গ্রাফ ডাটাবেস কীভাবে ডেটাতে নেটওয়ার্কিং এনে দেয়

আধুনিক দিনের ডেটা-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রতিদিন তারা হ্যান্ডেল করে এমন বিশাল পরিমাণের ডেটা থেকে প্রাপ্ত প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টিগুলির উপর নির্ভরশীল। প্রতিবার আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য, অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে জটিল প্রশ্নগুলি পাঠাতে সক্ষম হওয়া দরকার এবং ডাটাবেসগুলি জটিল প্রশ্নের সমাধান করতে সক্ষম হওয়া উচিত। QLতিহ্যবাহী আরডিবিএমএস সিস্টেমগুলি যা এসকিউএলে নির্ভর করে তারা অত্যন্ত জটিল প্রশ্নগুলি পরিচালনা করতে অক্ষম। গ্রাফ ডাটাবেসগুলি এই সমস্যার সমাধান করতে সক্ষম হয়েছে কারণ তারা বস্তু এবং বস্তুর মধ্যে সম্পর্কের উপর নির্ভর করে। এই ভিত্তির উপর ভিত্তি করে, গভীর অন্তর্দৃষ্টিগুলি বের করা সম্ভব। গ্রাফ ডাটাবেসগুলির ব্যবহারটি এখনও সীমাবদ্ধ, যদিও এটির সুনির্দিষ্ট লক্ষণ রয়েছে যে ব্যবসায়রা তাদের ব্যবসায়কে শক্তিশালী করার জন্য অন্তর্দৃষ্টিগুলির উপর আরও বেশি নির্ভর করে। (সাধারণভাবে ডাটাবেসের বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, ডেটাবেসগুলির পরিচিতি দেখুন))

গ্রাফ ডাটাবেস কী?

গ্রাফ ডাটাবেসগুলি বুঝতে, আসুন নীচের উদাহরণটি ব্যবহার করুন:

বিল এবং তার পরিবার এমন একটি জায়গায় ছুটির পরিকল্পনা করতে চান যা দুর্দান্ত এশিয়ান খাবার সরবরাহ করে। তিনি তাড়াতাড়ি পরিকল্পনা শুরু করেছেন এবং তথ্য সন্ধান করার একটি উপায় অবশ্যই গুগল। যদিও গুগলের কাছ থেকে প্রাপ্ত তথ্যগুলি বিশ্বাসযোগ্য এবং ভাল, বিলের জন্য, যথাসম্ভব নির্দিষ্ট তথ্য পাওয়া গুরুত্বপূর্ণ। সুতরাং, তিনি তার বন্ধুদের, পরিচিতজন এবং সহকর্মীদের জিজ্ঞাসা শুরু করেন। আসুন আমরা ধরে নিই যে বিল রায়ান, শীনা এবং জনকে জিজ্ঞাসা করে, যারা তার প্রাথমিক যোগাযোগ (যোগাযোগের স্তর 1)। তিনটিই যত তাড়াতাড়ি সম্ভব তথ্য দিয়ে সাড়া দেওয়ার প্রতিশ্রুতি দেয়। রায়ান তার বন্ধু গ্রেগকে জিজ্ঞাসা করেছে, যিনি তার চাচাতো ভাই মার্টিনকে জিজ্ঞাসা করেছেন যিনি কয়েকবার ব্যাংককে গেছেন। মার্টিন ব্যাংককে তাঁর এশিয়ান খাবারের জন্য পরিচিত সমস্ত প্রিয় ইটারিগুলির নাম এবং বিশদটি সুপারিশ করেন। এই তথ্য বিলে রিলে করা হয়।