Database management system

Data/উপাত্তঃ সুনির্দিষ্ট ফলাফল বা আউটপুট পাওয়ার জন্য প্রসেসিংয়ে ব্যবহৃত কাঁচামাল সমুহকে ডেটা বা উপাত্ত বলে। অন্যভাবে বলা যায়- তথ্যের ক্ষুদ্রতম একককে বলা হয় উপাত্ত। Data এর অর্থ ফ্যাক্ট(Fact) যার একবচন হলো Datum। ডেটা এক বা একাধিক বর্ণ (A-Z, a-z), চিহ্ন(+,-,/,*,<,>,= ) বা সংখ্যা(0-9) হতে পারে।

ডেটার শ্রেণী বিভাগঃ 

Information/তথ্যঃ তথ্য হল কোন প্রেক্ষিতে সুশৃঙ্খলভাবে সাজানো ডেটা যা অর্থবহ এবং ব্যবহারযোগ্য। অন্যভাবে বলা যায়- ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পরবর্তী অর্থপূর্ণ রূপ হলো ইনফরমেশন বা তথ্য। মানুষ বিভিন্ন কাজে তথ্য ব্যবহার করে।

উপাত্ত ও তথ্যের উদাহরণঃ কোন ছাত্রের প্রতিটি বিষয়ে প্রাপ্ত নম্বর হল ডেটা । অপরপক্ষে সকল বিষয়ের প্রাপ্ত নম্বর হিসাব করে তৈরি করা ফলাফল বা রিপোর্ট হলো তথ্য।

উপাত্ত ও তথ্যের মধ্যে পার্থক্যঃ

উপাত্ত	তথ্য
সুনির্দিষ্ট ফলাফল বা আউটপুট পাওয়ার জন্য প্রসেসিংয়ে ব্যবহৃত কাঁচামাল সমুহকে ডেটা বা উপাত্ত বলে।	ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পরবর্তী অর্থপূর্ণ রূপ হলো ইনফরমেশন বা তথ্য যা অর্থবহ এবং ব্যবহারযোগ্য।
উপাত্ত একটি একক ধারণা।	তথ্য একটি সমষ্টিগত ধারণা।
উপাত্তের সাহায্যে কোন ব্যাক্তি বা বস্তু সম্পর্কে পুর্নাঙ্গ ধারণা পাওয়া যায় না।	তথ্যের সাহায্যে কোন ব্যাক্তি বা বস্তু সম্পর্কে পুর্নাঙ্গ ধারণা পাওয়া যায় ।
উপাত্ত সরাসরি ব্যবহার করা হয় না।	মানুষ প্রয়োজনে সরাসরি তথ্য ব্যবহার করে থাকে।
উপাত্তের বিভিন্ন শ্রেণীবিভাগ আছে।	তথ্যের এই ধরণের কোন শ্রেনীবিভাগ নেই।

Database: Data শব্দের অর্থ হচ্ছে উপাত্ত এবং Base শব্দের অর্থ হচ্ছে সমাবেশ। শাব্দিক অর্থে ডেটাবেজ হচ্ছে কোনো সম্পর্কিত বিষয়ের ওপর ব্যাপক উপাত্তের সমাবেশ। অন্যভাবে বলা যায়, পরস্পর সম্পর্কযুক্ত এক বা একাধিক ফাইল বা টেবিল নিয়ে গঠিত হয় ডেটাবেজ।

ডেটা সংগঠন (Data Hierarchy): বিট হতে ডেটাবেজ পর্যন্ত পর্যায়ক্রমিক ধারাকে ডেটা সংগঠন বলে।

ডেটাবেজের সুবিধাসমুহঃ  
★একই তথ্যের পুনরাবৃত্তি রোধ করে স্থানের সর্বোচ্চ ব্যবহার করা যায়।
★ তথ্যের অসামঞ্জস্যতা দূর করা যায়।
★একই সময়ে একাধিক ব্যবহারকারী একই তথ্য নিয়ে কাজ করতে পারে।
★ তথ্যের নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায়।
★স্বল্পতম সময়ে তথ্য খুঁজে বের করা যায়।★ সহজে এবং কম সময়ে একটি ডেটাবেজ বা তথ্যভান্ডার তৈরি করা যায়।
★ ডেটা উপস্থাপন করা সহজ ও দ্রুত হয়।
★সংরক্ষিত ডেটাকে যখন তখন প্রয়োজনীয়ভাবে আপডেট করা যায়।
★প্রয়োজনীয় সময়ে অত্যন্ত দক্ষতার সাথে ডেটা পরিচালনা করা যায়।

ডেটাবেজের অসুবিধাসমুহঃ 
★ভুল ডেটার কারণে অনেক সময় প্রক্রিয়াকরণ ধীর গতি সম্পন্ন হয়। 
★ কিছু কিছু ভুল ডেটা সম্পূর্ন ডেটাবেজকে নষ্ঠ করতে পারে। 
★ডেটাবেজ ব্যবস্থাপনার জন্য অভিজ্ঞ জনশক্তির প্রয়োজন হয়। 
★ডেটা নিরাপত্তার ব্যবস্থা থাকতে হয়।

ডেটাবেজ ব্যবস্থাপনা প্রণালির এলাকা সমূহ:
১। ব্যাংকিং: গ্রাহক, একাউন্ট, ঋণ এবং লেনদেনের তথ্য সংরক্ষণে ব্যাংকিং খাতে ডেটাবেজ অত্যাবশ্যকীয়।
২। বিমান: আসন বুকিং, সময় সূচির তথ্য ব্যবস্থাপনা, বিমানের অবস্থানের তথ্য সংরক্ষণে এবং সারা বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্তের টার্মিনালগুলো ফোন লাইনের মাধ্যমে একটি কেন্দ্রিয় ডেটাবেজের সাথে যুক্ত থাকে।
৩। লাইব্রেরীঃ লাইব্রেরীর বই ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে।
৪। শিক্ষা প্রতিষ্ঠান: ছাত্র-ছাত্রীদের তথ্য, কোর্সের নিবন্ধন ও রিপোর্ট তৈরি ইত্যাদি ক্ষেত্রে ডেটাবেজ ব্যবকভাবে ব্যবহৃত হয়।.
৫। ক্রেডিট কার্ড লেনদেন: ক্রেডিট কার্ড দিয়ে ক্রয়, লেনদেন ও মাসিক বিবরণী প্রস্তুতের উদ্দেশ্যে।
৬। টেলিকমিউনিকেশন: ফোন কলের তথ্য রাখার জন্য, মাসিক বিল প্রস্তুত, প্রিপেইড কল কার্ডের ব্যালেন্স এবং যোগাযোগ নেটওয়ার্কের তথ্য সংরক্ষনের জন্য।
৭। প্রোডাকশন এবং ডিস্ট্রিবিউশনঃ কোম্পানির উৎপাদিত প্রোডাক্ট এবং বিতরণের হিসাব সংরক্ষণে।
৮। আর্থিক: আর্থিক তথ্য যেমন- ক্রয়, বিক্রয়, জমা, স্টক এবং বন্ডের হিসাব সংরক্ষণ।.
৯। মানব সম্পদ: কর্মচারীদের তথ্য, বেতন, ট্যাক্স, ভাতা, চেক প্রদানের তথ্য এবং অন্যান্য সুযোগ সুবিধার তথ্য সংরক্ষণে।
১০। স্টক এবং শেয়ার মার্কেটঃ শেয়ার মার্কেটের তথ্য সংরক্ষণে।

ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম  (DBMS): ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম বা DBMS হলো এমন একটি সফটওয়্যার যা ডেটাবেজ তৈরি, পরিবর্তন, সংরক্ষণ, নিয়ন্ত্রণ এবং পরিচালনার কাজে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণঃ MySQL, PostgreSQL, Microsoft Access, SQL Server, FileMaker, Oracle, dBASE, Clipper, and FoxPro.  ইত্যাদি।

DBMS এর কাজসমূহঃ 
১। প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটাবেজ তৈরি করা (Create)।
২। নতুন ডেটা/রেকর্ড অন্তর্ভুক্ত করা (Append)। ৩। ডেটার ভূল অনুসন্ধান করা ও সংশোধন করা (Debug)। 
৪। অপ্রয়োজনীয় ডেটা/রেকর্ড বাদ দেওয়া(Delete)। 
৫। সম্পাদনার কাজ সম্পন্ন করা (Edit)। 
৬। প্রয়োজনীয় ডেটা অনুসন্ধান করা (Search)। ৭। প্রয়োজন অনুয়ায়ী সম্পুর্ন ডেটাবেজকে যেকোন ফিল্ডের ভিত্তিতে বিন্যস্ত করা (Sort)। 
৮। রিপোর্ট তৈরি করা ও প্রয়োজনীয় ডেটাবেজের প্রিন্ট নেওয়া(Print)। 
৯। ডেটাবেজের বিভিন্ন উপাত্ত সংরক্ষণ করা (Save)। 
১০। ডেটাবেজের নিরাপত্তা নিশ্চিত করা (Security)। 
১১। ডেটাবেজের রেকর্ডের আধুনিকীকরণ করা (Update)। 
১২। ডেটার সত্যতা ও বৈধতা যাচাই করা (Validation & Verification)।

DBMS এর সুবিধাসমূহ: 
১। ডেটার বাহুল্য কমায়। 
২। রেকর্ডের ভিত্তিতে আধুনিকীকরণ করা যায়।৩। সহজে ডেটাবেজ থেকে নির্দিষ্ট রেকর্ড অনুসন্ধান করা যায় এবং বিভিন্ন ধরনের রিপোর্ট তৈরি করা যায়। 
৪। ডেটার সঠিকতার নিশ্চয়তা প্রদান করা যায়। 
৫। ডেটার নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায় অর্থাৎ ডেটার অননুমোদিত ব্যবহার রোধ করা যায়। ৬। ডেটা রিডানডেন্সি দূর করা যায়। 
৭। প্রোগ্রাম ডেটা নির্ভরশীলতা দূর করে। 
৮। সহজেই ডেটা শেয়ার করা যায়।

DBMS এর অসুবিধাসমূহ:  
১। ভুল ডেটার কারণে অনেক সময় ডেটাবেজ প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতি ধীরগতি সম্পন্ন হয়। 
২। কিছু ভুল ডেটা সম্পূর্ণ ডেটাবেজকে প্রভাবিত করতে পারে। 
৩। অভিজ্ঞ জনশক্তির প্রয়োজন হয়। 
৪। অধিক ব্যয় সাপেক্ষ।

RDBMS: এর পূর্ণনাম Relational Database Management System। RDBMS সাধারণত ডেটাবেজ ও ডেটাবেজ ব্যবহারীর মধ্যে সমন্বয়কারী সফটওয়্যার হিসেবে কাজ করে। এটি সাধারণত রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। যেমন- Oracle, MySQL (Free software), Microsoft SQL Server, PostgreSQL (Free software), IBM DB2, Microsoft Access ইত্যাদি।

