إيجابيات وسلبيات قواعد البيانات العمودية

تعد قواعد بيانات NoSQL خيارًا رائعًا للعديد من التطبيقات الحديثة ، ولكن هناك بعض الأشياء الأساسية التي يجب مراعاتها قبل إجراء التبديل. أحد العوامل المهمة هو ما إذا كنت بحاجة إلى قاعدة بيانات علائقية أم لا. إذا قمت بذلك ، فقد لا تكون قاعدة البيانات العمودية هي الخيار الصحيح. قواعد البيانات العمودية مناسبة تمامًا للتطبيقات التي تحتاج إلى تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة. إنها أيضًا اختيار جيد للتطبيقات التي لا تحتاج إلى نموذج العلائقية الكامل ويمكن أن تتعامل مع نموذج بيانات أبسط. ومع ذلك ، فإن قواعد البيانات العمودية لها بعض العيوب. يمكن أن يكون استخدامها أكثر صعوبة من قواعد البيانات العلائقية ، وقد لا تدعم جميع الميزات التي تحتاجها. قبل أن تقرر ما إذا كانت قاعدة البيانات العمودية مناسبة لتطبيقك ، تأكد من فهمك للإيجابيات والسلبيات.

تقوم قاعدة البيانات العمودية بتنظيم البيانات وتخزينها حسب الأعمدة بدلاً من الصفوف. يستخدمون وظائف وعمليات مجمعة لتحسين أعمدة البيانات. أعمدة قاعدة البيانات قابلة للتطوير والضغط جيدًا عند مقارنتها بأنواع قواعد البيانات الأخرى. في قاعدة البيانات العمودية ، يتم فصل كل صف من البيانات إلى عدة أعمدة بعدد من الأعمدة. تعد قواعد البيانات العمودية مناسبة تمامًا لمعالجة البيانات الضخمة وذكاء الأعمال (BI) والتحليلات. عمليات الصف لها وقت أبطأ بكثير من عمليات العمود. قد تحتوي سجلات إنترنت الأشياء فقط على عدد صغير من عناصر البيانات مع وصول السجلات الجديدة في تدفق متسق. البيانات الضخمة لديها القدرة على تغيير طريقة عمل أنظمة قواعد البيانات التشغيلية.

يمكن لنوعين من قواعد بيانات قاعدة البيانات ، الصفوف والعمودية ، تحميل البيانات وتنفيذ الاستعلامات باستخدام لغات استعلام قاعدة البيانات التقليدية مثل SQL. في كثير من الحالات ، يمكن أن تعمل الأعمدة الأساسية لقاعدة البيانات ، مثل قواعد بيانات الصفوف والعمودية ، كمحرك لاستخراج البيانات الشائعة وتحويلها وتحميلها وإنشاء الأداة.

قاعدة البيانات العمودية ، نوع من نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) ، هي تلك التي تخزن البيانات في أعمدة بدلاً من صفوف. من أجل تسريع عودة الاستعلام ، يمكن كتابة الأعمدة في قاعدة البيانات العمودية وقراءتها بكفاءة من القرص الصلب.

اليوم ، سننظر في كيفية عمل الأعمدة في قاعدة بيانات عمودية ومقارنتها بقاعدة بيانات أكثر تقليدية موجهة للصفوف (على سبيل المثال ، MySQL). سنستعرض ماهية قاعدة البيانات العمودية في هذه المقالة ، بالإضافة إلى مزاياها وعيوبها.

ما هي بعض الأمثلة على قاعدة بيانات NoSQL؟ Microsoft SQL Server هو نظام لإدارة قواعد البيانات العلائقية تم إنشاؤه بواسطة Microsoft.

هل Mongodb قاعدة بيانات عمودية؟

Mongodb ليست قاعدة بيانات عمودية.

