فهارس

عندما تقوم بحذف بيانات من جدول في قاعدة بيانات SQL Server، يتم تنفيذ هذا العملية بعناية للتأكد من سلامة البيانات والحفاظ على أداء الجدول. ومع ذلك، قد يؤدي حذف كمية كبيرة من البيانات في دفعات متعددة إلى زيادة في عمليات القراءة والكتابة التي يقوم بها الخادم.

في حالتك، بعد حذف 6 مليون سجل من جدول يحتوي على 36 مليون سجل، لاحظت زيادة كبيرة في عمليات القراءة والكتابة عندما قمت بإضافة فهرس غير متجانس (NON-Clustered Index) على العمود المُعرّف (Identity column) لتحسين أداء القراءة.

السبب وراء هذه الزيادة الكبيرة في عمليات الكتابة قد يكون متعدد، لكن من المحتمل أن يكون السبب الرئيسي هو تأثير عمليات الإدخال/الإخراج (IO) التي تقوم بها عملية الإضافة للفهرس الغير متجانس. عندما تقوم بإضافة فهرس على جدول، فإن SQL Server يقوم بتحديث الفهارس بشكل مستمر للحفاظ على البيانات المُفهرسة متزامنة مع البيانات الفعلية في الجدول. وهذا يعني زيادة في عمليات الكتابة، خاصةً عندما يتم إجراء تغييرات كبيرة على الجدول.

قد يكون هناك عوامل أخرى تؤثر على أداء الحذف وإضافة الفهارس، مثل حجم الفهرس نفسه وعدد الأعمدة المشتقة من الفهارس، والأنماط الواضحة للاستخدام لقاعدة البيانات.

لزيادة فهمك حول ما يحدث تحت الغطاء، يمكنك استخدام أدوات مراقبة الأداء مثل Extended Events أو SQL Server Profiler لتحليل النشاط على مستوى الخادم وفهم ما يحدث خلف الكواليس خلال عمليات الحذف والإضافة للفهارس.

في النهاية، يجب أن تتوافق بيانات الأداء الفعلية مع توقعات الأداء المرتقبة، وقد يتطلب الأمر بعض التجارب والضبط للعثور على أفضل توازن بين أداء القراءة والكتابة في بيئة قاعدة البيانات الخاصة بك.

بالإضافة إلى الأمور التقنية المتعلقة بأداء قاعدة البيانات، هناك أيضًا عوامل أخرى يمكن أن تؤثر على أداء عمليات الحذف والإضافة للفهارس، مثل هيكلية البيانات والاستخدام الخاص بالتطبيق.

على سبيل المثال، قد تؤثر تغييرات في هيكل البيانات، مثل إسقاط الأعمدة وإعادة بناء الجدول كما حدث في حالتك، على أداء عمليات الحذف والإضافة للفهارس. عمليات إسقاط الأعمدة وإعادة بناء الجدول يمكن أن تؤدي إلى إعادة تنظيم البيانات في الجدول، مما قد يتطلب تحديث الفهارس بشكل كبير وزيادة في عمليات الكتابة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤثر عمليات تنظيف البيانات وإعادة بناء الجدول على الاستخدام العام لقاعدة البيانات. قد يؤدي إعادة بناء الجدول إلى تعليق العمليات الأخرى التي تعتمد على الجدول المعني، مما يمكن أن يؤثر على أداء التطبيق بشكل عام.

لتحسين أداء عمليات الحذف والإضافة للفهارس، يمكنك النظر في الاستفادة من الفهارس المتجانسة بدلاً من الفهارس غير المتجانسة إذا كان ذلك مناسبًا لبيئة العمل الخاصة بك. الفهارس المتجانسة عادة ما تتطلب وقتًا أقل لإدخال البيانات، وذلك لأنها تُنظم مع البيانات الأساسية في نفس الترتيب، مما يسهل عملية الإدخال وتقليل عدد العمليات اللازمة لتحديث الفهرس.

علاوة على ذلك، يمكنك التحقق من تصميم جدولك وفهارسك لضمان أنها تتوافق مع استخدامات التطبيق الفعلية وأنها مُناسبة لحجم البيانات ونمط الوصول إليها. قد تحتاج أحيانًا إلى إعادة التقييم والضبط المستمر لأداء قاعدة البيانات الخاصة بك لضمان استمرارية الأداء العالي وتلبية احتياجات التطبيق.

في السياق الذي قدمته، يظهر أنك تسعى لطباعة قيم مصفوفة alphabet داخل مصفوفة str باستخدام حلقة for، ولكن الناتج الذي تحصل عليه هو طباعة مؤشرات (الفهرس) بدلاً من القيم. هذا يحدث بسبب كيفية كتابة الكود داخل الحلقة.

