paint-brush
বিজনেস লজিক মাইগ্রেশন আপনার কফি ব্রিজের চেয়ে দ্রুত তৈরি হয়েছেদ্বারা@ispirersystems
448 পড়া
448 পড়া

বিজনেস লজিক মাইগ্রেশন আপনার কফি ব্রিজের চেয়ে দ্রুত তৈরি হয়েছে

দ্বারা Ispirer Systems17m2023/11/10
Read on Terminal Reader

অতিদীর্ঘ; পড়তে

এই নিবন্ধটি এমন একটি প্রকল্পের বিবরণ দেয় যেখানে Ispirer একটি আর্থিক পরামর্শকারী সংস্থাকে মাইক্রোসফ্ট SQL সার্ভার থেকে জাভাতে স্থানান্তরিত করতে, সিস্টেম আর্কিটেকচার অপ্টিমাইজ করতে এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচ কমাতে সহায়তা করেছিল। ক্লায়েন্টের লক্ষ্য ছিল ব্যবসায়িক যুক্তিকে অ্যাপ্লিকেশন স্তরে স্থানান্তর করা, 815,000 লাইন অফ কোড (LOC) এবং 300 GB ডেটা PostgreSQL-এ স্থানান্তর করা। অটোমেশন ছিল মাইগ্রেশন খরচ কমানোর মূল চাবিকাঠি, 90% রূপান্তর হার অর্জনের জন্য Ispirer Toolkit আগে থেকেই কাস্টমাইজ করা হয়েছে। মাইগ্রেশন প্রক্রিয়ায় স্কিমা এবং ডেটা ট্রান্সফরমেশন, সীমাবদ্ধতা এবং ট্রিগার সমন্বয়, কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশান, ডেটা বৈধতা এবং নিরাপত্তা সেটিংস সারিবদ্ধকরণ জড়িত। নিবন্ধটি ব্যবসায়িক যুক্তিকে অ্যাপ্লিকেশন স্তরে স্থানান্তরিত করার পিছনের কারণগুলিকেও তুলে ধরে, স্কেলেবিলিটি, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতা, উন্নয়নের সহজতা এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্যতার উপর জোর দেয়। কোড রূপান্তরের উদাহরণ, যেমন INSERT স্টেটমেন্ট, বহু-ফলাফল সেট, DATEDIFF পদ্ধতি, sp_send_dbmail পদ্ধতি, এবং XML- সম্পর্কিত পদ্ধতি, অটোমেশনের কার্যকারিতা প্রদর্শন করে। কাস্টমাইজেশন প্রচেষ্টা উল্লেখযোগ্যভাবে মাইগ্রেশনকে ত্বরান্বিত করেছে, ম্যানুয়াল মাইগ্রেশনের তুলনায় সামগ্রিক সময় চার গুণ কমিয়েছে। উপসংহারে ট্রানজ্যাক্ট-এসকিউএল থেকে জাভাতে রূপান্তরের কৌশলগত সুবিধার উপর জোর দেওয়া হয়েছে, যা আধুনিকীকরণ চাওয়া সংস্থাগুলির জন্য বৃহত্তর নমনীয়তা, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম সামঞ্জস্য এবং মাপযোগ্যতা প্রদান করে।
featured image - বিজনেস লজিক মাইগ্রেশন আপনার কফি ব্রিজের চেয়ে দ্রুত তৈরি হয়েছে
Ispirer Systems HackerNoon profile picture

কিভাবে আমরা এসকিউএল সার্ভারকে জাভা মাইগ্রেশনে স্বয়ংক্রিয় করেছি এবং 4 বার গতি বাড়িয়েছি


এই নিবন্ধটি মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভারের আধুনিকীকরণের জন্য নিবেদিত একটি প্রকল্পের উপর ভিত্তি করে যা আর্থিক পরামর্শে অপারেটিং একটি বড় কোম্পানির জন্য Ispirer দ্বারা পরিচালিত। গ্রাহক তাদের ক্লায়েন্টদের আর্থিক তথ্য দক্ষতার সাথে পরিচালনা, প্রক্রিয়াকরণ, অ্যাক্সেস এবং তদারকি করার জন্য একটি SQL সার্ভার ডাটাবেসের শক্তি ব্যবহার করে। সিস্টেম আর্কিটেকচার এবং রক্ষণাবেক্ষণ খরচ অপ্টিমাইজ করার সময় ক্লায়েন্ট SQL সার্ভারকে একটি ক্লাউডে স্থানান্তরিত করার লক্ষ্যে।