لقد أصبح أكثر شيوعًا لأنه يوفر أداء استعلام محسنًا في الاستعلامات التحليلية. يتم تخزين البيانات في قواعد البيانات العمودية بطريقة أكثر كفاءة من تلك الموجودة في مخازن البيانات المستندة إلى قواعد البيانات لأن البيانات مخزنة في أعمدة. تتمتع الاستعلامات التحليلية التي يتم إجراؤها على قواعد البيانات العمودية بميزة أداء أكبر. عند مقارنتها بالتخزين الموجه نحو الصفوف ، يكون التخزين العمودي أكثر كفاءة من حيث مساحة التخزين وأداء الاستعلام. نظرًا لأنه يتم تخزين البيانات بشكل عمودي ، يمكن قراءة البيانات وكتابتها بسهولة أكبر.

ما هي قواعد بيانات Nosql؟

قواعد بيانات NoSQL هي قواعد بيانات لا تستخدم نموذج قاعدة البيانات العلائقية التقليدية. بدلاً من ذلك ، يستخدمون مجموعة متنوعة من النماذج المختلفة ، بما في ذلك المستند والرسم البياني وقيمة المفتاح والعمودي. غالبًا ما تكون قواعد بيانات NoSQL أكثر ملاءمة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المناسبة تمامًا للنموذج العلائقي.

نظام NoSQL هو نوع من قواعد البيانات لا يعتمد على SQL. يختلف نموذج البيانات الذي يستخدمه فريق نمذجة البيانات عن نموذج جدول الصفوف والعمود التقليدي المستخدم في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية. قواعد بيانات NoSQL ، بالإضافة إلى كونها مختلفة تمامًا عن بعضها البعض ، هي أيضًا مختلفة تمامًا عن بعضها البعض. يتم تنفيذ قواعد بيانات المستندات عادةً باستخدام بنية قابلة للتوسيع لأنواع المستندات الأكثر شيوعًا. تعد منصات التجارة الإلكترونية ومنصات التداول وتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة كلها أمثلة على كيفية استفادة هذه المنصات من الشركة. الهدف الأساسي من مقارنة MongoDB و Postgres هو تقديم مقارنة مفصلة لقواعد بيانات NoSQL الرائدة. تعد قدرة قاعدة البيانات العمودية على تجميع قيمة عمود واحد مثالية لتحليل عمود معين بسرعة.

نظرًا لأن الطريقة التي تُكتب بها البيانات تجعل من الصعب أن تكون متسقة ، يجب أن تعتمد على مجموعة متنوعة من المصادر. تم تحسين قواعد بيانات الرسم البياني لالتقاط الاتصالات بين عناصر البيانات والبحث عنها من أجل التقاطها والبحث عنها. يتم التخلص من النفقات العامة المرتبطة بـ JOINING عدة جداول في SQL باستخدام هذه الطرق.

يقوم MongoDB عادةً بتخزين المستندات في مجموعة تُعرف باسم المجموعة. إنها مجموعة المستندات التي ترتبط ببعضها البعض من خلال بعض الجوانب. عادةً ما يتم استخدام البيانات في المجموعات بواسطة تطبيقات متعددة لتخزين البيانات.
يتم تخزين بيانات MongoDB في شجرة B ، مما يعني أنها منظمة على شكل دلو أو مستوى. الحاوية عبارة عن مجموعة من البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر بواسطة المستعرض. المستوى أكبر نظرًا لوجود المزيد من الجرافات فيه. يمكن فرز البيانات الموجودة في شجرة aB بترتيب تصاعدي حسب المفتاح.
نظرًا لأن MongoDB بسيط جدًا في القياس ، فهو منصة رائعة للتوسيع. إذا واجهت مجموعتك زيادة في الحمل ، فقد تحتاج إلى إضافة المزيد من الخوادم. علاوة على ذلك ، يمكن تجميع MongoDB لتوفير بيانات HA (عالية التوافر).

لماذا تكتسب قواعد بيانات نوسقل شهرة

على الرغم من حقيقة أن قواعد بيانات NoSQL أصبحت أكثر شيوعًا في كثير من الحالات ، إلا أنها لا تزال بديلاً لقواعد البيانات العلائقية. البيانات التي لا يمكن تخزينها في قاعدة بيانات علائقية ، مثل الرسوم البيانية الكبيرة أو البيانات التي تتغير على أساس منتظم ، جذابة بشكل خاص لهم.

