SQL — খোঁজা, সাজানো আর ছাঁকা

১ · SQL কী — ডেটাবেসকে প্রশ্ন করার ভাষা

পর্ব ৪১-এ আপনি দেখেছেন, একটি রিলেশনাল ডেটাবেস ডেটা রাখে টেবিলে — সারি আর কলামে — আর key দিয়ে টেবিলগুলোকে সম্পর্কে বাঁধে। কিন্তু ডেটা জমিয়ে রাখাই শেষ কথা নয়। একটি স্কুলের প্রধান শিক্ষক জানতে চান: “রাজশাহী জেলার যে ছাত্রদের GPA ৫, তাদের নাম বর্ণানুক্রমে দাও।” হিসাবরক্ষক জানতে চান: “কোন বিষয়ের গড় নম্বর সবচেয়ে কম?” এই প্রশ্নগুলো ডেটাবেসকে বোঝানোর ভাষার নাম SQL — Structured Query Language. উচ্চারণ দুইভাবেই চলে: “এস-কিউ-এল” বা “সিকুয়েল”।

SQL-এর সবচেয়ে বড় বৈশিষ্ট্য — এটি একটি declarative language. আপনি ফলাফলের বর্ণনা দেন, পদ্ধতির নয়:

SELECT name
FROM students
WHERE district = 'Rajshahi' AND gpa = 5
ORDER BY name;

এখানে কোথাও লেখা নেই “প্রথম সারি থেকে শুরু করো, একটা একটা করে দেখো, মিললে একটি তালিকায় রাখো, শেষে তালিকা সাজাও”। পর্ব ৩৯-এর C প্রোগ্রামে এই ধাপগুলো লুপ দিয়ে নিজে লিখতে হতো। SQL-এ সেই কাজ করে ডেটাবেসের ভেতরের query optimizer — টেবিলে ৮ সারি থাকুক বা ৮০ লাখ, সে নিজেই দ্রুততম পথ বেছে নেয়।

আর সুখবর হলো, প্রতিদিনের কাজের বেশিরভাগই হয় হাতে গোনা কয়েকটি কমান্ডে। bKash-এর লেনদেনের ইতিহাস, বোর্ডের ফল প্রকাশের ওয়েবসাইট, ট্রেনের টিকিটের আসন, অনলাইন দোকানের অর্ডার — এসবের পেছনে কোনো না কোনো RDBMS, আর তাকে প্রশ্ন করা হয় SQL দিয়ে।

SQL কমান্ডের চারটি দল

অনেক পাঠ্যবইয়ে SELECT-কে DML-এর মধ্যেই ধরা হয়, আর COMMIT, ROLLBACK-কে কেউ কেউ আলাদা দল TCL (Transaction Control Language) বলেন। পরীক্ষায় যে বই অনুসরণ করছেন, তার শ্রেণিবিভাগটি মনে রাখুন — ধারণা একই।

আমাদের উদাহরণ — একটি স্কুলের ডেটাবেস

পুরো পর্ব জুড়ে একটি ছোট স্কুলের ডেটাবেস ব্যবহার করব। তিনটি টেবিল: students (রোল, নাম, জেলা, GPA), subjects (বিষয়ের কোড আর নাম), আর results (কোন রোল কোন বিষয়ে কত নম্বর পেয়েছে)। নামগুলো কাল্পনিক।

subjects-এ তিনটি বিষয়: BAN (বাংলা), ENG (ইংরেজি), ICT. results-এ ১০১ থেকে ১০৬ রোলের প্রত্যেকের তিন বিষয়ের নম্বর — মোট ১৮টি সারি। ১০৭ আর ১০৮-এর কোনো ফল এখনো ঢোকানো হয়নি; JOIN শেখার সময় এটা কাজে লাগবে।

২ · টেবিল বানানো আর ডেটা ঢোকানো — CREATE TABLE আর INSERT

টেবিল বানানোর সময় তিনটি জিনিস ঠিক করতে হয়: কলামের নাম, প্রতিটি কলামের data type (কোন ধরনের মান থাকবে), আর constraint — এমন নিয়ম, যা ভুল ডেটা ঢুকতেই দেয় না।

