GROUP BY clause: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
Line 1: Line 1:
'''عبارة GROUP BY في SQL: دليل شامل للمبتدئين'''
'''عبارة GROUP BY في لغة SQL: دليل شامل للمبتدئين'''


== مقدمة ==
== مقدمة ==


تُعد عبارة ''GROUP BY'' من أقوى وأكثر عبارات SQL استخدامًا، خاصةً عند التعامل مع البيانات الكبيرة وتحليلها. تسمح لك هذه العبارة بتجميع الصفوف التي لها نفس القيم في عمود أو مجموعة أعمدة معينة، مما يتيح لك إجراء عمليات حسابية (مثل المتوسط، المجموع، الحد الأقصى، الحد الأدنى، والعد) على كل مجموعة. هذا الدليل موجه للمبتدئين في SQL، ويهدف إلى شرح مفهوم عبارة ''GROUP BY'' وكيفية استخدامها بشكل فعال.  سوف نربط هذا المفهوم أيضًا بمجال [[تداول الخيارات الثنائية]]، حيث يمكن استخدام تحليل البيانات المجمعة لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.
تُعد عبارة `GROUP BY` من أقوى وأكثر عبارات لغة SQL استخدامًا. تسمح لك بتجميع الصفوف التي لها قيم متطابقة في عمود واحد أو أكثر، ثم إجراء عمليات حسابية على هذه المجموعات. هذا مفيد بشكل خاص في [[تحليل البيانات]] واستخلاص رؤى ذات معنى من قواعد البيانات الكبيرة. في هذا المقال، سنشرح بالتفصيل كيفية عمل `GROUP BY` مع أمثلة عملية، وكيفية دمجها مع [[الدوال التجميعية]] للحصول على نتائج قوية.


== ما هي عبارة GROUP BY؟ ==
== ما هي عبارة GROUP BY؟ ==


ببساطة، عبارة ''GROUP BY'' تقسم مجموعة النتائج إلى مجموعات بناءً على القيم الموجودة في عمود واحد أو أكثر. بعد ذلك، يمكنك تطبيق [[دوال التجميع]] (Aggregate Functions) على كل مجموعة على حدة. دوال التجميع الأساسية تتضمن:
ببساطة، تقوم `GROUP BY` بتقسيم البيانات إلى مجموعات بناءً على قيم محددة في عمود أو مجموعة أعمدة. تخيل أن لديك جدولًا يحتوي على بيانات مبيعات لمنتجات مختلفة. باستخدام `GROUP BY`، يمكنك تجميع المبيعات حسب المنتج لمعرفة إجمالي المبيعات لكل منتج.


*  ''COUNT()'' : تحسب عدد الصفوف في المجموعة.
== بناء الجملة ==
*  ''SUM()'' : تحسب مجموع القيم في عمود معين في المجموعة.
*  ''AVG()'' : تحسب متوسط القيم في عمود معين في المجموعة.
*  ''MIN()'' : تحدد أصغر قيمة في عمود معين في المجموعة.
*  ''MAX()'' : تحدد أكبر قيمة في عمود معين في المجموعة.


== بناء جملة عبارة GROUP BY ==
بناء الجملة الأساسي لعبارة `GROUP BY` هو:
 
البناء العام لعبارة ''GROUP BY'' هو كما يلي:


```sql
```sql
SELECT column1, column2, ..., aggregate_function(column)
SELECT column1, column2, ... , function(columnX)
FROM table_name
FROM table_name
WHERE condition
WHERE condition
GROUP BY column1, column2, ...
GROUP BY column1, column2, ...
ORDER BY column;
ORDER BY columnY;
```
```


*  ''SELECT'' : تحدد الأعمدة التي تريد عرضها.
*  `SELECT`: يحدد الأعمدة التي تريد عرضها في النتيجة.
*  ''FROM'' : تحدد الجدول الذي تريد استخدامه.
*  `FROM`: يحدد الجدول الذي تريد الاستعلام منه.
*  ''WHERE'' (اختياري) : تحدد الشروط التي يجب أن تستوفيها الصفوف.
*  `WHERE`: (اختياري) يحدد شروطًا لتصفية الصفوف قبل التجميع.
*  ''GROUP BY'' : تحدد الأعمدة التي تريد التجميع بناءً عليها.
*  `GROUP BY`: يحدد الأعمدة التي سيتم التجميع بناءً عليها.
*  ''ORDER BY'' (اختياري) : تحدد ترتيب عرض النتائج.
*  `ORDER BY`: (اختياري) يحدد ترتيب عرض النتائج.
*  `function(columnX)`: هي [[دالة تجميعية]] مثل `SUM()`, `AVG()`, `COUNT()`, `MIN()`, `MAX()`.


