সূচকের উন্মাদনা: কীভাবে ডাটাবেস বিশৃঙ্খলা এড়ানো যায়

টেকোপিডিয়া স্টাফ দ্বারা, অক্টোবর 5, 2016

টেকওয়ে: হোস্ট এরিক কাভানাঘ ডাঃ রবিন ব্লার, ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড এবং আইডিরার বার্ট স্কালজোর সাথে ডাটাবেস সূচীকরণের বিষয়ে আলোচনা করেছেন।

আপনি বর্তমানে লগ ইন নেই Please ভিডিওটি দেখতে লগ ইন বা সাইন আপ করুন।

টেকোপিডিয়া কনটেন্ট পার্টনার

টেকোপিডিয়া স্টাফ ব্লার গ্রুপের সাথে অনুমোদিত এবং ডানদিকে বিকল্পগুলি ব্যবহার করে যোগাযোগ করা যেতে পারে। আমরা শিল্প অংশীদারদের সাথে কীভাবে কাজ করি তার তথ্যের জন্য এখানে ক্লিক করুন।

• প্রোফাইল
• ওয়েবসাইট

এরিক কাভানাঘ: মহিলা ও ভদ্রলোক, হ্যালো, এবং আবারও আপনাকে স্বাগতম। এটি বুধবার, পূর্বের চারটা বাজে, এবং আপনারা যারা প্রোগ্রামটি জানেন, তার অর্থ কী তা জানেন, হট টেকনোলজিসের আরেকটি পর্বের সময় এসেছে। হ্যাঁ, সত্যিই। আমার নাম এরিক কাভানাঘ, আমি আজকের অধিবেশনটির জন্য আপনার পরিচালক হব: "সূচক উন্মাদনা: কীভাবে ডাটাবেস বিশৃঙ্খলা এড়ানো যায়।" বা যেমন আমি শেষ ইমেল বিস্ফোরণে উল্লেখ করেছি, "ডাটাবেস র্যাংলিং।" আজকাল হট টার্ম, "বিচলন।" প্রত্যেকেই তা করে। সত্যিই আপনার সম্পর্কে একটি স্লাইড আছে। এবং আমার সম্পর্কে যথেষ্ট।

সুতরাং, হট টেকনোলজি সিরিজটি একটি নির্দিষ্ট স্থানকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, ব্রিফিং রুমের বিপরীতে যা হ'ল একের পর এক লাইভ বিশ্লেষক ব্রিফিং, হট টেকের জন্য আমরা দুটি বিশ্লেষক পাই get আজ এটি আমাদের নিজস্ব ডক্টর রবিন ব্লার এবং আমাদের ডেটা বিজ্ঞানী দেজ ব্লাঞ্চফিল্ড হতে চলেছে। এবং আমরা এমন একটি বিষয়ে কথা বলছি যা আমি মনে করি আজকের বাজারে যা ঘটছে তা সত্যই প্রতীকী।

মূল কথাটি হ'ল আমরা আজকাল জটিলতার জগতে রয়েছি। সত্যই, আপনি যদি পনের বছর বা বিশ বছরের কথা ভাবেন, বিশেষত ডাটাবেস প্রযুক্তির ক্ষেত্রে এটি তখন এক বিচিত্র বিশ্ব ছিল। ডাটাবেসগুলি মোটামুটি সহজ ব্যবহৃত হত। তাদের মধ্যে হাতে গোনা কয়েকজন ছিল; তাদের বেশিরভাগই ছিল সম্পর্কযুক্ত। এখন, আমাদের কাছে ডাটাবেস প্রযুক্তির পুরো প্যানপ্লি রয়েছে। যে কেউ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে বা ডেটা দিয়ে কিছু করতে চায় তার জন্য আক্ষরিক অর্থে টেবিলে কয়েকটি স্কোর। সবকিছু বদলে যাচ্ছে এবং এটি সেই সমস্ত লোককে প্রভাবিত করে যারা এই সিস্টেমগুলি পরিচালনা করার চেষ্টা করে। আমরা আজ বার্ট স্কালজোর সাথে কথা বলতে যাচ্ছি, যিনি এই ক্ষেত্রের সত্যিকারের বিশেষজ্ঞ; সেই সমস্ত ডেটা হ্যান্ডেল পেতে আপনি কী করতে পারেন সে সম্পর্কে তিনি আইডিরার সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজমেন্ট। এটির সাথে, আমি এটি নিয়ে যাওয়ার জন্য এটি ডাক্তার রবিন ব্লুরের হাতে তুলে দেব। রবিন, মেঝে তোমার।

রবিন ব্লুর: ঠিক আছে, এই পরিচিতির জন্য ধন্যবাদ। আমি এটি মনে করি - কারণ এটি দুটি হাতের জিনিস, আমি মনে করি যে আমি এই হট টেক শোটির পরিচিতি হিসাবে সাধারণভাবে ডাটাবেস অপ্টিমাইজেশনের বিষয়ে কথা বলব। আমি জীবন শুরু করেছিলাম - প্রযুক্তি এবং বিশ্লেষণে - আমি জীবন এটি শুরু করেছিলাম কারণ আমি ডিসি ভ্যাক্স প্ল্যাটফর্মে ডাটাবেসের সক্ষমতা নিয়ে নিবন্ধ লিখতাম used এবং সেই কারণে, ডাটাবেস ব্যয়কারীরা আমাকে সংক্ষিপ্ত করতেন। এবং জিনিসটি আমার কাছে এ জাতীয় ঘটনা ঘটে তা হ'ল কেন আপনার একটি ডাটাবেস থাকবে? আমার অর্থ, সেই দিনগুলিতে প্রচুর লোকেরা কী মূল্যের ফাইলগুলি তৈরি করত এবং আমরা যেমন ডাকি তেমনি এক ধরণের সূচী অনুক্রমিক মিথ্যাচার করতে ব্যবহার করতাম, তবে এক ধরণের ডাটাবেস ক্ষমতা তৈরি করার জন্য, এবং আপনি জানেন যে আপনার কেন হবে আর কিছু?

এবং এর উত্তর, আমি মাইকেল স্টোনব্রেকার এর সর্বোত্তম উত্তর দিয়েছি বলে মনে করি এবং তিনি বলেছিলেন, "কোনও ডাটাবেসই কোথাও কোনও তথ্য জানতে পারে না তার চেয়ে আরও বেশি কিছু জানতে পারে যে ডেটা কোথায় এবং কীভাবে তা পাওয়া যায়" " এবং আমি মনে করি এটি আকর্ষণীয়; এটি খেলা প্রকৃতি। তবে ১৯৯৯ সালে - আমি প্রযুক্তি বিশ্লেষণ শুরু করেছিলাম এবং আপনি জানেন যে সেই সময়ে ডেটাবেসগুলি খুব সাধারণ ছিল এবং সম্পর্কিত ডেটাবেসগুলি অত্যন্ত সাধারণ ছিল। তাদের এত সামর্থ্য ছিল, আমি বলতে চাইছি, তারা ডেটা সংরক্ষণ করতে পারে, স্পষ্টতই, এবং আপনি ব্যাক আপ নিতে পারেন এবং তারা ছিল, তারা এসিডি অনুগত ছিল, তবে তাদের সত্যই খুব দুর্বল অপটিমাইজার ছিল। প্রকৃতপক্ষে, তর্ক করা শক্ত হবে যে তাদের মোটেই অপটিমাইজার ক্ষমতা ছিল।

এবং পরে সেগুলি আরও ভাল এবং উন্নত হয়ে উঠল, তবে, আপনি জানেন, যখন কোনও ডাটাবেস কাজ করে না - কারণ এই ক্যাঙ্গারুগুলি একরকম বা অন্য কোনও উপায়ে দেখায় - কারণ এটি ধীর হয়ে যাচ্ছে এর এক ভয়াবহ কারণ থাকতে পারে। এবং এটি আমাকে এই বিষয়টিতে নিয়ে আসে: ডাটাবেসে অনেকগুলি ফাংশন থাকে তবে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণটি হল কোয়েরি অপটিমাইজেশন। যদি তারা তা না করে তবে আপনি সেগুলি ব্যবহার করবেন না। এটি তাত্ক্ষণিকভাবে তথ্য পাওয়ার বিষয়ে, প্রচুর সহকারী ব্যবহারকারী যখন রয়েছে তখন এটি করতে সক্ষম হবেন এবং এটি একটি কঠিন সমস্যা। এবং যখন আপনি আসলে দেখুন, আসুন তাদের পছন্দসই ডাটাবেসগুলি বলুন, যদি আপনি চান - তবে অবশ্যই ওরাকল, কিছুটা কম পরিসরে, মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভার, অবশ্যই টেরাদাতা এবং ডিবি 2 - এই ডাটাবেসের অপ্টিমাইজারগুলি পেয়েছে, কয়েক দশক পরে বিল্ডিং। আপনি জানেন, তারা করেন নি - কেউ বসে নেই - ছয়টি লোক দু'বোন, বছর, প্রকল্পে এবং কেবল একসাথে নক করে। এটি এর মতো কাজ করে না। অপ্টিমাইজেশনের ক্ষমতা ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পেয়েছে এবং এটি অনেকগুলি বর্ধন করে। যাইহোক, এর ডাটাবেসের পটভূমি সম্পর্কে কথা বলা যাক। ঠিক আছে, নোএসকিউএল ডাটাবেস সম্পর্কে এখন যা বলা হয়েছে তা খুব ভয়ঙ্কর রয়েছে এবং গ্রাফ ডাটাবেসের জন্য অনেক উত্সাহও রয়েছে। এবং হ্যাডোপ এবং এর মতো জিনিসগুলির উপর এসকিউএল ব্যবহার। তবে বিষয়টির সত্যতা হ'ল যদি আপনি এখনই একটি ডাটাবেস চান তবে আপনি যদি পুরোপুরি কার্যকরী, ওএলটিপি এবং বৃহত্তর ক্যোয়ারী ট্র্যাফিক সক্ষম করতে চান তবে এটি একটি সম্পর্কযুক্ত ডাটাবেস, বা এটি কিছুই নয়।

রিলেশনাল ডেটাবেসগুলির মধ্যে ওরাকল জনপ্রিয়তায় প্রভাবশালী। মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভার, আমি মনে করি দ্বিতীয়। তারা উভয়ই ওএলটিপি এবং ক্যোয়ারী কাজের চাপের জন্য ব্যবহৃত হতে সক্ষম তবে বাস্তবে আপনি সেই কাজের চাপ মিশ্রিত করে দূরে যেতে পারবেন না। আপনাকে ওলটিপি ওয়ার্কলোড এবং ক্যোয়ারী কাজের চাপের জন্য বিভিন্ন ঘটনা দরকার। এসকিউএল এবং গ্রাফের বিকল্প রয়েছে। বেশিরভাগ সংস্থাগুলি একটি নির্দিষ্ট ডেটাবেসকে মানক করে, সে কারণেই - আমি বলতে চাইছি অন্যান্য দশক খেলোয়াড়ের সাথে কয়েক দশক ধরে লড়াই করার পরে, ওরাকল সর্বাধিক প্রভাবশালী হয়ে উঠেছে। কেবলমাত্র তারা কর্পোরেট লাইসেন্স বিক্রি করতে পেরেছিল এবং তাই সংস্থাগুলি কেবল ব্যতিক্রমী পণ্যগুলিতে বিকল্প পণ্য ব্যবহার করবে ওরাকল কেবল সেগুলি করবে না। এবং ডাটাবেস কৌশলগত যে তারা বিকশিত হয়। এবং আপনি জানেন যে আমি এই উপস্থাপনাটির জন্য কিছুটা গবেষণা করেছি, এবং এটি একধরণের - আমি এটির মধ্যে কিছুক্ষণের মধ্যে আসব, তবে এটি ডিবিএর অবস্থান থেকে দেখার দিক থেকে তারা কীভাবে বিকশিত হবে তা আকর্ষণীয়। এটাকেই আমি অদৃশ্য ট্রেন্ড বলি। এটা মুর আইন ঘনক্ষেত। এটি মোটামুটি এর মতো: বৃহত্তম ডাটাবেসটি এবং নতুন ডাটাবেসগুলি, এমন কোনও পুরাতন ডাটাবেস নেই যা নিখরচায় অনেক বেশি ডেটা পেয়েছে। এটি সাধারণত একটি ডাটাবেস যা একটি নতুন সমস্যায় প্রয়োগ করা হচ্ছে। এবং এগুলি প্রকৃতপক্ষে ডেটা ভলিউমের ক্ষেত্রে বৃদ্ধি পায়। মোটামুটিভাবে মুর এর কিউবে আইন। সুতরাং মুর আইন প্রতি ছয় বছরে দশ বার একটি ফ্যাক্টর। ভিএলডিবিগুলির প্রতি ছয় বছরে এক হাজারের ফ্যাক্টর বাড়ার প্রবণতা রয়েছে। 1991, 1992-এ, বড় ডেটাবেসগুলি মেগাবাইটের ক্ষেত্রে পরিমাপ করা হয়। '97 এবং '98-তে, গিগাবাইট। 2003, '4, টেরাবাইট। ২০০৯, '১০, আপনি পেটাবাইট ডাটাবেসগুলি দেখতে শুরু করেছেন। আমি মনে করি এখনই সেখানে সম্ভবত এক বা দুটি এক্সাবাইট ডাটাবেস ছিল, তবে সবচেয়ে বড় কথা শুনেছি সময় মতো 200 পেটাবাইট, এবং আপনি জানেন যে কোনও পেটাবাইট ডাটাবেসে ডেটা পাচ্ছেন না। তবে, এর বেশিরভাগই সম্ভবত নতুন বড় ওয়েব ২.০ সংস্থাগুলি হবে, সম্ভবত, আপনি ফেসবুকটি সেই দিকে এগিয়ে চলেছেন।

তবে যাইহোক, আপনি যদি সত্যিই এটি তাকান, কোনও ডাটাবেসটি ভলিউমে সেই ধরণের ক্রমবর্ধমান মধ্য দিয়ে যাওয়ার আশা করে, এটি অনেক কিছু জিজ্ঞাসা করে। এবং লক্ষণীয়ভাবে, পেটাবাইট স্তর পর্যন্ত অবশ্যই তারা যুক্তিসঙ্গতভাবে ভাল করেছে। মানে আমি নতুন কিছু না বলে পুরানো পণ্যগুলির বিষয়ে কথা বলছি। তারা মনে হয় অসাধারণ ভাল করেছে। আমরা যদি ডাটাবেস কর্মক্ষমতা, বাধাগুলি দেখে থাকি তবে এটি আমার ঠিক সেই সময়গুলিতে যত্ন নেওয়ার সময় ফিরে আসে এবং তাদের সম্পর্কে চিন্তা করতে হয়েছিল। আপনি জানেন যে এটি মূলত হার্ডওয়্যার বিচ্ছেদ। সিপিইউ বাধা রয়েছে, সম্ভবত মেমোরির বাধা রয়েছে, সম্ভবত ডিস্কের বাধা রয়েছে, সম্ভবত। এটি এমন নেটওয়ার্ক হতে পারে যা আপনাকে শোক করতে পারে এবং আপনি কী করছেন তার উপর নির্ভর করে আপনি লকিংয়ের ক্ষেত্রেও সমস্যা পেতে পারেন তবে সাধারণত এটি কারণ প্রোগ্রামটি জানেন না কে লক কল করতে পারে। সুতরাং, আপনি যদি একটি ডাটাবেস টিউন করতে যাচ্ছেন, আপনি আসলে এটি টিউন করার চেষ্টা করছেন যাতে এটি এই পাঁচটি সম্ভাব্য বাধাগুলির পাশাপাশি এটি করতে পারে between এবং এটি কোনও সহজ বিষয় নয়, কারণ আপনি যে কোনও সার্ভারে মেমরির পরিমাণটি কনফিগার করতে পারেন তা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। তারপরে সিপিইউগুলি মাল্টিকোর, ডিস্কে পরিণত হয়েছে, আমরা এখন যা করতে পারি তা আমি মনে করি, এমনকি কমোডিটি সার্ভারগুলিতেও, আমি মনে করি আপনি কয়েকশত টেরাবাইট, পেটাবাইটের চতুর্থাংশ, এমনকি কোনও পণ্য সার্ভারেও করতে পারেন। সুতরাং, এই সমস্ত কিছুর সাথে আপনি খেলতে পারবেন, অবশ্যই নেটওয়ার্ক বিভিন্ন গতিতে যেতে পারে, তবে বেশিরভাগ সময় আপনি যখন ডাটাবেসগুলি নিয়ে কাজ করছেন, আপনি সত্যই সার্ভারগুলির মধ্যে ফাইবার কেবলগুলি রাখতে চান এবং এটির উপর অন্য কোনও কিছুই চলমান নেই, বিশেষত ঐ দিকে.

