে পারে।
* খরচ: কিছু এসকিউএল ডাটাবেস সিস্টেমের লাইসেন্স এবং রক্ষণাবেক্ষণ খরচ বেশি হতে পারে।
* কর্মক্ষমতা: ভুলভাবে ডিজাইন করা ডাটাবেস কর্মক্ষমতা হ্রাস করতে পারে।
* স্কেলেবিলিটি: বৃহৎ আকারের ডেটার জন্য স্কেলেবিলিটি একটি চ্যালেঞ্জ হতে পারে।
 
এসকিউএল এর ব্যবহার


এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার ব্যাপক ও বহুমুখী। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য ব্যবহার উল্লেখ করা হলো:
এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার ব্যাপক ও বহুমুখী। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য ব্যবহার উল্লেখ করা হলো:


১. ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন: ওয়েবসাইট এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ডেটা সংরক্ষণ এবং পরিচালনার জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহৃত হয়। যেমন: [[WordPress]], [[Drupal]] ইত্যাদি।
*  ডেটা সংরক্ষণ ও ব্যবস্থাপনা: এসকিউএল ডাটাবেস ডেটা সংরক্ষণের জন্য একটি নির্ভরযোগ্য এবং কার্যকরী মাধ্যম।
 
*  ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন: প্রায় সকল ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ডেটা সংরক্ষণের জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করে।
২. ই-কমার্স: অনলাইন শপিং প্ল্যাটফর্মগুলোতে পণ্য, গ্রাহক এবং লেনদেনের তথ্য সংরক্ষণে এটি ব্যবহৃত হয়।
*  ই-কমার্স: অনলাইন শপিং প্ল্যাটফর্মগুলোতে পণ্য, গ্রাহক এবং লেনদেনের তথ্য সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহৃত হয়।
 
*  ব্যাংকিং ও ফিনান্স: আর্থিক লেনদেন, অ্যাকাউন্ট তথ্য এবং গ্রাহক ডেটা ব্যবস্থাপনার জন্য এটি অপরিহার্য।
৩. ব্যাংকিং এবং ফিনান্স: আর্থিক লেনদেন, অ্যাকাউন্ট এবং গ্রাহকের তথ্য সংরক্ষণের জন্য এসকিউএল ডাটাবেস অপরিহার্য।
*  স্বাস্থ্যসেবা: রোগীর তথ্য, চিকিৎসা ইতিহাস এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সংরক্ষণে ব্যবহৃত হয়।
 
*  সরকার ও প্রশাসন: নাগরিক পরিষেবা, ভূমি রেকর্ড এবং অন্যান্য সরকারি ডেটা ব্যবস্থাপনায় এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহৃত হয়।
৪. স্বাস্থ্যসেবা: রোগীর রেকর্ড, চিকিৎসা ইতিহাস এবং অন্যান্য সংবেদনশীল তথ্য নিরাপদে সংরক্ষণে ব্যবহৃত হয়।
*  বাইনারি অপশন ট্রেডিং: আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণ, ট্রেডিংয়ের ফলাফল সংরক্ষণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়।
 
৫. সামাজিক মাধ্যম: ব্যবহারকারীর প্রোফাইল, পোস্ট এবং সংযোগগুলি সংরক্ষণের জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়। [[Facebook]], [[Twitter]] এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলোতে এটি ব্যবহৃত হয়।
 
৬. ডেটা ওয়্যারহাউজিং: বৃহৎ আকারের ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়।
 
এসকিউএল কোয়েরি


এসকিউএল কোয়েরি হলো ডাটাবেস থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার, সন্নিবেশ, আপডেট এবং মুছে ফেলার জন্য ব্যবহৃত কমান্ড। কিছু মৌলিক এসকিউএল কোয়েরি নিচে দেওয়া হলো:
== এসকিউএল ডাটাবেসের সুবিধা ==


