Database sharding: Difference between revisions

Latest revision as of 10:08, 23 April 2025

تجزئة قواعد البيانات

تجزئة قواعد البيانات (Database Sharding) هي تقنية لتقسيم قاعدة بيانات كبيرة إلى أجزاء أصغر وأسْرع وأسهل في الإدارة، تسمى شظايا (Shards). تُستخدم هذه التقنية بشكل أساسي لمعالجة مشكلات قابلية التوسع (Scalability) والأداء في التطبيقات التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات. بدلاً من تخزين جميع البيانات على خادم قاعدة بيانات واحد، يتم توزيعها عبر عدة خوادم.

لماذا نحتاج إلى تجزئة قواعد البيانات؟

مع نمو التطبيق وزيادة عدد المستخدمين والبيانات، يمكن أن تصبح قاعدة البيانات نقطة اختناق (Bottleneck) تؤثر سلبًا على الأداء. يمكن أن يؤدي ذلك إلى:

بطء وقت الاستجابة (Response Time).
زيادة وقت المعالجة (Processing Time).
صعوبة إدارة قاعدة البيانات.
زيادة تكلفة الصيانة.

تعتبر تجزئة قواعد البيانات حلاً فعالاً لهذه المشكلات، حيث توفر:

تحسين الأداء: من خلال توزيع البيانات، تقل أحجام الشظايا الفردية، مما يؤدي إلى تحسين سرعة الاستعلامات (Queries) والتحديثات (Updates).
قابلية التوسع الأفقية: يمكن إضافة المزيد من الشظايا بسهولة لاستيعاب النمو المستقبلي في البيانات، دون الحاجة إلى ترقية الأجهزة الحالية.
تحسين التوافرية: إذا فشل أحد الخوادم التي تحتوي على شظية، فإن بقية النظام يظل يعمل بشكل طبيعي. هذا يعزز من القدرة على تحمل الأخطاء (Fault Tolerance).
تقليل التكاليف: يمكن استخدام أجهزة أقل تكلفة لتخزين كل شظية، مما يقلل من التكاليف الإجمالية.

كيف تعمل تجزئة قواعد البيانات؟

تعتمد تجزئة قواعد البيانات على تحديد مفتاح التجزئة (Shard Key). هذا المفتاح هو حقل أو مجموعة حقول في البيانات تستخدم لتحديد الشظية التي سيتم تخزين البيانات فيها. هناك عدة استراتيجيات لاختيار مفتاح التجزئة:

التجزئة حسب النطاق (Range Sharding): يتم تقسيم البيانات بناءً على نطاق من القيم لمفتاح التجزئة. على سبيل المثال، يمكن تقسيم بيانات العملاء بناءً على نطاق أرقام الهوية الوطنية.
التجزئة حسب القيمة (Hash Sharding): يتم استخدام دالة تجزئة (Hash Function) لتحويل قيمة مفتاح التجزئة إلى رقم يحدد الشظية. هذه الطريقة توفر توزيعًا أكثر توازنًا للبيانات.
التجزئة الموجهة (Directory-Based Sharding): يتم استخدام جدول بحث (Lookup Table) لتحديد الشظية التي سيتم تخزين البيانات فيها. هذه الطريقة توفر مرونة أكبر، ولكنها تتطلب صيانة إضافية.

استراتيجيات تجزئة قواعد البيانات
الاستراتيجية	الوصف	المزايا	العيوب	التجزئة حسب النطاق	تقسيم البيانات بناءً على نطاق من القيم	سهولة التنفيذ، مناسبة للاستعلامات النطاقية	قد يؤدي إلى عدم التوازن في توزيع البيانات	التجزئة حسب القيمة	استخدام دالة تجزئة لتحديد الشظية	توزيع متوازن للبيانات	صعوبة الاستعلامات النطاقية	التجزئة الموجهة	استخدام جدول بحث لتحديد الشظية	مرونة عالية	تتطلب صيانة إضافية

التحديات في تجزئة قواعد البيانات

على الرغم من فوائدها، فإن تجزئة قواعد البيانات تأتي مع بعض التحديات:

تعقيد الإدارة: إدارة العديد من الشظايا يمكن أن يكون معقدًا ويتطلب أدوات متخصصة.
الاستعلامات عبر الشظايا (Cross-Shard Queries): الاستعلامات التي تتطلب الوصول إلى بيانات من عدة شظايا يمكن أن تكون بطيئة ومعقدة.
إعادة التجزئة (Re-Sharding): تغيير مفتاح التجزئة أو إعادة توزيع البيانات بين الشظايا يمكن أن يكون عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
التعامل مع المعاملات الموزعة (Distributed Transactions): ضمان سلامة البيانات في بيئة موزعة يتطلب آليات خاصة.