CREATE TABLE students (
    roll      INTEGER PRIMARY KEY,
    name      VARCHAR(50) NOT NULL,
    district  VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT 'Dhaka',
    gpa       DECIMAL(3,2) CHECK (gpa BETWEEN 0 AND 5)
);

CREATE TABLE subjects (
    code   CHAR(3) PRIMARY KEY,
    title  VARCHAR(40) NOT NULL UNIQUE
);

CREATE TABLE results (
    roll     INTEGER REFERENCES students(roll),
    subject  CHAR(3) REFERENCES subjects(code),
    marks    INTEGER CHECK (marks BETWEEN 0 AND 100),
    PRIMARY KEY (roll, subject)
);

পর্ব ১১-এর Excel-এর data validation-এর কথা মনে আছে? সেখানে নিয়ম ছিল পরামর্শের মতো — কপি-পেস্ট করে পাশ কাটানো যেত। ডেটাবেসের constraint আইন: কোনো পথেই নিয়ম ভাঙা ডেটা ঢোকে না, ডেটাবেস ত্রুটি দেখিয়ে কাজটি বাতিল করে।

কাঠামো বদলানো আর মোছা — ALTER আর DROP

ALTER TABLE students ADD COLUMN phone VARCHAR(15);   -- নতুন কলাম যোগ
DROP TABLE subjects;                                 -- পুরো টেবিল, ডেটাসহ, চিরতরে মুছে যায়

-- দিয়ে শুরু অংশ SQL-এর মন্তব্য (comment); ডেটাবেস সেটা পড়ে না। DROP TABLE খুব শক্তিশালী কমান্ড — বাস্তব ডেটাবেসে এটি চালানোর আগে backup আছে কি না নিশ্চিত হন।

ডেটা ঢোকানো — INSERT INTO

INSERT INTO students (roll, name, district, gpa)
VALUES (101, 'Rahim', 'Rajshahi', 5.00);

-- একসাথে কয়েকটি সারি
INSERT INTO students (roll, name, district, gpa) VALUES
    (102, 'Karim',  'Dhaka',    4.50),
    (103, 'Nusrat', 'Rajshahi', 4.75);

-- district না দিলে DEFAULT বসবে: 'Dhaka'
INSERT INTO students (roll, name, gpa) VALUES (109, 'Joy', 4.00);

INSERT INTO-তে কলামের নাম লিখে দেওয়া ভালো অভ্যাস — তাহলে পরে টেবিলে নতুন কলাম যোগ হলেও কমান্ডটি ভাঙে না, আর কোন মান কোন কলামে যাচ্ছে তা পড়েই বোঝা যায়। লেখা আর তারিখ থাকে একক উদ্ধৃতিচিহ্নে ('Rajshahi'), সংখ্যা উদ্ধৃতিচিহ্ন ছাড়া। এখন যদি কেউ (110, 'Rana', 'Bogura', 6.5) ঢোকাতে চান, CHECK নিয়মের কারণে ডেটাবেস তা প্রত্যাখ্যান করবে।

৩ · SELECT আর WHERE — যা চাই, শুধু সেটুকু

SELECT হলো SQL-এর সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত কমান্ড। সবচেয়ে সহজ রূপ:

SELECT * FROM students;                      -- সব কলাম, সব সারি
SELECT name, gpa FROM students;              -- শুধু দুটি কলাম
SELECT name AS student_name, gpa * 20 AS percent
FROM students;                               -- নতুন নাম আর হিসাব করা কলাম

* মানে “সব কলাম” — দ্রুত দেখে নেওয়ার জন্য সুবিধাজনক, কিন্তু প্রোগ্রামে শুধু দরকারি কলামগুলো নাম ধরে চাওয়াই ভালো। AS দিয়ে ফলাফলের কলামকে নতুন নাম দেওয়া যায়; একে বলে alias. SQL-এর কীওয়ার্ড (SELECT, FROM) বড় হাতের বা ছোট হাতের — দুটোই চলে; বড় হাতে লেখা শুধু পড়ার সুবিধার জন্য প্রচলিত রীতি। প্রতিটি বাক্যের শেষে ; দিন।

WHERE — সারি ছাঁকা

WHERE একটি শর্ত নেয়; যে সারিতে শর্ত সত্য, শুধু সেগুলোই থাকে। পর্ব ১৯-এর বুলিয়ান অ্যালজেব্রা এখানে সরাসরি কাজে লাগে — AND, OR আর NOT ঠিক সেভাবেই কাজ করে।

AND আর OR একসাথে থাকলে AND আগে হিসাব হয় — যেমন গণিতে গুণ যোগের আগে। সন্দেহ থাকলে বন্ধনী দিন: WHERE (district = 'Dhaka' OR district = 'Khulna') AND gpa = 5 দেয় Fatema আর Sadia.

LIKE — ধাঁচ মিলিয়ে খোঁজা

LIKE-এ দুটি বিশেষ চিহ্ন (wildcard): % মানে “যেকোনো সংখ্যক অক্ষর, শূন্যও হতে পারে”, আর _ মানে “ঠিক একটি অক্ষর”।

• name LIKE 'S%' — S দিয়ে শুরু: Sadia.
• name LIKE '%a' — a দিয়ে শেষ: Fatema, Sadia.
• name LIKE '%im%' — মাঝে কোথাও “im”: Rahim, Karim.
• name LIKE '_i%' — দ্বিতীয় অক্ষর i: Mitu.

বড়-ছোট হাতের অক্ষর নিয়ে সাবধান: SQLite আর MySQL-এ সাধারণত LIKE-এর কাছে 's' আর 'S' এক, কিন্তু PostgreSQL-এ আলাদা (সেখানে বড়-ছোট না মানতে ILIKE). Microsoft Access-এ এর বদলে * আর ? চিহ্ন ব্যবহৃত হয়।

NULL — শূন্য নয়, “অজানা”

Mitu-র GPA-র ঘরে NULL — মানে GPA এখনো জানা নেই। এটি ০ নয়, ফাঁকা লেখাও নয়। NULL-এর সাথে যেকোনো তুলনার ফল “সত্য” বা “মিথ্যা” নয়, “অজানা” — তাই WHERE gpa = NULL কোনো সারিই দেয় না! NULL খুঁজতে সবসময় IS NULL লিখুন। ভাবনার প্রশ্ন ৪-এ এর পেছনের গল্প আছে।

ডেটাবেস প্রশ্নটি কোন ক্রমে প্রক্রিয়া করে

আমরা লিখি SELECT দিয়ে শুরু করে, কিন্তু ডেটাবেস কাজ শুরু করে FROM থেকে। নিচের প্রশ্নটি ধাপে ধাপে দেখুন — প্রতি ধাপে টেবিল কীভাবে ছোট হয়, লক্ষ করুন:

 roll  name    district  gpa
 101   Rahim   Rajshahi  5.00
 102   Karim   Dhaka     4.50
 103   Nusrat  Rajshahi  4.75
 104   Fatema  Khulna    5.00
 105   Tanvir  Rajshahi  3.80
 106   Sadia   Dhaka     5.00
 107   Arif    Sylhet    4.20
 108   Mitu    Khulna    NULL

 roll  name    district  gpa
 101   Rahim   Rajshahi  5.00   ✔
 102   Karim   Dhaka     4.50   ✘
 103   Nusrat  Rajshahi  4.75   ✔
 104   Fatema  Khulna    5.00   ✘
 105   Tanvir  Rajshahi  3.80   ✔
 106   Sadia   Dhaka     5.00   ✘
 107   Arif    Sylhet    4.20   ✘
 108   Mitu    Khulna    NULL   ✘

 roll  name    district  gpa
 101   Rahim   Rajshahi  5.00
 103   Nusrat  Rajshahi  4.75
 105   Tanvir  Rajshahi  3.80

 roll  name    district  gpa
 101   Rahim   Rajshahi  5.00
 103   Nusrat  Rajshahi  4.75
 105   Tanvir  Rajshahi  3.80

 name
 Rahim
 Nusrat
 Tanvir

 লেখার ক্রম:  SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY
 যৌক্তিক ক্রম: FROM → WHERE → SELECT → ORDER BY

৪ · সাজানো, সীমা আর পুনরাবৃত্তি বাদ — ORDER BY, LIMIT, DISTINCT

ORDER BY ফলাফল সাজায়। ASC (ascending) মানে ছোট থেকে বড় — সংখ্যায় ১, ২, ৩; লেখায় A থেকে Z. DESC (descending) উল্টো। কিছু না লিখলে ডিফল্ট ASC — পরীক্ষায় এই প্রশ্নটি খুব আসে।

