قاعدة بيانات ClickHouse السريعة والفعالة

ClickHouse هو نظام إدارة قواعد بيانات قوي ومفتوح المصدر وموجه نحو الأعمدة يسمح بإنشاء تقارير بيانات تحليلية في الوقت الفعلي. تم تصميم ClickHouse لمعالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة وكفاءة. يتم استخدامه من قبل الشركات الكبرى مثل Yandex و Mail.ru Group و Uber. غالبًا ما يشار إلى ClickHouse بقاعدة بيانات NoSQL لأنها لا تستخدم النموذج العلائقي التقليدي. بدلاً من ذلك ، يستخدم نهجًا موجهًا نحو العمود مما يجعله عالي الكفاءة لأحمال العمل التحليلية. ClickHouse قابل للتطوير بدرجة كبيرة ويمكن نشره بسهولة على الأجهزة السلعية. إذا كنت تبحث عن طريقة سريعة وفعالة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات ، فإن ClickHouse يعد خيارًا رائعًا. إنه سهل الاستخدام ويمكن تحجيمه بسهولة لتلبية احتياجاتك.

تتمتع PopSQL ببيئة عمل تعاونية. محرر SQL ومساحة عمل تتيح للفرق التعاون بشكل أكثر فاعلية في تحليل البيانات. من خلال طرح الأسئلة الصحيحة واتخاذ الخطوات اللازمة ، يمكننا اكتساب فهم أفضل لمحيطنا واكتساب فهم أفضل لأنفسنا. يعمل نظام InterBase ، الذي يجمع بين إدارة نقاط البيع (POS) وإدارة المطاعم ، على تسهيل إدارة المطاعم. مع منصة TouchBistro القوية ، يمكن لأصحاب المطاعم تبسيط عملياتهم وتبسيطها. تقدم SOAX خدمة بروكسي سكنية ومتحركة تمكن فريقك من تحقيق أهدافه في تجريف بيانات الويب ، وذكاء المنافسة ، وتحسين محركات البحث ، وتحليل SERP. استهلك البيانات من أي قاعدة بيانات ، ونظمها في مقاييس متسقة ، واستخدمها مع كل تطبيق من أجل بناء مقاييس متسقة.

من خلال السماح للمستخدمين بالتفاعل بحرية وبشكل طبيعي مع بعضهم البعض عبر clickShare ، فإنه يمكّن الأشخاص من فهم بعضهم البعض بشكل أفضل. ClickShare متوافق مع هذه الأنظمة الأساسية باستخدام AirPlay و Google Cast و Miracast. يمكنك التعاون والنقر من جهازك الخاص في أقل من 7 ثوانٍ. تتوفر مشاركة الشاشة والميزات المتقدمة في غرفة الاجتماعات عبر هذا التطبيق. DbVisualizer هو محرر قاعدة بيانات شائع يستخدمه العديد من أكبر الشركات في العالم. عندما أعمل عندما أعمل يسمح للشركات بجدولة وتتبع الوقت والحضور والتواصل مع موظفيها كل ساعة بطريقة بسيطة ومريحة. يمكن استخدام CallShaper بواسطة مراكز الاتصال لتحليل قواعد البيانات للعثور على العملاء المتوقعين للخطوط الأرضية واللاسلكية ، وأرقام قائمة عدم الاتصال ، ومعدلات التخلي عن المكالمات. باستخدام برامج الاتصال التنبؤية والمعاينة ، يمكن لوكلاء التسويق أتمتة عمليات معالجة المكالمات.

Clickhouse هي قاعدة بيانات علائقية موجهة نحو الأعمدة توجد في قواعد البيانات مثل MemSQL و Vertica و Redshift و BigQuery و Snowflake و Greenplum وغيرها. كل منهم يستخدم SQL لإجراء استعلامات تحليلية على قواعد البيانات الكبيرة.

تضمن التطوير المبكر لـ ClickHouse SQL كلغة أساسية لإدارة البيانات والاستعلام.

في إصداره الأولي ، ClickHouse هو أول مستودع بيانات SQL مفتوح المصدر لدعم الأداء والنضج وقابلية التوسع لقواعد البيانات الخاصة مثل Sybase IQ و Vertica و Snowflake.

