لوحة المتصدرين
المحتوى الأكثر حصولًا على سمعة جيدة
المحتوى الأعلى تقييمًا في 12/13/24 في كل الموقع
-
السلام عليكم هل الافضل ان اشارك في اكثر من مسابقه علي كاغل والا الافضل ان اركز علي مسابقه واحد فقط ؟3 نقاط
-
السلام عليكم ده الكوده data_train_cleaned = data_train.dropna() print(data_train_cleaned) ودي نتجيه الكوده dri_score psych_disturb cyto_score ... pulm_moderate hla_low_res_10 efs efs_time 1 1 Intermediate No Intermediate ... Yes 10.0 1.0 4.672 3 3 High No Intermediate ... No 10.0 0.0 102.349 10 10 Intermediate No Intermediate ... No 10.0 1.0 5.676 60 60 High - TED AML case <missing cytogenetics No TBD ... Yes 10.0 0.0 38.300 64 64 N/A - pediatric Yes Poor ... Yes 9.0 1.0 5.244 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 28758 28758 Intermediate No Intermediate ... No 10.0 0.0 23.895 28764 28764 High No Poor ... Yes 10.0 1.0 3.857 28770 28770 Intermediate Yes Intermediate ... No 10.0 1.0 7.206 28780 28780 Intermediate No Intermediate ... No 10.0 1.0 5.932 28788 28788 Intermediate Yes Other ... No 10.0 0.0 24.115 ازي كده مش المفروض يسمح القيمه المفقوده ؟2 نقاط
-
السلام عليكم هل دورة ادارة المنتجات تمكنني من ايجاد وظيفة ام انها لمن لديه فكرة و يحاول تطبيقها ؟ ملاحظة لدي شهادتان من اكادمية حاسوب و لاكن لم اعمل و لا أريد أن اعمل كمبرمج و انما كمدير منتجات مباشرة هل هذا ممكن ؟2 نقاط
-
تحية طيبة وبعد، أنا طالبة في السنة الثالثة تخصص علوم الحاسب وأرغب في الالتحاق بإحدى الدورات الأكاديمية المتعلقة بمجال الحاسب الآلي. لكنني أواجه حيرة في اختيار الدورة الأنسب لي ولتطوير مهاراتي بشكل أفضل. أطمح إلى أن أكون متمكنة من تخصصي سواء من خلال تعزيز المهارات الحالية أو التوسع في مجالات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي. هل من الممكن ترشيح دورة محددة تُناسب احتياجاتي الحالية وتساعدني على بناء أساس قوي قبل التخرج؟ شاكرة ومقدرة تعاونكم. تفضلوا بقبول فائق الاحترام والتقدير.2 نقاط
-
وش الدوره هذي وهل سوفا تساعدني في العمل الحر وايش راح استفيد من الدوره وماذا سوفا اقدم بعد ما اخلص الدوره2 نقاط
-
مرحبا إخوتي .. لدي جدول يحتوي حقل التاريخ .. التاريخ فقط بدون ساعة .. نوعه date عندما أقوم بنقل التاريخ إلى تقرير كريستال ريبورت بواسطة dataset عبر جملة sql .. يظهر في التقرير تاريخ وساعة مضبوطة على 12 صباحا .. علما بأن التاريخ في الحقل في sql server تاريخ فقط بدون ساعة .. اريد إظهاره في التقرير بدون ساعة .. string sql = "select *from items"; DataSet ds = new DataSet(); SqlDataAdapter adp = new SqlDataAdapter(sql, Class1.con); adp.Fill(ds); DataTable dt; dt = ds.Tables[0]; if(dt.Rows.Count==0) { MessageBox.Show("لايوجد بيانات لعرضها في التقرير"); return; } else { CrystalReport3 rept = new CrystalReport3(); rept.SetDataSource(dt); printpreview frm = new printpreview(); frm.crystalReportViewer1.ReportSource = rept; frm.ShowDialog(); }
1 نقطة -