RDBMS এর বৈশিষ্ট্য সমুহঃ 
১। RDBMS এর সাহায্যে সহজেই টেবিল তৈরি ও ডেটা ইনপুট দেওয়া যায় এবং একাধিক টেবিলের মধ্যে রিলেশন তৈরি করা যায়। 
২। RDBMS এর সাহায্যে একটি ডেটাবেজ একসাথে একাদিক ব্যবহারকারী ব্যবহার করতে পারে এবং এক ডেটাবেজের সাথে অন্য ডেটাবেজের তথ্য আদান-প্রদান করা যায়। 
৩।  RDBMS এর সাহায্যে ডেটাবেজ টেবিলের ডেটাগুলোকে সাজিয়ে উপস্থাপন করা যায়, ডেটা গুলোর বিভিন্ন ফরমেটের রিপোর্ট তৈরি করা যায়  এবং ডেটার ভিত্তিতে প্রয়োজনীয় গ্রাফ ও চার্ট তৈরি করা যায়। 
৪। উইন্ডোজের গ্রাফিক্যাল ইন্টারফেসের সাহায্যে ডেটা এন্ট্রি ফর্ম তৈরি করা যায় এবং ডেটা ভ্যালিডেশনের সাহায্যে ডেটা এন্ট্রি নিয়ন্ত্রণ করা যায়। 
৫। অন্য কোন প্রোগ্রাম থেকে ডেটা ইমপোর্ট করে ডেটাবেজে ব্যবহার করা যায় এবং ডেটাবেজের ডেটার উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন সফটওয়্যারও তৈরি করা যায়।

RDBMS এর ব্যবহার সমুহঃ 
১। বড় প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন বিভাগের তথ্য ব্যবস্থাপনার জন্য। 
২। অন-লাইন বিমান, ট্রেন, বাস এবং বিভিন্ন খেলা বা ইভেন্ট এর টিকিট ব্যবস্থাপনার জন্য। ৩। ব্যাংকের যাবতীয় লেনদেনের হিসাব-নিকাশ রাখা এবং ইলেকট্রনিক পেমেন্ট সিস্টেমে। 
৪। ব্যবসা প্রতিষ্ঠান বা ই-কমার্স এর ক্ষেত্রে তথ্য ব্যবস্থাপনার জন্য। 
৫। বিভিন্ন শিক্ষা প্রতিষ্ঠানের সকল তথ্য ব্যবস্থাপনার জন্য। 
৬। রাষ্ট্রীয় বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ মন্ত্রণালয় ও দপ্তরের গুরুত্বপূর্ণ তথ্য সংরক্ষণে।.
৭। দেশের জনসংখ্যার তথ্য, আদমশুমারি ও ভোটার লিস্ট তৈরির জন্য। 
৮। ডাইনামিক ওয়েবসাইট তৈরিসহ আরো অনেক ক্ষেত্রে RDBMS এর গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহার রয়েছে।

DBMS ও RDBMS এর মধ্যে পার্থক্যসমুহঃ

DBMS	RDBMS
DBMS এর পূর্ণরুপ Database Management System.	RDBMS এর পূর্ণরুপ Relational Database Management System.
DBMS ডেটা ফাইল হিসেবে সংরক্ষণ করে।	RDBMS ডেটা টেবুলার ফর্মে সংরক্ষণ করে।
ডেটা এলিমেন্ট এককভাবে অ্যাকসেস করতে হয়।	একাধিক ডেটা এলিমেন্ট একসাথে একই সময় অ্যাকসেস করা যায়।
ডেটা সমূহের মধ্যে কোন রিলেশন থাকে না।	ডেটা সমূহ টেবিলে সংরক্ষণ হয়  এবং টেবিলগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কিত।
DBMS ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেজ সাপোর্ট করে না।	RDBMS ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেজ সাপোর্ট করে।
ডেটা রিডানডেন্সি থাকে।	ডেটা রিডানডেন্সি থাকে না।
অল্প সংখ্যক ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য বিভিন্ন ছোট অরগানাইজেশনে ব্যবহৃত হয়।	অধিক সংখ্যক ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য বিভিন্ন  বড় অরগানাইজেশনে ব্যবহৃত হয়।
DBMS সিঙ্গেল ইউজার সাপোর্ট করে।	RDBMS একাধিক ইউজার সাপোর্ট করে।
DBMS এ ডেটার লো-লেভেল সিকিউরিটি থাকে।	RDBMS এ ডেটার মাল্টি-লেভেল সিকিউরিটি থাকে।
উদাহরণ-  XML, Microsoft Access ইত্যাদি।	উদাহরণ-  MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, ইত্যাদি।

ডেটাবেজ অ্যাডমিনিস্ট্রেটর(DBA):  যে ব্যক্তি বা ব্যক্তিবর্গের উপর ডেটাবেজের কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা অর্পিত থাকে সেই ব্যক্তি বা ব্যক্তিবর্গকে ডেটাবেজ অ্যাডমিনিস্ট্রেটর বলে। সংক্ষেপে বলা যায়, ডেটাবেজের সার্বিক দায়িত্বে নিয়োজিত ব্যক্তিকে ডেটাবেজ অ্যাডমিনিস্ট্রেটর বলে।

ডেটাবেজ অ্যাডমিনিস্ট্রেটরের  কাজঃ  
১। ডেটাবেজ সার্ভার এবং অ্যাপ্লিকেশন টুলস ইন্সটল এবং আপগ্রেড করা। 
২। ডেটাবেজ সিস্টেমের জন্য সিস্টেম স্টোরেজ বরাদ্দ এবং প্রয়োজনীয় স্টোরেজের জন্য পরিকল্পনা  করা। 
৩। প্রয়োজনে ডেটাবেজ গঠন সংশোধন করা। 
৪।  সিস্টেমের নিরাপত্তা বজায় রাখা। 
৫।  ডেটাবেজ ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং পর্যবেক্ষণ। 
৬। ডেটাবেজ মনিটরিং এবং ডেটাবেজের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করা। 
৭। ডেটাবেজ ব্যাকআপ এবং ডেটাবেজের তথ্য পুনরুদ্ধারের জন্য পরিকল্পনা। 
৮। ডেটাবেজ ব্যাকআপ এবং পুনরুদ্ধার।
৯। প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটাবেজ অনুসন্ধান করে বিভিন্ন রিপোর্ট তৈরি। 
১০। তথ্য প্রতিলিপি ব্যবস্থাপনা এবং পর্যবেক্ষণ।

ডেটাবেজ তৈরি: Database তৈরি করার জন্য DBMS হিসেবে Microsoft Access 2010 এর ব্যবহার দেখানো হল। প্রথমেই Microsoft Access 2010 অ্যাপ্লিকেশনটি ইন্সটল দিতে হবে। তারপর প্রোগ্রামটি রান করলে নিচের মত করে চিত্র প্রদর্শিত হবে।

চিত্রের ডান পার্শে নিচে File Name থেকে ডেটাবেজের নাম এবং ডেটাবেজের লোকেশন পরিবর্তন করা যায়। অবশেষে create button এ ক্লিক করলে ডেটাবেজ তৈরি হবে।

টেবিল তৈরি: ডেটাবেজ হলো পরস্পর সম্পর্কযুক্ত একাধিক টেবিলের সমন্বয়ে গঠিত। প্রত্যেকটি টেবিল আবার কতকগুলো রেকর্ড নিয়ে  গঠিত। পরস্পর সম্পর্কযুক্ত কতকগুলো ফিল্ড মিলে গঠিত হয় রেকর্ড। সুতরাং ফিল্ড হচ্ছে ডেটাবেজের ভিত্তি।কোনো টেবিল তৈরি করার পূর্বে টেবিলের প্রত্যেকটি রেকর্ডে কি কি ফিল্ড থাকবে তা নির্দিষ্ট করতে হয়। কোনো ডেটাবেজে কি কি ফিল্ড থাকবে তা নির্ভর করবে ডেটাবেজের উদ্দেশ্য বা ডেটাবেজে কী ধরনের ডেটা থাকবে তার উপর। আবার প্রত্যেকটি ফিল্ডে কী ধরনের ডেটা থাকবে অর্থাৎ ডেটা টাইপ কি হবে তা নির্ধারণ করতে হয়।

ডেটাবেজ টেবিলের ফিল্ডের ডেটা টাইপ সমূহ:

Short Text: বেশিরভাগ ডেটাবেজে ব্যবহৃত প্রধান Data type হলো Text। Short Text ফিল্ডে অক্ষর, সংখ্যা, চিহ্ন ইত্যাদি ব্যবহার করা যায়। সাধারণত এ ফিল্ডে সর্বোচ্চ ২৫৫টি বর্ণ/ অঙ্ক/চিহ্ন এককভাবে বা সম্মিলিতভাবে ব্যবহার করা যায়। তবে, সংখ্যা ব্যবহার করলেও এ ডেটার উপর গাণিতিক কাজ করা যায় না।

Long Text: Long Text ফিল্ডে অক্ষর, সংখ্যা, চিহ্ন ইত্যাদি ব্যবহার করা যায়। সাধারণত এ ফিল্ডে ৬৩৯৯৯ সংখক বর্ণ/ অঙ্ক/চিহ্ন এককভাবে বা সম্মিলিতভাবে ব্যবহার করা যায়। তবে, সংখ্যা ব্যবহার করলেও এ ডেটার উপর গাণিতিক কাজ করা যায় না।

Number: যে ফিল্ডে গাণিতিক ডেটা ব্যবহার করা হয়, সেই ফিল্ডকে প্রকাশ করার জন্য নাম্বার ব্যবহৃত হয়। নাম্বার ফিল্ডে যোগ বা বিয়োগ চিহ্নসহ/ছাড়া পূর্ণসংখ্যা ও ভগ্নাংশ মিলিয়ে প্রয়োজনীয় সংখ্যা ব্যবহার করা যায়। এ ফিল্ডের ডেটার উপর গাণিতিক অপারেশন (যোগ, বিয়োগ, গুণ ও ভাগ) করা যায়।

AutoNumber: এটি একটি নাম্বার ডেটা টাইপ। এটি সিরিজ জাতীয় বা ধারাবাহিক ডেটার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। এ ডেটা টাইপের সুবিধা হচ্ছে এতে ডেটা এন্ট্রি করতে হয় না। স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা এন্ট্রি হয়।

Yes/No: যুক্তিনির্ভর ফিল্ডের ডেটা টাইপ প্রকাশ করার জন্য Yes/No ব্যবহৃত হয়। কোনো ফিল্ডের মান ‘হ্যাঁ’ অথবা ‘না’ এ দুটি তথ্য এ ফিল্ডে সংরক্ষণ করা যায়। এই ফিল্ডের জন্য মেমোরিতে ১ বিট জায়গা প্রয়োজন।

Date/Time: এ ফিল্ডটি তারিখ বা সময়ের জন্য ব্যবহার করা হয়। ১০০ থেকে ৯৯৯৯ বছরের তারিখ ও সময়ের জন্য এ ফিল্ড ব্যবহৃত হয়। এ ফিল্ডের জন্য মেমরিতে ৮ বাইট জায়গা প্রয়োজন। তারিখ ও সময় বিভিন্ন ফরমেটে হতে পারে।