أمثلة على أنظمة قواعد بيانات تدعم التجزئة

MongoDB: يوفر دعمًا أصليًا للتجزئة.
PostgreSQL: يمكن تحقيق التجزئة من خلال امتدادات (Extensions) مثل Citus.
MySQL: يمكن تحقيق التجزئة باستخدام أدوات مثل Vitess.
CockroachDB: قاعدة بيانات موزعة مصممة للتجزئة.

تجزئة قواعد البيانات وتداول الخيارات الثنائية

على الرغم من أن تجزئة قواعد البيانات لا ترتبط بشكل مباشر بتداول الخيارات الثنائية (Binary Options)، إلا أنها يمكن أن تكون حاسمة في بناء أنظمة تداول عالية الأداء. تتطلب منصات تداول الخيارات الثنائية التعامل مع كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، بما في ذلك:

بيانات أسعار الأصول: أسعار الأسهم والعملات والمؤشرات وغيرها.
بيانات المستخدمين: معلومات الحسابات والتداولات.
بيانات تاريخية: سجلات التداولات السابقة.

باستخدام تجزئة قواعد البيانات، يمكن لمنصات تداول الخيارات الثنائية:

تسريع تنفيذ الأوامر: من خلال تخزين بيانات المستخدمين وأسعار الأصول في شظايا منفصلة، يمكن تقليل وقت الاستجابة وبالتالي تسريع تنفيذ الأوامر.
تحسين تحليل البيانات: يمكن تحليل البيانات التاريخية بشكل أسرع وأكثر كفاءة من خلال توزيعها عبر عدة شظايا.
زيادة القدرة على تحمل الأحمال: يمكن التعامل مع الزيادة المفاجئة في عدد المستخدمين والتداولات دون التأثير على الأداء.