Ispirer টিম জাভাতে ব্যবসায়িক যুক্তি স্থানান্তর করার প্রস্তাব দিয়েছে কারণ ডাটাবেসটি OLTP মোডে ব্যবহৃত হয়। আমরা সাবধানে বিষয় বিশ্লেষণ করব এবং ক্লায়েন্টের প্রকল্প পর্যালোচনা করব, যার মধ্যে SQL সার্ভারের ব্যবসার নিয়ম জাভাতে রূপান্তর করা জড়িত। উপরন্তু, আমরা একটি অ্যাপ্লিকেশন স্তরে SQL কোড স্থানান্তর করার জন্য কোম্পানিগুলি বেছে নেওয়ার পিছনে কারণগুলি তদন্ত করব৷ এটি সমগ্র প্রক্রিয়ার একটি ব্যাপক পরীক্ষা জড়িত হবে.


ক্লাউড অবকাঠামোর খরচ অপ্টিমাইজ করার জন্য, ক্লায়েন্ট টেবিল এবং ডেটা পোস্টগ্রেএসকিউএল-এ স্থানান্তর করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। যেহেতু আমরা ডাটাবেস এবং অ্যাপ্লিকেশন মাইগ্রেশনে বিশেষজ্ঞ, তাই গ্রাহক নিম্নলিখিত কাজগুলি নিয়ে আমাদের দিকে ফিরেছেন:


  • 815000 বিজনেস লজিক জাভাতে অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারে সরানো হচ্ছে।
  • Microsoft SQL সার্ভার থেকে PostgreSQL-এ 300 GB ডেটা এবং 3000 টেবিল স্থানান্তর করা হচ্ছে।


প্রকল্পের যথেষ্ট পরিমাণের কারণে, ক্লায়েন্ট স্বয়ংক্রিয়করণ বাস্তবায়নের মাধ্যমে মাইগ্রেশন খরচ কমানোর চেষ্টা করেছে। Ispirer Toolkit-এর কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করার জন্য, আমরা নির্ধারণ করেছি যে এর কাস্টমাইজেশন আগে থেকেই করা উচিত। এই পদ্ধতিটি আমাদেরকে ক্লায়েন্টের দলকে একটি টুল সরবরাহ করতে সক্ষম করেছে, যেখানে একটি T-SCL থেকে জাভা রূপান্তর হার প্রায় 90%।


এখন টেবিল এবং ডেটার মাইগ্রেশনের আরও গভীরে যাওয়া যাক।


SQL সার্ভার থেকে PostgreSQL: ডেটা এবং টেবিলের স্থানান্তর


আসুন কেন গ্রাহক একটি অন-প্রিমিসেস SQL সার্ভার থেকে ক্লাউডে স্থানান্তরিত করতে বেছে নেন সেই কারণগুলি বিবেচনা করুন৷ এই রূপান্তরটিতে অনেকগুলি অনস্বীকার্য সুবিধা রয়েছে:


  1. খরচ বাঁচানো. ক্লাউডে SQL সার্ভার থেকে PostgreSQL-এ মাইগ্রেশনের পিছনে প্রাথমিক ড্রাইভিং ফ্যাক্টরগুলির মধ্যে একটি হল খরচ সঞ্চয়। এসকিউএল সার্ভার ডাটাবেস অন-সাইট রাখা ক্লায়েন্টের কাছে ব্যয়বহুল ছিল। এটি বিশেষ সরঞ্জাম, সফ্টওয়্যার লাইসেন্স এবং দক্ষ ডাটাবেস প্রশাসকের প্রয়োজনের কারণে হয়েছিল। PostgreSQL, একটি ওপেন-সোর্স ডাটাবেস, একটি সাশ্রয়ী বিকল্প প্রস্তাব করে। গ্রাহকরা ক্লাউড ব্যবহার করে অর্থ সাশ্রয় করতে পারেন। বড় অগ্রিম অর্থপ্রদান করার পরিবর্তে তারা যা ব্যবহার করে তার জন্য তাদের শুধুমাত্র অর্থ প্রদান করতে হবে। উপরন্তু, তারা অপারেশন কম খরচ করতে পারেন.