مثال على قاعدة البيانات العمودية Nosql

قاعدة البيانات العمودية هي نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) الذي يخزن البيانات في أعمدة بدلاً من صفوف. غالبًا ما تكون الأنظمة الموجهة نحو الأعمدة أسرع بالنسبة لأحمال العمل التحليلية من الأنظمة التقليدية الموجهة نحو الصفوف.
على سبيل المثال ، قد تخزن قاعدة البيانات العمودية بيانات الموظف مع كل عمود يحتوي على بيانات مثل معرف الموظف والاسم والمسمى الوظيفي والراتب وما إلى ذلك. تقوم قاعدة البيانات الموجهة بالصف بتخزين نفس البيانات مع كل صف يحتوي على معرف الموظف والاسم والمسمى الوظيفي والراتب وما إلى ذلك.

تعد NoSQL تقدمًا مهمًا في مجال البيانات العلائقية لأنها تلغي الحاجة إلى أنظمة عالية التخصص أو تستغرق وقتًا طويلاً. قواعد بيانات NoSQL الخاصة بالوثائق والرسم البياني والعمود والصفوف هي الأنواع الأربعة الرئيسية. تحتوي مخازن المستندات على مخططات البيانات المعقدة وأزواج المفاتيح الترابطية. تنظم أعمدة قاعدة البيانات البيانات في أعمدة وتعمل بنفس الطريقة التي تعمل بها قواعد البيانات العلائقية. هناك قابلية توسعة للشبكة أفقية إلى ما لا نهاية متوفرة في قواعد بيانات العمود . الضغط هو طريقة تخزين جيدة الصنع وتوفر مخازن الأعمدة مساحة تخزين كبيرة. عادةً ما تكون السرعة التي يتم بها تنفيذ استعلامات التجميع أسرع من سرعة قاعدة البيانات العلائقية.

نظرًا للطبيعة الأفقية لتصميم البيانات ، لا يمكن استخدام تطبيقات OLTP مع المتاجر العمودية. مخازن الأعمدة ، كحل ، لديها القدرة على أن تكون قوية للغاية ، ولكن لديها أيضًا إمكانية أن تكون محدودة للغاية. على الرغم من أن الأعمدة توفر ضمانات تناسق وعزل أقل من الصفوف ، يجب إعادة كتابة كل صف عدة مرات. قواعد بيانات NoSQL أكثر عرضة للهجمات عبر الإنترنت بسبب نقص ميزات الأمان الأصلية. إذا كان الأمن السيبراني يمثل أولوية عالية بالنسبة لك ، فيجب عليك استخدام نموذج علائقي أو تحديد مخططك.

قاعدة بيانات نوصل

قاعدة بيانات NoSQL هي قاعدة بيانات غير علائقية لا تستخدم نموذج قاعدة البيانات العلائقية التقليدية القائمة على الجدول. غالبًا ما تُستخدم قواعد بيانات NoSQL للبيانات الضخمة وتطبيقات الويب في الوقت الفعلي.

لا تخزن قواعد بيانات NoSQL الخاصة بقاعدة البيانات البيانات في قواعد البيانات العلائقية التقليدية . أنواع المستندات وأنواع قيم المفتاح وأنواع الأعمدة العريضة وأنواع الرسوم البيانية هي الأكثر شيوعًا. انخفضت تكلفة تخزين البيانات بشكل كبير في السنوات الأخيرة ، مما أدى إلى تطوير قواعد بيانات NoSQL. يمكنهم تخزين كمية كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، مما يسمح للمطورين بتحديد جوانب البيانات التي يريدون حفظها. تعد قواعد بيانات المستندات وقواعد بيانات القيمة الرئيسية ومخازن الأعمدة العريضة وقواعد بيانات الرسم البياني أمثلة لقواعد بيانات NoSQL. نظرًا لعدم وجود صلات مطلوبة ، يتم تنفيذ الاستعلامات بشكل أسرع. يمكن استخدام حالات الاستخدام كثيفة البيانات مثل التحليل المالي وقراءات إنترنت الأشياء من صناديق فضلات القطط الذكية ، بينما يمكن استخدام التطبيقات الأقل خطورة مثل المرح وحالات الاستخدام المسلية مثل تغليف الطعام الذكي.

