Database partitioning

تجزئة قواعد البيانات

تجزئة قواعد البيانات هي تقنية تقسيم قاعدة بيانات كبيرة إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة، تسمى الأقسام أو الـ Partitions. هذه الأقسام يمكن تخزينها على نفس الخادم أو على خوادم متعددة. يهدف هذا التقسيم إلى تحسين أداء قاعدة البيانات، وقابليتها للتوسع، وإدارتها، وتوافرها. هذه المقالة تقدم شرحاً مفصلاً لهذه التقنية للمبتدئين.

لماذا نستخدم تجزئة قواعد البيانات؟

مع نمو حجم البيانات في أي تطبيق، تبدأ قاعدة البيانات في مواجهة تحديات في الأداء. عمليات الاستعلام قد تستغرق وقتاً أطول، وعمليات الصيانة مثل النسخ الاحتياطي والاستعادة قد تصبح مكلفة من حيث الوقت والموارد. تجزئة قواعد البيانات تعالج هذه المشاكل عن طريق:

تحسين أداء الاستعلامات: من خلال تقليل كمية البيانات التي يجب فحصها لكل استعلام.
تحسين إدارة البيانات: تسهيل عمليات الصيانة مثل النسخ الاحتياطي والاستعادة، وإعادة الفهرسة.
زيادة التوسع: السماح بإضافة المزيد من الأقسام عند الحاجة، دون التأثير على الأداء العام.
تحسين التوافر: في حالة فشل قسم واحد، يمكن أن تظل الأقسام الأخرى تعمل.
تقليل التكاليف: في بعض الحالات، يمكن استخدام أجهزة أقل تكلفة لتخزين الأقسام.

أنواع تجزئة قواعد البيانات

هناك عدة أنواع رئيسية لتجزئة قواعد البيانات، ولكل منها مزاياها وعيوبها:

التجزئة الأفقية (Horizontal Partitioning):' تقسيم الجدول إلى صفوف مختلفة بناءً على شرط معين. على سبيل المثال، يمكن تقسيم جدول مبيعات إلى أقسام بناءً على المنطقة الجغرافية. هذا النوع يُعرف أيضاً بـ التقسيم النطاقي (Range Partitioning) أو التقسيم القائم على القيمة (Value-Based Partitioning).
التجزئة الرأسية (Vertical Partitioning): تقسيم الجدول إلى أعمدة مختلفة. على سبيل المثال، يمكن تقسيم جدول عملاء إلى قسم يحتوي على معلومات التعريف الشخصية (PII) وقسم آخر يحتوي على معلومات الشراء.
التجزئة الموجهة (Directory-Based Partitioning): تستخدم جدول بحث لتحديد القسم الذي يحتوي على البيانات المطلوبة. هذا النوع أكثر مرونة، ولكنه قد يكون أكثر تعقيداً في الإدارة.
التجزئة الهاشة (Hash Partitioning): تستخدم دالة هاش لتوزيع البيانات بالتساوي على الأقسام. هذا النوع مفيد للبيانات التي لا توجد فيها أنماط واضحة.

أنواع تجزئة قواعد البيانات
النوع	الوصف	المزايا	العيوب	التجزئة الأفقية	تقسيم الصفوف	أداء أفضل للاستعلامات، إدارة أسهل	قد يكون غير فعال إذا لم يتم اختيار مفتاح التقسيم بعناية	التجزئة الرأسية	تقسيم الأعمدة	تحسين الأداء لقراءات الأعمدة المتكررة، أمان أفضل	قد يزيد من تعقيد الاستعلامات التي تتطلب بيانات من أقسام متعددة	التجزئة الموجهة	استخدام جدول بحث	مرونة عالية	أكثر تعقيداً في الإدارة	التجزئة الهاشة	استخدام دالة هاش	توزيع متساوٍ للبيانات	قد يكون صعباً تحديد القسم الذي يحتوي على البيانات المطلوبة

اعتبارات عند اختيار استراتيجية التجزئة

اختيار استراتيجية التجزئة المناسبة يعتمد على عدة عوامل، بما في ذلك:

حجم البيانات: كلما كان حجم البيانات أكبر، زادت الحاجة إلى التجزئة.
أنماط الاستعلام: يجب أن تتوافق استراتيجية التجزئة مع أنماط الاستعلام الشائعة.
معدل النمو: يجب أن تكون استراتيجية التجزئة قادرة على التعامل مع النمو المستقبلي للبيانات.
متطلبات الأداء: يجب أن تحقق استراتيجية التجزئة التحسينات المطلوبة في الأداء.