  2. পরিমাপযোগ্যতা। ক্লাউড কম্পিউটিং বৃহত্তর কাজের চাপ এবং আরও ব্যবহারকারীদের পরিবেশন করার জন্য প্রাঙ্গনে পরিকাঠামোর চেয়ে আরও সহজে স্কেল করতে পারে। একটি ব্যবসার প্রয়োজনের সাথে স্কেল করার জন্য একটি অন-প্রিম সিস্টেমের জন্য, সংস্থাগুলিকে প্রচলিত আইটি সেটিংসে ব্যবসায়িক পরিষেবাগুলি স্কেল করার জন্য শারীরিক সার্ভার, সফ্টওয়্যার লাইসেন্স, স্টোরেজ এবং নেটওয়ার্ক সরঞ্জামগুলি অর্জন এবং ইনস্টল করতে হয়েছিল। ক্লাউডে, এই সম্পদগুলির বেশিরভাগই কয়েক ক্লিকের মধ্যেই তাৎক্ষণিকভাবে পাওয়া যায় এবং প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলির উপর নির্ভর করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উপরে এবং নিচের দিকে স্কেল করা যেতে পারে। ক্লাউডে PostgreSQL উচ্চ স্তরের মাপযোগ্যতা প্রদান করে, যা আমাদের ক্লায়েন্টকে চাহিদার উপর ভিত্তি করে সহজে সংস্থানগুলিকে সামঞ্জস্য করতে দেয়।


  3. নিরাপত্তা ক্লাউড প্রযুক্তিকে আলিঙ্গন করা ক্লাউড প্রদানকারীদের দ্বারা সরবরাহ করা উন্নত পরিচয় নিয়ন্ত্রণ, অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট এবং প্রমাণীকরণ সিস্টেমের জন্য উল্লেখযোগ্য নিরাপত্তা সুবিধা প্রদান করে। প্রায়শই ক্লাউড প্রদানকারীদের ইন-হাউস আইটি টিম বা স্থানীয় সিস্টেমের তুলনায় ভাল নিরাপত্তা মান থাকে, যা ডেটা পরিবেশকে নিরাপদ করে তোলে।

    ক্লাউডে শক্তিশালী এনক্রিপশন ডেটা লঙ্ঘনের সম্ভাবনা হ্রাস করে। এতে স্তরযুক্ত নিরাপত্তা, ভালো কী ব্যবস্থাপনা এবং নিরাপদ অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ রয়েছে, যা ব্যবসায়িকদের ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেসকে কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করে। উপরন্তু, ক্লাউড প্রদানকারীরা কঠোরভাবে শারীরিক অ্যাক্সেসের তদারকি করে, তথ্য সুরক্ষাকে শক্তিশালী করার জন্য বেনামী, প্রতিলিপিকরণ এবং এনক্রিপশনের মতো পদক্ষেপগুলি বাস্তবায়ন করে। 2025 সালের মধ্যে, আনুমানিক 80% ব্যবসার ফিজিক্যাল ডেটা সেন্টার থেকে ক্লাউড পরিষেবাতে রূপান্তরিত হওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে। এই পরিবর্তনটি ক্লাউড দ্বারা প্রদত্ত বর্ধিত নিরাপত্তা সুবিধা দ্বারা চালিত হয়৷


ক্লাউডে SQL সার্ভার থেকে PostgreSQL-এ যাওয়ার জন্য সুনির্দিষ্ট বিবেচ্য বিষয়গুলো মাথায় রেখে সতর্ক পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়ন প্রয়োজন। ক্লায়েন্টের প্রকল্পের উপর ভিত্তি করে, আমাদের দল SQL সার্ভার আধুনিকীকরণের জন্য নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি হাইলাইট করেছে:


  1. স্কিমা এবং ডেটা ট্রান্সফরমেশন। PostgreSQL এর প্রয়োজনীয়তা মেলানোর জন্য ডেটা সঠিকভাবে রূপান্তরিত করা উচিত। এটি তারিখ বিন্যাস এবং অক্ষর এনকোডিংয়ের মতো সূক্ষ্মতাগুলি পরিচালনা করতে পারে।