في هذا البرنامج التعليمي ، سوف نستعرض متى ولماذا يجب أن تفكر في قواعد بيانات NoSQL. بالإضافة إلى ذلك ، سننظر في بعض المفاهيم الخاطئة الأكثر شيوعًا حول قواعد بيانات NoSQL. وفقًا لـ DB-Engines ، تعد MongoDB قاعدة بيانات NoSQL الأكثر شيوعًا في العالم. في هذا البرنامج التعليمي ، ستتعلم كيفية الاستعلام عن قاعدة بيانات MongoDB دون تثبيت أي شيء على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. مجموعات قاعدة البيانات هي مثال على قاعدة بيانات MongoDB. بمجرد أن يكون لديك مجموعة ، سيبدأ Atlas في تخزين البيانات. لديك ثلاثة خيارات لإنشاء قاعدة بيانات في Atlas Data Explorer أو MongoDB Shell أو MongoDB Compass: يدويًا أو آليًا.

في هذه الحالة ، سيتم استيراد مجموعة بيانات نموذج أطلس. هناك العديد من الفوائد لقواعد بيانات NoSQL بالإضافة إلى نماذج البيانات المرنة والقياس الأفقي والاستعلامات السريعة وسهولة الاستخدام. يمكن استخدام Data Explorer لإدراج مستندات جديدة وتحرير المستندات الموجودة وحذفها. يعد استخدام إطار التجميع أداة قوية للغاية لتحليل بياناتك. يعد استخدام المخططات لتصور البيانات المخزنة في Atlas و Atlas Data Lake أبسط طريقة للقيام بذلك.

قاعدة البيانات ذات القيمة الرئيسية هي أبسط أنواع NoSQL ، حيث تحتوي على جداول متعددة تحتوي على مفاتيح وقيم. المفتاح مطلوب فقط للوصول إلى البيانات ، مما يجعل قراءته وكتابته أمرًا بسيطًا. ومع ذلك ، لا يناسب هذا النوع من قواعد البيانات مجموعات البيانات الكبيرة لأن كل مفتاح في قاعدة البيانات يجب أن يكون فريدًا.
يتم تخزين البيانات في جداول تحتوي على أعمدة تخزن مفاتيح وقيم قواعد البيانات المستندة إلى الأعمدة. نظرًا لتعدد استخداماتها ، يمكن لقاعدة البيانات المستندة إلى العمود تخزين البيانات لفترة زمنية أطول من قاعدة البيانات غير المجمعة.
تقوم قواعد بيانات المستندات ، على عكس قواعد بيانات الأعمدة ، بتخزين البيانات في جداول بها أعمدة تخزن المفاتيح والقيم. من ناحية أخرى ، تقوم قواعد البيانات المستندة إلى المستندات بتخزين البيانات في ملفات ، على غرار رسائل البريد الإلكتروني. نظرًا لأن المستندات سهلة القراءة والفهم ، يمكن البحث في البيانات وعرضها بطريقة بسيطة.
تشبه قاعدة البيانات القائمة على الرسم البياني قاعدة البيانات المستندة إلى المستندات حيث يتم تخزين البيانات في جداول تحتوي على أعمدة ذات مفاتيح وقيم. في المقابل ، يتم تخزين الرسوم البيانية ، التي تشبه الشبكات من حيث تخزين البيانات ، في قواعد البيانات القائمة على الرسوم البيانية. يمكن ربط عقد البيانات وتحديد الأنماط بسهولة.