ডাটাবেস কর্মক্ষমতা কারণ। আমি বোঝাতে চাইছি, এইগুলি কী হতে চলেছে তা আমি বাইরে রেখে চলেছি, কারণ আমি জানি যে ডেজ এটি সম্পর্কে কথা বলতে চলেছে, তবে খারাপ ডাটাবেস ডিজাইনের অর্থ একটি দুর্বল সম্পাদন করা ডাটাবেস। খারাপ প্রোগ্রামিং ডিজাইনের অর্থ সম্ভবত খুব বোকা এসকিউএল একটি ডেটাবেজে নিক্ষেপ করা যেতে পারে, যা কেবল একটি ভয়ঙ্কর অনেক বেশি সময় নেয়। সংমেয় এবং কাজের চাপ মেশানো, অত্যধিক সম্মিলিত সমস্যা বাধা দেয়। কাজের চাপ মেশানো, যখন আপনি খুব ছোট, সংক্ষিপ্ত, তীক্ষ্ণ প্রশ্নের সাথে বড় প্রশ্ন পেয়ে থাকেন, যা সমস্যার সৃষ্টি করে। লোড ব্যালেন্সিংয়ের সমস্যা আছে। বেশিরভাগ ডাটাবেসগুলি সেটির যত্ন নেয়, তবে যদি আপনি একটি পরিশীলিত পণ্য না পেয়ে থাকেন তবে আপনি জানেন, কেবল কয়েকটি সার্ভার যুক্ত করে আপনি যদি একটি ক্লাস্টারের আকার বাড়াতে চান তবে আপনি যা করেন তা নয়। সর্বোত্তম পারফরম্যান্স পাওয়ার আগে আপনাকে আসলে ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। আপনার সক্ষমতা পরিকল্পনা করা দরকার। একেবারে। বিশেষত এখনকার দিনে যখন ডেটাবেসগুলির জন্য ডেটা ভলিউম তারা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পায়। আপনি কীভাবে ডেটা নিবিষ্ট করেন, কীভাবে আপনি ডেটা স্থানান্তর করেন সে সম্পর্কে পুরো ডেটা স্তর স্তর রয়েছে। সময় মতো একটি ডাটাবেসে ডেটা না পাওয়া একটি পারফরম্যান্স সমস্যা হতে পারে কারণ আমরা উইন্ডোজে কাজ করা ডাটাবেস থেকে চব্বিশ বাই সাত বাই সাড়ে তিনশ পঁচাত্তর অপারেশন করেছি এবং এমন কোনও উইন্ডো নেই যেখানে আপনি ধীর করতে পারেন ডাটাবেস ডাউন বা এটি আজকাল সম্ভবত নেই।

ওরাকল ডিবিএ সমস্যা। এটাই আমি ভাবছিলাম। আমি ওরাকল এর ডিবিএতে ওরাকল with এর সাথে ছিলাম এবং কীভাবে এটি টিউন করব তা আমার মনে আছে। এবং আপনি যদি এখন ওরাকলকে লক্ষ্য করেন তবে এটি উপায়, উপায় - এটি উপায়, উপায় আরও দক্ষতার উপায়। এটি বিটম্যাপ ইনডেক্সিং এবং এর মতো জিনিসগুলি পেয়েছে তবে আমি এই মুহূর্তে ওরাকল ডাটাবেসে আসলে কত টুনিং পরামিতি রয়েছে তা দেখার এবং দেখার জন্য সময় নিলাম। এবং এখানে তিন শতাধিক টিউনিং প্যারামিটার রয়েছে এবং আরও একশো লুকানো প্যারামিটার রয়েছে, যা বিশেষজ্ঞ ডিবিএ সম্পর্কে জানা থাকতে পারে, তবে সাধারণ ওরাকল ডিবিএগুলি জানেন না। এবং এর অর্থ এই যে ডাটাবেস এই ধরণের টিউন করা একটি কঠিন জিনিস। এটি মোটেই সহজ জিনিস নয়। আপনি এটির জন্য একটি অনুভূতি পেয়েছেন, আপনি এটি দীর্ঘ, দীর্ঘ সময় ধরে করে চলেছেন এবং আপনি যে সমস্যার সমাধান করছেন বলে মনে করছেন ঠিক ঠিক তা জানতে পেরেছেন, কারণ টিউনিংটি তখনই শুরু হয় যখন কর্মক্ষমতা দুর্বল হয়ে যায়, তবে এটি সবকিছুর পারফরম্যান্স নাও হতে পারে। এটি সুনির্দিষ্ট অনুসন্ধানগুলির পারফরম্যান্স হতে পারে এবং আপনি নির্দিষ্ট ডেটা এবং মেমরি পিন করে এটি ঠিক করতে সক্ষম হতে পারেন বা আপনাকে সূচী দ্বারা এটি ঠিক করতে হতে পারে, বা আপনাকে অন্যভাবে পার্টিশন করা শুরু করতে হতে পারে। আপনি করতে পারেন অনেক কিছুই আছে, পয়েন্ট। সুতরাং, ফলস্বরূপ, তারা তাদের মাথায় এটি করবে না - ডিবিএর জন্য সরঞ্জাম প্রয়োজন need আমি এখন দেজের কাছে যাব যাঁরা আপনাকে সূচীকরণের বিষয়ে বলতে যাবেন, আমি মনে করি।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে, এটিকে নিয়ে যাও।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: রবিন আপনাকে ধন্যবাদ, এবং আমি কভার পৃষ্ঠাটি ভালবাসি। আমি মনে করি আপনি এখানে রন্টলেটটি নিক্ষেপ করেছেন এমনকি আমার কাছে আসা এমনকি উত্তেজনাপূর্ণ কিছুটির কাছাকাছি আসতে। তবে আমি আমাদের ছোট ছায়াপথের একটি চিত্র ব্যবহার করেছি, ডাটাবেস প্রশাসকদের জন্য আজকের চ্যালেঞ্জটি কী রূপ নিয়েছে সে সম্পর্কে আমার দৃষ্টিভঙ্গি হিসাবে, কারণ এটি এমন একটি মানসিক চিত্র যা আমি যখন পরিবেশে প্রবেশ করি তখন আমার মন খারাপ হয় এবং আমি আর থাকি না I'm ডেটাবেস পরিচালনা বা সেই স্তরে আর ডেটাবেস ডিজাইনের বিশ্বে। তবে, নিজের মতোই, রবিন এবং আমি অনেক বছর ধরে ডেটাবেসসের জগতে জড়িত হয়েছি, হয় প্রশাসক বা বিকাশকারী, বা শেষ পর্যন্ত স্থপতি হিসাবে এবং পরে বুঝতে পেরেছি যে আমি ভূত্বক উপার্জনের জন্য আরও ভাল জিনিস করতে পারি। তবে এটি মনে হয় না যে আপনি তথ্যের এই গ্যালাক্সিকে ঘুরে দেখছেন এবং আরও অনেক কিছু, আজ যখন আপনি যখন উল্লেখ করেছেন, আমরা খুব অল্প সময়ের মধ্যে মেগাবাইট থেকে পেটাবাইট এবং এক্সো-স্কেলে চলে গিয়েছি, জিনিস গ্র্যান্ড স্কিম। তবে আমার মনে যে বাক্যটি আমার মনে আছে তা হ'ল, ডাটাবেস সূচীগুলি এখন একটি কালো শিল্প এবং এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন এবং আপনাকে গঠনের ধরণের জন্য, তারা নিছক মররদের যেভাবে সাজানো উচিত তা নয় should শুধু কথা বলছিলাম। তবে, আমি যে ধরণের ডাটাবেস ওয়ার্ল্ডের সাথে ইতিহাস নিয়েছিলাম তার দ্রুত গতি রোধ করতে পেরেছিলাম এবং যেখানে আমরা একটি উপসংহার আঁকতে যাচ্ছি তার প্রসঙ্গে পৌঁছে দিতে এবং তারপরে আমাদের বন্ধুদের সাথে আজ কিছু উপাদান দিয়ে চালাতে চাইছিলাম আইডিআরএ, কারণ আমি মনে করি যে কীভাবে ডাটাবেস পারফরম্যান্স টিউন করা যায় সে সম্পর্কে অনেক চিন্তাভাবনা রয়েছে এবং তাদের মধ্যে একটি জিনিসটিতে টিন নিক্ষেপ করছে। আমি যে প্রচুর দোকানগুলিতে আসি, সেগুলির জন্য তারা ডাটাবেস স্তর এবং বিশেষত সূচক স্তরটিতে পারফরম্যান্স টিউনিংয়ের বিন্দুটিতে পৌঁছায় না যতক্ষণ না তারা চিন্তাভাবনা করার শক্ত রুট পেরিয়ে যায় যতক্ষণ না তারা এটিতে কোনও টিউনার ফেলে দিতে পারে until ।

অনেক লোক আমার মনে এটির জন্য একটি বড় আয়রন গ্রহণ করে, এবং আমি এখানে ফ্ল্যাশটির একটি ছবি পেয়েছি কারণ যদি আপনি কখনও কোনও পুরানো সিনেমা দেখে থাকেন বা অবশ্যই অবশ্যই ফ্ল্যাশটির সাথে সর্বশেষতম টিভি শো দেখেছেন, যেমন ফ্ল্যাশ গর্ডন সেই পুরানো চরিত্র, এবং এখন তাকে "দ্য ফ্ল্যাশ" বলা হয়েছে, তিনি খুব দ্রুত, খুব দ্রুত এবং অবিচ্ছিন্নভাবে তার শক্তি শেষ হয়ে যায়। আপনি যখন ডাটাবেস কর্মক্ষমতাতে বড় লোহা নিক্ষেপ করেন এটিই ঘটে। অবিচ্ছিন্নভাবে, আমার অভিজ্ঞতায় আপনি উচ্চ কার্য সম্পাদন করতে পারেন, গেমটিতে কঠোর পরিশ্রম করতে পারেন, আপনি আপনার অপারেটিং সিস্টেমগুলি অনুকূল করতে পারেন এবং তাদের একটি নির্দিষ্ট পয়েন্টে টিউন করতে পারেন। আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে অ্যাপ্লিকেশনটি দ্রুত চালিত করার জন্য আপনি দ্রুত মাল্টিকোর, মাল্টিথ্রেডিং সিপিইউ পেয়েছেন, আপনি এতে প্রচুর র‌্যাম ফেলতে পারেন, আপনার হাই-থ্রুপুট ব্যাকপ্লেন থাকতে পারে, আপনি হার্ড ড্রাইভ থেকে হার্ড ড্রাইভগুলি শক্ত অবস্থায় ড্রাইভিং করে ক্যাশে যেতে পারেন can, এবং উচ্চ-কার্যকারিতা স্টোরেজ অ্যারে। এবং এখনও, লোকেরা তাদের ডাটাবেস ইঞ্জিনগুলিতে ফ্ল্যাশ এবং এনভিএমের মতো জিনিস ফেলে দেয়, এই ভেবে যে তারা এই লগইনটিকে দ্বিগুণ পারফরম্যান্স লাভ করবে। এবং অবিচ্ছিন্নভাবে তারা কিছু লাভ হয়। তবে, এগুলি আবার একই বেসিক পারফরম্যান্স টিউনিংয়ের সমস্যায় ফিরে আসে। প্রচুর লো-লেটেন্সি নেটওয়ার্কিং সংযোগ, যাতে ক্লাস্টারগুলি দ্রুত কাজ করে। ক্লাস্টারিং ডাটাবেস অবকাঠামো, যাতে আপনি সমস্ত কাজ করে একটি মেশিনের চেয়ে বেশি পেয়েছেন। তবে আপনি একই বেসিক পারফরম্যান্স সমস্যায় ফিরে আসতে চান না, এবং তা হল ডেটা পড়া। ডেটা লেখার বিষয়টি বেশিরভাগ অংশের পক্ষে মোটামুটি লিনিয়ার চ্যালেঞ্জ এবং যদি না এটি সঠিকভাবে করা হয়।

এবং তারপরে আজকের বিশ্বে আমাদের চ্যালেঞ্জ রয়েছে: সমস্ত ডাটাবেস সমানভাবে তৈরি হয় না। সেখানে ডাটাবেস এবং উদ্ধৃতি-উক্তি "ডাটাবেস।" রয়েছে এবং যখন আমরা ডাটাবেস ইঞ্জিনগুলি নিয়ে চিন্তা করি তখন লোকেরা প্রায়শই প্রচলিত, সাধারণ সন্দেহভাজনদের সম্পর্কে চিন্তা করে কারণ তারা এসকিউএল বিশ্বের ছিল। আপনি জানেন যে, আমরা ওরাকল এবং মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভার পেয়েছি এবং এটির ওপেন সোর্স ওয়ার্ল্ডে মাইএসকিউএল-এর একটি দম্পতি রয়েছে, যা এখন ওরাকলের মালিকানাধীন, তবে এটি এখনও ওপেন সোর্স। এবং তারপরে আমরা প্রচলিত সন্দেহভাজন, নোএসকিউএল ইঞ্জিনগুলি পেয়েছি, যার সূচীকরণ এবং পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট সম্পর্কে এখনও একটি সমস্যা রয়েছে এবং আমি সেগুলির মধ্যে আরও বিস্তারিতভাবে যাব না, তবে এর ক্রমবর্ধমান সংখ্যা রয়েছে জিনিসগুলি প্রতিদিন পপিং হয় এবং তারা ডেভেলপারদের দৃষ্টিভঙ্গি এবং একটি পারফরম্যান্স দৃষ্টিকোণ থেকে ডেটাবেস ইঞ্জিনগুলির মতো দেখতে এবং অনুভব করে তবে তারা খুব আলাদা জন্তু এবং পৃথিবীতে তাদের নিজস্ব কুলুঙ্গি খুঁজে বের করার জন্য রয়েছে either মেমরির কার্য সম্পাদন বা ডিস্কে লিনিয়ার স্কেল। ডাটাবেস ওয়ার্ল্ডে কিন্তু পৃথিবীটি দেখতে এমনই। এটিই ২০১ 2016, এটি মানচিত্রের তিনটি সংস্করণ, এমন এক শ্রেণীর লোকের দ্বারা যারা এই চলমান ল্যান্ডস্কেপ মানচিত্রটি ডেটাবেসগুলির মতো দেখতে তৈরি করে এবং এটি যেখানে এটি - এমনকি কোনও অতিমানবিক ডাটাবেস আর্কিটেক্ট বা ডাটাবেস প্রশাসকও বুঝতে পারেননি এটা। আক্ষরিক অর্থে কয়েকশ, এবং কয়েকশ, এবং বিভিন্ন মেক, মডেল, ডাটাবেসগুলির নির্মাতারা, এসকিউএল সামঞ্জস্যপূর্ণ l এবং মজার বিষয় হ'ল, তারা সবাই আবার একই চ্যালেঞ্জে ফিরে আসে। ডেটাবেস ইঞ্জিনের চারপাশে পারফরম্যান্স এবং পারফরম্যান্স টিউনিং এবং বিশেষত কীভাবে ডেটা ইনডেক্স করা হয় by

সুতরাং আসুন আমরা শীঘ্রই ডাটাবেস সূচীটি কভার করি, কারণ এটি একটি আকর্ষণীয় বিষয়, এবং আপনাকে ডেমো দিয়ে আরও বিশদে এটিতে যেতে হবে, আমি বিশ্বাস করি। তবে, আমি মনে করি এটি মোটামুটিভাবে স্বীকৃত এবং মানসম্পন্ন শিল্প অনুশীলন করে যে ডাটাবেস সূচীর পারফরম্যান্স টিউনিং যেখানে আপনার ডেটা একটি দ্রুত এবং দ্রুত বিন্যাসে অ্যাক্সেসযোগ্য তা নিশ্চিত করে বিশ্ব শুরু হয় এবং শেষ হয়। কিন্তু ডাটাবেস সূচক কী? আমরা যদি প্রতিদিনের মানুষ হিসাবে যে রূপে অভ্যস্ত তা ফর্মের অনুক্রমের বিষয়ে চিন্তা করি তবে কোনও বইয়ের একটি সূচী পৃষ্ঠাটি ভাবেন। আপনি যদি কোনও বইতে কিছু খুঁজে পেতে চান - বিশেষত একটি এনসাইক্লোপিডির পছন্দগুলি, বা কোনও ফর্মের রেফারেন্স উপাদানের মতো কিছু - আপনি যদি এই পৃষ্ঠার মতো কিছু সন্ধান করেন, যেখানে আমি বাঁধের বিষয়ের মতো বিষয়গুলি খুঁজছি একটি এনসাইক্লোপিডিয়ায়। আমি বাঁধগুলি, জলের জলাবদ্ধতা এবং একটি বৃহত বিল্ডআপ অঞ্চল, সাধারণভাবে মানবসৃষ্ট দ্বারা তৈরি প্রতিটি প্রতিবেদনের সন্ধান করতে চাই। আমি পিছনে যাব, আমি এটি একটি বর্ণমালাযুক্ত, সাজানো তালিকায় খুঁজে পাব, এ থেকে জেড, বাম থেকে ডান এবং আমি ডি পাব আমি "বাঁধ" শব্দটি খুঁজে পাব এবং আমি এটি দেখতে পাচ্ছি পৃষ্ঠা 16, 38, 41 এগুলির একটি রেফারেন্স আছে, এবং তারপরে আমি এই পৃষ্ঠাগুলিতে যেতে পারি, আমি আমার চোখগুলি স্ক্যান করতে পারি এবং আমি "বাঁধ" শব্দের রেফারেন্সটি খুঁজে পাই a এটি মূলত ডাটাবেসে একই ধারণা, তবে এটি এখন বিভিন্ন উপায়ে রকেট বিজ্ঞান। এতদূর, যে কার্যকরভাবে প্রতিটি ডেটাবেস প্রশাসককে আমি ভাল করেই জানতে পেরেছি, সূচিগুলিকে যে কোনও ডাটাবেস বিশ্বে পারফরম্যান্স টিউনিংয়ের একক সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সরঞ্জাম হিসাবে বিবেচনা করে, তার অভিজ্ঞতা যতটা টিন নিক্ষেপ করুক না কেন, বা ঘটনা যাই হোক না কেন।

