সাধারণ ফর্ম

রিলেশনাল ডাটাবেসের প্রেক্ষাপটে, একটি সাধারণ ফর্ম একটি নির্দিষ্ট ডাটাবেস স্কিমার মধ্যে সংগঠন এবং কাঠামোর একটি নির্দিষ্ট স্তরকে বোঝায় যার লক্ষ্য হল অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করা, সামঞ্জস্য বৃদ্ধি করা এবং বিভিন্ন ডাটাবেস ক্রিয়াকলাপের কার্যকরী সম্পাদন নিশ্চিত করা। সাধারণ ফর্মগুলি রিলেশনাল ডাটাবেস ডিজাইন এবং বজায় রাখার একটি অপরিহার্য দিক, কারণ তারা এই সিস্টেমগুলির কার্যকারিতা, অখণ্ডতা এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতাকে অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করে। স্বাভাবিককরণের একাধিক স্তর বিদ্যমান, প্রত্যেকটির নিজস্ব নিয়ম ও কার্যাবলী রয়েছে, যা সাধারণত প্রথম সাধারণ ফর্ম (1NF), দ্বিতীয় সাধারণ ফর্ম (2NF), তৃতীয় সাধারণ ফর্ম (3NF), বয়স-কড সাধারণ ফর্ম (BCNF বা 3.5) হিসাবে পরিচিত। এনএফ), ফরথ নরমাল ফর্ম (4এনএফ), এবং পঞ্চম নরমাল ফর্ম (5এনএফ)।

ডাটাবেস টেবিলগুলি এই সাধারণ ফর্মগুলি মেনে চলে তা নিশ্চিত করার প্রক্রিয়াটিকে স্বাভাবিককরণ বলা হয়। সাধারণীকরণে বড় টেবিলগুলিকে ছোট আকারে ভাগ করা জড়িত, এমনভাবে যা ডেটার অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে এবং কলামগুলির মধ্যে কার্যকরী নির্ভরতা প্রয়োগ করে। এই কার্যকরী নির্ভরতাগুলি কীভাবে একটি টেবিলের মধ্যে ডেটা উপাদানগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত তা বর্ণনা করতে সাহায্য করে, এইভাবে ডেটা অসঙ্গতিগুলিকে প্রতিরোধ করে - যেমন সন্নিবেশ, আপডেট এবং মুছে ফেলার অসামঞ্জস্যগুলি - যা খারাপভাবে ডিজাইন করা ডাটাবেস স্কিমা থেকে উদ্ভূত হতে পারে এবং ডেটা দুর্নীতি বা ক্ষতির কারণ হতে পারে।

শিল্পের বেশিরভাগ রিলেশনাল ডাটাবেসগুলি তৃতীয় সাধারণ ফর্ম স্তরে কাজ করে, কারণ এটি ডেটা অখণ্ডতা এবং দক্ষতার মধ্যে একটি ভাল ভারসাম্য প্রদান করে বলে মনে করা হয়। যাইহোক, কখনও কখনও জটিল সফ্টওয়্যার সিস্টেমগুলির প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে উচ্চতর সাধারণ ফর্মগুলি অর্জন করা প্রয়োজন হতে পারে, যেমন AppMaster no-code প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে তৈরি করা হয়৷ এই নিয়মগুলি মেনে চলা AppMaster ব্যবহার করে তৈরি করা অ্যাপ্লিকেশনগুলির কর্মক্ষমতা, মাপযোগ্যতা এবং রক্ষণাবেক্ষণের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে৷

প্রথম সাধারণ ফর্ম (1NF) হল স্বাভাবিককরণের সবচেয়ে মৌলিক স্তর এবং অন্যদের জন্য ভিত্তি হিসাবে কাজ করে। একটি টেবিলকে 1NF-তে বিবেচনা করা হয় যদি এর নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য থাকে:

• টেবিলের মধ্যে সমস্ত এন্ট্রি পারমাণবিক, যার অর্থ তাদের একটি একক মান রয়েছে।
• টেবিলের সমস্ত এন্ট্রি একটি অনন্য শনাক্তকারী বা প্রাথমিক কী দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।
• কলামের ক্রম এবং সারি ক্রম টেবিলের মধ্যে ডেটার ব্যাখ্যার উপর কোন প্রভাব ফেলে না।

দ্বিতীয় সাধারণ ফর্ম (2NF) 1NF-এর উপর তৈরি করে এবং সমস্ত অ-প্রাথমিক কী বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পূর্ণরূপে কার্যকরীভাবে টেবিলের প্রাথমিক কী-এর উপর নির্ভর করে তা নিশ্চিত করে ধারাবাহিকতা জোরদার করে। এটি আংশিক নির্ভরতা দূর করে এবং ডেটা স্টোরেজের অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।

তৃতীয় সাধারণ ফর্ম (3NF), সফলভাবে 2NF প্রয়োগ করার পরে অর্জিত, ট্রানজিটিভ নির্ভরতাগুলি সরিয়ে এক ধাপ এগিয়ে যায়, নিশ্চিত করে যে অ-প্রাথমিক কী বৈশিষ্ট্যগুলি শুধুমাত্র প্রাথমিক কী-এর উপর নির্ভর করে এবং অন্যান্য অ-প্রাথমিক কী বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নয়। সাধারণীকরণের এই স্তরটি পরোক্ষ নির্ভরতাকে ডাটাবেসের মধ্যে অসঙ্গতি ঘটাতে বাধা দেয়।

Boyce-Codd নরমাল ফর্ম (BCNF বা 3.5NF) হল 3NF-এর একটি কঠোর সংস্করণ যা কিছু অসঙ্গতির সমাধান করে যা এখনও একটি 3NF স্কিমাতে থাকতে পারে। BCNF উপযুক্ত প্রার্থী কীগুলির উপস্থিতির উপর একটি শক্তিশালী জোর দেয় এবং অপ্রয়োজনীয়তা এবং ওভারল্যাপিং তথ্য দূর করার সময় কার্যকরী নির্ভরতা বজায় রাখে।

চতুর্থ সাধারণ ফর্ম (4NF) টেবিলের বহুমূল্য নির্ভরতা দূর করার সাথে সম্পর্কিত। এই ধরনের নির্ভরতা ঘটে যখন একটি টেবিলের মধ্যে একাধিক বৈশিষ্ট্যের উপস্থিতি ডেটার অপ্রয়োজনীয় নকলের দিকে পরিচালিত করে। 4NF নিশ্চিত করে যে প্রতিটি বৈশিষ্ট্য একটি একক টেবিলের মধ্যে একাধিক পরস্পর সংযুক্ত নির্ভরতা না করে স্বাধীনভাবে প্রাথমিক কী-এর উপর নির্ভর করে।

পঞ্চম নর্মাল ফর্ম (5NF) হল সর্বোচ্চ স্তরের স্বাভাবিকীকরণ এবং যোগদানের নির্ভরতা অপসারণকে লক্ষ্য করে যা মূল সীমাবদ্ধতার দ্বারা নিহিত নয়। 5NF এর জটিলতার কারণে অনুশীলনে সাধারণত অর্জন করা হয় না, এবং 4NF মেনে চলা সাধারণত বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যথেষ্ট বলে মনে করা হয়।

সামগ্রিকভাবে, সাধারণ ফর্মের ধারণাটি দক্ষ, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য রিলেশনাল ডেটাবেসগুলির বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। স্বাভাবিকীকরণ প্রক্রিয়া অনুসরণ করে, বিকাশকারীরা নিশ্চিত করে যে তারা সর্বোত্তম ডাটাবেস ডিজাইনের প্রচার করছে। AppMaster প্ল্যাটফর্মের প্রেক্ষাপটে, এই নীতিগুলি মেনে চলার ফলে উন্নত কর্মক্ষমতা এবং কম প্রযুক্তিগত ঋণ হতে পারে, যাতে মজবুত এবং মাপযোগ্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি সহজে তৈরি করা যায়।