أنواع قاعدة بيانات نوصل لكل احتياج

تعد قواعد بيانات المستندات مثل MongoDB مناسبة تمامًا للتطبيقات التي تحتاج إلى تخزين المعلومات بتنسيق مرن ونمطي. يتم دعم كل من MongoDB و JSON والنص و BSON. وهذا يجعله خيارًا ممتازًا للتطبيقات مثل المدونات ومواقع wiki ، التي تخزن كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة.
تعد Cassandra وقواعد البيانات الأخرى المستندة إلى الأعمدة خيارات ممتازة للتطبيقات التي تحتاج إلى تخزين كميات كبيرة من البيانات بتنسيق عمودي. يمكن استخدام تنسيقات البيانات مثل التنسيق الثنائي الخاص بـ Avro و Cassandra بالإضافة إلى التخزين المستند إلى النص داخل HBase. نظرًا لأن لديها القدرة على تخزين البيانات التي لا يمكن وضعها في قاعدة بيانات علائقية ، فهي مناسبة تمامًا للتطبيقات التي تتطلب قدرًا كبيرًا من البيانات.
تعد DynamoDB وقواعد البيانات الأخرى ذات القيمة الأساسية مناسبة تمامًا للتطبيقات التي عادةً ما تخزن كميات صغيرة إلى متوسطة من البيانات. DynamoDB ، على سبيل المثال ، يدعم تنسيق JSON والبيانات الثنائية. هذا يجعله اختيارًا ممتازًا للتطبيقات التي تخزن البيانات التي تكون صغيرة جدًا بالنسبة لجدول علائقي ويتم الوصول إليها بشكل متكرر ولكنها لا تتطلب تنسيقًا محددًا ، وكذلك للتطبيقات التي تحتاج إلى تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر ولكنها لا تتطلب عنصرًا محددًا. صيغة.
إنه مناسب تمامًا للتطبيقات التي تتطلب تكامل عناصر البيانات المخزنة في قواعد بيانات الرسم البياني ، مثل Neo4j. على سبيل المثال ، يمكن استخدام تنسيقات البيانات مثل JSON و Atom و Graph في قواعد بيانات الرسم البياني. إنه مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى تخزين بيانات معقدة للغاية بحيث لا يمكن تخزينها في قاعدة بيانات علائقية أو تلك التي تخزن البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر ولكن لا يلزم تخزينها بتنسيق معين.

قاعدة بيانات عمودية مفتوحة المصدر

قاعدة البيانات العمودية هي نوع من قواعد البيانات التي تخزن البيانات في أعمدة بدلاً من صفوف. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من قواعد البيانات لتخزين البيانات وتطبيقات التحليلات لأنه يمكن أن يوفر أداءً أفضل وقابلية للتوسع من قاعدة البيانات التقليدية المستندة إلى الصف.
يتوفر عدد من قواعد البيانات العمودية مفتوحة المصدر ، مثل Apache Cassandra و Apache HBase و Apache Drill. كل من قواعد البيانات هذه لها نقاط قوتها وضعفها ، لذلك من المهم اختيار القاعدة المناسبة لاحتياجاتك الخاصة.

تعتبر قواعد البيانات هذه مثالية لسير عمل التحليلات الفعال لأنها سريعة وقابلة للتوسع في نفس الوقت. بدلاً من تخزين البيانات في صفوف ، يتم استخدام الأعمدة في قاعدة البيانات العمودية. يؤدي استخدام التخزين المستند إلى العمود إلى تحسين أداء استعلام قاعدة البيانات عن طريق تقليل عدد محاولات الإدخال / الإخراج بشكل ملحوظ. تم استخدامه لتشغيل Amazon Redshift و Snowflake بالإضافة إلى المستودعات العلائقية الأخرى. لتحسين إنتاجية قواعد البيانات العمودية ، يتم استخدام مجموعات الأجهزة منخفضة التكلفة لتوسيع نطاقها. في قواعد البيانات التقليدية ، يتم تقسيم الصفوف إلى أقسام مختلفة من البيانات. يمكن الوصول إلى العناصر الأكثر صلة في قاعدة البيانات العمودية في ثوانٍ.