Memo: Memo, Text এর পরিপূরক হিসেবে ব্যবহৃত হয়। সাধারণত বর্ণনামূলক লেখা বা বর্ণনার জন্য এ ফিল্ড ব্যবহার করা হয়। এ ফিল্ডের ধারণ ক্ষমতা কম্পিউটার ডিস্কের ধারণ ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। সাধারণত এ ফিল্ডে ৬৫,৫৩৬টি ক্যারেক্টর লেখা যায়। সাধারণত Remark, Address ফিল্ডে এ ডেটা টাইপ ব্যবহার করা হয়।

Currency: মুদ্রা বা টাকার অঙ্ক ইনপুট করার জন্য $ ব্যবহার করা হয়। শুধুমাত্র মুদ্রা বা টাকা সংক্রান্ত ডেটা এন্ট্রি করার জন্য Currency টাইপ সিলেক্ট করতে হয়। এ ফিল্ডের ডেটার উপর গাণিতিক অপারেশন সম্পূর্ণ প্রযোজ্য। এ ফিল্ডের জন্য মেমোরিতে ৮ বাইট জায়গা প্রয়োজন।

OLE(Object Linking Embedding) Object: যেসব তথ্য ডেটাবেজ নয় এমন সফটওয়্যারে আছে এবং লিংক এর মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাবেজে নেয়ার ক্ষেত্রে এ ডেটা টাইপ ব্যবহার করা হয়। যেমন- মাইক্রোসফট এক্সেল, পাওয়ার পয়েন্ট ইত্যাদি প্রোগ্রাম হতে শব্দ, ছবি, টেক্সট, গ্রাফ ইত্যাদি ডেটাবেজের কোন ফিল্ডে নেয়ার জন্য এ ডেটা টাইপ ব্যবহার করা হয়।

Hyperlink: সাধারণত ডেটাবেজ প্রোগ্রামের সাথে ওয়েব পেজের কোনো ফাইল কিংবা অন্য কোনো ব্যবহারিক প্রোগ্রামের ফাইল লিংক করার জন্য এ ডেটা টাইপ ব্যবহার করা হয়।

Look up wizard: সরাসরি কোনো ডেটা এন্ট্রি না করে কোনো লিস্ট বা টেবিল থেকে ডেটা নির্বাচন করে ডেটা ইনপুট করার জন্য এ ডেটা টাইপ ব্যবহার করা হয়।

কুয়েরিঃ ডেটাবেজে সংরক্ষিত অসংখ্য তথ্য থেকে নির্দিষ্ট কোনো শর্ত সাপেক্ষে তথ্য খুঁজে বের করাকে বলা হয় কুয়েরি।  কুয়েরির সাহায্যে নির্দিষ্ট ফিল্ডের ডেটা,নির্দিষ্ট গ্রুপের ডেটা নির্দিষ্ট শর্ত সাপেক্ষে প্রদর্শন করা যায়।

বিভিন্ন প্রকার কুয়েরিঃ 
★সিলেক্ট কুয়েরি (Select Query): কোনো ডেটাবেজ টেবিলের ফিল্ড বা কলাম নির্বাচন করে যে কুয়েরি করা হয় তাকে সিলেক্ট কুয়েরি বলা হয়। 
★প্যারামিটার কুয়েরি (Parameter Query): ডায়লগ বক্সের তথ্য পূরণ করে যে কুয়েরি করা হয় তাকে প্যরামিটার কুয়েরি বলে।★ক্রসট্যাব কুয়েরি (Cross tab Query): শর্তারোপ করে কুয়েরিকৃত ফলাফল সামারি আকারে প্রদর্শনের জন্য যে কুয়েরি করা হয় তাকে, ক্রসট্যাব কুয়েরি বলে। 
★অ্যাকশন কুয়েরি (Action Query): কোনো কুয়েরি যখন ডেটাবেজের ডেটার মানের পরিবর্তন করে তাকে অ্যাকশন কুয়েরি বলে। যেমন-
★Append Query- নতুন রেকর্ড যুক্ত করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
★Update Query -কোনো ডেটার পরির্বতনের জন্য ব্যবহার করা হয়। 
★Delete Query- টেবিল থেকে ডেটা মুছে ফেলার জন্য ব্যবহার করা হয়। 
★Make Table Query- কুয়েরিকৃত ফলাফল দিয়ে নতুন টেবিল তৈরির জন্য ব্যবহার করা হয়।

কুয়েরি ভাষাঃ যে ভাষার সাহায্যে কুয়েরি করা হয় তাকে কুয়েরি ভাষা বলে। ডেটা ম্যানিপুলেশনের উপর ভিত্তি করে তিন ধরণের কুয়েরি ভাষা আছে।  যেমন- 
1. QUEL (Query Language) 
2. QBE (Query By Example) 
3. SQL (Structured Query Language)

QUEL: QUEL এর পূর্ণ রূপ হলো Query Language। এটি INGRES এর জন্য ডেটা ডেফিনিশন এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন। INGRES এর পূর্ণ রূপ হলো Interactive Graphics and Retrieval System। INGRES একটি রিলেশনাল ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম যা মাইকেল স্টোনব্রকারের(Michael Stonebraker) তৈরি করেন। QUEL রিলেশনাল বীজগণিত অপারেশনগুলি যেমন-ইন্টারসেকশন, বিয়োগ বা ইউনিয়ন সমর্থন করে না। এটি টাপল ক্যালকুলাসের উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং এটি নেস্টেড সাব কুয়েরিগুলিকে সমর্থন করে না।

QBE: QBE এর পূর্ণ রূপ হলো Query by example। এটি একটি কুয়েরি ভাষা যা রিলেশনাল ডেটাবেজে ব্যবহৃত হয়। এটি টেবিল থেকে তথ্য অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহারকারীদের একটি সাধারণ ইউজার ইন্টারফেস সরবরাহ করে যেখানে ব্যবহারকারী তার যে তথ্যটি অ্যাক্সেস করতে চায় তার একটি উদাহরণ ইনপুট করতে সক্ষম হবে। SQL এর উন্নয়নের সমান্তরালে 1970-এর দশকে IBM এ Moshe Zloof কর্তৃক QBE তৈরি করা হয়েছিল। এটি একটি গ্রাফিক্যাল কুয়েরি ভাষা যেখানে ব্যবহারকারীরা শর্ত এবং উদাহরণ উপাদানগুলির মতো কমান্ডগুলি টেবিলে ইনপুট করতে পারে। ব্যাকগ্রাউন্ডে ব্যবহারকারীর কুয়েরিটি ডেটাবেজ ম্যানিপুলেশন ভাষায় (যেমন SQL) রূপান্তরিত হয় এবং এই SQL ব্যাকগ্রাউন্ডে কার্যকর হবে।

SQL(Structured Query Language): SQL এর পূর্ণ রূপ হলো Structured Query Language। SQLএকটি non-procedural বা Functional Language। কারণ SQL এ যে তথ্যাবলি দরকার কেবল তা বলে দিলেই হয়, কীভাবে কুয়েরি করা যাবে তা বলার দরকার হয় না। SQL একটি শক্তিশালী  ডেটা ডেফিনেশন ল্যাঙ্গুয়েজ অর্থাৎ SQL ব্যবহার করে ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে ডেটাবেজ ফাইল তৈরি, ডেটাবেজ ফাইল পরিবর্তন, ডেটাবেজ ফাইল ডিলিট, ডেটাবেজ অবজেক্ট(টেবিল, ভিউ, ইনডেক্স ইত্যাদি)  তৈরি, পরিবর্তন এবং ডিলিট করা যায় এবং SQL একটি শক্তিশালী ডেটা মেনিপুলেশন ল্যাঙ্গুয়েজ অর্থাৎ SQL ব্যবহার করে  ডেটাবেজ  টেবিলে ডেটা ইনসার্ট, আপডেট  ও ডিলিট করা যায়। তাছাড়া ইউজার একসেস নিয়ন্ত্রন করা যায়। এ কারণে SQL  কে ডেটাবেজের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার বলা হয়।

SQL বিভিন্ন স্টেটমেন্ট এর সমন্বয়ে গঠিত। যেমন- 
1.Data Definition Language (DDL) 
2.Data Manipulation Language (DML) 
3.Transaction Control Language(TCL) 
4.Data Control Language (DCL) 
5.Data query language (DQL)

বিভিন্ন SQL স্টেটমেন্ট বা কমান্ডসমূহঃ

Data Definition Language (DDL): DDL এর সাহায্যে টেবিলের গঠন পরিবর্তন যেমন- টেবিল তৈরি, টেবিল আপডেট, টেবিল মুছে ফেলা ইত্যাদি পরিবর্তনগুলি করা হয়। সকল DDL কমান্ডগুলি auto-committed। এর মানে এটি ডেটাবেজে স্থায়ীভাবে সমস্ত পরিবর্তন সংরক্ষণ করে।

DDL কমান্ডসমূহ:

CREATE-  ডেটাবেজে নতুন টেবিল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

CREATE TABLE table_name (column_name data_types[,….]);

ALTER-  ডেটাবেজের স্ট্রাকচার পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয়। যেমন- টেবিলে নতুন কোন ফিল্ড যোগ করা বা ডিলিট করা ইত্যাদি। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

ALTER TABLE table_name ADD column_name COLUMN-definition;

DROP- ডেটাবেজের টেবিল মুছে ফেলতে ব্যবহৃত হয়। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

DROP TABLE table_name;

TRUNCATE-  টেবিলের সকল রেকর্ড মুছে ফেলতে এবং টেবিলের স্পেস খালি করতে ব্যবহৃত হয়। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

TRUNCATE TABLE table_name;

RENAME- টেবিলের নাম পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয়।

Data Manipulation Language (DML): DML কমান্ডসমূহ টেবিলে সংরক্ষিত তথ্য ম্যানিপুলেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়। DML কমান্ডসমূহ auto-committed নয়। এর মানে হল পরিবর্তনগুলি ডেটাবেজের জন্য স্থায়ী নয়, তারা আবার পূর্বাবস্থায় আসতে পারে।

DML কমান্ডসমূহ:

INSERT – টেবিলের সারিতে ডেটা ইনসার্ট করার জন্য ব্যবহৃত হয়। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

INSERT INTO table_name(col1, col2, col3,…. col N)  VALUES (value1, value2, value3, …. valueN);

UPDATE- টেবিলের কলামের মান পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয়। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

UPDATE table_name SET [column_name1= value1,…column_nameN = valueN] [WHERE CONDITION]

DELETE- টেবিলের এক বা একাধিক সারি বা রেকর্ড ডিলিট করতে ব্যবহৃত হয়। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

DELETE FROM table_name [WHERE condition];