সাধারণত যখন আমরা ডাটাবেস সূচী সম্পর্কে কথা বলি, তখন প্রচুর প্রচলিত পন্থা থাকে। এবং আরও জটিল ডাটাবেস সূচকগুলি যত বেশি জটিল হয়ে উঠবে তত সূচকের উপাত্তের দিকে আরও জটিল। তবে মূলত যখন আপনি ডেটা ইনডেক্সিংয়ের কথা ভাবেন - কল্পনা করুন যে আমাদের কাছে একটি ফাইল রয়েছে যা নামের একটি তালিকা পেয়েছে; সেগুলি বর্ণমালা অনুসারে বাছাই করা যায় না। আসুন কল্পনা করুন তাদের মধ্যে বিশটি আছে। যদি আমরা বাছাই করতে চলেছি - যদি আমরা সেই তালিকাতে ডেটা অনুসন্ধান করতে যাচ্ছি, উপর থেকে নীচে, এবং এর নামের একটি তালিকা বলি। যদি আমি কোনও এলোমেলো নাম চয়ন করি এবং আমি সেই তালিকাটি শীর্ষে থেকে নীচে পর্যন্ত কোনও রৈখিক বিন্যাসে স্ক্রোল করা শুরু করি এবং এটি একটি আনর্ডারড তালিকার জন্য, আমার দুটি গড় অনুসন্ধানের সময় এবং আমার সর্বাধিক অনুসন্ধানের সময় হিসাবে আমি ভাবার দুটি মানদণ্ড রয়েছে - এবং আমি দ্বিতীয় লাইনে একটি টাইপ পেয়েছি, "সর্বাধিক অনুসন্ধানের সময়" হওয়া উচিত, দুঃখিত - তবে আমার গড় অনুসন্ধানের সময়টি মূলত এন প্লাস ওয়ান, দুটি দ্বারা বিভক্ত, এবং এটি গড়ে আমার পক্ষে পঞ্চাশ শতাংশ সময় লাগে তালিকার উপরের থেকে তালিকার নীচে স্ক্যান করতে কোনও তালিকার সাথে এলোমেলো জিনিস খুঁজে বার করুন। লিনিয়ারের নীচে ওখানে দ্বিতীয় লাইনটি "সর্বাধিক অনুসন্ধানের সময়" হওয়া উচিত But তবে সর্বাধিক সন্ধানের সময়টি মূলত আইটেমের সংখ্যা এবং এটি আমার কাছে বিশটি জিনিসের একটি তালিকা থাকে তবে সবচেয়ে বেশি সময় এটি আমাকে নিতে পারে can সেই ডাটাবেসে কোনও কিছুর সন্ধান করতে উপরে থেকে নীচে যেতে হয়, যা এই সরল উদাহরণে 20 টি আইটেম বলি। এবং এটি খুব ধীর প্রক্রিয়া এবং এর সাথে পারফরম্যান্সের কোনও উপায় নেই। এবং তারপরে, ডেটা নেওয়ার এবং সূচি তৈরির অন্যান্য ধরণের উপায় রয়েছে, যা কার্যকরভাবে পয়েন্টারগুলির একটি সংক্ষিপ্ত তালিকা যেখানে আসল ডেটা যেমন, বাইনারি, বি-ট্রি, বিটম্যাপ, হ্যাশিং, ক্লাস্টার্ড এবং নন-ক্লাস্টারযুক্ত, এবং তারপরে স্থানিক, ফিল্টারড, এক্সএমএল এবং সম্পূর্ণ পাঠ্যের মতো বিভিন্ন ধরণের ডেটা রয়েছে।

বাইনারি এমন জিনিসগুলির জন্য খুব সাধারণ ব্যবহৃত একটি যেখানে ডেটা নিজেকে ndsণ দেয়। -তিহাসিকভাবে, বি-ট্রি সম্ভবত সাধারণ অর্থে একক সাধারণ, এটি যে কোনও উপাত্তের সূচকে কাঠামো তৈরি করার একটি সাধারণ উপায় এবং লার্জার, নির্বাচন, এবং সন্নিবেশ এবং মুছতে মুছতে অপেক্ষাকৃত সহজ যখন আপনি চারপাশে পয়েন্টার সরিয়ে নিয়ে যান পয়েন্টার রেফারেন্স, পয়েন্ট। বিটম্যাপের মতো অন্যান্য ধরণের রয়েছে, যেখানে ডেটা টাইপ উদ্বেগের মতো থাকে যদি আমরা কোনও ফর্মের একটি সম্পর্কিত পরিসর পেয়েছি। হ্যাশিং বড় অবজেক্টস বিশেষত ব্লগ এবং চিত্রগুলির জন্য খুব ভাল কাজ করে। এবং আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে বিভিন্ন ধরণের বৈজ্ঞানিক পন্থা, গাণিতিক পদ্ধতির ইনডেক্সিং ডেটা রয়েছে। নিছক নশ্বরদের জন্য, তারা এই স্তরে কথা বলার জন্য একটি আকর্ষণীয় চ্যালেঞ্জ। আপনি যখন এটি কোনও ডাটাবেস প্রশাসকের জন্য পারফরম্যান্স স্তরে কথা বলবেন, তখন তারা সত্যই রকেট বিজ্ঞানী হয়ে ওঠে এবং লোকেরা তাদের মধ্যে ডিগ্রিও করে, এবং আমি জানি যে ডাক্তার রবিন ব্লুর অবশ্যই এটি করেছেন এবং আইবিএম এর পছন্দ অনুসারে এটিতে বই লিখেছেন এবং গত কয়েক দশক ধরে অন্যান্য বড় ব্র্যান্ড। এবং তাই - আমার দৃষ্টিভঙ্গিটি হ'ল আমরা আসলে এমন একটি সময় পার করেছি যেখানে আপনি একবারে জানতেন যে আমি ব্যক্তিগতভাবে কোনও সিস্টেমের সামনে বসতে পারব এবং আমি এটি আলাদা করে রাখতে সক্ষম হব এবং আপনাকে দেখাতে সক্ষম হব কমান্ড লাইনে বা গ্রাফিক ইউজার ইন্টারফেস শুরু করার সরঞ্জামটিতে পারফরম্যান্সের সমস্যাগুলি ঠিক কোথায় ছিল এবং ডেটা আবিষ্কার করতে শুরু করে এবং সমস্যাগুলি কোথায় তা আপনাকে জানাতে শুরু করে এবং সূচিগুলি, বা উপ-সূচীগুলি, বা প্রাথমিক এবং গৌণ সূচকগুলি এতে তৈরি করে ডেটা এবং জিনিস খুঁজে এটি ব্যবহার করতে শুরু করুন। তবে আপনি যখন সেই ল্যান্ডস্কেপ সম্পর্কে চিন্তা করেন আমি আপনাকে দেখিয়েছিলাম, যেখানে আমরা কয়েকশো শত ব্র্যান্ড, মেকস এবং মডেল এবং নির্মাতারা এবং বিভিন্ন ধরণের ডাটাবেস পেয়েছি, আমরা এখন সেই সময়ের চেয়ে ভাল হয়েছি, যেখানে একজন মানুষ তৈরি করতে পারে আমরা পেয়েছি ডাটাবেস ইঞ্জিনের ধরণের ধারণা। বিশেষত, এমনকি যদি আমরা কেবল ওরাকল, পছন্দসই ব্র্যান্ডগুলি আজকের দিনে সম্পর্কিত ডেটাবেস প্ল্যাটফর্মগুলিতে ফিরে আসি।

কোনও ইআরপি বা এইচআর বা ফিনান্স সিস্টেমের মতো মালিকানাধীন প্ল্যাটফর্ম থেকে তাদের যে পরিমাণ ডাটাবেস মোকাবেলা করতে হবে, বা তারা বিভিন্ন কারণে হোম-বেকড প্ল্যাটফর্ম কিনা তা, আমাদের ডাটাবেস এবং ডাটাবেসের সারণি এবং রেকর্ডগুলির সংখ্যা এর সাথে ডিল করা কেবল জ্যোতির্বিজ্ঞানযুক্ত এবং আপনি শারীরিকভাবে এটি হাতে হাতে করতে পারবেন না। এবং আমাদের এখন অতিরিক্ত জটিলতা হয়েছে, যেখানে একবারে কোনও ডাটাবেস সার্ভার আপনার ডেস্কের নীচে বসে থাকতে পারে। আপনি কি জানেন যে স্কুলের পরে একটি ছোট্ট বাচ্চা হিসাবে, আমি গিয়েছিলাম এবং মূলত অ্যাপল IIes এবং তারপরে ডস পিসি-ভিত্তিক সিস্টেমে dBase II, dBase III এর মতো ডেটাবেস সফটওয়্যার নিয়ে কাজ করতাম এবং মেইনফ্রেমস এবং মিড- ব্যাপ্তি এবং এমনকি ভ্যাক্স এবং পিডিপি এবং লগ ফাইল। এবং সাবেরের মতো এবং তারপরে শেষ পর্যন্ত যখন এসকিউএল ডেটাবেসগুলির কিছু উপস্থিত হয়েছিল। তবে এই দিনগুলিতে যখন আমরা ডাটাবেস ইঞ্জিনগুলি নিয়ে ভাবছি তখন এগুলি দেখতে নীচের দিকের বাম-কোণার মতো। একটি ডাটাবেস সার্ভার কেবল একটি মেশিন ডেস্কের নীচে মেঝেতে বসে নেই; এটি কয়েকশ মেশিন ডাটাবেস ইঞ্জিন এবং ক্লাস্টারগুলির অনুলিপিগুলি চালাচ্ছে এবং তারা কয়েকশ টেরাবাইটের ডেটা পেটাবাইট না হলেও কয়েকশ এবং কয়েকশ টেরাবাইট ডেটা স্কেল করে। এমনকি চূড়ান্তভাবেও, যেমনটি ডক্টর রবিন ব্লুর উল্লেখ করেছিলেন যে কিছু নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে - এয়ারলাইনস, বিশেষত সরকারী এজেন্সিগুলি এক্সপাবাইটে যেতে পারে। তারা এখনও মোটামুটি কুলুঙ্গি- y, তবে শত শত টেরাবাইট এমনকি কয়েক ডজন পেটাবাইটও এখন অস্বাভাবিক নয়, বিশেষত ডটকম বুম থেকে এখন পর্যন্ত, আমরা ওয়েব ২.০ সংস্থাগুলি, ফেসবুক, গুগল, ইয়াহু এর পছন্দগুলি পছন্দ করি এবং তাই এগিয়ে।

জিনিসগুলি বাহ্যিক পরিষেবাতে চলেছে আমাদের এখন জটিলতাও রয়েছে। অবকাঠামো সরবরাহকারী একটি পরিষেবা পদ্ধতির হিসাবে আমরা পরিকাঠামো প্ল্যাটফর্ম এবং সফ্টওয়্যার পেয়েছি। এবং বিশেষত প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা যেখানে আমরা কেবল ওরাকল এবং তাদের ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, ডাটাবেস এবং সার্ভারগুলির পছন্দগুলি কিনতে পারি না। এবং তাই এটি আমাদের অ্যাপ্লিকেশনটির খুব দ্রুত বিকাশ করতে দেয় এবং কেবল একটি সার্ভারে ডেটাবেস প্লাগ করে। আমাদের কীসের আড়ালে রয়েছে তা নিয়ে ভাবতে হবে না। নেতিবাচকতাটি হ'ল আমরা প্রায়শই কীভাবে আমরা ডেটাবেস ডিজাইন এবং প্রয়োগ করি তা না হওয়া অবধি চিন্তা করি না যতক্ষণ না এটি আঘাত হানা শুরু করে এবং পারফরম্যান্স একটি সমস্যা হয়ে ওঠে এবং তারপরে আমাদের ডাটাবেসটি কেন আঘাত করছে এবং তা নির্ণয়ের জন্য সঠিক সরঞ্জামটি সন্ধান করতে হবে এবং কর্মক্ষমতা সমস্যা যেখানে। এবং অবিচ্ছিন্নভাবে এটি এটিকে আবার সেই সাধারণ সমস্যায় ফিরিয়ে আনে যে আমরা সেই তথ্যটিকে কীভাবে সূচি দিয়েছি এবং সেই উপাত্তের জন্য আমরা যে ধরণের সূচি ব্যবহার করেছি এবং তারপরে আমাদের অতিমানবীয় কর্মক্ষমতা প্রয়োজনে ফিরিয়ে আনি। এবং যার যার সঠিক সিস্টেমে অ্যাক্সেস রয়েছে এবং সঠিক ইঞ্জিনগুলি পারফরম্যান্সের জন্য সেই ইঞ্জিনগুলি টিউন করে, এবং একটি গরম স্পট সন্ধান করতে শুরু করে এবং কোয়েসগুলি কোথায় রয়েছে, কোথায় ডেটা চলছে, কোয়েরির ধরণগুলি, কীভাবে প্রশ্নগুলি কাঠামোগত করা হয়েছে তা দেখুন, কে জিজ্ঞাসা করছে এবং অনুসন্ধানগুলি সারিবদ্ধ হচ্ছে কিনা এবং ক্যাশে যেতে হবে কিনা। আপনি কি প্রতিলিপি খুঁজছেন?