أدوات وتقنيات التجزئة

العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) توفر دعمًا مدمجًا لتجزئة قواعد البيانات، مثل:

MySQL: يدعم التجزئة الأفقية باستخدام نطاقات القيم أو الهاش. MySQL
PostgreSQL: يدعم التجزئة الأفقية والرأسية. PostgreSQL
Oracle: يوفر مجموعة واسعة من خيارات التجزئة، بما في ذلك التجزئة الأفقية والرأسية والموجهة. Oracle Database
Microsoft SQL Server: يدعم التجزئة الأفقية. Microsoft SQL Server
MongoDB: تستخدم Sharding (وهو شكل من أشكال التجزئة) لتوزيع البيانات على عدة خوادم. MongoDB

العلاقة مع مفاهيم أخرى

تجزئة قواعد البيانات ترتبط ارتباطًا وثيقًا بمفاهيم أخرى مثل:

التجميع (Clustering): تجميع البيانات ذات الصلة معًا. التجميع
الفهرسة (Indexing): إنشاء فهرس لتسريع عمليات البحث. الفهرسة
التكرار (Replication): نسخ البيانات إلى مواقع متعددة. التكرار
التخزين الموزع (Distributed Storage): تخزين البيانات على عدة خوادم. التخزين الموزع
التحسين (Optimization): تحسين أداء قاعدة البيانات. تحسين الاستعلامات

استراتيجيات التداول و تحليل البيانات ذات الصلة

يمكن أن تؤثر تجزئة قاعدة البيانات بشكل كبير على استراتيجيات التداول والتحليل الفني. على سبيل المثال:

التحليل الفني (Technical Analysis): يمكن لتجزئة البيانات تسريع عمليات حساب المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة و مؤشر القوة النسبية (RSI). التحليل الفني، المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية
تحليل الحجم (Volume Analysis): يمكن لتجزئة البيانات تسهيل تحليل حجم التداول لتحديد الاتجاهات والأنماط. تحليل الحجم، حجم التداول
تداول الخيارات الثنائية (Binary Options Trading): يمكن لتجزئة البيانات توفير بيانات تاريخية أسرع وأكثر دقة لتحليل استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية. تداول الخيارات الثنائية، استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية
التعلم الآلي (Machine Learning): يمكن لتجزئة البيانات تسريع تدريب نماذج التعلم الآلي المستخدمة في التنبؤ بأسعار الأصول. التعلم الآلي
التحليل الأساسي (Fundamental Analysis): يمكن لتجزئة البيانات تمكين تحليل أسرع للبيانات المالية للشركات. التحليل الأساسي
استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy): تجزئة البيانات يمكن أن تساعد في تحديد نقاط الاختراق المحتملة بشكل أسرع. استراتيجية الاختراق
استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy): تجزئة البيانات يمكن أن تحسن دقة تحديد نقاط الدخول والخروج في التداول المتأرجح. استراتيجية التداول المتأرجح
استراتيجية التداول اليومي (Day Trading Strategy): تجزئة البيانات ضرورية لتنفيذ استراتيجيات التداول اليومي التي تتطلب استجابة سريعة للتغيرات في السوق. استراتيجية التداول اليومي
استراتيجية التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading Strategy): تجزئة البيانات تسمح بتنفيذ سريع وفعال لاستراتيجيات التداول الخوارزمي. استراتيجية التداول الخوارزمي
استراتيجية المتابعة (Trend Following Strategy): تجزئة البيانات تساعد في تحديد الاتجاهات وتتبعها بشكل أكثر دقة. استراتيجية المتابعة
استراتيجية عكس الاتجاه (Contrarian Strategy): تجزئة البيانات يمكن أن تساعد في تحديد الفرص المتاحة في استراتيجية عكس الاتجاه. استراتيجية عكس الاتجاه
استراتيجية المضاربة (Scalping Strategy): تجزئة البيانات ضرورية لتنفيذ استراتيجيات المضاربة التي تتطلب سرعة عالية في التنفيذ. استراتيجية المضاربة
استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy): تجزئة البيانات يمكن أن تساعد في إدارة المخاطر في استراتيجية مارتينجال. استراتيجية مارتينجال
استراتيجية فيبوناتشي (Fibonacci Strategy): تجزئة البيانات يمكن أن تساعد في تحديد مستويات الدعم والمقاومة باستخدام متتاليات فيبوناتشي. استراتيجية فيبوناتشي
استراتيجية المتوسطات المتحركة المتقاطعة (Moving Average Crossover Strategy): تجزئة البيانات يمكن أن تسرع عملية حساب تقاطعات المتوسطات المتحركة. استراتيجية المتوسطات المتحركة المتقاطعة

الخلاصة

تجزئة قواعد البيانات هي تقنية قوية يمكن أن تحسن بشكل كبير أداء وقابلية توسع قاعدة البيانات. من خلال فهم الأنواع المختلفة من التجزئة واختيار الاستراتيجية المناسبة، يمكن للمؤسسات إدارة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة وفعالية.

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