SQLite এক্সপ্রেশন (Expressions) – বুলিয়ান, নিউমেরিক ও ডেট এক্সপ্রেশন (বাংলা টিউটোরিয়াল)

SQLite এক্সপ্রেশন (Expressions) – বুলিয়ান, নিউমেরিক ও ডেট এক্সপ্রেশন (বাংলা টিউটোরিয়াল) Detail Page

এক্সপ্রেশন (Expression) হলো এক বা একাধিক মান, অপারেটর এবং SQL ফাংশনের সমন্বয়, যা শেষ পর্যন্ত একটি নির্দিষ্ট ভ্যালুতে মূল্যায়িত হয়। সহজ ভাষায়, এগুলো ডাটাবেসের ভাষায় লেখা সূত্র (formula), যা দিয়ে আমরা নির্দিষ্ট ডেটা খুঁজে বের করি, গাণিতিক হিসাব করি অথবা তারিখ-সময় সংক্রান্ত তথ্য পাই। SQLite-তে মূলত তিন ধরনের এক্সপ্রেশন ব্যবহৃত হয়:

বুলিয়ান এক্সপ্রেশন (Boolean Expressions) – একটি নির্দিষ্ট মানের সাথে মিলিয়ে ডেটা আনে।
নিউমেরিক এক্সপ্রেশন (Numeric Expressions) – গাণিতিক গণনা করে ফলাফল দেয়।
ডেট এক্সপ্রেশন (Date Expressions) – বর্তমান তারিখ-সময় এবং তারিখ সংক্রান্ত তথ্য দেয়।

আজকের পর্বে আমরা প্রতিটি এক্সপ্রেশনের সিনট্যাক্স ও বাস্তব উদাহরণ দেখব।

পূর্বপ্রস্তুতি

SQLite ইন্সটল থাকতে হবে (সিরিজের ৩য় পর্ব দেখুন)।
company.db ডাটাবেসে COMPANY টেবিল থাকতে হবে। যদি না থাকে, নিচের কমান্ড চালান:

bash

sqlite3 company.db

sql

CREATE TABLE COMPANY(
   ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
   NAME TEXT NOT NULL,
   AGE INT NOT NULL,
   ADDRESS CHAR(50),
   SALARY REAL
);

INSERT INTO COMPANY VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (2, 'Allen', 25, 'Texas', 15000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (3, 'Teddy', 23, 'Norway', 20000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (4, 'Mark', 25, 'Rich-Mond', 65000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (5, 'David', 27, 'Texas', 85000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (6, 'Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (7, 'James', 24, 'Houston', 10000.00);

টার্মিনালে .header on ও .mode column দিয়ে আউটপুট সুন্দর করে দেখতে পারেন।

১. বুলিয়ান এক্সপ্রেশন (Boolean Expressions)

বুলিয়ান এক্সপ্রেশন মূলত WHERE ক্লজে ব্যবহৃত হয় এবং একটি শর্ত পূরণ হলে TRUE (সত্য) বা FALSE (মিথ্যা) ফেরত দেয়। এর মাধ্যমে আমরা নির্দিষ্ট মান মেলানো রেকর্ড ফিল্টার করি।

সিনট্যাক্স:

sql

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE SINGLE_VALUE_MATCHING_EXPRESSION;

এখানে SINGLE_VALUE_MATCHING_EXPRESSION এমন একটি শর্ত যা একটি মানের সাথে তুলনা করে (যেমন SALARY = 10000)।

উদাহরণ ১: যার বেতন ঠিক ১০,০০০, তাকে খুঁজে বের করা।

sql

SELECT * FROM COMPANY WHERE SALARY = 10000;

ফলাফল:

text

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
7           James       24          Houston     10000.0

উদাহরণ ২: টেক্সাস শহরের কর্মীদের তালিকা:

sql

SELECT NAME, ADDRESS FROM COMPANY WHERE ADDRESS = 'Texas';

উদাহরণ ৩: যাদের বয়স ২৫-এর বেশি:

sql

SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE > 25;

এখানে AGE > 25 একটি বুলিয়ান এক্সপ্রেশন, যা প্রতিটি সারির জন্য সত্য বা মিথ্যা হবে।

