ما هي طرق تجزئة البيانات

هناك عدة طرق للتجزئة البرمجية في لغة الأسمبلي، ومنها:

1- التجزئة الأفقية (Horizontal partitioning): وتقسيم البرنامج إلى عدة أجزاء تُستخدَم بشكل مستقل وكل قسم يعرف نفسه ولا يتأثر بالقسم الآخر.

2- التجزئة الرأسية (Vertical partitioning): وتقسيم البرنامج إلى عدة جزء، ولكن يتم تقسيمها بشكل أكثر تخصصًا، حيث ينفذ كل جزء وظيفة مُحَدّدِة.

3- التجزئة الوظيفية (Functional partitioning): وتتمثل في تجزئة البرنامج إلى عدة وظائف، ويتم تنفيذ كل وظيفة في ملف برمجي مستقل.

4- تجزئة البيانات (Data partitioning): وتقسيم البرامج إلى عدة قطع صغيرة (Subroutine)، وتتميز هذه الطريقة بأنها تعمل على تحسين أداء البرنامج، وتوفير الذاكرة المتاحة.

الطبقة الثانية في بنية شبكات الحاسوب هي طبقة الربط البيانات Data Link Layer، وهي المسؤولة عن نقل البيانات عبر الشبكة بين الأجهزة القريبة من بعضها البعض بطريقة آمنة وموثوقة. يتم تجزئة البيانات إلى إطارات Frames وتوجيهها إلى العنوان المحدد للجهاز المستلم. كما تتحقق الطبقة الثانية من وجود مفتاح وحدة عناوين MAC Address لكل جهاز في الشبكة، وتتحكم في الوصول إلى الشبكة باستخدام تقنية CSMA/CD.

تقنيات تنقيب البيانات (Data mining) تشمل مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات المختلفة لاستخراج الأنماط والمعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة. وهناك العديد من التقنيات المستخدمة في تنقيب البيانات ، ومن بينها:

1. الشبكات العصبونية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)

2. التحليل الإحصائي (Statistical Analysis)

3. الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms)

4. التصنيف (Classification)

5. تجزئة البيانات (Clustering)

6. الشجرة القرارية (Decision Tree)

7. تحليل التجزئة الرئيسية (Principal Component Analysis)

8. تحليل الانحدار (Regression Analysis)

9. التعلم الآلي (Machine Learning)

10. التحليل الجغرافي (Geographic Analysis)

11. التعرف على النمط (Pattern Recognition)

هناك العديد من تقنيات تصميم قواعد البيانات في تنقيب البيانات، ومن أهمها:

1- نمذجة البيانات: وهي عملية تحديد البيانات وتنظيمها وتخزينها في جداول، وتحديد العلاقات بين هذه الجداول والحقول التي تربطها معًا.

2- التصميم النمائي: وهو عملية تصميم النظام الذي يتم استخدامه لتخزين واسترجاع البيانات. ويشمل ذلك تحديد التاريخ والوقت والمعاملات التي تُسجل في كل مرة يتم فيها تحديث البيانات.

3- قواعد البيانات المخصصة: وهي قواعد البيانات التي تم تصميمها لتلبية متطلبات تحليل البيانات الخاصة بقطاع معين، وغالبًا ما تكون تلك القواعد سهلة التعديل وفقًا للتحديثات في الصناعة الخاصة بها.

4- استخدام التصميم المتوافق: وهي عملية استخدام تصميم قاعدة البيانات التي يتم استخدامها في قطاع معين ونقل هذا التصميم لاستخدامه في قطاع آخر.

5- التصميم الأفقي: وهو تصميم قاعدة البيانات الذي يتم فيه تجزئة البيانات على عدة جداول، ويرتبط كل جدول بآخر بواسطة مفتاح رئيسي ومفتاح فرعي.

6- التصميم العمودي: وهو تصميم قاعدة البيانات الذي يتم فيه تجزئة البيانات على عدة أعمدة، وذلك بحيث يتم وضع كل عمود في جدول منفصل وذات علاقة بالجدول الآخر.