  2. সীমাবদ্ধতা এবং ট্রিগার। দুটি ডাটাবেসে সীমাবদ্ধতা এবং ট্রিগারের ব্যবহারে পার্থক্য বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সে অনুযায়ী প্রয়োজনীয় পরিবর্তন করা প্রয়োজন। এছাড়াও, ট্রিগারগুলির কার্যকারিতা অ্যাপ্লিকেশনটিতে স্থানান্তরিত করা যেতে পারে। যাইহোক, এই কাজটি সহজ থেকে অনেক দূরে, তাই এটি ভাল এবং অসুবিধা ওজন করা অপরিহার্য।


  3. কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশান. মাইগ্রেশন প্রক্রিয়ার অপ্টিমাইজেশন ডাউনটাইম এবং ডেটা স্থানান্তর সময়কে কমিয়ে আনতে দেয়। সমান্তরাল ব্যবহার করা, নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথ অপ্টিমাইজ করা এবং দক্ষ মাইগ্রেশনের জন্য শক্তিশালী হার্ডওয়্যারে বিনিয়োগ করা গুরুত্বপূর্ণ


  4. ডেটা যাচাইকরণ এবং পরীক্ষা। ডেটা অখণ্ডতা এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য স্থানান্তরিত ডেটার কঠোর বৈধতা প্রয়োজন। বিস্তৃত পরীক্ষা নিশ্চিত করে যে অ্যাপ্লিকেশনগুলি নতুন PostgreSQL ডাটাবেসের সাথে নির্বিঘ্নে কাজ করে।


  5. নিরাপত্তা এবং অনুমতি. PostgreSQL-এ নিরাপত্তা সেটিংস, ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্ট এবং অনুমতিগুলিকে মূল SQL সার্ভার সেটআপের সাথে মেলে কনফিগার করা উচিত, একটি বিরামবিহীন স্থানান্তর নিশ্চিত করা।


কেন ব্যবসায়িক যুক্তিকে অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারে সরান?

অতীতে, আমাদের গ্রাহকরা তাদের ব্যবসায়িক যুক্তির জন্য সঞ্চিত পদ্ধতি ব্যবহার করতেন, ভেবেছিলেন যে এটি কর্মক্ষমতা উন্নত করবে। কিন্তু আসুন সৎ হতে পারি, অ্যাপ্লিকেশন স্তরের তুলনায় এসকিউএল ভাষা ব্যবসায়িক যুক্তির জন্য সর্বোত্তম পছন্দ নাও হতে পারে।

প্রকৃতপক্ষে, এসকিউএল শুধুমাত্র একটি ডাটাবেসের তথ্য অনুসন্ধান বা পরিবর্তন করে। এখানে অনেকেই আমাদের দিকে পচা টমেটো ছুঁড়ে দিতে পারে, কারণ SQL ভাষা জটিল যোগদান, ফিল্টারিং এবং বাছাই করার জন্য একটি কোয়েরি থেকে আপনার প্রয়োজনীয় ডেটা পেতে ভাল এবং এর বেশি কিছু নয়। তাহলে কেন কিছু পরিবর্তন করে ব্যবসায়িক যুক্তিকে প্রয়োগের স্তরে আনবেন?

প্রশ্নটি যৌক্তিক বলে মনে হচ্ছে। এর আরো বিস্তারিতভাবে উত্তর দেওয়া যাক. নীচে আমরা 4টি প্রধান কারণ বর্ণনা করেছি যে কেন আপনার আবেদনে ব্যবসায়িক যুক্তি স্থানান্তর করার বিষয়ে গুরুত্ব সহকারে চিন্তা করা উচিত। ক্লায়েন্টের ব্যবসায়িক যুক্তিকে অ্যাপ্লিকেশন স্তরে স্থানান্তর করার সিদ্ধান্ত নিম্নলিখিত কারণগুলির দ্বারা চালিত হয়েছিল:

পরিমাপযোগ্যতা

পরিমাপযোগ্যতার জন্য, অ্যাপ্লিকেশন স্তরে ব্যবসায়িক যুক্তি সংরক্ষণ করা সর্বোত্তম বিকল্প। কেন? কারণ, সাধারণভাবে, আপনার ডাটাবেস সার্ভার সংস্থানগুলি স্কেল করার চেয়ে আপনার অ্যাপ্লিকেশন সার্ভার সংস্থানগুলিকে স্কেল করা যথেষ্ট সহজ। এটা প্রায় সর্বজনস্বীকৃত। বেশিরভাগ ওয়েব অ্যাপের জন্য, যখন অনেক ট্র্যাফিক পরিচালনা করা হয় তখন আরও সার্ভার যোগ করা সাধারণত সহজ। যাইহোক, অতিরিক্ত অ্যাপ্লিকেশন সার্ভারের মান হ্রাস পায় যদি না আপনার ডাটাবেস বর্ধিত চাহিদা মিটমাট করতে পারে। একটি ডাটাবেস সার্ভার স্কেল করা সহজভাবে অ্যাপ্লিকেশন সার্ভার যোগ করার চেয়ে অনেক বেশি চ্যালেঞ্জিং।

রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতা

একটি ডাটাবেসে ব্যবসায়িক যুক্তি সংরক্ষণ করা বজায় রাখার চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে। সংরক্ষিত পদ্ধতি পরিবর্তন করা অনেক অ্যাপ্লিকেশনকে ব্যাহত করতে পারে, এক্সটেনসিবিলিটি সীমিত করতে পারে এবং "নিজের পুনরাবৃত্তি করবেন না" (DRY) নীতি অনুসরণ করা চ্যালেঞ্জিং করে তুলতে পারে। এসকিউএল কোড যা 100 লাইন অতিক্রম করে তা প্রায়শই জটিলতা এবং সমস্যা সমাধানের অসুবিধা সৃষ্টি করে। ব্যবসায়িক যুক্তিকে অ্যাপ্লিকেশন স্তরে আলাদা করা নতুন দলের সদস্যদের প্রবেশকে সহজতর করতে পারে এবং রিফ্যাক্টরিংয়ের জন্য আরও স্বজ্ঞাত প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে।

উন্নয়ন সহজ

আপনার সিস্টেমের ব্যবসায়িক নিয়ম এনকোড করার জন্য SQL একটি দুর্বল পছন্দ। এটি নমনীয় নয় এবং আমরা জটিল মডেলগুলিকে উপস্থাপন করার জন্য এটির উপর নির্ভর করতে পারি না কারণ এটি সঠিক বিমূর্ততা তৈরি করতে পারে না। এই সীমাবদ্ধতা ব্যবসায়িক যুক্তির জন্য এটি ব্যবহার এড়ানোর মূল কারণ। এটি টুলিং বা সমর্থন সম্পর্কে নয়, এটি একটি সাধারণ এবং অভিব্যক্তিপূর্ণ ডোমেন মডেল তৈরি করতে SQL এর অক্ষমতা সম্পর্কে, বস্তু-ভিত্তিক এবং কার্যকরী নকশার বিপরীতে, যা আরও সুযোগ দেয়।

পুনর্ব্যবহারযোগ্যতা

সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টে, কোড পুনঃব্যবহার করা হল নতুন কাজের জন্য বিদ্যমান কোড মানিয়ে নেওয়ার সময় এবং খরচ বাঁচানোর একটি কার্যকর উপায়। অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং (OOP) হল এমন একটি পদ্ধতি যা কোড পুনর্ব্যবহারকে সহজ করে, এটি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে। যাইহোক, SQL, সাধারণত ডেটাবেসে ব্যবহৃত হয়, কোড পুনঃব্যবহারের জন্য সীমিত নমনীয়তা প্রদান করে। বিকল্পগুলির মধ্যে "ভিউ" এবং "সঞ্চিত পদ্ধতিগুলি" ব্যবহার করা অন্তর্ভুক্ত, যদিও পরেরটি পরামিতিগুলির প্রাচুর্যের দিকে নিয়ে যেতে পারে। আপনার প্রকল্পের জন্য সঠিক পছন্দ নিশ্চিত করতে, প্রতিটি পদ্ধতি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে অন্বেষণ করা অপরিহার্য।


