Google Cloud BigQuery

1. Google Cloud BigQuery: دليل شامل للمبتدئين

Google Cloud BigQuery هو مستودع بيانات سحابي قابل للتطوير بدرجة عالية وفعال من حيث التكلفة، تم تطويره بواسطة Google. يسمح لك بتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وسهولة. يُعد BigQuery جزءًا من مجموعة خدمات Google Cloud Platform (GCP) الأوسع، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل تحليل الأعمال، والتعلم الآلي، وتطبيقات البيانات الكبيرة. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى تقديم فهم شامل لـ BigQuery وكيفية استخدامه.

ما هو مستودع البيانات؟

قبل الغوص في تفاصيل BigQuery، من المهم فهم مفهوم مستودع البيانات. مستودع البيانات هو نظام مصمم لتخزين وتحليل البيانات من مصادر متعددة. على عكس قواعد البيانات التشغيلية التي تركز على معالجة المعاملات اليومية، يركز مستودع البيانات على توفير رؤى تاريخية واتجاهات من البيانات المجمعة. يتم تحسين مستودعات البيانات للاستعلامات المعقدة والتحليل، وليس لمعاملات الإدخال/الإخراج السريعة.

لماذا BigQuery؟

يقدم BigQuery العديد من المزايا مقارنة بمستودعات البيانات التقليدية:

قابلية التوسع: يمكن لـ BigQuery التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة تتراوح من الجيجابايت إلى البيتابايت دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية.
السرعة: يستخدم BigQuery تقنيات متقدمة مثل تخزين البيانات العمودي ومعالجة الاستعلامات المتوازية لتقديم نتائج سريعة حتى على مجموعات البيانات الكبيرة.
فعالية التكلفة: تدفع فقط مقابل التخزين والاستعلامات التي تستخدمها، مما يجعله خيارًا فعالًا من حيث التكلفة للعديد من المؤسسات.
الاندماج: يتكامل BigQuery بسلاسة مع خدمات Google Cloud الأخرى مثل Google Cloud Storage و Google Dataflow و Google Dataproc.
الأمان: يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك، بما في ذلك التشفير والتحكم في الوصول.
سهولة الاستخدام: يوفر BigQuery واجهة ويب سهلة الاستخدام بالإضافة إلى واجهات برمجة تطبيقات (APIs) للوصول إلى البيانات برمجياً.

المفاهيم الأساسية في BigQuery

لفهم كيفية عمل BigQuery، من المهم التعرف على بعض المفاهيم الأساسية:

المشاريع (Projects): هي الوحدات التنظيمية الأساسية في Google Cloud. يجب أن يكون لديك مشروع لإنشاء واستخدام موارد BigQuery.
مجموعات البيانات (Datasets): هي حاويات منطقية لتنظيم الجداول والآراء. يجب إنشاء مجموعة بيانات داخل مشروع.
الجداول (Tables): هي المكان الذي يتم فيه تخزين البيانات الفعلية. يمكن إنشاء الجداول مباشرة في BigQuery أو تحميل البيانات من مصادر خارجية.
الاستعلامات (Queries): هي طلبات البيانات التي ترسلها إلى BigQuery. يستخدم BigQuery لغة SQL القياسية للاستعلامات.
الوظائف (Functions): هي قطع من التعليمات البرمجية التي يمكن إعادة استخدامها في الاستعلامات. يمكن كتابة الوظائف بلغات مثل JavaScript و Python.
الآراء (Views): هي استعلامات مخزنة تعمل كجداول افتراضية. تسمح لك بتبسيط الاستعلامات المعقدة وإعادة استخدامها.
التقسيم (Partitioning): هي طريقة لتقسيم الجدول إلى أجزاء أصغر بناءً على قيمة عمود معين. يمكن أن يحسن التقسيم أداء الاستعلامات ويقلل من التكاليف.
التجميع (Clustering): هي طريقة لترتيب البيانات داخل كل قسم بناءً على قيمة عمود أو أعمدة معينة. يمكن أن يحسن التجميع أداء الاستعلامات بشكل أكبر.