حتى إذا كانت قاعدة البيانات كبيرة ، فإن هذا يزيد من سرعة الاستعلام. كما أن تكلفة معالجة وتخزين الكمية المتزايدة من البيانات آخذة في الارتفاع. الباركيه و ORC هما من أكثر التنسيقات استخدامًا للأعمدة في قواعد البيانات. يستخدم الباركيه لتقديم أعمدة البيانات المسطحة بطريقة أكثر فعالية. ORC هو تنسيق ملف تم تصميمه خصيصًا لأحمال عمل Hadoop وتم تحسينه لقراءات التدفق الكبيرة. تسمح لك Hevo Data ، وهي عبارة عن خط أنابيب بيانات بدون رمز ، بدمج البيانات من قواعد بيانات مختلفة مع أكثر من 100 مصدر آخر وتحميلها في أداة BI المفضلة لديك. Apache Druid هي قاعدة بيانات تحليلات في الوقت الفعلي مبنية على برنامج مفتوح المصدر يمكنه تشغيل استعلامات OLAP على مجموعات بيانات كبيرة بمعدل أسرع بكثير.

يتم استخدام محرك تخزين البيانات الموزعة مفتوح المصدر Apache Kudu لتشغيل عمليات تحليلية سريعة على كميات هائلة من المعلومات. يعتمد نموذج تخزين MonetDB على التجزئة الرأسية ، وتعتمد بنية تنفيذ الاستعلام على أجهزة الكمبيوتر الحديثة. يسمح محرك التقارير التحليلية ClickHouse بإنشاء التقارير في الوقت الفعلي. BigQuery هو نتيجة محرك الاستعلام الموزع من Google والمعروف باسم Dremel. يمكن للهندسة المعمارية بدون خادم من Dremel معالجة تيرابايت من البيانات في ثوانٍ باستخدام الحوسبة الموزعة. يعد الضغط والإسقاط في الوقت المناسب والتقسيم الأفقي والرأسي بعضًا من مزايا التخزين المستند إلى العمود. يمكن تخزين البيانات في صفوف في قاعدة بيانات عمودية ، وهي قاعدة بيانات موجهة نحو الصفوف.

إنها تتوسع من خلال استخدام مجموعات ذات تقنية منخفضة التكلفة لزيادة الإنتاجية. يمكن استخدام قواعد البيانات العمودية لمجموعة متنوعة من الأغراض في معالجة البيانات الضخمة وذكاء الأعمال (BI) والتحليلات. تخزن أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) كمية كبيرة من البيانات في مراكز البيانات الخاصة بها.

أكثر ثلاث قواعد بيانات لتخزين البيانات الموجهة نحو الأعمدة شيوعًا

Apache Cassandra هو نظام تخزين بيانات معروف في مجموعة متنوعة من قواعد البيانات الموجهة نحو الأعمدة. Cassandra هو مشروع مفتوح المصدر من جانب الخادم يمكنه التعامل مع كميات هائلة من البيانات عبر العديد من خوادم السلع. من ناحية أخرى ، يستخدم DynamoDB نموذج قاعدة بيانات NoSQL ويمكنه تخزين أي نوع من البيانات. يحتفظ MariaDB بالنموذج العلائقي و SQL بينما يسمح أيضًا بإنشاء استعلام تحليلي أسرع وأسهل ، مما يجعله خيارًا شائعًا للعديد من قواعد البيانات العمودية.

أفضل قاعدة بيانات عمودية

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على التفضيلات والاحتياجات الفردية. ومع ذلك ، تتضمن بعض قواعد البيانات العمودية الأكثر شيوعًا Amazon Redshift و Google BigQuery و Microsoft SQL Server. جميع قواعد البيانات هذه قابلة للتطوير بدرجة كبيرة وتوفر أداءً ممتازًا لتخزين البيانات وأعباء عمل التحليلات.

