DuckDB

DuckDB: قاعدة بيانات تحليلية مضمنة عالية الأداء للمبتدئين

DuckDB هي نظام إدارة قواعد بيانات (DBMS) تحليلي مضمن، مفتوح المصدر، يركز على السرعة والبساطة. على عكس قواعد البيانات التقليدية مثل MySQL أو PostgreSQL التي تعمل كخوادم منفصلة، فإن DuckDB تعمل مباشرة داخل تطبيقك، مما يلغي الحاجة إلى اتصال شبكة ويقلل من التعقيد. تعتبر خيارًا ممتازًا لتحليل البيانات محليًا، والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة، وبناء تطبيقات تتطلب معالجة سريعة للبيانات. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم فهم شامل لـ DuckDB، واستخداماتها، وميزاتها، وكيفية البدء بها.

ما هي قاعدة البيانات المضمنة؟

قبل الغوص في تفاصيل DuckDB، من المهم فهم مفهوم قاعدة البيانات المضمنة. قاعدة البيانات المضمنة هي قاعدة بيانات موجودة كجزء من تطبيق أكبر. بدلاً من أن تكون عملية منفصلة تتصل بها عبر الشبكة، يتم ربط مكتبة قاعدة البيانات مباشرة بالتطبيق. هذا يوفر العديد من المزايا، بما في ذلك:

الأداء المحسن: إزالة الحاجة إلى اتصال الشبكة يقلل من الكمون ويزيد من سرعة الوصول إلى البيانات.
البساطة: لا حاجة لإعداد أو إدارة خادم قاعدة بيانات منفصل.
النشر السهل: يتم توزيع قاعدة البيانات مع التطبيق، مما يجعل النشر أسهل.
التحكم الكامل: يحتفظ التطبيق بالتحكم الكامل في البيانات.

لماذا DuckDB؟

هناك العديد من قواعد البيانات المضمنة المتاحة، ولكن DuckDB تبرز بسبب ميزاتها الفريدة:

الأداء: DuckDB مصممة خصيصًا لتحليلات OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت). تستخدم تقنيات متقدمة مثل vectorized execution وcolumnar storage لتحقيق سرعات استعلام عالية جدًا.
SQL القياسية: تدعم DuckDB معظم معايير SQL، مما يجعلها سهلة الاستخدام للمطورين الذين لديهم بالفعل خبرة في SQL.
التكامل السهل: يمكن دمج DuckDB بسهولة مع العديد من لغات البرمجة مثل Python وR وJava وC++.
التخزين المعتمد على الملفات: تخزن DuckDB البيانات في ملف واحد، مما يجعل النسخ الاحتياطي والاستعادة والتحرك أسهل بكثير.
التعامل مع البيانات الكبيرة: يمكن لـ DuckDB التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة، حتى تلك التي لا تتناسب مع الذاكرة.
مفتوحة المصدر: DuckDB مفتوحة المصدر بموجب ترخيص BSD، مما يعني أنها مجانية للاستخدام والتوزيع والتعديل.

حالات الاستخدام

DuckDB مناسبة لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك:

تحليل البيانات: تحليل مجموعات البيانات الكبيرة محليًا دون الحاجة إلى خادم قاعدة بيانات منفصل.
التعلم الآلي: تدريب نماذج التعلم الآلي على البيانات المخزنة في DuckDB.
ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل): معالجة البيانات وتحويلها قبل تحميلها إلى قاعدة بيانات أخرى.
تطبيقات سطح المكتب: بناء تطبيقات سطح المكتب التي تتطلب معالجة سريعة للبيانات.
التحليل في الذاكرة: إجراء تحليل سريع للبيانات في الذاكرة.
البيانات العلمية: تحليل البيانات في مجالات العلوم المختلفة، مثل علم الأحياء وعلم الفلك.

تثبيت DuckDB

تثبيت DuckDB بسيط للغاية. يمكنك تثبيته باستخدام مدير الحزم الخاص بنظام التشغيل الخاص بك. على سبيل المثال:

Python: `pip install duckdb`
R: `install.packages("duckdb")`
macOS (Homebrew): `brew install duckdb`
Linux (apt): `sudo apt-get install duckdb`

راجع [1](https://duckdb.org/docs/installation/index.html) للحصول على تعليمات التثبيت التفصيلية لنظام التشغيل الخاص بك.