دعني أشرح لك ما يحدث هنا:

1. أولاً، تقوم بإنشاء مصفوفة alphabet تحتوي على الحروف من A إلى Z.
2. ثم تقوم بإنشاء مصفوفة فارغة str.
3. بداخل حلقة for، أنت تقوم بإضافة قيمة المؤشر (الفهرس) i من الحلقة الحالية إلى مصفوفة str باستخدام str.push(i)، ثم تطبع محتوى str باستخدام console.log(str.join("")).

ما يحدث هو أنه في كل تكرار للحلقة، يتم إضافة المؤشر (الفهرس) i إلى مصفوفة str، ثم يتم طباعة محتوى str ككل. لذلك، في كل تكرار، ستظهر لك قائمة بأرقام المؤشرات التي تمت إضافتها حتى الآن.

إذا كنت ترغب في طباعة القيم بدلاً من المؤشرات، يجب عليك الوصول إلى قيم alphabet[i] بدلاً من i وإضافتها إلى str. يمكنك فعل ذلك ببساطة عن طريق استبدال str.push(i) بـ str.push(alphabet[i]) في الحلقة. بهذا الشكل، ستقوم بإضافة القيم الفعلية للحروف إلى مصفوفة str، وستحصل على النتيجة التي تريدها.

إليك كيف يبدو الكود بعد التعديل:

javascriptCopy code
var alphabet = ["A", "B", "C", "D", "3", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z"];
var str = [];

for (var i = 0; i < alphabet.length; i++) {
    str.push(alphabet[i]);
    console.log(str.join(""));
}

بهذا التغيير، ستحصل الآن على القيم الفعلية للحروف مطبوعة متسلسلة بشكل صحيح.

في هذا السياق، يُظهر الكود المقدم مشكلة شائعة قد تواجه المطورين الجدد في لغة JavaScript، وهي الفرق بين القيم والفهارس (المؤشرات) في المصفوفات.

عندما تقوم بتحديد المصفوفة str وتقوم بإضافة قيم المؤشرات i داخل حلقة for، يتم تخزين المؤشرات بدلاً من القيم الفعلية للعناصر في المصفوفة alphabet. هذا يؤدي إلى طباعة سلسلة من الأرقام المتزايدة بدلاً من الحروف المتواجدة في المصفوفة alphabet.

الحل لهذه المشكلة يكمن في استخدام قيم العناصر الموجودة في المصفوفة alphabet بدلاً من استخدام المؤشرات i. من خلال استبدال str.push(i) بـ str.push(alphabet[i])، يتم الآن إضافة القيم الفعلية لكل حرف في المصفوفة alphabet إلى المصفوفة str، مما يؤدي إلى طباعة الحروف بدلاً من المؤشرات.

هذا التغيير البسيط يعكس أهمية فهم مفهوم الفهارس والقيم في لغة JavaScript. فالفهارس تمثل المواقع في المصفوفة، بينما القيم تمثل البيانات الفعلية المخزنة في تلك المواقع. وعندما نحتاج إلى الوصول إلى البيانات الفعلية، يجب علينا استخدام القيم وليس الفهارس.

من خلال فهم هذا المفهوم وتطبيقه بشكل صحيح، يمكن للمطورين تجنب الأخطاء الشائعة مثل طباعة المؤشرات بدلاً من القيم أو استخدام المؤشرات بشكل غير صحيح، مما يسهم في كتابة رمز أكثر دقة وفاعلية.

عندما نتعامل مع تعريفات الصفائف ذات الأبعاد المتعددة، يجب أن نفهم البنية الأساسية للصفيف وكيفية تمثيلها في الذاكرة. في هذا السياق، تأتي الصفائف الثنائية الأبعاد بتحديدين للفهرس: أحدهما يشير إلى الصفوف والآخر يشير إلى الأعمدة.

عندما يُعطى لنا الصفيف A[2:3, 9:18]، فإن الرقم الموجود بين القوسين يحدد نطاق الفهارس لكل بُعد. وهناك ملاحظة أخرى، وهي أن الصفيف يتم تخزينه بترتيب الأعمدة (Column Major Order)، مما يعني أن العناصر تخزن بالترتيب حسب الأعمدة، أي أن العنصر الأول من الصف الأول يأتي أولاً، ثم العنصر الأول من الصف الثاني، وهكذا.

في الحالة التي تُطلب في السؤال، نحتاج إلى حساب عنوان الخلية A[4,12]. لفهم كيفية ذلك، يمكننا استخدام القوانين البسيطة لتحويل الفهارس إلى عناوين في الذاكرة.

أولاً، نعرف حجم كل عنصر، والذي هو 4 بايت وفقاً للسؤال. ثم نحتاج إلى معرفة عنوان بداية الصفيف، الذي يُعطى في السؤال بأنه 100.

