ما هي قاعدة بيانات NoSQL

تعتمد قواعد البيانات SQL على نموذج الجداول ، بينما تعتمد قواعد البيانات NoSQL على نموذج آخر من البيانات مثل الوثائق ، الرسائل ، الجرافات الموجهة ، التخزين الرئيسي والأعمدة العائمة.

يتم تشغيل قواعد البيانات SQL على معيار SQL (لغة استعلام البيانات المنطقية) في حين يتم تشغيل قواعد البيانات NoSQL بعدة لغات في وجود API التي تسمح بالتبادل بين البيانات والمستخدمين بأشكال متعددة.

يتم تمييز قواعد البيانات SQL بالتكامل المتناغم للبيانات ، بمعنى أنها مؤهلة جيدا للتحليل المتقدم ، بينما تتميز قواعد البيانات NoSQL بالتوسع والمرونة حيث إنها تعمل على العديد من المنصات والأجهزة المختلفة.

أما بشأن سرعة الاداء ، فإن قواعد البيانات NoSQL تتفوق على قواعد البيانات SQL بشكل كبير ، حيث تتميز بالتحمل الأعلى للحمولة والقدرة على تخزين وتحليل كميات كبيرة من البيانات.

هناك عدة أنواع من قواعد البيانات وتشمل:

1- قاعدة البيانات الهرمية (Hierarchical database): وهي نوع من قواعد البيانات التي تتبع نمط شجري، حيث يكون لكل بيانات والأكثر من كائن فرعي يحتوي على حقول البيانات الخاصة به.

2- قاعدة البيانات الشبكية (Network database): وهي نوع من قاعدة البيانات التي تتبع نمط شبكي، حيث تتكون من عدة ملفات يربط بينها صلة مشتركة.

3- قاعدة البيانات العلائقية (Relational database): وهي نوع من قواعد البيانات التي تستخدم لإدارة البيانات وتنظيمها وترتيبها وعرضها على شكل جداول تتكون من خلايا محددة.

4- قاعدة البيانات بالصورة (Object database): وهي نوع من قواعد البيانات الذي يسمح بتخزين الكائنات الخاصة على شكل صورة داخل قاعدة البيانات.

5- قاعدة بيانات NoSQL (NoSQL database): وهي قاعدة بيانات غير علائقية وغير شبكية، وغالباً ما تستخدم في تطبيقات الويب، وتتبع نهجًا غير تقليدي في هيكل البيانات ومزودها قادر على تخزين نوعيات مختلفة من البيانات.

6- قاعدة البيانات الموزعة (Distributed database): وتشكل عدة قواعد بيانات متصلة ببعضها البعض وتخزن البيانات بصورة موزعة على عدة أجهزة.

توجد العديد من الأدوات المستخدمة في تخزين ومعالجة البيانات الضخمة، ولكن من بين أفضل الأدوات التي تستخدم حالياً :

1. Hadoop: يتيح إطار العمل Hadoop تخزين ومعالجة البيانات بشكل فعال وموزع. وهو مشهور جداً في تحليل البيانات الضخمة.

2. Apache Spark: يوفر Apache Spark منصة تحليل بيانات سريعة وفعالة من حيث التكلفة، حيث يقوم بمعالجة البيانات بسرعة عالية باستخدام الحوسبة الموزعة.

3. NoSQL Databases: تُستخدم قواعد البيانات NoSQL بشكل شائع للتعامل مع البيانات الكبيرة ، حيث أنها تسمح بتعبئة وشفط البيانات بشكل فعال .

4. Apache Kafka: يعتبر Apache Kafka منصة نشر الرسائل الموزعة هي أحد أفضل الأدوات في التعامل مع البيانات الضخمة، حيث يستخدم في نشر الرسائل والأحداث في الوقت الحقيقي.

5. Amazon S3: يعتبر Amazon S3 خدمة تخزين بيانات آمنة وفعالة من حيث التكلفة، حيث تتيح تخزين البيانات الكبيرة في الموقع السحابي عبر الإنترنت من خلال التوفير في الوقت والجهد والتكلفة.

