NoSQL MongoDB
📘 ডকুমেন্টভিত্তিক ডাটাবেস।
🌐 Document database.
🏗️
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ডকুমেন্টভিত্তিক ডাটাবেস।
ডকুমেন্টভিত্তিক ডাটাবেস।
🌐 English:
Document database.
Document database.
🗂 কোথায় পড়ে
৬. ইঞ্জিনিয়ারিং ও ক্যারিয়ার → বিগ ডেটা ও ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং → NoSQL MongoDB
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Build ETL pipelines, use Spark and warehouses
🧰 টুলস
Spark, Airflow, BigQuery
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
নমনীয় কাঠামোর ডেটা (JSON, লগ, IoT) দ্রুত সংরক্ষণ।
- ধাপ 1ডকুমেন্ট (JSON-এর মতো) → কালেকশন → ডাটাবেস
- ধাপ 2insert_one, find({"district":"Dhaka"}), update_one
- ধাপ 3aggregate পাইপলাইন: $match → $group → $sort
- ধাপ 4কখন: পরিবর্তনশীল স্কিমা, বড় লেখার চাপ; কখন নয়: জটিল JOIN ও কঠোর লেনদেন
🧪 বাস্তব উদাহরণ
মোবাইল জরিপ অ্যাপের ভিন্ন ভিন্ন প্রশ্নের উত্তর MongoDB-তে ডকুমেন্ট হিসেবে।
⚠️ সাধারণ ভুল
রিলেশনাল ডেটা জোর করে NoSQL-এ।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
NoSQLMongoDBdocumentcollectionaggregation pipeline
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক5.1 ডকুমেন্ট ও কালেকশন
5.2 find ও aggregate
5.3 কখন NoSQL বেছে নেবেন
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Big Data & Data Engineering)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport pandas as pd, sqlite3, io
# Mini ETL: extract CSV -> transform -> load into a warehouse table
raw=io.StringIO("date,district,cases\n2026-01-01,Dhaka,12\n2026-01-01,Sylhet,x\n2026-01-02,Dhaka,15\n")
df=pd.read_csv(raw) # Extract
df["cases"]=pd.to_numeric(df.cases,errors="coerce").fillna(0).astype(int); df["date"]=pd.to_datetime(df.date) # Transform
con=sqlite3.connect(":memory:"); df.to_sql("fact_cases",con,index=False) # Load
print(pd.read_sql("SELECT district, SUM(cases) total FROM fact_cases GROUP BY district",con))❓
সেল্ফ-চেক · Self check
🔗