أي نوع من قاعدة البيانات هو كليك هاوس؟

ClickHouse هو نظام إدارة قاعدة بيانات موجه نحو الأعمدة (DBMS) لأحمال عمل OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت). إنه مصمم لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بطريقة سريعة وفعالة. ClickHouse مفتوح المصدر ومتاح بموجب ترخيص Apache 2.0.

يستخدم نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) الخاص بـ ClickHouse للمعالجة التحليلية للاستعلامات عبر الإنترنت. يمكن إكمال معظم الاستعلامات أسرع بما لا يقل عن 100 مرة إذا كانت في قاعدة بيانات موجهة نحو الأعمدة. يفضل استخدام أوامر مختلفة لتخزين البيانات لمجموعة متنوعة من التطبيقات. يتم تنفيذ عملية معالجة الاستعلام التحليلي في ClickHouse باستخدام أكبر عدد ممكن من موارد النظام. سيناريوهات الوصول إلى البيانات هي تلك التي تصف عدد الاستعلامات وتكرارها ونسبة هذه الاستعلامات. إذا كنت تريد التأكد من أن النظام يعمل كما هو متوقع ، فمن الأهمية بمكان تخصيص النظام الذي تم إعداده للاستخدام عند تحميل أعلى. لا يوجد نظام يمكنه تلبية احتياجات مجموعة كاملة من العملاء في نفس الوقت.

بالنسبة لهذا الاستعلام ، يمكن للخادم معالجة عدة مليارات من صفوف البيانات في الثانية. من أجل معالجة جميع العمليات الخاصة بالمتجهات بأكملها ، يجب تنفيذ استعلام كامل ؛ لذلك ، يجب تنفيذ استعلام كامل بأعداد كبيرة. عندما لا تفعل ذلك مع أي نظام فرعي نصف لائق للقرص ، فإن مترجم الاستعلام سوف يوقف وحدة المعالجة المركزية حتمًا.

كيف يتفوق Clickhouse على أنظمة إدارة قواعد بيانات السلاسل الزمنية الأخرى

على الرغم من وجود العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات المتسلسلة الزمنية المتخصصة ، يمكن أن يتفوق ClickHouse على معظمها لأنه يركز على سرعة تنفيذ الاستعلام. يمكن للمستخدمين أيضًا إدارة حساباتهم والوصول إلى أدوارهم باستخدام استعلامات SQL ، مما يجعلها متوافقة مع معظم أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية .

هل Clickhouse A ديسيبل علاقي؟

ClickHouse هو نظام إدارة قاعدة بيانات موجه نحو الأعمدة (DBMS) للمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) للبيانات. إنه مصمم لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بطريقة سريعة وقابلة للتطوير. ClickHouse هو مشروع مفتوح المصدر ومتاح بموجب ترخيص Apache.

يتضمن ClickHouse قاعدة بيانات تحليلية عمودية منظمة خارج الصندوق. تم تصميم قواعد البيانات التحليلية لعدد قليل من الاستعلامات البطيئة. ومع ذلك ، قد يكون ClickHouse قادرًا على التعامل معه بمفرده لمهامنا. لمحاكاة الرسائل النصية ، استخدمت 3 مليارات تعليق من تعليقات reddit (10 سنوات من 2007 إلى 2017). في هذا المثال ، أردت استخدام ClickHouse لاسترداد تعليقات reddit العشرة الأخيرة. يمكنك استخدام ClickHouse لتخزين البيانات على القرص بدلاً من ضغطها ، وهو أمر رائع. نظرًا لأن create_utc هو المفتاح الأساسي (فرز حسب) ، فإن تحديد رسالة بمعرف فقط سيتطلب مسحًا كاملًا للجدول.

ستبدأ الساعة في الوميض بمجرد أن نعرف الطابع الزمني (created_UTc). بالمعنى النظري ، يمكن للآراء المجسدة نظريًا محاكاة الفهارس الأخرى. نتيجة لذلك ، تم تغيير ترتيب التفصيل للمفتاح الأساسي إلى آخر كان أبطأ بكثير ، ولم يكن هناك سوى بضعة أسطر من البيانات يمكن قراءتها من المفتاح الأساسي. تطبيق ClickHouse قادر على تشغيل التحديثات والحذف في شكل جدول Alcott. يُعرف باسم UPDATE / DELETE (مصطلحات clickhouse). سيتم تنفيذه على أساس غير متزامن بمجرد إرجاع استعلامات الوحش. من السهل رؤية التقدم الذي تم إحرازه بمجرد قراءة النظام.