* SELECT: টেবিল থেকে ডেটা নির্বাচন করতে ব্যবহৃত হয়।
এসকিউএল ডাটাবেসের অসংখ্য সুবিধা রয়েছে। নিচে কয়েকটি প্রধান সুবিধা উল্লেখ করা হলো:
  উদাহরণ: `SELECT * FROM customers;`


* INSERT: টেবিলে নতুন ডেটা সন্নিবেশ করতে ব্যবহৃত হয়।
*   ডেটা ইন্টিগ্রিটি (Data Integrity): এসকিউএল ডাটাবেস ডেটার সঠিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে।
   উদাহরণ: `INSERT INTO customers (name, address) VALUES ('John Doe', '123 Main St');`
*  ডেটা নিরাপত্তা (Data Security): এটি ডেটা সুরক্ষার জন্য বিভিন্ন নিরাপত্তা ব্যবস্থা প্রদান করে, যেমন অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং এনক্রিপশন।
*  স্কেলেবিলিটি (Scalability): এসকিউএল ডাটাবেস প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধি করতে সক্ষম।
*   পারফরম্যান্স (Performance): এটি দ্রুত ডেটা পুনরুদ্ধার এবং প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে।
*  স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন (Standardization): এসকিউএল একটি স্ট্যান্ডার্ড ভাষা হওয়ায় এটি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ব্যবহার করা যায়।
*  সহজ ব্যবহারযোগ্যতা (Easy to Use): এসকিউএল ভাষা শেখা তুলনামূলকভাবে সহজ এবং এর সিনট্যাক্স সহজবোধ্য।


* UPDATE: টেবিলের বিদ্যমান ডেটা আপডেট করতে ব্যবহৃত হয়।
== এসকিউএল ডাটাবেসের অসুবিধা ==
  উদাহরণ: `UPDATE customers SET address = '456 Oak Ave' WHERE id = 1;`


* DELETE: টেবিল থেকে ডেটা মুছে ফেলতে ব্যবহৃত হয়।
কিছু সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, এসকিউএল ডাটাবেসের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
  উদাহরণ: `DELETE FROM customers WHERE id = 1;`


* CREATE TABLE: নতুন টেবিল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
*   জটিলতা (Complexity): জটিল ডেটা মডেল এবং সম্পর্কগুলো বোঝা কঠিন হতে পারে।
   উদাহরণ: `CREATE TABLE customers (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), address VARCHAR(255));`
*   খরচ (Cost): বাণিজ্যিক ডাটাবেসগুলোর লাইসেন্স ফি অনেক বেশি হতে পারে।
*  অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (Administration): ডাটাবেস ব্যবস্থাপনার জন্য দক্ষ অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রয়োজন।
*  স্কেলেবিলিটির সীমাবদ্ধতা (Scalability Limitations): কিছু ক্ষেত্রে, এসকিউএল ডাটাবেসের স্কেলেবিলিটি সীমিত হতে পারে।


ডাটাবেস ডিজাইন
== বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এসকিউএল ডাটাবেসের প্রয়োগ ==


ডাটাবেস ডিজাইন একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যেখানে ডেটার গঠন এবং সম্পর্ক নির্ধারণ করা হয়। একটি ভাল ডিজাইন করা ডাটাবেস কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে। ডাটাবেস ডিজাইনের কিছু মূল নীতি হলো:
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। নিচে এর কয়েকটি প্রয়োগ উল্লেখ করা হলো:


* নরমালাইজেশন (Normalization): ডেটা redundancy কমাতে এবং ডেটা ইন্টিগ্রিটি নিশ্চিত করতে ডাটাবেসকে বিভিন্ন স্বাভাবিক রূপে (normal forms) বিভক্ত করা। [[First Normal Form]], [[Second Normal Form]], [[Third Normal Form]] ইত্যাদি।
*   ঐতিহাসিক ডেটা সংরক্ষণ: বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের জন্য ঐতিহাসিক ডেটা (যেমন: asset price, expiry time, payout ratio) সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়। এই ডেটা পরবর্তীতে [[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ|টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস]] এবং [[ভলিউম বিশ্লেষণ|ভলিউম অ্যানালাইসিস]] এর মাধ্যমে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নিতে কাজে লাগে।
*  ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি ব্যাকটেস্টিং: বিভিন্ন [[ট্রেডিং কৌশল|ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি]] ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়। ব্যাকটেস্টিং হলো ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে কোনো ট্রেডিং কৌশলের কার্যকারিতা যাচাই করা।
*  ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং ব্যবস্থাপনার জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়।
*  ফলাফল বিশ্লেষণ: ট্রেডিংয়ের ফলাফল (যেমন: profit, loss, win rate) বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য এটি ব্যবহার করা হয়।
*  গ্রাহক তথ্য ব্যবস্থাপনা: গ্রাহকদের তথ্য, ট্রেডিং হিস্টরি এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ডেটা সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহৃত হয়।
*  রিয়েল-টাইম ডেটা ফিড: রিয়েল-টাইম ডেটা ফিড প্রক্রিয়াকরণ এবং সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়, যা দ্রুত ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।


* এন্টিটি-রিলেশনশিপ মডেলিং (Entity-Relationship Modeling): ডাটাবেসের এন্টিটি এবং তাদের মধ্যে সম্পর্কগুলি চিহ্নিত করা এবং একটি ডায়াগ্রামের মাধ্যমে উপস্থাপন করা।
== এসকিউএল কোয়েরির উদাহরণ ==


* ইনডেক্সিং (Indexing): ডেটা পুনরুদ্ধারের গতি বাড়ানোর জন্য টেবিলের কলামগুলিতে ইনডেক্স তৈরি করা।
এখানে কিছু সাধারণ এসকিউএল কোয়েরির উদাহরণ দেওয়া হলো:


ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (DBMS)
*  ডেটা নির্বাচন (SELECT):


ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (DBMS) হলো একটি সফটওয়্যার যা ডাটাবেস তৈরি, পরিচালনা এবং অ্যাক্সেস করতে ব্যবহৃত হয়। কিছু জনপ্রিয় DBMS হলো:
```sql
SELECT * FROM trades WHERE asset = 'EURUSD';
```


* MySQL: একটি ওপেন সোর্স রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, যা ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের জন্য জনপ্রিয়।
এই কোয়েরিটি trades টেবিল থেকে EURUSD অ্যাসেটের সকল ডেটা নির্বাচন করবে।


* PostgreSQL: একটি উন্নত ওপেন সোর্স রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, যা ডেটা ইন্টিগ্রিটি এবং স্ট্যান্ডার্ড কমপ্লায়েন্সের জন্য পরিচিত।
*   ডেটা যোগ করা (INSERT):


* Oracle: একটি বাণিজ্যিক রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, যা বৃহৎ আকারের এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়।
```sql
INSERT INTO trades (asset, expiry_time, payout) VALUES ('GBPUSD', '2024-07-26 10:00:00', 0.85);
```


* Microsoft SQL Server: মাইক্রোসফটের তৈরি একটি রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, যা উইন্ডোজ প্ল্যাটফর্মের জন্য জনপ্রিয়।
এই কোয়েরিটি trades টেবিলে নতুন একটি ডেটা এন্ট্রি যোগ করবে।


* MongoDB: একটি NoSQL ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, যা ডকুমেন্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
*   ডেটা আপডেট করা (UPDATE):


ডাটাবেস সুরক্ষার গুরুত্ব
```sql
UPDATE trades SET payout = 0.90 WHERE asset = 'GBPUSD';
```


ডাটাবেস সুরক্ষা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এতে সংবেদনশীল তথ্য থাকতে পারে। ডাটাবেস সুরক্ষার জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হলো:
এই কোয়েরিটি trades টেবিলে GBPUSD অ্যাসেটের জন্য payout-এর মান 0.90 তে আপডেট করবে।


