Database normalization
ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ
ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ (Database Normalization) একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া। এটি ডাটাবেসের ডিজাইনকে উন্নত করে এবং ডেটা সংরক্ষণে ত্রুটি হ্রাস করে। একটি সুগঠিত ডাটাবেস তৈরি করার জন্য এই প্রক্রিয়া অনুসরণ করা অত্যাবশ্যক। এই নিবন্ধে, ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ কী, কেন এটি প্রয়োজন, এর বিভিন্ন পর্যায় এবং বাস্তব উদাহরণ নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।
ভূমিকা ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ হলো ডেটা冗余তা (Data Redundancy) দূর করার একটি পদ্ধতি। এর মাধ্যমে ডাটাবেসের ডেটা এমনভাবে সাজানো হয় যাতে ডেটা সন্নিবেশ (Data Insertion), আপডেট (Update) এবং অপসারণ (Deletion) করার সময় কোনো অসঙ্গতি (Inconsistency) সৃষ্টি না হয়। ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ ডেটা মডেলিংয়ের একটি অংশ, যা একটি ডাটাবেসের কাঠামো তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
স্বাভাবিকীকরণের প্রয়োজনীয়তা ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণের প্রধান উদ্দেশ্যগুলো হলো:
- ডেটা冗余তা হ্রাস করা: একই ডেটা বারবার সংরক্ষণ করার প্রবণতা কমানো।
- ডেটা অখণ্ডতা (Data Integrity) নিশ্চিত করা: ডেটার নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখা।
- স্থান সাশ্রয় করা: কম স্থানে বেশি ডেটা সংরক্ষণ করা।
- ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করা: দ্রুত ডেটা পুনরুদ্ধার (Data Retrieval) এবং প্রক্রিয়াকরণ (Processing) করা।
- ডাটাবেস পরিবর্তনের জটিলতা কমানো: ডাটাবেসের কাঠামো পরিবর্তন করা সহজ করে তোলা।
স্বাভাবিককরণের পর্যায়সমূহ ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ বিভিন্ন পর্যায়ে সম্পন্ন হয়। প্রতিটি পর্যায় একটি নির্দিষ্ট সেট নিয়ম অনুসরণ করে, যা ফাংশনাল ডিপেন্ডেন্সি (Functional Dependency) এবং ডেটা অখণ্ডতার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। নিচে বিভিন্ন পর্যায়গুলো আলোচনা করা হলো:
প্রথম স্বাভাবিক রূপ (First Normal Form - 1NF) একটি টেবিলকে 1NF-এ আনতে হলে নিম্নলিখিত শর্তগুলো পূরণ করতে হবে:
- প্রতিটি কলামে শুধুমাত্র পরমাণু মান (Atomic Value) থাকতে হবে। অর্থাৎ, একটি কলামে একাধিক মান রাখা যাবে না।
- টেবিলের প্রতিটি সারি (Row) অনন্য (Unique) হতে হবে।
- কোনো পুনরাবৃত্তিমূলক গ্রুপ (Repeating Group) থাকা চলবে না।
উদাহরণ: একটি টেবিল যেখানে একজন শিক্ষার্থীর নাম এবং একাধিক ফোন নম্বর রয়েছে:
| শিক্ষার্থী আইডি | নাম | ফোন নম্বর |
|---|---|---|
| 1 !! রফিক !! 01711111111, 01911111111 | ||
| 2 !! শফিক !! 01811111111 |
