تنسيق بيانات HDF5: خيار جذاب لتخزين وإدارة مجموعات البيانات الكبيرة

HDF5 هو تنسيق بيانات مصمم لتخزين وإدارة مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يتم استخدامه بشكل متكرر في التطبيقات العلمية والهندسية ، وقد ازدادت شعبيته في السنوات الأخيرة. HDF5 ليست قاعدة بيانات ، ولكن يمكن استخدامها لتخزين البيانات بتنسيق هرمي مشابه لنظام الملفات. هذا يجعل HDF5 خيارًا جذابًا للتطبيقات التي تحتاج إلى تخزين كميات كبيرة من البيانات وإدارتها.

يمكنك استخراج البيانات الوصفية والبيانات الأولية من ملفات HDF5 و netCDF4 واستخدام تدفق Hadoop لتحليل بيانات Hadoop باستخدام Hadoop Distributed File System (HDFS) HDF5 Connector Virtual File Driver (VFD).

هل Hdf5 قاعدة بيانات؟

HDF5 ليست قاعدة بيانات ، ولكن يمكن استخدامها لتخزين البيانات في هيكل هرمي ، على غرار نظام الملفات. يمكن استخدام HDF5 لتخزين البيانات بتنسيقات متنوعة ، بما في ذلك النصوص والصور والبيانات الثنائية .

تعتبر البيانات ذات التنسيق الهرمي (HDF5) مفيدة للغاية في البحث العلمي. يعد نظام ملفات HDF5 ، نظرًا لأنه يشبه نظام الملفات بطريقة فعالة للغاية ، تنسيقًا ممتازًا. عندما يتعلق الأمر بالبيانات المشفرة بهذا التنسيق ، فقد يكون من الصعب الوصول إليها. سيرشدك هذا الدليل إلى كيفية مساعدة Apache Drill في الوصول بسهولة إلى مجموعات بيانات HDf5 والاستعلام عنها. يتمتع Drill بإمكانية الوصول إلى ملفات HDF5 الفردية عبر خيار المسار الافتراضي. يتم تحقيق ذلك إما عن طريق التنفيذ المباشر لوظيفة table () أثناء وقت الاستعلام أو عبر التكوين. يمكن العثور على نتائج هذا الاستعلام في الجدول أدناه. يمكن لـ "التنقل" بعد ذلك تحديد الأعمدة وتصفيتها بشكل فردي أو تصفيتها أو تجميعها أو دمجها مع البيانات الأخرى التي يمكن الاستعلام عنها.

تحدد مواصفات HDF5 تنسيق ملف لتخزين صفائف البيانات. يمكن أن تتكون مصفوفة البيانات من أي نوع من البيانات ، بما في ذلك البيانات السلسلة والعائمة والمعقدة والأرقام الصحيحة. يمكن أن تحتوي المصفوفة على بيانات من أي حجم ، ويمكن أن تكون بأي شكل. في HDF5 ، يجب على المرء أولاً إنشاء ملف رأس لإنشاء مجموعة بيانات. يتضمن ملف الرأس معلومات حول مجموعة البيانات بالإضافة إلى البيانات الوصفية. يشتمل ملف الرأس على جزأين مهمين من المعلومات: اسم مجموعة البيانات ورقم إصدار مجموعة البيانات. يتم استخدام مصفوفة البيانات لتخزين بيانات مجموعة البيانات. تتكون الكتل من بيانات في مصفوفة بيانات. في مصفوفة البيانات ، تحتوي كل كتلة بيانات على مجموعة متجاورة من البيانات. يتم تحديد عدد الكتل لمجموعة البيانات من خلال عدد وحدات البايت الموجودة فيها. يمكن الوصول إلى البيانات عبر عدد من الطرق وفقًا لمواصفات HDF5. تُستخدم طرق الفهرسة بشكل شائع للحصول على البيانات في مجموعة البيانات. باستخدام هذه الطرق ، يمكنك الوصول إلى البيانات عن طريق إدخال اسم الكتلة في مصفوفة البيانات التي ترغب في الوصول إليها. يمكن استخدام طريقة الهيكل للوصول إلى البيانات في مجموعة البيانات. عند استخدام هذه الطرق ، يمكنك الوصول إلى البيانات باستخدام بنية مصفوفة البيانات. في المثال التالي ، يمكنك الوصول إلى البيانات في مصفوفة بيانات باستخدام قيم الإزاحة والطول لطريقة الهيكل. هناك طريقة أخرى للحصول على البيانات من مجموعة البيانات وهي من خلال استخدام طرق الوظائف. يمكنك الحصول على البيانات باستخدام إحدى الطرق عن طريق تحديد الوظيفة في ملف الرأس للبيانات. يمكن استخدام طريقة الوصول إلى مصفوفة البيانات عن طريق تحديد القيمة في ملف الرأس كعنصر مصفوفة بيانات المصفوفة. أخيرًا ، يمكنك الوصول إلى البيانات الموجودة في مجموعة بيانات باستخدام طريقة الوصول. من خلال استخدام هذه الطرق ، يمكنك الوصول إلى البيانات باستخدام امتيازات الوصول المعينة في ملف الرأس. بمعنى آخر ، يمكن أن يؤدي استخدام امتياز القراءة إلى الوصول إلى البيانات في مصفوفة بيانات عبر طريقة الوصول. يمكن إنشاء البيانات واستخدامها بعدة طرق باستخدام مواصفات HDF5. طريقة الإنشاء هي الطريقة الأكثر شيوعًا لإنشاء مجموعة بيانات. باستخدام طريقة الإنشاء ، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات عن طريق إدخال اسم مجموعة البيانات ورقم إصدار مجموعة البيانات. بالإضافة إلى مواصفات HDF5 ، يمكن استخدام مجموعات البيانات بعدة طرق. الطريقة الأكثر استخدامًا.

