Snowflake Schema
Snowflake Schema
Snowflake Schema হল একটি ডাটা মডেলিং কৌশল যা ডাটা ওয়্যারহাউস এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI) সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়। এটি স্টার schema-এর একটি উন্নত রূপ, যেখানে মাত্রা টেবিলগুলি আরও ছোট ছোট টেবিলের মধ্যে স্বাভাবিককরণ (normalization) করা হয়। এই স্বাভাবিককরণ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ডেটার পুনরাবৃত্তি হ্রাস করা যায় এবং ডেটা ইন্টিগ্রিটি উন্নত করা যায়।
Snowflake Schema-র মূল ধারণা
Snowflake Schema-র মূল ধারণা হল মাত্রা টেবিলগুলিকে একাধিক সম্পর্কিত টেবিলের মধ্যে বিভক্ত করা। স্টার schema-তে, একটি মাত্রা টেবিল সরাসরি ফ্যাক্ট টেবিল-এর সাথে যুক্ত থাকে। কিন্তু Snowflake Schema-তে, মাত্রা টেবিলগুলি আরও ছোট ছোট টেবিলের সাথে যুক্ত থাকে, যা একটি "ফ্লেক"-এর মতো গঠন তৈরি করে। এই ফ্লেকগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে এবং শেষ পর্যন্ত ফ্যাক্ট টেবিলের সাথে যুক্ত হয়।
Snowflake Schema-র গঠন
একটি সাধারণ Snowflake Schema-র গঠন নিম্নরূপ:
- ফ্যাক্ট টেবিল: এই টেবিলে ব্যবসার মূল ডেটা থাকে, যেমন বিক্রয় পরিমাণ, লাভ, ইত্যাদি।
- ডাইমেনশন টেবিল: এই টেবিলে ফ্যাক্ট টেবিলের ডেটা বর্ণনা করে এমন তথ্য থাকে, যেমন গ্রাহকের নাম, পণ্যের নাম, তারিখ, ইত্যাদি।
- সাব-ডাইমেনশন টেবিল: এই টেবিলগুলি ডাইমেনশন টেবিল থেকে আরও বিস্তারিত তথ্য ধারণ করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি বিক্রয় ডেটা ওয়্যারহাউসের জন্য Snowflake Schema নিম্নরূপ হতে পারে:
| টেবিলের নাম | কলাম |
| ফ্যাক্ট বিক্রয় (Fact Sales) | বিক্রয়_আইডি, গ্রাহক_আইডি, পণ্য_আইডি, তারিখ_আইডি, পরিমাণ, মূল্য |
| ডাইমেনশন গ্রাহক (Dimension Customer) | গ্রাহক_আইডি, নাম, ঠিকানা, শহর, রাজ্য |
| ডাইমেনশন পণ্য (Dimension Product) | পণ্য_আইডি, পণ্যের নাম, বিভাগ_আইডি, মূল্য |
| ডাইমেনশন তারিখ (Dimension Date) | তারিখ_আইডি, তারিখ, বছর, মাস, দিন |
| ডাইমেনশন বিভাগ (Dimension Category) | বিভাগ_আইডি, বিভাগের নাম |
এই উদাহরণে, ডাইমেনশন গ্রাহক, পণ্য এবং তারিখ টেবিলগুলি আরও ছোট সাব-ডাইমেনশন টেবিলের সাথে যুক্ত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ডাইমেনশন গ্রাহক টেবিলটি একটি ডাইমেনশন ঠিকানা টেবিলের সাথে যুক্ত হতে পারে, যেখানে গ্রাহকের ঠিকানা সম্পর্কিত আরও বিস্তারিত তথ্য থাকবে।
Snowflake Schema-র সুবিধা
Snowflake Schema ব্যবহারের কিছু সুবিধা নিচে উল্লেখ করা হলো:
- ডেটা পুনরাবৃত্তি হ্রাস: স্বাভাবিককরণের কারণে ডেটার পুনরাবৃত্তি হ্রাস পায়, যা স্টোরেজ স্পেস সাশ্রয় করে।
- ডেটা ইন্টিগ্রিটি উন্নত: ডেটা ইন্টিগ্রিটি উন্নত হয়, কারণ ডেটা শুধুমাত্র একটি স্থানে সংরক্ষণ করা হয়।
- কোয়েরি কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি: কিছু ক্ষেত্রে, কোয়েরি কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি পায়, কারণ ছোট টেবিলগুলি দ্রুত স্ক্যান করা যায়।
- পরিবর্তন ব্যবস্থাপনা সহজ: ডেটা পরিবর্তনের ক্ষেত্রে, শুধুমাত্র সংশ্লিষ্ট টেবিলগুলি আপডেট করতে হয়, যা পরিবর্তন ব্যবস্থাপনা সহজ করে।
- কম স্টোরেজ খরচ: ডেটা কমপ্যাক্টভাবে সংরক্ষণ করার কারণে স্টোরেজ খরচ কম হয়।
Snowflake Schema-র অসুবিধা
Snowflake Schema ব্যবহারের কিছু অসুবিধা নিচে উল্লেখ করা হলো:
- জটিলতা বৃদ্ধি: স্টার schema-র তুলনায় Snowflake Schema আরও জটিল, কারণ এখানে একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে হয়।
- কোয়েরি কর্মক্ষমতা হ্রাস: কিছু ক্ষেত্রে, কোয়েরি কর্মক্ষমতা হ্রাস পেতে পারে, কারণ একাধিক টেবিল থেকে ডেটা যোগ করতে হয়।