السلام عليكم اذا امتنع العميل في مستقل عن استلام المشروع ما هي المدة المحددة التي يتم فيها إغلاق المشروع من ناحية الموقع؟ وما مصير مستحقاتي اذا كنت التزمت بالموعد وانجزت المطلوب وقمت بكل التعديلات هل تذهب للعميل مرة أخرى ويضيع مجهودي هباء ام يرد الموقع المبلغ لي تلقائيا ويسلم العميل الفيديوهات التي انجزتها ؟1 نقطة
-
السلام عليكم انا لدي سؤال وحاب اطرحة على حضرتكم واخذ من خبرتكم وسؤالي يقول هل اقدر اشتغل بتصميم الواجهات الامامية وفي نفس الوقت اخذ مجال الامن السيبراني للمتعة وتطوير خبرتي التقنية؟1 نقطة
-
السلام عليكم الهدف هو التأكد من أن النماذج التي يتم تطويرها تكون دقيقة وعادلة لجميع المرضى، بغض النظر عن خلفياتهم الاجتماعية أو العرقية أو الجغرافية. هل اقدر ان احقق العداله دي لجميع المرض ؟1 نقطة
-
1 نقطة
-
بغض النظر عن المشاركة في مسابقة كاغل، فإنّ العمل على عدة مهام في نفس الوقت أو التركيز على مهمة واحدة يبقى محطّ نقاش وأخذ وردّ خاصة أنّ مفهوم تعدّد المهام أو ال Multitasking له ما له وعليه ما عليه، وشخصيا أنصحك بأن ترى هذا الأمر في نفسك فكلّ شخص لديه قدراته الخاصة ويعرف نفسه إن كان يستطيع أن ينجز عدة مهام في نفس الوقت ويوزّع جهده وتركيزه عليها أم لا، مثلا إن كان محتوى المسابقات متقاربا ومشتركا في العديد من النقاط برأيي حينها يمكنك العمل على ثنائيات والتركيز عليها، ويبقى أيضا البعض يرون أنّ التركيز على مهمة واحدة أمر جيد. يمكنك الاطلاع على نقاش مماثل من هنا: https://io.hsoub.com/freelancing/124414-هل-تعدد-المهام-multitasking-أثناء-العمل-أمر-جيد1 نقطة
-
أنا تخصصي في الكلية برمجة تطوير الويب لم افهم ماذا سوفا استطيع ان افعله بعد ان انتهي من الدوره وماذا سوفا اتوضف ماهي وضيفتي في هاذا المجال هل اكون محلل نظم او مدير في شركة او ماذا بالضبط1 نقطة
-
هذا أمر صعب حقيقة لأنه لا يمكن تحقيق العدالة بنسبة 100% لجميع المرضى فيما يخص النماذج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، لأن ذلك يتطلب بيانات مثالية تمثل جميع الخلفيات الاجتماعية والعرقية والجغرافية بشكل متساو تماما، وهو أمر نادر عمليا لكن يمكنك تقليل التحيز وتحقيق عدالة مقبولة من خلال جمع بيانات متنوعة وشاملة، واستخدام تقنيات لمعالجة التحيز أثناء التدريب، مثل إعادة وزن العينات أو النماذج العكسية للتصحيح كما يجب اختبار النموذج على مجموعات فرعية متعددة لضمان أداء متساو ومراجعة النتائج بانتظام مع متخصصين لضمان الاتساق والعدالة.1 نقطة
-
لازالت نفس مشكلة string sql = "select *from items"; DataSet ds = new DataSet(); SqlDataAdapter adp = new SqlDataAdapter(sql, Class1.con); adp.Fill(ds); DataTable dt; dt = ds.Tables[0]; if(dt.Rows.Count==0) { MessageBox.Show("لايوجد بيانات لعرضها في التقرير"); return; } else { CrystalReport3 rept = new CrystalReport3(); foreach(DataRow row in dt.Rows) { row["ExpiryDate"] = ((DateTime)row["ExpiryDate"]).ToString("yyyy-MM-dd"); } rept.SetDataSource(dt); SaveFileDialog saveFileDialog = new SaveFileDialog(); saveFileDialog.Filter = "PDF Files|*.pdf"; saveFileDialog.Title = "حفظ التقرير كملف PDF"; if (saveFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK) { // حفظ التقرير كملف PDF string exportPath = saveFileDialog.FileName; ExportToPDF(rept, exportPath); } printpreview frm = new printpreview(); frm.crystalReportViewer1.ReportSource = rept; frm.ShowDialog(); حقل من نوع date في قاعدة بيانات sql