يتم تخزين البيانات الموجودة في قاعدة البيانات العمودية في أعمدة بدلاً من صفوف. بالمقارنة مع قواعد بيانات الصفوف التقليدية ، توفر قواعد البيانات العمودية مجموعة متنوعة من المزايا ، بما في ذلك السرعة والكفاءة. Sadas Engine هو نظام إدارة قواعد البيانات العمودية الأقوى والأكثر مرونة والمتوفر محليًا وفي السحابة. ClickHouse هو نظام إدارة قاعدة بيانات مفتوح المصدر سهل الاستخدام. يستمر Amazon Redshift ، أسرع مستودع بيانات سحابة في العالم ، في النمو بسرعة. يستخدم ClickHouse جميع الأجهزة المتاحة بكامل إمكاناتها من أجل معالجة كل استعلام في أسرع وقت ممكن. يعمل محرك البحث والتحليل في Rockset على تشغيل شاشات لوحة المعلومات الحية والتطبيقات في الوقت الفعلي.

Vertica هي قاعدة البيانات التحليلية الأسرع والأكثر تقدمًا في السوق. تعتبر لغة ANSI SQL مثالية لتحليل البيتابايت لأنها يمكن أن تتعامل مع البيانات بسرعات فائقة مع التخلص من النفقات التشغيلية. تحليلات عند الطلب على نطاق واسع بتكلفة ملكية أقل بنسبة 26٪ -34٪ لمدة ثلاث سنوات عن بدائل مستودعات البيانات السحابية. يمكنك تشفير بياناتك عند الطلب وفي المنزل باستخدام مفاتيح التشفير التي تديرها الشركة أو يمكنك ضبطها على التشفير حسب الرغبة. Greenplum Database عبارة عن منصة بيانات متوازية ومفتوحة المصدر توفر التحليلات والتعلم الآلي وقدرات الذكاء الاصطناعي. توفر الأداة تحليلاً للبيانات في الوقت الفعلي على أحجام بيانات مقياس بيتابايت بسرعة البرق. من خلال تصميمه الأساسي ، يجمع Druid الأفكار من مستودعات البيانات وقواعد بيانات السلاسل الزمنية وأنظمة البحث لإنشاء قاعدة بيانات تحليلات عالية الأداء في الوقت الفعلي.

Apache 2 هو الكود المصدري لهذا المشروع. منصة MariaDB ، قاعدة بيانات مؤسسة مفتوحة المصدر ، هي أساس هذا الحل. يمكن أن تدعم هذه المنصة مجموعة واسعة من أعباء العمل الخاصة بالمعاملات والتحليلية والمختلطة. يمكن نشر MariaDB على أجهزة سلعة أو في سحابة عامة ، اعتمادًا على نوع الأجهزة المستخدمة. يمكن للطلاب والمعلمين والباحثين ورجال الأعمال والشركات الصغيرة والشركات متعددة الجنسيات من جميع أنحاء العالم الانضمام إلى مجتمع MonetDB. نحن نقدم قاعدة البيانات كخدمة لـ CrateDB ، والتي تتم إدارتها بالكامل. يسهل تخزين الجدول توسيع نطاق بياناتك عن طريق التخلص من الحاجة إلى التجزئة يدويًا.

يتم نسخ البيانات المخزنة في المنطقة ثلاث مرات باستخدام التخزين المتكرر جغرافيًا. من السهل نقل التطبيقات القديمة أو إنشاء تطبيقات جديدة باستخدام نموذج بيانات Kudu البسيط. يسمح الباركيه بتحديد أنظمة الضغط على أساس كل عمود ، ويتم تدقيقها في المستقبل بحيث يمكن إضافة مخططات ضغط جديدة عند الضرورة. تم تصميم Hypertable ، كما يوحي الاسم ، لحل مشكلة قابلية التوسع وفقًا لشروطها الخاصة. إنه مصمم لدعم أحمال عمل OLAP على أساس نظام DBMS العمودي InfiniDB . أداء QikkDB في البيانات الضخمة وعمليات المضلع المعقدة لا مثيل له. تم بناء قاعدة بيانات qikkDB بالميزات التالية: إنها قاعدة بيانات عمودية تاريخية عالية الأداء عبر الأنظمة الأساسية مع محرك حوسبة في الذاكرة.