- রক্ষণাবেক্ষণ খরচ বৃদ্ধি: জটিলতার কারণে রক্ষণাবেক্ষণ খরচ বৃদ্ধি পেতে পারে।
- ডেটা পুনরুদ্ধারের জটিলতা: ডেটা পুনরুদ্ধারের জন্য একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে হয়, যা জটিল হতে পারে।
স্টার Schema এবং Snowflake Schema-র মধ্যে পার্থক্য
| বৈশিষ্ট্য | স্টার Schema | Snowflake Schema |
| টেবিলের সংখ্যা | কম | বেশি |
| জটিলতা | কম | বেশি |
| ডেটা পুনরাবৃত্তি | বেশি | কম |
| ডেটা ইন্টিগ্রিটি | কম | বেশি |
| কোয়েরি কর্মক্ষমতা | সাধারণত ভালো | কিছু ক্ষেত্রে ভালো, কিছু ক্ষেত্রে খারাপ |
| স্টোরেজ স্পেস | বেশি প্রয়োজন | কম প্রয়োজন |
Snowflake Schema-র ব্যবহার ক্ষেত্র
Snowflake Schema সাধারণত নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলিতে ব্যবহৃত হয়:
- ডাটা ওয়্যারহাউস: বড় আকারের ডেটা সংরক্ষণের জন্য এটি একটি আদর্শ মডেল।
- বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI): ব্যবসার সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
- রিপোর্টিং: বিভিন্ন ধরনের রিপোর্ট তৈরি করার জন্য এই মডেল ব্যবহার করা হয়।
- ডেটা মাইনিং: ডেটা থেকে মূল্যবান তথ্য খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- OLAP (Online Analytical Processing): জটিল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
Snowflake Schema ডিজাইন করার নিয়মাবলী
Snowflake Schema ডিজাইন করার সময় নিম্নলিখিত নিয়মাবলী অনুসরণ করা উচিত:
- ফ্যাক্ট টেবিল এবং ডাইমেনশন টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করতে হবে।
- ডাইমেনশন টেবিলগুলিকে এমনভাবে স্বাভাবিককরণ করতে হবে যাতে ডেটার পুনরাবৃত্তি হ্রাস পায়।
- সাব-ডাইমেনশন টেবিলগুলি শুধুমাত্র তখনই তৈরি করতে হবে যখন এটি প্রয়োজনীয়।
- টেবিলের নাম এবং কলামের নামগুলি অর্থবোধক হতে হবে।
- ডেটা টাইপগুলি সঠিকভাবে নির্বাচন করতে হবে।
- ইনডেক্সিং সঠিকভাবে করতে হবে, যাতে কোয়েরি কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি পায়।
- ডাটা মডেলটিকে নিয়মিতভাবে পর্যালোচনা এবং আপডেট করতে হবে।
Snowflake Schema-র বিকল্প
Snowflake Schema-র কিছু বিকল্প নিচে উল্লেখ করা হলো:
- স্টার schema: এটি Snowflake Schema-র একটি সরল রূপ।
- ফ্যাক্ট কনস্টেলেশন schema: এটি একাধিক ফ্যাক্ট টেবিল এবং ডাইমেনশন টেবিলের সমন্বয়ে গঠিত।
- ডাটা ভল্ট: এটি একটি ডেটা মডেলিং পদ্ধতি যা পরিবর্তনশীল ডেটা সংরক্ষণের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত।
Snowflake Schema বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত সরঞ্জাম
Snowflake Schema বাস্তবায়নের জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন:
- Oracle Data Warehouse Builder
- IBM DataStage
- Microsoft SQL Server Integration Services
- Teradata Parallel Transporter
- Amazon Redshift
Snowflake Schema এবং টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস
Snowflake Schema থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস করা সম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করে পণ্যের চাহিদা, গ্রাহকের পছন্দ এবং বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়। এই তথ্যগুলি বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক হতে পারে।
Snowflake Schema এবং ভলিউম বিশ্লেষণ
ভলিউম বিশ্লেষণ-এর জন্য Snowflake Schema একটি শক্তিশালী ভিত্তি প্রদান করে। এটি ঐতিহাসিক ডেটা সংরক্ষণে সাহায্য করে, যা সময়ের সাথে সাথে ভলিউমের পরিবর্তনগুলি বিশ্লেষণ করতে সহায়ক। এই বিশ্লেষণগুলি বাজারের গতিশীলতা বুঝতে এবং ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দিতে কাজে লাগে।
Snowflake Schema এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