الآن، لنقم بتحويل الفهرس إلى عنوان في الذاكرة. لنبدأ بالعمود:

عدد العناصر في كل عمود هو (الحد الأعلى – الحد الأدنى + 1). لذا في العمود الأول، هناك (3 – 2 + 1) = 2 عناصر. كل عنصر يحتاج إلى 4 بايت، لذا العمود الأول يشغل (2 * 4) = 8 بايت.

الآن، نحتاج إلى حساب عدد الصفوف التي تمر عليها قبل الصف 4. هذا يساوي (4 – 2) = 2 صف. وكل صف يشتمل على 2 عنصر، لذا نحتاج إلى 2 صف * 8 بايت = 16 بايت.

أخيراً، نحتاج إلى عنوان العنصر في الصف 4، الذي يأخذ موضعاً في العمود الثاني. إذا كان هناك عنوان بداية هو 100، فإن العنوان النهائي سيكون 100 + 16 + (12 – 9) * 4 = 100 + 16 + 12 = 128.

بالتالي، عنوان العنصر A[4,12] هو 128 بايت.

بمجرد حساب عنوان العنصر A[4,12] وجدنا أنه يساوي 128 بايت. ولكن ماذا يعني هذا في سياق البرمجة والتطبيقات العملية؟

في البرمجة، يمكن استخدام هذا العنوان للوصول مباشرة إلى قيمة A[4,12] في الذاكرة. مثلاً، إذا كان لدينا مصفوفة ثنائية الأبعاد تمثل لوحة مفاتيح، يمكننا استخدام هذا العنوان للعثور على قيمة مفتاح معين في الصف الرابع والعمود الثاني.

عند تطوير البرامج، يمكن أيضاً استخدام تلك الفهارس والعناوين لتجنب الحاجة إلى حساب عناوين الذاكرة يدوياً، مما يقلل من احتمالات الأخطاء ويجعل الشفرة أكثر وضوحاً وسهولة قراءة.

علاوة على ذلك، فإن فهم كيفية عمل الصفائف ذات الأبعاد المتعددة وكيفية تحويل الفهارس إلى عناوين في الذاكرة يعزز المفاهيم الأساسية لعلم الحاسوب ويساهم في تطوير مهارات البرمجة والتفكير اللوجي.

في النهاية، يُظهر هذا المثال كيف يمكن لفهم الأساسيات في البرمجة وعلم الحاسوب أن يؤدي إلى حل مشكلات معقدة، ويمهد الطريق لفهم أعمق للتكنولوجيا وتطبيقاتها في مجالات متعددة من الحياة العملية.

في لغة البرمجة R، عندما نحتاج إلى العثور على جميع الفهارس التي تحتوي على قيمة معينة في قائمة، وبالتحديد في حالتك قيمة صفر، يمكن استخدام دالة مشابهة لـ match تعيد جميع الفهارس المطابقة بدلاً من الفهرس الأول فقط. يمكن استخدام دالة which بالتعبير المنطقي للقيمة التي نريد البحث عنها.

إليك كيفية استخدام هذه الطريقة في R:

RCopy code
# القائمة التي سنقوم بالبحث فيها
a <- c(1, 2, 3, 0, 5, 7, 0)

# الحصول على جميع الفهارس التي تحتوي على القيمة صفر
result <- which(a == 0)

# طباعة النتيجة
print(result)

سينتج الكود السابق الفهارس التي تحتوي على القيمة صفر، وهي [1] 4 7.

يعمل الكود على التالي:

1. يستخدم العبارة a == 0 لإنشاء تعبير منطقي يقارن كل عنصر في القائمة a بالقيمة صفر، مما يعيد متجهًا من القيم المنطقية TRUE و FALSE.
2. تستخدم دالة which للعثور على الفهارس التي تحتوي على القيم المطابقة للشرط (يعني القيم صفر في هذه الحالة).
3. يتم طباعة النتيجة.

هذه الطريقة تسمح بالعثور على جميع الفهارس التي تحتوي على القيمة المطابقة، بدلاً من الحصول فقط على أول فهرس يطابق الشرط كما يفعل match.

بالطبع، سأزيد من التفاصيل لتوضيح هذه العملية بشكل أكبر.

في R، تعمل دالة which على إرجاع فهارس (أو مواقع) القيم التي تلبي شرط معين. هذا يعني أنها تأخذ متجهًا من القيم المنطقية كمدخل وترجع مواقع القيم التي تتطابق مع القيم المنطقية “صحيحة”. على سبيل المثال، في الحالة الحالية حيث نريد العثور على جميع الفهارس التي تحتوي على القيمة صفر، سيعيد استخدام which(a == 0) الفهارس حيث يكون العنصر مساويًا للصفر.