يعتبر نظام ClickHouse التحليلي فريدًا من حيث أنه يستخدم نموذجًا موازيًا ضخمًا. يمكن استخدامه (مع بعض الاختراقات) كقاعدة بيانات خلفية تعمل على تشغيل بوابة واجهة برمجة تطبيقات عامة تخدم كلاً من الاستعلامات في الوقت الفعلي والاستعلامات التحليلية. يرجى إعلامي إذا كنت تستخدم ClickHouse لهذا المشروع أو لأي مشروع آخر.

Clickhouse: الأداة المثالية لتحليل البيانات وإعداد التقارير

ClickHouse ، من ناحية أخرى ، ممتاز لتحليل البيانات وإعداد التقارير. نظرًا لتنسيقها العمودي ، فإن مجموعات البيانات الكبيرة مناسبة بشكل خاص لها. يمكنك فحص الأنماط والعلاقات في بياناتك بسرعة من خلال القيام بذلك. علاوة على ذلك ، يتمتع ClickHouse بسرعة عالية جدًا ، مما يجعله مثاليًا للتحليل في الوقت الفعلي.

هل Clickhouse Db؟

Clickhouse هي قاعدة بيانات قوية تسمح بالاستعلام السريع عن البيانات وتحليلها. لديها مجموعة متنوعة من التطبيقات ويمكن استخدامها في كل شيء من ذكاء الأعمال إلى البحث العلمي. يعد Clickhouse أيضًا قابلاً للتطوير بدرجة كبيرة ، بحيث يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسهولة.

يستخدم ClickHouse ، وهو نظام إدارة قاعدة بيانات مفتوح المصدر (DBMS) ، عمليات موجهة نحو الأعمدة. إنه اختيار ممتاز للمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) وهو سهل الاستخدام للغاية. يمكن لـ ClickHouse إرجاع النتائج التي تمت معالجتها في غضون ثوانٍ بفضل تقنية المعالجة في الوقت الفعلي. يتيح ذلك استخدامه في التطبيقات التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات المنظمة. ClickHouse ، نظام إدارة قواعد البيانات الموجه نحو الأعمدة ، يفصل البيانات حسب المفتاح الأساسي من أجل تنظيمها فعليًا. يتم تنفيذ الاستعلامات الكبيرة على نوى متعددة وتستهلك الكثير من الموارد. عند إضافة البيانات إلى جدول ClickHouse ، يتم تحديثها تلقائيًا دون استخدام الأقفال.

ClickHouse فريد من نواحٍ عديدة ، مما يعني أنه يمكنك ارتكاب أخطاء تؤدي إلى أداء دون المستوى. تتميز حلول ClickHouse بأنها قوية وقابلة للتطوير ومرنة وتتفوق على الحلول الأخرى في السوق. تم تصميم ClickHouse لتطبيقات OLAP ، وهو يتضمن عددًا من التحسينات لقراءة البيانات والتعامل مع الطلبات المعقدة بسرعات عالية. يعد الفهم الجيد للاختلافات بين أنظمة OLAP و OLTP أمرًا بالغ الأهمية عند تحديد ما إذا كان ClickHouse هو الخيار الصحيح لطقسك أم لا. ClickHouse هو مشروع مفتوح المصدر يمكنك إنشاء مشروعك الخاص باتباع تعليماته. يتم إنشاء الجداول في ClickHouse باستخدام مخطط تم تعريفه مسبقًا. بصفتك مستخدم ClickHouse ، يمكنك التركيز فقط على المنتج الذي تقوم بإنشائه ، وسوف نحافظ على عمل البنية التحتية بسلاسة بحيث يمكنك نسيانها تمامًا.

