ডাটা রিডানডেন্সি, ডাটাবেসের পরিপ্রেক্ষিতে, একটি রিলেশনাল ডাটাবেস বা ডেটা ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে ডুপ্লিকেট তথ্যের উপস্থিতি বোঝায় যেখানে একাধিক জায়গায় একই বা অনুরূপ ডেটা বিদ্যমান। যদিও অপ্রয়োজনীয়তা কিছু নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য পূরণ করতে পারে, যেমন ডেটা নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করা এবং ব্যর্থতা সহ্য করা, অত্যধিক অপ্রয়োজনীয়তা অসঙ্গতি, অদক্ষতা, সময় বিলম্ব এবং স্টোরেজ স্পেস এবং প্রক্রিয়াকরণের শক্তি খরচ বাড়াতে পারে। অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার সময় ডেটার যথার্থতা এবং অখণ্ডতা বজায় রাখা নিশ্চিত করা দক্ষ ডাটাবেস সিস্টেম ডিজাইন এবং বাস্তবায়নের জন্য একটি অপরিহার্য বিবেচনা।
রিডানড্যান্সির মূল কারণের উপর নির্ভর করে ডেটা রিডানডেন্সিকে বিভিন্ন প্রকারে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে, যেমন:
- কলাম রিডানডেন্সি : একটি টেবিলে কলামের ডুপ্লিকেট, যেখানে সংরক্ষিত বৈশিষ্ট্যগুলি বিভিন্ন কলামে পুনরাবৃত্তি হয়, যার ফলে একই তথ্য একাধিক জায়গায় সংরক্ষণ করা হয়।
- সারি রিডানড্যান্সি : একটি টেবিলের নকল সারি, যেখানে একাধিক সারি একই ডেটা ধারণ করে, ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং পুনরুদ্ধারের সময় সম্ভাব্য বিভ্রান্তি এবং ত্রুটি সৃষ্টি করে৷
- টেবিল রিডানড্যান্সি : একটি ডাটাবেসের নকল টেবিল, যেখানে একই ডেটা একাধিক টেবিলে সংরক্ষণ করা হয়, উল্লেখযোগ্যভাবে স্টোরেজ স্পেস এবং প্রসেসিং পাওয়ার প্রয়োজনীয়তা বৃদ্ধি করে।
- কার্যকরী রিডানড্যান্সি : একই ইনপুট ডেটা সেট ব্যবহার করে অভিন্ন ফাংশন সঞ্চালিত বা গণনা করার ফলে একটি ডাটাবেসে পুনরাবৃত্ত তথ্য।
অ্যাপমাস্টার , ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি শক্তিশালী নো-কোড প্ল্যাটফর্ম, ব্যবহারকারীর তৈরি অ্যাপ্লিকেশনগুলির গঠন সংজ্ঞায়িত করতে ডেটা মডেল এবং ডেটাবেসের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। প্ল্যাটফর্মটি ডাটাবেস স্কিমাকে অপ্টিমাইজ করে এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি দক্ষতার সাথে ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণ নিশ্চিত করতে ডেটা রিডানডেন্সি কমিয়ে দেয়। ব্যবহারকারীরা টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করতে পারে এবং AppMaster ব্যবহার করে একটি প্রকল্পের বিকাশের পর্যায়ে যেকোন অপ্রয়োজনীয় ডেটা মুছে ফেলতে পারে।
ডেটা অপ্রয়োজনীয়তা রোধ করার কার্যকরী কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণ, অনন্য এবং প্রাথমিক কী সীমাবদ্ধতার ব্যবহার, সূচীকরণ এবং ডেটা যাচাইকরণের নিয়মগুলি প্রয়োগ করা। উদাহরণস্বরূপ, ডাটাবেস নর্মালাইজেশনের সাথে অপ্রয়োজনীয়তা কমাতে এবং ডেটা অখণ্ডতা উন্নত করতে একটি ডাটাবেসের টেবিল এবং সম্পর্কগুলি সংগঠিত করা জড়িত। সাধারণীকরণ সাধারণত বিভিন্ন ধাপ, বা ফর্ম অনুসরণ করে, যার লক্ষ্য নির্দিষ্ট ধরণের অপ্রয়োজনীয়তা দূর করা এবং ডেটাবেস জুড়ে ডেটা সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে তা নিশ্চিত করা।
যদিও অপ্রয়োজনীয়তা কমাতে স্বাভাবিকীকরণ একটি অপরিহার্য কৌশল, তবে ডাটাবেস ডিজাইনে এমন উদাহরণ রয়েছে যেখানে কিছু অপ্রয়োজনীয়তা ইচ্ছাকৃতভাবে চালু করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ডিনরমালাইজেশন, যা স্বাভাবিকীকরণের বিপরীত, ইচ্ছাকৃতভাবে ডেটা পুনরুদ্ধারের সময় কার্যকারিতা উন্নত করতে এবং জটিল মাল্টি-টেবিল যোগদানের সাথে যুক্ত ওভারহেড কমানোর জন্য একটি ডাটাবেস ডিজাইনে অপ্রয়োজনীয় ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে। সঞ্চয়ের স্থান এবং জটিলতার সামান্য বৃদ্ধির খরচে ডিনরমালাইজেশন ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।
ইচ্ছাকৃত অপ্রয়োজনীয়তার আরেকটি উদাহরণ হল ক্যাশে করা ডেটা ব্যবহার করা। ডেটাবেস সিস্টেমগুলি প্রায়শই ক্যাশে নামক একটি অস্থায়ী স্টোরেজ এলাকায় সর্বাধিক ঘন ঘন অ্যাক্সেস করা ডেটার একটি অনুলিপি সংরক্ষণ করে। এই ক্যাশে করা ডেটা অনুরোধ করা হলে দ্রুত ফেরত দেওয়া যেতে পারে, জটিল ডাটাবেস কোয়েরির প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে যা প্রক্রিয়া করতে বেশি সময় নিতে পারে। এই ধরনের অপ্রয়োজনীয়তা সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে, গণনাগত বিলম্ব কমাতে পারে এবং শেষ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়াতে পারে।
দক্ষ এবং নির্ভুল ডাটাবেস সিস্টেম ডিজাইন করার সময় ডেটা রিডানডেন্সি একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর যা বিবেচনা করা উচিত। সামগ্রিক সিস্টেমের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখার জন্য এবং স্টোরেজ এবং প্রক্রিয়াকরণের সাথে যুক্ত খরচ কমানোর জন্য ডেটা অখণ্ডতা এবং কর্মক্ষমতার বিরোধপূর্ণ প্রয়োজনীয়তার ভারসাম্য বজায় রাখা অপরিহার্য। AppMaster, ডেটা রিডানডেন্সি কমিয়ে ব্যাপক সফ্টওয়্যার সমাধান ডিজাইন, বিকাশ এবং স্থাপনের জন্য ব্যবহারকারীদের ক্ষমতায়নের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, বিভিন্ন গ্রাহকদের এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে উচ্চ-মানের, অপ্টিমাইজ করা, স্কেলযোগ্য, ব্যয়-কার্যকর অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য একটি উন্নত প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে।