استراتيجيات تداول ذات صلة

التحليل الفني وحجم التداول

الموارد الإضافية

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-=== تجزئة قواعد البيانات: دليل شامل للمبتدئين ===
+=== تجزئة قواعد البيانات ===
-'''مقدمة'''
+'''تجزئة قواعد البيانات''' (Database Sharding) هي تقنية لتقسيم قاعدة بيانات كبيرة إلى أجزاء أصغر وأسْرع وأسهل في الإدارة، تسمى '''شظايا''' (Shards). تُستخدم هذه التقنية بشكل أساسي لمعالجة مشكلات '''قابلية التوسع''' (Scalability) والأداء في التطبيقات التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات. بدلاً من تخزين جميع البيانات على خادم قاعدة بيانات واحد، يتم توزيعها عبر عدة خوادم.
-مع النمو الهائل في حجم البيانات التي تتعامل معها تطبيقات [[العملات المشفرة]]، أصبح التعامل مع قواعد البيانات التقليدية تحديًا كبيرًا.  تُعد '''تجزئة قواعد البيانات''' (Database Sharding) حلاً فعالاً لتوسيع نطاق قواعد البيانات أفقياً، وتحسين الأداء، وتقليل زمن الاستجابة. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى شرح مفهوم التجزئة، ومزاياها، وعيوبها، وكيفية تطبيقها، مع التركيز على أهميتها في سياق تداول [[الخيارات الثنائية]] والتحليل المالي.
+== لماذا نحتاج إلى تجزئة قواعد البيانات؟ ==
-== ما هي تجزئة قواعد البيانات؟ ==
+مع نمو التطبيق وزيادة عدد المستخدمين والبيانات، يمكن أن تصبح قاعدة البيانات نقطة اختناق (Bottleneck) تؤثر سلبًا على الأداء. يمكن أن يؤدي ذلك إلى:
-تجزئة قواعد البيانات هي عملية تقسيم قاعدة بيانات كبيرة إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة، تسمى '''أجزاء''' (Shards). كل جزء يحتوي على مجموعة فريدة من البيانات، ويتم تخزينه على خادم قاعدة بيانات منفصل.  بدلاً من امتلاك خادم واحد يتعامل مع كل البيانات، يتم توزيع الحمل على عدة خوادم، مما يؤدي إلى تحسين الأداء بشكل كبير.  تخيل أن لديك مكتبة ضخمة، بدلاً من محاولة البحث في كل الكتب في نفس الوقت، تقوم بتقسيم المكتبة إلى أقسام: قسم الروايات، قسم التاريخ، قسم العلوم، إلخ.  كل قسم هو تجزئة.
+*   بطء وقت الاستجابة (Response Time).
+*   زيادة وقت المعالجة (Processing Time).
-== لماذا نحتاج إلى تجزئة قواعد البيانات؟ ==
+*   صعوبة إدارة قاعدة البيانات.
+*   زيادة تكلفة الصيانة.
-هناك عدة أسباب تدفعنا إلى استخدام تجزئة قواعد البيانات:
+تعتبر تجزئة قواعد البيانات حلاً فعالاً لهذه المشكلات، حيث توفر:
-* '''قابلية التوسع الأفقية:'''  يمكن إضافة المزيد من الأجزاء بسهولة مع زيادة حجم البيانات، دون الحاجة إلى الترقية إلى خوادم أكثر قوة (قابلية التوسع الرأسية).
+*   '''تحسين الأداء:''' من خلال توزيع البيانات، تقل أحجام الشظايا الفردية، مما يؤدي إلى تحسين سرعة الاستعلامات (Queries) والتحديثات (Updates).
-* '''تحسين الأداء:'''  تقليل حجم البيانات التي يجب على كل خادم معالجتها يؤدي إلى تحسين أوقات الاستجابة وتقليل زمن الوصول.
+*   '''قابلية التوسع الأفقية:''' يمكن إضافة المزيد من الشظايا بسهولة لاستيعاب النمو المستقبلي في البيانات، دون الحاجة إلى ترقية الأجهزة الحالية.
-* '''توزيع الحمل:'''  توزيع عبء العمل على عدة خوادم يمنع التحميل الزائد على خادم واحد.
+*   '''تحسين التوافرية:''' إذا فشل أحد الخوادم التي تحتوي على شظية، فإن بقية النظام يظل يعمل بشكل طبيعي. هذا يعزز من '''القدرة على تحمل الأخطاء''' (Fault Tolerance).
