Neo4j এর Cypher কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ
নিবন্ধ শুরু:
Neo4j এর Cypher কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ
Neo4j একটি জনপ্রিয় গ্রাফ ডেটাবেস যা ডেটা মডেলিং এবং ব্যবস্থাপনার জন্য একটি ভিন্ন পদ্ধতি প্রদান করে। রিলেশনাল ডেটাবেসের (যেমন MySQL, PostgreSQL) বিপরীতে, Neo4j ডেটা এবং তাদের মধ্যেকার সম্পর্কগুলির উপর জোর দেয়। এই সম্পর্কগুলি প্রথম শ্রেণির নাগরিক হিসাবে বিবেচিত হয়, যা জটিল ডেটা স্ট্রাকচার এবং নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণকে সহজ করে তোলে। Neo4j-এর মূল ভিত্তি হলো এর কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ – Cypher। সাইফার একটি ডিক্লারেটিভ কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ, যা গ্রাফ ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এই নিবন্ধে, আমরা সাইফার কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজের বিভিন্ন দিক, এর সিনট্যাক্স, মূল ধারণা এবং ব্যবহারিক উদাহরণ নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করব।
সাইফারের মূল ধারণা
সাইফার কোয়েরিগুলি সাধারণত তিনটি প্রধান অংশ নিয়ে গঠিত:
- CLAUSEs (উপধারা): সাইফার কোয়েরি বিভিন্ন ক্লজ ব্যবহার করে তৈরি করা হয়, যেমন MATCH, CREATE, WHERE, RETURN, ORDER BY, LIMIT ইত্যাদি। প্রতিটি ক্লজের একটি নির্দিষ্ট কাজ আছে এবং এটি কোয়েরির ফলাফলকে প্রভাবিত করে।
- Patterns (নমুনা): সাইফার কোয়েরির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হলো প্যাটার্ন। প্যাটার্নগুলি নোড এবং তাদের মধ্যেকার সম্পর্কগুলি বর্ণনা করে। এই প্যাটার্নগুলি গ্রাফ ডেটার সাথে মেলানো হয় এবং সংশ্লিষ্ট ডেটা পুনরুদ্ধার করা হয়।
- Context (প্রেক্ষিত): কোয়েরির প্রেক্ষাপট নির্ধারণ করে যে কোন নোড এবং সম্পর্কগুলি ব্যবহার করা হবে।
সাইফারের সিনট্যাক্স
সাইফারের সিনট্যাক্স বেশ সহজবোধ্য এবং ইংরেজি ভাষার কাছাকাছি। একটি সাধারণ সাইফার কোয়েরির গঠন নিম্নরূপ:
``` MATCH (pattern) WHERE condition RETURN data ```
এখানে,
- MATCH ক্লজটি গ্রাফের মধ্যে প্যাটার্ন খোঁজার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- WHERE ক্লজটি ফলাফলের উপর শর্ত আরোপ করে।
- RETURN ক্লজটি কোয়েরির ফলাফল নির্দিষ্ট করে।
নোড এবং সম্পর্ক
সাইফারে, ডেটা নোড এবং সম্পর্কের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়।
- নোড (Node): নোডগুলি স্বতন্ত্র সত্তা উপস্থাপন করে। প্রতিটি নোডের একটি অনন্য আইডি এবং কিছু বৈশিষ্ট্য (properties) থাকতে পারে। নোডগুলি সাধারণত বন্ধনীর মধ্যে লেখা হয়, যেমন `(n:Person {name: 'John', age: 30})`। এখানে, `n` হলো নোডের ভেরিয়েবল, `Person` হলো লেবেল (label), এবং `name` ও `age` হলো বৈশিষ্ট্য।
- সম্পর্ক (Relationship): সম্পর্কগুলি নোডগুলির মধ্যে সংযোগ স্থাপন করে। প্রতিটি সম্পর্কের একটি শুরু নোড, একটি শেষ নোড, একটি প্রকার (type) এবং কিছু বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে। সম্পর্কগুলি তীরচিহ্নের মাধ্যমে দেখানো হয়, যেমন `[r:KNOWS]->`। এখানে, `r` হলো সম্পর্কের ভেরিয়েবল, `KNOWS` হলো প্রকার।
মৌলিক সাইফার কোয়েরি
১. সব নোড খুঁজে বের করা:
```cypher MATCH (n) RETURN n ```
এই কোয়েরিটি গ্রাফের সমস্ত নোড খুঁজে বের করবে এবং `n` ভেরিয়েবলের মাধ্যমে তাদের ফেরত দেবে।
