• ডাটাবেসে যখন বিভিন্ন ডেটার মধ্যে জটিল ও বহুস্তরীয় সম্পর্ক থাকে, তখন Graph Database Model সবচেয়ে উপযুক্ত। এই মডেলে ডেটাকে নোড (Node) ও সম্পর্ককে এজ (Edge) আকারে সংরক্ষণ করা হয়। এর মাধ্যমে ডেটার মধ্যে সংযোগ ও সম্পর্কগুলো সহজে দৃশ্যমান হয় এবং দ্রুত অনুসন্ধান করা যায়। যেমন সোশ্যাল নেটওয়ার্ক, রিকমেন্ডেশন সিস্টেম বা রোড নেটওয়ার্কে প্রতিটি ডেটা একে অপরের সাথে যুক্ত থাকে, যা Graph মডেলে কার্যকরভাবে উপস্থাপন করা যায়। সম্পর্ক-নির্ভর কুয়েরিতে এটি রিলেশনাল ডাটাবেসের তুলনায় অনেক দ্রুত ও কার্যকর। তাই উচ্চ সংযুক্ত ডেটার জন্য Graph মডেল সবচেয়ে উপযোগী।

• রিলেশনাল (Relational):
- রিলেশনাল ডাটাবেজ টেবিল-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে, যেখানে ডেটা সারি এবং কলামে সাজানো থাকে।
- জয়েন (JOIN) অপারেশন ব্যবহার করে বিভিন্ন টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করা হয়।
- ছোট বা মধ্যম পর্যায়ের সম্পর্কের জন্য কার্যকর—যেখানে সম্পর্ক সীমিত এবং টেবিল আকারে মডেল করা যায়।
- তবে খুবই ঘন ও বহু-স্তরীয় (deep) সম্পর্ক থাকলে বারংবার জয়েন করার কারণে পারফরম্যান্স খারাপ হতে পারে।
- সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন: ট্র্যানজেকশনাল সিস্টেম, ব্যাংকিং, ERP ইত্যাদি।

• কী-ভ্যালু (Key-Value):
- কী-ভ্যালু স্টোরে প্রতিটি আইটেম একটি কী এবং তার সঙ্গে একটি ভ্যালু হিসেবে সংরক্ষিত থাকে।
- অত্যন্ত দ্রুত সার্চ ও স্কেলেবল, কিন্তু ভ্যালুর ভেতরকোন সম্পর্ক বা অ্যাডিশনাল ইন্ডেক্সিং সীমিত।
- সম্পর্ক-ভিত্তিক কুয়েরি বা বহু-লেভেলের ট্রাভার্সালের জন্য উপযুক্ত নয়।
- সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন: কেশিং, সেশন স্টোর, সরল কনফিগারেশন ডেটা ইত্যাদি।

• গ্রাফ (Graph):
- গ্রাফ ডাটাবেজ নোড (নিয়ন্ত্রণবিন্দু) এবং এজ (সম্পর্ক) ভিত্তিক মডেল; সম্পর্কই এখানে কেন্দ্রবিন্দু।
- অত্যন্ত ঘন ও জটিল সম্পর্ক (multi-hop relationships) দ্রুত ও কার্যকরভাবে ট্রাভার্স করা যায়।
- সোশ্যাল নেটওয়ার্ক, রিকমেন্ডেশন ইঞ্জিন, ফ্রড ডিটেকশন, নেটওয়ার্ক অ্যানালাইসিসের মতো ক্ষেত্রে আদর্শ।
- রিলেশনাল টেবিলে বার-বার জয়েন করার বদলে, গ্রাফে সম্পর্ক এক প্রকার প্রাথমিক নাগরিকত্ব পায়—এটা প্রশ্নোত্তরকে ক্লান্তি মুক্ত করে।
- উদাহরণ: Neo4j, Amazon Neptune, ArangoDB (গ্রাফ মোড)।

• ডকুমেন্ট-অরিয়েন্টেড (Document-oriented):
- ডকুমেন্ট স্টোর JSON/ BSON ধরনের নো-স্কিমা ডকুমেন্টে ডেটা রাখে।
- নেস্টেড ডেটা ও অগঠিত ডেটার জন্য উপযোগী এবং দ্রুত রিড/রাইট অপারেশন দেয়।
- কিন্তু যদি ডেটার মধ্যে ঘন-ঘন ও পরিবর্তনশীল সম্পর্ক (complex, many-to-many traversals) থাকে, তাহলে ডকুমেন্ট স্টোর ফলে দক্ষতা কমতে পারে।
- সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন: কনটেন্ট ম্যানেজমেন্ট, লগিং, প্রজেক্ট-শ্রেণীর ডেটা ইত্যাদি।

সুতরাং, অত্যন্ত ঘন ও আন্তঃসংযুক্ত (highly interconnected) ডেটার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল হলো গ্রাফ ডাটাবেজ।

সঠিক উত্তর: গ) গ্রাফ।

সূত্র: geeksforgeeks [link]