1 نقطة -
إذا المشكلة هنا هذا الحقل ليس حقل تاريخ (Date) بل هو حقل نصي عادي (string) يرجى محاولة تغيره إلى حقل Date . أو يمكنك محاولة تحويل التاريخ في الكود ليتم عرضه كما تريد كالتالي : foreach (DataRow row in dt.Rows) { row["formatted_date"] = ((DateTime)row["formatted_date"]).ToString("yyyy-MM-dd"); } يجب عليك وضع الكود السابق قبل إرسال البيانات إلى SetDataSource ومع التأكد من تغير formatted_date إلى إسم الحقل الذي لديك في قاعدة البيانات.1 نقطة
-
1 نقطة
-
هذا الذي يوجد
1 نقطة -
يرجى أولا تغير تنسيق الحقل الخاص بالتاريخ ليقوم بعرض التاريخ فقط وليس الوقت . افتح التقرير في Crystal Reports. قم بتحديد الحقل الذي يحتوي على التاريخ. من خصائص الحقل (Field Explorer) قم بالضغط على الحقل الذي يحتوي على التاريخ. اختر الخيار "Format Field". في نافذة التنسيق، اختر "Date and Time" ثم قم باختيار التنسيق الذي يعرض التاريخ فقط (مثل MM/dd/yyyy أو yyyy-MM-dd) أو أى تنسيق أخر تريده. قم بحفظ التغيرات وقم بالتجربة مرة أخرى .1 نقطة
-
وعليكم السلام, وضع جميع مجهودك في شيء واحد أو في مادة معينة قد يتسبب بنتائج أفضل حيث أن الوقت المبذول سيجعلك تركز على الهدف وكيفية التطوير أكثر فأكثر وتحسين مشروعك وقد يتيح لك إضافة أفكار جديدة تجعلك أفضل من الاخرين في حال أخذك لمسابقتين بنفس الوقت قد يتشتت تركيزك فيكون كثرة الكمية حسابه على جودة عملك مما ينتجلك عملين لكن بجودة ضعيفة نوعا ما ويفضل أن يكون شيء بجودة عالية فتصبح من المتميزين على شيئين بجودة سيئة.1 نقطة
-
مرحبًا علي، دائمًا من الأفضل التركيز على بضعة أشياء ذو أهمية عالية بدلًا من توزيع تركيزك على الكثير من الأشياء. من الأفضل أن تضع كل جهدك في مسابقة واحدة بدلًا من توزيعه على أكثر من مسابقة فهذا سيؤدي إلى نتائج أفضل. تحياتي.1 نقطة
-
و عليكم السلام، لا يضيع مجهودك، لقد حصل معي هذا الأمر في أحد المرات. كل ما عليكي القيام به هو التواصل مع مركز المساعدة و إخباره بما حصل. بالطبع يجب أن تكون كامل ملفات المشروع مرسلة إلى العميل عبر المحادثة. في هذه الحالة يقوم المشرفون بإعطاء مهلة معينة (حوالي 15 يوم) و في حال لم يقم العميل بالرد يتم إغلاق المشروع و إعطاءك كامل الأرباح في حال كان المشروع منتهي، أو جزء من الأرباح في حال كان منتهي بشكل جزئي. تحياتي.1 نقطة
-
في مقال اليوم نقدم شرحًا وافيًا عن أنواع قواعد البيانات الأكثر شيوعًا والتي يحتاج أي مطور لمعرفتها لتطوير التطبيقات المختلفة ونوضح طريقة تخزين البيانات ضمنها وأبرز مميزاتها ونذكر أمثلة متنوعة عن كل نوع منها ونساعدك على اختيار نوع قاعدة البيانات الأنسب لتخرين بياناتك. فالبيانات اليوم عصب حياتنا المعاصرة ولا غنى عنها لتسيير أعمال الأنظمة الحديثة، وجميع النشاطات التجارية في مختلف المجالات باتت تحتاج إلى تخزين كم هائل من البيانات حول عملاءها وموظفيها ومعاملاتها ومنتجاتها وفواتيرها …إلخ. ولا تقتصر أهمية البيانات على الأنشطة التجارية بل حتى الحياة الشخصية حيث تخزن الأجهزة الإلكترونية المحيطة بنا الكثير من التفاصيل عنا. لذا، كان لابد من طريقة لتخزين وتنظيم هذه البيانات وإدارتها بشكل فعال، ومن هنا ظهر مفهوم قاعدة البيانات وابتكرت أنواع مختلفة من قواعد البيانات لكل منها منهجية مختلفة في تصميمها وطريقة تعاملها مع البيانات. ما هي قواعد البيانات؟ قبل أن نتعرف على أنواع قواعد البيانات المختلفة دعنا نعرف في البداية ما معنى البيانات وما هي قاعدة البيانات وما أهميتها. البيانات اليوم أحد الركائز الأساسية لأي مجال عمل معاصر، ولتنظيم هذه البيانات وتسهيل التعامل معها يتم تخزينها ضمن قواعد بيانات Database أو بالمعنى الأدق حاوية بيانات تسهل إدارة هذه البيانات وتحافظ على أمنها وسلامتها وبالتالي قاعدة البيانات هي بمثابة مستودع أو حاوية للبيانات. وتحتاج قاعدة البيانات إلى نظام خاص لإدارتها وهو ما يعرف بنظام إدارة قواعد البيانات Database Management System أو اختصارًا DBMS كي يسمح لنا بالاتصال المباشر مع قاعدة البيانات وتخزين البيانات فيها أو استخراج البيانات المخزنة فيها أو ما يعرف بالاستعلام عن البيانات Query بالإضافة إلى معالجتها من تحديث وحذف ونقل …إلخ. من المصطلحات الأساسية المرتبطة بقواعد البيانات كذلك مخطط قاعدة البيانات Database Schema وهو عبارة عن مخطط منطقي يشبه المخطط المعماري لأي بناء يصف هيكيلة قاعدة البيانات وبنيتها من جداول وأعمدة كل جدول ونوع البيانات الذي يأخذه كل عمود والارتباطات بين أعمدة الجداول والقيود المطبقة على البيانات المدخلة أو المعالجة وغيرها من التفاصيل. دورة علوم الحاسوب دورة تدريبية متكاملة تضعك على بوابة الاحتراف في تعلم أساسيات البرمجة وعلوم الحاسوب اشترك الآن أنواع قواعد البيانات هناك أنواع مختلفة من قواعد البيانات تعتمد على خصائص البيانات التي تخزنها وطريقة تخزين هذه البيانات ومن أهم أنواع قواعد البيانات التي يحتاج المبرمج لفهمها: قواعد البيانات العلاقية Relational Databases قواعد البيانات غير العلاقية Non-Relational Databases قواعد البيانات كائنية التوجه Object Oriented Databases قواعد البيانات السحابية Cloud Databases قواعد البيانات المركزية Centralized Databases قواعد البيانات الموزعة Distributed Databases سنتعرف في الفقرات التالية على شرح مفصل عن كل نوع من هذه الأنواع وأهم مميزاتها وحالات استخدامها. 1. قواعد البيانات العلاقية SQL قواعد البيانات العلاقية Relational Databases -أو العلائقية- أو تعرف أيضًا بقواعد بيانات SQL هي من أكثر أنواع قواعد البيانات شيوعًا واستخدامًا، وهي تخزن البيانات ضمن جداول منظمة لها مخطط ثابت، ويتكون كل جدول من مجموعة من الصفوف والأعمدة التي ترتبط بعلاقات مع بعضها البعض لتشكل قاعدة بيانات ومن هنا جاءت تسميتها بالعلاقية لتميزها بوجود تلك العلاقات بين الجداول. تمثل الأعمدة خصائص أو سمات الجدول ويمثل الصف القيمة الفعلية لهذه الخاصية ويمثل كل سطر في الجدول سجلًا ويتضمن كل جدول في قاعدة البيانات عمودًا يسمى المفتاح لا يتكرر بين سجل وآخر ويميز السجلات عن بعضها. كي تتعامل مع البيانات المخزنة في قواعد البيانات العلاقية تحتاج لاستخدام لغة الاستعلام الهيكلية SQL وهي عبارة عن لغة برمجة قياسية تستخدم للتخاطب مع قاعدة البيانات العلاقية وتخزين البيانات فيها ومعالجتها