Database System အမျိုးအစားများ
Database System အမျိုးအစားများ
Section titled “Database System အမျိုးအစားများ”Database ဆိုတိုင်း အလုပ်လုပ်ပုံချင်း မတူပါဘူး။ တချို့ Database တွေက data တွေကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပြင်ဆင်ပြောင်းလဲနိုင်ဖို့ အဓိကထားတည်ဆောက်ထားပြီး နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာ (transactions) တွေကို အဆင်ပြေချောမွေ့အောင် ကူညီပေးပါတယ်။ နောက်ထပ် Database အမျိုးအစားတွေကျတော့ data တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသုံးသပ်ဖို့ (analyze လုပ်ဖို့) တည်ဆောက်ထားပါတယ်။ ဒီတော့ Database တွေကို လက်တွေ့မှာ ဘယ်လိုအသုံးပြုလဲဆိုတဲ့အပေါ် မူတည်ပြီး အဓိကကွဲပြားသွားတဲ့ Database အမျိုးအစားနှစ်ခုဖြစ်တဲ့ Operational Database (OLTP) နှင့် Analytical Database (OLAP) အကြောင်းကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။
1. Operational Databases (OLTP – Online Transaction Processing)
Section titled “1. Operational Databases (OLTP – Online Transaction Processing)”လူစည်ကားတဲ့ စူပါမားကတ်ကောင်တာမှာ ပစ္စည်းတွေ တန်းစီဝယ်နေတာ ဒါမှမဟုတ် အွန်လိုင်းရှော့ပင်းမှာ အော်ဒါတွေ တဖွဲဖွဲဝင်နေတာကို မြင်ယောင်ကြည့်ကြပါစို့။ Operational Database ဆိုတာ အဲဒီလို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖြစ်ပေါ်နေတဲ့ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများ (day-to-day transactions) ကို အမှားအယွင်းမရှိ လျင်မြန်စွာ ကိုင်တွယ်ပေးနိုင်တဲ့ နောက်ကွယ်မှ အင်ဂျင်စက်ကြီးဖြစ်ပါတယ်။ ပစ္စည်းဝယ်ခြင်း၊ ဘဏ်ငွေလွှဲခြင်း၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း စီမံခန့်ခွဲခြင်းကဲ့သို့ လုပ်ငန်းတွေအတွက် OLTP ကို အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
အဓိကအချက်များ (Key Features)
Section titled “အဓိကအချက်များ (Key Features)”- အမြဲတမ်းပြောင်းလဲနေတဲ့ Data (Dynamic Data): လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေရဲ့ လက်ရှိအခြေအနေကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖော်ပြပေးနိုင်ဖို့ အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေတဲ့ အချက်အလက်တွေကို သိမ်းဆည်းထားပါတယ်။
- CRUD လုပ်ဆောင်ချက်များ (CRUD Operations): Create (အသစ်ထည့်ခြင်း)၊ Read (ဖတ်ခြင်း)၊ Update (ပြင်ဆင်ခြင်း) နှင့် Delete (ဖျက်ခြင်း) ဆိုတဲ့ CRUD လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို အမြန်ဆုံးနှင့် အထိရောက်ဆုံးဖြစ်အောင် အဓိကထား လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။
- မြန်ဆန်စိတ်ချရတဲ့ Transactions: Transaction တစ်ခုချင်းစီ (ဥပမာ- ဘဏ်ငွေလွှဲတာ) ကို မြန်မြန်ဆန်ဆန်၊ မှန်မှန်ကန်ကန်နှင့် စိတ်ချရအောင် ကိုင်တွယ်ပေးနိုင်ပါတယ်။
- အချိန်နှင့်တပြေးညီ တိကျမှု (Real-time Accuracy): Data အသစ်ဝင်လာတာ၊ အပြောင်းအလဲဖြစ်တာနှင့် တစ်ပြိုင်နက် Database ထဲမှာ မှတ်တမ်းတင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် သင်ကြည့်လိုက်တဲ့အချိန်တိုင်းမှာ ရရှိတဲ့ data ဟာ နောက်ဆုံးအခြေအနေ (up-to-date) ဖြစ်နေဖို့ အာမခံနိုင်ပါတယ်။
လက်တွေ့အသုံးချမှုများ
Section titled “လက်တွေ့အသုံးချမှုများ”- E-commerce နှင့် လက်လီအရောင်းဆိုင်များ (Retail & E-commerce): ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ အရောင်းအဝယ် Transaction များကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အွန်လိုင်းအော်ဒါများနှင့် ပို့ဆောင်မှုများကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု (Healthcare): လူနာမှတ်တမ်းများ သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ဆေးခန်းပြချိန်များ စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပစ္စည်းများ အရေအတွက်၊ ကုန်ဆုံးရက်၊ ဝင်ရောက်မှုနှင့် ထွက်ခွာမှု မှတ်တမ်းတွေကို စနစ်တကျ မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။