Transaction Control Language(TCL): TCL কমান্ডগুলো ডেটাবেজের উপর অন্যান্য কমান্ডগুলোর প্রভাব চেক করে।  TCL কমান্ডগুলো কেবলমাত্র ইনসার্ট, ডিলিট এবং আপডেটের মতো DML কমান্ডগুলোর সাথে ব্যবহার হতে পারে। এই অপারেশনগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাবেজে committed হয়, তাই তারা টেবিল তৈরি করার সময় বা তাদের ড্রপ করার সময় ব্যবহার করা যাবে না।

TCL কমান্ডসমূহ:

COMMIT- ডেটাবেজের সকল ট্রানজেকশন সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়।

COMMIT;

ROLLBACK- যেসকল ট্রানজেকশন এখনো ডেটাবেজে সংরক্ষণ হয় নাই তাদেরকে undo করতে এই কমান্ড ব্যবহৃত হয়।

ROLLBACK;

SAVEPOINT- সমস্ত ট্রানজেকশনটি  roll back না করে একটি নির্দিস্ট পয়েন্টে ট্রানজেকশনটি  roll back করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

SAVEPOINT SAVEPOINT_NAME;

Data Control Language (DCL): DCL কমান্ডসমূহ ডেটাবেজের যেকোন ব্যবহারকারীকে অথরিটির এক্সেস দেওয়া এবং তা ফিরিয়ে নিতে ব্যবহৃত হয়।

DCL কমান্ডসমূহ:

GRANT- ডেটাবেজে ইউজার এক্সেস সুবিধা দিতে ব্যবহৃত হয়।

GRANT SELECT, UPDATE ON MY_TABLE TO SOME_USER, ANOTHER_USER;

REVOKE- ডেটাবেজে ইউজার এক্সেস সুবিধা বাতিল করতে ব্যবহৃত হয়।

REVOKE SELECT, UPDATE ON MY_TABLE FROM USER1, USER2;

Data query language (DQL): DQL কমান্ডটি ডেটাবেজ টেবিল থেকে শর্ত সাপেক্ষে ডেটা আনতে ব্যবহৃত হয়।

SELECT- শর্ত সাপেক্ষে ডেটাবেজ টেবিলের অ্যাট্রিবিউট বা কলাম সিলেক্ট করতে ব্যবহৃত হয়। নিচের সিনট্যাক্সটি লক্ষ্য কর-

SELECT column_name–/* FROM table_name WHERE conditions;

ডেটাবেজের অপারেটর সমূহঃ ডেটাবেজের বিভিন্ন SQL কমান্ড লেখার জন্য বিভিন্ন অপারেটর প্রয়োজন হয়। ডেটাবেজের বিভিন্ন  অপারেটর সমূহ নিচে আলোচনা করা হল- 
১। Arithmetic অপারেটর 
২। Comparison অপারেটর 
৩। Concatenation অপারেটর 
৪। Logical অপারেটর 
৫। Special অপারেটর

Arithmetic অপারেটরঃ নিউমেরিক এক্সপ্রেশন তৈরি করতে Arithmetic অপারেটর ব্যবহার করা হয়। যেমন – যোগ, বিয়োগ, গুণ,ভাগ ইত্যাদির জন্য ব্যবহৃত হয়।

Comparison অপারেটরঃ দুটি এক্সপ্রেশনের মধ্যে তুলনা করতে Comparison অপারেটর ব্যবহৃত হয়। একে রিলেশনাল
অপারেটরও বলা হয়।

Concatenation অপারেটরঃ দুটি স্ট্রিংকে যোগ করার জন্য Concatenation অপারেটর ব্যবহার করা হয়। & চিহ্ন হচ্ছে

Concatenation অপারেটর। এছাড়া + চিহ্ন দ্বারাও দুটি স্ট্রিংকে যোগ করা যায়। 

★যেমন- string_1=“Con” এবং string_2=“catenation” 

★result  = string_1 & string_2 অথবা result  = string_1 + string_2

Logical অপারেটরঃ দুটি এক্সপ্রেশনকে একত্র করে এবং এক্সপ্রেশনটি সত্য বা মিথ্যা মূল্যায়ন করে।

DDL (Data Definition Language ) এর ব্যবহারঃ 

একটি ডেটাবেজ তৈরির  SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ 

1	CREATE DATABASE database_name;

db_sagc নামে একটি ডেটাবেজ তৈরির  SQL কমান্ড:  

1	CREATE DATABASE db_sagc;

টেবিল তৈরির  SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ 

SQL command for creating database table

1 2 3 4 5 6 7

CREATE TABLE table_name (   column_name_1 data_type(size),   column_name_2 data_type(size),   .............................   column_name_n data_type(size) );

student_info নামের উপরের টেবিলটি তৈরির SQL কমান্ডঃ

1 2 3 4 5 6 7 8

CREATE TABLE student_info (   Id number PRIMARY KEY, Name   text(20), Section text(5), GPA     number, City text(20) );

টেবিলে নতুন ফিল্ড যোগ করার SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ 

1 2 3 4 5

ALTER TABLE table_name ADD (   new_column_name_1 data_type(size),   new_column_name_2 datat_ype(size) );

student_info নামের উপরের টেবিলে Contact নামে নতুন একটি ফিল্ড যোগ করার SQL কমান্ডঃ

1 2 3 4

ALTER TABLE student_info ADD ( Contact text(25) );

SQL কমান্ডটি রান করলে টেবিলটির গঠন নিম্নরূপ হবে- 

টেবিল থেকে একটি  ফিল্ড মুছে ফেলার SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ 

1	ALTER TABLE table_name DROP column_name;

student_info নামের উপরের টেবিল থেকে City  ফিল্ড মুছে ফেলার SQL কমান্ডঃ

1	ALTER TABLE student_info DROP City ;

SQL কমান্ডটি রান করলে টেবিলটির গঠন নিম্নরূপ হবে- 

ডেটাবেজ থেকে টেবিল মুছে ফেলার SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ 

1	DROP TABLE table_name;

ডেটাবেজ থেকে student_info নামের টেবিল মুছে ফেলার SQL কমান্ডঃ

1	DROP TABLE student_info;

DML(Data Manipulation Language) এর ব্যবহারঃ 

কোন টেবিলে নতুন রেকর্ড যোগ করার SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ 

SQL command for adding a new record

1 2	INSERT INTO table_name (column_name_1,column_name_2,..) VALUES(Value_1,Value_2,..);

student_info নামে উপরের টেবিলে নতুন রেকর্ড যোগ করার SQL কমান্ডঃ

1	INSERT INTO student_info(Id, Name, Section, GPA, City) VALUES( 1, “Ashek", ”A”, 5.00, "Dhaka“ ) ;

নতুন রেকর্ড যোগ করার ফলে টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে-

এক বা একাদিক রেকর্ড আপডেট করার জন্য SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ 

Update Query

1 2 3

UPDATE table_name SET column_name_1=value, column_name_2=value, ... WHERE condition;

student_info নামে উপরের টেবিলের Id = 2  রেকর্ডটির City এর মান Khulna করার জন্য SQL কমান্ডঃ  

1	UPDATE student_info SET City="Khulna“ WHERE Id = 2;

SQL কমান্ডটি রান করলে টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে- 

এক বা একাদিক রেকর্ড ডিলিট করার জন্য SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ

Delete Query

1	DELETE FROM table_name WHERE condition;

student_info নামে উপরের টেবিলের Id =1  রেকর্ডটি ডিলিট করার জন্য SQL কমান্ডঃ 

1	DELETE FROM student_info WHERE Id = 1;

SQL কমান্ডটি রান করলে টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে- 

একটি টেবিলের সবগুলো রেকর্ড ডিলিট করার জন্য SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ

1	DELETE FROM table_name;

DQL (Data Query Language ) এর ব্যবহারঃ 

একটি টেবিল থেকে  সকল ফিল্ড এবং রেকর্ড  সিলেক্ট করে দেখানোর SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ

Select Query

1	SELECT * FROM table_name;

student_info নামে উপরের টেবিলের সকল ফিল্ড এবং রেকর্ড  সিলেক্ট করে দেখানোর SQL কমান্ডঃ 

1	SELECT * FROM student_info;

SQL কমান্ডটি রান করলে আউটপুট টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে- 

একটি টেবিল থেকে  নির্দিস্ট কিছু ফিল্ড এবং সকল রেকর্ড  সিলেক্ট করে দেখানোর SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ

1	SELECT column_name_1,column_name_2,.. FROM table_name;

student_info নামে উপরের টেবিলের নির্দিস্ট কিছু ফিল্ড এবং সকল রেকর্ড  সিলেক্ট করে দেখানোর SQL কমান্ডঃ 

1	SELECT Name, Section, GPA FROM student_info;

SQL কমান্ডটি রান করলে আউটপুট টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে- 

টেবিল থেকে নির্দিষ্ট শর্তসাপেক্ষে নির্দিষ্ট রেকর্ড দেখানোর SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ

1	SELECT */ column_name_1,column_name_2,.. FROM table_name WHERE condition;

student_info নামে উপরের টেবিলে যাদের GPA=5.00 তাদের তথ্য দেখানোর SQL কমান্ডঃ

1	SELECT * FROM student_info WHERE GPA=5.00;

SQL কমান্ডটি রান করলে আউটপুট টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে- 

ডেটাবেজ সর্টিংঃ এক বা একাধিক ফিল্ড এর মানের উপর ভিত্তি করে ডেটাবেজের রেকর্ডগুলোকে উর্ধ্বক্রম বা নিম্নক্রমে সাজানোর প্রক্রিয়া হচ্ছে সর্টিং। একটি ডেটা টেবিল সর্টিং করার ফলে নতুন একটি টেবিল তৈরি হয় যেখানে টেবিলের রেকর্ডগুলো সর্টিং করা থাকে। একটি টেবিল সর্টিং করার পর টেবিলে নতুন কোন ডেটা ইনপুট দিলে সর্টেড টেবিলটির কোন পরিবর্তন হয় না। এই ক্ষেত্রে পুনরায় সর্টিং করতে হয়। এছাড়া কোন টেবিলের ডেটা সর্টিং করলে যেহেতু টেবিলের নতুন একটি কপি তৈরি হয় তাই অতিরিক্ত মেমোরির প্রয়োজন হয়। বাস্তবক্ষেত্রে সর্টিং এর চেয়ে ইনডেক্সিং বেশি ব্যবহৃত হয়।

সর্টিং দু-প্রকার হয়ে থাকে-

১। উচ্চক্রম/উর্ধ্বক্রম/Ascending order
২। নিম্নক্রম/অবরোহী/Descending order

টেবিলের রেকর্ডগুলো GPA ফিল্ডের এর ভিত্তিতে নিম্নক্রমে সর্টিং করা  হয়েছে-

ডেটাবেজ সর্টিং এর উদ্দেশ্যঃ 

১। ডেটাবেজ সর্টিং এর উদ্দেশ্য হলো কোন ডেটাবেজ টেবিল থেকে কুয়েরির মাধ্যমে প্রাপ্ত আউটপুট ডেটাকে সাজিয়ে উপস্থাপন করা।

