কলামার স্টোর, ডেটা মডেলিংয়ের প্রেক্ষাপটে, একটি ডাটাবেস স্টোরেজ কৌশলকে বোঝায় যেখানে ডেটা ঐতিহ্যগত সারি-ভিত্তিক টেবিলের পরিবর্তে কলাম-ভিত্তিক পদ্ধতিতে সংগঠিত এবং সংরক্ষণ করা হয়। এই পদ্ধতিটি বিশেষত বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ, রিপোর্টিং এবং ডেটা গুদামজাতকরণ কাজের জন্য উপযুক্ত যার জন্য বড় ডেটাসেটগুলিতে দ্রুত অনুসন্ধান এবং একত্রিতকরণ প্রয়োজন। কলামার স্টোরগুলি পঠন-ভারী বিশ্লেষণাত্মক কাজের চাপের কার্যক্ষমতা এবং মাপযোগ্যতা অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ডেটা সংকোচন, ক্যোয়ারী প্রসেসিং, স্টোরেজ I/O হ্রাস, এবং ইন-মেমরি বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে অসংখ্য সুবিধা প্রদান করে।
বিশ্লেষণাত্মক কাজের চাপের জন্য তাদের অপ্টিমাইজেশন সত্ত্বেও, কলামার স্টোরগুলি সমস্ত ডাটাবেস ব্যবহারের ক্ষেত্রে সর্বজনীনভাবে উপযুক্ত নয়। বিশেষত, তারা ভারী লেনদেনমূলক কাজের চাপের জন্য সেরা পছন্দ নাও হতে পারে যার মধ্যে ঘন ঘন সন্নিবেশ, আপডেট, এবং পৃথক রেকর্ড মুছে ফেলা হয়। তা সত্ত্বেও, এগুলি বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ হয়ে উঠেছে যা জটিল বিশ্লেষণগুলিকে জড়িত করে, যেমন রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ড, বিজনেস ইন্টেলিজেন্স সিস্টেম এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা বিপুল পরিমাণ ঐতিহাসিক ডেটা লাভ করে। কলামার স্টোরেজ সিস্টেমের বিভিন্ন বাস্তবায়ন বাজারে বিদ্যমান, যার মধ্যে রয়েছে Google BigQuery, Amazon Redshift, এবং Snowflake-এর মতো বিশিষ্ট ডেটা গুদামগুলির পাশাপাশি Apache Parquet এবং Vertica-এর মতো বিশ্লেষণ-কেন্দ্রিক ডেটাবেস৷
একটি ঐতিহ্যগত সারি-ভিত্তিক রিলেশনাল ডাটাবেসের উপর একটি কলামার স্টোরের মূল সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল উচ্চ স্তরের ডেটা সংকোচন অর্জন করার ক্ষমতা। একটি কলামার ফ্যাশনে সঞ্চিত ডেটা উচ্চ একজাতীয়তা প্রদর্শন করে, যা বিভিন্ন কম্প্রেশন কৌশলকে আরও কার্যকরভাবে প্রয়োগ করার অনুমতি দেয়। ফলস্বরূপ, একই পরিমাণ ডেটা সঞ্চয় করার জন্য কম স্টোরেজ স্পেস প্রয়োজন, ফলে স্টোরেজ খরচ কম হয়। অধিকন্তু, ভাল কম্প্রেশনের ফলে ডিস্ক I/O হ্রাস পায় এবং কোয়েরির দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ হয়, কারণ একই বিশ্লেষণাত্মক ক্রিয়াকলাপের জন্য ডিস্ক থেকে অল্প পরিমাণ ডেটা পড়তে হয়।
কলামার স্টোরেজের আরেকটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল ভেক্টরাইজড ক্যোয়ারী প্রসেসিং সম্পাদন করার ক্ষমতা, যা সারিতে সারি না করে ব্যাচগুলিতে ডেটার বড় সেটগুলিতে কাজ করে। ক্যোয়ারী প্রক্রিয়াকরণের এই পদ্ধতিটি আধুনিক সিপিইউ-এর একক নির্দেশনা মাল্টিপল ডেটা (SIMD) ক্ষমতাকে কাজে লাগায়, যা বিশ্লেষণাত্মক কাজগুলির দক্ষ সমান্তরাল সম্পাদনের অনুমতি দেয় এবং ক্যোয়ারী রেসপন্স টাইম কমিয়ে দেয়, এমনকি মিলিয়ন বা বিলিয়ন রেকর্ডের জন্যও।