- ဘဏ်လုပ်ငန်း (Banking): ဘဏ်စာရင်းလက်ကျန်များ ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ ငွေသွင်းခြင်း၊ ငွေထုတ်ခြင်းနှင့် လွှဲပြောင်းခြင်းများ စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း။
- ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ထောက်ပံ့ရေး (Logistics & Supply Chain): ကုန်ပစ္စည်းတင်ပို့မှုများ မှတ်တမ်းတင်ခြင်း၊ ဂိုဒေါင်သိုလှောင်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ ပစ္စည်းပို့ဆောင်ရေးလမ်းကြောင်းများကို အကောင်းဆုံးတွက်ချက်ခြင်း။
Technical Features
Section titled “Technical Features”- High Transaction Volume: Transaction လုပ်ငန်းဆောင်တာ ပမာဏအများကြီးကို တစ်ပြိုင်တည်း ကိုင်တွယ်နိုင်အောင် တည်ဆောက်ထားပါတယ်။
- Data Integrity & Concurrency: Data တွေ အမြဲတမ်းမှန်ကန်ပြီး တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ကိုက်ညီမှုရှိနေဖို့ (Data Consistency) အာမခံပါတယ်။ ဥပမာ- ဘဏ်အကောင့်တစ်ခုကနေ ငွေထုတ်လိုက်ရင် လက်ကျန်ငွေကို ချက်ချင်းလျှော့ချရမယ်၊ ငွေထုတ်တဲ့မှတ်တမ်းလည်း ကျန်ခဲ့ရမယ်။ ဒီလို data တွေအားလုံး အမြဲချိတ်ဆက်မှန်ကန်နေဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် သုံးစွဲသူအများကြီးက data ကို တစ်ချိန်တည်းမှာ ပြဿနာမရှိဘဲ ဝင်သုံးနိုင်၊ ပြင်နိုင်အောင် (Concurrency) လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။
- Relational (SQL): များသောအားဖြင့် OLTP ကို Relational Database Management Systems (RDBMS) တွေဖြင့် တည်ဆောက်ကြပြီး data တွေကို စီမံခန့်ခွဲဖို့ SQL (Structured Query Language) ကို အသုံးပြုပါတယ်။
အသုံးများသော Tools များ
Section titled “အသုံးများသော Tools များ”- PostgreSQL
- MySQL
- Microsoft SQL Server
- Oracle Database
OLTP ကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုမလဲ။
Section titled “OLTP ကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုမလဲ။”သင့် application က အချိန်နှင့်တပြေးညီ data အပြောင်းအလဲတွေနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို မြန်မြန်ဆန်ဆန်၊ စိတ်ချလက်ချ ကိုင်တွယ်ဖို့ လိုအပ်တယ်ဆိုရင် OLTP ကိုရွေးချယ်နိုင်ပါတယ်။
2. Analytical Databases (OLAP – Online Analytical Processing)
Section titled “2. Analytical Databases (OLAP – Online Analytical Processing)”Analytical Database တွေကတော့ သမိုင်းအချက်အလက် (historical data) များစွာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသုံးသပ်ပြီး အတွင်းကျကျ insights များရရှိနိုင်ဖို့ တည်ဆောက်ထားပါတယ်။ OLAP ကိုစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် သုတေသီများအတွက် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ (Trend) ရှာဖွေနိုင်ဖို့၊ Data Behavior တွေအကြောင်း နားလည်နိုင်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။
OLAP Database တွေက အောက်ကလိုမျိုး ရှုပ်ထွေးတဲ့ မေးခွန်းတွေကို ဖြေဖို့အတွက် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်ပါတယ်။
- “ပြီးခဲ့တဲ့ ဘဏ္ဍာရေးနှစ်မှာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ရောင်းအားစွမ်းဆောင်ရည် ဘယ်လိုတိုးတက်ပြောင်းလဲလာလဲ။”
- “လွန်ခဲ့တဲ့ သုံးလအတွင်း ဘယ်ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးအစားတွေက စိတ်ဝင်စားမှု အများဆုံးရခဲ့သလဲ။”
