BigQuery

center|500px|شعار BigQuery

BigQuery: دليل شامل للمبتدئين

BigQuery هو مستودع بيانات سحابي قابل للتوسع بالكامل، يتميز بالسرعة، وبأسعار معقولة، وخالٍ من الخادم. يتيح لك تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وسهولة، باستخدام لغة SQL القياسية. يوفر Google Cloud Platform (GCP) هذه الخدمة القوية، مما يجعلها خيارًا شائعًا للشركات والمحللين الذين يحتاجون إلى معالجة وتحليل مجموعات بيانات كبيرة. هذا المقال موجه للمبتدئين، ويهدف إلى تقديم فهم شامل لـ BigQuery، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى بعض الاستخدامات العملية.

ما هو مستودع البيانات؟

قبل الخوض في تفاصيل BigQuery، من المهم فهم مفهوم مستودع البيانات. مستودع البيانات هو نظام مصمم لتخزين وإدارة كميات كبيرة من البيانات التاريخية من مصادر مختلفة. على عكس قواعد البيانات التشغيلية التي تركز على معالجة المعاملات اليومية، فإن مستودعات البيانات مُحسَّنة للاستعلامات التحليلية المعقدة وإعداد التقارير. BigQuery هو مثال على مستودع بيانات سحابي، مما يعني أنه يتم استضافته وتشغيله بواسطة مزود خدمة سحابية (Google في هذه الحالة). هذا يزيل الحاجة إلى إدارة البنية التحتية الخاصة بك، ويسمح لك بالتركيز على تحليل البيانات بدلاً من ذلك.

لماذا BigQuery؟

هناك العديد من الأسباب التي تجعل BigQuery خيارًا جذابًا لتحليل البيانات:

• **قابلية التوسع:** يمكن لـ BigQuery التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة، تصل إلى تيرابايت وحتى بيتابايت، دون الحاجة إلى تغييرات كبيرة في البنية التحتية.
• **السرعة:** يستخدم BigQuery معمارية عمودية وتخزينًا سحابيًا، مما يسمح له بتنفيذ الاستعلامات بسرعة كبيرة، حتى على مجموعات البيانات الكبيرة.
• **الفعالية من حيث التكلفة:** تدفع فقط مقابل التخزين والاستعلامات التي تستخدمها. لا توجد رسوم أولية أو التزامات طويلة الأجل.
• **سهولة الاستخدام:** يدعم BigQuery لغة SQL القياسية، مما يجعل من السهل على المحللين الذين لديهم خبرة في SQL البدء في استخدامه.
• **التكامل مع GCP:** يتكامل BigQuery بسلاسة مع خدمات Google Cloud Platform الأخرى، مثل Google Cloud Storage و Google Dataflow و Google Dataproc.
• **الأمان:** يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك، بما في ذلك التشفير والتحكم في الوصول.

المفاهيم الأساسية في BigQuery

• **المشاريع (Projects):** كل ما تفعله في GCP، بما في ذلك استخدام BigQuery، يتم تنظيمه داخل مشاريع. المشروع هو حاوية لمواردك، مثل مجموعات البيانات والجداول والاستعلامات.
• **مجموعات البيانات (Datasets):** مجموعة البيانات هي حاوية منطقية لتنظيم الجداول. يمكنك إنشاء مجموعات بيانات متعددة داخل مشروع واحد.
• **الجداول (Tables):** الجداول هي المكان الذي يتم فيه تخزين بياناتك الفعلية. تتكون الجداول من صفوف وأعمدة، تمامًا مثل الجداول في قواعد البيانات العلائقية.
• **الاستعلامات (Queries):** الاستعلامات هي طلبات تستخدم لـ استرجاع البيانات من الجداول. تُكتب الاستعلامات بلغة SQL.
• **الوظائف (Functions):** الوظائف هي إجراءات مُعرَّفة مسبقًا يمكن استخدامها في الاستعلامات لتنفيذ مهام معينة، مثل تحويل البيانات أو إجراء العمليات الحسابية.
• **طرق التحميل (Loading Methods):** هناك عدة طرق لتحميل البيانات إلى BigQuery، بما في ذلك تحميل الملفات من Google Cloud Storage، واستخدام BigQuery Data Transfer Service، واستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API).
• **التقسيم (Partitioning):** تقسيم الجداول يمكن أن يحسن أداء الاستعلام ويقلل التكلفة من خلال معالجة مجموعات فرعية فقط من البيانات.
• **التجميع (Clustering):** تجميع البيانات بناءً على أعمدة معينة يمكن أن يحسن أداء الاستعلامات التي تقوم بتصفية أو فرز البيانات بناءً على هذه الأعمدة.