كيفية البدء مع BigQuery

1. إنشاء مشروع Google Cloud: إذا لم يكن لديك مشروع بالفعل، فقم بإنشاء مشروع جديد في [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/). 2. تمكين BigQuery API: في Google Cloud Console، ابحث عن BigQuery API وقم بتمكينه. 3. إنشاء مجموعة بيانات: في BigQuery Web UI، انقر على اسم مشروعك، ثم انقر على "Create Dataset". أدخل اسمًا لمجموعة البيانات واختر موقعًا. 4. تحميل البيانات: يمكنك تحميل البيانات إلى BigQuery من مصادر مختلفة، بما في ذلك:

   *   ملفات CSV و JSON: يمكنك تحميل الملفات مباشرة من جهاز الكمبيوتر الخاص بك أو من Google Cloud Storage.
   *   Google Cloud Storage: يمكنك استيراد البيانات من ملفات موجودة في Google Cloud Storage.
   *   قواعد البيانات الأخرى: يمكنك استخدام خدمات مثل Google Data Transfer Service لنقل البيانات من قواعد البيانات الأخرى إلى BigQuery.

5. كتابة الاستعلامات: استخدم BigQuery Web UI أو واجهة برمجة التطبيقات (API) لكتابة وتنفيذ استعلامات SQL.

لغة SQL في BigQuery

يدعم BigQuery لغة SQL القياسية مع بعض الامتدادات الخاصة بـ Google. إليك بعض الأمثلة على استعلامات SQL الأساسية:

SELECT: لاسترداد البيانات من جدول.

   ```sql
   SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table`;
   ```

WHERE: لتصفية البيانات بناءً على شرط معين.

   ```sql
   SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table` WHERE column_name = 'value';
   ```

GROUP BY: لتجميع البيانات بناءً على عمود معين.

   ```sql
   SELECT column_name, COUNT(*) FROM `your-project.your_dataset.your_table` GROUP BY column_name;
   ```

ORDER BY: لترتيب البيانات بناءً على عمود معين.

   ```sql
   SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table` ORDER BY column_name ASC;
   ```

JOIN: لدمج البيانات من جداول متعددة.

   ```sql
   SELECT * FROM `your-project.your_dataset.table1` JOIN `your-project.your_dataset.table2` ON table1.column_name = table2.column_name;
   ```

استراتيجيات لتحسين أداء BigQuery

لتحقيق أقصى استفادة من BigQuery، من المهم اتباع بعض الاستراتيجيات لتحسين الأداء:

التقسيم والتجميع: استخدم التقسيم والتجميع لتقليل كمية البيانات التي يجب معالجتها في كل استعلام.
تحديد الأعمدة: حدد فقط الأعمدة التي تحتاجها في استعلامك بدلاً من استخدام `SELECT *`.
استخدام WHERE Clause: استخدم `WHERE` clause لتصفية البيانات في أقرب وقت ممكن في الاستعلام.
تجنب الوظائف المعقدة: تجنب استخدام الوظائف المعقدة في `WHERE` clause أو `JOIN` clause.
استخدام ذاكرة التخزين المؤقت: يستخدم BigQuery ذاكرة تخزين مؤقت لتخزين نتائج الاستعلامات. استفد من هذه الميزة عن طريق إعادة استخدام الاستعلامات الشائعة.
التحقق من مخطط البيانات: تأكد من أن مخطط البيانات الخاص بك مُحسَّن للاستعلامات التي تقوم بتشغيلها.

