Google Cloud BigQuery Documentation

```wiki

Google Cloud BigQuery: دليل شامل للمبتدئين

Google Cloud BigQuery هو مستودع بيانات سحابي بالكامل، وقابل للتطوير بدرجة كبيرة، وغير مكلف، يُستخدم لتخزين وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة. يوفر BigQuery سرعة وأماناً مع إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة لـ BigQuery للمبتدئين، وتشمل المفاهيم الأساسية، والبدء في استخدامه، وأفضل الممارسات.

ما هو BigQuery ولماذا نستخدمه؟

BigQuery جزء من مجموعة خدمات Google Cloud Platform (GCP). يختلف عن قواعد البيانات التقليدية لأنه مصمم خصيصًا لتحليل البيانات الضخمة. إليك بعض الأسباب الرئيسية لاستخدام BigQuery:

• قابلية التوسع: يمكنه التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة جدًا (تيرا بايتات وحتى بيتابايتات) دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية.
• السرعة: يستخدم BigQuery معالجة متوازية واسعة النطاق، مما يسمح بتشغيل الاستعلامات بسرعة كبيرة.
• الفعالية من حيث التكلفة: تدفع فقط مقابل التخزين والاستعلامات التي تستخدمها، مما يجعله خيارًا فعالًا من حيث التكلفة للعديد من الحالات.
• التكامل: يتكامل بسلاسة مع أدوات Google Cloud الأخرى، مثل Google Data Studio و Google Cloud Dataflow، فضلاً عن أدوات الجهات الخارجية.
• الأمان: يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك، بما في ذلك التشفير والتحكم في الوصول.

المفاهيم الأساسية في BigQuery

قبل البدء في استخدام BigQuery، من المهم فهم بعض المفاهيم الأساسية:

• المشروع (Project): المشروع هو حاوية تنظيمية لموارد Google Cloud الخاصة بك، بما في ذلك BigQuery.
• مجموعة البيانات (Dataset): مجموعة البيانات هي حاوية منطقية لمجموعات البيانات ذات الصلة داخل مشروع. يمكنك التفكير فيها كقاعدة بيانات.
• الجدول (Table): الجدول هو المكان الذي يتم فيه تخزين بياناتك الفعلية. يتكون من صفوف وأعمدة، مثل جدول البيانات في برنامج جداول البيانات.
• الاستعلام (Query): الاستعلام هو طلب للحصول على بيانات من جدول أو مجموعة جداول. يتم كتابة الاستعلامات بلغة SQL (Structured Query Language).
• الوظيفة (Job): الوظيفة تمثل مهمة معالجة البيانات التي يتم تنفيذها في BigQuery، مثل تشغيل استعلام أو تحميل بيانات.

البدء مع BigQuery

1. إنشاء مشروع Google Cloud: إذا لم يكن لديك مشروع بالفعل، فقم بإنشاء مشروع في Google Cloud Console. 2. تمكين BigQuery API: في Google Cloud Console، ابحث عن BigQuery API وقم بتمكينه. 3. إنشاء مجموعة بيانات: في BigQuery، أنشئ مجموعة بيانات لتخزين بياناتك. اختر موقعًا لمجموعة البيانات بناءً على موقع بياناتك ومتطلبات الامتثال. 4. تحميل البيانات: هناك عدة طرق لتحميل البيانات إلى BigQuery:

   *   من Cloud Storage:  قم بتحميل ملفات البيانات (مثل CSV أو JSON أو Avro) إلى Google Cloud Storage ثم قم باستيرادها إلى BigQuery.
   *   من ملف محلي:  يمكنك تحميل ملفات البيانات مباشرة من جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
   *   من مصادر البيانات الأخرى:  يمكن لـ BigQuery الاتصال بمجموعة متنوعة من مصادر البيانات الأخرى، مثل Google Analytics و Google Ads.

5. كتابة وتشغيل الاستعلامات: استخدم BigQuery Query Editor لكتابة وتشغيل استعلامات SQL لتحليل بياناتك.

لغة SQL في BigQuery

BigQuery يستخدم نسخة قياسية من SQL مع بعض الامتدادات الخاصة به. إليك بعض الأمثلة الأساسية:

• SELECT: يستخدم لاسترداد البيانات من جدول.

   ```sql
   SELECT column1, column2 FROM your_table;
   ```

• WHERE: يستخدم لتصفية البيانات بناءً على شرط معين.

   ```sql
   SELECT column1, column2 FROM your_table WHERE column3 = 'value';
   ```

• GROUP BY: يستخدم لتجميع البيانات بناءً على قيمة عمود واحد أو أكثر.

   ```sql
   SELECT column1, COUNT(*) FROM your_table GROUP BY column1;
   ```

• ORDER BY: يستخدم لترتيب البيانات بناءً على قيمة عمود واحد أو أكثر.

   ```sql
   SELECT column1, column2 FROM your_table ORDER BY column1 ASC;
   ```

• JOIN: يستخدم لدمج البيانات من جدولين أو أكثر.

   ```sql
   SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.column1 = table2.column2;
   ```

أفضل الممارسات لاستخدام BigQuery

• التقسيم (Partitioning): قسّم جداولك الكبيرة بناءً على عمود تاريخ أو نطاق لتسريع الاستعلامات وتقليل التكاليف.
• التجميع (Clustering): قم بتجميع بياناتك بناءً على الأعمدة التي تستخدمها بشكل متكرر في جمل WHERE و JOIN.
• استخدام التخزين المؤقت (Caching): استخدم التخزين المؤقت لنتائج الاستعلامات المتكررة لتسريع الأداء.
