Indexes in PostgreSQL

الفهارس في PostgreSQL

الفهارس في PostgreSQL هي هياكل بيانات خاصة تسرّع عملية استرجاع البيانات من الجداول. هي تشبه إلى حد كبير الفهرس في كتاب؛ بدلاً من قراءة الكتاب بأكمله للعثور على معلومة معينة، يمكنك استخدام الفهرس لتحديد الصفحة التي تحتوي على المعلومة المطلوبة مباشرة. في قواعد البيانات، تساعد الفهارس في تحديد الصفوف التي تحتاج إلى فحصها بناءً على قيم أعمدة معينة.

لماذا نستخدم الفهارس؟

بدون فهرس، يجب على PostgreSQL إجراء فحص كامل للجدول (Table Scan) للعثور على الصفوف المطابقة لشروط استعلام معين. هذا يمكن أن يكون بطيئًا جدًا بالنسبة للجداول الكبيرة. الفهارس تقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق لتنفيذ الاستعلامات عن طريق تضييق نطاق البحث.

أنواع الفهارس في PostgreSQL

يوفر PostgreSQL عدة أنواع من الفهارس، كل منها مصمم لحالات استخدام مختلفة:

B-Tree Index: هو النوع الأكثر شيوعًا من الفهارس وهو مناسب لمعظم أنواع الاستعلامات، بما في ذلك عمليات المقارنة (=, <, >, <=, >=) والبحث عن النطاقات. يعتبر هذا الفهرس مثاليًا للبيانات المرتبة. B-Tree هو أساس العديد من هياكل البيانات الأخرى.

Hash Index: يستخدم للتساوي فقط (=). غير مدعوم في PostgreSQL للإصدارات الأحدث لأنه ليس موثوقًا به في ظل التزامن العالي.

GiST Index (Generalized Search Tree): مناسب للفهارس المكانية (مثل بيانات GPS) وأنواع البيانات المخصصة. الفهرس المكاني يسمح بالبحث الفعال عن البيانات بناءً على الموقع الجغرافي.

SP-GiST Index (Space-Partitioned GiST): مشابه لـ GiST ولكنه أكثر كفاءة في بعض الحالات، خاصة مع البيانات متعددة الأبعاد.

GIN Index (Generalized Inverted Index): مثالي لفهرسة المصفوفات وأنواع البيانات النصية (مثل البحث عن الكلمات الرئيسية). الفهرس المعكوس مفيد جدًا في البحث النصي الكامل.

BRIN Index (Block Range Index): فعال للجداول الكبيرة التي يتم ترتيب البيانات فيها بشكل طبيعي (مثل البيانات الزمنية). فهرس نطاق الكتلة يقلل من حجم الفهرس.

إنشاء الفهارس

يمكن إنشاء الفهارس باستخدام الأمر CREATE INDEX. إليك مثال:

```sql CREATE INDEX idx_customers_last_name ON customers (last_name); ```

هذا ينشئ فهرسًا باسم idx_customers_last_name على العمود last_name في الجدول customers.

أنواع الفهارس المركبة

يمكن إنشاء فهارس على عدة أعمدة. يسمى هذا فهرس مركب (Composite Index). الفهارس المركبة مفيدة للاستعلامات التي تستخدم عدة أعمدة في شرط WHERE.

مثال:

```sql CREATE INDEX idx_orders_customer_id_order_date ON orders (customer_id, order_date); ```

صيانة الفهارس

التحديثات: عندما يتم تحديث البيانات في الجدول، يجب أيضًا تحديث الفهارس المرتبطة بها. هذا يمكن أن يؤثر على أداء عمليات الكتابة.
الحجم: الفهارس تستهلك مساحة تخزين.
التحليل: من المهم تحليل الفهارس بانتظام باستخدام الأمر ANALYZE لضمان أن PostgreSQL لديه إحصائيات دقيقة حول البيانات.

