Database indexing
- فهارس قواعد البيانات: دليل شامل للمبتدئين
فهارس قواعد البيانات هي هياكل بيانات خاصة تُستخدم لتحسين سرعة عمليات استرجاع البيانات من قاعدة البيانات. تخيل أنك تبحث عن معلومة معينة في كتاب ضخم بدون فهرس؛ سيتطلب الأمر وقتًا طويلاً لتصفح كل صفحة. الفهرس في قاعدة البيانات يعمل بنفس المبدأ، فهو يوفر طريقة سريعة لتحديد موقع البيانات المطلوبة دون الحاجة إلى فحص كل سجل في الجدول. هذه المقالة مخصصة للمبتدئين وتهدف إلى شرح مفهوم فهارس قواعد البيانات وأهميتها وأنواعها وكيفية استخدامها بفعالية.
لماذا نحتاج إلى فهارس قواعد البيانات؟
بدون فهارس، تقوم نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) بإجراء مسح كامل للجدول (Full Table Scan) للعثور على البيانات المطلوبة. هذا يعني فحص كل صف في الجدول، وهو أمر مكلف للغاية من حيث الوقت والموارد، خاصةً مع الجداول الكبيرة. الفهارس تقلل بشكل كبير من وقت الاستجابة للاستعلامات، مما يحسن أداء التطبيقات التي تعتمد على قاعدة البيانات.
كيف تعمل فهارس قواعد البيانات؟
الفهرس هو نسخة مصغرة ومرتبة من عمود أو مجموعة أعمدة في الجدول. يعمل الفهرس كـ شجرة بحث (Search Tree)، عادةً ما تكون شجرة B (B-Tree) أو شجرة B+ (B+ Tree). عند تنفيذ استعلام يتضمن عمودًا مفهرسًا، يستخدم DBMS الفهرس لتحديد موقع الصفوف التي تتطابق مع معايير الاستعلام. ثم يتم استرجاع الصفوف مباشرةً من الجدول، بدلاً من فحص الجدول بأكمله.
أنواع فهارس قواعد البيانات
هناك عدة أنواع من فهارس قواعد البيانات، ولكل منها مزاياها وعيوبها:
- الفهرس المفرد (Single-Column Index): يتم إنشاؤه على عمود واحد فقط. هو النوع الأكثر شيوعًا والأبسط.
- الفهرس المركب (Composite Index): يتم إنشاؤه على مجموعة من الأعمدة. مفيد للاستعلامات التي تستخدم عدة أعمدة في شرط WHERE (عبارة الشرط).
- الفهرس الفريد (Unique Index): يضمن أن جميع القيم في العمود (أو مجموعة الأعمدة) فريدة. يستخدم غالبًا لفرض قيود التكامل.
- فهرس البتغير (Clustered Index): يحدد الترتيب الفيزيائي للبيانات في الجدول. يمكن أن يكون هناك فهرس بتغير واحد فقط لكل جدول.
- فهرس غير بتغير (Non-Clustered Index): يحتوي على مؤشرات إلى الصفوف الفعلية في الجدول. يمكن أن يكون هناك عدة فهارس غير بتغير لكل جدول.
- فهرس النص الكامل (Full-Text Index): يستخدم للبحث عن الكلمات الرئيسية داخل البيانات النصية.
| الوصف | الاستخدامات | |
| على عمود واحد | الاستعلامات البسيطة | |
| على عدة أعمدة | الاستعلامات المعقدة | |
| يضمن قيمًا فريدة | فرض قيود التكامل | |
| يحدد ترتيب البيانات | الاستعلامات التي تتطلب ترتيبًا | |
| مؤشرات إلى الصفوف | الاستعلامات السريعة | |
| للبحث النصي | البحث عن الكلمات الرئيسية | |
اعتبارات مهمة عند إنشاء الفهارس
- التكلفة مقابل الفائدة: إنشاء الفهارس يضيف تكلفة إضافية لعمليات الكتابة (إضافة، تعديل، حذف) لأن الفهرس يجب تحديثه أيضًا. لذلك، يجب الموازنة بين فوائد سرعة الاستعلام وتكلفة عمليات الكتابة.
- الفهارس الزائدة: وجود العديد من الفهارس يمكن أن يبطئ عمليات الكتابة ويستهلك مساحة تخزين إضافية.
