KQL শেখার গাইড

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