البحث في الموقع

سنتحدث في هذا المقال عن مفهوم العلاقات بين جداول قاعدة البيانات، وما أنواع هذه العلاقات وكيف تتمثل وما هو أثرها على العمل. ما هي العلاقات بين الجداول عند إنشاء جداول في قاعدة البيانات، فإن الظاهر لنا أننا نقوم ببناء جداول منفصلة وغير مترابطة، ولكننا في الواقع العملي نحتاج لربط هذه الكيانات المنفصلة بحيث تُبنَى علاقات تحكم البيانات الموجودة في هذه الجداول، وتحكم طريقة التعامل مع هذه البيانات. تنشَأ العلاقة بين جدوليْن عندما يُربط عمودان فيهما مع بعضهما عن طريق وجود قيود مطبقة على العمودين، بحيث يكون قيد المفتاح الرئيسي على عمود في الجدول “الأب” وقيد المفتاح الأجنبي على العمود في الجدول “الابن”، وعادة يكون اسم العمودين واحدًا في كلا الجدولين. مثلا، لحفظ عناوين الأشخاص نستطيع إنشاء جدول باسم Address ونربطه بجدول الأشخاص Persons بعلاقة تحكم البيانات الموجودة في الجدولين، بحيث يكون لكل شخص في الجدول Persons عنوان واحد مرتبط به في الجدول Address. يُربَط الجدولان عن طريق عمود باسم Person_Id في كلا الجدولين. مثال آخر، لو أردنا أن نتابع عملية استعارة الكتب في مكتبة، فإننا سننشئ جدولًا باسم Borrowed_Books (كُتُب مُعارة) ونربطها بالجدول Persons عن طريق العمود Person_Id. يستطيع الشخص الواحد - في هذا النوع من الربط - أن يستعير أكثر من كتاب. في هذا المثال، لو أننا حفظنا بيانات الأشخاص والكتب المستعارة في جدول واحد، ستظهر لنا مشكلة تكرار البيانات Data Redundancy لأننا سنكرّر بيانات الشخص لكل كتاب يستعيره. ماذا نستفيد من بناء العلاقات بين الجداول؟ التخلص من مشكلة تكرار البيانات عن طريق فصلها وحفظها في أكثر من جدول، فمشكلة تكرار البيانات هي عدو مستخدمي قواعد البيانات ومسؤوليها، لأنها تتسبب بزيادة حجم قاعدة البيانات بقدر كبير وبسرعة، وترفع السرعات المطلوبة لتنفيذ الاستعلامات، وتجعل من موضوع صيانة قاعدة البيانات كابوسا مقلقا. الحفاظ على دقة وسلامة البيانات في قاعدة البيانات، فمع وجود العلاقات بين الجداول، سوف تضمن مثلا عدم وجود كتاب مُعار ليس له شخص استعاره، أو عنوان وهمي ليس له صاحب، وقس على ذلك العديد من الأمثلة. استخراج البيانات من أكثر من جدول بكفاءة وسرعة عن طريق بناء جمل ربط استعلامية تطلب المعلومات من أعمدة مختلفة في جداول مختلفة، وإخراج النتيجة بطريقة مفيدة ومرتبة. أنواع العلاقات توجد أربعة أنواع من العلاقات بين الجداول كالتالي: علاقة واحد إلى واحد (One-to-One). علاقة واحد إلى كثير أو علاقة كثير إلى واحد (One-to-Many / Many-to-One). علاقة كثير إلى كثير (Many-to-Many). علاقة المرجعية الذاتية (Self Referencing). علاقة واحد إلى واحد لنفترض أن الجدول Persons لديه البنية والبيانات التالية: Person_ID First_Name Last_Name Age Address 101 Ibrahim Mohammed 31 12 Main St, Doha 102 Mohammed Khaled 25 Gaza, Middle Center نستطيع أن نضع بيانات العنوان في جدول منفصل ونسميه Address وتكون بنية الجدوليْن كالتالي. الجدول Persons: Person_ID First_Name Last_Name