== مثال عملي ==
== الدوال التجميعية مع GROUP BY ==


لنفترض أن لدينا جدولاً باسم ''Trades'' يحتوي على معلومات حول عمليات التداول في سوق [[العملات المشفرة]]، مع الأعمدة التالية:
لا تعمل `GROUP BY` بمفردها بشكل فعال. غالبًا ما يتم استخدامها مع [[الدوال التجميعية]] للحصول على معلومات موجزة عن كل مجموعة. إليك بعض الدوال التجميعية الشائعة:


*  ''TraderID'' : معرف المتداول.
*  `COUNT()`: تحسب عدد الصفوف في كل مجموعة.
*  ''Asset'' : الأصل المتداول (مثل BTC/USD).
*  `SUM()`: تحسب مجموع القيم في عمود معين لكل مجموعة.
*  ''TradeDate'' : تاريخ التداول.
*  `AVG()`: تحسب متوسط القيم في عمود معين لكل مجموعة.
*  ''Profit'' : الربح أو الخسارة من التداول.
*  `MIN()`: تجد أصغر قيمة في عمود معين لكل مجموعة.
*  `MAX()`: تجد أكبر قيمة في عمود معين لكل مجموعة.


نريد معرفة إجمالي الربح لكل متداول.  يمكننا تحقيق ذلك باستخدام عبارة ''GROUP BY'' كما يلي:
== أمثلة عملية ==
 
لنأخذ مثالاً بسيطًا: لدينا جدول باسم `Orders` يحتوي على الأعمدة التالية: `OrderID`, `CustomerID`, `OrderDate`, `Amount`.
 
{| class="wikitable"
|+ جدول Orders
|=== الأوامر ===|
| OrderID | CustomerID | OrderDate    | Amount |
| 1      | 101        | 2023-10-26  | 100    |
| 2      | 102        | 2023-10-27  | 150    |
| 3      | 101        | 2023-10-28  | 200    |
| 4      | 103        | 2023-10-29  | 50    |
| 5      | 102        | 2023-10-30  | 120    |
|}
 
**مثال 1: حساب إجمالي مبلغ الطلبات لكل عميل:**


```sql
```sql
SELECT TraderID, SUM(Profit) AS TotalProfit
SELECT CustomerID, SUM(Amount) AS TotalAmount
FROM Trades
FROM Orders
GROUP BY TraderID;
GROUP BY CustomerID;
```
```


هذا الاستعلام سيقوم بتجميع الصفوف بناءً على ''TraderID''، ثم سيحسب مجموع الربح (''Profit'') لكل متداول، ويعرض النتيجة مع اسم المتداول وإجمالي الربحه.
ستكون النتيجة:


== استخدام عبارة HAVING مع GROUP BY ==
{| class="wikitable"
|+ إجمالي مبلغ الطلبات لكل عميل
|=== النتائج ===|
| CustomerID | TotalAmount |
| 101        | 300        |
| 102        | 270        |
| 103        | 50          |
|}


في بعض الأحيان، قد تحتاج إلى تصفية المجموعات بعد تجميعها.  هنا يأتي دور عبارة ''HAVING''.  تشبه ''HAVING'' عبارة ''WHERE''، ولكنها تعمل على المجموعات بدلاً من الصفوف الفردية.
**مثال 2: حساب عدد الطلبات لكل عميل:**


مثال: نريد معرفة المتداولين الذين حققوا ربحًا إجماليًا يزيد عن 1000 دولار.
```sql
SELECT CustomerID, COUNT(*) AS NumberOfOrders
FROM Orders
GROUP BY CustomerID;
```
 
ستكون النتيجة:
 
{| class="wikitable"
|+ عدد الطلبات لكل عميل
|=== النتائج ===|
| CustomerID | NumberOfOrders |
| 101        | 2              |
| 102        | 2              |
| 103        | 1              |
|}
 
== جملة HAVING ==
 
في بعض الأحيان، قد تحتاج إلى تصفية المجموعات بعد تجميعها. هنا يأتي دور عبارة `HAVING`.  تشبه `HAVING` عبارة `WHERE`، ولكنها تطبق على المجموعات بدلاً من الصفوف الفردية.
 
