Connection pool added

sections/database/README.md

@@ -66,7 +66,23 @@ Query লিখার সময় আমরা Query Optimize ভাবে লি
 
 ### Database Sharding
 
-Horizontal Scaling কে Sharding বলে। Database Sharding হল টেবিল থেকে ডেটা পৃথক করা। উদাহরণ বলা যায়, ডাটাবেসের ডেটা/row যদি বাড়তে থাকে এবং এত পরিমাণ ডেটা/row বেড়ে গেল যার ফলে ডাটাবেস টেবিলে আর স্টোর করা যায় না তখন আমরা ডেটাগুলোকে মূল টেবিল থেকে পৃথক করে অন্যান্য shard টেবিলে distribute করে রাখি সেটাই Database Sharding।
+Database Sharding হল টেবিল থেকে ডেটা পৃথক করা। উদাহরণ বলা যায়, ডাটাবেসের ডেটা/row যদি বাড়তে থাকে এবং এত পরিমাণ ডেটা/row বেড়ে গেল যার ফলে ডাটাবেস টেবিলে আর স্টোর করা যায় না তখন আমরা ডেটাগুলোকে মূল টেবিল থেকে পৃথক করে অন্যান্য shard টেবিলে distribute করে রাখি সেটাই Database Sharding।
+
+### Connection Pool
+
+এটি ডেটাবেসের একাধিক connection open করে রাখে যাতে বার বার সেই ডেটাবেসে আসা রিকোয়েস্ট'গুলোকে এসব connection এর মধ্য দিয়ে সার্ভ করে। সাধারণত ডেটাবেসে কোনো ক্লায়েন্ট যখন রিকোয়েস্ট করে তখন তার জন্য একটি dedicated tcp connection তৈরী হয়ে থাকে, যখন ক্লায়েন্ট এর কাজ শেষ হয়ে যাবে তখন tcp connection শেষ হয়ে যাবে। ।
+
+<p align="center">
+  <img src="./images/db-1.png" alt="database">
+</p>
+
+এরকম প্রতিটি ক্লায়েন্ট এর ক্ষেত্রে নতুন connection তৈরী হয়। এখন হাজার হাজার ক্লায়েন্ট ডেটাবেসে connection তৈরী করার চেষ্টা করে তখন Latency বৃদ্ধি পায়। এটি এড়াতে Connection Pool ব্যবহার করা হয়।
+
+এটি একটি pool যেখানে একাধিক connection open হয়ে থাকবে, যখন কোনো ক্লায়েন্ট রিকোয়েস্ট আসবে তখন একটি connection সেই ক্লায়েন্ট ব্যবহার করতে পারবে। এতে করে বার বার connection তৈরী হওয়া এবং নষ্ট হওয়া থেকে এড়াতে পারব। আমরা specifically বলে দিতে পারব কয়টি connection, pool এর ভিতর থাকবে। ক্লায়েন্ট রিকোয়েস্ট pool এর connection এর চেয়ে বেশি হয়ে গেলে client কে wait করা লাগবে।
+
+<p align="center">
+  <img src="./images/db-2.png" alt="database">
+</p>
 
 ### Hardware এবং Infrastructure