يمكننا أيضًا تضمين هذا الشرط مباشرةً داخل دالة which بدلاً من إنشاء متجه من القيم المنطقية. على سبيل المثال:

RCopy code
# الحصول على جميع الفهارس التي تحتوي على القيمة صفر
result <- which(a == 0)

# يمكن كتابة الشرط مباشرة كالتالي
result <- which(a %in% 0)

الخيار الثاني يستخدم %in% الذي يتحقق مما إذا كانت القيمة موجودة في القائمة المعطاة. في هذه الحالة، نضع 0 بعد %in% للتحقق مما إذا كانت القيمة صفر موجودة في القائمة.

الاختلاف الرئيسي بين الخيارين هو أن استخدام الشرط المباشر داخل which يمكن أن يكون أكثر وضوحًا وسهولة للقراءة في بعض الحالات. ومع ذلك، فإن استخدام تعبير منطقي قد يكون أكثر مرونة في حالة وجود شروط معقدة أو متعددة.

باستخدام أي من هذه الطرق، يمكنك الآن العثور على جميع الفهارس التي تحتوي على القيمة صفر في قائمتك والتعامل معها بالطريقة التي تناسب احتياجاتك.

في PostgreSQL، يمكنك تعريف الدوال (functions) باستخدام اللغة الـ SQL أو PL/pgSQL. الدوال المذكورة تحتاج إلى دالة تعيد نوع العنصر الذي تطلبه (any، first، last، ith، current) بالإضافة إلى المصفوفة أو القائمة من العناصر.

لنبدأ بتعريف دالة AnyElement(s) التي تقوم بإرجاع أي عنصر من المصفوفة أو القائمة:

sqlCopy code
CREATE FUNCTION AnyElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
BEGIN
  RETURN s[1];
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

ثم، نعرف دالة FirstElement(s) التي تقوم بإرجاع العنصر الأول:

sqlCopy code
CREATE FUNCTION FirstElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
BEGIN
  RETURN s[1];
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

ثم، نعرف دالة LastElement(s) التي تقوم بإرجاع العنصر الأخير:

sqlCopy code
CREATE FUNCTION LastElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
BEGIN
  RETURN s[array_length(s, 1)];
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

ثم، نعرف دالة IthElement(s, i) التي تقوم بإرجاع العنصر الذي يحمل المؤشر i:

sqlCopy code
CREATE FUNCTION IthElement(s anyarray, i integer) RETURNS any AS $$
BEGIN
  RETURN s[i];
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

أخيرًا، نعرف دالة CurrentElement(s) التي تقوم بإرجاع العنصر الحالي:

sqlCopy code
CREATE FUNCTION CurrentElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
BEGIN
  RETURN s[current_setting('index_element_position')];
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

يمكنك تعريف الدوال السابقة باستخدام لغة SQL بدلاً من PL/pgSQL إذا كنت تفضل ذلك. وبعد تعريف الدوال، يمكنك استخدامها ببساطة في استعلاماتك.

لتعريف فهارس (indexes) في PostgreSQL، يمكنك استخدام الأمر CREATE INDEX مع اسم الفهرس واسم الجدول والعمود المراد فهرسته. على سبيل المثال، لإنشاء فهرس على العمود my_column في الجدول my_table، يمكنك استخدام الأمر التالي:

sqlCopy code
CREATE INDEX my_index ON my_table(my_column);

يمكنك استخدام فهارس لتحسين أداء الاستعلامات التي تستخدم هذا العمود كمعيار بحث. تذكر أنه يجب أن تكون حذرًا عند إضافة فهارس، حيث أنها قد تؤدي إلى زيادة في استهلاك مساحة التخزين وفي بعض الحالات قد تؤثر سلبًا على أداء الإدخال والتحديث.

بالطبع، إليك المزيد من المعلومات حول تعريف الدوال والفهارس في PostgreSQL:

تعريف الدوال:

1. دالة AnyElement(s):

   • تقوم بإرجاع أي عنصر من المصفوفة أو القائمة الممررة إليها.
   • يمكن تعريفها كالتالي:

     sqlCopy code
     CREATE FUNCTION AnyElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
     BEGIN
       RETURN s[1];
     END;
     $$ LANGUAGE plpgsql;
     

2. دالة FirstElement(s):

   • تقوم بإرجاع العنصر الأول من المصفوفة أو القائمة الممررة إليها.
   • يمكن تعريفها كالتالي:

     sqlCopy code
     CREATE FUNCTION FirstElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
     BEGIN
       RETURN s[1];
     END;
     $$ LANGUAGE plpgsql;
     

3. دالة LastElement(s):

   • تقوم بإرجاع العنصر الأخير من المصفوفة أو القائمة الممررة إليها.
   • يمكن تعريفها كالتالي:

     sqlCopy code
     CREATE FUNCTION LastElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
     BEGIN
       RETURN s[array_length(s, 1)];
     END;
     $$ LANGUAGE plpgsql;
     

4. دالة IthElement(s, i):