টেবিল থেকে ডেটা শর্তসাপেক্ষে সিলেক্ট করে কোন এক বা একাধিক ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে রেকর্ড গুলোকে উর্ধক্রম অনুসারে সাজিয়ে দেখানোর SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ

1 2	SELECT */ column_name_1,column_name_2,.. FROM table_name WHERE condition ORDER BY column_name ASC;

student_info নামে উপরের টেবিলের ডেটা সিলেক্ট করে Id  ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে রেকর্ড গুলোকে উর্ধক্রম অনুসারে সাজিয়ে দেখানোর SQL কমান্ড: 

1	SELECT * FROM student_info ORDER BY Id ASC;

SQL কমান্ডটি রান করলে আউটপুট টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে- 

টেবিল থেকে ডেটা সিলেক্ট করে অধঃক্রম  অনুসারে সাজিয়ে দেখানোর SQL কমান্ডের সিনট্যাক্সঃ

1 2	SELECT */ column_name_1,column_name_2,.. FROM table_name ORDER BY column_name DESC;

student_info নামে উপরের টেবিলের ডেটা সিলেক্ট করে Id  ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে রেকর্ড গুলোকে অধঃক্রম অনুসারে সাজিয়ে দেখানোর SQL কমান্ড: 

1	SELECT * FROM student_info ORDER BY Id DESC;

SQL কমান্ডটি রান করলে আউটপুট টেবিলটি দেখতে নিম্নরূপ হবে- 

ইনডেক্সিংঃ ইনডেক্সিং হচ্ছে সুসজ্জিতভাবে বা সুবিন্যস্তভাবে তথ্যাবলির সূচি প্রণয়ন করা। ডেটাবেজ থেকে ব্যবহারকারি কোনো ডেটা যাতে দ্রুত খুঁজে বের করতে পারে সেজন্য ডেটাকে একটি বিশেষ অর্ডারে সাজিয়ে ডেটাগুলোর একটা সূচি প্রণয়ন করা হয়। ডেটাবেজ টেবিলের রেকর্ড সমূহকে এরূপ কোনো লজিক্যাল অর্ডারে সাজিয়ে রাখাকেই ইনডেক্স বলে।ডেটাবেজ টেবিলের এক বা একাধিক ফিল্ডের উপর ইনডেক্স করে Alphabetically বা Numerically সাজানো যায়। ইনডেক্স ফাইল মূল ডেটাবেজ ফাইলের কোনরূপ পরিবর্তন না করে বিভিন্নভাবে সাজাতে পারে।

যেমনঃ নিচের Fact টেবিল থেকে যদি ২ রোল ধারীর GPA জানতে চাওয়া হয়। তাহলে কিন্তু একটু বেশি টাইম লাগবে। কারণ রোল ফিল্ডের মান গুলো সাজানো নেই। কিন্তু Fact টেবিলের ইনডেক্স থেকে ২ রোল ধারীর GPA খুব সহজেই পাওয়া যায়। কারণ রোল ফিল্ডের মান গুলো সাজানো আছে।

ইনডেক্স করার সময় বিবেচ্য বিষয় সমূহঃ  
১। সাধারণত কী ফিল্ডের উপর ইনডেক্স করতে হয় এবং ইনডেক্স এর একটি নাম দিতে হয়। 
২। যে ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে ইনডেক্স করা হয় সেই নামের অনুরূপ নাম নির্বাচন করতে হয়। এতে ইনডেক্স সমূহ মনে রাখতে সুবিধা হয়। 
৩। এক বা একাধিক ফিল্ডের উপর ভিত্তি করে ইনডেক্স করা যায়। কোনো ডেটা টেবিলে এক বা একাধিক ইনডেক্স থাকতে পারে বা একই সময়ে খোলা থাকতে পারে। কিন্তু একই সময়ে কেবল একটি ইনডেক্স সক্রিয় থাকবে এবং রেকর্ডসমূহ প্রদর্শনের অর্ডার নিয়ন্ত্রণ করবে।

ইনডেক্সিং এর সুবিধা সমুহঃ  
১। ইনডেক্সিং এর বড় সুবিধা হলো ইনডেক্স তৈরি করার ফলে ফাইলে সহজে ডেটা খুঁজে বের করা যায়। 
২। ইনডেক্স তৈরি করার ফলে ডেটাবেজ টেবিলে নতুন কোনো রেকর্ড ইনপুট করা হলেও ইনডেক্স ফাইলগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়ে যায়। 
৩। ডেটাসমূহের ইনডেক্স তৈরি করলে পারফরমেন্স ভাল পাওয়া যায়। 
৪। ইনডেক্স ফাইল মূল ডেটাবেজ ফাইলের কোনোরূপ পরিবর্তন না করে বিভিন্নভাবে সাজাতে পারে।

ইনডেক্সিং এর অসুবিধা সমুহঃ  
১। যদি একাধিক ফিল্ডের উপর ইনডেক্সিং করা থাকে তাহলে কোনো ডেটা এডিট করলে ইনডেক্স ফাইল আপডেট করার জন্য দীর্ঘ সময় অপেক্ষা করতে হয়। 
২। অনেক রেকর্ডের জন্য ইন্ডেক্স করা হলে অপেক্ষাকৃত বেশি মেমোরির প্রয়োজন হয়। তাছাড়া ইনডেক্স সংরক্ষণের জন্যও কিছু জায়গা লাগে। 
৩। ডেটা এন্ট্রির ক্ষেত্রে ইনডেক্স ফাইলের রেফারেন্সসমূহ আপডেট হতে বেশ সময়ের প্রয়োজন হয়। সেজন্য ডেটা এন্ট্রি করতেও বেশি সময় লাগে।

সর্টিং এবং ইনডেক্সিং এর মধ্যে পার্থক্য আলোচনাঃ

টেবিলের ডেটাগুলোর একটি ক্রম তৈরি করতে ইনডেক্সিং এবং সর্টিং উভয় পদ্ধতিই ব্যবহৃত হয়। ইনডেক্সিং একটি ইনডেক্স ফাইল তৈরি করে যা টেবিলের রেকর্ডগুলোর ফিজিক্যাল অবস্থানের পাশাপাশি সারিগুলোর লজিক্যাল ক্রম ধারণ করে, অপরদিকে একটি টেবিল সর্টিং করার সাথে সাথে টেবিলটির একটি সর্টেড অনুলিপি তৈরি হয়। সাধারণত, ইনডেক্স ফাইলটি একটি সর্টেড টেবিল সংরক্ষণের চেয়ে কম মেমোরির প্রয়োজন হয়। ইনডেক্সিং রেকর্ডগুলোর মূল ক্রম পরিবর্তন করে না, যেখানে সর্টিং রেকর্ডগুলোর মূল ক্রম পরিবর্তন করে। বাস্তবক্ষেত্রে সর্টিং এর চেয়ে ইনডেক্সিং বেশি ব্যবহৃত হয়।

ইনডেক্স তৈরি করার SQL কমান্ডের সিনট্যাক্স: 

একটি টেবিলের উপর ইনডেক্স তৈরি করবে, যেখানে ডুপ্লিকেট ডেটা থাকতে পারেঃ

1 2	CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

একটি টেবিলের উপর ইনডেক্স তৈরি করবে, যেখানে ডুপ্লিকেট ডেটা থাকবে নাঃ

1 2	CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

ইনডেক্স ডিলিট করার SQL কমান্ডের সিনট্যাক্স: 

1	DROP INDEX index_name ON table_name;

 ডেটাবেজ মডেল: ডেটাবেজ মডেল ডেটাবেজের লজিক্যাল ডিজাইন এবং স্ট্রাকচার নির্ধারণ করে এবং কোন ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে কীভাবে তথ্য সংরক্ষণ, অ্যাক্সেস এবং আপডেট করা হবে তা নির্ধারণ করে। বিভিন্ন ধরণের ডেটাবেজ মডেলঃ 
১। লিনিয়ার মডেল 
২। ER(Entity Relationship) মডেল 
৩। রিলেশনাল মডেল 
৪। হায়ারার্কিক্যাল মডেল 
৫। নেটওয়ার্ক মডেল 
৬। অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড ডেটাবেজ মডেল

Entity Relationship মডেল: ER মডেল হলো এমন একটি মডেল যা ডেটার মধ্যে সম্পর্ক উপস্থাপন এবং ডিজাইনের জন্য ব্যবহৃত হয়। এই ডেটাবেজ মডেলে, অবজেক্টকে এন্টিটি এবং এর বৈশিষ্ট্যকে অ্যাট্রিবিউটে ভাগ করে রিলেশনশিপ তৈরি করা হয়। ER মডেলটি বুঝার জন্য নিচের টার্মগুলো ভালোভাবে জানতে হবে।★এনটিটি এবং এনটিটি সেট 
★অ্যাট্রিবিউট এবং এর ধরণ  
★কী বা কী ফিল্ড  
★রিলেশনশিপ

এনটিটি/রেকর্ড/টাপল/সারি: এনটিটি হলো সাধারণত বাস্তব-বিশ্বের এমন একটি বস্তু বা অবজেক্ট যার বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য থাকে এবং DBMS এ একটি রিলেশনশিপ ধারণ করে। পরস্পর সম্পর্কযুক্ত  একাধিক ফিল্ড নিয়ে গঠিত হয় এক একটি রেকর্ড। যেমন- একজন ছাত্র একটি এনটিটি।  

এনটিটি সেট/ টেবিলঃ যদি একজন ছাত্র একটি এনটিটি হয়ে, তাহলে সকল ছাত্রের ডেটা সেটকে একত্রে এনটিটিসেট বলা হয়। এক বা একাধিক রেকর্ড নিয়ে টেবিল তৈরি হয়।

অ্যাট্রিবিউট/ফিল্ড/কলাম : কোনো একটি এনটিটি সেটের যে প্রোপার্টিজগুলো ঐ এনটিটির বৈশিষ্ট্যগুলো প্রকাশ করে এবং যার ওপর ভিত্তি করে উপাত্ত গ্রহণ, প্রক্রিয়াকরণ ও সংরক্ষণ করা হয় তাকে অ্যাট্রিবিউট বলে। যেমন- একজন ছাত্র একটি এনটিটি যার অ্যাট্রিবিউট হলো Id, Name ইত্যাদি। অ্যাট্রিবিউটকে ভিজুয়্যাল ডেটাবেজ প্রোগ্রামে সাধারণত ডেটা ফিল্ড বলে।অ্যাট্রিবিউট বিভিন্ন ধরণের হয়ে থাকে। যেমন-