Age Address_Id 101 Ibrahim Mohammed 31 1 102 Mohammed Khaled 25 2 الجدول Address: Address_ID Address 1 12 Main St, Doha 2 Gaza, Middle Center لاحظ أنه أصبح لدينا عمود بنفس الاسم Address_Id في كلا الجدولين. لبناء العلاقة بين الجدولين، طبّقنا قيد المفتاح الأجنبي على العمود Address_Id في الجدول Persons بحيث يأخذ قيمه من العمود Address_Id في الجدول Address والمطبق عليه قيد المفتاح الرئيسي. أصبحت لدينا الآن علاقة بين الجدولين، وفي حال كان كل عنوان في الجدول Address يقترن فقط بشخص واحد في الجدول Persons فعندها نسمي هذه العلاقة واحدًا إلى واحد. يجب التنويه إلى أن هذا النوع من العلاقات غير مستخدم كثيرا، فالجدول الأول الذي يحتوي العنوان وبيانات الشخص يفي بالغرض في أغلب الأحيان. نستطيع تمثيل العلاقة بالشكل التالي: لاحظ أن وجود العلاقة اختياري، فمن الممكن أن يكون لدينا سجل في الجدول Persons دون عنوان له في الجدول Address وهذا مرتبط بعدم تطبيق قيد القيمة غير الفارغة على العمود Address_Id. في حال طُبِّق قيد غير القيمة غير الفارغة على العمود، فهنا تصبح العلاقة واجبة بين الجدولين، ولا يمكن أن نُنْشئ سجلًّا في الجدول Persons إلا بإدخال قيمة موجودة للعمود Address_Id وهو في مثالنا هذا غير منقطي نوعا ما. دورة علوم الحاسوب دورة تدريبية متكاملة تضعك على بوابة الاحتراف في تعلم أساسيات البرمجة وعلوم الحاسوب اشترك الآن علاقة واحد إلى كثير أو علاقة كثير إلى واحد هذا النوع من العلاقات هو الشائع بين أنواع العلاقات بين الجداول في قاعدة البيانات، لوجود تطبيقات كثيرة عليه، فمثلا: الطالب (واحد) يستطيع أن يدرس أكثر من مساق (كثير). الطبيب يعالج ويتابع حالة مريض واحد أو أكثر. طلبية الشراء تحتوي على أكثر من عنصر. الشخص يستعير أكثر من كتاب. وقس على ذلك العديد من الأمثلة. لنفترض وجود جدول للزبناء Customers بالهيكلية التالية: Customer_ID Customer_Name 1 Ibrahim Mohammed 2 Mohammed Ahmed نستطيع ربط جدول الزبناء السابق بجدولٍ للطلبيات Orders بعلاقة واحد إلى كثير، لتعبر العلاقة عن الطلبيات التي قام بها العملاء وقيمة كل طلبية وتاريخها. يمكن أن تكون هيكلية الجدول Orders كالتالي: Order_ID Customer_ID Order_Date Order_Value 997 101 1/5/2017 100 998 102 21/4/2016 150 999 101 21/4/2015 1500 تسمح هذه العلاقة للعميل بأن يطلُب طلبيةً أو أكثر، ويمكن ألا تكون له أية طلبية. ولكنّ كل طلبية في الجدول Orders ستكون تابعة لعميل واحد. ونستطيع تمثيل هذه العلاقة بالشكل التالي: علاقة كثير إلى كثير في علاقة كثير إلى واحد، تكون العلاقة مبنية على أن يكون أحد أطرافها “واحدًا”، مثل طالب واحد، عميل واحد، طلبية واحدة، وفي الطرف الثاني “كثير”. نحتاج أحيانا أن يكون طرفا العلاقة كثيرين. فمثلا، قد تكون لدينا طلبية تحتوي أكثر من عنصر، ونفس العنصر يكون متواجدًا في أكثر من طلبية. في هذه الحالة نحتاج لوجود جدول إضافي لبناء العلاقة، فمثلا تكون هيكلية جدول Orders كالتالي: Order_ID Customer_ID Order_Date Order_Value 997 101 