   • تقوم بإرجاع العنصر الذي يحمل المؤشر i من المصفوفة أو القائمة الممررة إليها.
   • يمكن تعريفها كالتالي:

     sqlCopy code
     CREATE FUNCTION IthElement(s anyarray, i integer) RETURNS any AS $$
     BEGIN
       RETURN s[i];
     END;
     $$ LANGUAGE plpgsql;
     

5. دالة CurrentElement(s):

   • تقوم بإرجاع العنصر الحالي من المصفوفة أو القائمة الممررة إليها.
   • يمكن تعريفها كالتالي:

     sqlCopy code
     CREATE FUNCTION CurrentElement(s anyarray) RETURNS any AS $$
     BEGIN
       RETURN s[current_setting('index_element_position')];
     END;
     $$ LANGUAGE plpgsql;
     

تعريف الفهارس:

لإنشاء فهرس على عمود معين في جدول PostgreSQL، يمكنك استخدام الأمر CREATE INDEX. على سبيل المثال، لإنشاء فهرس على العمود my_column في الجدول my_table، يمكنك استخدام الأمر التالي:

sqlCopy code
CREATE INDEX my_index ON my_table(my_column);

باستخدام الفهارس، يمكنك تحسين أداء الاستعلامات التي تستخدم العمود المُفهرس كمعيار بحث، مما يساعد على تسريع استرجاع البيانات وتحسين أداء النظام. ومع ذلك، يجب استخدام الفهارس بحذر، لأنها قد تزيد من استهلاك موارد النظام وتؤثر على أداء عمليات الإدخال والتحديث.

في MongoDB، عند استخدام فهرس (index) على حقل البحث باستخدام التعبير العادي (regular expression)، قد تواجه بعض التحديات في أداء الاستعلامات. يمكن أن تساعد في تحسين أداء الاستعلامات التي تستخدم التعبيرات العادية على الفهارس بتحديد الحدود الصحيحة للفهرس.

في استعلام البحث الذي قمت بتوضيحه، تظهر الحدود التالية للفهرس:

jsonCopy code
"search": [
    "[\"\", {})",
    "[/.*bar.*/, /.*bar.*/]"
]

القيمة "[\"\", {})" تعني أن الاستعلام يبحث في الفهرس من القيمة الفارغة "" (بداية النطاق) حتى القيمة الفارغة {} (نهاية النطاق)، وهذا يعني أنه يبحث في جميع القيم. في هذه الحالة، يمكن أن يكون هذا النطاق غير ضروري ويمكن أن يسبب بعض البطء في الاستعلام.

لتحسين الأداء، يمكنك استخدام فهارس مباشرةً على الحقول التي ترغب في البحث عليها بشكل متكرر، بدلاً من استخدام التعبيرات العادية. إذا كنت تحتاج بالفعل إلى استخدام التعبيرات العادية، فيمكنك تجنب استخدام النطاق "[\"\", {})" عن طريق تحسين طريقة تخزين البيانات أو استخدام تقنيات مثل تقسيم البيانات (sharding) لتقليل عبء البحث على الفهارس.

عند استخدام فهارس في MongoDB مع التعبيرات العادية، يجب مراعاة بعض النقاط لتحقيق أفضل أداء:

1. استخدام فهارس تكون أقل تعقيدًا: يفضل استخدام فهارس بسيطة على الحقول التي تستخدمها في البحث بشكل متكرر.

2. تجنب استخدام التعبيرات العادية على الفهارس الكبيرة: عندما يكون لديك مجموعة كبيرة من البيانات، قد تكون التعبيرات العادية على الفهارس غير فعالة وتؤدي إلى بطء في الاستعلام.

3. تجنب النطاقات الغير ضرورية: تأكد من أن الحدود التي يستخدمها الفهرس تكون محددة بشكل جيد وتحدد نطاقًا صغيرًا من البيانات المطلوبة.

4. استخدام الفهارس المركبة بحذر: عندما تحتوي الفهارس على أكثر من حقل، تأكد من أن الاستعلامات التي تستخدمها تستفيد حقًا من الفهارس المركبة.

5. استخدام الاستعلامات المؤدية (Aggregation Pipelines): في بعض الحالات، قد تكون الاستعلامات المؤدية أكثر فعالية من استخدام التعبيرات العادية مع الفهارس.

6. تحديث الفهارس بانتظام: يجب تحديث الفهارس بانتظام لضمان أداء جيد للبحث.

باختصار، للحصول على أفضل أداء ممكن في استخدام التعبيرات العادية مع فهارس MongoDB، يجب تحديد الفهارس بعناية وتجنب النطاقات الغير ضرورية وتحديث الفهارس بانتظام.

