تجميع البيانات

يُستخدم مصطلح التجميع (cluster) في مجالات متنوعة؛ فـعنقود النجوم مثلاً مجموعة من النجوم، بينما عنقود الحواسيب مجموعة من الحواسيب تعمل معاً عن قرب، إما لحل مشكلة معقدة (عنقود الحوسبة عالية الأداء) وإما لزيادة الإتاحة (عنقود تجاوز الفشل). وبصفة عامة، العناقيد أشياء مترابطة تظهر معاً.

وفي مجال الحوسبة نوع آخر من العناقيد كثيراً ما يُساء فهمه: عنقود البيانات. فتجمع البيانات يعني تخزين البيانات التي يُوصَل إليها تتابعياً قريبةً بعضها من بعض بحيث يتطلب الوصول إليها عمليات إدخال/إخراج أقل. وعناقيد البيانات مهمة جداً في ضبط أداء قواعد البيانات. أما عناقيد الحواسيب فهي شائعة أيضاً في سياق قواعد البيانات، ما يجعل مصطلح عنقود شديد الالتباس. فعبارة «لنستخدم عنقوداً لتحسين أداء قاعدة البيانات» مثال واحد فقط؛ فقد تشير إلى عنقود حواسيب، وقد تعني أيضاً عنقود بيانات. وفي هذا الفصل يعني العنقود عموماً عناقيد البيانات.

إن أعجبك هذا الموضوع، قد يعجبك أيضاً…

… أن تشترك في القوائم البريدية، وتحصل على ملصقات مجانية، وتشتري كتابي، أو تنضم إلى دورة تدريبية.

أبسط عنقود بيانات في قاعدة بيانات SQL هو الصف؛ إذ تخزّن قواعد البيانات جميع أعمدة الصف في كتلة قاعدة البيانات نفسها إن أمكن. وتوجد استثناءات إذا لم يتسع الصف لكتلة واحدة، كما هي الحال عند استخدام أنواع LOB مثلاً.

مخازن الأعمدة

تنظّم قواعد البيانات الموجّهة بالأعمدة الجداول بطريقة عمودية. وهذا النموذج مفيد عند الوصول إلى صفوف كثيرة مع عدد قليل فقط من الأعمدة — وهو نمط شائع جداً في مستودعات البيانات (OLAP).

تتيح الفهارس عنقدة البيانات. وقد شُرح أساس ذلك في الفصل 1، «تشريح فهرس SQL»: إذ تخزّن العقد الورقية للفهرس الأعمدة المفهرسة بترتيب منظم بحيث تُخزَّن القيم المتشابهة قريبة بعضها من بعض. ويعني ذلك أن الفهارس تبني عناقيد من الصفوف ذات قيم متشابهة. وهذه القدرة على عنقدة البيانات مهمة إلى حد أنني أسميها القوة الثانية للفهرسة.

ملاحظة

اجتياز شجرة B هو القوة الأولى للفهرسة.

أما العنقدة فهي القوة الثانية للفهرسة.

وتشرح الأقسام التالية كيف تستخدم الفهارس لعنقدة البيانات وتحسين أداء الاستعلامات.

المحتويات

1. مُسندات ترشيح الفهرس المستخدمة عمداً — لضبط LIKE
2. مسح الفهرس فقط — تجنّب الوصول إلى الجدول
3. الجدول المنظَّم بالفهرس — فهارس عنقودية بلا جداول