فوائد استخدام Clickhouse

نظرًا لأنه خادم عالي الأداء ، يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات في مستودعات البيانات والتطبيقات الأخرى. ClickHouse هو أيضًا خيار جيد لتحليل البيانات وإعداد التقارير. يمكن لـ ClickHouse ، كنتيجة لهيكلها العمودي ، تحديد نقاط البيانات الأكثر أهمية في مجموعة البيانات بسرعة. ما هي بعض فوائد كليك هاوس؟ ClickHouse لديه عدد من المزايا التي تجعله خيارًا شائعًا لإدارة البيانات. نظرًا لأنه قابل للتطوير بدرجة كبيرة ، يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسرعة وسهولة. علاوة على ذلك ، فهي مناسبة تمامًا لتحليل البيانات وإعداد التقارير ، مما يجعلها مثالية لإنتاج نتائج دقيقة في أسرع وقت ممكن. علاوة على ذلك ، ClickHouse هو تطبيق مفتوح المصدر ، يسمح للمستخدمين بتخصيصه بسهولة.

هل Clickhouse A قاعدة بيانات السلاسل الزمنية؟

Clickhouse هي قاعدة بيانات سلاسل زمنية تدعم SQL لتحليل البيانات. إنه مصمم خصيصًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات في فترة زمنية قصيرة. يتم استخدامه من قبل العديد من الشركات لأدائه العالي وقابلية التوسع.

The Time Series Benchmark Suite (TSBS) عبارة عن مجموعة من الأدوات والبرامج التي تولد البيانات وتدير اختبارات أداء الكتابة والقراءة على قواعد بيانات مختلفة . سيتم إضافة ClickHouse إلى قائمة قواعد البيانات التي ندعمها حاليًا. لقد اضطررنا إلى إعادة كتابة الاستعلامات ومحولات البرامج من أجل استخدام TSBS لـ ClickHouse ، وهي مهمة استغرقت بعض الوقت. كان ClickHouse قادرًا على تحميل ما يقرب من 4 ملايين مقياس في الثانية (أو 400Krows في الثانية) ، والتي كانت أسرع ثلاث مرات من Timescale DB و 1.8x أسرع من InfluxDB. أجرى كل نوع قاعدة بيانات 1000 تكرار في 8 عمال متوازيين كما هو موضح في الرسوم البيانية أدناه. كان ClickHouse ناجحًا جدًا ضد قواعد البيانات الشائعة المستخدمة لتحليل السلاسل الزمنية ، مثل TimescaleDB و InfluxDB. كان أداؤه أفضل بكثير من المتوقع من حيث تحميل البيانات وضغطها.

يمكننا إنشاء هيكل بيانات خاص باستخدام tag_id يحسب السجل الأخير في جدول منفصل ، ويتتبع السجل في الوقت الفعلي. يمكن أن يوفر أسلوب مشابه مستوى أداء أعلى بكثير عندما يكون الاستعلام في المرحلة الأخيرة. ClickHouse هو نظام إدارة قواعد بيانات تحليلي يستخدم على نطاق واسع للأغراض العامة. ميزت InfluxDB نفسها من حيث قدرتها على الأداء الجيد عبر العديد من أنواع الاستعلام من خلال إظهار فئتها كسلسلة زمنية DBMS. إنه خيار أفضل من TimescaleDB لأنواع معينة من الاستعلامات لأنه يستخدم بنية فهرس أكثر كفاءة ، ولديه مرونة أكبر في SQL ، ويستخدم تحسينات سلسلة زمنية محددة. ClickHouse هي واجهة خلفية تم استخدامها بالفعل من قبل عدد من المنظمات التي تفضل استخدام برنامج السلاسل الزمنية.

لماذا تستحق Clickhouse وقتك

ماذا تنتظر؟ يمكنك تجربة ClickHouse ومعرفة ما إذا كان الأمر يستحق ذلك.

قاعدة بيانات Clickhouse

ClickHouse هو نظام إدارة قواعد بيانات مجاني ومفتوح المصدر وموجه نحو الأعمدة يسمح بإنشاء تقارير بيانات تحليلية في الوقت الفعلي. يستخدم ClickHouse استعلامات SQL لاختيار البيانات ويدعم أنواع البيانات المختلفة ووظائف التجميع ووصلات الجدول.