To achieve this, you can create a custom data structure to store the values along with their corresponding indices from arrays a and b. Then, you can sort this custom data structure based on the values of array c, and finally update arrays a and b based on the sorted indices. Here’s how you can do it:

cppCopy code
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

struct CustomData {
    int index;
    int value;

    CustomData(int i, int v) : index(i), value(v) {}
};

bool compare(const CustomData& a, const CustomData& b) {
    return a.value < b.value;
}

void updateArrays(vector<int>& a, vector<int>& b, vector<int>& c) {
    vector customData;
    for (int i = 0; i < c.size(); ++i) {
        customData.push_back(CustomData(i, c[i]));
    }

    sort(customData.begin(), customData.end(), compare);

    vector<int> tempA(a.size()), tempB(b.size());
    for (int i = 0; i < customData.size(); ++i) {
        tempA[i] = a[customData[i].index];
        tempB[i] = b[customData[i].index];
    }

    a = tempA;
    b = tempB;
}

int main() {
    vector<int> a = {1, 3, 5, 7, 9};
    vector<int> b = {5, 4, 7, 8, 10};
    vector<int> c = {5, 2, 3, 2, 2};

    updateArrays(a, b, c);

    cout << "Updated a: ";
    for (int num : a) {
        cout << num << " ";
    }
    cout << endl;

    cout << "Updated b: ";
    for (int num : b) {
        cout << num << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

This code defines a CustomData structure to store the index and value pairs, sorts this structure based on the values, and then updates the arrays a and b according to the sorted indices.

لديك ثلاثة مصفوفات، a و b و c، كل منها بحجم n.

• المصفوفتان a و b يتم إدخال قيمهما من قبل المستخدم.
• المصفوفة c يتم حساب قيمها على النحو التالي: c[i] = b[i] - a[i] + 1.

ترتيب المصفوفة c يتم بسهولة، لكنك تريد أيضًا تعديل المصفوفتين a و b بحيث تكون a[i] و b[i] تتوافق مع c[i] الجديدة المرتبة.

للقيام بذلك، يمكنك إنشاء هيكل بيانات مخصص لتخزين القيم مع الفهارس المقابلة من المصفوفتين a و b. ثم، يمكنك فرز هذا الهيكل البيانات المخصص بناءً على قيم المصفوفة c، وأخيرًا تحديث المصفوفتين a و b بناءً على الفهارس المرتبة.

عندما يتعلق الأمر بفهم الفهرسة في قواعد البيانات وخاصةً في نظام إدارة قواعد البيانات PostgreSQL، يصبح من الضروري التعمق في عمليات الاستعلام والبحث. تكون الفهرسة للجداول أمرًا حيويًا لتحسين أداء الاستعلامات وتسريع استرجاع البيانات. في هذا السياق، سأشرح لك كيفية الاطلاع على الفهارس التي تم إنشاؤها لجدول معين في PostgreSQL.

أولاً وقبل كل شيء، يجب عليك فهم أن الفهارس في PostgreSQL يتم إنشاؤها لتحسين أداء البحث على الأعمدة المحددة. ولتحقيق ذلك، يمكنك استخدام عدة طرق للكشف عن الفهارس المتاحة لجدول محدد.

أحد الأساليب البسيطة والشائعة للقيام بذلك هو استخدام استعلام SQL. يمكنك استخدام الاستعلام التالي:

sqlCopy code
SELECT indexname, indexdef
FROM pg_indexes
WHERE tablename = 'اسم_الجدول';

هذا الاستعلام يعيد قائمة بجميع الفهارس الموجودة للجدول الذي حددته. يتم ذلك من خلال الاستعانة بجدول pg_indexes الذي يحتوي على معلومات حول جميع الفهارس المتاحة.

وفي حال كان لديك اهتمام بالمزيد من التفاصيل، يمكنك أيضاً استخدام الاستعلام التالي للحصول على معلومات إضافية:

sqlCopy code
SELECT
    indexname,
    indexdef,
    indexprs,
    indnatts,
    indisunique,
    indkey
FROM pg_indexes
WHERE tablename = 'اسم_الجدول';

هذا الاستعلام يقدم مزيدًا من التفاصيل حول كل فهرس، مثل تعريف الفهرس نفسه، والأعمدة التي تم استخدامها في الفهرس، وما إلى ذلك.

باختصار، يمكنك الاعتماد على استعلامات SQL في PostgreSQL للكشف عن الفهارس المنشأة لجدول معين. ويتيح لك ذلك فهم كيفية تحسين أداء قواعد البيانات الخاصة بك من خلال الفهرسة المناسبة.

في عالم قواعد البيانات الخاص بـ PostgreSQL، تصبح عملية فحص واستعراض الفهارس المختلفة التي تم إنشاؤها لجداول معينة أمراً حيوياً لتحسين أداء الاستعلامات وتسريع الوصول إلى البيانات. يوفر PostgreSQL واجهة SQL قوية ومتقدمة تسمح للمطورين بالقيام بذلك بسهولة.