الأساسيات: إنشاء قاعدة بيانات وإدخال البيانات

بعد تثبيت DuckDB، يمكنك البدء في استخدامها. فيما يلي مثال بسيط يوضح كيفية إنشاء قاعدة بيانات وإدخال البيانات:

```python import duckdb

إنشاء قاعدة بيانات جديدة (ملف)

con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=False)

إنشاء جدول

con.execute("CREATE TABLE products (

               id INTEGER,
               name VARCHAR,
               price REAL
           )")

إدخال البيانات

con.execute("INSERT INTO products VALUES (1, 'Laptop', 1200.00)") con.execute("INSERT INTO products VALUES (2, 'Mouse', 25.00)") con.execute("INSERT INTO products VALUES (3, 'Keyboard', 75.00)")

تنفيذ استعلام

result = con.execute("SELECT * FROM products").fetch_all()

طباعة النتائج

print(result)

إغلاق الاتصال

con.close() ```

هذا الكود يقوم بما يلي:

1. يستورد مكتبة DuckDB. 2. يتصل بقاعدة بيانات جديدة في الذاكرة (':memory:'). يمكنك أيضًا الاتصال بملف قاعدة بيانات موجود عن طريق تحديد مسار الملف. 3. ينشئ جدولاً باسم `products` بثلاثة أعمدة: `id` و`name` و`price`. 4. يدخل ثلاثة صفوف من البيانات في الجدول. 5. ينفذ استعلام SQL لاسترداد جميع الصفوف من الجدول. 6. يطبع النتائج. 7. يغلق الاتصال بقاعدة البيانات.

استعلامات SQL

تدعم DuckDB معظم معايير SQL. يمكنك استخدام استعلامات SQL القياسية لاسترداد البيانات وتصفيتها وتجميعها وتحديثها وحذفها. فيما يلي بعض الأمثلة:

SELECT: استرداد البيانات من جدول. `SELECT * FROM products WHERE price > 100`
INSERT: إدخال بيانات جديدة في جدول. `INSERT INTO products VALUES (4, 'Monitor', 300.00)`
UPDATE: تحديث البيانات الموجودة في جدول. `UPDATE products SET price = 1300.00 WHERE id = 1`
DELETE: حذف البيانات من جدول. `DELETE FROM products WHERE id = 2`
JOIN: دمج البيانات من جدولين أو أكثر. `SELECT * FROM products JOIN orders ON products.id = orders.product_id`
GROUP BY: تجميع البيانات بناءً على عمود واحد أو أكثر. `SELECT name, SUM(price) FROM products GROUP BY name`
ORDER BY: فرز البيانات بناءً على عمود واحد أو أكثر. `SELECT * FROM products ORDER BY price DESC`

DuckDB و Python

يعتبر التكامل بين DuckDB وPython قويًا جدًا. يمكنك استخدام مكتبة `duckdb` لتنفيذ استعلامات SQL مباشرة من كود Python الخاص بك. وهذا يجعل DuckDB خيارًا ممتازًا لمعالجة البيانات والتحليل في تطبيقات Python.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ DuckDB قراءة البيانات من مصادر مختلفة مباشرة، مثل ملفات CSV و Parquet و JSON. وهذا يلغي الحاجة إلى استيراد البيانات إلى قاعدة بيانات منفصلة قبل تحليلها.

DuckDB و R

كما هو الحال مع Python، يوفر R تكاملًا سلسًا مع DuckDB. توفر حزمة `duckdb` في R وظائف للاتصال بقواعد بيانات DuckDB وتنفيذ استعلامات SQL واسترداد النتائج. هذا يجعل DuckDB أداة قيمة لتحليل البيانات والإحصاء في R.

الميزات المتقدمة

بالإضافة إلى الأساسيات، تقدم DuckDB العديد من الميزات المتقدمة، بما في ذلك:

UDFs (الوظائف المعرفة من قبل المستخدم): يمكنك إنشاء وظائف مخصصة بلغات مثل Python و R و C++ واستخدامها في استعلامات SQL.
Views (طرق العرض): يمكنك إنشاء طرق عرض لتبسيط الاستعلامات المعقدة وإخفاء التفاصيل الداخلية للجدول.
Indexes (الفهارس): يمكنك إنشاء فهارس لتحسين أداء الاستعلامات على الجداول الكبيرة.
Partitioning (التقسيم): يمكنك تقسيم الجداول الكبيرة إلى أجزاء أصغر لتحسين أداء الاستعلامات.
Concurrency (التزامن): تدعم DuckDB التزامن، مما يسمح لعدة عمليات بالوصول إلى قاعدة البيانات في نفس الوقت.

اعتبارات الأداء

لتحقيق أقصى أداء من DuckDB، ضع في اعتبارك النصائح التالية:

Columnar Storage: استفد من تخزين الأعمدة الذي توفره DuckDB.
Vectorized Execution: تأكد من أن استعلاماتك تستفيد من التنفيذ المتجه.
Indexes: استخدم الفهارس بحكمة لتحسين أداء الاستعلامات على الجداول الكبيرة.
Data Types: اختر أنواع البيانات المناسبة لأعمدتك.
Query Optimization: قم بتحسين استعلامات SQL الخاصة بك لضمان الكفاءة.

DuckDB مقابل قواعد البيانات الأخرى

| الميزة | DuckDB | MySQL | PostgreSQL | SQLite | |---|---|---|---|---| | النوع | تحليلي مضمن | خادم تقليدي | خادم تقليدي | مضمن | | الأداء | ممتاز للتحليلات | جيد | جيد | جيد | | SQL | قياسي | قياسي | قياسي | قياسي (محدود) | | التكامل | سهل مع Python و R و Java | يتطلب اتصالاً | يتطلب اتصالاً | سهل | | التخزين | ملف واحد | ملفات متعددة | ملفات متعددة | ملف واحد | | التعقيد | منخفض | مرتفع | مرتفع | منخفض | | الاستخدام الأمثل | تحليل البيانات محليًا | تطبيقات الويب | تطبيقات المؤسسات | تطبيقات سطح المكتب |

موارد إضافية

الموقع الرسمي: [2](https://duckdb.org/)
التوثيق: [3](https://duckdb.org/docs/)
GitHub: [4](https://github.com/duckdb/duckdb)
مجتمع DuckDB: [5](https://community.duckdb.com/)

خاتمة

DuckDB هي قاعدة بيانات تحليلية مضمنة قوية وسهلة الاستخدام ومناسبة تمامًا للمبتدئين. إنها توفر أداءً ممتازًا وتكاملًا سهلاً مع العديد من لغات البرمجة. إذا كنت تبحث عن طريقة سريعة وفعالة لتحليل البيانات محليًا، فإن DuckDB هي خيار ممتاز. ابدأ باستكشاف التوثيق والموارد الأخرى المتاحة، وابدأ في بناء تطبيقاتك الخاصة التي تعمل بالبيانات اليوم!

---

- 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