وصيانتها. تتميز قواعد البيانات العلاقية بأنها قابلة للتوسع وسهولة إضافة بيانات جديدة إلى الجداول دون التأثير على السجلات المخزنة مسبقًا كما أنها توفر حماية عالية للبيانات لأن البيانات مقسمة إلى جداول مما يمكننا من جعل بعض الجداول سرية وعدم السماح بالوصول إليها سوى من قبل مستخدمين بصلاحيات إدارية محددة. تستخدم قواعد البيانات العلاقية في العديد من التطبيقات إلا أنها تعد مناسبة أكثر لمجموعات البيانات التي لها بنية منظمة يمكن نمذجتها ضمن جداول محددة ومصممة مسبقًا، كما أنها تعتبر ملائمة لمستودعات البيانات لكونها تسهل تنفيذ استعلامات معقدة على بيانات من مصادر متعددة. من أبرز الأمثلة على قواعد البيانات العلاقية نذكر: أوراكل مايكروسوفت أكسس MySQL Microsoft SQL Serve IBM Db2 MariaDB PostgreSQL 2. قواعد البيانات غير العلاقية NoSQL نظرًا للزيادة الهائلة في حجم البيانات الموجودة والحاجة إلى تحليل البيانات الضخمة التي يتم إنشاؤها كل يوم في الشركات الكبرى وتطبيقات الويب والمتاجر الإلكترونية الضخمة، لم تعد قواعد البيانات العلاقية ملائمة للتعامل مع هذا الكم من البيانات ومعالجتها بسرعة ودعم الحوسبة السحابية لها دون تعزيزها بموارد إضافية. هذه القيود دفعت لظهور نوع جديد من أنواع قواعد البيانات عرف باسم قواعد البيانات غير العلاقية Non-Relational Database أو ما يعرف بقواعد بيانات Not Only SQL أو اختصارًا NoSQL كي تلائم مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أفضل وسميت بهذا الاسم لأنها لا تخزن البيانات على شكل جداول فحسب بل تعتمد على طرق وأساليب مختلفة سنتعرف عليها بعد قليل، وهي قادرة على التعامل مع مشكلات الأداء في البيانات الضخمة big data وتستطيع تحليل ومعالجة كمٍّ هائل من البيانات بمرونة وكفاءة عالية. فقواعد البيانات غير العلاقية NoSQL Databases هي نوع من أنواع قواعد البيانات المستخدمة لتخزين مجموعة ضخمة من البيانات التي تتميز يكونها غير متجانسة وغير مرتبطة مع بعضها البعض وهي تعرف باسم البيانات غير المهيكلة Unstructured Data وهي بيانات يصعب الاحتفاظ بها في جداول لها مخطط ثابت ومنظم. من الأمثلة على البيانات غير المهيكلة رسائل البريد الإلكتروني وصفحات الويب التي تتضمن على كمية كبيرة من البيانات المتباينة على هيئة نصوص أو صور أو مقاطع فيديو أو روابط …إلخ. لهذا السبب برز استخدام قواعد بيانات NoSQL بشكل واسع في التطبيقات الحديثة التي تحتاج لمعالجة مثل هذه. كما تعد قواعد البيانات غير العلاقية مناسبة للاستخدام في تطبيقات نظم الزمن الحقيقي التي تتطلب سرعة في الاستجابة وتطبيقات الحوسبة السحابية وتستخدمها اليوم كبرى شركات الإنترنت مثل جوجل و أمازون لمعالجة الكم الهائل من البيانات الخاصة بها. وتتميز قاعدة بيانات NoSQL ببساطة بنائها فلا تحتاج إلى مخطط وبنية وروابط لذلك تجدها مستخدمة في التطبيقات البسيطة التي لا تحتاج إلى بناء مخطط وهيكل وروابط في قاعدة بياناتها حيث بناء قاعدة بيانات علائقية تحتاج إلى وقت وبعض الجهد بل وأحيانًا خبرة في وضع المخطط وتنفيذه فليست بالعملية السهلة مثل بناء قاعدة بيانات غير علائقية. ومن أبرز الأمثلة على قواعد بيانات غير علاقية نذكر: Redis MongoDB Oracle NoSQL HBase Neo4j OrientDB RavenDB Amazon S3 Cassandra توفر