تشتهر ClickHouse بكونها واحدة من أسرع مستودعات البيانات السحابية. يتيح لك ClickHouse إنشاء مجموعات ونشر عقد جديدة وترحيل السحب ومراقبة كل شيء من لوحة معلومات واحدة. تقدم ClickHouse مجموعة متنوعة من امتدادات تحليلات SQL وأداء فائق. عندما يتعلق الأمر بـ Aiven for ClickHouse ، يتم تضمين جميع الأسعار ، مما يضمن أنك لن تقلق أبدًا بشأن نهاية الشهر. يوجد نموذج تسعير شفاف هنا. لا توجد رسوم أو رسوم خفية ؛ تشمل جميع المدفوعات الشبكات لتخزين البيانات ، بالإضافة إلى جميع الخدمات الأخرى. تكامل البيانات مدمج في النظام. التحديثات والترقيات التلقائية شيء جيد. اتخذ قرارًا بأنك ستحتاج إلى مجموعات ومناطق ، ثم أغلقها حسب الحاجة.

كليك هاوس مقابل Elasticsearch

يمكن العثور على ClickHouse ، وهو ثنائي C ، على هواتف Android (حقًا) ، في مجموعات بها مئات العقد ، وفي جميع أنحاء Linux. عادةً ما تستخدم عمليات تثبيت ClickHouse عقدة واحدة نظرًا لوجود عدد قليل جدًا من الموارد المطلوبة. يجب أيضًا تثبيت Java ، بالإضافة إلى Elasticsearch.

تم تطوير تقنية حوسبة تخزين الأعمدة الخاصة بـ ClickHouse بواسطة Yandex. إنها قاعدة بيانات تحليلية تعتمد على حوسبة تخزين الأعمدة. Elasticsearch عبارة عن منصة لتحليل البحث الموزع في الوقت الفعلي تقريبًا والذي يعتمد بالكامل على Lucene. إنها منتجات بيانات متاحة على نطاق واسع مثل ClickHouse و ElasticEye ، والتي يمكن نشرها بطريقة موزعة. على الرغم من الهندسة المعمارية الموزعة لـ ClickHouse ، فإن إمكانيات التشغيل والصيانة الخاصة بها محدودة ، كما أن سهولة استخدامها ضعيفة. من حيث مرونة النشر الموزع ومقياس الكتلة ، يتشابه ClickHouse و ElasticScale. يجب على المستخدم تكوين عنوان عقدة الكتلة يدويًا لاكتشاف العقد الموجودة في نظام المجموعة الخاص بهم.

في Elasticsearch ، تنقسم الكتابة في الوقت الفعلي إلى جزأين. تتم إزالة محرك تخزين الذاكرة في ClickHouse تمامًا ويتم تخزين البيانات مباشرة على القرص. يتكون مؤشر Lucene من مقاطع فردية ، والجزء هو أصغر وحدة في الفهرس. يتم تنفيذ الكتابة السريعة إلى العميل كجزء من جهود ClickHouse لتحقيق إنتاجية كتابة عالية. تم إثبات أن ClickHouse تتطلب مزامنة متعددة النسخ المتماثلة في الوقت الحقيقي. إنه فهرس افتراضي مجمع يمكن استخدامه لتسريع عملية مسح البيانات. يقوم ClickHouse بتحديث بيانات المفتاح الأساسي بطريقة مختلفة تمامًا عن Elasticsearch.

أثناء فحص البيانات ، من الممكن تغيير أنواع البيانات ديناميكيًا ، ومن الممكن أيضًا ضبط أنواع الحقول ببطء وبشكل غير متزامن. لا يرتبط تخزين ClickHouse بقوة بتخزين نظيره لأن قدرات التحليل الخاصة به تركز على البحث في البيانات. ElasticSearch هو محرك بحث للأغراض العامة. يكون تعقيد استعلام محرك البحث محدودًا في معظم الحالات. على عكس محرك حوسبة قاعدة البيانات ، لا تدعم سحابة Elasticsearch معالجة التدفق. لا يزال بإمكان المستخدمين تحقيق أقصى استفادة من بحثهم باستخدام واجهات برمجة تطبيقات الاستعلام الأصلية الخاصة بـ Elasticsearch. ClickHouse هو محرك يستخدم تخزين العمود كمكون أساسي له ؛ يعتمد على التخزين المطلوب.