تقنيات تنقيب البيانات تعتمد على مجموعة من الأسس التقنية والإحصائية، ومن أهم هذه الأسس:

1- التعلم الآلي: وهي قدرة النظام على التعلم من البيانات واستخلاص المعلومات المفيدة.

2- الإحصاء: حيث يتم استخدام الإحصاء لتحليل البيانات واستخلاص النتائج المفيدة.

3- التصنيف: وهي قدرة النظام على تصنيف البيانات بناءً على خصائص معينة.

4- التجزئة: وهي قدرة النظام على تجزئة البيانات إلى أجزاء صغيرة لتحليلها بشكل أفضل.

5- التجميع: وهي قدرة النظام على تجميع البيانات المتشابهة معًا لتحليلها واستخلاص المعلومات المفيدة.

6- التحليل العاملي: وهي قدرة النظام على تحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة واستخلاص المعلومات المفيدة.

7- التحليل الإحصائي: وهي قدرة النظام على استخدام الإحصاء لتحليل البيانات واستخلاص المعلومات المفيدة.

تم إضافة العديد من الميزات الجديدة إلى أوامر الاتجاهية في أوراكل، ومن بين هذه الميزات:

1- دعم البيانات غير المنتظمة (Unstructured Data): يمكن لأوامر الاتجاهية الآن العمل على البيانات غير المنتظمة، مثل النصوص والوثائق والصور ومقاطع الفيديو.

2- التعامل مع البيانات الكبيرة (Big Data): يمكن لأوامر الاتجاهية الحديثة التعامل مع البيانات الكبيرة، وذلك عن طريق تجزئة البيانات وتوزيعها على عدة أجهزة.

3- البحث البصري (Visual Search): يمكن لأوامر الاتجاهية الآن البحث عن البيانات المرئية باستخدام الصور ومقاطع الفيديو.

4- دعم الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence): يمكن لأوامر الاتجاهية الحديثة دعم التعلم الآلي والتحليل الذكي للبيانات.

5- الأمان والحماية (Security and Protection): تم تحسين أوامر الاتجاهية لتوفير مستويات أعلى من الأمان والحماية للبيانات.

تصميم قاعدة بيانات في أوراكل يعتمد على عدة أساسيات، ومنها:

1. تحديد أهداف القاعدة: يجب تحديد أهداف واحتياجات القاعدة من البيانات، مثل نوع البيانات المخزنة وكيفية الوصول إلى هذه البيانات.

2. تحديد الكيانات والعلاقات: يتعين تحديد الكيانات (Entities) التي ستخزن في القاعدة وتحديد العلاقات (Relationships) بين هذه الكيانات. يمكن استخدام نمذجة البيانات (Data Modeling) لتصميم هذه الكيانات والعلاقات.

3. تحديد الحقول والمفاتيح: يجب تحديد الحقول (Fields) التي ستخزن في كل كيان وتحديد المفاتيح (Keys) لكل كيان. يمكن استخدام نمذجة البيانات لتحديد هذه الحقول والمفاتيح.

4. تحديد العناصر الفريدة: يجب تحديد العناصر الفريدة (Unique) في القاعدة، مثل المفاتيح الرئيسية والمفاتيح الفرعية.

5. تصميم الجداول: يجب تصميم الجداول (Tables) التي ستستخدم لتخزين البيانات. يجب تحديد اسم الجدول ونوع البيانات لكل حقل في الجدول.

6. إنشاء العلاقات: يجب إنشاء العلاقات بين الجداول باستخدام المفاتيح الرئيسية والمفاتيح الفرعية.

7. إنشاء الفهارس: يمكن إنشاء فهارس (Indexes) على الحقول المستخدمة بشكل متكرر في عمليات البحث والفرز لتحسين أداء الاستعلامات.

8. تطبيق القواعد والقيود: يجب تطبيق القواعد والقيود (Constraints) لضمان صحة وسلامة البيانات، مثل القيود على القيم المكررة والقيود على القيم الفارغة.