قواعد البيانات غير العلائقية عدة تنسيقات أو طرق لتخزين ونمذجة البيانات كالتالي: قواعد بيانات المفاتيح والقيمة A key-value database: وهي أبسط أنواع قواعد البيانات غير العلاقية وتعتمد على تخزين كل عنصر على شكل خاصية أو مفتاح وقيمة مرتبطة به الأمر الذي يسهل استرداد المعلومات منها من خلال استعلامات بسيطة، ومثال عليها Redis و DynanoDB. قواعد بيانات المستندات Document databases: نوع من أنواع قواعد البيانات المستخدمة لتخزين البيانات من مختلف الأنواع سواء كانت سلاسل نصية أو أرقام أو قيم منطقية أو مصفوفات أو كائنات بشكل مستندات بتنسيق JSON، وهذا النوع يساعد المطورين في تخزين البيانات باستخدام نفس تنسيق نموذج المستندات المستخدم في الشيفرات البرمجية للتطبيقات. ويعد MongoDB مثالًا شهيرًا عليها. قواعد بيانات المخطط البياني Graph Databases: يستخدم هذا النوع لتخزين كميات هائلة من البيانات ضمن رسم بياني مكون من عقد تخزن كيانات البيانات وروابط تعبر عن العلاقات بين هذه العقد، من الأمثلة عليه قواعد البيانات Neo4j و Janusgraph ومن أبرز تطبيقاتها مواقع التواصل الاجتماعي التي تربط المستخدمين فيما بينهم وتقترح الصداقات المناسبة بناء على هذه الروابط. قواعد بيانات الأعمدة Column Store Database يعرف هذا النوع كذلك باسم مخزن العمود العريض Wide column store وهو طريقة مشابهة لتمثيل البيانات في قواعد البيانات العلائقية إلا أن البيانات تخزن في جداول مكونة من صفوف وأعمدة عريضة أو ديناميكية قابلة للتوسع وتوفر قدرة تخزين إضافية فليس من الضروري أن يكون لكل صف نفس مجموعة الأعمدة، وتناسب أنواع محددة من البيانات مثل ملفات تعريف المستخدمين. ومن الأمثلة عليها Cassandra و HBase. النوعان السابقان هما أهم نوعان وأكثرهما استخدامًا، وسنتطرق لهما كثيرًا، أما الأنواع التالية فهي الأقل استخدامًا ومن الجيد التعرف عليهما عن قرب أيضًا. هل ترغب في برمجة قواعد بيانات وإدارتها بكفاءة وفاعلية؟ وظّف مبرمج قواعد بيانات محترف من مستقل أضف مشروعك الآن 3. قواعد البيانات كائنية التوجه قواعد البيانات كائنية التوجه Object Oriented Database هي نوع من قواعد البيانات قائم على مفهوم الكائنات وهو يجمع بين مبادئ البرمجة الكائنية (OOP) ومفاهيم قواعد البيانات العلاقية. ففي قاعدة البيانات العلاقية يتم تخزين البيانات في جداول مكونة من صفوف وأعمدة وبعدها تقوم لغات البرمجة الكائنية التوجه مثل Java و C++ بقراءة هذه البيانات وتحويلها إلى كائنات في الذاكرة ومعالجتها وإعادة تخزينها من جديد ما يتطلب وقتًا لذا تختصر قواعد البيانات كائنية التوجه الأمر وتعمل على مبدأ تخزين البيانات الكائنات مباشرة في التخزين الدائم وتخزن الكائنات بأكملها في قاعدة البيانات. ولكون البيانات تمثل وتخزن في نظام قاعدة البيانات كائنية التوجه بشكل كائنات تشبه كائنات العالم الحقيقي بشكل مشابه للأسلوب المستخدم في لغة البرمجة الكائنية وتعبر عن العلاقات بين هذه الكائنات فهذا يجعلها ملائمة لتصميم المشكلات المعقدة ويسهل عملية حفظ البيانات واسترجاعها بكفاءة ومرونة. تستخدم قواعد البيانات كائنية التوجه في التطبيقات التي تتطلب أداءً عاليًا وتحتاج لاسترداد البيانات بسرعة كالمجالات البحثية والعلمية وفي مجال الاتصالات وعلم الفلك وغيرها