আমরা জানি যে প্রোগ্রামিং সম্পূর্ণরূপে ডেটার চারপাশে ঘোরে। এটি এমন ডেটা যার উপর সমস্ত ব্যবসায়িক যুক্তি প্রয়োগ করা হয় এবং এটি ডেটার প্রবাহ যা একটি অ্যাপ্লিকেশন বা প্রকল্পের কার্যকারিতাকে অন্তর্ভুক্ত করে। সুতরাং এটির অপ্টিমাইজড ব্যবহারের জন্য ডেটা সংগঠিত করা এবং সংরক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে এবং ভাল ডেটা মডেলের সাথে কার্যকর প্রোগ্রামিং করা হয়৷
সাধারণভাবে ডেটা টাইপ এবং ডেটা স্ট্রাকচার উভয়ই একই জিনিস বলে মনে হয় কারণ উভয়ই ডেটার প্রকৃতি এবং সংগঠিত করে তবে দুটির মধ্যে একটি ডেটার ধরন এবং প্রকৃতি বর্ণনা করে যখন অন্যটি সেই সংগ্রহগুলিকে উপস্থাপন করে যেখানে সেই ডেটা সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
ডাটা টাইপ এবং ডাটা স্ট্রাকচারের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যগুলি নিচে দেওয়া হল
| Sr. না। | কী | ডেটা টাইপ | ডেটা স্ট্রাকচার |
|---|---|---|---|
| 1 | সংজ্ঞা | ডেটা টাইপ হল প্রকৃতির উপস্থাপনা এবং ডেটার ধরন যা প্রোগ্রামিং-এ ব্যবহৃত হতে চলেছে বা অন্য কথায় ডেটা টাইপ সেই সমস্ত ডেটা বর্ণনা করে যা একটি সাধারণ সম্পত্তি ভাগ করে। উদাহরণস্বরূপ একটি পূর্ণসংখ্যা ডেটা টাইপ প্রতিটি পূর্ণসংখ্যাকে বর্ণনা করে যা কম্পিউটারগুলি পরিচালনা করতে পারে। | অন্যদিকে ডেটা স্ট্রাকচার হল এমন একটি সংগ্রহ যা ডেটা ধারণ করে যা ম্যানিপুলেট করা যায় এবং প্রোগ্রামিংয়ে ব্যবহার করা যায় যাতে অপারেশন এবং অ্যালগরিদমগুলি আরও সহজে প্রয়োগ করা যায়। যেমন ট্রি টাইপ ডেটা স্ট্রাকচার প্রায়শই দক্ষ সার্চিং অ্যালগরিদম দেয়। |
| 2 | বাস্তবায়ন | প্রোগ্রামিং-এ ডেটা টাইপ বিমূর্ত বাস্তবায়নে প্রয়োগ করা হয় যার সংজ্ঞা বিভিন্ন ভাষা বিভিন্ন উপায়ে প্রদান করে। | অন্যদিকে প্রোগ্রামিং-এ ডেটা টাইপগুলি সুনির্দিষ্ট বাস্তবায়নে প্রয়োগ করা হয় কারণ তাদের সংজ্ঞা ইতিমধ্যেই ভাষা দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যে তারা কী ধরণের ডেটা সংরক্ষণ করবে এবং মোকাবেলা করবে৷ |
| 3 | সঞ্চয়স্থান | ডেটা টাইপের ক্ষেত্রে ডেটার মান সংরক্ষণ করা হয় না কারণ এটি শুধুমাত্র সেই ধরনের ডেটা উপস্থাপন করে যা সংরক্ষণ করা যেতে পারে। | অন্যদিকে ডাটা স্ট্রাকচার ডেটা ধারণ করে তার মান সহ যা আসলে কম্পিউটারের মেন মেমরিতে স্থান অর্জন করে। এছাড়াও ডাটা স্ট্রাকচার একটি একক অবজেক্টের মধ্যে বিভিন্ন ধরনের এবং ডাটা ধারণ করতে পারে |
| 4 | অ্যাসাইনমেন্ট | যেহেতু ডেটা টাইপ ইতিমধ্যেই মানের প্রকারের প্রতিনিধিত্ব করে যা সংরক্ষণ করা যেতে পারে তাই মানগুলি সরাসরি ডেটা টাইপ ভেরিয়েবলগুলিতে বরাদ্দ করা যেতে পারে৷ | অন্যদিকে ডেটা স্ট্রাকচারের ক্ষেত্রে কিছু অ্যালগরিদম এবং ক্রিয়াকলাপ যেমন পুশ, পপ ইত্যাদি ব্যবহার করার জন্য ডেটা বরাদ্দ করা হয়। |
| 5 | পারফরম্যান্স | যদি ডেটা টাইপের ক্ষেত্রে শুধুমাত্র ডেটার ধরন এবং প্রকৃতি উদ্বেগজনক হয় তাই সময় জটিলতার কোনো সমস্যা নেই৷ | অন্যদিকে ডেটা স্ট্রাকচারের ক্ষেত্রে সময় জটিলতা আসে কারণ এটি প্রধানত এটি সংরক্ষিত ডেটার উপর যুক্তির ম্যানিপুলেশন এবং সঞ্চালন নিয়ে কাজ করে। |