هل Hdf5 قاعدة بيانات علائقية؟

HDF5 ليست قاعدة بيانات علائقية.

هل Graphql Nosql أو Sql؟

الهدف الأساسي لـ GraphQL هو استخدام نظام الكتابة لإرجاع البيانات بشكل أسرع وأكثر كفاءة. SQL (لغة الاستعلام المهيكلة) هي لغة أقدم وأكثر استخدامًا لتخزين البيانات في أنظمة قواعد البيانات الجدولية أو العلائقية . إذا كنت تريد إنشاء واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك فوق قاعدة بيانات NoSQL ، فسيكون من الجيد العمل مع GraphQL.

عدم تطابق النوع هو قاعدة بيانات GraphQL و NoSQL أنشأها هيرمان كامارينا وروجر كوكرين. يمكن أن يؤدي استخدام GraphQL إلى إدخال نظام الكتابة بدلاً من نظام NoSQL ، مما يلغي المرونة التي أنشأتها أنظمة NoSQL. تحتوي مجموعة GraphQL على مجموعة متنوعة من المستندات المتسقة في البنية وتحتوي على استثناءات قليلة. نظرًا لأن GraphQL تحتوي على مجموعة مضمنة من أنواع البيانات التي تتوافق مع أنواع الخلفيات الخلفية ، يمكن للمطورين اختيار أنواع البيانات المراد إنشاؤها. يجب أن تعالج GraphQL مشكلة عدم تطابق الأنواع من أجل تحقيق إمكاناتها بالكامل. من حيث ميزاته ، فإنه يوفر حل عدم تطابق منخفض المستوى نظرًا لمزاياه العديدة. الوظيفة مؤتمتة أكثر فأكثر باستخدام أدوات مثل StepZen's JSON2SDL.

إنها أداة قوية يمكن استخدامها لإنشاء تطبيقات أكثر مرونة وكفاءة ، لكن SQL ليست بديلاً. فيما يتعلق بالصيانة ، يمكن أن يكون لهذا تأثير سلبي لأنه يجعل بعض المهام أكثر صعوبة.

Graphql: لغة استعلام لأي قاعدة بيانات

تسمح لغة استعلام GraphQL للعملاء والخوادم بالتواصل مع بعضهم البعض. يمكن لمثيل GraphQL استرداد التغييرات واستمرارها من مصدر بيانات أو حالة دائمة. وحدة الحل هي مجموعة من الوظائف العشوائية التي يتم استخدامها للوصول إلى البيانات ومعالجتها. تتوفر واجهة برمجة التطبيقات في مجموعة متنوعة من قواعد البيانات ، ويمكن استخدام GraphQL مع أي منها. قاعدة بيانات MongoDB هي قاعدة بيانات شائعة لمصادر البيانات غير محددة لأنواع مختلفة من البيانات.

هل يستخدم Nosql الأشجار B؟

لا تستخدم قواعد بيانات NOSQL الأشجار B لأنها لا تستند إلى النموذج العلائقي. غالبًا ما تستند قواعد بيانات NOSQL إلى أزواج القيم الرئيسية أو مخازن المستندات أو قواعد بيانات الرسم البياني.

B- الأشجار هي بنية الفهرسة الافتراضية في MongoDB. في تخزين البيانات ، تعد B-tree طريقة أكثر كفاءة. يمكن تنظيم البيانات باستخدام الأعداد الصحيحة والسلاسل إذا تم استخدامها معًا. نتيجة لذلك ، يجب على قواعد البيانات التي تحتوي على حجم كبير من البيانات التفكير في استخدامها. نظرًا لأن الأشجار B يمكن أن تشغل مساحة كبيرة ، فهي نموذج فعال. هذا مفيد لقواعد البيانات التي تحتاج إلى الاحتفاظ بكمية كبيرة من البيانات. تُعد أشجار B أيضًا خيارًا جيدًا لقواعد البيانات التي تحتاج إلى تنظيم البيانات بطريقة معينة.

ما هي قاعدة البيانات التي تستخدم B-Tree؟

لقد كان موجودًا منذ فترة طويلة ويمكن استخدامه في مجموعة واسعة من قواعد البيانات. يمكن بناء قواعد بيانات NoSQL فوق محركات B-tree ، بالإضافة إلى محركات B-tree. MongoDB ، على سبيل المثال ، يقوم بفهرسة البيانات في أشجار B. الخوارزمية هي نفسها لنظام إدارة قواعد البيانات كما هي لقاعدة البيانات العلائقية ، على الرغم من وجود بعض الاستثناءات. يمكن استخدام السلاسل والأعداد الصحيحة لتنظيم البيانات في شجرة B.
ما قاعدة البيانات التي تستخدم B-Tree؟ يستخدم Mysql ، في المقالة التالية ، كلاً من Btree و B + tree. يخزن SQL Server الفهارس بناءً على البيانات المستمرة المستندة إلى المفتاح في شكل BTree. نتيجة لذلك ، تظهر كل عقدة في هذه الشجرة كصفحة واحدة.