SELECT name, gpa FROM students
ORDER BY gpa DESC, name ASC;     -- GPA বড় থেকে ছোট; সমান হলে নাম অনুযায়ী

SELECT name, gpa FROM students
WHERE gpa IS NOT NULL
ORDER BY gpa DESC
LIMIT 3;                         -- সেরা তিনজন

SELECT DISTINCT district FROM students
ORDER BY district;               -- প্রতিটি জেলা একবার

প্রত্যাশিত আউটপুট (তৃতীয় প্রশ্ন):

• একাধিক কলামে সাজানো: প্রথম কলামে সমান হলে দ্বিতীয়টি দেখা হয়। Rahim, Fatema আর Sadia — তিনজনেরই GPA ৫; তাই নাম অনুযায়ী Fatema, Rahim, Sadia.
• LIMIT: প্রথম কয়টি সারি। ORDER BY ছাড়া LIMIT দিলে “কোন তিনটি” তা নিশ্চিত নয় — ডেটাবেস যেকোনো ক্রমে দিতে পারে। এখানে ৫.০০-এ তিনজন সমান, তাই সেরা তিনজন ঠিক এরাই। SQL Server আর Access-এ লেখা হয় SELECT TOP 3 ….
• DISTINCT: পুনরাবৃত্তি বাদ। আট সারিতে চারটি জেলা।
• NULL কোথায় বসে: SQLite আর MySQL-এ ASC সাজালে NULL সবার আগে আসে; PostgreSQL আর Oracle-এ সবার শেষে। এজন্যই ওপরে WHERE gpa IS NOT NULL দিয়ে Mitu-কে আগেই বাদ দেওয়া হয়েছে।

৫ · হিসাব করা — aggregate function, GROUP BY আর HAVING

অনেক সারি থেকে একটি সংখ্যা বের করার ফাংশনকে বলে aggregate function:

COUNT(*) আর COUNT(gpa)-এর পার্থক্যটি লক্ষ করুন: aggregate function NULL মান উপেক্ষা করে। AVG(gpa)-ও Mitu-কে বাদ দিয়ে বাকি সাতজনের গড় করবে — Mitu-কে শূন্য ধরে আটজনে ভাগ করবে না।

GROUP BY — দলে দলে হিসাব

“প্রতিটি বিষয়ের গড় নম্বর” — একটি গড় নয়, বিষয়প্রতি একটি করে। GROUP BY একই মানের সারিগুলোকে এক দলে জড়ো করে, তারপর aggregate function প্রতিটি দলে আলাদাভাবে চলে। পর্ব ১১-এর Pivot Table মনে পড়ছে? একই ধারণা। আর দল তৈরি হওয়ার পরে দলগুলোকে ছাঁকতে লাগে HAVING:

 roll  subject  marks      roll  subject  marks
 101   BAN      78         104   BAN      90
 101   ENG      85         104   ENG      88
 101   ICT      92         104   ICT      79
 102   BAN      65         105   BAN      55
 102   ENG      70         105   ENG      48
 102   ICT      88         105   ICT      70
 103   BAN      82         106   BAN      72
 103   ENG      74         106   ENG      91
 103   ICT      95         106   ICT      84

 BAN │ 78  65  82  90  55  72
 ENG │ 85  70  74  88  48  91
 ICT │ 92  88  95  79  70  84

 BAN │ 442 ÷ 6 = 73.67
 ENG │ 456 ÷ 6 = 76.00
 ICT │ 508 ÷ 6 = 84.67

 subject  avg
 BAN      73.67   ✘  (৭৫-এর কম)
 ENG      76.00   ✔
 ICT      84.67   ✔