এই টেবিলটি 1NF-এ নেই, কারণ ফোন নম্বর কলামে একাধিক মান রয়েছে। এটিকে 1NF-এ আনতে হলে, ফোন নম্বরের জন্য আলাদা সারি তৈরি করতে হবে:
| শিক্ষার্থী আইডি | নাম | ফোন নম্বর |
|---|---|---|
| 1 !! রফিক !! 01711111111 | ||
| 1 !! রফিক !! 01911111111 | ||
| 2 !! শফিক !! 01811111111 |
দ্বিতীয় স্বাভাবিক রূপ (Second Normal Form - 2NF) একটি টেবিলকে 2NF-এ আনতে হলে, এটি অবশ্যই 1NF-এ থাকতে হবে এবং নিম্নলিখিত শর্ত পূরণ করতে হবে:
- প্রাইমারি কী (Primary Key)-এর উপর সম্পূর্ণরূপে নির্ভরশীল হতে হবে। অর্থাৎ, কোনো নন-কী অ্যাট্রিবিউট (Non-key Attribute) প্রাইমারি কী-এর কোনো অংশের উপর নির্ভরশীল হতে পারবে না।
উদাহরণ: একটি টেবিল যেখানে অর্ডার আইডি (Order ID), পণ্যের আইডি (Product ID) এবং পণ্যের দাম (Product Price) রয়েছে:
| অর্ডার আইডি | পণ্যের আইডি | পণ্যের দাম |
|---|---|---|
| 1 !! 101 !! 100 | ||
| 1 !! 102 !! 200 | ||
| 2 !! 101 !! 100 |
এখানে, অর্ডার আইডি এবং পণ্যের আইডি একসাথে প্রাইমারি কী। পণ্যের দাম শুধুমাত্র পণ্যের আইডির উপর নির্ভরশীল, অর্ডার আইডির উপর নয়। তাই এটি 2NF-এ নেই। এটিকে 2NF-এ আনতে হলে, পণ্যের দামের জন্য আলাদা টেবিল তৈরি করতে হবে:
| অর্ডার আইডি | পণ্যের আইডি |
|---|---|
| 1 !! 101 | |
| 1 !! 102 | |
| 2 !! 101 |
এবং
| পণ্যের আইডি | পণ্যের দাম |
|---|---|
| 101 !! 100 | |
| 102 !! 200 |
তৃতীয় স্বাভাবিক রূপ (Third Normal Form - 3NF) একটি টেবিলকে 3NF-এ আনতে হলে, এটি অবশ্যই 2NF-এ থাকতে হবে এবং নিম্নলিখিত শর্ত পূরণ করতে হবে:
- কোনো নন-কী অ্যাট্রিবিউট অন্য কোনো নন-কী অ্যাট্রিবিউটের উপর নির্ভরশীল হতে পারবে না।
উদাহরণ: একটি টেবিল যেখানে গ্রাহকের আইডি (Customer ID), শহরের আইডি (City ID) এবং শহরের নাম (City Name) রয়েছে:
| গ্রাহকের আইডি | শহরের আইডি | শহরের নাম |
|---|---|---|
| 1 !! 1 !! ঢাকা | ||
| 2 !! 2 !! চট্টগ্রাম | ||
| 3 !! 1 !! ঢাকা |
এখানে, শহরের নাম শহরের আইডির উপর নির্ভরশীল, গ্রাহকের আইডির উপর নয়। তাই এটি 3NF-এ নেই। এটিকে 3NF-এ আনতে হলে, শহরের নামের জন্য আলাদা টেবিল তৈরি করতে হবে:
| গ্রাহকের আইডি | শহরের আইডি |
|---|---|
| 1 !! 1 | |
| 2 !! 2 | |
| 3 !! 1 |
এবং
| শহরের আইডি | শহরের নাম |
|---|---|
| 1 !! ঢাকা | |
| 2 !! চট্টগ্রাম |
বয়েস-কড স্বাভাবিক রূপ (Boyce-Codd Normal Form - BCNF) BCNF হলো 3NF-এর একটি উন্নত সংস্করণ। একটি টেবিলকে BCNF-এ আনতে হলে, প্রতিটি নির্ণায়ক (Determinant) অবশ্যই সুপারকী (Superkey) হতে হবে।
চতুর্থ স্বাভাবিক রূপ (Fourth Normal Form - 4NF) 4NF-এ একটি টেবিলকে BCNF-এ থাকতে হবে এবং একাধিক মূল্যবান নির্ভরতা (Multivalued Dependency) থাকা চলবে না।
পঞ্চম স্বাভাবিক রূপ (Fifth Normal Form - 5NF) 5NF-এ একটি টেবিলকে 4NF-এ থাকতে হবে এবং যোগ নির্ভরতা (Join Dependency) থাকা চলবে না।
ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণের উদাহরণ একটি লাইব্রেরি ডাটাবেসের কথা ধরা যাক। এখানে বই, লেখক এবং প্রকাশনীর তথ্য রয়েছে।
বই টেবিল (Book Table):
- বই আইডি (Book ID) - প্রাইমারি কী
- বইয়ের নাম (Book Name)
- লেখকের আইডি (Author ID)
- প্রকাশনীর আইডি (Publisher ID)
লেখক টেবিল (Author Table):
- লেখকের আইডি (Author ID) - প্রাইমারি কী
- লেখকের নাম (Author Name)
প্রকাশনী টেবিল (Publisher Table):
- প্রকাশনীর আইডি (Publisher ID) - প্রাইমারি কী
- প্রকাশনীর নাম (Publisher Name)
এই ডাটাবেসটি 3NF-এ আছে। প্রতিটি টেবিল তার প্রাইমারি কী-এর উপর সম্পূর্ণরূপে নির্ভরশীল এবং কোনো নন-কী অ্যাট্রিবিউট অন্য কোনো নন-কী অ্যাট্রিবিউটের উপর নির্ভরশীল নয়।
ডাটাবেস ডিজাইন কৌশল ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণের সময় কিছু ডিজাইন কৌশল অনুসরণ করা উচিত:
- ডেটা মডেলিং (Data Modeling): ডাটাবেসের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী একটি উপযুক্ত ডেটা মডেল তৈরি করা।
- সম্পর্ক স্থাপন (Relationship Establishment): টেবিলগুলোর মধ্যে সঠিক সম্পর্ক স্থাপন করা (যেমন: ওয়ান-টু-ওয়ান, ওয়ান-টু-মেনি, মেনি-টু-মেনি)।
- কী নির্বাচন (Key Selection): প্রতিটি টেবিলের জন্য উপযুক্ত প্রাইমারি কী এবং ফরেন কী (Foreign Key) নির্বাচন করা।
- ইন্ডেক্সিং (Indexing): ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ইন্ডেক্স ব্যবহার করা।
ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ এবং কর্মক্ষমতা ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা বাড়াতে সহায়ক। তবে, অতিরিক্ত স্বাভাবিকীকরণ (Over-Normalization) ডাটাবেসের জটিলতা বাড়াতে পারে এবং কিছু ক্ষেত্রে কর্মক্ষমতা কমিয়ে দিতে পারে। তাই, ডাটাবেস ডিজাইন করার সময় স্বাভাবিকীকরণ এবং কর্মক্ষমতার মধ্যে একটি ভারসাম্য বজায় রাখা উচিত।
উপসংহার ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যা ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করে এবং ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা বাড়ায়। বিভিন্ন স্বাভাবিককরণের পর্যায়গুলো অনুসরণ করে একটি সুগঠিত ডাটাবেস তৈরি করা সম্ভব। ডাটাবেস ডিজাইন করার সময় ডেটা মডেলিং, সম্পর্ক স্থাপন এবং কী নির্বাচনের মতো বিষয়গুলোর উপর মনোযোগ দেওয়া উচিত।
আরও জানতে:
- ডাটা মডেলিং
- রিলেশনাল ডাটাবেস
- এসকিউএল (SQL)
- ডাটাবেস ডিজাইন
- ডাটা অখণ্ডতা
- ফাংশনাল ডিপেন্ডেন্সি
- প্রাইমারি কী
- ফরেন কী
- ইন্ডেক্সিং
- ডাটাবেস কর্মক্ষমতা
- ডাটা冗redundancy
- ডাটাবেস নিরাপত্তা
- ট্রানজেকশন ম্যানেজমেন্ট
- ডাটা পুনরুদ্ধার
- ডাটা ব্যাকআপ
- ডাটা মাইনিং
- ডাটা ওয়্যারহাউজিং
- বিগ ডাটা
- ক্লাউড ডাটাবেস
- নোএসকিউএল ডাটাবেস
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