كيفية البدء مع BigQuery

1. **إنشاء حساب Google Cloud Platform:** إذا لم يكن لديك حساب GCP بالفعل، فقم بإنشاء حساب على [1](https://cloud.google.com/). 2. **إنشاء مشروع:** في وحدة تحكم GCP، قم بإنشاء مشروع جديد. 3. **تمكين BigQuery API:** في مشروعك، قم بتمكين BigQuery API. 4. **الوصول إلى BigQuery:** يمكنك الوصول إلى BigQuery من خلال وحدة تحكم GCP أو من خلال سطر الأوامر باستخدام أداة `bq`. 5. **إنشاء مجموعة بيانات:** داخل مشروعك، قم بإنشاء مجموعة بيانات لتخزين جداولك. 6. **تحميل البيانات:** قم بتحميل البيانات إلى جداولك باستخدام إحدى طرق التحميل المتاحة. 7. **كتابة الاستعلامات:** اكتب استعلامات SQL لاسترجاع البيانات من جداولك. 8. **تحليل النتائج:** قم بتحليل النتائج باستخدام الأدوات التي تختارها.

أمثلة على استعلامات BigQuery

لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة البسيطة على استعلامات BigQuery:

• **استرجاع جميع البيانات من جدول:**

```sql SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table`; ```

• **استرجاع أعمدة معينة من جدول:**

```sql SELECT column1, column2 FROM `your-project.your_dataset.your_table`; ```

• **تصفية البيانات بناءً على شرط معين:**

```sql SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table` WHERE column1 = 'value'; ```

• **تجميع البيانات:**

```sql SELECT column1, COUNT(*) FROM `your-project.your_dataset.your_table` GROUP BY column1; ```