এবং তাই আমরা ভাল এবং সত্যই - আমার দৃষ্টিতে - এখন এমন এক পর্যায়ে যেখানে এমনকি বিশ্বের সেরা ডাটাবেস গুরু, মূলত আমাদের ডাটাবেস স্থপতি এবং আমাদের ডাটাবেস প্রশাসক এবং পারফরম্যান্স বেসগুলি, আমার দৃষ্টিতে তাদের খুব প্রয়োজন সঠিক সরঞ্জামের ব্যবহার শুরু করা যে কোনও ডাটাবেস ইঞ্জিনের জন্য সর্বোত্তম পারফরম্যান্স সূচক টিউনিং সরবরাহ করতে। কারণ আমরা যে স্কেলটি নিয়ে কাজ করছি এবং যে গতিতে জিনিসগুলি এগিয়ে চলেছে, আমরা কেবল এটি হাতে হাতে করতে পারি না, এবং অনায়াসেই এটি করার চেষ্টা করা অন্যান্য পারফরম্যান্সের সমস্যাগুলি প্রবর্তন করতে পারে, কারণ আমাদের সেই জায়গাতে অভিজ্ঞতা থাকতে পারে না আমরা একটি সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছি And এবং আমি বিশ্বাস করি যে আমরা সেখানেই বার্টের কাছে হস্তান্তর করতে চলেছি, এবং আমরা কীভাবে তারা এই বিচিত্র সমস্যাটি সমাধান করেছি এবং কীভাবে তাদের সরঞ্জামটি তাদের সরঞ্জামগুলি কীভাবে সমাধান করতে পারে সে সম্পর্কে কথা বলব believe বিশেষ করে ওরাকল বিশ্বের জন্য। আর সেই সাথে, বার্ট, আমি তোমার কাছে যাচ্ছি।

বার্ট স্কালজো: আপনাকে ধন্যবাদ। সবাইকে স্বাগতম, আমার নাম বার্ট স্কালজো, আমি আইডিরার জন্য কাজ করি। আমি আমাদের কিছু ডাটাবেস পণ্যের সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার। আমি আজ তাদের কিছু প্রদর্শন করা হবে। তবে আমি সূচীগুলি সম্পর্কে কথা বলতে চাই, কারণ প্রত্যেকে এখানে যা বলেছে, বিশেষত শেষ স্লাইডের সাথে আমি একমত, যে সূচকগুলি এখন এত জটিল যে আপনার একটি সরঞ্জামের প্রয়োজন, এবং আমি আপনাকে বোঝানোর আশা করি। সুতরাং ওরাকল সূচক নকশা, এটি আগের দিনগুলির মতো সহজ ছিল না। বিকল্পগুলির দিকে নজর রাখলে অনেক লোক নিজের সম্পর্কে অনিশ্চিত হবে এবং আমি এই কথাটি পছন্দ করি যে আমি ইতিহাস থেকে এড়িয়েছি, "এই বিষয়গুলির মধ্যে, একমাত্র নিশ্চিতত্ব, কিছুই নিশ্চিত নয়।" এবং আমি এই জাতীয় আজকাল সূচীগুলি সম্পর্কে অনুভব করুন, কারণ আপনি যদি ভাবেন যে আপনার উত্তরটি X, Y বা Z এর উচিত জেনে রাখা উচিত তবে আপনি চেষ্টা না করা পর্যন্ত আপনি সত্যই নিশ্চিত হতে পারবেন না, কারণ optim অপ্টিমাইজারগুলি কখনও কখনও আপনার প্রত্যাশার সাথে আলাদা আচরণ করে। এবং তাই সূচী নকশায় অনেকগুলি পরীক্ষা এবং ত্রুটি রয়েছে। এখন, খুব পুরানো দিনগুলিতে, আপনার যদি সূচকের প্রয়োজন হয় তবে সাধারণত দুটি প্রশ্ন বা একটি প্রশ্ন ছিল। এটি অনন্য ছিল বা এটি অনন্য ছিল না? এবং আপনি অন্যান্য বিষয়গুলি যেমন ভেবেছিলেন, "একটি টেবিলের উপরে আমি কত বেশি সূচক রাখতে পারি?" কারণ অনেকগুলি সূচী আপনার সন্নিবেশ, আপডেট এবং মুছে ফেলা করে। আপনি আপনার ডাটাবেস সিস্টেমেও থাকতে পারেন, মাল্টি-কলামের সূচীতে কতগুলি কলাম থাকতে পারে তার উপর বিধিনিষেধ ছিল, কারণ কখনও কখনও আপনার ডাটাবেস ইঞ্জিনের পৃষ্ঠা বা ব্লকের আকারের উপর ভিত্তি করে সীমাবদ্ধতা ছিল, তবে বাস্তবে এটি বেশ সহজ পিছনে ছিল ভাল পুরানো দিনগুলিতে। আপনি হয় তা সূচিবদ্ধ করেছেন বা করেননি। এবং সত্যই, সবকিছু একটি বি-ট্রিতে ছিল। আমরা সদৃশগুলি অনুমতি দিতে পারি বা না, এবং এটিই ছিল। জীবন ভাল ছিল, জীবন ছিল সহজ।

আজকের দিনে, জীবন এতটা সহজ বা সহজ নয়। আমরা যেভাবে এটি ব্যবহার করতাম তার মধ্য দিয়ে আমি রেড ঘোস্টবাস্টার সাইনটি রেখেছি, কারণ এখন আমাদের কাছে বি-ট্রি বনাম বিটম্যাপ, বনাম বিটম্যাপ যোগ হচ্ছে। এবং আমি ব্যাখ্যা করতে যাচ্ছি এইগুলির মধ্যে কিছুগুলি একটি মুহুর্তে। ক্লাস্টারযুক্ত এবং অ-গোষ্ঠীহীন, অনন্য বা সদৃশ, ফরোয়ার্ড বা বিপরীত ক্রম, ফাংশন-ভিত্তিক, পার্টিশনযুক্ত বা বিভক্ত নয়। যদি সেখানে বিভাজন জড়িত থাকে, তবে এটি বিশ্বব্যাপী বা স্থানীয় বিভাগকরণ? আমি এটিও ব্যাখ্যা করব। এবং তারপরেও এমন কিছু আছে যা বলা হয় একটি সূচকযুক্ত সংগঠিত টেবিল। এবং আসলে এখানে অর্ধ ডজন অন্য যে আমি এখান থেকে ছেড়ে এসেছি, কারণ আমি মনে করি যে আমি এখন এখানে যথেষ্ট পেয়েছি যা আপনাকে বোঝাতে পারে যে সূচীগুলি আপনি যা ভাবেন তার চেয়ে অনেক বেশি শক্ত। এই বিশেষ স্লাইডে, আমি চিত্রের উপরের বাম অংশে শুরু করতে যাচ্ছি এবং আমি একটি টেবিল পেয়েছি। এবং আমার প্রথম সিদ্ধান্ত নিতে হবে তা হল, আপনার ডাটাবেস সংস্করণ এবং আপনার ডাটাবেস বিক্রেতার উপর নির্ভর করে তারা কি বস্তুর টেবিলগুলিকে অনুমতি দেয় বা সেগুলি কেবল সম্পর্কিত? আমি ডান দিকের নীচে যেতে যাব এবং বলব যে আমরা একটি সম্পর্কিত টেবিল তৈরি করছি। এখন, আমাকে পরবর্তী প্রশ্নটি নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে হবে, এটি কি একটি গুচ্ছের মধ্যে রয়েছে? এবং আপনারা যারা বেশ কিছু সময়ের জন্য ওরাকল করেছেন তাদের মনে থাকবে যে ক্লাস্টারগুলি ওরাকল 6 দিনের জন্য ফিরে এসেছিল। সেগুলি সম্ভবত আজ খুব বেশি ব্যবহৃত হয় না, তবে আমাকে প্রথমে সেই শাখায় নামতে দিন।

আমি যদি আমার টেবিলটিকে একটি ক্লাস্টারে রাখি, তবে আমার সেই টেবিলটিতে একটি ক্লাস্টার ইনডেক্স থাকতে হবে। এখন, ওরাকল-এ, আপনি যখন একটি টেবিল ক্লাস্টার করেছিলেন, আপনি মূলত সারিগুলি সঞ্চিত করেছিলেন বা সারিগুলি একে অপরের নিকটে ছিল যেখানে মানগুলি একই ছিল। এবং সুতরাং, আপনার কাছে একটি ক্লাস্টার্ড সূচক থাকতে হবে এবং সেই ক্লাস্টারড সূচকটি বিভাজনযুক্ত হতে পারে। অন্য কথায়, আপনি কীভাবে একটি ক্লাস্টার্ড টেবিল করবেন তার কোনও বিভাজন পদ্ধতি সত্যই ছিল না। এটি কঠোরভাবে বিভক্ত হয়েছিল। কারণ এটি বিভাজনবিহীন ছিল, এটি বিশ্বব্যাপী ছিল। আমি এক মিনিটের মধ্যে কী গ্লোবাল তা ব্যাখ্যা করব। এবং এটি সর্বদা বি-ট্রি ছিল। অন্য কথায়, আমি যখন সেই শাখায় নেমেছিলাম, এটি বেশ সহজ ছিল, আমার অনেক পছন্দ ছিল না। এখন, যদি আমি একটি ক্লাস্টারযুক্ত টেবিলে একটি ক্লাস্টারযুক্ত সূচকটি করি, যা কিছু সংস্করণে অনুমোদিত, আবার এটি বিভাজনহীন ছিল; যখন এটি বিভাজনযুক্ত নয়, তখন আপনার একমাত্র পছন্দটি বিশ্বব্যাপী। এবং তাই, আপনার কাছে বি-ট্রি বা বিটম্যাপের পছন্দ রয়েছে। আবার এটি আপনার ডাটাবেসের সংস্করণে নির্ভর করে। তবে এখন আসুন আমরা রিলেশনাল টেবিলের দিকে ফিরে আসি এবং আবার ডান হাতের নীচে যেতে শুরু করি এবং এখন আমরা কেবল একটি সরল, পুরাতন, নিয়মিত, গাদা টেবিলে যাচ্ছি: সম্পর্কযুক্ত। এটি একটি টেবিল স্পেস হতে চলেছে। আমি প্রথমে এখানে প্রথমে ডানদিকে যেতে চাই of সুতরাং এটি সংগঠন, গাদা। আমাকে পরবর্তী প্রশ্নটি আমাকে জিজ্ঞাসা করতে হবে, "আমি কি এই টেবিলটি বিভাজন করতে চাই না আমি করব না?" এখন, কখনও কখনও আপনি বিভাজন করতেন কারণ আপনি ভেবেছিলেন, "আরে, এটি কীভাবে প্রশ্নগুলি অনুকূল করতে পারে সে সম্পর্কে আরও চৌকস হবে। ”তবে অনেকগুলি ডিবিএ আপনাকে বলবে যে আপনি যে কারণটি করছেন সেটি প্রশাসনিক উদ্দেশ্যে। আপনার যদি একশো বিলিয়ন-সারি সারণী থাকে, আপনি যদি এটি পার্টিশন বা বালতিগুলিতে বিভক্ত করেন, যখন আপনি শেষ বালতিতে ডেটা যুক্ত করতে চান, আপনি ড্রপ করে সূচক করতে পারেন যা কয়েক মিলিয়ন সারি মাত্র। আপনি সেই তথ্য সন্নিবেশ করতে পারেন এবং তারপরে আপনি সেই সূচকটি কেবল সেই বালতিতে পুনর্নির্মাণ করতে পারেন।

যদিও এটি কারওর জন্য পার্টিশন নির্মূলের মতো অনুকূলকরণ কৌশলগুলির জন্য একটি ভাল কৌশল ছিল, তবে এর আসল মানটি ছোট ছোট টুকরোয় প্রশাসনিক কাজ পরিচালনা করতে বা সক্ষম করতে সক্ষম হয়েছিল। আমি যখন সাংগঠনিক গাদাতে যাই, প্রথম প্রশ্নটি ছিল, "আমি এটি বিভাজন করেছি কি না?" বামে যাই, আমি টেবিলটি বিভাজন করতে যাচ্ছি না। আমি আপনাকে এটি বলার সময় এখন অদ্ভুত বলে মনে হতে পারে তবে আপনি একটি বিভাজনবিহীন টেবিল রাখতে পারেন এবং তারপরে আপনি অভ্যাসের মতো সূচকটি বিভাজন করতে পারবেন না বা আপনি সূচকটি পার্টিশন করতে পারবেন। থাম এবং চিন্তা কর. আপনার টেবিলে মূলত একটি বালতি রয়েছে, যেমন আপনি সর্বদা ভেবেছিলেন এবং তবুও আপনার সূচীতে একাধিক বালতি থাকবে। যখন এটি ঘটে, যেখানে বালতি এবং টেবিলের সংখ্যা এবং সূচীতে বালতির সংখ্যার মধ্যে একটি মিল নেই, যা গ্লোবাল বলতে বোঝায়। এবং তাই, যদি টেবিলটি বিভক্ত না হয়, এবং যদি সূচকটি বিভাজিত হয় তবে এটি বিশ্বব্যাপী বিবেচিত হবে, কারণ এখানে একটি মিল নেই। এখন, আমি আমার সংস্থার গাদাতে ফিরে যেতে পারি, এবং পার্টিশনের পাশে নীচে আসি। এখন, যদি আমার কাছে একটি পার্টিশন টেবিল থাকে এবং আসুন আমরা টেবিলের চারটি বালতি, চারটি পার্টিশন রয়েছে, আমার সূচকে চারটি বালতি থাকতে পারে যাতে আমার সূচকটি আমার টেবিলের নকশার সাথে মেলে। এবং তাই এটি শেষ, ডানদিকে, শেষ। এটি স্থানীয় হিসাবে বিবেচিত হবে। স্থানীয় সূচকের অর্থ মূলত: টেবিল এবং সূচী বিভাজন একইভাবে করা হয় এবং একই সংখ্যক বালতি রয়েছে। এবং তারপরে একবার আমার স্থানীয় সূচকটি পাওয়া গেলে এটি কোনও বি-ট্রি বা বিটম্যাপ হতে পারে এবং সেই সবুজ তীরটি যে ধরণের উপরে উঠে যায় তা আপনাকে দেখায় যে এটি কোনও বি-ট্রি হলেও, এখনও পছন্দ আছে যা করা যেতে পারে। এটি ফাংশন-ভিত্তিক হতে পারে। এবং এটি, যদি এটি বিটম্যাপ হয় তবে বিভিন্ন ধরণের বিটম্যাপ রয়েছে। বিটম্যাপ জোড় সূচক বলে কিছু আছে। আপনি যদি ডেটা গুদামজাত করছেন, এটি স্টার স্কিমা বা ডিজাইনের জন্য একটি খুব জনপ্রিয় ধরণের সূচক। যা হয় তা হল সূচকের সারণীটিতে যা নির্দেশ করা হয়েছে তার জন্য সারি আইডি রয়েছে, তবে এতে প্যারেন্ট টেবিলগুলির জন্য সারি আইডিও থাকবে যাতে আপনি যখন হন - আপনি স্কিমা ডিজাইনটি তারকাচিহ্নিত করেছেন এবং আপনি খুঁজছেন একটি ফ্যাক্ট টেবিলে, ফ্যাক্ট টেবিলের সেই সূচকটি আপনাকে যে ডেটাতে আগ্রহী তা আপনাকে নির্দেশ করে এবং আপনার মাত্রার প্রতিটি সারিতে আপনাকে নির্দেশ করে, যাতে আপনার কেবল একটি সূচক থাকতে হয়।

এবং প্রকৃতপক্ষে, এটি রেড ব্রিকের কারণে তৈরি হয়েছিল, যা বহু বছর আগে একটি ডাটাবেস ছিল - অনেক লোক হয়তো এটি মনে রাখতে পারে। এবং তাই, যদি আপনি এই ছবিটি দেখুন - এবং মনে রাখবেন আমি এই ছবিতে সবকিছু রাখিনি কারণ ছবিটি অনেক বড় হবে - এখনও অতিরিক্ত সমস্যা রয়েছে, যা আমি এখানে উপরের ডানদিকে অংশে টেক্সটে রেখেছি । এটি কি বিপরীত-অর্ডার সূচক? এবং আপনি বলতে পারেন, "আমি কেন একটি বিপরীত-আদেশ সূচক চাই? এটি কোনওরূপেই বোঝায় না। "ভাল যদি আপনি ওরাকলের একটি ক্লাস্টারযুক্ত পরিবেশে থাকেন, আপনি যদি সত্যিকারের অ্যাপ্লিকেশন ক্লাস্টারগুলি করে থাকেন, যদি আপনি আপনার সূচিগুলি যথাযথভাবে রাখেন, তবে বিপরীত, যদি আপনার প্রচুর প্রসেসিং হিট হয় if একই মান বা একই সূচক মানগুলি যা ঘটবে তা হ'ল আপনার বি-গাছের গরম অঞ্চল থাকবে। এর অর্থ হল যে আপনি সেই জিনিসটি অ্যাক্সেস করতে এবং অ্যাক্সেস করার জন্য বিতর্ক করতে এবং সম্ভবত লক করতে পারবেন এবং আপনি এটি কোনও নেটওয়ার্কের নোড জুড়ে করছেন। ঠিক আছে, যদি আপনি একটি বিপরীত অর্ডার সূচক রাখেন, এখন আপনি এটিকে পূর্বাবস্থায় ফেরাতে পারেন। আপনি বলতে পারেন, "ঠিক আছে, গাছগুলির বিভিন্ন অংশে একই রকমের মান রয়েছে, তাই আমার গাছে গরম অঞ্চলের জন্য প্রতিযোগিতা করতে আমার আলাদা নোড নেই” "এবং লক্ষ্য করুন যে অনন্য কিছু বিকল্পের সাথে কাজ করে না notice । যদি আপনি দেখুন, আমি তিনটি, পাঁচ, আট এবং এগারো নম্বর পেয়েছি, তাই কিছু ক্ষেত্রে আছে যেখানে আমার একটি অনন্য সূচক থাকতে পারে না। অনুরূপভাবে, কিছু ক্ষেত্রে রয়েছে যেখানে আমি একটি বিপরীত সূচক রাখতে পারি না এবং তারপরে লগিং বা লগিংয়ের মতো অতিরিক্ত সমস্যা এবং সমান্তরাল এবং অ-সমান্তরাল। আমি জিনিসগুলিকে মেমরির একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট করে দিতে পারি।