- “ကျွန်တော်တို့ရဲ့ user အသစ်အများစုက ဘယ်ဒေသက လာကြတာလဲ။“
အဓိကအချက်များ (Key Features)
Section titled “အဓိကအချက်များ (Key Features)”- မပြောင်းလဲသော/သမိုင်းကြောင်းဆိုင်ရာ data (Static/Historical Data): data သိမ်းဆည်းပြီးနောက် အလွယ်တကူ ပြန်မပြောင်းတော့တဲ့ historical data တွေကို အဓိကထား သိမ်းဆည်းပါတယ်။
- ရှုပ်ထွေးတဲ့ Query တွေအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားခြင်း (Optimized for Complex Queries): Data တွေကို စုစည်းတာ (aggregating)၊ အကျဉ်းချုပ်တာ (summarizing) နှင့် ချိတ်ဆက်တာ (joining) စတဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ query တွေကို လျှင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါတယ်။
- ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ (Powerful Insights): အသုံးပြုသူတွေကို data အပေါ် ရှုထောင့်ပေါင်းစုံကနေ ကြည့်ရှုနိုင်အောင် (slice and dice)၊ အသေးစိတ်တူးဖော်လေ့လာနိုင်အောင် (drill-down) လုပ်ပေးနိုင်ပြီး business အတွက် အရေးပါတဲ့ report တွေ ဖန်တီးပေးနိုင်ပါတယ်။
လက်တွေ့အသုံးချမှုများ
Section titled “လက်တွေ့အသုံးချမှုများ”- စျေးကွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (Marketing Analytics): ယခင် Campaign တွေရဲ့ ထိရောက်မှု၊ Customer ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အနာဂတ် ခေတ်ရေစီးကြောင်း(Trend)များကို ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါတယ်။
- သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသန (Scientific Research): large-scale simulationsနှင့် စမ်းသပ်မှုရလဒ်တွေထဲက Pattern တွေကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါတယ်။
- အမှုဆောင်အဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်း (Executive Decision-Making): ကုမ္ပဏီစွမ်းဆောင်ရည်၊ စျေးကွက်အခြေအနေတွေကို ပြသတဲ့ Dashboard၊ Report တွေ ဖန်တီးပြီး မဟာဗျူဟာမြောက် စီမံကိန်းတွေ ရေးဆွဲရာမှာ ကူညီပေးပါတယ်။
- စီးပွားရေး ထိုးထွင်းသိမြင်မှု (Business Intelligence - BI): လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးမှာ data ကိုအခြေခံတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်ဖို့အတွက် လိုအပ်တဲ့ BI Tool တွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။
Technical Features
Section titled “Technical Features”- Read-Heavy Workloads: Data အများကြီးကို ဖတ်ရှုပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပါတယ်။
- Data Warehouses & BI Tools: Data Warehouse တွေရဲ့ အဓိကကျောရိုးဖြစ်ပြီး Data Visualization, Reporting Tools တွေနှင့် အလွယ်တကူ ချိတ်ဆက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
- Scalability for Big Data: Petabyte ပမာဏအထိရှိတဲ့ အလွန်များပြားသော data များကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။
အသုံးများသော Tools များ
Section titled “အသုံးများသော Tools များ”- Snowflake
- Amazon Redshift
- Google BigQuery
- Azure Synapse Analytics
OLAP ကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုမလဲ။
Section titled “OLAP ကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုမလဲ။”သင့်ရဲ့ အဓိကရည်ရွယ်ချက်က data တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့၊ Trend တွေရှာဖို့၊ report တွေထုတ်ဖို့နှင့် historical data တွေကနေ insight တွေရယူဖို့ဆိုရင် OLAP ကိုရွေးချယ်နိုင်ပါတယ်။
ဒီ Course မှာတော့ လက်ရှိမှာ အသုံးအများဆုံး Database အမျိုးအစားဖြစ်တဲ့ Operational Database (OLTP) ကို အဓိကထားပြီး ရှင်းပြပေးသွားမှာဖြစ်ပါတယ်။