২. নির্দিষ্ট লেবেলের নোড খুঁজে বের করা:
```cypher MATCH (n:Person) RETURN n ```
এই কোয়েরিটি `Person` লেবেলের সমস্ত নোড খুঁজে বের করবে।
৩. বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে নোড খুঁজে বের করা:
```cypher MATCH (n:Person {name: 'John'}) RETURN n ```
এই কোয়েরিটি `name` বৈশিষ্ট্যটি `'John'` এর সমান এমন `Person` লেবেলের নোড খুঁজে বের করবে।
৪. সম্পর্কযুক্ত নোড খুঁজে বের করা:
```cypher MATCH (n:Person)-[r:KNOWS]->(m:Person) RETURN n, r, m ```
এই কোয়েরিটি `Person` লেবেলের দুটি নোড খুঁজে বের করবে যারা `KNOWS` সম্পর্কের মাধ্যমে সংযুক্ত। `n` প্রথম নোড, `r` সম্পর্ক এবং `m` দ্বিতীয় নোড উপস্থাপন করে।
উন্নত সাইফার কোয়েরি
১. WHERE ক্লজ ব্যবহার করে ফিল্টার করা:
```cypher MATCH (n:Person {age: age}) WHERE age > 30 RETURN n ```
এই কোয়েরিটি `age` বৈশিষ্ট্যটি ৩০ এর বেশি এমন `Person` লেবেলের নোডগুলি খুঁজে বের করবে।
২. ORDER BY ক্লজ ব্যবহার করে সাজানো:
```cypher MATCH (n:Person) RETURN n.name, n.age ORDER BY n.age DESC ```
এই কোয়েরিটি `Person` লেবেলের নোডগুলির নাম এবং বয়স ফেরত দেবে এবং বয়স অনুসারে অবরোহ ক্রমে সাজাবে।
৩. LIMIT ক্লজ ব্যবহার করে ফলাফল সীমিত করা:
```cypher MATCH (n:Person) RETURN n.name, n.age LIMIT 5 ```
এই কোয়েরিটি `Person` লেবেলের নোডগুলির নাম এবং বয়স ফেরত দেবে, তবে শুধুমাত্র প্রথম ৫টি ফলাফল দেখাবে।
৪. CREATE ক্লজ ব্যবহার করে নতুন নোড এবং সম্পর্ক তৈরি করা:
```cypher CREATE (n:Person {name: 'Alice', age: 25}) CREATE (m:Person {name: 'Bob', age: 35}) CREATE (n)-[:KNOWS]->(m) ```
এই কোয়েরিটি `Alice` এবং `Bob` নামের দুটি নতুন `Person` নোড তৈরি করবে এবং তাদের মধ্যে `KNOWS` সম্পর্ক স্থাপন করবে।
৫. DELETE ক্লজ ব্যবহার করে নোড এবং সম্পর্ক মুছে ফেলা:
```cypher MATCH (n:Person {name: 'Alice'}) DETACH DELETE n ```
এই কোয়েরিটি `Alice` নামের `Person` নোড এবং তার সাথে সম্পর্কিত সমস্ত সম্পর্ক মুছে ফেলবে। `DETACH` কীওয়ার্ডটি সম্পর্কগুলি মুছে ফেলার জন্য প্রয়োজনীয়।
৬. SET ক্লজ ব্যবহার করে নোডের বৈশিষ্ট্য পরিবর্তন করা:
```cypher MATCH (n:Person {name: 'Bob'}) SET n.age = 40 RETURN n ```
এই কোয়েরিটি `Bob` নামের `Person` নোডের `age` বৈশিষ্ট্যটি পরিবর্তন করে ৪০ করে দেবে।
পথ (Paths) এবং প্যাটার্ন ম্যাচিং
সাইফার গ্রাফের মধ্যে পথ খুঁজে বের করার জন্য শক্তিশালী প্যাটার্ন ম্যাচিং ক্ষমতা প্রদান করে।
- Variable-length paths:
```cypher MATCH (n:Person)-[*1..3]->(m:Person) RETURN n, m ```
এই কোয়েরিটি `Person` নোড দুটির মধ্যে ১ থেকে ৩ হপের দৈর্ঘ্যের সমস্ত পথ খুঁজে বের করবে।
- Unique paths:
```cypher MATCH p=shortestPath((n:Person {name: 'Alice'})-[*]->(m:Person {name: 'Bob'})) RETURN p ```
এই কোয়েরিটি `Alice` এবং `Bob` এর মধ্যে সংক্ষিপ্ততম পথ খুঁজে বের করবে।
ফাংশন এবং পদ্ধতি
সাইফার বিভিন্ন বিল্ট-ইন ফাংশন এবং পদ্ধতি সমর্থন করে যা ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
- String functions: `toUpper()`, `toLower()`, `substring()` ইত্যাদি।
- Math functions: `abs()`, `sqrt()`, `round()` ইত্যাদি।
- List functions: `size()`, `contains()`, `filter()` ইত্যাদি।
