গ্রাফ ডাটাবেসগুলি 1990 এর দশক থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়েছে, নতুন উন্নয়ন এবং সর্বোত্তম অনুশীলনের আরও ভাল উপলব্ধি সহ। গ্রাফ প্রযুক্তি বড় তথ্য গবেষণা সম্পাদনের সবচেয়ে জনপ্রিয় পদ্ধতি হয়ে উঠেছে। সম্পর্ক খোঁজার উপর এর ফোকাস এবং এর নমনীয়তা এটিকে বিভিন্ন গবেষণা প্রকল্পের জন্য আদর্শ করে তোলে। নতুন উন্নয়ন সম্পর্কে সচেতনতা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনের বোঝা গ্রাফ ডাটাবেসের সাথে যে কোনও কাজকে স্ট্রিমলাইন করবে।
গ্রাফ ডাটাবেস হয় সাধারণত বিবেচনা করা হয় একটি NoSQL বা নন-রিলেশনাল টেকনোলজি, যা তাদের মেমরি/স্টোরেজ এবং গবেষণাকে যে কোনো দিকে প্রসারিত করার ক্ষমতা প্রদান করে, প্রকল্পটিকে বিভিন্ন কাঠামোতে স্থানান্তর করার প্রয়োজন ছাড়াই। যদিও এসকিউএল সিস্টেম গ্রাফ ডাটাবেস সমর্থন করতে পারে, বিশেষ করে সাম্প্রতিক উন্নতির সাথে, NoSQL আর্কিটেকচারগুলি সাধারণত অনেক বেশি কার্যকর। এটি লক্ষ করা উচিত যে একটি রিলেশনাল/এসকিউএল ডাটাবেস একটি NoSQL গ্রাফ ডাটাবেসের পাশাপাশি কাজ করতে পারে, দুটি সিস্টেমের শক্তিতে ট্যাপ করে একে অপরের পরিপূরক।
মৌলিক নীতি
একটি গ্রাফ ডাটাবেস ডেটা এবং ডেটা সংযোগকারী সম্পর্ক উভয়ের সমান মান নির্ধারণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তথ্য এবং সম্পর্ক সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করা হয়। গ্রাফ স্ট্রাকচার (নোড এবং প্রান্ত) ডেটা উপস্থাপন এবং সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়। গ্রাফ ডাটাবেসের একটি নোড রেকর্ড/বস্তু/সত্তাকে উপস্থাপন করে, যখন প্রান্তটি নোডের মধ্যে সম্পর্ককে প্রতিনিধিত্ব করে। সম্পর্কের অনুসন্ধান করা বেশ দ্রুত, কারণ সেগুলি ডাটাবেসের মধ্যেই সংরক্ষিত থাকে।
নোডগুলিকে একটি গ্রাফের মধ্যে সত্তা হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে। এই নোডগুলিকে লেবেলের সাথে ট্যাগ করা যেতে পারে যা ডোমেনে বিভিন্ন ভূমিকা উপস্থাপন করে। নোড লেবেলগুলি নির্দিষ্ট নোডগুলিতে মেটাডেটা (সূচী বা শনাক্তকরণ তথ্য) সংযুক্ত করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে।