للحصول على قائمة بالفهارس المرتبطة بجدول معين في PostgreSQL، يمكنك استخدام الاستعلام التالي:

sqlCopy code
SELECT indexname, indexdef
FROM pg_indexes
WHERE tablename = 'اسم_الجدول';

في هذا الاستعلام، يتم استخدام جدول pg_indexes الذي يحتوي على معلومات حول الفهارس المختلفة. يتم تحديد الجدول المستهدف باستخدام الشرط WHERE والذي يتم تحديده بواسطة اسم الجدول المطلوب.

تقدم النتائج قائمة بأسماء الفهارس (indexname) وتعريف الفهرس (indexdef) المرتبطة بالجدول المحدد.

يمكن أيضاً توسيع هذا الاستعلام ليشمل معلومات إضافية حسب الحاجة، مثل الأعمدة التي تم فهرستها أو نوع الفهرس.

هذا يسهل عليك فحص الهيكل الفهرسي للجداول وفهم كيف يتم تحسين أداء قواعد البيانات الخاصة بك من خلال الفهارس المختلفة المستخدمة.

فيما يتعلق باستفسارك حول استفسار SQL الذي يأخذ وقتًا طويلاً عند استعراض 12 سجلًا حيث تم إنشاء فهارس الأحداث، يظهر أن الاستعلام يتناول جزءًا من البيانات المرتبطة ببرامج المرضى. يتم ذلك عبر تحديد عدد من الحقول، مثل تاريخ الربط، وحالة النشاط، وعدد المرضى، بالإضافة إلى حقل SNO.

يبدو أن الاستعلام يستند إلى جدول مؤقت #tblMonth وجدول مؤقت آخر #ManagedPopulation. يتم فرز البيانات باستخدام جملة INNER JOIN وشرط WHERE مع توجيه عدم وجود تطابق في #ManagedPopulation للبرنامج المحدد.

لفهم سبب تأخر الاستعلام، يمكننا النظر في بعض النقاط المحتملة. أولاً، قد يكون هناك حاجة لتحسين فهارس الجداول المستخدمة في الاستعلام. قد تكون هناك أيضًا فرص لتحسين الأداء من خلال تحسين هيكل الاستعلام نفسه، مثل استخدام الفهارس بشكل أفضل أو تحسين الشروط في جملة WHERE.

علاوة على ذلك، يمكن استخدام أدوات تحليل أداء SQL لتحديد نقاط الضعف في الاستعلام وتحسينها. يمكنك استخدام مؤشرات الأداء والاستعلامات التفصيلية لتحليل أداء الاستعلام وتحديد المناطق التي تحتاج إلى تحسين.

لضمان أفضل أداء للاستعلام، يُفضل أيضًا استخدام تقنيات مثل تجنب استخدام NOLOCK في الاستعلام، وتحسين استفادة الفهارس، ومراعاة أفضل الممارسات في كتابة استعلام SQL.

من خلال تحليل هذه النقاط وتنفيذ التحسينات المناسبة، يمكن تقليل وقت الاستعلام وتحسين أداء النظام بشكل عام.

لفهم أكثر حول أسباب تأخر الاستعلام وتحسين أدائه، يمكن التحقق من عدة عوامل أخرى. قد تكون هناك بعض النقاط التي يمكن توسيعها لزيادة فهمنا للمشكلة:

1. هيكل الجداول والفهارس:
   قد يؤثر هيكل الجداول وفهارسها على أداء الاستعلام. يجب التحقق من وجود فهارس مناسبة للحقول المستخدمة في شروط البحث والانضمام. قد يكون من المفيد أيضًا التحقق من هل هناك حاجة لتحسين تصميم الجداول.

2. إحصائيات الجداول:
   قد يكون هناك حاجة إلى تحديث إحصائيات الجداول بانتظام لضمان أن محرك قاعدة البيانات يتمكن من اتخاذ قرارات تنفيذ أفضل.

3. الأمان والصلاحيات:
   التحقق من أن الحساب الذي يقوم بتشغيل الاستعلام لديه الصلاحيات اللازمة للوصول إلى الجداول والفهارس المعنية.

4. مراقبة استهلاك الموارد:
   استخدام أدوات مراقبة أداء قاعدة البيانات لتحديد مدى استهلاك الموارد من قبل الاستعلام، مثل معالج الاستعلام وذاكرة النظام.

5. التحسينات البرمجية:
   قد يكون هناك فرص لتحسين الاستعلام بشكل برمجي، مثل استخدام بنية أفضل للجمل الشرطية أو تقسيم الاستعلام إلى جمل أصغر.

6. الاستعلامات المتداخلة:
   فحص إذا كان هناك استعلامات أخرى تعمل في نفس الوقت وتتنافس على نفس الموارد، مما قد يؤدي إلى تأخير في التنفيذ.

7. تحسين أداء الخوادم:
   التأكد من أن البنية التحتية للخوادم تتسم بالكفاءة وأن هناك موارد كافية لتلبية احتياجات قاعدة البيانات.