তদ্ব্যতীত, কলামার স্টোরগুলি উপলব্ধ মেমরি সংস্থানগুলির আরও ভাল ব্যবহার সক্ষম করে, কারণ কোনও নির্দিষ্ট প্রশ্নের জন্য কেবলমাত্র প্রাসঙ্গিক কলামগুলিকে মেমরিতে লোড করতে হবে। ডেটার এই নির্বাচনী লোডিং মেমরির প্রয়োজনীয়তা এবং ক্যাশে মিস কমাতে সাহায্য করে, যার ফলে দ্রুত ডেটা পুনরুদ্ধারের সময় হয়। উপরন্তু, যেহেতু ডেটা কলাম-ভিত্তিক সংকুচিত হয়, তাই এটি মেমরিতে সংকুচিত ডেটা লোড করা এবং ক্যোয়ারী সম্পাদনের সময় ডিকম্প্রেশন সঞ্চালন করা দ্রুত, উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা সুবিধা প্রদান করে।
কলামার স্টোরেজ সিস্টেমগুলি কার্যকরভাবে AppMaster no-code প্ল্যাটফর্মের মধ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের বিশ্লেষণাত্মক প্রয়োজনীয়তা মোকাবেলা করতে। উদাহরণস্বরূপ, যখন AppMaster এর ভিজ্যুয়াল বিজনেস প্রসেস (BP) ডিজাইনার ব্যবহার করে তৈরি করা উপযুক্ত ব্যবসায়িক যুক্তির সাথে মিলিত হয়, তখন কলামার স্টোরগুলি ব্যাকএন্ড, ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি, প্রতিবেদন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ চালাতে পারে। AppMaster প্রাথমিক ডাটাবেস হিসাবে PostgreSQL-সামঞ্জস্যপূর্ণ ডাটাবেসের সাথে ইন্টিগ্রেশন সমর্থন করে, যা খোলা API ডকুমেন্টেশন এবং RESTful API endpoints মাধ্যমে কলামার স্টোরে থাকা ডেটার নির্বিঘ্ন ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং স্বচ্ছ ক্যোয়ারী, রিপোর্টিং এবং বিশ্লেষণের অনুমতি দেয়।
অতএব, কলামার স্টোরগুলি আধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির মুখোমুখি বিশ্লেষণাত্মক এবং রিপোর্টিং চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলার একটি শক্তিশালী মাধ্যম উপস্থাপন করে, অনুসন্ধান কর্মক্ষমতা, মাপযোগ্যতা এবং স্টোরেজ দক্ষতার ক্ষেত্রে অসংখ্য সুবিধা প্রদান করে। AppMaster ভিজ্যুয়াল ডেটা মডেলিং এবং ব্যবসায়িক লজিক ডিজাইনের ক্ষমতার সাথে একত্রে ব্যবহার করা হলে, কলামার স্টোরগুলি নাগরিক ডেভেলপারদের পরিশীলিত, ডেটা-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সক্ষম করে যা সংস্থাগুলিকে বিপুল পরিমাণ ডেটার রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণের দ্বারা সমর্থিত জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা দেয়। ডেটা মডেলিংয়ের প্রেক্ষাপটে কলামার স্টোরগুলির সম্ভাবনাকে স্বীকৃতি দেওয়া ব্যবসা এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপারদের তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজ করা স্টোরেজ আর্কিটেকচার সম্পর্কে অবগত পছন্দ করতে এবং এই সিস্টেমগুলি অফার করা কর্মক্ষমতা সুবিধাগুলির সুবিধা নিতে সহায়তা করে৷