এবার পর্যন্ত যা শিখলেন, তা নিজে চালিয়ে দেখুন। নিচের ব্লকে আসল বিষয় SQL-এর লাইনগুলো — Python এখানে শুধু বাহক: সে মেমরিতে (":memory:") একটি অস্থায়ী SQLite ডেটাবেস বানায়, আমাদের দুটি টেবিল তৈরি করে, ডেটা ঢোকায়, তারপর পাঁচটি SELECT চালিয়ে ফল ছাপে। Python না জানলেও চলবে — ত্রিপল উদ্ধৃতিচিহ্নের (""") ভেতরের আর show(...)-এর দ্বিতীয় অংশের SQL পড়ুন। SQL বদলে আবার চালিয়ে দেখুন।

import sqlite3
db = sqlite3.connect(":memory:")
db.executescript("""
CREATE TABLE students (roll INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL,
  district TEXT NOT NULL, gpa REAL CHECK (gpa BETWEEN 0 AND 5));
CREATE TABLE results (roll INTEGER REFERENCES students(roll), subject TEXT,
  marks INTEGER CHECK (marks BETWEEN 0 AND 100), PRIMARY KEY (roll, subject));
INSERT INTO students VALUES (101,'Rahim','Rajshahi',5.0), (102,'Karim','Dhaka',4.5),
  (103,'Nusrat','Rajshahi',4.75), (104,'Fatema','Khulna',5.0), (105,'Tanvir','Rajshahi',3.8),
  (106,'Sadia','Dhaka',5.0), (107,'Arif','Sylhet',4.2), (108,'Mitu','Khulna',NULL);
INSERT INTO results VALUES (101,'BAN',78),(101,'ENG',85),(101,'ICT',92),(102,'BAN',65),
  (102,'ENG',70),(102,'ICT',88),(103,'BAN',82),(103,'ENG',74),(103,'ICT',95),(104,'BAN',90),
  (104,'ENG',88),(104,'ICT',79),(105,'BAN',55),(105,'ENG',48),(105,'ICT',70),(106,'BAN',72),
  (106,'ENG',91),(106,'ICT',84);""")
def show(title, sql):
    print("--", title)
    for row in db.execute(sql): print(*row, sep=" | ")
show("WHERE + ORDER BY", "SELECT name, gpa FROM students WHERE district = 'Rajshahi' ORDER BY gpa DESC")
show("LIKE '%a'", "SELECT roll, name FROM students WHERE name LIKE '%a' ORDER BY roll")
show("IS NULL", "SELECT name FROM students WHERE gpa IS NULL")
show("COUNT per district", "SELECT district, COUNT(*) FROM students GROUP BY district ORDER BY district")
show("AVG per subject", "SELECT subject, ROUND(AVG(marks), 2) FROM results GROUP BY subject ORDER BY subject")

৬ · JOIN — দুই টেবিল মেলানো

পর্ব ৪১-এ দেখেছেন, normalization-এর জন্য ছাত্রের নাম আর ফলাফল আলাদা টেবিলে রাখা হয় — results-এ শুধু রোল। কিন্তু রিপোর্টে তো নাম চাই! JOIN দুই টেবিলের সারিগুলোকে একটি মিলের শর্তে (এখানে রোল) পাশাপাশি জুড়ে দেয়। ভাবুন, ভর্তির রেজিস্টার খাতা আর নম্বরের খাতা পাশাপাশি রেখে রোল মিলিয়ে নাম বসানো — Excel-এর XLOOKUP যা করত, তাই।

SELECT s.name, r.marks
FROM students AS s
INNER JOIN results AS r ON s.roll = r.roll
WHERE r.subject = 'ICT'
ORDER BY r.marks DESC;

students AS s — টেবিলের ছোট নাম (alias), যাতে বারবার পুরো নাম লিখতে না হয়। s.roll মানে students-এর roll; দুই টেবিলেই roll আছে, তাই কোনটি তা বলে দিতে হয়। ON-এর পরে মিলের শর্ত।

 students (s)          results (r)
 roll  name            roll  marks
 101   Rahim           101   92
 102   Karim           102   88
 103   Nusrat          103   95
 104   Fatema          104   79
 105   Tanvir          105   70
 106   Sadia           106   84
 107   Arif
 108   Mitu

 101 Rahim   ═══ 101  92
 102 Karim   ═══ 102  88
 103 Nusrat  ═══ 103  95
 104 Fatema  ═══ 104  79
 105 Tanvir  ═══ 105  70
 106 Sadia   ═══ 106  84
 107 Arif    ─── ?  (মিল নেই)
 108 Mitu    ─── ?  (মিল নেই)

 name    marks
 Nusrat  95
 Rahim   92
 Karim   88
 Sadia   84
 Fatema  79
 Tanvir  70
 (Arif আর Mitu নেই — মিল না পাওয়া সারি বাদ)

 name    marks
 Rahim   92
 ...     ...
 Sadia   84
 Arif    NULL
 Mitu    NULL

 + WHERE r.roll IS NULL  →  Arif, Mitu
   (যাদের ফল এখনো ঢোকানো হয়নি)