باستكمال هذا التحليل واتخاذ الإجراءات اللازمة بناءً على النتائج، يمكن تحسين أداء الاستعلام وتقليل الوقت اللازم لاسترجاع البيانات.

في عالم تطوير الويب، يلعب لغة PHP دورًا حيويًا في تحقيق الوظائف الديناميكية والتفاعلية. إذا كنت تخطط لتخزين أسعار الأسهم بشكل مستمر في قاعدة البيانات باستخدام PHP وتحتاج إلى السماح لحقل معين بقبول قيم متعددة، فيجب عليك اتباع بعض الخطوات الأساسية.

أولاً وقبل كل شيء، يجب أن تضمن أن تكون قاعدة البيانات الخاصة بك تحتوي على جدول مناسب لتخزين هذه الأسعار. يمكنك استخدام نوع البيانات المناسب، مثل VARCHAR أو TEXT، الذي يسمح بتخزين سلاسل النصوص بطول غير محدد.

على سبيل المثال، إذا كان لديك جدول باسم “stock_prices”، يمكنك إنشاء حقل يدعى “prices” من نوع TEXT. يمكن لهذا الحقل استيعاب قيم متعددة مفصولة بفاصلة أو أي فاصلة أخرى تحددها.

الآن، عند إضافة أسعار الأسهم، قم بتخزينها كسلسلة نصية واحدة في هذا الحقل، ويمكنك استخدام وسيلة منفصلة (مثل الفاصلة) للتمييز بين القيم. على سبيل المثال:

phpCopy code
// استخدام فاصلة كفاصل بين القيم
$newStockPrice = "100.50, 102.75, 98.20";

// قم بإدراج هذه القيم في قاعدة البيانات
$sql = "INSERT INTO stock_prices (prices) VALUES ('$newStockPrice')";

عندما ترغب في استرجاع هذه القيم لاحقًا، يمكنك استخدام تقسيم السلسلة للوصول إلى كل قيمة على حدة في PHP. على سبيل المثال:

phpCopy code
// استرجاع الأسعار من قاعدة البيانات
$sql = "SELECT prices FROM stock_prices";
$result = mysqli_query($connection, $sql);

while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $pricesArray = explode(',', $row['prices']);
    
    // يمكنك الآن استخدام $pricesArray للوصول إلى كل قيمة على حدة
}

تأكد من تعديل هذا الكود وفقًا لبيئة قاعدة البيانات وهيكل الجدول الخاص بك. هذه الطريقة تسمح لك بتخزين واسترجاع قيم متعددة في حقل واحد بطريقة فعالة.

عندما تقوم بتطوير نظام لتخزين أسعار الأسهم بشكل مستمر في قاعدة البيانات باستخدام PHP، هناك عدة نقاط يمكن أن تكون مفيدة:

1. تصميم قاعدة البيانات:

   • يفضل أن يكون لديك جدول مخصص لتخزين أسعار الأسهم، يحتوي على حقول مثل id (معرف فريد لكل سجل)، symbol (رمز السهم)، و prices (الأسعار المخزنة).
   • استخدم تصميم الجدول بحيث يكون لديك مفتاح أساسي فريد (primary key) لحقل id.

2. استخدام استعلامات SQL معدلة:

   • عند استرجاع البيانات، يمكنك استخدام استعلامات SQL لتحديد الأسهم المخزنة في فترة زمنية معينة، على سبيل المثال.
   • تحسين أداء الاستعلامات الخاصة بك باستخدام فهارس (indexes) على الحقول المستخدمة في عمليات البحث.

3. التحقق من البيانات:

   • تحقق من صحة البيانات المدخلة قبل إدراجها في قاعدة البيانات. ذلك يشمل التحقق من تنسيق الأسعار والتحقق من أنها أرقام صحيحة.

4. استخدام الدوال المعدلة للأمان:

   • تجنب استخدام استعلامات SQL مدمجة (concatenation) واستخدم الدوال المعدلة مثل mysqli_prepare() لتجنب هجمات حقن SQL (SQL injection).

5. تحسين الأداء:

   • يمكنك استخدام ميزات التخزين المؤقت مثل Memcached أو Redis لتحسين أداء القراءة والكتابة.

6. توثيق الشيفرة:

   • قم بتوثيق شيفرتك بشكل جيد، حتى يكون من السهل على المطورين الآخرين أو على نفسك فهم كيفية عمل النظام.

7. الأمان:

   • حافظ على مستوى عالٍ من الأمان، مثل تشفير كلمات المرور والتحقق من الهوية لمنع الوصول غير المصرح به.

باستخدام هذه النصائح، يمكنك بناء نظام فعال وآمن لتخزين أسعار الأسهم باستمرار في قاعدة البيانات باستخدام PHP، مما يسمح لك بتحقيق الأداء المرجو والاستفادة القصوى من البيانات المخزنة.