-* '''المرونة:'''  يمكن تخصيص كل جزء ليتناسب مع احتياجات معينة، مثل تخزين بيانات المستخدمين في منطقة جغرافية معينة.
+*   '''تقليل التكاليف:''' يمكن استخدام أجهزة أقل تكلفة لتخزين كل شظية، مما يقلل من التكاليف الإجمالية.
-* '''تقليل التكاليف:'''  قد يكون استخدام عدة خوادم أرخص من الترقية إلى خادم واحد كبير.
 == كيف تعمل تجزئة قواعد البيانات؟ ==
-تعتمد عملية التجزئة على '''مفتاح التجزئة''' (Shard Key)، وهو حقل في البيانات يستخدم لتحديد الجزء الذي سيتم تخزين البيانات فيه.  هناك عدة استراتيجيات لاختيار مفتاح التجزئة:
+تعتمد تجزئة قواعد البيانات على تحديد '''مفتاح التجزئة''' (Shard Key). هذا المفتاح هو حقل أو مجموعة حقول في البيانات تستخدم لتحديد الشظية التي سيتم تخزين البيانات فيها. هناك عدة استراتيجيات لاختيار مفتاح التجزئة:
-* '''النطاق (Range):'''  توزيع البيانات بناءً على نطاق من القيم (مثل الأرقام أو التواريخ). [[تحليل النطاق]] يمكن أن يكون مفيدًا هنا.
-* '''التجزئة (Hash):'''  استخدام دالة تجزئة لتعيين البيانات إلى أجزاء بشكل عشوائي.
-* '''القائمة (List):'''  تحديد قائمة بالأجزاء التي يمكن تخزين البيانات فيها.
-* '''الجغرافيا (Geography):'''  توزيع البيانات بناءً على الموقع الجغرافي.
-'''جدول مقارنة استراتيجيات التجزئة'''
+*   '''التجزئة حسب النطاق (Range Sharding):''' يتم تقسيم البيانات بناءً على نطاق من القيم لمفتاح التجزئة. على سبيل المثال، يمكن تقسيم بيانات العملاء بناءً على نطاق أرقام الهوية الوطنية.
+*   '''التجزئة حسب القيمة (Hash Sharding):''' يتم استخدام دالة تجزئة (Hash Function) لتحويل قيمة مفتاح التجزئة إلى رقم يحدد الشظية. هذه الطريقة توفر توزيعًا أكثر توازنًا للبيانات.
+*   '''التجزئة الموجهة (Directory-Based Sharding):''' يتم استخدام جدول بحث (Lookup Table) لتحديد الشظية التي سيتم تخزين البيانات فيها. هذه الطريقة توفر مرونة أكبر، ولكنها تتطلب صيانة إضافية.
 {| class="wikitable"
-|+ استراتيجيات التجزئة
+|+ استراتيجيات تجزئة قواعد البيانات
 |-
-| '''الاستراتيجية''' || '''المزايا''' || '''العيوب'''
+| الاستراتيجية || الوصف || المزايا || العيوب
-|-
+| التجزئة حسب النطاق || تقسيم البيانات بناءً على نطاق من القيم || سهولة التنفيذ، مناسبة للاستعلامات النطاقية || قد يؤدي إلى عدم التوازن في توزيع البيانات
-| النطاق  || سهولة الاستعلامات النطاقية || نقاط ساخنة محتملة
+| التجزئة حسب القيمة || استخدام دالة تجزئة لتحديد الشظية || توزيع متوازن للبيانات || صعوبة الاستعلامات النطاقية
-|-
+| التجزئة الموجهة || استخدام جدول بحث لتحديد الشظية || مرونة عالية || تتطلب صيانة إضافية
-| التجزئة || توزيع متساوٍ للبيانات  || صعوبة الاستعلامات النطاقية
-|-
-| القائمة || مرونة عالية || صعوبة الإدارة
-|-
-| الجغرافيا || تحسين الأداء للمستخدمين المحليين || تعقيد إدارة البيانات عبر المناطق
 |}
-== تجزئة قواعد البيانات وتداول الخيارات الثنائية ==
+== التحديات في تجزئة قواعد البيانات ==
-في سياق تداول [[الخيارات الثنائية]]، يمكن أن تكون تجزئة قواعد البيانات حاسمة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات، مثل:
+على الرغم من فوائدها، فإن تجزئة قواعد البيانات تأتي مع بعض التحديات:
-* '''بيانات الأسعار التاريخية:'''  تخزين بيانات أسعار الأصول المختلفة على مدى فترات زمنية طويلة. [[الشموع اليابانية]] و [[التحليل الفني]] يعتمدان على هذه البيانات.