এবং এটি ওরাকল এর বৈশিষ্ট্যগুলির বেশ কিছুটা এখনও ফেলেছে। আমি বলব যে আপনি যখন ওরাকল 12 এর দিকে তাকাবেন তখন সম্ভবত আরও প্রায় অর্ধ ডজন জিনিস আমি এই ছবিতে যুক্ত করতে পারব। সূচীকরণ সত্যিই জটিল এবং আমি পূর্ব স্পিকারের সাথে সত্যই একমত হয়েছি, এর মাধ্যমে নেভিগেট করতে এবং একটি ভাল পছন্দ করার জন্য আপনার একটি সরঞ্জাম প্রয়োজন need আপনার প্রয়োজন অনুসারে বাছাই করা, সম্ভবত, এর মতো একটি ছবি এবং আপনি কীভাবে জিনিসগুলি বেছে নেবেন সে সম্পর্কে কোনও ধরণের পদ্ধতি এবং আশা করি যে সরঞ্জামটি আপনাকে সেখানে পৌঁছে দিতে সহায়তা করবে। এবং তারপরে এটি ট্রায়াল এবং ত্রুটি হতে চলেছে। আমি লোকদের সবসময় ইনডেক্সিংয়ে বলি, "আপনি লাফানোর আগে দেখুন” "এবং তারপরে আপনি এখানে একটি ছোট কুকুরটি দেখতে পাচ্ছেন, সে না তাকিয়েই ঝাঁপিয়ে পড়েছে, সে হাঙ্গর দিয়ে জলে শেষ হতে চলেছে, বা লোকটি পানিতে ঝাঁপিয়ে পড়ার জন্য প্রস্তুত হচ্ছে, এবং সে নিজেকে বিদ্ধ করতে চলেছে। আপনি আপনার সূচী সম্পর্কে ভাবতে পারেন, কারণ একটি সূচি তৈরির অর্থ সর্বদা জিনিসগুলি আরও ভাল হয় না। আসলে, একটি সূচক তৈরি করা জিনিসকে ধীর করতে পারে। এবং কোয়েরি পারফরম্যান্স একের পর এক পছন্দের সাথে আরও ভাল মানের ক্রম হতে পারে। এবং আমি আপনাকে একটি ভাল উদাহরণ দেব। আপনি যদি ডিজাইনের একটি তারকা স্কিমা করছেন, এবং আপনার মাত্রা টেবিলগুলিতে আপনি এক ক্ষেত্রে বিটম্যাপ সূচক ব্যবহার করেন এবং অন্য ক্ষেত্রে আপনি বলেন, "আমি বি-ট্রি সূচি ব্যবহার করব, " আপনি বি- এর বিটম্যাপ পেয়েছেন- গাছ। আমি আপনাকে বলতে পারি যে একটি সমাধান হ'ল দৈর্ঘ্যের ক্রম বা অন্যটির চেয়ে সম্ভবত কয়েকটি প্রশস্ততার অর্ডার। তবে এক পরিবেশে কী কাজ করে তা মনে রাখবেন, যেমন ডেটা গুদামজাতীয় পরিবেশের মতো, সম্ভবত কোনও ওলটিপ পরিবেশে ভাল পছন্দ নয়।

উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি কোনও লেনদেনের টেবিলটি নিয়ে যান এবং কোনও লেনদেনের টেবিলের উপরে বিটম্যাপ সূচক রাখেন তবে বিটম্যাপগুলি গণনা করা এবং এই দীর্ঘ স্ট্রিংগুলি পুনরায় সেট করা ব্যয়বহুল, এবং তাই কোনও ওলটিপি টেবিলের মধ্যে আপনি টেবিলটিকে এত ভারাক্রমে আঘাত করতে পারেন যে বিটম্যাপটি সূচকগুলি দূষিত হয়ে যেতে পারে এবং আপনার সিস্টেমকে ধীর করতে পারে কারণ সেগুলি কেবলমাত্র আপডেটের জন্য নয়। এগুলি দ্রুত অ্যাক্সেসের জন্য দুর্দান্ত তবে আপডেটের জন্য ভাল নয়। আমি মনে করি সূচীটি পরীক্ষা এবং ত্রুটি নেয়। সত্যিকারের আর কোনও সুবর্ণ নিয়ম নেই - এই সমীকরণটিতে জানার জন্য অনেকগুলি পৃথক ভেরিয়েবল রয়েছে - এবং শেষ পর্যন্ত আপনাকে কার্যকর নির্বাচন করা হচ্ছে কি না তা দেখতে আপনার ডাটাবেজে মৃত্যুদণ্ড কার্যকর করতে বা পরিকল্পনাগুলি ব্যাখ্যা করতে হবে explain এবং কখনও কখনও, পরিকল্পনা বিশ্লেষণ প্রায় নিজের জন্য একটি বিজ্ঞান হতে পারে। আমি আজ সেটিকে কভার করতে যাচ্ছি না - এটি অন্য একটি বিষয় - তবে সূচী নকশাকে সম্মানের জন্য গ্রহণ করবেন না। এই সমস্ত ক্রেজি ইনডেক্স প্রকারের বৈধ কারণ রয়েছে যা আমি আপনাকে পূর্বের ছবিতে এবং পূর্বের স্পিকারের কথা বলেছি। এগুলি কেবল তৈরি করা হয়নি কারণ এটি একটি ডাটাবেস বিক্রেতার জন্য কোথাও একটি চেকলিস্টে রাখা একটি ঝরঝরে বৈশিষ্ট্য ছিল; এমন ব্যবহারের ক্ষেত্রে বা পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে এই সূচকগুলি গুরুত্বপূর্ণ এবং একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য আনবে। এখন সেই সাথে, আমি আপনাকে আমাদের একটি সরঞ্জামে বিভিন্ন ধরণের সূচকের কয়েকটি উদাহরণ দেখাব। আমাকে কেবল আমার স্ক্রিনটি তুলে ধরতে দাও যাতে আপনি এটি দেখতে পারেন। ঠিক আছে, সুতরাং আমি এখানে বসে আছি - আমাকে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ছোট করতে দিন। আমি ভিএমওয়্যারের অভ্যন্তরে বসে আছি এবং আমি একটি উইন্ডোজ সার্ভার 2012 ভিএম চালাচ্ছি।

এবং আপনি দেখতে পারেন, আমি মানুষের কাছে পরিচিত প্রতিটি সরঞ্জাম প্রায় পেয়েছি। প্রোডাক্ট ম্যানেজার হিসাবে আমাকে আমার প্রতিযোগিতা সম্পর্কে সচেতন থাকতে হবে, তাই কেবল আমার কাছে কী সরঞ্জাম রয়েছে তা নয়, তবে আমার প্রতিযোগীরা কী করে? এবং আমরা ডিবিএ আর্টিসান নামে এই সরঞ্জামটি পেয়েছি, যা আমি ইতিমধ্যে দৌড়ে এসেছি, তবে আমি যাচ্ছি - সুতরাং আমি কেবল এটি সামনে আনব। এবং আপনি যা দেখতে পাচ্ছেন তা হ'ল এটি একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম, কারণ ব্যবহার করার পরিবর্তে, ওরাকলের জন্য একটি এন্টারপ্রাইজ ম্যানেজার এবং এসকিউএল সার্ভারের জন্য একটি এসকিউএল ম্যানেজমেন্ট স্টুডিও এবং মাইএসকিউএল এর জন্য মাইএসকিউএল ওয়ার্কব্যাঞ্চ, এবং বারোটি ডাটাবেস যা আমরা সমর্থন করি, ভাল আমি আমার সমস্ত ডাটাবেস এই একটি সরঞ্জাম মধ্যে নির্মিত আছে। ডিবি 2 আছে, সেখানে মাইএসকিউএল, ওরাকল, পোস্টগ্রিস, এসকিউএল সার্ভার এবং সিবাজ রয়েছে, এবং তা - এই বিশেষ জিনিসটিতে আমার কাছে কেবল ছয়টি ডাটাবেস রয়েছে কারণ আমি পারি না - সরঞ্জামটি বারোটি ডাটাবেসকে সমর্থন করে তবে আমার দুর্বল ভিএম, এক সাথে ছয়টি ডাটাবেস চালিয়ে যাচ্ছে, এবং চেষ্টা করছে একটি ডেমো করতে, আমার হার্ডওয়ারটি যতটা সুবিধাজনক করবে ততটাই। সুতরাং এখন আমাকে ওরাকলে ফিরে যেতে দিন, এবং আপনি যদি লক্ষ্য করেন তবে এই সমস্ত জিনিস একই রকম। আমি যদি ডিবি 2-তে আমার পারফরম্যান্সটি পরিমাপ করতে চাই তবে ওরাকলে আমার পছন্দগুলি একই হবে। এখন কভারগুলির নীচে আমরা প্রচুর পরিমাণে স্টাফ করি যাতে আপনাকে কী চলছে তা জানতে হবে না তবে আমরা আপনাকে একটি ধারাবাহিক ইন্টারফেস দিচ্ছি যাতে আপনি একাধিক ডাটাবেস প্ল্যাটফর্মের বিশেষজ্ঞ হতে পারেন। এবং এর মধ্যে সূচকগুলির সাথে কাজ করা অন্তর্ভুক্ত থাকবে, এই আলোচনার বিষয়।

আমাকে এখানে আসুন এবং প্রথমে কিছু টেবিলগুলি দেখে প্রথমে শুরু করতে দিন এবং আমার কাছে একটি মুভি ডাটাবেস পেয়েছে যার কয়েকটি টেবিল রয়েছে। এবং যদি আমি গ্রাহক টেবিলের মতো কোনও নির্দিষ্ট টেবিলটি দেখি, যখন আমি এটি এখানে আনব তখন আমি আমার টেবিলের নকশা দেখতে পাচ্ছি, এখানে আমার টেবিলটিতে আমার কলামগুলি রয়েছে এবং প্রতিটি কলামের তথ্য এখানে রয়েছে। আমি টেবিলের জন্য সম্পত্তি পেয়েছি, তবে নোট করুন যে আমার এখানে সূচকের জন্য একটি ট্যাব আছে এবং আমি দেখতে পাচ্ছি এখানে টেবিলে সূচীগুলি রয়েছে। লক্ষ্য করুন যে এই সূচকগুলির মধ্যে একটি হ'ল আমার পিকে সূচক, আমার প্রাথমিক কী। এই অন্যান্যগুলি কোয়েরি অ্যাক্সেসের উন্নতির জন্য কেবল সূচক বলে মনে হচ্ছে, সম্ভবত আমরা প্রথম নাম বা শেষ নাম দ্বারা কোয়েরি করি, বা আমরা ফোন এবং জিপ কোডগুলি দেখি। এবং যদি আমি এখানে এই জিপ কোডের মতো একটি নির্দিষ্ট সূচি বাছাই করি এবং আমি এটিতে ডাবল ক্লিক করি তবে এখন আমি দেখতে পাচ্ছি, ওহে এটি একটি অনন্য-অনন্য সূচক এবং এখানে অন্যান্য কিছু ধরণের বিটম্যাপ, অ-অনন্য, অনন্য, এটি বাছাই হোক বা না হোক, সেই লগিং হোক বা না হোক, এটি বিপরীত ক্রম হোক বা না হোক, এটি কোনও ফাংশন বেস। ওহ, এখানে একটি মজাদার বিষয় যা আমি আবরণ করি নি। আপনি আসলে অদৃশ্য সূচক থাকতে পারে। এবং আপনি বলবেন, "আচ্ছা, হেক কেন আমি একটি অদৃশ্য সূচক করতে চাই?" ভাল, আমি আপনাকে একটি ভাল উদাহরণ দেব। আপনি আপনার প্রোডাকশন সিস্টেমে রয়েছেন এবং আপনার একটি পারফরম্যান্স সমস্যা রয়েছে এবং আপনি নিশ্চিত নন যে সূচি তৈরি করা সমস্যার সমাধান করবে, সুতরাং আপনি সূচিটি তৈরি করতে এবং উত্পাদনকে ধীর করতে চান না, তবে কোনওরকম বা অন্যটি যা আপনি করতে চান এটি পরীক্ষা করতে সক্ষম হতে। আপনি উত্পাদনে সূচকটি অদৃশ্য হিসাবে তৈরি করতে পারেন, অর্থাত না অনেক অ্যাপ্লিকেশন কোড, অপটিমাইজারকে কল করে, সেই সূচকটি ব্যবহার করবে। এটি তৈরি করা হয়েছে, এটি বৈধ, তবে এটি ব্যবহৃত হবে না। তারপরে আপনি এমন একটি ক্যোয়ারী নিতে পারেন যা আপনি মনে করেন যে এই সূচকটি সাহায্য করবে, বা ক্যারিয়ারের একটি সিরিজ, এবং আপনি একটি ইঙ্গিতটি আটকে রেখে বলতে পারেন, "আরে, অপ্টিমাইজার, সেখানে একটি অদৃশ্য সূচক রয়েছে আমি আপনাকে ব্যবহার করতে চাই এবং চাই আমি জানি যে আমি জিনিসগুলি আরও ভাল করে দিয়েছি কিনা। "এবং এখন আমি প্রডাকশনে কিছু পরীক্ষা করেছি, তবে আমি যে প্রযোজনাগুলি চলছিল তা ভঙ্গ করেছি না। এটি একটি অদৃশ্য সূচকের জন্য ব্যবহার। আপনি যখন এটির বিষয়ে প্রথম শুনবেন তখন এটি বোবা লাগছে, তবে এটির একটি ব্যবহার রয়েছে।

আমরা সূচীগুলিতেও সেগুলি সমান্তরাল কিনা তা নির্ধারণ করতে পারি এবং কতগুলি দৃষ্টান্তে তারা সমান্তরাল। এখন, একটি ক্লাস্টারবিহীন বা একটি বাস্তব-বাস্তব অ্যাপ্লিকেশন ক্লাস্টার পরিবেশে, তাই নন-র্যাক, সমান্তরাল বলতে বোঝায় যে আমার ক্যোয়ারীটি চেষ্টা করার জন্য এবং কর্মী প্রসেসগুলি কতগুলি উপ-প্রক্রিয়া নিয়ে আসতে পারে, চেষ্টা করার জন্য এবং দ্রুত বা তত্পর হয়ে জিনিসটি পেতে পারে । এবং সমান্তরাল দৃষ্টান্তগুলি হ'ল, আমি যদি সত্যিকারের অ্যাপ্লিকেশন ক্লাস্টারে থাকি, বলুন যে আমি দশটি নোড পেয়েছি, কতগুলি নোডের মধ্যে আমি কাজটি বিভাজন করতে পেরেছি? এটি দশজনের মধ্যে চারটি হতে পারে এবং এর প্রত্যেকটিতে চারটি উপ-প্রক্রিয়া রয়েছে। এটি একটি উদাহরণ। এবং তারপরে আমাদের কাছে কী সংক্ষেপণ রয়েছে। আপনি কি আসলে সূচকগুলি সংকুচিত করতে পারেন? হ্যাঁ বা না. এবং তারপরে অবশ্যই আপনার স্টোরেজ প্যারামিটারগুলি রয়েছে যা আপনি সূচকগুলিতে নির্দিষ্ট করতে পারেন। এখন, আমি এগুলি আবরণ করি নি কারণ তারা সূচক ইস্যুটির চেয়ে সত্যিকার অর্থে স্টোরেজ প্যারামিটার। এবং তারপরে অবশেষে, আমাদের এই পার্টিশনযুক্ত বা বিভাজনবিহীন করা বা না করা আছে। আমাকে এক সেকেন্ডের জন্য এখানে ফেলে দিন। আমি অন্য একটি স্কিমা যেতে যাচ্ছি। এটি একটি তারকা স্কিমা এবং উদাহরণস্বরূপ, এই সময়ের সারণিটি একটি মাত্রিক সারণী। আপনি যদি কখনও স্টার স্কিমা ডিজাইন করেন তবে আপনার সাধারণত এই সময়ের জন্য একটি মাত্রা থাকে এবং তাই এই ডাটাবেস এবং এই তারা স্কিমাতে, সময়কাল একটি সময় মাত্রা। এখন, আমি জানি এটি মজার লাগবে, আপনি বলবেন, "জি, those সমস্ত কলামটি দেখুন - লোকটি কি কখনও সাধারণীকরণের কথা শুনেছিল?" আচ্ছা, আপনি যখন কোনও ডেটা গুদামে বা স্টার স্কিমা ডিজাইনে থাকেন তখন আপনি সাধারণত অবিহীন থাকে - আপনার কাছে এমন টেবিল রয়েছে যেগুলি একজন সাধারণ ব্যক্তি দেখতে পাবেন এবং বলবে, "জি, এগুলি খুব ভালভাবে ডিজাইন করা হয়নি” "তবে আপনি ডেটা গুদামজাতকরণের পরিবেশে এভাবেই করেন।