9. تحسين الأداء: يجب تحسين أداء القاعدة بتنفيذ تقنيات مثل تجزئة الجداول وإنشاء مؤشرات تجزئة البيانات.

10. اختبار القاعدة: يجب اختبار القاعدة للتأكد من أنها تعمل بشكل صحيح وتلبي احتياجات المستخدمين.

هناك العديد من الخوارزميات التي يمكن استخدامها في الكلاود (Cloud) على سبيل المثال:

1. MapReduce: وهي خوارزمية لمعالجة البيانات الضخمة عن طريق تجزئة البيانات إلى قطع صغيرة تتم معالجتها بشكل موزع على عدد من أجهزة الكمبيوتر.

2. تعلم الآلة (Machine Learning): يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية والتحليل الإحصائي.

3. الدمج: يتم استخدام هذا الخوارزمية لجمع البيانات المختلفة من مصادر متعددة وتحليلها.

4. استخراج المعلومات: تستخدم هذه الخوارزمية لاستخراج المعلومات من مجموعة ضخمة من البيانات.

5. تحليل الشبكات (Network Analysis): يتم استخدام هذه الخوارزمية لتحليل الشبكات الاجتماعية والشبكات العنكبوتية (Web Crawling) وشبكات الإنترنت (Internet).

6. توليد التقارير (Reporting): يتم تحليل البيانات وعرضها في تقارير مفصلة.

يمكن استخدام أي خوارزمية من الخوارزميات المذكورة أعلاه أو غيرها باعتماد على الغرض والأهداف المحددة للاستخدام الخاص بك.

هناك عدة طرق لتحليل البيانات الزمنية الضخمة، ومن بين هذه الطرق:

1- تجزئة البيانات الضخمة لتحليلها بشكل متوازٍ: يمكن تجزئة البيانات الضخمة إلى قطع بحجم صغير لتحليلها بشكل متوازٍ وتقليل وقت التحليل.

2- استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الزمنية الضخمة بشكل أسرع وأكثر دقة.

3- التحليل الموسع: يتضمن هذا النوع من التحليل البحث عن العوامل المؤثرة في البيانات الزمنية المحددة وكيف يمكن تحديد الاتجاهات والأنماط الدورية في هذه البيانات.

4- استخدام البيانات اللامرتبة: إذا كانت البيانات لا تتبع نمط معين، فمن المفضل استخدام تقنيات تحليل البيانات اللامرتبة للعثور على الأنماط غير المتوقعة والعوامل الأساسية.

5- التحليل المتعدد الأبعاد: يشمل هذا النوع من التحليل تحليل متعدد الأبعاد للعثور على العوامل المؤثرة في البيانات الزمنية من خلال تحليل متعدد الأبعاد للبيانات.

توجد العديد من الطرق لتجزئة البيانات الضخمة لتحليلها، ومن أفضل هذه الطرق :

1- تجزئة البيانات الأفقية (Horizontal Partitioning): وتتمثل في تقسيم البيانات إلى قسمين أو أكثر بناءً على الصفوف. وتستخدم هذه الطريقة عندما تحتوي الصفوف في قاعدة البيانات على مقدار كبير من البيانات الغير مترابطة.

2- تجزئة البيانات العمودية (Vertical Partitioning): وتتمثل في تقسيم البيانات إلى عمود واحد على الأقل. وتستخدم هذه الطريقة لتخزين بيانات الصفحات الرئيسية والتقارير.

3- تجزئة البيانات التوزيعية (Distributed Partitioning): وتتمثل في تقسيم البيانات على أجهزة متعددة وربطها معًا. وتستخدم هذه الطريقة عندما يكون لديك بيانات كبيرة جدًا وتحتاج إلى معالجة البيانات بأسرع وقت ممكن.

4- تقنية MapReduce: وهي تقنية تهدف إلى توزيع المهام وتجزئة البيانات الكبيرة إلى أجزاء صغيرة سهلة التحليل، ثم جمع تلك الأجزاء مرة أخرى بعد تحليلها. تستخدم هذه الطريقة بشكل شائع في معالجة البيانات الكبيرة وتحليلها.