+*   '''تعقيد الإدارة:''' إدارة العديد من الشظايا يمكن أن يكون معقدًا ويتطلب أدوات متخصصة.
-* '''بيانات المستخدمين:'''  معلومات حول المستخدمين، ومعاملاتهم، واستراتيجياتهم.
+*   '''الاستعلامات عبر الشظايا (Cross-Shard Queries):''' الاستعلامات التي تتطلب الوصول إلى بيانات من عدة شظايا يمكن أن تكون بطيئة ومعقدة.
-* '''سجلات التداول:'''  تسجيل كل عملية تداول، بما في ذلك الوقت، والسعر، والكمية، والنتيجة.
+*   '''إعادة التجزئة (Re-Sharding):''' تغيير مفتاح التجزئة أو إعادة توزيع البيانات بين الشظايا يمكن أن يكون عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
-* '''بيانات التحليل:'''  نتائج التحليل الفني والأساسي، وإشارات التداول. [[مؤشر القوة النسبية]] و [[مؤشر الماكد]] يتطلبان معالجة كميات كبيرة من البيانات.
+*   '''التعامل مع المعاملات الموزعة (Distributed Transactions):''' ضمان سلامة البيانات في بيئة موزعة يتطلب آليات خاصة.
-بدون تجزئة قواعد البيانات، قد تواجه منصات تداول الخيارات الثنائية صعوبات في:
+== أمثلة على أنظمة قواعد بيانات تدعم التجزئة ==
-* '''معالجة الطلبات بسرعة:'''  زمن الاستجابة البطيء يمكن أن يؤدي إلى خسائر للمتداولين.
+*   '''MongoDB:''' يوفر دعمًا أصليًا للتجزئة.
-* '''تحليل البيانات بكفاءة:'''  صعوبة استخراج رؤى قيمة من البيانات يمكن أن تؤثر على دقة استراتيجيات التداول.
+*   '''PostgreSQL:''' يمكن تحقيق التجزئة من خلال امتدادات (Extensions) مثل Citus.
-* '''توسيع نطاق المنصة:'''  عدم القدرة على استيعاب عدد متزايد من المستخدمين والمعاملات.
+*   '''MySQL:''' يمكن تحقيق التجزئة باستخدام أدوات مثل Vitess.
+*   '''CockroachDB:''' قاعدة بيانات موزعة مصممة للتجزئة.
-== تحديات تجزئة قواعد البيانات ==
+== تجزئة قواعد البيانات وتداول الخيارات الثنائية ==
-على الرغم من مزاياها العديدة، إلا أن تجزئة قواعد البيانات تأتي مع بعض التحديات:
-* '''تعقيد الإدارة:'''  إدارة عدة أجزاء من قاعدة البيانات أكثر تعقيدًا من إدارة قاعدة بيانات واحدة.
+على الرغم من أن تجزئة قواعد البيانات لا ترتبط بشكل مباشر بتداول '''الخيارات الثنائية''' (Binary Options)، إلا أنها يمكن أن تكون حاسمة في بناء أنظمة تداول عالية الأداء. تتطلب منصات تداول الخيارات الثنائية التعامل مع كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، بما في ذلك:
-* '''الاستعلامات عبر الأجزاء:'''  الاستعلامات التي تتطلب الوصول إلى البيانات الموجودة في عدة أجزاء يمكن أن تكون بطيئة ومعقدة.  [[الاستعلامات الموزعة]] هي الحل هنا.
-* '''اتساق البيانات:'''  ضمان اتساق البيانات عبر جميع الأجزاء يمكن أن يكون صعبًا.  [[معاملات ACID]] مهمة في هذا السياق.
-* '''إعادة التجزئة:'''  تغيير مفتاح التجزئة أو إضافة أجزاء جديدة يمكن أن تكون عملية معقدة ومكلفة.
-== أدوات وتقنيات تجزئة قواعد البيانات ==
+*   '''بيانات أسعار الأصول:''' أسعار الأسهم والعملات والمؤشرات وغيرها.
+*   '''بيانات المستخدمين:''' معلومات الحسابات والتداولات.
+*   '''بيانات تاريخية:''' سجلات التداولات السابقة.
-هناك العديد من الأدوات والتقنيات المتاحة لتجزئة قواعد البيانات، بما في ذلك:
+باستخدام تجزئة قواعد البيانات، يمكن لمنصات تداول الخيارات الثنائية:
-* '''MongoDB:'''  قاعدة بيانات NoSQL تدعم التجزئة المدمجة.
+*   '''تسريع تنفيذ الأوامر:''' من خلال تخزين بيانات المستخدمين وأسعار الأصول في شظايا منفصلة، يمكن تقليل وقت الاستجابة وبالتالي تسريع تنفيذ الأوامر.