* শক্তিশালী পাসওয়ার্ড ব্যবহার করা।
*   ডেটা মোছা (DELETE):
* নিয়মিত ডেটা ব্যাকআপ নেওয়া।
* অ্যাক্সেস কন্ট্রোল প্রয়োগ করা, যাতে শুধুমাত্র অনুমোদিত ব্যবহারকারীরা ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে।
* ডাটাবেস এবং সার্ভারকে আপ-টু-ডেট রাখা।
* [[SQL injection]] এর মতো নিরাপত্তা হুমকি থেকে রক্ষা করা।


ভবিষ্যৎ প্রবণতা
```sql
DELETE FROM trades WHERE expiry_time < '2024-07-20 00:00:00';
```


এসকিউএল ডাটাবেসের ভবিষ্যৎ বেশ উজ্জ্বল, তবে কিছু নতুন প্রবণতা দেখা যাচ্ছে:
এই কোয়েরিটি trades টেবিল থেকে 2024-07-20 তারিখের আগের সকল ডেটা মুছে ফেলবে।


* ক্লাউড ডাটাবেস: ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে ডাটাবেস স্থাপন এবং পরিচালনা করা জনপ্রিয়তা লাভ করছে। উদাহরণ: [[Amazon RDS]], [[Azure SQL Database]], [[Google Cloud SQL]]।
== এসকিউএল ডাটাবেস ডিজাইন করার টিপস ==
* ইন-মেমোরি ডাটাবেস: দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য ইন-মেমোরি ডাটাবেস ব্যবহার করা হচ্ছে।
* নিউএসকিউএল (NewSQL): রিলেশনাল ডাটাবেসের সুবিধা এবং NoSQL ডাটাবেসের স্কেলেবিলিটি একত্রিত করার চেষ্টা করা হচ্ছে।
* এআই এবং মেশিন লার্নিং: ডাটাবেস ব্যবস্থাপনার জন্য এআই এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হচ্ছে, যেমন স্বয়ংক্রিয় অপটিমাইজেশন এবং নিরাপত্তা হুমকি সনাক্তকরণ।


উপসংহার
*  ডাটাবেসের উদ্দেশ্য নির্ধারণ করুন: ডাটাবেসটি কী ধরনের ডেটা সংরক্ষণ করবে এবং কী উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হবে, তা প্রথমে নির্ধারণ করুন।
*  টেবিল ডিজাইন করুন: টেবিলের কলাম এবং ডেটা টাইপগুলো সঠিকভাবে নির্বাচন করুন।
*  কী নির্ধারণ করুন: প্রতিটি টেবিলের জন্য প্রাইমারি কী এবং ফরেন কী নির্ধারণ করুন।
*  ইনডেক্স ব্যবহার করুন: ডেটা পুনরুদ্ধারের গতি বাড়ানোর জন্য ইনডেক্স ব্যবহার করুন।
*  নিয়মিত ব্যাকআপ নিন: ডেটা হারানোর ঝুঁকি কমাতে নিয়মিত ডাটাবেসের ব্যাকআপ নিন।
*  নিরাপত্তা নিশ্চিত করুন: ডাটাবেসের নিরাপত্তা নিশ্চিত করার জন্য উপযুক্ত নিরাপত্তা ব্যবস্থা গ্রহণ করুন।


এসকিউএল ডাটাবেস আধুনিক তথ্য ব্যবস্থাপনার একটি অপরিহার্য অংশ। এর সঠিক ব্যবহার ডেটার নিরাপত্তা, নির্ভরযোগ্যতা এবং অ্যাক্সেসিবিলিটি নিশ্চিত করে। প্রযুক্তি的发展ের সাথে সাথে এসকিউএল ডাটাবেসের নতুন নতুন বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহার ক্ষেত্র তৈরি হচ্ছে, যা ভবিষ্যতে আরও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখবে।
== ভবিষ্যৎ প্রবণতা ==