Transact-SQL কে জাভাতে রূপান্তর করা হচ্ছে

ট্রানজ্যাক্ট-এসকিউএলকে জাভাতে রূপান্তর করার জন্য বিভিন্ন প্রয়োজনীয় বিবেচনা জড়িত। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে এসকিউএল ডেটা টাইপ ম্যাপিং তাদের জাভা সমতুল্য, সঠিক ডেটা উপস্থাপনা নিশ্চিত করা। এটি জাভা কোডে এসকিউএল কোয়েরি অনুবাদকেও অন্তর্ভুক্ত করে, যেখানে ডাটাবেস ইন্টারঅ্যাকশন পরিচালনা করতে জাভা JDBC বা হাইবারনেটের মতো লাইব্রেরির উপর নির্ভর করে। অধিকন্তু, কিছু ESQL বৈশিষ্ট্যের জাভাতে সরাসরি সমতুল্যতার অভাব রয়েছে, সম্ভাব্যভাবে ধারণা দেয় যে স্বয়ংক্রিয় রূপান্তর অকার্যকর।

আমাদের প্রকল্পের কাস্টমাইজেশন পর্বের সময়, আমরা অনেকগুলি রূপান্তর সমাধান তৈরি করতে সক্ষম হয়েছি যা অটোমেশন রেটকে বাড়িয়েছে। এই সমাধানগুলি, প্রাথমিকভাবে স্বয়ংক্রিয় করা অসম্ভব বলে বিশ্বাস করা হয়েছিল, শেষ পর্যন্ত সফল প্রমাণিত হয়েছিল। আসুন তাদের কয়েকটির বিস্তারিত জেনে নেই।


  1. একটি SCOPE_IDENTITY() এর সাথে একত্রে একটি INSERT বিবৃতি রূপান্তর করা হচ্ছে একটি পরিচয় কলামে ঢোকানো শেষ পরিচয় মান পেতে৷

    উৎস:

 ALTER PROCEDURE example1 AS BEGIN Declare @idBit int Declare @c int Insert Into tab (c) Values (@c) Set @idBit = SCOPE_IDENTITY() End


লক্ষ্য:

 @Service public class Example1 implements IExample1 { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Example1.class); @Override public Integer spExample1() throws SQLException, Exception { Integer mStatus = 0; KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder(); try { Integer idBit = null; Integer c = null; { final Integer tmpC = c; jdbcTemplate.update(connection-> { PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("Insert Into tab(c) \r\n" + " Values(?)", new String[] { "" }); ps.setInt( 1, tmpC); return ps; }, keyHolder); } idBit = Tsqlutils.<Integer > strToNum(keyHolder.getKey().toString(), Integer.class); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } } }
  1. বহু ফলাফল সেটের সাথে পদ্ধতির রূপান্তর।

উৎস:

 ALTER PROCEDURE [returnSeveralResultSet] @p1 int, @p2 varchar(50) AS Begin select cob_ft, lower(buzon) from tab1 where cob_id = @p1 and cob_ft = @p2 select dep_ft, lower(fiton) from tab2 END


লক্ষ্য:

 @Service public class Returnseveralresultset implements IReturnseveralresultset { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Returnseveralresultset.class); private Integer errorCode = 0; private String sqlState = ""; @Override public Map<String, Object> spReturnseveralresultset(Integer p1, String p2) throws Exception { Integer mStatus = 0; Map<String, Object> outData = new HashMap<>(); List<SqlRowSet> outRsList = new ArrayList<>(); SqlRowSet rowSet; try { rowSet = jdbcTemplate.queryForRowSet("select cob_ft, lower(buzon) from tab1 \r\n" + " where cob_id = ? and cob_ft = ?", p1, p2); outRsList.add(rowSet); rowSet = jdbcTemplate.queryForRowSet("select dep_ft, lower(fiton) from tab2"); outRsList.add(rowSet); return outData; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return outData; } finally { outData.put("status", mStatus); outData.put("rsList", outRsList); } } }
  1. DATEDIFF পদ্ধতির রূপান্তর। যেহেতু জাভা-এর কোনো সরাসরি সমতুল্য নেই, তাই ইস্পাইয়ার টিম এই পদ্ধতির সমতুল্য তৈরি করেছে যা স্ট্রিংকে টাইমস্ট্যাম্পে স্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট বিন্যাস ছাড়াই কাস্ট করে। এটি কোডের ফলাফলকে অগোছালো এবং পড়া সহজ করে তোলে। নীচের উদাহরণটি দেখায় কিভাবে এটি ব্যবহার করা হয়।