প্রান্ত, বা সম্পর্ক, দুটি নোড সত্তার মধ্যে সংযোগ প্রদান করে। (উদাহরণস্বরূপ, স্বেচ্ছাসেবক-শিডিউল-সাপ্তাহিক দিন বা গাড়ি-নির্দেশ-গন্তব্য।) সম্পর্কের সর্বদা একটি দিকনির্দেশ থাকে, একটি স্টার্ট নোড, একটি শেষ নোড এবং একটি প্রকার। সম্পর্ক/প্রান্তেরও বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে। সাধারণত, সম্পর্কগুলি পরিমাণগত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে থাকে, যেমন দূরত্ব, ওজন, খরচ, রেটিং, শক্তি বা সময়ের ব্যবধান। সম্পর্কগুলি যেভাবে সংরক্ষণ করা হয় তার কারণে, দুটি নোড যেকোনো প্রকার বা যেকোনো সংখ্যক সম্পর্ককে সংযুক্ত করতে পারে। যদিও সম্পর্কগুলি একটি নির্দিষ্ট দিকনির্দেশের সাথে সংরক্ষণ করা হয়, তবে এই সম্পর্কগুলি উভয় দিকেই দক্ষতার সাথে নেভিগেট করা যেতে পারে।
গ্রাফ ডাটাবেস ব্যবহার করে
গ্রাফগুলি প্রতিদিনের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন অপটিক্যাল ফাইবার ম্যাপিং প্রতিনিধিত্ব করা, একটি সার্কিট বোর্ড ডিজাইন করা, বা মানচিত্রের রাস্তা এবং রাস্তার মতো সহজ কিছু। Facebook একটি ডেটা নেটওয়ার্ক তৈরি করতে গ্রাফ ব্যবহার করে, নোডগুলি একজন ব্যক্তি বা একটি বিষয়কে প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রান্তগুলি নোডগুলিকে সংযুক্ত করে এমন প্রক্রিয়া, কার্যকলাপ বা পদ্ধতিগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে৷
লকহিড মার্টিন স্পেস এর জন্য গ্রাফ প্রযুক্তি ব্যবহার করে সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট, তাদের পক্ষে সম্ভাব্য দুর্বলতাগুলি উন্মোচন করা এবং সাপ্লাই চেইন স্থিতিস্থাপকতা বৃদ্ধি করা সহজ করে তোলে। তাদের CDAO, টবিন থমাস, একটি বিবৃত সাক্ষাত্কার, “একটি পণ্য কিভাবে তৈরি করা হয় তার জীবনচক্র সম্পর্কে চিন্তা করুন। আমরা সম্পর্কগুলিকে একত্রে সংযুক্ত করতে গ্রাফের মতো প্রযুক্তি ব্যবহার করছি, তাই আমরা নির্দিষ্ট অংশ বা উপাদান এবং প্রতিটি উপাদানের মধ্যে সম্পর্কগুলির উপর ভিত্তি করে জীবনচক্র দেখতে পারি।"
গার্টনার ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে গ্রাফ প্রযুক্তির বাজার 3.2 সালের মধ্যে 2025 বিলিয়ন ডলারে উন্নীত হবে। গ্রাফ ডাটাবেসের ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয়তা, আংশিকভাবে, ভাল ডিজাইন করা অ্যালগরিদমের ফলাফল যা ডেটার মাধ্যমে বাছাই করা অনেক, অনেক সহজ করে তোলে। কুখ্যাত পানামা পেপারস কেলেঙ্কারি হাজার হাজার শেল কোম্পানি থেকে তথ্য খোঁজার জন্য কীভাবে অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছিল তার একটি চমৎকার উদাহরণ প্রদান করে। এইগুলো শাঁস আইসল্যান্ডের প্রাক্তন প্রধানমন্ত্রী সিগমুন্ডুর ডেভিড গানলগসনের মতো চলচ্চিত্র তারকা, অপরাধী এবং রাজনীতিবিদদের অফশোর অ্যাকাউন্টে অর্থ জমা দেওয়ার জায়গা দিয়েছিল। গ্রাফ ডাটাবেস, সঙ্গে তাদের আলগোরিদিম, এই শেল কোম্পানির গবেষণা সম্ভব করে তোলে.