আরও জানতে:
এসকিউএল ডাটাবেসের ভবিষ্যৎ বেশ উজ্জ্বল। ক্লাউড ডাটাবেস, নোএসকিউএল ডাটাবেস এবং বিগ ডেটা প্রযুক্তির সাথে এর সমন্বয় ভবিষ্যতে আরও উন্নত ডেটা ব্যবস্থাপনা সমাধান নিয়ে আসবে। এছাড়াও, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর সাথে এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার ডেটা বিশ্লেষণ এবং ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণে নতুন দিগন্ত উন্মোচন করবে।


* [[Data Modeling]]
[[ডেটা মডেলিং]] | [[ডাটাবেস ইনডেক্সিং]] | [[এসকিউএল অপটিমাইজেশন]] | [[ডাটাবেস স্বাভাবিককরণ]] | [[ট্রান্স্যাকশন ম্যানেজমেন্ট]] | [[ডেটা নিরাপত্তা]] | [[ক্লাউড ডাটাবেস]] | [[নোএসকিউএল ডাটাবেস]] | [[বিগ ডেটা]] | [[ডাটা ওয়্যারহাউজিং]] | [[ডাটা মাইনিং]] | [[টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর]] | [[ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন]] | [[ফিবোনাচি রিট্রেসমেন্ট]] | [[মুভিং এভারেজ]] | [[আরএসআই (RSI)]] | [[MACD]] | [[বলিঙ্গার ব্যান্ড]] | [[ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP)]] | [[অটোনোমাস ট্রেডিং]] | [[ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কৌশল]] | [[পোর্টফোলিও ডাইভারসিফিকেশন]] | [[মানি ম্যানেজমেন্ট]] | [[ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ]]| [[অর্থনৈতিক সূচক]]
* [[Data Warehousing]]
* [[Data Mining]]
* [[Big Data]]
* [[Database Administration]]
* [[SQL Performance Tuning]]
* [[Database Security]]
* [[ETL (Extract, Transform, Load)]]
* [[OLAP (Online Analytical Processing)]]
* [[OLTP (Online Transaction Processing)]]
* [[ACID properties]]
* [[Data normalization]]
* [[Database indexing]]
* [[Stored procedures]]
* [[Triggers]]


[[Category:এসকিউএল ডাটাবেস]]
[[Category:এসকিউএল ডেটাবেস]]


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

Latest revision as of 17:37, 23 April 2025

এসকিউএল ডাটাবেস: বিস্তারিত আলোচনা

এসকিউএল (স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ) ডাটাবেস হলো ডেটা সংরক্ষণের এবং ব্যবস্থাপনার জন্য বহুল ব্যবহৃত একটি সিস্টেম। এটি ডেটাবেস তৈরি, ডেটা যোগ করা, আপডেট করা, মোছা এবং ডেটা পুনরুদ্ধার করার জন্য একটি স্ট্যান্ডার্ড ভাষা প্রদান করে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের মতো জটিল আর্থিক ডেটা ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রেও এসকিউএল ডাটাবেসের গুরুত্ব অপরিহার্য। এই নিবন্ধে, এসকিউএল ডাটাবেসের মূল ধারণা, প্রকারভেদ, ব্যবহার, সুবিধা, অসুবিধা এবং বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এর প্রয়োগ নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।

এসকিউএল ডাটাবেসের মূল ধারণা

এসকিউএল ডাটাবেস মূলত রিলেশনাল ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। এখানে ডেটা টেবিলের আকারে সংগঠিত থাকে, এবং টেবিলগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে। এই সম্পর্কগুলো ডেটার মধ্যে সংযোগ স্থাপন করে এবং ডেটা পুনরুদ্ধারে সাহায্য করে।