৭ · ডেটা বদলানো আর মোছা — UPDATE, DELETE আর transaction

-- খাতা পুনর্নিরীক্ষায় Tanvir-এর ICT নম্বর ৭০ থেকে ৭৫
UPDATE results
SET marks = 75
WHERE roll = 105 AND subject = 'ICT';

-- ভুল করে ঢোকানো একটি সারি মোছা
DELETE FROM results
WHERE roll = 105 AND subject = 'ENG';

UPDATE-এর গঠন: কোন টেবিল, SET দিয়ে কোন কলামে কী মান, আর WHERE দিয়ে কোন সারিগুলোতে। DELETE-এ শুধু টেবিল আর WHERE. দুটিরই সবচেয়ে বিপজ্জনক অংশ — WHERE ঐচ্ছিক। না লিখলে ডেটাবেস ধরে নেয় “সব সারি”, আর কোনো প্রশ্ন না করে কাজটা করে ফেলে।

DELETE FROM results
WHERE roll = 105 AND subject = 'ENG';

 105  BAN  55
 105  ENG  48   ← মুছে গেল
 105  ICT  70
 ... বাকি ১৭টি সারি অক্ষত

 ফল: 1 row deleted

DELETE FROM results;      ← WHERE নেই!

 ১৮টি সারির সবগুলো মুছে গেল
 টেবিল আছে, কাঠামো আছে — ডেটা নেই

 ফল: 18 rows deleted
 (কোনো সতর্কবার্তা নেই)

SELECT COUNT(*) FROM results
WHERE roll = 105 AND subject = 'ENG';
 → 1       ✔ ঠিক যা আশা করেছি

এবার একই WHERE দিয়ে:
DELETE FROM results
WHERE roll = 105 AND subject = 'ENG';

BEGIN;
DELETE FROM results;          → 18 rows  (১-এর বদলে!)
ROLLBACK;                     → সব ফিরে এলো

BEGIN;
DELETE FROM results WHERE roll = 105 AND subject = 'ENG';
                              → 1 row
COMMIT;                       → স্থায়ী হলো

Transaction — হয় সব, নয় কিছুই না

bKash-এ আপনি ৫০০ টাকা পাঠালেন। ডেটাবেসে দুটি কাজ: আপনার হিসাব থেকে ৫০০ কাটা, প্রাপকের হিসাবে ৫০০ জমা। প্রথমটির পরে যদি বিদ্যুৎ চলে যায়? টাকা কাটা হলো, কিন্তু কোথাও জমা হলো না! transaction এই দুটি কাজকে একটি অবিভাজ্য গুচ্ছ বানায়: BEGIN → দুটি UPDATE → COMMIT. মাঝপথে কিছু ভুল হলে ROLLBACK, আর ডেটাবেস নিশ্চিত করে — হয় দুটিই ঘটবে, নয়তো একটিও না। COMMIT হওয়ার পরে বিদ্যুৎ গেলেও বদল হারায় না, আর ROLLBACK সব বাতিল করে। এই নিশ্চয়তাগুলোর সংক্ষিপ্ত নাম ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) — ব্যাংক আর মোবাইল ব্যাংকিং ডেটাবেসের ভিত্তি।

দ্বিতীয় চালানোর মতো উদাহরণে JOIN, “WHERE ভুলে যাওয়া DELETE”-কে ROLLBACK দিয়ে বাঁচানো, UPDATE-এর পরে COMMIT, আর ব্যবহারকারীর দেওয়া মান নিরাপদে পাঠানো — সব একসাথে। আবারও, Python শুধু বাহক; ত্রিপল উদ্ধৃতিচিহ্ন আর execute("...")-এর ভেতরের SQL-ই আসল:

import sqlite3
db = sqlite3.connect(":memory:")
db.executescript("""
CREATE TABLE students (roll INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, district TEXT, gpa REAL);
CREATE TABLE results (roll INTEGER REFERENCES students(roll), subject TEXT, marks INTEGER);
INSERT INTO students VALUES (101,'Rahim','Rajshahi',5.0), (102,'Karim','Dhaka',4.5),
  (103,'Nusrat','Rajshahi',4.75), (104,'Fatema','Khulna',5.0), (105,'Tanvir','Rajshahi',3.8),
  (106,'Sadia','Dhaka',5.0), (107,'Arif','Sylhet',4.2), (108,'Mitu','Khulna',NULL);
INSERT INTO results VALUES (101,'ICT',92), (102,'ICT',88), (103,'ICT',95),
  (104,'ICT',79), (105,'ICT',70), (106,'ICT',84);""")
print("INNER JOIN:", db.execute("""SELECT s.name, r.marks FROM students AS s
  INNER JOIN results AS r ON s.roll = r.roll ORDER BY r.marks DESC LIMIT 3""").fetchall())
print("LEFT JOIN, no result:", db.execute("""SELECT s.name, r.marks FROM students AS s
  LEFT JOIN results AS r ON s.roll = r.roll WHERE r.roll IS NULL ORDER BY s.roll""").fetchall())
cur = db.execute("DELETE FROM results")          # WHERE forgotten!
print("deleted", cur.rowcount, "rows -> ROLLBACK")
db.rollback()                                    # undo the whole transaction
db.execute("UPDATE results SET marks = 75 WHERE roll = 105 AND subject = 'ICT'")
db.commit()                                      # make it permanent
print(db.execute("""SELECT s.name, r.marks FROM students AS s JOIN results AS r
  ON s.roll = r.roll WHERE s.roll = ?""", (105,)).fetchone())  # 105: from a web form
print("rows in results:", db.execute("SELECT COUNT(*) FROM results").fetchone()[0])

View আর index — এক লাইনে

• View: একটি SELECT-কে নাম দিয়ে সংরক্ষণ — CREATE VIEW ict_marks AS SELECT …; তারপর SELECT * FROM ict_marks; যেন একটি টেবিল। জটিল প্রশ্ন বারবার না লিখতে, আর কাউকে টেবিলের শুধু কিছু কলাম দেখাতে কাজে লাগে।
• Index: CREATE INDEX idx_district ON students(district); — বইয়ের শেষের নির্ঘণ্টের মতো, যাতে জেলা দিয়ে খুঁজতে পুরো টেবিল পড়তে না হয়। পড়া দ্রুত হয়, কিন্তু প্রতিটি INSERT/UPDATE-এ index-ও হালনাগাদ করতে হয় বলে লেখা একটু ধীর হয়।

৮ · নানা ডেটাবেসের SQL, নিরাপত্তা আর অনুশীলনের জায়গা

একই ভাষা, নানা উচ্চারণ — SQL dialect

SQL-এর একটি আন্তর্জাতিক মান (ANSI/ISO standard) আছে, কিন্তু প্রতিটি ডেটাবেস সফটওয়্যার তার সাথে কিছু নিজস্ব সংযোজন করে — একে বলে SQL dialect. ভালো খবর: এই পর্বের প্রায় সবকিছু সবখানে একইভাবে চলে।

SQL injection — কেন ব্যবহারকারীর লেখা কখনো SQL-এর সাথে জোড়া দেবেন না

ধরুন একটি ওয়েবসাইটে ছাত্র রোল লিখে ফল দেখেন। প্রোগ্রামার যদি ব্যবহারকারীর লেখা সরাসরি SQL বাক্যের লেখার সাথে জুড়ে দেন (string concatenation), তাহলে ডেটাবেস বুঝতে পারে না কোন অংশ প্রোগ্রামারের কমান্ড আর কোন অংশ ব্যবহারকারীর ডেটা। কেউ রোলের ঘরে সংখ্যার বদলে SQL-এর অংশের মতো দেখতে কিছু লিখলে সেটাও কমান্ড হিসেবে চলে যেতে পারে — অন্যের তথ্য দেখা, এমনকি টেবিল মুছে ফেলা পর্যন্ত। এই দুর্বলতার নাম SQL injection, আর এটি দুই দশকের বেশি সময় ধরে ওয়েবের সবচেয়ে ক্ষতিকর ত্রুটিগুলোর একটি।