• **فرز البيانات:**

```sql SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table` ORDER BY column1 DESC; ```

تذكر استبدال `your-project` و `your_dataset` و `your_table` بأسماء مشروعك ومجموعة البيانات والجدول الفعلي.

BigQuery و تحليل البيانات المالية

BigQuery هو أداة قوية لتحليل البيانات المالية، بما في ذلك بيانات الأسهم، و العملات الأجنبية، و العملات المشفرة. يمكنك استخدامه لـ:

• **تحليل الاتجاهات:** تحديد الاتجاهات في أسعار الأصول. هذا يتضمن استخدام المتوسطات المتحركة و خطوط الاتجاه.
• **تحديد الأنماط:** اكتشاف الأنماط التي قد تشير إلى فرص تداول. على سبيل المثال، يمكنك البحث عن أنماط شموع اليابانية.
• **تقييم المخاطر:** قياس المخاطر المرتبطة باستثمارات مختلفة. يمكنك استخدام مقاييس مثل الانحراف المعياري و بيتا.
• **بناء نماذج تنبؤية:** تطوير نماذج للتنبؤ بأسعار الأصول. يمكنك استخدام التعلم الآلي لتحقيق ذلك.
• **تحليل حجم التداول:** مراقبة حجم التداول لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
• **استراتيجيات الخيارات الثنائية:** تحليل البيانات التاريخية لتطوير واختبار استراتيجيات الخيارات الثنائية المختلفة. على سبيل المثال، يمكنك تحليل استراتيجية 60 ثانية أو استراتيجية بينالي.
• **مؤشرات فنية:** حساب وتطبيق المؤشرات الفنية مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) و مؤشر الماكد (MACD) و مؤشر ستوكاستيك.
• **تحليل الارتباط:** تحديد العلاقات بين الأصول المختلفة.
• **تحليل التقلبات:** قياس تقلبات الأصول.
• **تحليل الدعم والمقاومة:** تحديد مستويات الدعم و المقاومة.
• **تحليل أنماط الرسوم البيانية:** التعرف على أنماط الرسوم البيانية مثل الرأس والكتفين و المثلثات.
• **تحليل فجوات الأسعار:** دراسة فجوات الأسعار وتأثيرها على التداول.
• **تحديد نقاط الدخول والخروج:** استخدام البيانات والتحليلات لتحديد أفضل نقاط الدخول والخروج للصفقات.
• **إدارة المخاطر:** تطبيق تقنيات إدارة المخاطر لتقليل الخسائر المحتملة.
• **تحسين الأداء:** تحليل نتائج التداول لتحسين الأداء المستقبلي.
• **اختبار الأداء الخلفي:** اختبار استراتيجيات التداول على البيانات التاريخية لتقييم فعاليتها.
• **تحليل سلوك المتداولين:** دراسة سلوك المتداولين الآخرين لتحديد الفرص المحتملة.
• **تحليل الأخبار والمعلومات:** دمج تحليل المشاعر للأخبار والمعلومات المالية في استراتيجيات التداول.
• **تحليل التداول الخوارزمي:** تطوير وتنفيذ خوارزميات التداول باستخدام BigQuery.
• **تحليل البيانات اللحظية:** معالجة وتحليل البيانات اللحظية في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات تداول سريعة.
• **تحليل الأنماط المتكررة:** استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات للعثور على أنماط متكررة في البيانات المالية.
• **تحليل التداول اليومي:** تحليل بيانات التداول اليومية لتحديد الفرص قصيرة الأجل.
• **تحليل التداول المتأرجح:** تحليل بيانات التداول المتأرجح لتحديد الفرص طويلة الأجل.
• **تحليل التداول طويل الأجل:** تحليل بيانات التداول طويلة الأجل لتحديد الاتجاهات الكلية.

موارد إضافية

• **وثائق BigQuery:** [2](https://cloud.google.com/bigquery/docs)
• **BigQuery Quickstarts:** [3](https://cloud.google.com/bigquery/docs/quickstarts)
• **BigQuery Tutorials:** [4](https://cloud.google.com/bigquery/docs/tutorials)
• **Google Cloud Skills Boost:** [5](https://www.cloudskillsboost.google/)

الخلاصة

BigQuery هو مستودع بيانات سحابي قوي وسهل الاستخدام يمكن أن يساعدك على تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وسهولة. سواء كنت محلل أعمال، أو عالم بيانات، أو متداول مالي، يمكن لـ BigQuery أن يوفر لك الرؤى التي تحتاجها لاتخاذ قرارات مستنيرة. من خلال فهم المفاهيم الأساسية واتباع الخطوات الموضحة في هذا المقال، يمكنك البدء في استخدام BigQuery لتحليل بياناتك وتحقيق أهدافك.

قاعدة بيانات تحليل البيانات Google Cloud Platform SQL استعلام مستودع البيانات تحليل مالي الأسهم العملات الأجنبية العملات المشفرة الخيارات الثنائية استراتيجيات التداول المؤشرات الفنية إدارة المخاطر التعلم الآلي حجم التداول التقسيم (Partitioning) التجميع (Clustering) Google Cloud Storage Google Dataflow Google Dataproc الرأس والكتفين المثلثات فجوات الأسعار الدعم والمقاومة المتوسطات المتحركة خطوط الاتجاه شموع اليابانية الانحراف المعياري بيتا مؤشر القوة النسبية (RSI) مؤشر الماكد (MACD) مؤشر ستوكاستيك تحليل المشاعر خوارزميات التداول البيانات اللحظية تقنيات التنقيب عن البيانات التداول اليومي التداول المتأرجح التداول طويل الأجل اختبار الأداء الخلفي استراتيجية 60 ثانية استراتيجية بينالي التحليل الفني تحليل حجم التداول تحليل الارتباط تحليل التقلبات تحليل أنماط الرسوم البيانية تحليل فجوات الأسعار إدارة المخاطر في التداول تحسين الأداء في التداول تحليل سلوك المتداولين تحليل البيانات اللحظية في التداول تحليل الأنماط المتكررة في التداول تحليل التداول اليومي تحليل التداول المتأرجح تحليل التداول طويل الأجل

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