من المجالات التي تتطلب تخزين بيانات معقدة واسترجاعها بسرعة وإجراء حسابات معقدة عليها. هذا النوع من قواعد البيانات ليس شائع الاستخدام كقواعد البيانات العلاقية ومن أشهر قواعد البيانات كائنية التوجه هي: DB4o Objectivity/DB ObjectDB ObjectDatabase++ ObjectStore 4. قواعد البيانات السحابية قاعدة البيانات السحابية Cloud Database ما هي إلا قاعدة بيانات تقليدية تستفيد من ميزات الحوسبة السحابية حيث تخزن بياناتها ضمن بيئة افتراضية أو سحابة عامة أو خاصة أو هجينة ويتم تنفيذ العمليات عليها عبر منصة حوسبة سحابية عامة أو خاصة أو مختلطة تابعة لجهة خارجية. تتميز قواعد البيانات السحابية بمرونتها وقابليتها لزيادة أو إنقاص الموارد المخصصة لكل مستخدم كسعة التخزين وعرض النطاق الترددي بكل سهولة وحسب الحاجة فأنت تدفع فقط مقابل ما تحتاجه وهذا يوفر كلفة تخزين وصيانة البيانات. كما أنها تتيح للشركات دعم تطبيقات البرمجيات كخدمة SaaS والوصول لها عبر الإنترنت وتتميز بسهولة إدارتها وتوفير كلفة البنية التحتية والصيانة لأن مزود الاستضافة هو من يتولى هذا الأمر عادة لذا باتت الخيار المفضل للعديد من الشركات في الآونة الأخيرة لاسيما الشركات الناشئة التي لا تمتلك الميزانية الكافية لتنشئ بنية تحتية محلية خاصة بها. هناك العديد من المنصات والشركات الكبرى التي توفر خدمات إنشاء قواعد البيانات السحابية ومن أبرزها: خدمات أمازون ويب AWS منصة جوجل السحابية Oracle Database OpenStack *Kamatera Cloud 5. قواعد البيانات المركزية قاعدة البيانات المركزية Centralized Database هي قاعدة بيانات تخزن كافة بياناتها في مكان واحد مركزي يمكن للمستخدمين الذين يملكون الصلاحيات الوصول له من مواقع متفرقة وهذا بدوره يتيح لعدة أشخاص إمكانية العمل على نفس البيانات في الوقت ذاته. تستخدم الشركات الكبيرة قواعد البيانات المركزية لتخزين كافة البيانات التي تريد مشاركتها بين عدة مستخدمين، معلومات العملاء وبيانات المخزون والسجلات المالية للشركة. كما يمكن يتم استخدامها من قبل المؤسسات الحكومية وفي الجامعات لإنشاء قاعدة بيانات مركزية تضم كافة بيانات المكتبات لكافة الكليات ليصل لها الطلاب من مختلف التخصصات. تتميز قواعد البيانات المركزية بأنها تضمن جودة ودقة البيانات وتقلل من مخاطر التلاعب بها وتحافظ على اتساقها لأنها تدير البيانات في مستودع أو خادم مركزي شامل يتم الوصول له عادة عبر الاتصال بالإنترنت. وتكون كلفة صيانتها منخفضة، إلا أنها في ذات الوقت قد لا تكون فعالة من ناحية الوقت لأن حجمها قد يكون كبيرًا جدًا الأمر الذي يزيد من زمن الاستجابة لجلب البيانات منها كما أن حدوث أي فشل في الحاسوب المركزي الذي يخزن البيانات قد يسبب فقدان كافة البيانات. 6. قواعد البيانات الموزعة في قواعد البيانات الموزعة Distributed Database أو اختصارًا DDBs يتم تخزين البيانات في مواقع مادية مختلفة لكنها تكون متصلة ببعضها البعض بواسطة شبكة تتيح الوصول لكافة هذه البيانات المخزنة في عدة مواقع ما يجعل هذه القواعد الموزعة تبدو للمستخدمين النهائيين كأنها قاعدة بيانات مخزنة في مكان مادي واحد. تستخدم قواعد البيانات الموزعة لحل المشكلات التي قد تنشأ من استخدام جهاز واحد لتخزين قاعدة بيانات مركزية واحدة مثل زيادة الإنتاجية ووقت الاستجابة