**مثال: عرض العملاء الذين لديهم إجمالي طلبات أكبر من 250:**


```sql
```sql
SELECT TraderID, SUM(Profit) AS TotalProfit
SELECT CustomerID, SUM(Amount) AS TotalAmount
FROM Trades
FROM Orders
GROUP BY TraderID
GROUP BY CustomerID
HAVING SUM(Profit) > 1000;
HAVING SUM(Amount) > 250;
```
```


== اعتبارات مهمة ==
== اعتبارات هامة ==
 
*  يجب أن تحتوي أي أعمدة في عبارة `SELECT` ليست جزءًا من دالة تجميعية، أن تكون أيضًا في عبارة `GROUP BY`.
*  تأكد من فهمك لأداء الاستعلامات التي تستخدم `GROUP BY`، خاصةً مع الجداول الكبيرة. استخدام [[الفهارس]] يمكن أن يحسن الأداء بشكل كبير.
*  يمكنك استخدام `GROUP BY` مع عدة أعمدة لإنشاء مجموعات أكثر تحديدًا.
 
== تطبيقات متقدمة ==


*  يجب أن تتضمن أي أعمدة في عبارة ''SELECT'' غير المستخدمة في دوال التجميع (Aggregate Functions) أيضًا في عبارة ''GROUP BY''.
*  [[Subqueries]]: يمكن استخدام `GROUP BY` داخل الاستعلامات الفرعية للحصول على نتائج أكثر تعقيدًا.
*  يمكنك التجميع بناءً على أعمدة متعددة.
*  [[JOINs]]: يمكن دمج `GROUP BY` مع عمليات الربط (`JOIN`) لجمع البيانات من جداول متعددة ثم تجميعها.
*  يمكن استخدام عبارة ''ORDER BY'' لترتيب النتائج بعد التجميع.
*   [[Window Functions]]: توفر وظائف النافذة بدائل قوية لـ `GROUP BY` في بعض الحالات، خاصةً عندما تحتاج إلى الوصول إلى البيانات الأصلية مع إجراء العمليات الحسابية.
*   تذكر أن عبارة ''WHERE'' تُستخدم لتصفية الصفوف *قبل* التجميع، بينما تُستخدم عبارة ''HAVING'' لتصفية المجموعات *بعد* التجميع.


== تطبيقات في تداول الخيارات الثنائية ==
== علاقة GROUP BY بتداول الخيارات الثنائية (مفاهيم مشابهة) ==


يمكن استخدام عبارة ''GROUP BY'' في تحليل بيانات تداول [[الخيارات الثنائية]] بعدة طرق:
على الرغم من أن `GROUP BY` هي عبارة SQL، إلا أن مفهوم التجميع والتحليل الإحصائي يمكن مقارنته بتقنيات مستخدمة في [[تداول الخيارات الثنائية]]. على سبيل المثال:


*  **تحليل الأداء حسب الأصل:** معرفة الأصول التي تحقق أعلى معدل ربح.
*  **تحليل الاتجاهات (Trend Analysis):** تجميع البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات السعرية.
*  **تحليل الأداء حسب الوقت:** تحديد الأوقات التي يكون فيها التداول أكثر ربحية.
*  **تحديد مستويات الدعم والمقاومة (Support and Resistance Levels):** تجميع البيانات السعرية لتحديد المستويات الرئيسية التي يمكن أن تؤثر على حركة السعر.
*  **تحليل الأداء حسب الاستراتيجية:** تقييم فعالية استراتيجيات التداول المختلفة.
*  **إدارة المخاطر (Risk Management):** تجميع الصفقات بناءً على خصائصها (مثل الأصول، وقت انتهاء الصلاحية) لتقييم المخاطر الإجمالية.
*   **تحليل حجم التداول:** فهم العلاقة بين حجم التداول والربحية.
*  **استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy):** تجميع الخسائر لزيادة حجم التداول التالي.
*  **استراتيجية فيبوناتشي (Fibonacci Strategy):** تجميع البيانات لتحديد مستويات فيبوناتشي المحتملة.
*  **استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy):** تجميع البيانات لتحديد نقاط الاختراق المحتملة.
*  **استراتيجية المتوسطات المتحركة (Moving Average Strategy):** تجميع البيانات لحساب المتوسطات المتحركة.
*  **مؤشر القوة النسبية (RSI):** يعتمد على تجميع التغيرات السعرية.
*  **مؤشر MACD:** يعتمد على تجميع المتوسطات المتحركة.
*   **تحليل حجم التداول (Volume Analysis):** تجميع حجم التداول لتحديد قوة الاتجاهات.
*  **استراتيجية بولينجر باند (Bollinger Bands Strategy):** تجميع البيانات لحساب نطاقات بولينجر.
*  **استراتيجية القنوات السعرية (Price Channel Strategy):** تجميع البيانات لتحديد القنوات السعرية.
*  **استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy):** تجميع البيانات لتحديد نقاط الدخول والخروج.
*  **استراتيجية التداول اليومي (Day Trading Strategy):** تجميع البيانات لاتخاذ قرارات تداول سريعة.
*  **تحليل الشموع اليابانية (Candlestick Pattern Analysis):** تجميع المعلومات من الشموع اليابانية.


== روابط لمواضيع ذات صلة ==
== روابط ذات صلة ==


*  [[SQL]]
*  [[SQL]]
*  [[دوال التجميع]]
*  [[الدوال التجميعية]]
*  [[عبارة WHERE]]
*  [[WHERE clause]]
*  [[عبارة HAVING]]
*  [[HAVING clause]]
*  [[عبارة ORDER BY]]
*  [[Subqueries]]
*  [[الخيارات الثنائية]]
*  [[JOINs]]
*  [[التحليل الفني]]
*  [[Window Functions]]
*  [[تحليل حجم التداول]]
*  [[الفهارس]]
*  [[تحليل البيانات]]
*  [[تحليل الاتجاهات]]
*  [[مستويات الدعم والمقاومة]]
*  [[إدارة المخاطر]]
*  [[إدارة المخاطر]]
*  [[الاستراتيجيات الشائعة في الخيارات الثنائية]]
*  [[مؤشرات التحليل الفني]]
*  [[الشموع اليابانية]]
*  [[أنماط الشموع اليابانية]]
*  [[التحليل الأساسي]]
*  [[التقويم الاقتصادي]]
*  [[تداول الفوركس]]
*  [[تداول الأسهم]]
*  [[التحليل الكمي]]
*  [[تداول الخوارزمي]]
*  [[تداول العملات المشفرة]]
== استراتيجيات ذات صلة ==
*  [[استراتيجية مارتينجال]]
*  [[استراتيجية مارتينجال]]
*  [[استراتيجية المضاعفة]]
*  [[استراتيجية فيبوناتشي]]
*  [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]
*  [[استراتيجية الاختراق]]
*  [[استراتيجية كسر الاختراق]]
*  [[استراتيجية التداول المتأرجح]]
*  [[استراتيجية التداول اليومي]]
*  [[استراتيجية التداول بناءً على الأخبار]]
*  [[استراتيجية التداول بناءً على الشموع اليابانية]]
*  [[استراتيجية تداول النطاق]]
*  [[استراتيجية التداول العكسي]]
*  [[استراتيجية التداول بناءً على مؤشر RSI]]
*  [[استراتيجية تداول MACD]]
*  [[استراتيجية تداول بولينجر باند]]
*  [[استراتيجية تداول فيبوناتشي]]
*  [[استراتيجية تداول القنوات]]
 
== خاتمة ==
 
عبارة ''GROUP BY'' هي أداة قوية لتحليل البيانات في SQL.  من خلال فهم كيفية عملها وكيفية استخدامها مع دوال التجميع وعبارة ''HAVING''، يمكنك استخلاص رؤى قيمة من بياناتك واتخاذ قرارات تداول مستنيرة في سوق [[الخيارات الثنائية]] المتقلب.  تدرب على استخدام هذه العبارة في سيناريوهات مختلفة لتعزيز فهمك وتقنياتك.