1/5/2017 100 998 102 21/4/2016 150 999 101 21/4/2015 1500 وهيكلية جدول Items كالتالي: Item_Id Item_Name Item_Description 201 Hard Disk 1 1 Tera SSD Hard 202 Mouse Microsoft Optical Mouse 203 LCD 42 42” LCD نستطيع بناء علاقة كثير إلى كثير بين الجدولين السابقين بإضافة جدول ثالث يحلّ مكان الرابط وغرضه الوحيد هو بناء هذا النوع من العلاقات. نطلق عليه مثلا الاسم Orders_Items، ويكون بالهيكلية التالية: Order_Id Item_Id 997 201 997 202 999 201 999 202 999 203 998 203 يمثّل الشكل التالي علاقة كثير إلى كثير كما تظهر في الجدول Orders_Items: علاقة المرجعية الذاتية يُبنى هذا النوع من العلاقات عندما نريد أن نبني علاقة بين جدول ونفس الجدول، وأوضح مثال على هذا النوع من العلاقات هو جدول الموظفين الذي يحتوي على عمود رقم الموظف المسؤول، حيث يمكن ربط كل موظف بموظف آخر (مدير أو مسؤول) من نفس الجدول. فمثلا، لو كان لدينا جدول باسم Employees خاص بحفظ بيانات الموظفين، ستكون هيكليته على النحو التالي لتطبيق علاقة مرجعية ذاتية عليه: Employee_ID Employee_Name Manager_Id 100 Ibrahim Elbouhissi 101 Khaled Saber 100 102 Yasmeen Hadi 100 103 Duaa Yousef 101 104 Sami Saber بعلاقة المرجعية الذاتية، من الممكن أن يكون للموظف مسؤولًا أو لا يكون، ومن الممكن أن يكون الموظف مسؤولا عن موظف أو أكثر، ويمكن تمثيل العلاقة بالشكل التالي.

تعرّفنا في الدروس السابقة على إنشاء الجدول في قاعدة البيانات وإضافة البيانات إليه والتعامل معها من حيث التعديل والإضافة. سوف نبدأ في هذا المقال بالتعرف على أشهر جمل لغة الاستعلام البنائية، وهي جملة الاستعلام Select Statement، حيث سنتكلم عن كيفية كتابة جملة الاستعلام، وأشكالها، وكيفية ترشيح البيانات وتحديد الأعمدة التي نريدها وغيرها من المواضيع. جملة الاستعلام تجلب جملة الاستعلام SELECT بيانات جدول أو أكثر بعد الاستعلام عن وجود هذه الجداول في قاعدة البيانات، ونقصد بالاستعلام هنا ماذا نريد؟ ومن أين؟ ماذا نريد من أعمدة وسجلات، ومن أين، أي من أي الجداول نأتي بالمعلومات. البيانات الناتجة عن تنفيذ جملة الاستعلام تسمى مجموعة البيانات الناتجة Result Data-Set. الصيغة العامة لجملة الاستعلام SELECT column1, column2, ... FROM table_name [WHERE where_condition] [GROUP BY group_by_expression] [ORODER BY order_by_expression]; في بداية كل جملة استعلام نكتب كلمة SELECT (جمل SQL غير حساسة لحالة الأحرف) ومن ثم نُتبعها بأسماء الأعمدة التي نريد الاستعلام عنها، أو نستبدل أسماء الأعمدة برمز * والذي يعني كل الأعمدة، ثم نكتب كلمة From والتي يليها اسم الجدول أو أسماء الجداول التي تحتوي على البيانات التي نريدها. ما بين الأقواس المعكوفة هي جمل إضافية تقوم بمهام معينة في جملة الاستعلام وهي كالتالي: Where: هي جملة الشرط والتي ترشّح البيانات بناءً على الشرط الموجود بعدها. Group By: تجمّع البيانات الناتجة من تنفيذ جملة الاستعلام بناءً على جملة التجميع التي تليها. Order By: ترتّب البيانات تصاعديا