تم تصميم Q ، وهو معالج دفق ولغة برمجة ، للسماح لك بالتعبير عن نفسك في الوقت الفعلي. الفهرس المصنف ، والفهرس النقطي ، والفهرس المقلوب هي تقنيات الفهرسة الثلاث التي يمكن توصيلها. تم ترخيص Apache الإصدار 2.0 لهذا المشروع.

قواعد البيانات الموجهة نحو العمود هي المستقبل

تم تصميم عدد كبير من قواعد البيانات حول الأعمدة في السنوات الأخيرة. نظرًا لأن قواعد البيانات هذه تخزن البيانات في صفوف وأعمدة ، فهي سهلة الاستخدام والإدارة. تتوفر العديد من قواعد البيانات الموجهة نحو الأعمدة ، بما في ذلك MariaDB و CrateDB و ClickHouse و Greenplum Database و Apache Hbase و Apache Kudu و Apache Parquet و Hypertable و MonetDB. يمكن إنشاء بيانات المستندات والرسم البياني والعمودي داخل DynamoDB باستخدام نموذج قاعدة بيانات NoSQL. أعلنت شركة MongoDB ، الشركة التي تقف وراء قاعدة بيانات مخزن المستندات ، عن إطلاق فهرسة مخزن الأعمدة ، والذي يسمح للمطورين بإنشاء استعلامات تحليلية في تطبيقاتهم.

مثال على قاعدة البيانات العمودية

قاعدة البيانات العمودية هي نوع من قواعد البيانات التي تخزن البيانات في أعمدة بدلاً من صفوف. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من قواعد البيانات لتخزين البيانات وتطبيقات التحليلات لأنه يمكن أن يوفر أداءً أفضل وقابلية للتوسع من قاعدة البيانات التقليدية المستندة إلى الصف. أحد الأمثلة على قاعدة البيانات العمودية هو Apache HBase.

تختلف عمليات قاعدة البيانات عن عمليات قواعد البيانات الأخرى في تلك الأعمدة التي توزع المعلومات في صفوف. تعد القدرة على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة جذابة بشكل خاص لقواعد البيانات العمودية. ازدادت شعبية متاجر المستندات التي تستخدم قواعد بيانات NoSQL في السنوات الأخيرة. أصبحت قواعد بيانات الرسم البياني أيضًا شائعة بشكل متزايد حيث يستخدمها المزيد من الأشخاص لأنهم يستطيعون تعيين بيانات عالية الارتباط بالشبكة بدقة شديدة. لفترة طويلة ، تم استخدام أنظمة إدارة قواعد البيانات العمودية. على الرغم من حقيقة أنه لا يزال هناك عدد قليل من التطبيقات المتاحة ، إلا أن هناك العديد من الأنظمة التي تم تطويرها. يختلف الوصول إلى تطبيقات المعاملات عادةً عن الوصول إلى التطبيقات الأخرى. سيتم تنفيذ هذه المهمة بشكل أبطأ بكثير في قاعدة بيانات عمودية مما لو كانت في قاعدة بيانات تقليدية .

لماذا تصبح قواعد البيانات الموجهة نحو الأعمدة شعبية متزايدة

قواعد البيانات الموجهة نحو الأعمدة مثل Cassandra و MariaDB و CrateDB تكتسب شعبية كحلول لتخزين البيانات للتطبيقات التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. نظرًا لأنه يمكن تخزين البيانات في قاعدة بيانات ذات صفوف متعددة من نفس الجدول (عائلة الأعمدة) ، فمن الأسهل تخزين البيانات وتحسين الأداء.
تتوفر العديد من قواعد البيانات الموجهة نحو الأعمدة ، مثل MariaDB و CrateDB و ClickHouse و Greenplum Database و Apache Hbase و Apache Kudu و Apache Parquet. جميع قواعد البيانات هذه مفتوحة المصدر وقد تم استخدامها بنجاح في مجموعة متنوعة من التطبيقات.