-* '''CockroachDB:'''  قاعدة بيانات SQL موزعة مصممة للتجزئة.
+*   '''تحسين تحليل البيانات:''' يمكن تحليل البيانات التاريخية بشكل أسرع وأكثر كفاءة من خلال توزيعها عبر عدة شظايا.
-* '''Vitess:'''  نظام لتجزئة قواعد بيانات MySQL.
+*   '''زيادة القدرة على تحمل الأحمال:''' يمكن التعامل مع الزيادة المفاجئة في عدد المستخدمين والتداولات دون التأثير على الأداء.
-* '''Apache Cassandra:''' قاعدة بيانات NoSQL موزعة.
 == استراتيجيات تداول ذات صلة ==
-* [[تداول الاتجاه]]
+*   [[استراتيجية مارتينجال]]
-* [[تداول الاختراق]]
+*   [[استراتيجية فيبوناتشي]]
-* [[تداول التذبذب]]
+*   [[استراتيجية متوسطات متحركة]]
-* [[تداول الأخبار]]
+*   [[استراتيجية الاختراق]]
-* [[التحليل الأساسي]]
+*   [[استراتيجية الارتداد]]
-* [[التحليل الفني]]
+*   [[تداول الأخبار]]
-* [[استراتيجية مارتينجال]]
+*   [[تداول الاتجاه]]
-* [[استراتيجية فيبوناتشي]]
+*   [[تداول المضاربة]]
-* [[استراتيجية المتوسطات المتحركة]]
+*   [[تداول المدى]]
-* [[تداول السكالبينج]]
+*   [[تداول الاختراقات الكاذبة]]
-* [[تداول الدقيقة]]
+*   [[تداول النماذج الفنية]]
-* [[تداول اليوم]]
+*   [[تداول الاختلاف]]
-* [[تداول المدى]]
+*   [[استراتيجية التحوط]]
-* [[تداول الانعكاس]]
+*   [[تداول المومنتوم]]
-* [[تداول الاختراق الزائف]]
+*   [[تداول القنوات]]
-== تحليل حجم التداول ==
+== التحليل الفني وحجم التداول ==
-* [[حجم التداول]]
+*   [[الشموع اليابانية]]
-* [[حجم الأمر]]
+*   [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
-* [[عمق السوق]]
+*   [[مؤشر الماكد (MACD)]]
-* [[كتاب الأوامر]]
+*   [[مؤشر ستوكاستيك]]
-* [[مؤشر حجم التداول]]
+*   [[خطوط بولينجر]]
+*   [[تحليل حجم التداول]]
+*   [[التقارب والتباعد]]
+*   [[أنماط الشموع]]
+*   [[التحليل الموجي]]
+*   [[مستويات الدعم والمقاومة]]
+*   [[الرسم البياني]]
+*   [[التحليل الأساسي]]
+*   [[التحليل الفني المتقدم]]
+*   [[أنماط الرسوم البيانية]]
+*   [[إدارة المخاطر]]
-== خلاصة ==
+== الموارد الإضافية ==
-تجزئة قواعد البيانات هي تقنية قوية يمكن أن تساعد تطبيقات [[العملات المشفرة]] ومنصات تداول [[الخيارات الثنائية]] على التعامل مع كميات هائلة من البيانات وتحسين الأداء.  على الرغم من وجود بعض التحديات، إلا أن الفوائد تفوق العيوب في العديد من الحالات.  فهم مبادئ التجزئة واختيار الاستراتيجية المناسبة يمكن أن يكون له تأثير كبير على نجاح أي تطبيق يعتمد على البيانات.  [[الأمن السيبراني]] و [[حماية البيانات]] يجب أن يكونا جزءًا لا يتجزأ من عملية التجزئة.  [[التعلم الآلي]] يمكن استخدامه لتحسين استراتيجيات التجزئة. [[تشفير البيانات]] ضروري لحماية البيانات الحساسة. [[مراقبة الأداء]] ضرورية لضمان أداء النظام الأمثل. [[النسخ الاحتياطي والاستعادة]] يجب أن يكونا جزءاً من خطة التجزئة. [[تحسين الاستعلام]] يمكن أن يحسن أداء الاستعلامات عبر الأجزاء.
+*   [[قاعدة بيانات]]
+*   [[قابلية التوسع]]
+*   [[الأداء (حوسبة)]]
+*   [[توزيع البيانات]]
+*   [[معاملات]]
+*   [[تكامل البيانات]]
+*   [[تحسين الاستعلام]]
+*   [[إدارة قواعد البيانات]]
+*   [[أمن قواعد البيانات]]
+*   [[النسخ الاحتياطي والاستعادة]]
-[[Category:الفئة:تجزئة_قواعد_البيانات]]
+[[Category:قواعد_البيانات]]
 == ابدأ التداول الآن ==