• সাধারন অ্যাট্রিবিউট: এমন একটি অ্যাট্রিবিউট যার মান আর ক্ষুদ্র অংশে ভাঙা যায় না। উদাহরণস্বরূপ, ছাত্রের বয়স।
• কম্পোজিট অ্যাট্রিবিউট: একটি কম্পোজিট অ্যাট্রিবিউট একাধিক সাধারন অ্যাট্রিবিউট এর সমন্বয়ে তৈরি। উদাহরণস্বরূপ, ছাত্রের ঠিকানা একটি কম্পোজিট অ্যাট্রিবিউট। যেখানে বাড়ি নম্বর, রাস্তার নাম, পিনকোড ইত্যাদি থাকবে।
• ডিরাইভড অ্যাট্রিবিউট: ডিরাইভড অ্যাট্রিবিউট সাধারণত ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে উপস্থিত থাকে না, কিন্তু অন্যান্য অ্যাট্রিবিউট থেকে ডিরাইভড হয়। উদাহরণস্বরূপ, বয়স জন্ম তারিখ থেকে প্রাপ্ত হতে পারে।
• সিঙ্গেল-ভ্যালুড অ্যাট্রিবিউট: এই ধরণের অ্যাট্রিবিউটের সাধারণত সিঙ্গেল মান হয়ে থাকে।
• মাল্টি-ভ্যালুড অ্যাট্রিবিউট: এই ধরণের অ্যাট্রিবিউটের সাধারণত একাধিক মান থাকতে পারে। যেমন মোবাইল নম্বর।

অ্যাট্রিবিউট ভেল্যু  বা  মান: একটি এনটিটি সেটের প্রত্যেকটি অ্যাট্রিবিউটের একটি নির্দিষ্ট মান আছে। অ্যাট্রিবিউটের এ মানকে তার ভেল্যু বলে।

কী বা কী ফিল্ডঃ ডেটাবেজ টেবিলের রেকর্ড শনাক্তকরণ, অনুসন্ধান এবং ডেটাবেজের একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য যে ফিল্ড ব্যবহার করা হয় তাকে বলা হয় কী ফিল্ড। কী ফিল্ডের ডেটাগুলো হবে অভিন্ন ও অদ্বিতীয়।

রিলেশনশিপঃ একটি ডেটাবেজের মধ্যে এক বা একাধিক টেবিল থাকে । এই টেবিলগুলোর মধ্যকার সম্পর্ককে ডেটাবেজ রিলেশনশিপ বলা হয়। ডেটাবেজে রিলেশনশিপ তৈরি করার জন্য যে কয়টি এনটিটি সেট বা টেবিল ব্যবহার করা হয় তার সংখ্যাকেই রিলেশনশিপের ডিগ্রি বলা হয়। 

রিলেশনশিপের ডিগ্রি সাধারণত তিন ধরনের হতে পারে। যথা: 

১। ডিগ্রি ১ বা ইউনারি রিলেশনশিপ
২। ডিগ্রি ২ বা বাইনারি রিলেশনশিপ
৩। ডিগ্রি ৩ বা টারনারি রিলেশনশিপ

ডিগ্রি ১ বা ইউনারি রিলেশনশিপঃ ইউনারি রিলেশনশিপে শুধু মাত্র একটি এনটিটি সেট/টেবিল অংশগ্রহণ করে। যেমন- মানুষ একটি এনটিটি। একজন মানুষ অন্য একজন মানুষকে বিয়ে করে। কাজেই মানুষ এনটিটি নিজের সাথে নিজের রিলেশনশিপ তৈরি করেছে।

ডিগ্রি ২ বা বাইনারি রিলেশনশিপঃ বাইনারি রিলেশনশিপে দু’টি এনটিটি সেট/টেবিল অংশগ্রহণ করে। যেমন- ছাত্র ও শিক্ষক দুটি পৃথক এনটিটি সেট বা টেবিল। শিক্ষক ছাত্রকে শিক্ষাদান করেন। কাজেই শিক্ষক এনটিটি ছাত্র এনটিটির সাথে বাইনারি রিলেশনশিপ তৈরি করেছে।

ডিগ্রি ৩ বা টারনারি রিলেশনশিপঃ টারনারি রিলেশনশিপে তিনটি এনটিটি সেট/টেবিল অংশগ্রহণ করে। যেমন- বিক্রেতা, পণ্য ও ওয়্যারহাউজ তিনটি পৃথক এনটিটি সেট বা টেবিল। বিক্রেতা ওয়্যারহাউজে পণ্য সরবরাহ করেন। কাজেই বিক্রেতা, পণ্য ও ওয়্যারহাউজ টারনারি রিলেশনশিপ তৈরি করেছে।

ER Diagram: একটি ডেটাবেজের বিভিন্ন টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক বুঝানোর জন্য ER Diagram ব্যবহৃত হয়। ER Diagram এ ব্যবহৃত বিভিন্ন সিম্বল ও তাদের ব্যবহার-

নিচের টেবিলগুলো দেখা যাক- 

উপরের টেবিল দুটির মধ্যে রিলেশনশিপ নিচের ER diagram এর মাধ্যমে দেখানো হলঃ 

রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেলঃ রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেল হলো আধুনিক ডেটাবেজ টেকনোলজির ভিত্তি। রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেলে মূলত পুরো ডেটাবেজকে বিভিন্ন লজিক্যাল ইউনিটে বিভক্ত করা হয়। প্রতিটি লজিক্যাল ইউনিট হলো এক একটি টেবিল। প্রতিটি  টেবিলে অনেকগুলো ফিল্ড থাকতে পারে। তবে প্রত্যেকটি টেবিলে একটি কী ফিল্ড থাকা বাঞ্ছনীয়। ডেটাবেজের টেবিলগুলো প্রাইমারি কী ও ফরেন কী এর মাধ্যমে পরস্পর সম্পর্কযুক্ত থাকে বিধায় এই মডেলকে রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেল বলে।

নিচের চিত্রের মাধ্যমে বিভিন্ন মোবাইলের তথ্য নিয়ে তৈরি করা একটি রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেল দেখানো হল।

কী ফিল্ডঃ ডেটাবেজ টেবিলের রেকর্ড শনাক্তকরণ, অনুসন্ধান এবং ডেটাবেজের একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য যে ফিল্ড ব্যবহার করা হয় তাকে বলা হয় কী ফিল্ড। কী ফিল্ডের ডেটাগুলো হবে অভিন্ন ও অদ্বিতীয়। নিচের টেবিলের “Roll” ফিল্ডটি কী ফিল্ড।

কী ফিল্ড এর প্রকারভেদ- 
১। ক্যান্ডিডেট কী 
২। প্রাইমারি কী 
৩। কম্পোজিট প্রাইমারি কী 
৪। ফরেন কী

ক্যান্ডিডেট কীঃ ক্যান্ডিডেট কী হলো টেবিলের একটি কলাম বা কলামের সেট যা কোনও ডেটাবেস রেকর্ডকে অদ্বিতীয়ভাবে সনাক্ত করতে পারে। প্রতিটি টেবিলে এক বা একাধিক ক্যান্ডিডেট কী থাকতে পারে, তবে একটি ক্যান্ডিডেট কী কে প্রাইমারি কী বলা হয়। নিচের টেবিলে “Roll” এবং “NID” কে ক্যান্ডিডেট কী বলা হয়।

প্রাইমারি কী (Primary Key): কোনো ডেটাবেজ টেবিলের যে ফিল্ডের প্রতিটি ডেটা অদ্বিতীয় (Unique) এবং যার সাহায্যে টেবিলের সবগুলো রেকর্ডকে অদ্বিতীয়ভাবে সনাক্ত করা যায় তাকে প্রাইমারি কী বলা হয়। প্রাইমারি কী এর সাহায্যে এক বা একাধিক টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে সম্পর্কযুক্ত ডেটাবেজ তৈরি করা যায় । একটি টেবিল তৈরি করার সময়ই প্রাইমারি কী নির্ধারন করা হয়। নিচের ডেটাবেজ টেবিলের Roll ফিল্ডের প্রতিটি মান অদ্বিতীয় তাই এই ফিল্ডকে প্রাইমারি কী বলা হয়।

প্রাইমারি কী – এর বৈশিষ্ট্যসমূহ হলো- 
১। একটি টেবিলে একটির বেশি প্রাইমারি কী থাকতে পারবে না। 
২। প্রাইমারি কী-তে একই value একাধিকবার এবং Null Value থাকতে পারে না। 
৩। একাদিক টেবিলের মধ্যে রিলেশন তৈরি করার পর কোন টেবিলের প্রাইমারি কী পরিবর্তন করা যায় না।

কম্পোজিট প্রাইমারি কী: একাধিক ফিল্ডের সমন্বয়ে যে প্রাইমারি কী গঠন করা হয় তাকে কম্পোজিট প্রাইমারি কী বলা হয়।  রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেলে অংশগ্রহণকারী টেবিলের ক্ষেত্রে যদি এমন হয় যে, একটি টেবিলের কোন একটি ফিল্ডের প্রতিটি ডেটা অদ্বিতীয় নেই। তখন একাদিক ফিল্ডের সমন্বয়ে প্রাইমারি কী গঠন করা হয়। নিচের টেবিলে Roll এবং Section একত্রে কম্পোজিট প্রাইমারি গঠন করতে পারে।

ফরেন কী: রিলেশনাল ডেটাবেজ মডেলে কোনো একটি টেবিলের প্রাইমারি কী যদি অন্য টেবিলে ব্যবহৃত হয় তখন ঐ কী কে প্রথম টেবিলের সাপেক্ষে দ্বিতীয় টেবিলের ফরেন কী বলে। ফরেন কী এর সাহায্যে একটি টেবিলের সাথে অন্য টেবিলের সম্পর্ক স্থাপন করা যায়। যেমন- নিচের চিত্রে Subject_info টেবিলের S_id প্রাইমারি কী Teacher_info টেবিলে ব্যবহৃত হয়েছে। তাই Teacher_info টেবিলের ক্ষেত্রে S_id ফিল্ডটি ফরেন কী।

ফরেন কী -এর বৈশিষ্ট্যসমূহ হলো: 
১। একটি টেবিলের ফরেন কী (Foreign Key) কে অবশ্যই রেফারেন্স টেবিলের (Reference table) প্রাইমারি কী অথবা ইউনিক কী হতে হবে। 
২। ফরেন কী ফিল্ডের ভেল্যু অবশ্যই রেফারেন্স টেবিলের প্রাইমারি কী এর ভেল্যু হতে হবে। 
৩। ডুপ্লিকেট (Duplicate) অথবা নাল (Null) ভেল্যু ইনসার্ট (Insert) করা যাবে।

হায়ারার্কিক্যাল মডেলঃ হায়ারার্কিক্যাল মডেলটি ট্রি বা গাছের মতো কাঠামোতে তথ্য সংগঠিত করে, যেখানে প্রতিটি রেকর্ডের একটি রুট রেকর্ড থাকে। চাইল্ড রেকর্ডগুলো একটি নির্দিস্ট অর্ডারে সাজানো থাকে। ডেটাবেজে ডেটা স্টোর করার জন্য সেই অর্ডারটি ফিজিক্যাল অর্ডার হিসেবে ব্যবহৃত হয়। বাস্তব-বিশ্বের অনেক সম্পর্ককে বর্ণনা করার জন্য এই মডেলটি ভাল।