Snowflake Schema-র মাধ্যমে সংগৃহীত ডেটা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়ায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি সম্ভাব্য ঝুঁকি চিহ্নিত করতে এবং প্রশমিত করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করে।
Snowflake Schema এবং পোর্টফোলিও অপটিমাইজেশন
পোর্টফোলিও অপটিমাইজেশন-এর জন্য Snowflake Schema থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে বিনিয়োগকারীদের জন্য উপযুক্ত পোর্টফোলিও তৈরি করা যেতে পারে।
Snowflake Schema এবং ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি
Snowflake Schema-র ডেটা বিশ্লেষণ করে কার্যকরী ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি তৈরি করা সম্ভব, যা বাজারের সুযোগগুলি কাজে লাগাতে সহায়ক।
Snowflake Schema এবং মার্কেট সেন্টিমেন্ট
Snowflake Schema থেকে প্রাপ্ত ডেটা মার্কেট সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা বিনিয়োগকারীদের মানসিক অবস্থা বুঝতে সাহায্য করে।
Snowflake Schema এবং ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ
ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ-এর জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা Snowflake Schema-তে সংরক্ষণ করা যেতে পারে, যা কোম্পানির আর্থিক অবস্থা মূল্যায়ন করতে সহায়ক।
Snowflake Schema এবং ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন
Snowflake Schema থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, যা ভবিষ্যতের মূল্য গতিবিধি সম্পর্কে ধারণা দিতে পারে।
Snowflake Schema এবং মুভিং এভারেজ
মুভিং এভারেজ গণনা করার জন্য Snowflake Schema-র ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ট্রেন্ড নির্ধারণে সহায়ক।
Snowflake Schema এবং আরএসআই (RSI)
আরএসআই (RSI) (Relative Strength Index) গণনা করার জন্য Snowflake Schema থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ওভারবট এবং ওভারসোল্ড পরিস্থিতি সনাক্ত করতে সাহায্য করে।
Snowflake Schema এবং MACD
MACD (Moving Average Convergence Divergence) গণনা করার জন্য Snowflake Schema-র ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ট্রেন্ডের পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে সহায়ক।
Snowflake Schema এবং বলিঙ্গার ব্যান্ডস
বলিঙ্গার ব্যান্ডস তৈরি করার জন্য Snowflake Schema থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে, যা বাজারের অস্থিরতা পরিমাপ করতে সাহায্য করে।
Snowflake Schema এবং ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট
ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট স্তরগুলি সনাক্ত করার জন্য Snowflake Schema-র ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে, যা সম্ভাব্য সমর্থন এবং প্রতিরোধের মাত্রা নির্ধারণ করতে সহায়ক।
Snowflake Schema এবং Elliott Wave Theory
Elliott Wave Theory বিশ্লেষণের জন্য Snowflake Schema থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে, যা বাজারের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বুঝতে সাহায্য করে।
উপসংহার
Snowflake Schema একটি শক্তিশালী ডেটা মডেলিং কৌশল, যা ডেটা ওয়্যারহাউস এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্স সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটার পুনরাবৃত্তি হ্রাস করে, ডেটা ইন্টিগ্রিটি উন্নত করে এবং কোয়েরি কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে। যদিও এটি স্টার schema-র তুলনায় জটিল, তবে এর সুবিধাগুলি এটিকে অনেক ক্ষেত্রে একটি উপযুক্ত বিকল্প করে তোলে।
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