এখন, কী ঘটতে চলেছে তা দেখুন কারণ ঠিক আছে, এই সমস্ত কলাম রয়েছে, তা দেখুন, আমি প্রতিটি কলামে একটি সূচক পেয়েছি। এখন, কোনও ওলটিপি পরিবেশে এটি নং-নো হবে। এটি আমার সমস্ত ক্রিয়াকলাপ ধীর করে দেবে। ডেটা গুদামজাত করা পরিবেশে, আমি আমার ব্যাচের লোড চক্রের সময় এগুলি ফেলে দেব। ওভারহেড বা সূচকগুলি ছাড়াই লোড করুন এবং আমি সূচিগুলি পুনরায় তৈরি করব। এবং যদি আমি আমার টেবিলটি বিভাজন করি, তবে টেবিলের প্রতিটি বালতির জন্য সূচকটি ফেলে দেওয়ার পরিবর্তে, আমি কেবল বালতি বা বালতিগুলিতে সূচকটি ফেলে দিতে পারি যেখানে ব্যাচ লোড চক্র চলাকালীন ডেটা intoুকে যাচ্ছিল। এবং তারপরে সেই বালতিগুলির জন্য কেবল সূচক অংশটি পুনরায় তৈরি করুন। এবং তাই এটি খুব পরিচালনাযোগ্য করে তোলে। এবং যদি আমি তাকান - তাই এখানে "হলিডে ফ্ল্যাগ" নামে পরিচিত একটি কলাম এবং মূলত এটি হ্যাঁ বা না। লক্ষ্য করুন যে এটি একটি বিটম্যাপ সূচক, এবং আপনার বেশিরভাগের জন্য আপনি বলবেন, "আচ্ছা, এটি বোধগম্য” "হ্যাঁ বা না, ওয়াই বা এন, কেবল দুটি মানই বোধগম্য হয়। এবং কারণ আপনি যখন বিটম্যাপ সূচকগুলির জন্য ডকুমেন্টেশন পড়েন, তারা সর্বদা আপনাকে কম কার্ডিনালিটির সাথে কিছু বাছাই করতে বলে।

এখন আমাকে আমার একটি ফ্যাক্ট সারণীতে যেতে দাও, সুতরাং আমাদের এখানে আমার আদেশ রয়েছে। এবং এটি প্রতিদিন আমার আদেশগুলি। এবং আপনি এখন দেখতে যাচ্ছেন, আবার আমার কাছে বেশ কয়েকটি কলাম রয়েছে এবং আবারও আমি কয়েকটি সূচকের চেয়ে বেশি আনব। এবং ঠিক এখানে, আমাদের কাছে সার্বজনীন মূল্য কোড বলে কিছু রয়েছে। এটি কোনও খুচরা স্টোরের জন্য ছিল, তাই আপনি দোকানে যখন কিছু কিনবেন তখন আপনি সেই ছোট্ট বার কোডগুলি জানেন this এটি সর্বজনীন মূল্য কোড। এখন, কয়েক মিলিয়ন ইউনিভার্সাল প্রাইস কোড রয়েছে। এখন, এই নির্দিষ্ট সংস্থার জন্য যা স্টাফ বিক্রি করছিল, তাদের সম্ভবত ১.7 থেকে ২ মিলিয়ন সর্বজনীন মূল্য কোড ছিল, সুতরাং আপনি আশা করতে যাচ্ছেন যে এটি বিটম্যাপ সূচক হবে না কারণ ১.7 মিলিয়ন স্বতন্ত্র মান উচ্চ কার্ডিনালিটির মতো শোনাচ্ছে। কিন্তু বাস্তবে, ডেটা গুদামজাত করা পরিবেশে, আপনি এটি একটি বিটম্যাপ হতে চান। এখন, আমাকে কেন তা ব্যাখ্যা করতে দিন। ভাল, এই সর্বজনীন মূল্য কোডের জন্য 1.7 মিলিয়ন স্বতন্ত্র মান থাকতে পারে, এই ক্রম সারণিতে সারিগুলির সংখ্যা কয়েক মিলিয়ন থেকে কোটি কোটি সারিতে। আমার সূচকটি টেবিলের আকার বা কার্ডিনালটির তুলনায় কম কার্ডিনালিটি। এটি এটিকে নিম্ন কার্ডিনালিটি করে তোলে। এটি বিটম্যাপ সূচককে দরকারী করে তোলে, যদিও এটি এখানে 1.7 মিলিয়ন স্বতন্ত্র মানগুলির সাথে বিপরীতমুখী যা আপনি এখানে বিটম্যাপটি বেছে নেবেন। এখন, যদি আমি জানতাম যে আমি একটি বিটম্যাপ জয়েনড ইনডেক্স ব্যবহার করতে চাইছি, তবে বর্তমানে পণ্যটি এটি সমর্থন করে না, আমি এটি পরবর্তী প্রকাশের জন্য যুক্ত করছি, তবে এটি এখানে অন্য বিকল্প হবে। এবং একটি তারকা স্কিমাতে, মনে রাখবেন, বিটম্যাপ সূচকটি ফ্যাক্ট টেবিলের উপরে থাকবে এবং বি-গাছের একটি সূচকটি সত্য সারণীতে সারি এবং তারপরে প্রতিটি সারিতে প্রদর্শিত হবে যা সেই সত্যের জন্য মাত্রা সারণীতে প্রদর্শিত ছিল । এবং সুতরাং, আপনার অন্য বিকল্প আছে। এবং সুতরাং, আসুন দেখুন, আমি এখন টেবিলগুলি থেকে বেরিয়ে আসতে চাই এবং আমি কেবল আপনাকে দ্রুত দেখাতে চাই যে আমার একই সূচি সূচীগুলির অধীনে আছে এবং আমি একই বেসিক জিনিসটি করতে যাচ্ছি।

এখন, আমি যে বিষয়টি এনেছি তা হ'ল আপনি খেয়াল করতে পারেন, আরে এখানে প্রাথমিক কী নেই। প্রাথমিক কীগুলি একটি মূল সীমাবদ্ধতার সাথে সম্পন্ন হয়, সুতরাং এগুলি আসলে সীমাবদ্ধ সংজ্ঞা দ্বারা আচ্ছাদিত। এগুলি এমন সূচিগুলি হবে যা বাধার অংশ নয়। এখন আপনি বলতে পারেন, "ঠিক আছে, এক মিনিট অপেক্ষা করুন, এটি একটি বিদেশী কী হিসাবে দেখায়, এবং একটি বিদেশী কী একটি প্রতিবন্ধকতা", তবে বিদেশী কী এবং বেশিরভাগ ডাটাবেসগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিদেশী কী কলামে একটি সূচক তৈরি করে না, যদিও তা সত্ত্বেও পরামর্শদায়ক, এবং সেখানে আপনি যান - আমি আবার একই পছন্দগুলি পেয়েছি। এবং আমি যদি কেবল সংকুচিত হওয়ার জন্য পরিবর্তন করতে চাই তবে আমি এটি করতে পারি।

এখন সংক্ষেপণ কেবল একটি বি-ট্রি সূচীতে কাজ করে। যা অনুমতি দেয় তা হ'ল, আপনি যখন বি-গাছের বিভিন্ন নোডের দিকে তাকান, এটি কিছু মানকে সংকোচন করার অনুমতি দেয়। এটি আসলে টেবিলের সংক্ষেপণের মতো সংকোচনের নয়, এটি বি-গাছের মধ্যে নন-পাতাগুলি নোডগুলিতে কী সঞ্চিত তা সংক্ষেপণ। এটি এক টন জায়গা বাঁচায় না, তবে এটি একটি পার্থক্য আনতে পারে। এবং এর সাথে আমি লক্ষ্য করেছি যে, আমি সময়ের সাথে খুব কাছাকাছি আসছি, তাই আমি যা করতে চাই তা হ'ল, আমি ফিরে যেতে চাই এবং আমার ভাগ করে নেওয়া বন্ধ করি। এবং, আমাদের আইডিয়া.কম এ চৌদ্দ দিনের বিচারের জন্য আমাদের পণ্যটি আছে। এটি বেশ ভাল পণ্য, বিশেষত যদি আপনি একাধিক ডাটাবেস প্ল্যাটফর্মের সাথে কাজ করেন। আপনি যদি দুটি বা তিনটি পৃথক ডাটাবেস নিয়ে কাজ করেন তবে এই সরঞ্জামটি আপনার জীবনকে অনেক সহজ করে তুলবে। সূচী নকশা এবং নির্বাচন করতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য আমাদের কাছে সরঞ্জাম রয়েছে, আমাদের কাছে ডিবি অপটিমাইজার নামে একটি সরঞ্জাম রয়েছে। আমি আজকে এটি কভার করতে পারি না, এটি খুব বেশি হবে। এবং আপনি যদি আমার সাথে যোগাযোগ করতে চান তবে আমার ইমেল ঠিকানাটি এটি আছে, অথবা আপনি আমার ব্যক্তিগত ইমেলটিতে আমাকে ধরতে পারেন এবং আমার ব্লগ রয়েছে, আমার একটি ওয়েবসাইট এবং ব্লগ আছে এবং সেখানে একটি লিঙ্কডইন প্রোফাইল রয়েছে। সুতরাং নির্দ্বিধায় আমার কাছে যেকোন বিষয়ে যোগাযোগ করুন, এমনকি এটি পণ্য সম্পর্কিত না হলেও, আপনি যদি কেবল ডাটাবেসগুলিতে কথা বলতে চান তবে আমি মনের বুদ্ধিমান এবং টেকনোবেবল সম্পর্কে গ্যাব করতে পছন্দ করি।

এরিক কাভানাঘ: ঠিক আছে, ভাল ডেজ, রবিন, আমি নিশ্চিত আপনি প্রত্যেককে কমপক্ষে কয়েকটি প্রশ্ন পেয়েছেন, আমাদের এখানে কয়েক মিনিট বাকি রয়েছে। দেজ, তুমি কী ভাবি?

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: আমি আপনাকে জিজ্ঞাসা করতে করতে একটি দুর্দান্ত প্রশ্ন পেয়েছি, এটি আমার মনের পিছনে বসে আছে। আপনি যে ক্রেজিস্ট দৃশ্য দেখেছেন? আমি আপনার ব্লগটি পড়েছি, আমি আপনাকে নিবিড়ভাবে অনুসরণ করেছি, আপনি - আপনি সম্ভবত এমন কয়েকজন লোকের মধ্যে রয়েছেন যারা প্রায় প্রতিটা অসম্ভবভাবে বাস করেন এবং আমি মনে করি যে ডঃ রবিন ব্লুর আমার সাথে দেখা হয়েছে দ্বিতীয় আমার জীবনকাল তবে, আপনি জানেন, আপনি সম্ভবত প্রতিটি উন্মত্ত দৃশ্য দেখেছেন, আপনি দেখেছেন এমন কিছু ক্রেজিস্টিয়াল দৃশ্যাবলী, আপনি কীভাবে পেরিয়ে এসেছেন এবং এমন মানুষের মতো যাঁরা কেবল সামলাতে পারেননি, আপনি হাঁটতে পেরেছেন এবং এই পুরো ডিবিএ আর্টিসান দিয়ে জেডি মনের কৌশলগুলি সম্পাদন করবেন?

বার্ট স্কালজো: আমাদের একবার গ্রাহক ছিলেন যারা তাদের ডাটাবেস ডিজাইনে তারা ফাইলের বিন্যাসের নকশায় কীভাবে ভাববেন তা খুব ভেবে দেখেছিল, এবং তাই - আপনি যখন কোনও ডাটাবেসকে সাধারণ করেন, আপনি প্রথমে যা করার চেষ্টা করেন তা থেকে মুক্তি পাওয়া যায় পুনরাবৃত্তি গ্রুপের। ওয়েল, তাদের একটি কলাম ছিল এবং তারা এটিকে একটি দীর্ঘ, বা একটি বিএলএব বা সিএলওবি তৈরি করেছিল এবং এতে তারা মান, এক নম্বর, সেমিকোলন, দ্বিতীয় নম্বর, অর্ধিকোলন, মান সংখ্যা, সেমিকোলন স্থাপন করবে এবং তাদের হাজার হাজার মান থাকবে সেখানে, তবে তাদের সেই কলামটিতে অনুসন্ধান করা দরকার ছিল এবং তারা এই জাতীয়, "এই জিনিসটি এত ধীরে চলবে কেন?" এবং আমি এইরকম, "ঠিক আছে, আপনি যা করেছেন তার উপর আপনি কোনও সূচক তৈরি করতে পারবেন না, এটি ঠিক অনুমোদিত নয়। "সুতরাং আমরা তাদের পরিকল্পনাগুলি ব্যবহার করে প্রকৃতপক্ষে তাদের দেখিয়েছি যে তাদের যা করার দরকার তা হ'ল সেই টেবিলটি স্বাভাবিক করা। সাধারণকরণ কোনও একাডেমিক অনুশীলন যা জিনিসগুলি আরও ভাল করে তোলে তা নয়, তবে তারা সেই ক্ষেত্রটিতে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চেয়েছিল যার অর্থ তারা এটিকে সূচী করতে সক্ষম হতে চেয়েছিল এবং আপনি এটি কোনও পুনরাবৃত্তি গোষ্ঠীতে সূচক করতে পারবেন না, বা কমপক্ষে সহজেই না । এবং তাই এটি সম্ভবত আমি দেখা সবচেয়ে খারাপ জিনিস।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: হ্যাঁ, আপনি আকর্ষণীয় যে আপনি প্রায়শই আসেন, আমি মনে করি ডাটাবেসগুলির সাথে চ্যালেঞ্জ, লোকেরা ভুলে যায় যে এটি একটি বিজ্ঞান। এবং এমন লোকেরা আছেন যারা এই পুরো স্থানটিতে ডিগ্রি এবং পিএইচডি করেন, তার উপর কাগজপত্র লেখেন এবং আপনি আপনার টড হ্যান্ডবুকগুলি এবং স্মৃতি থেকে অন্যান্য জিনিসগুলি সহ একটি সম্পূর্ণ সোয়াগ লিখেছেন। সাজানোর দিকে প্রবণতা, এখন উদ্ধৃতি-উক্তি "বড় ডেটা" - আমি দেখতে চাই যে অনেক লোক ডাটাবেস আর্কিটেকচার এবং ডাটাবেস প্রযুক্তি, ডাটাবেস বিজ্ঞানের মৌলিক বিষয়গুলি ভুলে যাচ্ছেন যদি আপনি চান। Theতিহ্যবাহী ডাটাবেস প্ল্যাটফর্মগুলি এবং .তিহ্যবাহী ডাটাবেসগুলি যে আমরা মাটিতে কার্যকরভাবে পেরেক দিয়েছি তা থেকে দূরে সরে যাওয়ার ক্ষেত্রে আপনি ক্ষেত্রটি কী দেখছেন এবং এটি পারফরম্যান্স টিউনিং এবং স্কেলিংয়ের একটি ঘটনা মাত্র। আপনি কি অনেক লোককে পুনরায় শিখতে দেখছেন এবং এমন অভিজ্ঞতা পেয়েছেন যেখানে তারা কেবল সেখানে বসে আছে এবং একটি "এ-হা" মুহুর্তের মতো ইউরেকার মুহুর্তের মতো, যেখানে তারা উপলব্ধি করে, এই বড় ডেটা স্টাফগুলি আসলে সত্যই বড় ডেটাবেসগুলির মধ্যে সাজানো? এটি কি সেখানে একটি জিনিস এবং লোকেরা আপনাকে পুনরায় জবাব দিচ্ছে এবং এ জাতীয় ধরনের, "আমরা ভুলে গিয়েছিলাম, যা আমরা জানতাম এবং আপনি কী আমাদের অন্ধকার থেকে ফিরিয়ে আনতে পারবেন?"

বার্ট স্কালজো: ঠিক আছে, না, এবং এই ধরণের মান্য করা ভয়াবহ, তবে সম্পর্কযুক্ত ডাটাবেস বিক্রেতারা সেই কুল-এইডও পান করেছিলেন। যদি আপনি মনে রাখেন, আমি জানি না, প্রায় এক দশক আগে, আমরা রিলেশনাল ডাটাবেসগুলিতে কাঠামোগত ডেটা স্থাপন করা শুরু করি যা একটি বিচিত্র কাজ ছিল এবং এরপরে ডেটা, রিলেশনাল ডাটাবেসগুলি এখন নোএসকিউএল-টাইপ যুক্ত করছে জিনিসপত্র. প্রকৃতপক্ষে, ওরাকল 12, সিআর 2 - এ আমি জানি যে এটি এখনও আউট হয়নি - তবে আপনি যদি বিটার দিকে তাকান, আপনি যদি বিটা প্রোগ্রামে থাকেন তবে এটি শারডিং সমর্থন করে। এবং সুতরাং, এখন আপনি একটি সম্পর্কিত রিবেশনাল পেয়েছেন যা নোএসকিউএল শারডিং থেকে ধারণাটি যুক্ত হয়নি। এবং তাই, "এ-হা" মুহুর্তটি সম্পর্কের দিকের লোকদের জন্য আরও বেশি বলে মনে হচ্ছে যারা "এ-হা" চলছে ”এখন পর্যন্ত কেউ ডান এখনই এটি করবে না, এমনকি ডাটাবেস পরিচালকদেরও নয়, তাই আমরা করেছি অন্ধকার দিক দিয়ে যেতে হবে।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: ঠিক আছে, তাই আপনি যদি অনেকটা অগোছালো তথ্য বদলানোর কথা বলছেন, যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে এর মধ্যে রাখা হচ্ছে, আমরা এখন বড় ডেটা প্ল্যাটফর্মকে কী বলছি, যা একধরণের মজার, কারণ তারা এটি পুরানো নয়, তবে তার অর্থ এই নয় যে তারা তাদের পিতাকে আরও বেশি ধাক্কা দেওয়ার জন্য তারা তাদের রিলেশনাল ডাটাবেসের সাথে কী করছে তা পুনরায় ফোকাস করছে?