এই মডেলটি প্রাথমিকভাবে আইবিএম (IBM) এর তথ্য ব্যবস্থাপনা সিস্টেমে 60 এবং 70 এর দশকে ব্যবহৃত হতো, তবে কিছু কার্য অক্ষমতার কারণে আজকাল খুব কমই এটি দেখা যায়।

নেটওয়ার্ক মডেলঃ নেটওয়ার্ক মডেলটি হায়ারার্কিক্যাল মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি। এই মডেলটি সংযুক্ত রেকর্ডগুলোর মধ্যে many-to-many রিলেশনশিপের অনুমতি দেয় এবং প্রতিটি চাইল্ড রেকর্ডের একাধিক রুট রেকর্ড থাকতে পারে। গাণিতিক সেট তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে, এই মডেলটি সম্পর্কযুক্ত রেকর্ডগুলোর সেটের সমন্বয়ে তৈরি। প্রতিটি সেট একটি পেরেন্ট বা রুট রেকর্ড এবং একাধিক চাইল্ড রেকর্ডের সমন্বয়ে তৈরি। একটি রেকর্ড একাধিক সেটের সদস্য বা চাইল্ড হতে পারে, এই মডেল জটিল রিলেশনশিপ প্রকাশ করতে পারে।

এই মডেলটি ডেটা সিস্টেম ভাষা (CODASYL) এর সম্মেলন দ্বারা আনুষ্ঠানিকভাবে সংজ্ঞায়িত হওয়ার পরে 70 এর দশকের মধ্যে সবচেয়ে জনপ্রিয় ছিল।

 ডেটাবেজ রিলেশনঃ ডেটাবেজের একটি টেবিলের রেকর্ডের সাথে অপর একটি টেবিলের রেকর্ডের সম্পর্ককে ডেটাবেজ রিলেশন বলে। অর্থাৎ ডেটাবেজ রিলেশন হলো বিভিন্ন ডেটা টেবিলের মধ্যকার লজিক্যাল সম্পর্ক।

ডেটাবেজ রিলেশনের শর্তঃ  
১। রিলেশনাল ডেটা টেবিলগুলোর মধ্যে কমপক্ষে একটি কমন ফিল্ড থাকবে। কমন ফিল্ডের ডেটা টাইপ, ফিল্ড সাইজ এবং ফরমেট ইত্যাদি একই হতে হবে।
২। রিলেশনাল টেবিলগুলোর মধ্যে অন্তত একটি টেবিলে অবশ্যই প্রাইমারি কী ফিল্ড থাকতে হবে।

ডেটাবেজ রিলেশনের প্রকারভেদঃ 
১.  One to One রিলেশন 
২. One to Many রিলেশন 
৩. Many to One রিলেশন 
৪. Many to Many রিলেশন

One to One রিলেশনঃ যদি ডেটাবেজের একটি টেবিলের একটি রেকর্ড অপর একটি ডেটা টেবিলের কেবল মাত্র একটি রেকর্ডের সাথে সম্পর্কিত থাকে তবে তাদের মধ্যকার রিলেশনকে বলা হয় One to One  রিলেশন।

ধরা যাক একটি কলেজে যথেষ্ট পরিমাণ শিক্ষক আছে। তাই কার্য পরিচালনা পর্ষদ নিয়ম করল যে; একজন শিক্ষক শুধুমাত্র একটি সাবজেক্টের ক্লাস নিতে পারবে এবং যেকোনো একটি সাবজেক্ট একজন শিক্ষক শুরু করলে তাকেই শেষ করতে হবে অর্থাৎ অন্য কোনো শিক্ষক এই সাবজেক্ট পড়াতে পারবে না।

উপরের টেবিল থেকে দেখা যাচ্ছে, একজন শিক্ষক কেবলমাত্র একটি সাবজেক্ট এর ক্লাস নিচ্ছে। অর্থাৎ Teacher_info টেবিলের একটি রেকর্ডের সাথে Subject_info টেবিলের কেবলমাত্র একটি রেকর্ড সম্পর্কিত। তাই তাদের মধ্যে  One to One রিলেশন বিদ্যমান।

One to many রিলেশনঃ যদি ডেটাবেজের একটি টেবিলের একটি রেকর্ড অপর একটি ডেটা টেবিলের একাধিক রেকর্ডের সাথে সম্পর্কিত থাকে তবে তাদের মধ্যকার রিলেশনকে বলা হয় One to many  রিলেশন।

পূর্বের কলেজটির কথাই চিন্তা করা যাক। ধরা যাক সেই কলেজ থেকে কিছু শিক্ষক চলে গেলেন। তাই এখন নতুন নিয়ম করা হলো, একজন শিক্ষক একাধিক সাবজেক্টের ক্লাস নিতে পারবে, কিন্তু একটি সাবজেক্ট একাধিক শিক্ষক নিতে পারবে না।

উপরের টেবিল থেকে দেখা যাচ্ছে, একজন শিক্ষক একাধিক সাবজেক্ট এর ক্লাস নিচ্ছে। অর্থাৎ Teacher_info টেবিলের একটি রেকর্ডের সাথে Subject_info টেবিলের একাধিক রেকর্ড সম্পর্কিত। তাই তাদের মধ্যে  One to many রিলেশন বিদ্যমান।

Many to One রিলেশনঃ যদি ডেটাবেজের একটি টেবিলের একাধিক রেকর্ড অপর একটি ডেটা টেবিলের একটি মাত্র রেকর্ডের সাথে সম্পর্কিত থাকে তবে তাদের মধ্যকার রিলেশনকে বলা হয় Many to One রিলেশন।

আরও এক বছর পর ঐ কলেজে প্রচুর সংখ্যক নতুন শিক্ষক এর নিয়োগ দেওয়া হলো। তাই এবার নিয়ম করা হলো একজন শিক্ষক একটির বেশি সাবজেক্টের ক্লাস নিতে পারবে না। কিন্তু একটি সাবজেক্ট অনেকজন শিক্ষক ভাগ করে নিতে পারবে।

উপরের টেবিল থেকে দেখা যাচ্ছে, একাধিক শিক্ষক একটি সাবজেক্ট এর ক্লাস নিচ্ছে। অর্থাৎ Teacher_info টেবিলের একাধিক রেকর্ডের সাথে Subject_info টেবিলের একটি রেকর্ড সম্পর্কিত। তাই তাদের মধ্যে  Many to One রিলেশন বিদ্যমান।

Many to Many রিলেশনঃ যদি ডেটাবেজের একটি টেবিলের একাধিক রেকর্ড অপর একটি ডেটা টেবিলের একাধিক রেকর্ডের সাথে সম্পর্কিত থাকে তবে তাদের মধ্যকার রিলেশনকে বলা হয় Many to Many রিলেশন।

আরও কিছুদিন পর বোর্ড থেকে সিলেবাস পরিবর্তন করার ফলে সাব্জেক্টের সংখ্যা বেড়ে গেল। তাই শিক্ষকের সংখ্যা অনুপাতে কম হওয়ায় নতুন নিয়ম করা হলো; একজন শিক্ষককে একাধিক সাবজেক্টের ক্লাস নিতে হতে পারে আবার একটি সাবজেক্ট একাধিক শিক্ষককে ভাগাভাগি করে নিতে হতে পারে।

many to many রিলেশনের বৈশিষ্ট্যঃ  
১। এই রিলেশন প্রতিষ্ঠা করার জন্য অতিরিক্ত একটি তৃতীয় টেবিলের প্রয়োজন হয় যাকে জাংশন টেবিল বলে। 
২। জাংশন টেবিলে উভয় টেবিলের প্রাইমারী কী দুটি ফরেন কী তৈরি করতে হয়। ফলে একটি টেবিলের প্রাইমারী কী জাংশন টেবিলের একটি ফরেন কী এর সাথে One to many রিলেশন তৈরি করে। 
৩। অনুরূপ অপর টেবিলের প্রাইমারী কী জাংশন টেবিলের অপর ফরেন কী এর সাথে One to many রিলেশন তৈরি করে। 
৪। ফলে জাংশন টেবিলের মাধ্যমে উক্ত টেবিলদ্বয়ে many to many রিলেশন তৈরি হয়।

 কর্পোরেট ডেটাবেজ: কর্পোরেট ডেটাবেজ হলো প্রতিষ্ঠানিক পর্যায়ের সেই ডেটাবেজ যা কোনো প্রতিষ্ঠান কর্তৃক বাণিজ্যিক ভিত্তিতে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি ব্যবসা প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন ধরনের বিভাগ বা অনুবিভাগ থাকে যেমন- উৎপাদন, বিক্রয়, বিতরণ, বিপনন, গ্রাহক সেবা, মানব সম্পদ উন্নয়ন, আইটি, অডিট, গ্রাহক সেবা ইত্যাদি। উক্ত প্রতিষ্ঠানের আওতায় থাকা সকল ডেটার এক বিশাল সংগ্রহ থাকে। বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানকে তাদের কর্মী, ক্রেতা, সরবরাহকারি, অংশীদার এবং সরকারকে নির্ভুল ও সময়মতো তথ্য প্রদান করতে হয়। কর্পোরেট ডেটাবেজ এ কাজটিকে সহজ করে তোলে। কর্পোরেট ডেটাবেজে প্রতিষ্ঠানের তথ্যসমূহ সংরক্ষিত থাকে এবং পরবর্তীতে বিভিন্ন কাজের জন্য এ ডেটাবেজকে ব্যবহার করা হয়।

কর্পোরেট পর্যায়ে ব্যবহৃত জনপ্রিয় কিছু ডেটাবেজ সফটওয়্যার হলো-

(i)  Oracle
(ii) DB2
(iii) SQL Server
(iv) Sybase
(v) Teradata
(vi) ADABAS
(vii) MySQL
(viii) FileMaker
(ix) Access
(x) Inform-ix

সরকারি প্রতিষ্ঠানে ডেটাবেজঃ সরকারি প্রতিষ্ঠানের যাবতীয় উপাত্ত ও তথ্য সংরক্ষণের উপযুক্ত উপায় হলো সংশ্লিষ্ট বিষয়ে ডেটাবেজ তৈরি করা। শক্তিশালী সরকার পরিচালনা ব্যবস্থায় ডেটাবেজ হলো গুরত্বপূর্ণ একটি উপাদান। প্রতিটি সরকারের অধীনে থাকে অসংখ্য মন্ত্রণালয়। এসব মন্ত্রণালয় স্বতন্ত্রভাবে কিংবা অন্যান্য মন্ত্রণালয়ের সাথে সমন্বিত উপায়ে কাজ করে থাকে। এসব কাজে তথ্যের ব্যবহার অপরিহার্য। এ তথ্য ব্যবস্থাপনাকে আরও সুন্দর ও কার্যোপযোগী করে তুলতে পারে ডেটাবেজ।