• تقدير التكاليف: استخدم BigQuery cost estimator لتقدير تكلفة الاستعلامات قبل تشغيلها.
• مراقبة الأداء: راقب أداء استعلاماتك باستخدام BigQuery monitoring tools.
• تحسين SQL: اكتب استعلامات SQL فعالة لتجنب المسح الكامل للجدول.

تكامل BigQuery مع أدوات أخرى

• Google Data Studio: قم بإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية من بيانات BigQuery.
• Google Cloud Dataflow: استخدم Dataflow لمعالجة البيانات وتحويلها قبل تحميلها إلى BigQuery.
• Google Cloud Dataproc: استخدم Dataproc لتشغيل مهام Hadoop و Spark على بيانات BigQuery.
• Looker: أداة ذكاء الأعمال التي تتكامل بشكل وثيق مع BigQuery.
• Python (with the BigQuery client library): استخدم Python للوصول إلى BigQuery برمجيًا.

أسعار BigQuery

تعتمد أسعار BigQuery على عاملين رئيسيين:

• تخزين البيانات: يتم محاسبتك على كمية البيانات التي تخزنها في BigQuery.
• الاستعلامات: يتم محاسبتك على كمية البيانات التي تتم معالجتها بواسطة استعلاماتك.

يوفر BigQuery طبقة مجانية للاستخدام المحدود. لمزيد من التفاصيل، راجع صفحة BigQuery Pricing.

أمثلة عملية

لنفترض أن لديك جدولًا يسمى `transactions` يحتوي على بيانات حول معاملات العملاء، بما في ذلك `transaction_id` و `customer_id` و `transaction_date` و `amount`.

• العثور على إجمالي المبلغ الذي تم إنفاقه بواسطة كل عميل:

   ```sql
   SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent FROM transactions GROUP BY customer_id;
   ```

• العثور على عدد المعاملات التي تمت في تاريخ معين:

   ```sql
   SELECT COUNT(*) FROM transactions WHERE transaction_date = '2023-10-27';
   ```

• العثور على أكبر 10 معاملات:

   ```sql
   SELECT transaction_id, amount FROM transactions ORDER BY amount DESC LIMIT 10;
   ```

الموارد الإضافية

• BigQuery Documentation: [BigQuery Documentation]
• BigQuery Quickstarts: [BigQuery Quickstarts]
• BigQuery Tutorials: [BigQuery Tutorials]
• BigQuery Pricing: [BigQuery Pricing]
• Google Cloud Console: [Google Cloud Console]

استراتيجيات الخيارات الثنائية وتحليل البيانات باستخدام BigQuery (روابط ذات صلة)

على الرغم من أن BigQuery ليس أداة مباشرة للتداول بالخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه لتحليل البيانات المالية وتحديد الأنماط التي قد تكون مفيدة في اتخاذ قرارات التداول. إليك بعض الاستراتيجيات والمفاهيم ذات الصلة:

• استراتيجية المضاربة: تحليل بيانات السوق التاريخية لتحديد فرص المضاربة قصيرة الأجل.
• استراتيجية الاتجاه: تحديد الاتجاهات الرئيسية في السوق واتخاذ الصفقات في اتجاهها.
• تحليل حجم التداول: استخدام BigQuery لتحليل حجم التداول وتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
• مؤشر المتوسط المتحرك (Moving Average): حساب المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات وتنعيم بيانات الأسعار.
• مؤشر القوة النسبية (RSI): استخدام BigQuery لحساب مؤشر القوة النسبية لتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع.
• مؤشر MACD: حساب مؤشر MACD لتحديد الاتجاهات وتوليد إشارات الشراء والبيع.
• تحليل الشموع اليابانية: تحليل أنماط الشموع اليابانية لتحديد فرص التداول.
• استراتيجية الاختراق: تحديد نقاط الاختراق في مستويات الدعم والمقاومة.
• استراتيجية الارتداد: تحديد نقاط الارتداد في مستويات الدعم والمقاومة.
• تحليل التغاير: تحديد الأصول المترابطة واستخدامها في استراتيجيات التحوط.
• استراتيجية مارتينجال: (تحذير: استراتيجية عالية المخاطر)
• استراتيجية فيبوناتشي: استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
• تحليل الفجوات السعرية: تحديد الفجوات السعرية وتحليل تأثيرها على الأسعار.
• تحليل الأنماط الرسومية: تحديد الأنماط الرسومية الشائعة مثل الرأس والكتفين والقمم والقيعان المزدوجة.
• تحليل حجم الفائدة المفتوحة: (في حالة الخيارات)
• تحليل التقلبات الضمنية: (في حالة الخيارات)
• استراتيجية السترة (Straddle): (في حالة الخيارات)
• استراتيجية الخنق (Strangle): (في حالة الخيارات)
• استراتيجية الفراشة (Butterfly): (في حالة الخيارات)
• استراتيجية المكالمات المغطاة (Covered Calls): (في حالة الخيارات)
• استراتيجية البيع المحمي (Protective Puts): (في حالة الخيارات)
• التحليل الأساسي: تحليل البيانات الاقتصادية والأخبار لتحديد اتجاهات السوق.
• تحليل المشاعر: تحليل أخبار وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد معنويات السوق.
• التحليل الإحصائي: استخدام الأساليب الإحصائية لتحديد الأنماط والاتجاهات في بيانات السوق.
• التعلم الآلي: استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بحركات الأسعار.

يرجى ملاحظة أن تداول الخيارات الثنائية ينطوي على مخاطر عالية، ومن المهم إجراء البحوث الخاصة بك وفهم المخاطر قبل التداول. BigQuery هو أداة قوية لتحليل البيانات، ولكنها ليست ضمانًا للنجاح في التداول. ```

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