বার্ট স্কালজো: না, সাধারণত তাদের যদি প্রয়োজন হয় - তবে এটি একটি "বড় ডেটা ধরণের প্রয়োজন" হিসাবে উদ্ধৃত হত, তারা অন্য ডেটাবেস প্ল্যাটফর্মে যেতে এবং কিছু না করে কিছু করার পরিবর্তে সন্ধান করছেন সম্পর্কিত সম্পর্কযুক্ত, ডাটাবেস বিক্রেতারা এখন তাদের সেই একই জিনিসগুলি করার জন্য তাদের সম্পর্কযুক্ত ডাটাবেসের অভ্যন্তরে একই অ-সম্পর্কযুক্ত কৌশল দিচ্ছেন। আমি বলতে চাইছি, একটি ভাল উদাহরণ হ'ল, যদি আপনার JSON ডেটা টাইপের মতো কোনও কাঠামোগত ডেটা থাকে বা অন্য কোনও জটিল ডেটা টাইপের অর্থ যার অর্থ ডেটা এম্বেড থাকে তবে ডাটাবেস বিক্রেতারা কেবল এটি সমর্থন করে না, তবে তারা আপনাকে এসিডি দেবে কাঠামোগত তথ্যের উপর সম্মতি। রিলেশনাল ডাটাবেসগুলি আরও নতুন কৌশল এবং প্রযুক্তি গ্রহণ করেছে এবং সুতরাং, আবার "এ-হা" এর চেয়ে বেশি না বলে মনে হচ্ছে, "আরে আমরা, অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারীরা, কিছু অচেনা করেছি এবং আমাদের এটি আবার শিখতে হবে, " এটি "আরে, আমরা এখন এটি এইভাবে করি, আমি আপনার traditionতিহ্যগতভাবে সম্পর্কিত সম্পর্কিত ডাটাবেসে কীভাবে এটি করতে পারি এবং আমি এখানে এই ডাটাবেজে যেমন করেছিলাম তা কীভাবে করতে পারি? "এবং এটি আরও প্রচলিত হয়ে উঠছে, এবং আমি যেমন বলেছি, ডাটাবেস বিক্রেতারা নিজেরাই সক্ষম করছেন যে।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: ঠিক আছে, ডিবিএ আর্টিসান টুলটির জন্য এই জায়গার traditionalতিহ্যবাহী সন্দেহভাজন কারা? আপনি সম্প্রতি যা লিখেছেন সে সম্পর্কে আমি কিছু হোমওয়ার্ক করেছি এবং মেমরি থেকে আপনি কিছু লিখেছিলেন বলে আমি মনে করি এটি ওরাকল বিশ্বে চূড়ান্ত ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা সম্পর্কে আপনার ব্লগগুলির মধ্যে একটি। আমি কখনই এটি মনে করতে পারি না, আমি মনে করি এটি এ বছরের কোনও এক সময় স্মৃতি থেকে বা গত বছরের শেষের দিকে ছিল, আপনি এই জিনিসটি লিখেছিলেন। এবং আমার কাছে মনে হয়েছিল এটি আজ যে ধরণের বিষয়ে আমরা কথা বলছি তার প্রথাগত, সাধারণ সন্দেহভাজন, যেখানে লোকেরা খুব বড় আকারের ডাটাবেসের পরিবেশে যাবে এবং আপনি কী এতে চূড়ান্ত লাভের কথা বলছেন তা সন্ধান করবে। কারা সাধারণ সন্দেহভাজন যে আপনি সেখানে দেখছেন যারা ডিবিএ আর্টিসান গ্রহণ করছেন এবং এটিকে ভাল ব্যবহার করছেন?

বার্ট স্কালজো: ঠিক আছে, আমাদের প্রচুর গ্রাহক রয়েছে, বাস্তবে, আজ আমি একটি বড় সরকারী সংস্থা নিয়ে ছিলাম - এবং তারা আক্ষরিক অর্থে আমাদের সফ্টওয়্যারটির প্রায় এক হাজার কপি রেখেছিলেন, কারণ এটি লোকেরা তাদের কীসের দিকে মনোনিবেশ করতে দেয় ' আবার করছি, কীভাবে এটি করা যায় না। এবং এটি ঠিক আছে, আমি বোঝাতে চাইছি যে প্রত্যেককে কিছু করতে হবে তা জানা উচিত, তবে উত্পাদনশীলতা "কী" সম্পন্ন করছে। যদি ব্যবসাটি আমাকে কোনও কাজ করতে বলে, তবে এগুলিই তাদের আগ্রহী। টাস্কটি কখন করা হয়েছে তা বলার জন্য আমি কখন একটি চেকমার্ক পেয়েছিলাম? কোন প্রযুক্তি বা কোন টেকনোব্যাবল আমি সেখানে পৌঁছানোর জন্য ব্যবহার করেছিলাম তা নয়। এবং তাই, আমাদের সরঞ্জামটি তাদের কিসের দিকে ফোকাস করতে দেয় এবং তাদেরকে আরও বেশি উত্পাদনশীল হতে দেয় এবং এটি সত্যই বিশাল সুবিধা এবং আমি যেমন বলেছিলাম কিছু ডাটাবেস কেবল তাদের ডাটাবেস প্ল্যাটফর্মের জন্য একটি সরঞ্জাম সরবরাহ করে। আমরা এটি বারোটি ডাটাবেস প্ল্যাটফর্মের জন্য অফার। আমার একই কর্মপ্রবাহ, একই গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস, একই নেভিগেশন রয়েছে। আপনি যদি কোনও ব্যবহারকারীকে কীভাবে বিশেষাধিকার প্রদান করবেন বা কোনও টেবিল তৈরি করবেন বা একটি ডাটাবেসে সূচি তৈরি করবেন তা আপনি জানেন তবে আপনি সমস্ত বারোটিতে এটি করতে পারেন কারণ এটি একই চেহারা এবং অনুভূতি এবং একই কর্মপ্রবাহ। আমাদের গ্রাহকদের কাছে এর বিশাল মূল্য রয়েছে।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: হ্যাঁ, আমি অনুমান করি, লোকেরা তাদের মানবসম্পদ থেকে তাদের অর্থের জন্য আরও অনেক বেশি কিছু পেতে চায়। এবং ওরাকল, ইঙ্গ্রেস এবং ডিবি 2-তে পৃথক বিশেষজ্ঞ থাকার দিনগুলি এখন অতিক্রান্ত। লোকেরা সমস্ত ব্যবসায়ের জ্যাক হতে পারে বলে আশা করা যায়, তাই আমি মনে করি এই জিনিসটি তাদের জীবনকে পুরোপুরি বাঁচিয়েছে।

আমি ডক্টর রবিন ব্লুরের কাছে হস্তান্তর করার আগে একটি শেষ দ্রুত জিনিস। আপনি উল্লেখ করেছেন চৌদ্দ দিনের জন্য নিখরচায় ডাউনলোড রয়েছে, কী করে - যদি আমি এগিয়ে যাব এবং আমি যা করতে যাচ্ছি তবে, আমি এটি ব্লার টেক ল্যাবটিতে রেখে এই জিনিসটি স্পিন করব to আপ এবং নিজেই এতে হাত পেতে - আমার আজকের আগে এটি করার সুযোগ ছিল না। আপনি চৌদ্দ দিনের বিচারের কথা বলেছেন, আপনি বলেছিলেন আপনি এটি আপনার কম্পিউটারের কোনও ভিএম-তে চালাচ্ছেন, আমি ধরে নিচ্ছি এটি একটি ল্যাপটপ। চৌদ্দ দিনের বিচারের চেহারাটি কারো হাত পেতে এবং রবিনের কাছে তার প্রশ্নের কাছে ফিরে যাওয়ার ঠিক আগে ব্যবহার করার জন্য কী কী, এন্ট্রি-লেভেল সেটআপ কী?

বার্ট স্কালজো: যে কোনও উইন্ডোজ পরিবেশ, তাই উইন্ডোজ,, একটি সিপিইউ সহ ভার্চুয়াল মেশিন এবং মেমরির চারটি জিগ। আমরা সত্যই মোটা বা ব্যয়বহুল সরঞ্জাম নই। এখন আপনি যদি সেই একই উইন্ডোজের আওতায় একই ডাটাবেস সার্ভারটি চালাতে চান, তবে আপনাকে আরও যুক্ত করতে হবে, তবে আপনি যদি কোনও ডাটাবেস সার্ভারে বা একটি পৃথক ভিএম-তে আপনার ডাটাবেস চালাচ্ছেন তবে লোম করতে ভিএম এবং আমাদের প্রোডাক্টটি খুব হালকা ওজনের: একটি সিপিইউ, চারটি জিগের মেমরি, উইন্ডোজের যে কোনও সংস্করণ - এবং আমরা বত্রিশ- এবং চৌষট্টি-বিট ইনস্টল উভয়কেই সমর্থন করি। তবে আপনাকে আপনার ডাটাবেস বিক্রেতার ক্লায়েন্ট ইনস্টল করতে হবে। সুতরাং আপনি যদি ওরাকলটির সাথে সংযোগ স্থাপন করতে চান তবে আপনাকে এসকিউএল নেট ক্লায়েন্ট ইনস্টল করতে হবে, কারণ এটি একটি ডাটাবেসের সাথে কথা বলার জন্য ওরাকলকে আপনার প্রয়োজন হয়।

ডেজ ব্লাঞ্চফিল্ড: এটি বেশ সোজা মনে হচ্ছে। আমি মনে করি যে এই যে কোনও কিছু থেকে আমি আশা করছি যে লোকেরা তাদের গ্রহণ করবে, এই সরঞ্জামটি তাদের জীবন রক্ষা করতে চলেছে এই উপলব্ধি ব্যতীত, তাদের যেতে হবে এবং এটি ডাউনলোড করা এবং এটি নিয়ে খেলতে হবে, আপনি চৌদ্দ দিনের জন্য নিখরচায় পরীক্ষা দিচ্ছেন এবং এটি কোনও অতিরিক্ত কিছু ইনস্টল না করেই তাদের বর্তমান ল্যাপটপে চালানো যেতে পারে, কারণ তারা যদি ইতিমধ্যে ডাটাবেস প্রশাসন করে চলেছে তবে তারা ইতিমধ্যে ডাটাবেসগুলির সাথে কাজ করছে যে তারা place সমস্ত সরঞ্জাম ঠিক জায়গায় পেয়েছে এবং এটি কোনও স্থানীয় ভিএম বা তাদের উপর চলছে কিনা স্থানীয় ডেস্কটপ, দেখে মনে হচ্ছে এটি ইনস্টল করা এবং এটির সাথে খেলতে ব্যথাবিহীন। তাই আমি লোকদের এটি করার জন্য অত্যন্ত পরামর্শ দিচ্ছি।

রবিন, আমি নিশ্চিত আপনার প্রশ্ন এবং এরিক পেয়েছেন, সম্ভবত আপনি শ্রোতাদের কাছ থেকে কিছু পেয়েছেন, তাই রবিন, আমি কীভাবে আপনার কাছে যাব, এবং এরিকের কাছে ফিরে যাব?

রবিন ব্লুর: হ্যাঁ, ঠিক আছে, আমি বলার মতো জিনিস পেয়েছি, আমি বলতে চাইছি, আমি এই অঞ্চলটিকে সবসময়ই আকর্ষণীয় মনে করেছি কারণ এটি ছিল - আমি এটিতে আমার দাঁত কাটা। তবে সত্যটি সম্ভবত, সম্ভবত ১৯৯৯, ১৯৯৯ সাল থেকে, আমি ওরাকল আসলে কী সক্ষম তার প্রতি অবিচ্ছিন্ন ছিলাম। এবং, আমি সিবাজ এবং মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভারকে জানতাম, ওরাকল যা করতে পারে তার তুলনায় এ দু'টিই মোটামুটি সহজ। আপনি যখন আমাকে হেসে ফেলেছিলেন - আপনি যখন বোঝার কথা বলতে শুরু করেছিলেন তখন আমি আমার মুখটি coveredেকে রেখেছিলাম। ওরাকল এর আগে এটি করেছিলেন। ওরাকল কিছু সময় প্রবর্তিত হয়েছিল, তারা অবজেক্ট-রিলেশনাল আইডিয়ায় নার্ভাস হয়ে গিয়েছিল, তাই তারা ওরাকলে একরকম অবজেক্ট নোটেশন এবং অবজেক্ট স্টোরেজ তৈরির সক্ষমতা প্রবর্তন করেছিল এবং আমি তাদের ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে কথা বললাম, কিছুটা দু'জনের মতো। তারা এটি পরিচয় করিয়ে দেওয়ার বহু বছর পরে এবং আমি জিজ্ঞাসা করেছি যে এটি কত লোক ব্যবহার করেছে এবং তিনি বলেছিলেন যে আমি মনে করি দুটি গ্রাহক এটি চেষ্টা করেছিলেন এবং এটি ছিল was এবং আমি মনে করি একই জিনিসটি ঘটতে চলেছে যদি তারা চেষ্টা করে এবং নোএসকিউএল বিষয়গুলি ট্রেন্ডিং করতে শুরু করে। আপনি জানেন, আমি মনে করি এটি একটি ভুল, আমি বলতে চাই, আপনার মতামতগুলি সম্পর্কে আমি একধরনের আগ্রহী। অবশ্যই - তারা কুল-এইড পান করে। তাদের মনে হয় যেমন তারা ক্যাসান্দ্রার মতো বড় নোএসকিউএল ডাটাবেসের অনুরূপ দাবি করতে সক্ষম হয়েছে তবে আপনি জানেন, এটি কি আপনার কোনও ধারণা রাখে?

বার্ট স্কালজো: না, আপনি পেরেকটি সরাসরি মাথার উপরে আঘাত করেছেন। আমার কাছে, আমি যদি রিলেশনাল করতে যাচ্ছি, আমি একটি ওরাকল বা এসকিউএল সার্ভার বা একটি ডিবি 2 বা পোস্টগ্রিসের মতো একটি সম্পর্কযুক্ত বিক্রেতাকে বেছে নেব, তবে আমি যদি এমন কিছু করতে যা যা অপ্রতিরোধ্য হয়, বড় ডেটা স্পেসে বা নোএসকিউএল স্পেসে, আমি সঠিক কাজের জন্য সঠিক সরঞ্জামটি বেছে নেব। এবং আমি মনে করি না যে এটি স্বাভাবিকভাবেই আমার সম্পর্কের ডাটাবেস বিক্রেতার কাছে যাবে। এবং তারপরে, আপনি এটিতে অন্যান্য কুঁচকে যুক্ত করেন, যা মেঘের মধ্যে কী পাওয়া যায়? তাই অনেক লোক তাদের ডাটাবেসগুলি পূর্বের দিকে বন্ধ করে পেতে চায়। তারপরে আপনাকে আপনার ক্লাউড সরবরাহকারীর দিকে নজর দিতে হবে এবং বলতে হবে, "ঠিক আছে, আপনি কী সরবরাহ করেন, আমার জন্য আমার কাছে কোন ডাটাবেস রয়েছে যা আমার প্রয়োজনীয়তার সাথে মানানসই হয় এবং সেগুলি কতটা বিক্রয়যোগ্য হয়, এবং স্পষ্টভাবে সেই ডেটাবেসটি ব্যবহারের জন্য হার বা চার্জ কত? প্রতি ঘন্টা বা মেঘে মেঘে। এবং প্রতি গিগাবাইট বা টেরাবাইট? ”এবং আপনি যা খুঁজে পেতে পারেন তা সম্ভবত মঙ্গো বা ক্যাসান্দ্রার মতো অপেক্ষাকৃত নতুন ডাটাবেসগুলির হতে পারে, তাদের হারগুলি কম দামের, তাই আপনি যদি মাল্টি-পেটাবাইট টাইপের বড় ডেটা করতে যাচ্ছেন তবে আপনি কেবলমাত্র ব্যয় দৃষ্টিকোণ থেকে - মেঘের নোএসকিউএল ডাটাবেসগুলি বিবেচনা করতে হবে কারণ তারা এটি করার সবচেয়ে ব্যয়বহুল উপায় হতে পারে।

রবিন ব্লুর: হ্যাঁ, ঠিক আছে। আমি বলতে চাইছি, আমার ধরণের - আমার অভিজ্ঞতায় রিলেশনাল ডাটাবেসগুলির জিনিস - যা যথেষ্ট দীর্ঘস্থায়ী হয়ে গেছে - এটি নিশ্চিতভাবেই - প্রচলিত জ্ঞান রয়েছে যে আপনি যদি এটি প্রয়োগ করা শুরু করেন এবং - আপনি বুঝতে পারছেন যে আসলে কী সম্পর্কযুক্ত, , আমি বলতে চাই যে আমি একবারে একজন গ্রাহকের সাথে কিছু পরামর্শ করার চেষ্টা করেছি এবং তারা আমাকে একটি ঘরে নিয়ে গিয়েছিল এবং তারা এক ধরণের সত্তা ডায়াগ্রাম তৈরি করেছিল এবং তৃতীয় একটি সাধারণ ফর্ম তৈরি করেছিল, এটি কোম্পানির প্রাথমিক সিস্টেমগুলি কেমন ছিল তার একটি মডেল। এটিতে প্রায় দু'শো চল্লিশটি টেবিল ছিল এবং তারা বলেছিল, "আচ্ছা, আপনি এটি সম্পর্কে কী ভাবেন? আমরা এর জন্য একটি ডাটাবেস তৈরি করতে যাচ্ছি, "এবং বলেছিলেন" আপনি এ সম্পর্কে কী ভাবেন? "আমি বলেছিলাম, " আমি মনে করি না এটি কাজ করবে "। এবং এটি ঠিক আছে, আপনি জানেন কারণ তারা শেষ করছিল যাতে এগারো পথে যোগদান করে নির্দিষ্ট কাঠামো তৈরি করতে। এবং এটি সম্পর্কের সম্পর্কে বোঝার জিনিস। সুতরাং আপনি কতটা খারাপ ডিজাইনের মুখোমুখি হন সে সম্পর্কে আমি আগ্রহী। আমি বলতে চাইছি, ডিবিএ আর্টিসান নিয়ে আমার কোনও সমস্যা নেই - এটি খুব বুদ্ধিমান কাজ করছে এবং আপনি একাধিক প্ল্যাটফর্মে প্রকৃতপক্ষে প্রদর্শন করতে পারেন তা আমার মনে হয়, দুর্দান্ত but তবে যেখানে ডিজাইন ইস্যু হয়েছে সেখানে আপনি কতটা মুখোমুখি হন? যেখানে মানুষ তার সম্পর্কে স্নোফ্লেক-ওয়াইয়ের পরিবর্তে কোনও স্টার স্কিমায় নামলে তারা সমস্ত ধরণের বেদনা সমাধান করতে পারত, আপনি কি জানেন?

বার্ট স্কালজো: ঠিক আছে, আমি গর্বিত বা অহংকারের মতো বলতে চাই না, তবে আমি বেশিবার বলতে চাই না। স্পষ্টতই, আমি সেখানে বেশিরভাগ ডাটাবেসের সাথে জড়িত হয়েছি, তাদের সমস্যা বা সমস্যা রয়েছে। কোনটি ভাল, কারণ আমাদের সরঞ্জামগুলি, আমাদের ডাটাবেস অপ্টিমাইজার সরঞ্জামের মতো, তাদের সেই সমস্যাগুলি সমাধান করতে সহায়তা করতে পারে, এবং তবে আমার কাছে মজার বিষয়টি হ'ল অনেকগুলি সমস্যা বার বার একই সাধারণ সমস্যা। আমি কেবলমাত্র অন্য এক গ্রাহকের সাথে কাজ করছিলাম যার একাদশ উপায়ের ক্যোয়ারী ছিল, এবং আমি এইরকম, "ঠিক আছে, আপনি কেন ধারাটি ব্যবহার করলেন না?" এবং তারা এর মত, "ভাল, আমি করিনি এটি কী তা জানেন না। "এবং তখন আমি বলেছিলাম, " এবং এখানে আপনার সাব-সিলেক্টেডগুলি আপনার সংযুক্তি এবং আপনার অপর সম্পর্কযুক্ত সম্পর্কে দেখুন, "আমি বলেছিলাম, " কিছু ক্ষেত্রে আপনার যেখানে আপনার গভীরতম স্তরে ধারা রয়েছে, একটি টেবিলের রেফারেন্সটি বাহ্যিক রূপটি তৈরি করে ”" আমি বলেছিলাম, "এটি, এটিকে সঠিক স্তরে সরিয়ে দিন, এটি যতটা গভীর হতে হবে ততই গভীরভাবে এম্বেড করবেন না, আপনি অপটিমাইজারকে বিভ্রান্ত করবেন” "এবং কয়েকটি টুইটের সাথে আমরা প্রায় দুই ঘন্টা চলমান কিছু নিয়েছিল এবং এটি দশ মিনিটে নেমে এসেছিল এবং এটি ঠিক ছিল - সেক্ষেত্রে আমরা যে এসকিউএল লিখেছিলাম সেগুলি উন্নত করা ছাড়া আমরা আর কিছুই করি না। আমি মনে করি সমস্যাটি হ'ল প্রচুর বিশ্ববিদ্যালয় এবং প্রচুর লোকেরা যারা একটি নন-একাডেমিক পরিবেশে প্রোগ্রামিং শিখেন, তারা এটিকে রেকর্ডড টাইম প্রক্রিয়া বা সারি-ভিত্তিক প্রক্রিয়া হিসাবে শিখেন এবং রিলেশনাল একটি প্রকৃতির দ্বারা পরিচালিত একটি সেট এবং তাই আপনি ভাল এসকিউএল লিখতে সেটগুলিতে চিন্তা করতে হবে।

রবিন ব্লুর: হ্যাঁ, আমি মনে করি এটি ঠিক ঠিক। এবং আপনাকে বুঝতে হবে, এটি এ জাতীয় জিনিস, লোকদের এই জাতীয় স্ট্যাটাসের এবিসিগুলি জানা উচিত। এটা কোন ব্যাপার না। আপনি যদি যুক্তিযুক্ত জিনিসগুলি করতে সক্ষম হবেন না তবে আপনি যদি বুঝতে না পারেন যে একটি ভাল নকশাযুক্ত, ভাল-মডেলড ডাটাবেসও যোগ দেয় তবে সময় লাগবে, বিভিন্ন ধরণের সময় লাগবে। তারা তা করে কারণ এগুলি দ্রুত চালানোর উপায় বিশ্ব কখনও পায় নি। তারা ডেটা সংগঠিত করার উপায়গুলি খুঁজে পেয়েছে যাতে তারা অন্যথায় দ্রুত চলে যায় এবং নোএসকিউএল ডেটাবেসগুলির জন্য আমার যে উত্সাহটি বলতে হয় তা হ'ল তারা যোগ দিতে এড়াচ্ছেন। তারা কেবলমাত্র তাদের মধ্যে একই রকমের ডেটাবেস তৈরি করে ডাটাবেসগুলি তৈরি করা শুরু করে, কারণ আপনি যদি কোনও নোএসকিউএল ডাটাবেসে যোগ দেন তবে তারা তাত্পর্যপূর্ণভাবে চুষে ফেলেন। ভাবছেন না?

বার্ট স্কালজো: ওহ একেবারে। এবং আমাকে হাসতে হবে কারণ, রিলেশনাল ডেটাবেসগুলির আগে আমি ফিরে যেতে শুরু করেছি এবং যখন ইঙ্গ্রেস আরটিআই ছিল, রিলেশনাল টেকনোলজি ইনস্টিটিউট, এবং আমাদের এসকিউএল ছিল না, আমাদের প্রাক-এসকিউএল সম্পর্কিত সম্পর্কিত ভাষা ছিল। আমি ইঙ্গ্রেসে মনে করি, এরপরেও একে কোয়েল বলা হত। সুতরাং আপনি এই পুরাতন ডাটাবেস যেমন নেটওয়ার্ক এবং একটি উচ্চতর গ্রাফিকাল, বা শ্রেণিবিন্যাস থেকে পেয়েছেন, এবং আপনি কয়েক দশক পরে সম্পর্কের দৃষ্টান্ত দিয়ে চলেছেন এবং এখন আমার কাছে মনে হচ্ছে আমরা আবার প্রায় এক শ্রেণিবদ্ধের দিকে ফিরে যাচ্ছি। এটি প্রায় মত আমরা ফিরে গেছে।

রবিন ব্লুর: হ্যাঁ, ঠিক আছে। এরিকের কাছে আপনাকে তুলে দেওয়া আরও ভাল, আমি খুব বেশি সময় ব্যয় করছি, তবে এরিকের কাছ থেকে আমরা শ্রোতাদের কোনও প্রশ্ন পেয়েছি?

এরিক কাভানাঘ: আমরা করি, আমরা কিছু পেয়েছি। আমরা এখানে কিছুটা দীর্ঘ যাচ্ছি তবে আমি আপনাকে কিছুটা ফেলে দেব। অদৃশ্য সূচকগুলির চারপাশে আমাদের বেশ কয়েকটি প্রশ্ন ছিল। একটি প্রশ্ন ছিল, "সেগুলি দেখার জন্য কারও কি আপনার সরঞ্জাম ব্যবহার করা দরকার?" আরেকটি প্রশ্ন ছিল, "আচ্ছা, আপনি অন্ধ হলে কি হবে?"

বার্ট স্কালজো: এটি বেশ ভাল।

এরিক কাভানাঘ: কৌতূহলী প্রশ্নও ঠিক তাই এফওয়াইআই।

বার্ট স্কালজো: না, আপনার আমাদের সরঞ্জামগুলি লাগবে না। এটি একটি ওরাকল বৈশিষ্ট্য, অদৃশ্য সূচক। মূলত ডেটা অভিধানে, ওরাকল কেবল মেটাডেটার একটি টুকরো রাখে যা বলে যে, "অপ্টিমাইজার, এই সূচকটিকে উপেক্ষা করুন। এটি এখানে, তবে আপনি এসকিউএল কমান্ডের একটি অনুকূলকরণের ইঙ্গিতটির মাধ্যমে শারীরিকভাবে নির্দেশ না দেওয়া অবধি এটি ব্যবহার করবেন না ”" এবং তাই না, আপনার কাছে আমাদের সরঞ্জামগুলি নেই এবং প্রতিটি ক্ষেত্রে এটির দরকার নেই একটি সরল পুরাতন সূচক, আপনি এটি কোনও সরঞ্জামে দেখতে পাবেন, এটি কেবলমাত্র অপ্টিমাইজারই বলবে, "আমরা এটিকে সাধারণ ক্যোয়ারী প্রসেসিংয়ে উপেক্ষা করব” "আপনি যদি এটি ব্যবহার করতে চান তবে আপনাকে এটি পরিচালনা করতে হবে। আমি যে দৃশ্যের বর্ণনা দিয়েছি তা সত্যই কার্যকর, যদি আপনি উত্পাদনে একটি সূচক তৈরি করতে চান তবে প্রতিবেদনগুলি ভাঙার ঝুঁকি না করে বা ইতিমধ্যে চলছে এমন জিনিসগুলি না, তবে আপনি সেগুলি পরীক্ষা করতে চেয়েছিলেন, আপনি এটি করতে পারতেন। এটাই তার পক্ষে সবচেয়ে কার্যকর।

এরিক কাভানাঘ: এটি ভাল জিনিস এবং তারপরে এখানে আরও একটি ভাল প্রশ্ন ছিল। “এই নতুন মেমোরি ডাটাবেসগুলির কিছু সম্পর্কে কী? ইন-মেমরি ডাটাবেস প্রযুক্তি কীভাবে ইনডেক্সের ক্ষেত্রে গেমটি পরিবর্তন করে? "

বার্ট স্কালজো: ছেলে, ভাল আমরা - এখন খুব ভালো, কেউ এই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে আমি আনন্দিত, আমাদের আরও আধ ঘন্টা যেতে হবে। না, ইন-মেমরি এটি ডাটাবেস বিক্রেতার উপর নির্ভর করে। এখন, সাধারণত, আমি, আমি ওরাকল যা কিছু করি তার প্রশংসা ছাড়া কিছুই বলি না কারণ তারা যে প্রযুক্তিটি তৈরি করেছে এটি আশ্চর্যজনক, তবে আপনি যখন প্রচ্ছদের নীচে ছিঁড়ে ফেলেন এবং আপনি কী দেখেন যে ওরাকলে ইন-মেমরিটি কী আছে, ওরাকলে ডাটাবেস, এটি বাস্তবে যা তা হ'ল এটি এখনও ডিস্কে সারি স্টোর রেখেছিল, এবং এটি মেমোরিতে লোড হওয়া কলাম-স্টোর পাবে এবং যদি পুরো টেবিলটি ধারণ করতে অপর্যাপ্ত মেমরি থাকে তবে এটি আবার অংশগুলিতে ফিরে যাবে; এটি সারি স্টোর করার জন্য, এটি মেমরির সাথে খাপ খায় না, এবং সুতরাং আপনি টেবিলের বিপরীতে এবং অর্ধেক টেবিলের জন্য একটি নির্বাচন করতে পারেন, আপনি টেবিলে প্রথাগত সারিগুলিকে আঘাতের সূচক ব্যবহার করছেন এবং অন্য অর্ধেকের জন্য এটি আসলে বেরিয়ে আসছে এবং কেবল ইন-মেমরি অনুসন্ধান থেকে সমস্ত কিছু দখল করে নিন এবং তাই, এসকিউএল সার্ভার যেভাবে আলাদা হয়েছিল, উদাহরণস্বরূপ, এটি তাদের হেকাটন প্রযুক্তি দিয়ে প্রয়োগ করেছে, আপনি জানেন এবং এসকিউএল ২০১৪, এবং এটি উন্নত হয়েছে এসকিউএল ২০১ 2016 সালে, তবে কিছু দিক থেকে, এগুলি মেমোরির আরও সত্যিকারের সংস্করণ এবং তবে প্রতিটি বাস্তবায়নের একটি উপকারিতা এবং কনস রয়েছে, তবে আপনাকে প্রচ্ছদের নীচে দেখতে হবে এবং উপলব্ধি করতে হবে। কারণ, আমার কাছে একজন গ্রাহক ছিলেন যারা বলেছিলেন, "ওহ এই টেবিলটির স্মৃতিশক্তি - আমি কেবল সমস্ত সূচি আঁকব, " এবং আমি এইরকম, "টেবিলটি আপনার সার্ভারে থাকা মেমরির চেয়ে বড়, সুতরাং এক পর্যায়ে কোয়েরির কিছু ডিস্ককে হিট করেছে।

এরিক কাভানাঘ: এটি একটি ভাল বর্ণনা; এটা ভাল জিনিস। ভাল, ভাবী, আমরা এই ছেলের সাথে এই বছরের বাকি সময়গুলিতে আরও কয়েকটি ওয়েবকাস্ট করব, বার্টের উপস্থাপনায় থাকার কথা শুনে আপনি যে কোনও সময় ফিরে আসবেন কারণ আমরা জানি যে সে তার জিনিসগুলি জানে। বিশেষজ্ঞদের সাথে কথা বলা সবসময় মজাদার। আমরা পরে দেখার জন্য এই সমস্ত ওয়েবকাস্ট সংরক্ষণাগারভুক্ত করি। বার্টের যোগাযোগের তথ্যটি আবার এখানে রয়েছে, এবং আমরা ডাউনলোডের জন্য সেই লিঙ্কটি খনন করার চেষ্টা করব এবং এটি ইমেলের মাধ্যমেও প্রেরণ করব, তবে আপনি সর্বদা আপনার সত্যিকারের ইমেল করতে পারেন:, আমরা আরও কিছু ওয়েবকাস্ট এর জন্য সারিবদ্ধভাবে দাঁড়িয়েছি got বছর এবং আমরা এখনই এডিএল ক্যাল করছি, সুতরাং, ভাবেন, পরবর্তী বছর সম্পর্কে আপনি যদি সত্যিই কিছু শুনতে চান তবে লজ্জা বোধ করবেন না: যত্ন নিন, ভাবেন, আমরা পরের বার আপনার সাথে কথা বলব। বাই-বাই।

টেকোপিডিয়া কনটেন্ট পার্টনার

টেকোপিডিয়া স্টাফ ব্লার গ্রুপের সাথে অনুমোদিত এবং ডানদিকে বিকল্পগুলি ব্যবহার করে যোগাযোগ করা যেতে পারে। আমরা শিল্প অংশীদারদের সাথে কীভাবে কাজ করি তার তথ্যের জন্য এখানে ক্লিক করুন।

• প্রোফাইল
• ওয়েবসাইট