  • টেবিল (Table): ডেটা সংরক্ষণের মৌলিক কাঠামো। এটি সারি (Row) এবং কলাম (Column) দিয়ে গঠিত।
  • সারি (Row): টেবিলের প্রতিটি ডেটা এন্ট্রি একটি সারি দ্বারা উপস্থাপিত হয়। একে রেকর্ডও বলা হয়।
  • কলাম (Column): টেবিলের প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বা অ্যাট্রিবিউট একটি কলাম দ্বারা উপস্থাপিত হয়।
  • ডেটা টাইপ (Data Type): কলামে কী ধরনের ডেটা সংরক্ষণ করা হবে, তা ডেটা টাইপ দ্বারা নির্ধারিত হয় (যেমন: integer, varchar, date)।
  • কী (Key): টেবিলের সারিগুলোকে চিহ্নিত করার জন্য কী ব্যবহার করা হয়। প্রাইমারি কী (Primary Key) প্রতিটি সারিকে অনন্যভাবে চিহ্নিত করে।
  • ফরেন কী (Foreign Key): দুটি টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য ব্যবহৃত হয়।

এসকিউএল ডাটাবেসের প্রকারভেদ

বিভিন্ন ধরনের এসকিউএল ডাটাবেস রয়েছে, তাদের মধ্যে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য হলো:

  • মাইএসকিউএল (MySQL): এটি একটি ওপেন সোর্স ডাটাবেস এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের জন্য খুবই জনপ্রিয়।
  • পোস্টগ্রেসএসকিউএল (PostgreSQL): এটিও একটি ওপেন সোর্স ডাটাবেস, যা জটিল ডেটা ব্যবস্থাপনার জন্য পরিচিত।
  • এসকিউএল সার্ভার (SQL Server): মাইক্রোসফটের তৈরি করা একটি বাণিজ্যিক ডাটাবেস।
  • অরাকল (Oracle): এটি একটি শক্তিশালী এবং বহুল ব্যবহৃত বাণিজ্যিক ডাটাবেস।
  • সাইবেস (Sybase): এটিও একটি বাণিজ্যিক ডাটাবেস, যা এন্টারপ্রাইজ-লেভেল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • লাইটওয়েট ডাটাবেস: যেমন SQLite, যা ছোট আকারের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত।
এসকিউএল ডাটাবেসের প্রকারভেদ
ডাটাবেস বৈশিষ্ট্য ব্যবহার
মাইএসকিউএল ওপেন সোর্স, দ্রুত, নির্ভরযোগ্য ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন, ছোট ও মাঝারি আকারের ব্যবসা
পোস্টগ্রেসএসকিউএল ওপেন সোর্স, জটিল ডেটা সমর্থন করে, ডেটাIntegrity-র উপর জোর দেয় বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশন, আর্থিক বিশ্লেষণ
এসকিউএল সার্ভার মাইক্রোসফটের তৈরি, শক্তিশালী, বাণিজ্যিক এন্টারপ্রাইজ-লেভেল অ্যাপ্লিকেশন, বড় ব্যবসা
অরাকল শক্তিশালী, বাণিজ্যিক, উচ্চ নিরাপত্তা বড় আকারের ডেটাবেস, জটিল ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া
SQLite লাইটওয়েট, ফাইল-ভিত্তিক, সহজে ব্যবহারযোগ্য মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন, ছোট ডেটাবেস

এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার

এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার ব্যাপক ও বহুমুখী। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য ব্যবহার উল্লেখ করা হলো:

  • ডেটা সংরক্ষণ ও ব্যবস্থাপনা: এসকিউএল ডাটাবেস ডেটা সংরক্ষণের জন্য একটি নির্ভরযোগ্য এবং কার্যকরী মাধ্যম।
  • ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন: প্রায় সকল ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ডেটা সংরক্ষণের জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করে।
  • ই-কমার্স: অনলাইন শপিং প্ল্যাটফর্মগুলোতে পণ্য, গ্রাহক এবং লেনদেনের তথ্য সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহৃত হয়।
  • ব্যাংকিং ও ফিনান্স: আর্থিক লেনদেন, অ্যাকাউন্ট তথ্য এবং গ্রাহক ডেটা ব্যবস্থাপনার জন্য এটি অপরিহার্য।
  • স্বাস্থ্যসেবা: রোগীর তথ্য, চিকিৎসা ইতিহাস এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সংরক্ষণে ব্যবহৃত হয়।
  • সরকার ও প্রশাসন: নাগরিক পরিষেবা, ভূমি রেকর্ড এবং অন্যান্য সরকারি ডেটা ব্যবস্থাপনায় এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহৃত হয়।
  • বাইনারি অপশন ট্রেডিং: আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণ, ট্রেডিংয়ের ফলাফল সংরক্ষণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়।