গ্রাফ ডাটাবেসের সমস্যা
গ্রাফ ডেটাবেসগুলির সাথে কাজ করার সময় যে সমস্যাগুলি বিকাশ করতে পারে তার মধ্যে রয়েছে ভুল বা অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ব্যবহার করা এবং দক্ষ প্রশ্নগুলি লিখতে শেখা। সঠিক ফলাফল নির্ভুল এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ তথ্যের উপর নির্ভর করে। যদি তথ্য প্রবেশ করানো নির্ভরযোগ্য না হয়, তাহলে যে ফলাফল আসছে তা বিশ্বাসযোগ্য বলে বিবেচিত হবে না।
এই ডেটা কোয়েরি সমস্যাটিও একটি সমস্যা হতে পারে যদি সঞ্চিত ডেটা নন-জেনারিক পদ ব্যবহার করে যখন কোয়েরি জেনেরিক পরিভাষা ব্যবহার করে। অতিরিক্তভাবে, ক্যোয়ারীটি অবশ্যই সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য ডিজাইন করা উচিত।
ভুল তথ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে যা কেবল ভুল। স্পষ্ট ত্রুটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে. ভুল তথ্য একটি ভুল ঠিকানা, একটি ভুল লিঙ্গ, বা অন্যান্য ত্রুটির সংখ্যা অন্তর্ভুক্ত হতে পারে. অপরদিকে, অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা, একই ডেটা নিয়ে কাজ করে একটি ডাটাবেসের একাধিক টেবিলের সাথে একটি পরিস্থিতি বর্ণনা করে, কিন্তু সামান্য ভিন্ন সংস্করণের (ভুল বানান, সংক্ষেপণ ইত্যাদি) বিভিন্ন ইনপুট থেকে এটি গ্রহণ করে। অসঙ্গতিগুলি প্রায়শই ডেটা রিডানডেন্সির দ্বারা জটিল হয়।
গ্রাফ প্রশ্ন গ্রাফ ডাটাবেসকে জিজ্ঞাসাবাদ করুন, এবং এই প্রশ্নগুলি সঠিক, সুনির্দিষ্ট এবং ডাটাবেস মডেলের সাথে মানানসই করার জন্য ডিজাইন করা দরকার। প্রশ্নগুলিও যতটা সম্ভব সহজ হওয়া উচিত। কোয়েরি যত সহজ, তার ফলাফলগুলি তত বেশি দৃঢ়ভাবে ফোকাস করে। প্রশ্নটি যত জটিল হবে, ফলাফল তত বেশি বিস্তৃত - এবং সম্ভবত আরও বিভ্রান্তিকর।
শুরুতে সেরা অনুশীলন
গবেষণার উদ্দেশ্যে, বেশিরভাগ বিনামূল্যে বা ক্রয়কৃত বাল্ক ডেটা যুক্তিসঙ্গতভাবে সঠিক। ভুল এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা মানুষের ত্রুটির ফলাফল হতে থাকে, যেমন একজন বিক্রয়কর্মী বা ওয়েবসাইট চ্যাট ব্যক্তি বিভিন্ন ফর্ম পূরণ করছেন। প্রশিক্ষণ কর্মীদের অভ্যাসগতভাবে তাদের তথ্য দুবার পরীক্ষা করা (এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন তাদের কাজ দুবার পরীক্ষা করা) নাটকীয় উন্নতিকে উত্সাহিত করতে পারে।
প্রশ্নগুলি সহজ থেকে শুরু করা উচিত এবং সহজ থাকা উচিত। গবেষণা আরও জটিল হয়ে গেলে, আরও জটিল প্রশ্ন তৈরি করবেন না। আলাদাভাবে গবেষণা করার জন্য একটি নতুন, সহজ প্রশ্ন তৈরি করুন। ক্রাউডস্ট্রাইক একটি অফার করে দরকারী উদাহরণ তারা তাদের নিরাপত্তা বিশ্লেষণ টুল, থ্রেট স্ট্রাইক তৈরি করার সময় সরলীকৃত প্রশ্নের মান সম্পর্কে। ক্রাউডস্ট্রাইক লেখক মার্কাস কিং এবং রাল্ফ ক্যারাভিও লিখেছেন:
“এই প্রকল্পের শুরুতে, আমাদের যে প্রধান সমস্যাটি সমাধান করতে হবে তা ছিল অত্যন্ত অপ্রত্যাশিত লেখার হার সহ অত্যন্ত বিশাল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করা। সেই সময়ে, আমাদের প্রতিদিন কয়েক মিলিয়ন ইভেন্ট বিশ্লেষণ করতে হবে - এমন একটি সংখ্যা যা আমরা জানতাম যে বাড়বে এবং এখন শত শত বিলিয়নে। প্রকল্পটি ভয়ঙ্কর ছিল, এই কারণেই আমরা পিছিয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছি এবং কীভাবে স্কেল করা যায় সে সম্পর্কে নয়, কীভাবে সরল করা যায় সে সম্পর্কে চিন্তা করি। আমরা স্থির করেছি যে একটি ডেটা স্কিমা তৈরি করে যা অসাধারণভাবে সহজ ছিল, আমরা একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী প্ল্যাটফর্ম তৈরি করতে সক্ষম হব যা থেকে তৈরি করা যায়৷ তাই আমাদের দল পুনরাবৃত্ত এবং পরিমার্জনের দিকে মনোনিবেশ করেছিল যতক্ষণ না আমরা স্থাপত্যকে এমন কিছুতে নামিয়ে ফেলি যা প্রায় অবিরামভাবে মাপতে যথেষ্ট সহজ ছিল।"
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং গ্রাফ ডেটাবেস
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় প্রয়োগ করা গ্রাফ বর্ধিতকরণ সঠিকতা এবং মডেলিং গতি উন্নত করছে।
An এআই প্ল্যাটফর্ম একটি গ্রাফ ডাটাবেসের সাথে একত্রিত করাকে সফলভাবে মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে উন্নত করার জন্য দেখানো হয়েছে, জটিল সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াগুলির সম্ভাবনাকে প্রচার করে৷ গ্রাফ প্রযুক্তি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের সাথে বেশ ভালভাবে মেশানো বলে মনে হচ্ছে, ডেটা সম্পর্ককে আরও সহজ, আরও প্রসারিত এবং আরও দক্ষ করে তোলে।
অ্যামাজন ব্যবহারে মনোযোগ দিয়েছে মেশিন লার্নিং তাদের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে নোড এবং প্রান্ত শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য। প্রক্রিয়াটি সবচেয়ে সম্ভাব্য সংযোগের পূর্বাভাস দিতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এর কিছু সংস্করণ মেশিন লার্নিং/গ্রাফ প্রযুক্তি বিকল্পটি ভৌত জগতের মানচিত্র অন্তর্ভুক্ত করে, যেমন এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় যাওয়ার জন্য সেরা রুটগুলি নিয়ে গবেষণা করা। কিছু সংস্করণ আরও বিমূর্ত কাজগুলিতে ফোকাস করে - উদাহরণস্বরূপ, জ্ঞান সংশ্লেষণ - এবং পাঠ্য বা ধারণাগত নেটওয়ার্কগুলির উপর ভিত্তি করে গ্রাফ মডেলগুলি ব্যবহার করে।
বর্তমান গ্রাফ ডাটাবেসগুলি এমনভাবে বিবর্তিত হয়েছে যেখানে তারা টেলিযোগাযোগ শিল্পের আরও জটিল কিছু চ্যালেঞ্জের সমাধান করতে সক্ষম। জালিয়াতির বিরুদ্ধে লড়াই করা একটি চ্যালেঞ্জ যা একটি উচ্চ অগ্রাধিকার হয়ে উঠেছে, হুমকির সামনে থাকার জন্য AI এবং মেশিন লার্নিং প্রথম পছন্দ হয়ে উঠেছে। জালিয়াতির বিরুদ্ধে লড়াইয়ে এআই এবং মেশিন লার্নিং দ্বারা ব্যবহৃত বিশ্লেষণাত্মক কৌশলগুলিকে সমর্থন করার জন্য গ্রাফ ডাটাবেস ব্যবহার করা হচ্ছে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/