أو تنازليا بناءً على جملة الترتيب التي تليها. سنتطرق لتفاصيل الجمل الإضافية في هذا المقال وفي مقالات قادمة. دورة علوم الحاسوب دورة تدريبية متكاملة تضعك على بوابة الاحتراف في تعلم أساسيات البرمجة وعلوم الحاسوب اشترك الآن مثال على جملة الاستعلام لو أردنا الاستعلام عن كافة البيانات الموجودة في جدول Persons والذي تكلمنا عنه في المقال السابق، ننفذ الجملة التالية: SELECT * FROM Persons; كما ذكرتُ سابقا، فإن * تعني عرض جميع البيانات، حيث ستُظهر كافة الأعمدة الموجودة في الجدول والسجلات التي يحتويها. وسيكون ناتج الجملة البيانات التالية: Person_ID First_Name Last_Name Age 101 Ibrahim Mohammed 21 102 Mohammed Khaled 25 103 Saleem Yaser 25 104 Aly Mohammed 25 105 Reem 25 لو أردنا أن نستعلم عن اسم الشخص الأول وعمره، نقوم بتنفيذ الجملة التالية: SELECT First_Name, Age FROM Persons; لاحظ أننا فصلنا بين الأعمدة التي نريد إظهاراها بفاصلة عادية ,، والعمود الأخير لا نكتب بعده فاصلة، بل كلمة From مباشر. وسيكون ناتج الجملة البيانات التالية: First_Name Age Ibrahim 21 Mohammed 25 Saleem 25 Aly 25 Reem 25 الاستعلام عن السجلات الفريدة في بيانات الجدول، ستجد في كثير من الأحيان أن هناك تكراراً للقيم في عمود ما، وقد تحتاج إلى الاستعلام عن القيم دون تكرار، فمثلا، في جدول الأشخاص Persons السابق، ستلاحظ أن عمود العمر Age يحتوي على 5 قيم، ولكن توجد 4 سجلات من نفس القيمة وهي 25، وهنا يأتي دور جملة الاستعلام الفريد DISTINCT Select. تُرجع جملة الاستعلام عن السجلّات الفريدة سجلات دون تكرار في القيم وصيغتها العامة: SELECT DISTINCT column1, column2, ... FROM table_name; لو نفذنا الجملة التالية: SELECT Age FROM Persons; سيكون الناتج: Age 21 25 25 25 25 ولكن لو استخدمنا جملة الاستعلام عن السجلّات الفريدة SELECT DISTINCT Age FROM Persons; ستكون النتيجة كالتالي: Age 21 25 ترشيح السجلات لإجراء عملية ترشيح السجلات، سنضيف إلى جملة الاستعلام جملة شرطية تبدأ بالكلمة Where ويتبعها الشرط (أو مجموعة الشروط) الذي نريد والذي سيُرشِّح السجلات بحيث تبقى السجلات التي تحقق الشرط في مجموعة البيانات الراجعة، وتُستبعد السجلات التي لا تحقق الشرط. الصيغة العامة لجملة الاستعلام والتي تحتوي على شرط لترشيح السجلات: SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition; أمثلة على ترشيح البيانات في جدول Persons الحصول على البيانات الكاملة للشخص الذي له Person_ID يساوي 101: SELECT * FROM Persons WHERE Person_ID = 101; الاستعلام عن أسماء الأشخاص الذين تساوي أعمارهم 25 سنة أو تزيد عليها: SELECT First_Name, Last_Name FROM Persons WHERE Age >= 25; الاستعلام عن الاسم الأول والعمر للأشخاص الذين ليس لديهم قيمة للعمود Last_Name وأعمارهم فوق 22: SELECT First_Name, Age FROM Persons WHERE Age > 22 AND Last_Name IS Null; عمليات المقارنة في جملة Where يلخص الجدول التالي العمليات التي من الممكن استخدامها في بناء شرط جملة