هناك العديد من أدوات تحليل البيانات الضخمة المتوفرة، بما في ذلك:

1. Apache Hadoop: يستخدم لتخزين وتحليل البيانات بكميات كبيرة.

2. Apache Spark: يستخدم لتحليل البيانات في الوقت الحقيقي.

3. Google BigQuery: يستخدم لتحليل البيانات الكبيرة المخزنة في Google Cloud.

4. IBM InfoSphere BigInsights: يوفر أدوات لتحليل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.

5. Microsoft Azure HDInsight: يوفر خدمات التخزين والتحليل والتصور للبيانات الكبيرة.

6. MySQL Cluster: يوفر قدرة عالية على التوازن والاستعلام عن قواعد بيانات SQL.

7. Apache Cassandra: يوفر قدرة عالية على التوازن والتنسيق وتخزين البيانات في الوقت الحقيقي.

8. MongoDB: قاعدة بيانات NoSQL تستخدم لتخزين البيانات بتنسيق JSON وتحليلها.

هناك العديد من الأدوات المستخدمة لتخزين وتحليل البيانات الضخمة، ومن بين هذه الأدوات:

1. Hadoop: وهي منصة تخزين مفتوحة المصدر تستخدم لتحليل وإدارة البيانات الضخمة.

2. Spark: وهو محرك تحليل بيانات مفتوح المصدر يستخدم لتحليل البيانات بشكل أسرع.

3. Hive: وهو أداة SQL تتيح استخدام Hadoop لتخزين وإدارة البيانات الضخمة.

4. Cassandra: وهي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر تستخدم لتخزين البيانات غير المنتظمة والشبكية.

5. MongoDB: وهو نظام قاعدة بيانات NoSQL يستخدم لتخزين وتحليل البيانات الكبيرة.

6. Tableau: وهي أداة تحليل بيانات تسمح للمستخدمين بتحليل واستكشاف البيانات الكبيرة بسهولة.

7. SAS: وهي منصة تحليل البيانات تستخدم لإدارة وتحليل البيانات الكبيرة وتوليد التقارير والمعلوماتية التحليلية المختلفة.

8. Splunk: وهي أداة تنظيم البيانات الموزعة وتحليل البيانات التشخيصية وقياسات الأداءي.

يتم معالجة البيانات الضخمة باستخدام Hadoop بالطريقة التالية:

1. تخزين البيانات: يتم تخزين البيانات الكبيرة في Hadoop في نظام Hadoop Distributed File System (HDFS) الموزع. يتم تقسيم البيانات إلى قطع صغيرة تسمى “blocks” ويتم تخزينها على عدة أجهزة.

2. معالجة البيانات: يتم تجميع البيانات ومعالجتها في Hadoop باستخدام Apache MapReduce framework. يتم تحليل البيانات وتجزئتها إلى قطع أصغر باستخدام MapReduce ، ثم يتم إرسال هذه القطع إلى العمليات التي تم تجهيزها وتوزيع العمل على عدة أجهزة.

3. تخزين البيانات المعالجة: يتم تخزين النتائج المعالجة عادة في قاعدة بيانات NoSQL مثل Apache HBase أو Cassandra.

4. تصحيح الأخطاء والمراقبة: يتم استخدام أدوات المراقبة التلقائية وإصلاح الأخطاء للتأكد من أن العملية بأكملها تعمل بشكل صحيح. تعمل أدوات مثل Ambari و Zookeeper لمراقبة وإدارة المجموعة الكبيرة من الأجهزة التي يعمل عليها Hadoop و Garbage Collector يحرر الذاكرة التي تم استخدامها وينظفها لجعلها متاحة للاستخدام المستقبلي.

5. استخدام البيانات: يمكن الآن استخدام البيانات المعالجة لتوليد تقارير أو تحليلات أو قرارات عمل معينة. يمكن استخدام أدوات تحليل البيانات المختلفة مثل Apache Spark و Hive لتحديد الاتجاهات والإجابة على الأسئلة التي تطرح حول البيانات.

Apache Hadoop هو إطار عمل مفتوح المصدر يتم استخدامه لتحليل البيانات الضخمة (Big Data) بشكل فعال وفعالية. يعتمد Apache Hadoop على مفهوم التوزيع الجغرافي وقواعد بيانات NoSQL، كما يتيح للمستخدمين تخزين ومعالجة وتحليل البيانات الضخمة بكفاءة عالية وبشكل متزامن.

ويعتبر Apache Hadoop أيضاً منصة لتخزين البيانات الكبيرة، حيث يتم تجزئة البيانات وتخزينها عبر مجموعة من الأجهزة الموزعة في شبكة الحوسبة. وتعمل شبكة Apache Hadoop على توزيع العمليات وتحويل البيانات بشكل سريع، مما يمكن المستخدمين من تحليل البيانات الضخمة بسرعة وكفاءة عالية. ويعتبر Apache Hadoop أحد الأدوات الهامة لتحليل البيانات الكبيرة في العديد من المجالات مثل التسويق الرقمي والعمليات المالية والمجالات العلمية.