সরকারি প্রতিষ্ঠানে ডেটাবেজ এর ব্যবহারঃ  

১। অপরাধমূলক  কর্মকান্ডে জড়িত ব্যক্তিবর্গের ছবিসহ ব্যক্তিগত নানা তথ্য, আঙুলের ছাপ ইত্যাদি সংরক্ষণ করে রাখতে পারে দেশের আইনশৃঙ্খলা রক্ষাকারি বাহিনী। এর ফলে যেকোনো অপরাধ সংঘটিত হলে ঘটনাস্থলের বিভিন্ন আলামত, আঙ্গুলের ছাপ, রক্ত, ব্যবহৃত হাতিয়ার ইত্যাদি পরীক্ষা করে সহজে অপরাধী সনাক্ত করা যায়।

২। সরকারি নানা গবেষণামূলক কার্যক্রম পরিচালনাকারি প্রতিষ্ঠানে সংশ্লিষ্ট তথ্য সংরক্ষণ করা, পরিসংখ্যান ব্যুরো, নির্বাচন কমিশন, ব্যানবেইজ প্রভৃতি প্রতিষ্ঠানে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ ও সংরক্ষণ করা, আদমশুমারি, কৃষিশুমারি, অর্থনৌতিক সংক্রান্ত তথ্য সংরক্ষণ, বিবাহ, তালাক প্রভৃতি রেজিস্ট্রেশন ও রেকর্ড সংরক্ষণ।

৩। জন্মহার ও মৃত্যুহার নির্ণয়, জন্ম-মৃত্যু রেকর্ড সংরক্ষণ, দুর্ঘটনার রেকর্ড সংরক্ষণ, আইন, আদালত, মামলা, অধ্যাদেশ ইত্যাদি সংক্রান্ত রেকর্ড সংরক্ষণ।

৪। তথ্য ও ছবি সংগ্রহ করে নাগরিকদের ছবিসহ ভোটার আইডি সংরক্ষণ, বাড়ির হোল্ডিং নম্বর, ভূমি ট্যাক্স, আয়কর,ফোন নম্বর সংরক্ষণ।

৫। পাবলিক বিশ্ববিদ্যালয়ের পরীক্ষাগুলোর ছাত্রদের ফলাফল ও তথ্য সংরক্ষণ করা হয় এর ফলে আমরা যেকোনো সময় বিগত পাবলিক পরীক্ষার ফলাফল দেখতে পারি বা সংগ্রহ করতে পারি।

৬। শিক্ষার হার, পাসের হার, শিক্ষা প্রতিষ্ঠানের সংখ্যা ইত্যাদি সংরক্ষণ।

৭। ভূমি জরিপ, নানা ধরনের রেকর্ডের তথ্য সংরক্ষণ, সরকারি বিভিন্ন নথিপত্র ও জরিপ সংক্রান্ত রেকর্ড সংরক্ষণ, শহর বা গ্রামাঞ্চলভিত্তিক বিভিন্ন রেকর্ড সংরক্ষণ, জেলা, থানা বা এলাকাভিত্তিক বিভিন্ন তথ্য সংরক্ষণ, সামরিক বাহিনীর ভূমি,  সরকারি বেসরকারি আয়-ব্যয়, রাজস্ব বা উন্নয়ন বরাদ্দ, বাজেট প্রভৃতি কাজে।

৮। তাছাড়া বর্তমানে অনলাইনে বিদেশ গমনেচ্ছুদের ডেটাবেজ সংরক্ষিত আছে। এর ফলে অতি সহজে নির্দিষ্ট পেশার বিদেশ গমনেচ্ছু শ্রমিক নির্বাচন করা যায়। মোট উৎপাদন, বার্ষিক জিডিপি, গড় আয়, বিদেশি ঋণের পরিমাণ প্রভৃতি নিরূপণ ও সংরক্ষণ, স্টক মার্কেটে শেয়ার দর, কোম্পানি প্রোফাইল, কোম্পানি প্রসপেক্টাস, সূচক প্রভৃতি নির্ণয় ও সংরক্ষণ আয়কর, কাস্টম, আমদানিরপ্তানি,রেমিট্যান্স প্রভৃতি সংরক্ষণ। অর্থাৎ সার্বিকভাবে সরকারি পর্যায়ে ডেটাবেজ ব্যবহারের কারণে রাষ্ট্রের কার্যক্রমে আরও গতিশীলতা আনা সম্ভব।

ডেটাবেজ সিকিউরিটিঃ একটি ডেটাবেজে অনির্দিষ্ট ব্যবহারকারী থেকে ডেটা সুরক্ষিত রাখাকে বলা হয় ডেটাবেজ সিকিউরিটি।

ডেটাবেজ সিকিউরিটি নিচের বিষয়গুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে:

১। ব্যবহারকারীর ডেটা ব্যবহার করার অধিকার সংরক্ষণ করা।
২। সিস্টেম রিসোর্স ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ করা।
৩। ডিস্ক ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ করা।
৪। ব্যবহারকারীর অ্যাকশন নিয়ন্ত্রণ করা।
৫। ব্যবহারকারীর ডেটা ব্যবহারের সীমা নির্ধারণ করা।

ডেটাবেজের সিকিউরিটি প্রধানত ২ ভাগে ভাগ করা যায়:
ক। সিস্টেম সিকিউরিটি 
খ। ডেটা সিকিউরিটি

সিস্টেম সিকিউরিটি: ডেটাবেজের সিস্টেম লেভেলে অনির্দিষ্ট ব্যক্তির প্রবেশ রক্ষা করার জন্য গৃহীত ব্যবস্থাকে বলা হয় সিস্টেম সিকিউরিটি। সার্ভার কম্পিউটার অচল হয়ে গেলে ডেটাবেজের ডেটা হারিয়ে যায়। কিন্তু সিস্টেম সিকিউরিটি থাকলে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যায়।

ডেটা সিকিউরিটিঃ অনির্দিষ্ট ব্যক্তির হাত থেকে ডেটার গোপনীয়তা রক্ষা করাকে বলা হয় ডেটা সিকিউরিটি। ডেটা সিকিউরিটির জন্য প্রাপককে ডেটা এনক্রিপ্ট করে পাঠানো হয়। প্রাপকের কাছে ডেটা পৌছানোর পর প্রাপক ডেটাকে ডেক্রিপ্ট করে তারপর ব্যবহার করে। ডেটাকে এনক্রিপশন ও ডিক্রিপ্টশন করার বিষয়কে ক্রিপ্টোগ্রাফী বলে।

ডেটা এনক্রিপশন এবং ডিক্রিপ্টশনঃ যে প্রক্রিয়ায় প্লেইনটেক্সটকে পরিবর্তন করে ছাইফারটেক্সট তৈরি করা হয় তাকে এনক্রিপশন বলে। যে প্রক্রিয়ায় ছাইফারটেক্সটকে পরিবর্তন করে পুনরায় প্লেইনটেক্সট তৈরি করা হয় তাকে ডিক্রিপ্টশন বলে।উৎস ডেটাকে এনক্রিপ্ট করে পাঠালে প্রাপককে ঐ ডেটা ব্যবহারের পূর্বে ডিক্রিপ্ট করতে হয়। প্রেরক এবং প্রাপককে যথাক্রমে এনক্রিপ্ট এবং ডিক্রিপ্ট করার পদ্ধতি/ অ্যালগরিদম জানতে হয়।

ডেটা এনক্রিপশনের প্রধান চারটি অংশঃ  
১। প্লেইনটেক্সট (Plain Text) 
২। সাইফারটেক্সট (Cipher-text) 
৩। এনক্রিপশন  অ্যালগরিদম (Encryption Algorithm) 
৪। সিকিউরিটি কী বা কোড (Security key or Code)

প্লেইনটেক্সট (Plain Text): এনক্রিপ্ট করার পূর্বের ডেটা যা পাঠ করা যায় তাকে প্লেইনটেক্সট বলে।  

সাইফারটেক্সট (Cipher-text): এনক্রিপ্ট করার পরের ডেটা যা পাঠ করা যায় না তাকে সাইফারটেক্সট বলে।

এনক্রিপশন  অ্যালগরিদম (Encryption Algorithm): যে গাণিতিক ফর্মুলার মাধ্যমে প্লেইনটেক্সট থেকে সাইফারটেক্সট  আবার সাইফারটেক্সট থেকে প্লেইনটেক্সট এ রুপান্তর করা হয় তাকে এনক্রিপশন  অ্যালগরিদম বলে।

সিকিউরিটি কী বা কোড (Security key or Code): যে গোপন সংকেত বা কোডের মাধ্যমে ডেটা এনক্রিপ্ট ও ডিক্রিপ্ট  করা হয় তাকে সিকিউরিটি কী বা কোড।

ডেটা এনক্রিপ্ট করার বিভিন্ন পদ্ধতিঃ  
১। সিজার কোড (Caesar Code) 
২। ডেটা এনক্রিপশন স্ট্যান্ডার্ড (Data Encryption Standard-DES) 
৩। ইন্টারন্যাশনাল ডেটা এনক্রিপশন অ্যালগরিদম (International Data Encryption Algorithm-IDEA)

এনক্রিপশন পদ্ধতি-১:

এ পদ্ধতিতে ইংরেজি প্রত্যেক বর্ণের জন্য নির্দিষ্ট ক্রম অনুযায়ী নির্দিষ্ট বর্ণ ব্যবহার করা হয়। যেমন- ইংরেজি প্রত্যেক বর্ণকে তার পরবর্তী বর্ণ দ্বারা প্রতিস্থাপন করলে- ICT শব্দটির এনক্রিপশন হলো JDU । এখানে মূল শব্দের প্রত্যেক বর্ণের পরবর্তী বর্ণ ব্যবহার করে এনক্রিপ্ট করা হয়েছে।

এনক্রিপশন পদ্ধতি-২:

১। এ পদ্ধতিতে মূল ডেটার প্রত্যেক বর্ণকে ইংরেজি বর্ণমালার ক্রম অনুসারে অবস্থান নির্ণয় করা হয়। যেমন- A  এর অবস্থানগত মান 1 এবং C এর অবস্থানগত মান 3।
২। অবস্থানগত সংখ্যাকে ৮ দ্বারা গুণ করা হয়।
৩। গুণফলের মানকে অবস্থান ধরে বর্ণমালার ক্রমানুসারে যে বর্ণটি পাওয়া যায় তা এনক্রিপ্টেড বর্ণ হিসাবে ধরা হয়।
৪। গুণফল ২৬ অপেক্ষা বড় হলে গুণফলকে ২৬ দ্বারা ভাগ করে ভাগশেষ নির্ণয় করা হয়। এক্ষেত্রে ভাগশেষের মানকে অবস্থান ধরে বর্ণমালার ক্রমানুসারে যে বর্ণটি পাওয়া যায় তা এনক্রিপ্টেড বর্ণ হিসাবে ধরা হয়।

এ পদ্ধতিতে CAESAR শব্দটি এনক্রিপ্ট করি- 

সুতরাং CAESAR শব্দটি এনক্রিপ্ট হয়ে XHNVHN হয়ে গেল, যা Cipher-text  হিসেবে পরিচিত।