গুরুত্বপূর্ণ: বুলিয়ান এক্সপ্রেশনে AND, OR, NOT ইত্যাদি লজিক্যাল অপারেটর দিয়েও জটিল শর্ত তৈরি করা যায়, যা আমরা আগের পর্বে আলোচনা করেছি।

২. নিউমেরিক এক্সপ্রেশন (Numeric Expressions)

নিউমেরিক এক্সপ্রেশন গাণিতিক হিসাব (যোগ, বিয়োগ, গুণ, ভাগ) বা অ্যাগ্রিগেট ফাংশনের মাধ্যমে সংখ্যাবাচক ফলাফল তৈরি করে। এটি শুধু SELECT কলামে বা WHERE-এ ব্যবহার করা যায়।

সিনট্যাক্স:

sql

SELECT numerical_expression AS alias
[FROM table_name WHERE CONDITION];

ক) সরাসরি গাণিতিক হিসাব:

sql

SELECT (15 + 6) AS ADDITION;

ফলাফল: ADDITION = 21

খ) টেবিল কলামের ওপর গণনা:
ধরুন, প্রতিটি কর্মীর ১০% বোনাস সহ মোট বেতন দেখাতে চাই:

sql

SELECT NAME, SALARY, SALARY * 0.10 AS BONUS, SALARY + (SALARY * 0.10) AS TOTAL
FROM COMPANY;

এখানে SALARY * 0.10 এবং SALARY + (SALARY * 0.10) হলো নিউমেরিক এক্সপ্রেশন, যা প্রতিটি রেকর্ডের জন্য আলাদাভাবে হিসাব হয়।

গ) বিল্ট-ইন অ্যাগ্রিগেট ফাংশন:
SQLite-তে কিছু প্রি-ডিফাইন্ড ফাংশন আছে যা অনেকগুলো সারির উপর গণনা করে একটি মাত্র ফলাফল দেয়। যেমন:

COUNT(*) – সারির সংখ্যা গণনা
SUM(column) – কলামের মোট যোগফল
AVG(column) – গড়
MAX(column) / MIN(column) – সর্বোচ্চ / সর্বনিম্ন

উদাহরণ:

sql

SELECT COUNT(*) AS "TOTAL RECORDS" FROM COMPANY;

ফলাফল: TOTAL RECORDS = 7

sql

SELECT AVG(SALARY) AS "AVERAGE SALARY" FROM COMPANY;

এটি সমস্ত কর্মীর গড় বেতন দেখাবে।

sql

SELECT MAX(AGE) AS "OLDEST", MIN(AGE) AS "YOUNGEST" FROM COMPANY;

বাস্তব উদাহরণ:

sql

SELECT SUM(SALARY) AS TOTAL_PAYROLL FROM COMPANY WHERE ADDRESS = 'Texas';

শুধুমাত্র টেক্সাস শহরের কর্মীদের মোট বেতন ফেরত দেবে।

৩. ডেট এক্সপ্রেশন (Date Expressions)

ডেট এক্সপ্রেশন বর্তমান সিস্টেমের তারিখ ও সময় অথবা তারিখ-সম্পর্কিত বিভিন্ন হিসাব ফেরত দেয়। SQLite-তে CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_DATE, CURRENT_TIME ইত্যাদি বিশেষ কীওয়ার্ড আছে, এবং date(), time(), datetime(), strftime() ফাংশনও আছে।

ক) বর্তমান টাইমস্ট্যাম্প পাওয়া:

sql

SELECT CURRENT_TIMESTAMP;

ফলাফল (উদাহরণ): 2025-08-07 14:23:05

খ) বর্তমান তারিখ ও সময় আলাদাভাবে:

sql

SELECT CURRENT_DATE; -- 2025-08-07
SELECT CURRENT_TIME; -- 14:23:05

গ) টেবিলে ব্যবহার: ধরুন, একটি টেবিলে created_at নামে একটি TEXT কলাম আছে। ডেট এক্সপ্রেশন দিয়ে সাম্প্রতিক রেকর্ড ফিল্টার করা যায়। তবে আমাদের COMPANY টেবিলে এমন কলাম নেই। আমরা একটি উদাহরণ দিয়ে বুঝতে পারি:

sql

CREATE TABLE events (id INTEGER PRIMARY KEY, event_date TEXT);
INSERT INTO events (event_date) VALUES (datetime('now', '-1 day'));
INSERT INTO events (event_date) VALUES (datetime('now'));