متى لا نستخدم الفهارس؟

جداول صغيرة: بالنسبة للجداول الصغيرة، قد يكون الفحص الكامل للجدول أسرع من استخدام الفهرس.
أعمدة يتم تحديثها بشكل متكرر: الفهارس على الأعمدة التي يتم تحديثها بشكل متكرر يمكن أن تبطئ أداء عمليات الكتابة.
أعمدة ذات قيم فريدة قليلة: إذا كان العمود يحتوي على عدد قليل من القيم الفريدة، فقد لا يكون الفهرس فعالاً.

الاستعلام عن الفهارس

يمكنك استخدام System Catalog في PostgreSQL للتحقق من الفهارس الموجودة:

```sql SELECT indexname, indexdef FROM pg_indexes WHERE tablename = 'your_table_name'; ```

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية مرتبطة بتحليل البيانات

على الرغم من أن الفهارس في PostgreSQL لا ترتبط مباشرة بتداول الخيارات الثنائية، إلا أن القدرة على استرجاع البيانات بكفاءة هي أساس العديد من استراتيجيات التداول المتقدمة. إليك بعض الأمثلة:

استراتيجية المتوسطات المتحركة: تتطلب حساب المتوسطات المتحركة على بيانات الأسعار التاريخية. يمكن للفهارس تسريع عملية استرجاع هذه البيانات. المتوسطات المتحركة
استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI): تعتمد على حساب RSI بناءً على بيانات الأسعار.
استراتيجية MACD (Moving Average Convergence Divergence): تتطلب حساب MACD بناءً على بيانات الأسعار.
استراتيجية بولينجر باندز: تعتمد على حساب بولينجر باندز بناءً على بيانات الأسعار.
استراتيجية الاختراق: تتطلب تحديد نقاط الاختراق في الأسعار.
استراتيجية التداول بناءً على الأخبار: تتطلب معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات الإخبارية.
استراتيجية التداول الخوارزمي: تتطلب تنفيذ أوامر التداول تلقائيًا بناءً على قواعد محددة.
تحليل حجم التداول: فهم حجم التداول يساعد في تحديد قوة الاتجاه. حجم التداول
تحليل الشموع اليابانية: التعرف على أنماط الشموع اليابانية يمكن أن يساعد في التنبؤ بحركة الأسعار. الشموع اليابانية
تحليل فيبوناتشي: استخدام نسب فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة. تحليل فيبوناتشي
نظرية الموجات الإيلوت: تحديد أنماط الموجات في الأسعار. نظرية الموجات الإيلوت
استراتيجية التداول العكسي: البحث عن فرص التداول العكسي بناءً على تحليل البيانات.
استراتيجية التداول بناءً على التباعد: تحديد التباعد بين الأسعار والمؤشرات الفنية.
استراتيجية التداول بناءً على أنماط الرسوم البيانية: التعرف على أنماط الرسوم البيانية الشائعة.
استراتيجية التداول بناءً على التحليل الأساسي: تحليل البيانات الاقتصادية والمالية لاتخاذ قرارات التداول.

أدوات إضافية

pgAdmin: أداة إدارة رسومية لـ PostgreSQL.
EXPLAIN: أمر SQL يعرض خطة التنفيذ للاستعلام، مما يساعد في تحديد ما إذا كان يتم استخدام الفهارس بشكل فعال. EXPLAIN
auto_explain: امتداد PostgreSQL يسجل خطط التنفيذ للاستعلامات البطيئة.

خلاصة

الفهارس هي أداة قوية لتحسين أداء قاعدة البيانات PostgreSQL. فهم أنواع الفهارس المختلفة ومتى تستخدمها يمكن أن يساعدك في بناء تطبيقات أكثر كفاءة. تذكر أن الصيانة الدورية للفهارس ضرورية لضمان استمرار فعاليتها.

قواعد البيانات العلائقية SQL تحسين الأداء تصميم قاعدة البيانات استرجاع البيانات Transaction Concurrency Control Data Modeling Normalization Denormalization Data Warehousing OLAP OLTP Stored Procedures Triggers Views Data Types Constraints

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