BigQuery و الخيارات الثنائية: تحليل البيانات المالية

يمكن استخدام BigQuery لتحليل البيانات المالية المتعلقة بالخيارات الثنائية. على سبيل المثال، يمكنك:

تحليل بيانات تاريخية للأسعار: قم بتحميل بيانات تاريخية لأسعار الأصول الأساسية للخيارات الثنائية (مثل العملات الأجنبية أو الأسهم أو السلع) إلى BigQuery وتحليل الاتجاهات والأنماط. هذا يساعد في بناء استراتيجيات التحليل الفني.
تقييم أداء الاستراتيجيات: قم بتخزين بيانات نتائج تداولك في BigQuery وقم بتحليلها لتحديد مدى ربحية استراتيجيات التداول المختلفة.
تحديد الارتباطات: ابحث عن الارتباطات بين المؤشرات الفنية المختلفة وأداء الخيارات الثنائية. على سبيل المثال، يمكنك تحليل العلاقة بين مؤشر مؤشر القوة النسبية (RSI) وفرص التداول.
تحليل حجم التداول: استخدم BigQuery لتحليل حجم التداول لتحديد الاتجاهات القوية والمستويات الرئيسية للدعم والمقاومة.
بناء نماذج التعلم الآلي: استخدم BigQuery ML لبناء نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بتحركات الأسعار وتحديد فرص التداول.

خدمات Google Cloud الأخرى ذات الصلة

Google Cloud Storage: لتخزين البيانات قبل تحميلها إلى BigQuery.
Google Dataflow: لمعالجة البيانات وتحويلها قبل تحميلها إلى BigQuery.
Google Dataproc: لتشغيل مهام Apache Spark و Hadoop على Google Cloud.
Google Cloud Functions: لتشغيل التعليمات البرمجية بدون خادم استجابةً للأحداث في Google Cloud.
Google Cloud Machine Learning Engine: لتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي.

استراتيجيات الخيارات الثنائية و BigQuery

يمكن لـ BigQuery أن يعزز العديد من استراتيجيات الخيارات الثنائية:

استراتيجية اختراق المستويات: تحليل بيانات الأسعار التاريخية لتحديد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية.
استراتيجية المتوسطات المتحركة: تحليل بيانات الأسعار التاريخية لحساب المتوسطات المتحركة وتحديد اتجاهات السوق.
استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI): تحليل بيانات الأسعار التاريخية لحساب مؤشر القوة النسبية وتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع.
استراتيجية بولينجر باندز: تحليل بيانات الأسعار التاريخية لحساب بولينجر باندز وتحديد التقلبات.
استراتيجية أنماط الشموع اليابانية: تحليل بيانات الأسعار التاريخية لتحديد أنماط الشموع اليابانية التي تشير إلى انعكاسات محتملة في الاتجاه.
استراتيجية الارتداد: تحليل بيانات الأسعار التاريخية لتحديد نقاط الارتداد المحتملة.
استراتيجية التداول مع الأخبار: تحليل بيانات الأخبار والبيانات الاقتصادية لتحديد فرص التداول المحتملة.
استراتيجية التداول الخوارزمي: تطوير خوارزميات تداول تستخدم بيانات BigQuery لاتخاذ قرارات التداول.
استراتيجية مارتينجال: (مع الحذر الشديد) تحليل نتائج التداول السابقة باستخدام BigQuery لتقييم فعالية استراتيجية مارتينجال.
استراتيجية المضاعفة: (مع الحذر الشديد) تحليل نتائج التداول السابقة باستخدام BigQuery لتقييم فعالية استراتيجية المضاعفة.

مؤشرات فنية وتحليل الحجم

يمكن استخدام BigQuery لتحليل المؤشرات الفنية مثل:

MACD (Moving Average Convergence Divergence): تحليل تقارب وتباعد المتوسطات المتحركة.
Stochastic Oscillator: تحليل العلاقة بين سعر الإغلاق ونطاق الأسعار.
Fibonacci Retracements: تحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة بناءً على تسلسلات فيبوناتشي.
Volume Weighted Average Price (VWAP): حساب متوسط السعر المرجح بالحجم.
On Balance Volume (OBV): قياس ضغط الشراء والبيع.

وبالمثل، يمكن تحليل حجم التداول باستخدام BigQuery لتحديد:

زيادة الحجم مع حركة السعر: تأكيد قوة الاتجاه.
انخفاض الحجم مع حركة السعر: الإشارة إلى ضعف الاتجاه.
اختلافات الحجم: تحديد الانعكاسات المحتملة في الاتجاه.

الخلاصة

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين