অনলাইনে অনেক নিবন্ধ পাওয়া যায় যেখানে ডাটাবেস স্কেলিং নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। তবে, এগুলো বেশিরভাগই এলোমেলোভাবে ছড়িয়ে আছে, ফলে শুরুতে বুঝতে কিছুটা কষ্ট হতে পারে। তাই, এখানে সহজভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে বিভিন্ন স্কেলিং পদ্ধতি ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

একটি সহজ উদাহরণ: রাইড-শেয়ারিং অ্যাপ

ধরুন, আপনি একটি রাইড-শেয়ারিং অ্যাপ চালু করেছেন। প্রথমে, ব্যবহারকারী সংখ্যা কম থাকায় সব ডেটা একক সার্ভারে সংরক্ষণ করা হচ্ছে।

কিন্তু যখন ব্যবহারকারী বাড়তে থাকে এবং প্রতি মিনিটে শত শত বুকিং হতে থাকে, তখন সিস্টেম ধীর হয়ে যায়। লোড সামলাতে বিভিন্ন স্কেলিং কৌশল প্রয়োগ করা হয়।

পদ্ধতি ১: কোয়েরি অপটিমাইজেশন ও কানেকশন পুলিং

প্রথম পদক্ষেপ হল ডাটাবেস কোয়েরি অপটিমাইজ করা ও ক্যাশিং ব্যবহার করা। কম পরিবর্তনশীল ডাটা (যেমন ইউজার প্রোফাইল, পুরোনো বুকিং) ক্যাশে রাখা হয়। এছাড়া, কানেকশন পুলিং ব্যবহারের মাধ্যমে একাধিক অ্যাপ থ্রেড একই ডাটাবেস কানেকশন ব্যবহার করতে পারে, ফলে ল্যাটেন্সি কমে যায়।

কিন্তু, যখন ট্রাফিক আরও বাড়ে, তখন এটি যথেষ্ট হয় না।

পদ্ধতি ২: ভার্টিক্যাল স্কেলিং (মেশিন আপগ্রেড)

একটি সাধারণ সমাধান হল শক্তিশালী সার্ভার ব্যবহার করা—অর্থাৎ, CPU, RAM এবং স্টোরেজ বাড়ানো। এতে কিছুটা পারফরম্যান্স বাড়ে, তবে যখন ট্রাফিক ৩০০+ রিকোয়েস্ট প্রতি মিনিটে পৌঁছে, তখন আবার সমস্যা হয়।

পদ্ধতি ৩: CQRS (রিড ও রাইট আলাদা করা)

এখানে, দুটি আলাদা ডাটাবেস সার্ভার ব্যবহৃত হয়—একটি শুধু রাইট অপারেশনের জন্য এবং অন্যটি রিড অপারেশনের জন্য। এতে সার্ভারের উপর চাপ কমে যায়।

পদ্ধতি ৪: মাল্টি-প্রাইমারি রেপ্লিকেশন

যখন CQRS-ও পর্যাপ্ত না হয়, তখন একাধিক প্রাইমারি সার্ভার ব্যবহার করা হয়, যা একইসাথে পড়া ও লেখা উভয় কাজ করতে পারে। এতে ডাটাবেসের আইডি কনফ্লিক্ট এড়াতে UUID ব্যবহার করা হয়।

পদ্ধতি ৫: পার্টিশনিং

যখন নির্দিষ্ট কিছু টেবিলে অনেক লোড পড়ে, তখন পার্টিশনিং করা হয়। যেমন, লোকেশন সংক্রান্ত তথ্য এক ডাটাবেসে রাখা হয়, আর ট্রিপ সংক্রান্ত তথ্য অন্যটিতে।

পদ্ধতি ৬: হরিজন্টাল স্কেলিং (Sharding)

শার্ডিংয়ের মাধ্যমে, ডাটাবেসকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করা হয়। এতে প্রতিটি সার্ভার আলাদাভাবে কাজ করে, ফলে লোড ব্যালেন্স ভালোভাবে হয়।

পদ্ধতি ৭: ডাটা সেন্টার ভিত্তিক স্কেলিং

যখন আপনার ব্যবসা আন্তর্জাতিক পর্যায়ে পৌঁছে, তখন বিভিন্ন দেশে আলাদা ডাটা সেন্টার স্থাপন করা হয়, যাতে ল্যাটেন্সি কম হয়।

উপসংহার

বড় বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো এসব স্কেলিং কৌশল অনুসরণ করে। যদিও সব ইঞ্জিনিয়ার সরাসরি এগুলো ব্যবহার করার সুযোগ পান না, তবে এ বিষয়ে জানা থাকলে ভবিষ্যতে বড় প্রকল্প ডিজাইন করা সহজ হবে।

আমি ভবিষ্যতে প্রতিটি কৌশলের আরও বিস্তারিত বিশ্লেষণ করবো। আপনার মতামত জানাতে ভুলবেন না!

ডাটাবেস স্কেলিং প্যাটার্ন বোঝার সহজ গাইড