- العمود المناسب: اختر الأعمدة التي تستخدم بشكل متكرر في شروط WHERE وJOIN (الربط) لإنشاء الفهارس عليها.
- ترتيب الأعمدة في الفهارس المركبة: ترتيب الأعمدة في الفهرس المركب مهم جدًا. يجب ترتيب الأعمدة حسب الأهمية في الاستعلامات.
أمثلة عملية
لنفترض أن لدينا جدولًا يسمى العملاء (Customers) يحتوي على الأعمدة التالية: معرف_العميل (CustomerID)، الاسم (Name)، المدينة (City)، وتاريخ_التسجيل (RegistrationDate).
- إذا كنا نقوم بشكل متكرر بالبحث عن العملاء حسب معرف_العميل، فيمكننا إنشاء فهرس مفرد على هذا العمود:
CREATE INDEX idx_customerid ON العملاء (معرف_العميل);
- إذا كنا نقوم بشكل متكرر بالبحث عن العملاء حسب المدينة وتاريخ_التسجيل، فيمكننا إنشاء فهرس مركب:
CREATE INDEX idx_city_registrationdate ON العملاء (المدينة، تاريخ_التسجيل);
الفهارس وعلاقتها بالتحليل الفني والتداول
على الرغم من أن فهارس قواعد البيانات ليست ذات صلة مباشرة بالتحليل الفني أو تداول الخيارات الثنائية، إلا أنها تلعب دورًا حاسمًا في أداء الأنظمة التي تعتمد عليها. على سبيل المثال:
- منصات التداول: تعتمد منصات التداول على قواعد بيانات لتخزين بيانات الأسعار والأوامر والسجلات. فهارس قواعد البيانات تضمن استجابة سريعة عند تنفيذ الأوامر وعرض بيانات السوق.
- أنظمة التحليل الفني: تستخدم أنظمة التحليل الفني قواعد بيانات لتخزين البيانات التاريخية للأسعار. فهارس قواعد البيانات تسرع عملية استرجاع البيانات اللازمة لحساب المؤشرات الفنية.
- الخوارزميات التداولية: تعتمد الخوارزميات التداولية على الوصول السريع إلى البيانات لاتخاذ قرارات التداول. فهارس قواعد البيانات تحسن أداء هذه الخوارزميات.
استراتيجيات ذات صلة وتحليل حجم التداول
- التحليل الأساسي
- التحليل الفني
- التحليل الكمي
- إدارة المخاطر
- تداول الاتجاه
- تداول الاختراق
- تداول التذبذب
- تداول الأخبار
- تداول الخيارات الثنائية
- حجم التداول
- متوسط الحركة
- مؤشر القوة النسبية (RSI)
- مؤشر الماكد (MACD)
- بولينجر باند
- الشموع اليابانية
أدوات إدارة الفهارس
تتوفر العديد من الأدوات لإدارة فهارس قواعد البيانات، بما في ذلك:
- أدوات DBMS المضمنة: معظم أنظمة إدارة قواعد البيانات توفر أدوات لإدارة الفهارس.
- أدوات مراقبة الأداء: يمكن استخدام أدوات مراقبة الأداء لتحديد الفهارس المفقودة أو غير الفعالة.
- أدوات تحليل الفهارس: توفر أدوات تحليل الفهارس توصيات حول كيفية تحسين أداء الفهارس.
الخلاصة
فهارس قواعد البيانات هي أداة أساسية لتحسين أداء تطبيقات قاعدة البيانات. من خلال فهم أنواع الفهارس المختلفة وكيفية استخدامها بفعالية، يمكنك تقليل وقت الاستجابة للاستعلامات وتحسين الأداء العام لتطبيقاتك. تذكر دائمًا الموازنة بين فوائد سرعة الاستعلام وتكلفة عمليات الكتابة عند إنشاء الفهارس.
قاعدة البيانات نظام إدارة قواعد البيانات استعلام SQL شجرة البحث شجرة B شجرة B+ مسح كامل للجدول عبارة WHERE عبارة JOIN قيود التكامل البيانات التحليل التداول الاستثمار الأداء البرمجة الخوارزميات الأمان التحسين التصميم (Category:Database indexing)
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