وقابلية التوسع. يمكن أن تصنف قواعد البيانات الموزعة إلى نوعين مختلفين هما: قواعد بيانات موزعة متجانسة Homogenous: تخزن قواعد البيانات في هذه الحالة على نفس أنواع الأجهزة التي تستخدم نفس أنظمة التشغيل وتستخدم برمجيات إدارة قواعد بيانات DBMS متطابقة ويكون كل موقع على علم بجميع المواقع الأخرى ويتعاون معها لمعالجة طلبات المستخدمين ويتم الوصول إلى قاعدة البيانات من خلال واجهة واحدة كما لو كانت قاعدة بيانات واحدة. قواعد بيانات موزعة غير متجانسة Heterogenous: تخزن قواعد البيانات في هذه الحالة في مواقع مختلفة وعلى أجهزة تعمل بأنظمة تشغيل متنوعة وقد تستخدم أنواع قواعد بيانات مختلفة كذلك مثل العلاقية أو كائنية التوجه كما أنها قد تستخدم برمجيات إدارة قواعد بيانات مختلفة عن بعضها البعض وقد لا يكون أحد المواقع على علم بوجود المواقع الأخرى للبيانات مما ينتج عنه محدودية في معالجة بعض الطلبات. الخلاصة تعرفنا في مقال اليوم على مفهوم قواعد البيانات وأنواعها المختلفة وألقينا نظرة متعمقة على الطرق المختلفة للتعامل كل نوع من هذه الأنواع مع البيانات وإدارتها وأسلوب تخزينها وتمثيل العلاقات فيما بينها. كما تعرفنا على حالات استخدام كل نوع من أنواع قواعد البيانات المختلفة، ولك أن تختار من بينها النوع الأنسب لمتطلبات عملك وللمزيد من المعلومات حول ماهية قواعد البيانات وأهميتها وأنواعها المختلفة يمكنك مطالعة مقال دليلك الشامل إلى قواعد البيانات. اقرأ أيضًا مدخل إلى تصميم قواعد البيانات المفاهيم الأساسية في قواعد البيانات وتصميمها1 نقطة -
شكرا جزيلا عزيزي اياد ما قصرت1 نقطة
-
مرحبًا حسام، إذا كنت تريد استخدام بايثون لتطوير الويب هناك إطارات عمل لبايثون مثل django وهو إطار عمل من بايثون خاص بتطوير الويب يمكنك استخدامه وتضمين html معه بكل سهولة. أما إذا كنت تريد استخدام شيفرات بايثون بداخل ملف html يمكنك ذلك بالشكل التالي: 1. استخدام <% %>. حيث أن مترجم بايثون سيُنفذ الأكواد الموجودة بداخل هذه الإشارات. فمثلًا إذا كتبنا <% import time %> <% stored_time = time.strftime("%d:%m:%y",time.localtime(time.time())) %> بهذا الشكل سيستدعي مكتبة time وسيُخزن قيمةالوقت بداخل المتغير المحلي الذي اسمه stored_time.(أي لن تُطبع للمستخدم) 2. استخدام <% =%> سيقوم بتقييم العبارة واستبدال العلامة بنتيجة البيان الذي تم تنفيذه، فمثلًا إذا كتبنا: <% import time %> <%= time.strftime("%d:%m:%y",time.localtime(time.time())) %> سيحتوي تاغ HTML الذي تم إنشاؤه على اليوم: الشهر: العام من الساعة الداخلية للأجهزة. (أي تُطبع للمستخدم) للتوضيح أكثر، لكتابة حلقة بايثون بداخل html، نكتب: <% for i in range(10): %> <%= i %>*<%= i %> : <b> <%= i*i %> </b> <% end %> <h3>done</h3> بهذا الشكل كلمة done لن تُطبع لحين إنتهاء الحلقة. أما بالنسبة لشيفرات البايثون نعم تستطيع كتابتها بداخل محرر visual studio code ولكن يجب عليك تنزيل ال extension الخاص ببايثون والذي اسمه python ونُشر من قبل microsoft. فقط ادخل على إضافة extention وابحث عن python ستظهر لك. لتفاصيل أكثر تستطيع الاستفادة من هذه الصفحة أيضًا. اضغط هنا أتمنى أن يكون الجواب كافي. تحياتي لك.1 نقطة
.png.09389d8901115015bc6ee13970640143.png)