عندما يتم الاستعلام عن البيانات أو مسحها ضوئيًا ، يُستنتج أنه سيتم فحص كتل تخزين الأعمدة بناءً على معلومات مثل ترتيب التخزين وإحصائيات الحظر ومفاتيح الأقسام. يوفر ClickHouse تحليلاً مفصلاً لقدرات استعلام تحليل Elasticsearch. يحتوي تطبيق ClickHouse فقط على UnCompressedBlockCache لـ I / O و PageCache للنظام. لا يتم دعم الفهرس الثانوي بواسطة Native ClickHouse. تتوفر عوامل التصفية فقط في حالة وجود عدد كبير من البيانات عند تغيير شروط الاستعلام. نتيجة لذلك ، لا يكون التزامن مرتفعًا إلا إذا كانت ذاكرة التخزين المؤقت للبيانات الخاصة بـ Elasticsearch كبيرة بما يكفي لتخزين جميع البيانات الأصلية في الذاكرة. في سيناريوهات الاستعلام التحليلي ، يوفر ClickHouse أداءً أفضل بكثير من Elasticsearch.

يُظهر تحليل السجل أن فجوة الأداء بين ClickHouse و Elasicsearch تزداد كلما زاد عدد السجلات التي تمت تصفيتها بواسطة جملة WHERE. ClickHouse أكثر ملاءمة لسيناريوهات التحليل منخفضة التكلفة ذات أحجام البيانات الكبيرة نظرًا لاستخدام النطاق الترددي للقرص بشكل كامل. لا يتوفر فهرس ثانوي على ClickHouse. من حيث أداء الاستعلام المتزامن ، فهو يغير قواعد اللعبة. يمكن استخدام فهرس ثانوي لمقارنة أداء استعلام نقطة ClickHouse مع أداء Elasticsearch. استخدم المؤلف طريقة استيراد الملفات المحلية ESSD لاختبار ومقارنة أداء الاستيراد لبيانات Elasticsearch و ClickHouse المستوردة من مجموعات البيانات المذكورة أعلاه. ClickHouse ستؤدي بشكل أفضل إلى التزامن بسبب الحوسبة الموجهة وأوضاع تخزين العمود. نظرًا لأنه يمكن أن يستوعب كميات كبيرة من البيانات بسهولة ، يعد ClickHouse مناسبًا لسيناريوهات التحليل منخفضة التكلفة ذات أحجام البيانات الكبيرة. ClickHouse ، من حيث تكاليف استيراد البيانات وتخزينها ، هو بديل أكثر فعالية من حيث التكلفة لـ Elasticsearch.

كليك هاوس مقابل بوستجرس

لا يوجد فائز واضح عندما يتعلق الأمر بـ Clickhouse vs Postgres. كل من قواعد البيانات لها نقاط القوة والضعف الخاصة بها. Clickhouse أسرع عندما يتعلق الأمر بالاستعلامات ، لكن Postgres أكثر موثوقية. تعد Postgres أيضًا أكثر ثراءً بالميزات ، في حين أن Clickhouse أسهل في الاستخدام.

بالإضافة إلى كونها قاعدة بيانات NoSQL ، تسمح لك Mongo أيضًا بنمذجة بياناتك بطريقة منطقية لأدوات NoSQL الأخرى مثل Postgres. عند تحليل أداة مثل Mongo ، من السهل البحث عن ميزات وصفية مثل إنفاذ العلاقة والمعاملات وتأثير عمليات الحذف والتحديثات والإدخالات المتتالية في واحدة. لفهم كيفية تخزين بياناتك ، من الضروري فهم البيانات المخزنة في النظام. في بيئة الخدمات المصغرة ، يعد MongoDB أفضل لأن نماذجك يمكن أن تكون أصغر بكثير ، مما يجعل بناء العلاقات معها أقل صعوبة. لن يحدث فرق كبير بالنسبة لك إذا كان مخططك مصممًا جيدًا ، ولكنه سيحدث فرقًا بسيطًا إذا تم تكراره. هدفي هو تشجيع جيل الشباب ، حتى لو كان من الضروري استخدام أي أداة متاحة.