Database clustering

تجميع قواعد البيانات

تجميع قواعد البيانات (Database Clustering) هو تقنية تستخدم لزيادة توافر البيانات، وقابلية التوسع، والأداء من خلال توزيع البيانات عبر عدة خوادم. بدلاً من الاعتماد على خادم قاعدة بيانات واحد، يتم نسخ البيانات وتوزيعها على مجموعة من الخوادم المتصلة، والتي تعمل معًا كوحدة واحدة. هذه التقنية ذات أهمية خاصة في بيئات العمل التي تتطلب توافرًا عاليًا للبيانات، مثل التداول عالي التردد و تداول العملات المشفرة.

لماذا نستخدم تجميع قواعد البيانات؟

هناك عدة أسباب رئيسية تدفع إلى استخدام تجميع قواعد البيانات:

التوافر العالي (High Availability): إذا فشل أحد الخوادم في المجموعة، يمكن للخوادم الأخرى الاستمرار في العمل، مما يضمن استمرار الوصول إلى البيانات. هذا يقلل بشكل كبير من وقت التوقف عن العمل.
قابلية التوسع (Scalability): يمكن بسهولة إضافة المزيد من الخوادم إلى المجموعة لزيادة قدرة التخزين والمعالجة، مما يسمح للبيانات بالنمو مع زيادة الطلب.
الأداء المحسن (Improved Performance): يمكن توزيع عبء العمل على عدة خوادم، مما يقلل من وقت الاستجابة ويزيد من سرعة المعالجة.
تحمل الأخطاء (Fault Tolerance): قدرة النظام على الاستمرار في العمل بشكل صحيح حتى في حالة وجود أعطال في بعض المكونات.
الاستمرارية التجارية (Business Continuity): ضمان استمرار العمليات التجارية حتى في حالات الكوارث أو الأعطال الكبيرة.

أنواع تجميع قواعد البيانات

هناك عدة أنواع من تجميع قواعد البيانات، ولكل منها مزاياها وعيوبها:

التجميع النشط-النشط (Active-Active Clustering): جميع الخوادم في المجموعة نشطة وتتعامل مع طلبات المستخدمين في نفس الوقت. هذا يوفر أقصى قدر من التوافر وقابلية التوسع، ولكنه يتطلب المزيد من التعقيد في الإعداد والإدارة.
التجميع النشط-الخامل (Active-Passive Clustering): يوجد خادم نشط واحد يتعامل مع طلبات المستخدمين، بينما يكون الخادم (أو الخوادم) الآخر (الآخرون) في وضع الخمول. في حالة فشل الخادم النشط، يتم تفعيل أحد الخوادم الخاملة تلقائيًا. هذا أبسط في الإعداد والإدارة من التجميع النشط-النشط، ولكنه يوفر توافرًا أقل.
التجميع متعدد الرئيس (Multi-Master Clustering): يسمح لعدة خوادم بالتحديثات المباشرة للبيانات. هذا يتطلب آليات معقدة لحل التعارضات، ولكنه يوفر مرونة عالية.
التجزئة (Sharding): يتم تقسيم قاعدة البيانات إلى أجزاء أصغر (shards) وتوزيعها على عدة خوادم. هذا يوفر قابلية توسع عالية، ولكنه يتطلب تخطيطًا دقيقًا للبيانات.

أنواع تجميع قواعد البيانات
النوع	الوصف	المزايا	العيوب
النشط-النشط	جميع الخوادم نشطة	توافر عالي، قابلية توسع عالية	تعقيد الإعداد والإدارة
النشط-الخامل	خادم نشط وخوادم خاملة	سهولة الإعداد والإدارة	توافر أقل
متعدد الرئيس	عدة خوادم نشطة، تحديثات مباشرة	مرونة عالية	تعقيد حل التعارضات
التجزئة	تقسيم قاعدة البيانات إلى أجزاء	قابلية توسع عالية	تخطيط البيانات المعقد

تقنيات تجميع قواعد البيانات الشائعة

PostgreSQL with Patroni': يوفر Patroni إدارة تلقائية للفشل وتجميعًا عالي التوافر لـ PostgreSQL.
MySQL Cluster': يوفر MySQL Cluster تجميعًا عالي التوافر وقابلية التوسع لـ MySQL.
Oracle Real Application Clusters (RAC): يوفر Oracle RAC تجميعًا عالي التوافر وقابلية التوسع لـ Oracle Database.
MongoDB Sharding': يوفر MongoDB Sharding قابلية توسع أفقية لـ MongoDB.
Redis Cluster': يوفر Redis Cluster تجميعًا وقابلية توسع لـ Redis.

تجميع قواعد البيانات وتداول الخيارات الثنائية

في مجال تداول الخيارات الثنائية، يلعب تجميع قواعد البيانات دورًا حاسمًا في ضمان سرعة ودقة تنفيذ الصفقات. يجب أن تكون أنظمة التداول قادرة على التعامل مع حجم كبير من البيانات في الوقت الفعلي، بما في ذلك أسعار الأصول، و بيانات السوق، و سجلات التداول. يساعد تجميع قواعد البيانات على:

تقليل زمن الوصول (Latency): يضمن تنفيذ الصفقات بسرعة، وهو أمر بالغ الأهمية في تداول الخيارات الثنائية.
التعامل مع حجم التداول الكبير (High Trading Volume): يسمح للنظام بالتعامل مع عدد كبير من الصفقات في وقت واحد دون تباطؤ.
ضمان سلامة البيانات (Data Integrity): يضمن أن البيانات دقيقة وموثوقة، وهو أمر ضروري لعمليات إدارة المخاطر.

استراتيجيات ذات صلة وتحليل فني

تحليل حجم التداول

روابط داخلية أخرى

المراجع

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