SELECT * FROM events WHERE event_date >= date('now');

এখানে date('now') আজকের তারিখ ফেরত দেয়, এবং আমরা তার চেয়ে বড় বা সমান তারিখের ইভেন্ট নির্বাচন করলাম।

ঘ) স্ট্রিং ফরম্যাটিং:

sql

SELECT strftime('%d/%m/%Y', 'now') AS BANGLA_DATE; -- ০৭/০৮/২০২৫

মনে রাখবেন: SQLite ডেট টাইপ আলাদা নয়, তবে টেক্সট/ইন্টিজার/রিয়েল হিসেবে তারিখ সংরক্ষণ করে এবং এই ফাংশনগুলো সেই মানকে সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে।

৪. সম্পূর্ণ অনুশীলন সেশন

আপনি চাইলে নিচের সম্পূর্ণ সেশনটি চালিয়ে দেখতে পারেন:

bash

sqlite3 company.db

sql

.header on
.mode column

-- বুলিয়ান এক্সপ্রেশন
SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE >= 25 AND SALARY > 30000;

-- নিউমেরিক এক্সপ্রেশন
SELECT NAME, SALARY, SALARY * 12 AS ANNUAL_SALARY FROM COMPANY;

-- অ্যাগ্রিগেট ফাংশন
SELECT COUNT(*) AS কর্মী_সংখ্যা, AVG(SALARY) AS গড়_বেতন FROM COMPANY;

-- ডেট এক্সপ্রেশন
SELECT CURRENT_TIMESTAMP AS এখন_সময়;
SELECT date('now', '+7 days') AS এক_সপ্তাহ_পর;

৫. ডিরেক্টরি স্ট্রাকচার

উপরের কাজ শেষে আপনার ফোল্ডারে শুধু company.db ফাইলটি থাকবে। অন্য কোনো ফাইল তৈরি হবে না। কোনো বিশেষ প্যাকেজের প্রয়োজন নেই।

৬. গুরুত্বপূর্ণ টিপস

এলিয়াস ব্যবহার: নিউমেরিক এক্সপ্রেশনে AS দিয়ে কলামের নাম দিন, এতে আউটপুট পড়তে সুবিধা হয়।
NULL হ্যান্ডেলিং: অ্যাগ্রিগেট ফাংশন (যেমন AVG) NULL মান অগ্রাহ্য করে। যদি একটি রেকর্ডের SALARY NULL হয়, তবে সেটি গড় গণনায় ধরা হবে না।
ডেট ফরম্যাট: ডেট এক্সপ্রেশন ব্যবহারের সময় স্ট্রিং ফরম্যাট নিশ্চিত করুন, বিশেষ করে WHERE শর্তে।
অপ্টিমাইজেশন: বুলিয়ান এক্সপ্রেশনে কলামের ওপর ফাংশন ব্যবহার করলে ইনডেক্স কাজ করবে না (যেমন WHERE UPPER(name) = 'PAUL' এড়িয়ে চলুন, বরং ডেটা সংরক্ষণের সময়ই কেস ঠিক করুন)।

পরবর্তী পর্বে

আমরা SQLite-তে WHERE ক্লজ ও LIKE, GLOB, LIMIT, ORDER BY এর ব্যবহার আরও গভীরভাবে শিখব। ফিল্টারিংয়ের মাস্টারক্লাস!

লেখকের কথা: প্রতিটি এক্সপ্রেশন নিজে টাইপ করে চালান – তবেই আয়ত্ত্বে আসবে। বাংলায় SQLite শেখার এই সিরিজ আপনার উপকারে এলে অবশ্যই শেয়ার করুন। আর সব আপডেট পেতে ToLearnTeam.com ব্লগ সাবস্ক্রাইব করতে ভুলবেন না। প্রশ্ন থাকলে কমেন্টে জানান!