সমাধান সহজ আর একটাই: parameterized query (prepared statement নামেও পরিচিত)। SQL বাক্যে মানের জায়গায় একটি চিহ্ন (? বা :roll) রাখুন, আর মান আলাদাভাবে পাঠান। ডেটাবেস আগে বাক্যের কাঠামো বুঝে নেয়, তারপর মানটিকে শুধু ডেটা হিসেবে বসায় — ভেতরে যা-ই লেখা থাকুক, সেটা কখনো কমান্ড হয় না।

# নিরাপদ পথ: মান যায় আলাদাভাবে, SQL-এর লেখা কখনো জোড়া দেওয়া হয় না
roll = form_input                     # ব্যবহারকারী যা লিখেছেন
row = db.execute("SELECT name, gpa FROM students WHERE roll = ?", (roll,)).fetchone()

প্রায় সব ভাষায় একই ব্যবস্থা আছে — PHP-র PDO, Java-র PreparedStatement, Node.js-এর লাইব্রেরিগুলো। নিয়মটি মুখস্থ রাখুন: ব্যবহারকারীর দেওয়া কোনো মান কখনো জোড়া দিয়ে SQL বানাবেন না, সবসময় parameter হিসেবে পাঠাবেন। পাশাপাশি ওয়েবসাইটের ডেটাবেস-অ্যাকাউন্টকে শুধু দরকারি অনুমতি দিন (DCL-এর GRANT দিয়ে) — ফল দেখানোর পাতার DELETE বা DROP-এর অধিকার লাগে না। সাইবার নিরাপত্তার বড় ছবি পর্ব ৪৩-এ।

কোথায় অনুশীলন করবেন

• DB Browser for SQLite: বিনামূল্যের ওপেন সোর্স ডেস্কটপ প্রোগ্রাম (Windows, macOS, Linux). একটি ফাইলে ডেটাবেস বানান, “Execute SQL” ট্যাবে প্রশ্ন লিখে চালান, টেবিল চোখে দেখুন। ইন্টারনেট ছাড়াই চলে।
• অনলাইন SQL playground: ব্রাউজারেই SQL চালানোর অনেক ওয়েবসাইট আছে — “online SQL editor” বা “SQL fiddle” লিখে খুঁজুন। কিছু ইনস্টল করতে হয় না; শুধু গোপন বা আসল ডেটা সেখানে দেবেন না।
• Microsoft Access: যাঁদের কম্পিউটারে Office-এর সাথে আছে, Create → Query Design থেকে SQL View-এ গিয়ে SQL লিখতে পারেন।
• এই পর্বের দুটি চালানোর মতো ব্লক: ওপরের SQL লাইনগুলো বদলে বারবার চালান — ভুল করলে কিছুই নষ্ট হয় না, প্রতিবার নতুন ডেটাবেস তৈরি হয়।

৯ · AI-এর যুগে — SQL লেখে AI, চালানোর আগে যাচাই আপনার

ChatGPT, Gemini, Claude বা Copilot-কে বাংলায় বললেই — “প্রতিটি জেলার GPA ৫ পাওয়া ছাত্রের সংখ্যা দাও” — কয়েক সেকেন্ডে সঠিক দেখতে SQL লিখে দেয়। পড়তে নিখুঁত, চালালে ত্রুটিও দেখায় না। কিন্তু ভুল SQL প্রায়ই ত্রুটি দেয় না — ভুল ফল দেয়, অথবা ভুল সারি বদলে দেয়:

AI-এর SQL চালানোর আগে — চেকলিস্ট

• প্রথমে নমুনা ডেটায় বা একটি কপিতে চালিয়েছি, আসল ডেটাবেসে নয় — আর ফলাফল হাতে গুনে মিলিয়েছি
• প্রতিটি UPDATE/DELETE-এ WHERE আছে; একই WHERE দিয়ে আগে SELECT চালিয়ে সারির সংখ্যা দেখেছি
• JOIN-এর পরে সারির সংখ্যা যুক্তিসঙ্গত — কোনো সারি দুবার আসছে না, দরকারি সারি বাদ পড়ছে না
• ব্যবহারকারীর দেওয়া কোনো মান জোড়া দিয়ে SQL বানানো হয়নি — সব ? বা নামযুক্ত parameter দিয়ে
• আসল ছাত্র, গ্রাহক বা কর্মীর নাম, ফোন, NID কোনো AI টুলে দিইনি — শুধু টেবিলের কাঠামো আর বানানো উদাহরণ