উৎস:

 create procedure datediffFn as declare @var1 int set @var1 = DATEDIFF(dd, '1999-01-01', '2000-02-01') set @var1 = DATEDIFF(mm, getdate(), '2000-02-01') set @var1 = DATEDIFF(week, '2005-12-31 23:59:59.9999999', '2006-01-01 00:00:00.0000000');


লক্ষ্য:

 public Integer spDatedifffn() throws Exception { Integer mStatus = 0; try { Integer var1 = null; var1 = Tsqlutils.datediff("dd", Tsqlutils.toTimestamp("1999-01-01"), Tsqlutils.toTimestamp("2000-02-01")); var1 = Tsqlutils.datediff("mm", new Timestamp(new java.util.Date().getTime()), Tsqlutils.toTimestamp("2000-02-01")); var1 = Tsqlutils.datediff("week", Tsqlutils.toTimestamp("2005-12-31 23:59:59.9999999"), Tsqlutils.toTimestamp("2006-01-01 00:00:00.0000000")); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } }
  1. sp_send_dbmail পদ্ধতির রূপান্তর যা নির্দিষ্ট প্রাপকদের একটি ই-মেইল বার্তা পাঠায়। এই উদ্দেশ্যে, MailService নামে একটি ক্লাস তৈরি করা হয়েছিল। এই পদ্ধতিটি প্রাপক (TO), একটি অনুলিপি প্রাপক (CC), একটি অন্ধ কার্বন কপি (BCC), চিঠির বিষয়, মূল পাঠ্য, সংযুক্তি এবং আরও অনেক কিছু সহ বিশদ বিবরণ সহ ইমেলগুলি প্রেরণ করা সম্ভব করে। . মূল কোডটি অগোছালো রাখতে, আমাদের দল পদ্ধতিটিকে একটি পৃথক ক্লাসে রেখেছিল।

উৎস:

 create PROCEDURE spSendDbmail AS BEGIN EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'New DB Ispirer Profile', @recipients = '[email protected]', @body = '<h1>This is actual message embedded in HTML tags</h1>', @subject = 'Automated Success Message' , @file_attachments = 'C:\Temp\Attached.txt', @body_format='HTML', @copy_recipients = '[email protected]', @blind_copy_recipients = '[email protected]'; END


লক্ষ্য:

 import java.util.*; import com.ispirer.mssql.mail.MailService; public class Spsenddbmail { private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Spsenddbmail.class); public Integer spSpsenddbmail() throws Exception { Integer mStatus = 0; try { MailService.send("New DB Ispirer Profile", "Automated Success Message", "<h1>This is actual message embedded in HTML tags</h1>", "[email protected]", "[email protected]", "[email protected]", "C:\\Temp\\Attached.txt", "HTML"); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } } }


  1. ইস্পাইয়ার টিম এক্সএমএল ডেটা টাইপ এবং এর পদ্ধতিগুলিকে রূপান্তর করার জন্য একটি XMLUtils ক্লাস তৈরি করেছে, যা XML ভেরিয়েবলে সংরক্ষিত XML ডেটা থেকে যেকোনো তথ্য পেতে ব্যবহৃত হয়। পদ্ধতির একটি উদাহরণ বাস্তবায়ন:

উৎস:

 create procedure workWithXml AS begin declare @result bit, @myDoc XML, @myStr varchar(1000), @ProdID INT SET @myDoc = '<Root> <ProductDescription ProductID="1" ProductName="Road Bike"> <Features> <Warranty>1 year parts and labor</Warranty> <Maintenance>3 year parts and labor extended maintenance is available</Maintenance> </Features> </ProductDescription> </Root>' SET @result = @myDoc.exist('(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]') SET @myStr = cast(@myDoc.query('/Root/ProductDescription/Features') as varchar(max)) SET @ProdID = @myDoc.value('(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]', 'int' ) end;