- Date functions: `date()`, `year()`, `month()` ইত্যাদি।
বাস্তব বিশ্বের উদাহরণ
১. সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ: বন্ধুত্বের সম্পর্ক, প্রভাবশালীদের সনাক্তকরণ, কমিউনিটি ডিটেকশন ইত্যাদি। ২. সুপারিশ ইঞ্জিন: ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং আচরণের উপর ভিত্তি করে পণ্য বা পরিষেবা সুপারিশ করা। ৩. ফ্রড ডিটেকশন: সন্দেহজনক লেনদেন এবং কার্যকলাপ সনাক্ত করা। ৪. নলেজ গ্রাফ: বিভিন্ন ডেটা উৎসের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে জ্ঞান তৈরি করা।
Cypher-এর সুবিধা
- সহজ সিনট্যাক্স: সাইফারের সিনট্যাক্স সহজ এবং পাঠযোগ্য, যা নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য শেখা সহজ করে তোলে।
- ডিক্লারেটিভ প্রোগ্রামিং: সাইফার একটি ডিক্লারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ, যার মানে আপনি কী চান তা নির্দিষ্ট করেন, কীভাবে তা পেতে হবে তা নয়।
- গ্রাফ ডেটার জন্য অপ্টিমাইজড: সাইফার গ্রাফ ডেটার সাথে কাজ করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, যা জটিল সম্পর্কগুলি সহজে পরিচালনা করতে পারে।
- শক্তিশালী প্যাটার্ন ম্যাচিং: সাইফার শক্তিশালী প্যাটার্ন ম্যাচিং ক্ষমতা প্রদান করে, যা গ্রাফের মধ্যে নির্দিষ্ট ডেটা খুঁজে বের করতে সহায়ক।
উপসংহার
Neo4j-এর Cypher কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ গ্রাফ ডেটাবেস ব্যবস্থাপনার জন্য একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় হাতিয়ার। এর সহজ সিনট্যাক্স, ডিক্লারেটিভ প্রোগ্রামিং মডেল এবং শক্তিশালী প্যাটার্ন ম্যাচিং ক্ষমতা এটিকে বিভিন্ন বাস্তব বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে। সাইফার শেখা এবং ব্যবহার করা আপনাকে গ্রাফ ডেটার সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে সাহায্য করতে পারে।
ডেটা মডেলিং গ্রাফ ডেটাবেস Neo4j সাইফার (কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ) রিলেশনাল ডেটাবেস কোয়েরি অপটিমাইজেশন ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ সুপারিশ ইঞ্জিন ফ্রড ডিটেকশন নলেজ গ্রাফ ডেটা মাইনিং মেশিন লার্নিং ডাটা স্ট্রাকচার অ্যালগরিদম ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম ইনডেক্সিং ট্রানজেকশন ম্যানেজমেন্ট কনকারেন্সি কন্ট্রোল ডাটা ইন্টিগ্রিটি সিকিউরিটি
সম্পর্কিত কৌশল, টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণের জন্য:
ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন মুভিং এভারেজ আরএসআই (রিলেটিভ স্ট্রেন্থ ইনডেক্স) এমএসিডি (মুভিং এভারেজ কনভারজেন্স ডাইভারজেন্স) ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (ভিডব্লিউএপি) অন-ব্যালেন্স ভলিউম (ওবিভি) বলিঙ্গার ব্যান্ডস স্টোকাস্টিক অসিলেটর Elliott Wave Theory ডাউন ট্রেন্ড আপট্রেন্ড সাইডওয়েজ মার্কেট সাপোর্ট এবং রেসিস্টেন্স ব্রেকআউট রিভার্সাল প্যাটার্ন কারণ: এই নিবন্ধটি সাইফার কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ নিয়ে আলোচনা করে, যা Neo4j গ্রাফ ডেটাবেসের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ। এই কারণে, "সাইফার (কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ)" শ্রেণীটি সবচেয়ে উপযুক্ত।
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