এসকিউএল ডাটাবেসের সুবিধা

এসকিউএল ডাটাবেসের অসংখ্য সুবিধা রয়েছে। নিচে কয়েকটি প্রধান সুবিধা উল্লেখ করা হলো:

  • ডেটা ইন্টিগ্রিটি (Data Integrity): এসকিউএল ডাটাবেস ডেটার সঠিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে।
  • ডেটা নিরাপত্তা (Data Security): এটি ডেটা সুরক্ষার জন্য বিভিন্ন নিরাপত্তা ব্যবস্থা প্রদান করে, যেমন অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং এনক্রিপশন।
  • স্কেলেবিলিটি (Scalability): এসকিউএল ডাটাবেস প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধি করতে সক্ষম।
  • পারফরম্যান্স (Performance): এটি দ্রুত ডেটা পুনরুদ্ধার এবং প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে।
  • স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন (Standardization): এসকিউএল একটি স্ট্যান্ডার্ড ভাষা হওয়ায় এটি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ব্যবহার করা যায়।
  • সহজ ব্যবহারযোগ্যতা (Easy to Use): এসকিউএল ভাষা শেখা তুলনামূলকভাবে সহজ এবং এর সিনট্যাক্স সহজবোধ্য।

এসকিউএল ডাটাবেসের অসুবিধা

কিছু সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, এসকিউএল ডাটাবেসের কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

  • জটিলতা (Complexity): জটিল ডেটা মডেল এবং সম্পর্কগুলো বোঝা কঠিন হতে পারে।
  • খরচ (Cost): বাণিজ্যিক ডাটাবেসগুলোর লাইসেন্স ফি অনেক বেশি হতে পারে।
  • অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (Administration): ডাটাবেস ব্যবস্থাপনার জন্য দক্ষ অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রয়োজন।
  • স্কেলেবিলিটির সীমাবদ্ধতা (Scalability Limitations): কিছু ক্ষেত্রে, এসকিউএল ডাটাবেসের স্কেলেবিলিটি সীমিত হতে পারে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এসকিউএল ডাটাবেসের প্রয়োগ

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। নিচে এর কয়েকটি প্রয়োগ উল্লেখ করা হলো:

  • ঐতিহাসিক ডেটা সংরক্ষণ: বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের জন্য ঐতিহাসিক ডেটা (যেমন: asset price, expiry time, payout ratio) সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়। এই ডেটা পরবর্তীতে টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস এবং ভলিউম অ্যানালাইসিস এর মাধ্যমে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নিতে কাজে লাগে।
  • ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি ব্যাকটেস্টিং: বিভিন্ন ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়। ব্যাকটেস্টিং হলো ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে কোনো ট্রেডিং কৌশলের কার্যকারিতা যাচাই করা।
  • ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং ব্যবস্থাপনার জন্য এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়।
  • ফলাফল বিশ্লেষণ: ট্রেডিংয়ের ফলাফল (যেমন: profit, loss, win rate) বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য এটি ব্যবহার করা হয়।
  • গ্রাহক তথ্য ব্যবস্থাপনা: গ্রাহকদের তথ্য, ট্রেডিং হিস্টরি এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ডেটা সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহৃত হয়।
  • রিয়েল-টাইম ডেটা ফিড: রিয়েল-টাইম ডেটা ফিড প্রক্রিয়াকরণ এবং সংরক্ষণে এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়, যা দ্রুত ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।

এসকিউএল কোয়েরির উদাহরণ

এখানে কিছু সাধারণ এসকিউএল কোয়েরির উদাহরণ দেওয়া হলো:

  • ডেটা নির্বাচন (SELECT):

```sql SELECT * FROM trades WHERE asset = 'EURUSD'; ```

এই কোয়েরিটি trades টেবিল থেকে EURUSD অ্যাসেটের সকল ডেটা নির্বাচন করবে।

  • ডেটা যোগ করা (INSERT):

```sql INSERT INTO trades (asset, expiry_time, payout) VALUES ('GBPUSD', '2024-07-26 10:00:00', 0.85); ```

এই কোয়েরিটি trades টেবিলে নতুন একটি ডেটা এন্ট্রি যোগ করবে।

  • ডেটা আপডেট করা (UPDATE):

```sql UPDATE trades SET payout = 0.90 WHERE asset = 'GBPUSD'; ```

এই কোয়েরিটি trades টেবিলে GBPUSD অ্যাসেটের জন্য payout-এর মান 0.90 তে আপডেট করবে।

  • ডেটা মোছা (DELETE):

```sql DELETE FROM trades WHERE expiry_time < '2024-07-20 00:00:00'; ```

এই কোয়েরিটি trades টেবিল থেকে 2024-07-20 তারিখের আগের সকল ডেটা মুছে ফেলবে।

এসকিউএল ডাটাবেস ডিজাইন করার টিপস

  • ডাটাবেসের উদ্দেশ্য নির্ধারণ করুন: ডাটাবেসটি কী ধরনের ডেটা সংরক্ষণ করবে এবং কী উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হবে, তা প্রথমে নির্ধারণ করুন।
  • টেবিল ডিজাইন করুন: টেবিলের কলাম এবং ডেটা টাইপগুলো সঠিকভাবে নির্বাচন করুন।
  • কী নির্ধারণ করুন: প্রতিটি টেবিলের জন্য প্রাইমারি কী এবং ফরেন কী নির্ধারণ করুন।
  • ইনডেক্স ব্যবহার করুন: ডেটা পুনরুদ্ধারের গতি বাড়ানোর জন্য ইনডেক্স ব্যবহার করুন।
  • নিয়মিত ব্যাকআপ নিন: ডেটা হারানোর ঝুঁকি কমাতে নিয়মিত ডাটাবেসের ব্যাকআপ নিন।
  • নিরাপত্তা নিশ্চিত করুন: ডাটাবেসের নিরাপত্তা নিশ্চিত করার জন্য উপযুক্ত নিরাপত্তা ব্যবস্থা গ্রহণ করুন।

ভবিষ্যৎ প্রবণতা

এসকিউএল ডাটাবেসের ভবিষ্যৎ বেশ উজ্জ্বল। ক্লাউড ডাটাবেস, নোএসকিউএল ডাটাবেস এবং বিগ ডেটা প্রযুক্তির সাথে এর সমন্বয় ভবিষ্যতে আরও উন্নত ডেটা ব্যবস্থাপনা সমাধান নিয়ে আসবে। এছাড়াও, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর সাথে এসকিউএল ডাটাবেসের ব্যবহার ডেটা বিশ্লেষণ এবং ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণে নতুন দিগন্ত উন্মোচন করবে।

ডেটা মডেলিং | ডাটাবেস ইনডেক্সিং | এসকিউএল অপটিমাইজেশন | ডাটাবেস স্বাভাবিককরণ | ট্রান্স্যাকশন ম্যানেজমেন্ট | ডেটা নিরাপত্তা | ক্লাউড ডাটাবেস | নোএসকিউএল ডাটাবেস | বিগ ডেটা | ডাটা ওয়্যারহাউজিং | ডাটা মাইনিং | টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর | ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন | ফিবোনাচি রিট্রেসমেন্ট | মুভিং এভারেজ | আরএসআই (RSI) | MACD | বলিঙ্গার ব্যান্ড | ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP) | অটোনোমাস ট্রেডিং | ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কৌশল | পোর্টফোলিও ডাইভারসিফিকেশন | মানি ম্যানেজমেন্ট | ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ| অর্থনৈতিক সূচক

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=SQL_ডাটাবেস&oldid=6785"