লক্ষ্য:

 import java.util.*; import com.ispirer.mssql.xml.XMLUtils; public class Workwithxml { private static final org.slf4j.Logger LOGGER = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(Workwithxml.class); public Integer spWorkwithxml() throws Exception { Integer mStatus = 0; try { Boolean result = null; String myDoc = null; String myStr = null; Integer prodID = null; myDoc = "<Root> " + "<ProductDescription ProductID=\"1\" ProductName=\"Road Bike\"> " + "<Features> " + "<Warranty>1 year parts and labor</Warranty> " + "<Maintenance>3 year parts and labor extended maintenance is available</Maintenance> " + "</Features> " + "</ProductDescription> " + " </Root>"; result = XMLUtils.exist(myDoc, "(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]"); myStr = XMLUtils.query(myDoc, "/Root/ProductDescription/Features"); prodID = XMLUtils.<Integer > value(myDoc, "(/Root/ProductDescription/@ProductID)[1]", Integer.class); return mStatus; } catch (Exception e) { LOGGER.error(String.valueOf(e)); mStatus = -1; return mStatus; } } }


আমাদের কাস্টমাইজেশন প্রচেষ্টার জন্য ধন্যবাদ, আমাদের দল সফলভাবে T-SQL থেকে জাভাতে রূপান্তর স্বয়ংক্রিয় করার জন্য বিভিন্ন কৌশল তৈরি করেছে। এটি সমগ্র প্রকল্পের সামগ্রিক মাইগ্রেশন সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েছে, সম্ভাব্য ম্যানুয়াল মাইগ্রেশনের তুলনায় আমাদেরকে 4 গুণ মাইগ্রেশন ত্বরান্বিত করতে দেয়। আমাদের টুলকিট কাস্টমাইজেশন শুধুমাত্র ট্রানজিশনকে ত্বরান্বিত করেনি বরং আমাদের কাস্টমাইজেশন উদ্যোগের মূল্যবান প্রভাব প্রদর্শন করে প্রকল্পের সামগ্রিক দক্ষতাও বাড়িয়েছে। উদাহরণগুলিতে নির্দিষ্ট পদ্ধতিগুলি রূপান্তর ফলাফল সহ ক্লায়েন্টকে সরবরাহ করা হয়।


উপসংহার

উপসংহারে, ট্রানজ্যাক্ট-এসকিউএল থেকে জাভাতে ব্যবসায়িক যুক্তির রূপান্তর একটি বহুমুখী প্রক্রিয়া যার জন্য উভয় ভাষা এবং তাদের স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ব্যাপক বোঝার প্রয়োজন।


এই নিবন্ধে আমরা একটি অ্যাপ স্তরে ব্যবসায়িক যুক্তির স্থানান্তরকে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে অন্বেষণ করেছি এবং যারা এই ধরনের পরিবর্তনের পরিকল্পনা করছেন তাদের জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করেছি। আমাদের ক্লায়েন্টের ঘটনা প্রমাণ করে যে এই ধরনের আধুনিকীকরণ প্রকল্পগুলি স্বয়ংক্রিয় হতে পারে যা মাইগ্রেশনের সময় উল্লেখযোগ্যভাবে সময় এবং শ্রম সাশ্রয় করে। আমাদের ক্লায়েন্টের প্রকল্পটি অটোমেশনের অসাধারণ সম্ভাবনার একটি বাধ্যতামূলক প্রমাণ হিসাবে কাজ করে। এটি দেখায় যে আধুনিকীকরণের দিক রয়েছে যেখানে অটোমেশন সফলভাবে প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করতে পারে যা প্রাথমিকভাবে এর ক্ষমতার বাইরে প্রদর্শিত হতে পারে।


পরিশেষে, Transact-SQL থেকে জাভাতে স্থানান্তরকে আলিঙ্গন করা প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য একটি কৌশলগত পদক্ষেপ যা বৃহত্তর নমনীয়তা, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম সামঞ্জস্যতা এবং স্কেলেবিলিটি চাইছে। যদিও এটি তার চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে, আধুনিক সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচারের পোর্টেবিলিটি, কর্মক্ষমতা এবং অভিযোজনযোগ্যতার ক্ষেত্রে সুবিধাগুলি এই রূপান্তরটিকে তাদের ডাটাবেস সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির আধুনিকীকরণের জন্য একটি সার্থক প্রচেষ্টা করে তোলে৷