[[Category:الفئة:SQL]]
[[Category:الفئة:لغة SQL]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Revision as of 00:11, 24 April 2025

عبارة GROUP BY في لغة SQL: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

تُعد عبارة `GROUP BY` من أقوى وأكثر عبارات لغة SQL استخدامًا. تسمح لك بتجميع الصفوف التي لها قيم متطابقة في عمود واحد أو أكثر، ثم إجراء عمليات حسابية على هذه المجموعات. هذا مفيد بشكل خاص في تحليل البيانات واستخلاص رؤى ذات معنى من قواعد البيانات الكبيرة. في هذا المقال، سنشرح بالتفصيل كيفية عمل `GROUP BY` مع أمثلة عملية، وكيفية دمجها مع الدوال التجميعية للحصول على نتائج قوية.

ما هي عبارة GROUP BY؟

ببساطة، تقوم `GROUP BY` بتقسيم البيانات إلى مجموعات بناءً على قيم محددة في عمود أو مجموعة أعمدة. تخيل أن لديك جدولًا يحتوي على بيانات مبيعات لمنتجات مختلفة. باستخدام `GROUP BY`، يمكنك تجميع المبيعات حسب المنتج لمعرفة إجمالي المبيعات لكل منتج.

بناء الجملة

بناء الجملة الأساسي لعبارة `GROUP BY` هو:

```sql SELECT column1, column2, ... , function(columnX) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column1, column2, ... ORDER BY columnY; ```

  • `SELECT`: يحدد الأعمدة التي تريد عرضها في النتيجة.
  • `FROM`: يحدد الجدول الذي تريد الاستعلام منه.
  • `WHERE`: (اختياري) يحدد شروطًا لتصفية الصفوف قبل التجميع.
  • `GROUP BY`: يحدد الأعمدة التي سيتم التجميع بناءً عليها.
  • `ORDER BY`: (اختياري) يحدد ترتيب عرض النتائج.
  • `function(columnX)`: هي دالة تجميعية مثل `SUM()`, `AVG()`, `COUNT()`, `MIN()`, `MAX()`.

الدوال التجميعية مع GROUP BY

لا تعمل `GROUP BY` بمفردها بشكل فعال. غالبًا ما يتم استخدامها مع الدوال التجميعية للحصول على معلومات موجزة عن كل مجموعة. إليك بعض الدوال التجميعية الشائعة:

  • `COUNT()`: تحسب عدد الصفوف في كل مجموعة.
  • `SUM()`: تحسب مجموع القيم في عمود معين لكل مجموعة.
  • `AVG()`: تحسب متوسط القيم في عمود معين لكل مجموعة.
  • `MIN()`: تجد أصغر قيمة في عمود معين لكل مجموعة.
  • `MAX()`: تجد أكبر قيمة في عمود معين لكل مجموعة.

أمثلة عملية

لنأخذ مثالاً بسيطًا: لدينا جدول باسم `Orders` يحتوي على الأعمدة التالية: `OrderID`, `CustomerID`, `OrderDate`, `Amount`.

جدول Orders
CustomerID | OrderDate | Amount | 101 | 2023-10-26 | 100 | 102 | 2023-10-27 | 150 | 101 | 2023-10-28 | 200 | 103 | 2023-10-29 | 50 | 102 | 2023-10-30 | 120 |
    • مثال 1: حساب إجمالي مبلغ الطلبات لكل عميل:**

```sql SELECT CustomerID, SUM(Amount) AS TotalAmount FROM Orders GROUP BY CustomerID; ```

ستكون النتيجة:

إجمالي مبلغ الطلبات لكل عميل
TotalAmount | 300 | 270 | 50 |
    • مثال 2: حساب عدد الطلبات لكل عميل:**

```sql SELECT CustomerID, COUNT(*) AS NumberOfOrders FROM Orders GROUP BY CustomerID; ```

ستكون النتيجة:

عدد الطلبات لكل عميل
NumberOfOrders | 2 | 2 | 1 |

جملة HAVING

في بعض الأحيان، قد تحتاج إلى تصفية المجموعات بعد تجميعها. هنا يأتي دور عبارة `HAVING`. تشبه `HAVING` عبارة `WHERE`، ولكنها تطبق على المجموعات بدلاً من الصفوف الفردية.

    • مثال: عرض العملاء الذين لديهم إجمالي طلبات أكبر من 250:**

```sql SELECT CustomerID, SUM(Amount) AS TotalAmount FROM Orders GROUP BY CustomerID HAVING SUM(Amount) > 250; ```

اعتبارات هامة

  • يجب أن تحتوي أي أعمدة في عبارة `SELECT` ليست جزءًا من دالة تجميعية، أن تكون أيضًا في عبارة `GROUP BY`.
  • تأكد من فهمك لأداء الاستعلامات التي تستخدم `GROUP BY`، خاصةً مع الجداول الكبيرة. استخدام الفهارس يمكن أن يحسن الأداء بشكل كبير.
  • يمكنك استخدام `GROUP BY` مع عدة أعمدة لإنشاء مجموعات أكثر تحديدًا.

تطبيقات متقدمة

  • Subqueries: يمكن استخدام `GROUP BY` داخل الاستعلامات الفرعية للحصول على نتائج أكثر تعقيدًا.
  • JOINs: يمكن دمج `GROUP BY` مع عمليات الربط (`JOIN`) لجمع البيانات من جداول متعددة ثم تجميعها.
  • Window Functions: توفر وظائف النافذة بدائل قوية لـ `GROUP BY` في بعض الحالات، خاصةً عندما تحتاج إلى الوصول إلى البيانات الأصلية مع إجراء العمليات الحسابية.

علاقة GROUP BY بتداول الخيارات الثنائية (مفاهيم مشابهة)

على الرغم من أن `GROUP BY` هي عبارة SQL، إلا أن مفهوم التجميع والتحليل الإحصائي يمكن مقارنته بتقنيات مستخدمة في تداول الخيارات الثنائية. على سبيل المثال:

  • **تحليل الاتجاهات (Trend Analysis):** تجميع البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات السعرية.
  • **تحديد مستويات الدعم والمقاومة (Support and Resistance Levels):** تجميع البيانات السعرية لتحديد المستويات الرئيسية التي يمكن أن تؤثر على حركة السعر.
  • **إدارة المخاطر (Risk Management):** تجميع الصفقات بناءً على خصائصها (مثل الأصول، وقت انتهاء الصلاحية) لتقييم المخاطر الإجمالية.
  • **استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy):** تجميع الخسائر لزيادة حجم التداول التالي.
  • **استراتيجية فيبوناتشي (Fibonacci Strategy):** تجميع البيانات لتحديد مستويات فيبوناتشي المحتملة.
  • **استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy):** تجميع البيانات لتحديد نقاط الاختراق المحتملة.
  • **استراتيجية المتوسطات المتحركة (Moving Average Strategy):** تجميع البيانات لحساب المتوسطات المتحركة.
  • **مؤشر القوة النسبية (RSI):** يعتمد على تجميع التغيرات السعرية.
  • **مؤشر MACD:** يعتمد على تجميع المتوسطات المتحركة.
  • **تحليل حجم التداول (Volume Analysis):** تجميع حجم التداول لتحديد قوة الاتجاهات.
  • **استراتيجية بولينجر باند (Bollinger Bands Strategy):** تجميع البيانات لحساب نطاقات بولينجر.
  • **استراتيجية القنوات السعرية (Price Channel Strategy):** تجميع البيانات لتحديد القنوات السعرية.
  • **استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy):** تجميع البيانات لتحديد نقاط الدخول والخروج.
  • **استراتيجية التداول اليومي (Day Trading Strategy):** تجميع البيانات لاتخاذ قرارات تداول سريعة.
  • **تحليل الشموع اليابانية (Candlestick Pattern Analysis):** تجميع المعلومات من الشموع اليابانية.

روابط ذات صلة

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

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=GROUP_BY_clause&oldid=36326"