Where: العمليّة الوصف مثال = يساوي Age = 20 <> لا يساوي (في بعض النظم تكتب != ) Age <> 20 > أكبر من Age > 20 < أصغر من Age < 20 >= أكبر من أو يساوي Age >= 20 <= أصغر من أو يساوي Age <= 20 BETWEEN … AND بين قيمتين أو يساويهما Age BETWEEN 20 AND 25 LIKE مطابقة نمط First_Name LIKE “%Ibr%” IN يوجد ضمن قيم معينة Age in (20,23,25) ملاحظة هامة: نستطيع الجمع بين أكثر من شرط في جملة Where وذلك باستخدام العمليات المنطقية NOT (للنفي)، AND (وجوب تحقّق جميع الشروط) أو OR (يكفي تحقّق شرط واحد من الشروط). ترتيب السجلات نستطيع الحصول على البيانات الراجعة مرتبة تصاعديا أو تنازليا بعد تنفيذ جملة الاستعلام، وذلك باستخدام جملة Order By. ترتّب الجملةُ السجلات تصاعديًّا وهو الخيار المبدئي، ولترتيبها تنازليًّا نستخدم الكلمة المحجوزة DESC، كما أنه يمكن الترتيب باستخدام عمود واحد أو أكثر. الصيغة العامة لجملة الاستعلام مع جملة الترتيب هي: SELECT column1, column2, ... FROM table_name ORDER BY column1, column2, ... ASC|DESC; فمثلا لو أردنا أن نستعلم عن كل البيانات من جدول Persons بحيث تكون البيانات مرتبة ترتيبا تصاعديا حسب عمود First_Name، نستخدم الجملة التالية: SELECT * FROM Persons ORDER BY First_Name; وستكون النتيجة: Person_ID First_Name Last_Name Age 104 Aly Mohammed 25 101 Ibrahim Mohammed 21 102 Mohammed Khaled 25 105 Reem 25 103 Saleem Yaser 25 في حال أردنا أن نرتب نفس البيانات بطريقة تنازلية نستخدم الجملة التالية: SELECT * FROM Persons ORDER BY First_Name DESC; وتكون نتيجة الاستعلام كالتالي: Person_ID First_Name Last_Name Age 103 Saleem Yaser 25 105 Reem 25 102 Mohammed Khaled 25 101 Ibrahim Mohammed 21 104 Aly Mohammed 25 تجميع البيانات باستخدام Group By: تُستخدم جملة تجميع البيانات غالبا مع دوال التجميع Aggregate Functions بهدف تجميع وترتيب البيانات الناتجة عن الاستعلام حسب عمود أو أكثر. سوف نتكلم عن جملة تجميع البيانات في مقال متقدم لعلاقته بموضوع الدوال الموجودة في SQL.

بعد أن تكلمنا في المقال السابق عن موضوع جملة الاستعلام في SQL وكيفية الاستعلام عن البيانات في جدول معين وترشيحها وفق الشروط التي نرغب بها، سنتناول في هذا المقال موضوع الفهارس Indexes وما تمثله في قاعدة البيانات، وما هي الفائدة منها. فهرس الجدول لو افترضنا وجود 1000 ملف ورقيّ غير مميزة عن بعضها وتحتوي على بيانات خاصة بطلاب جامعة، وهذه الملفات محفوظة في خزانتين منفصلتين، وأردنا الحصول على بيانات الطلاب الذين يسكنون منطقة معينة، ففي هذه الحالة سنضطر إلى فتح كل الملفات الموجودة في الخزانتيْن والبحث عن فئة الطلاب المستهدفة، وفرزهم والحصول على البيانات المطلوبة. ماذا لو كان لدينا عدد ملفات أكبر؟ سيزداد الوقت والجهد للحصول على البيانات، لذلك، فإن فكرة فهرسة الملفات في هذه الحالة ستكون أمرا جيدا بالتأكيد. سنُفهرِس مثلا الملفات حسب المكان ثم نحفظها في الخزانتين، بحيث تحتوي كل خزانة على بيانات الطلاب لمنطقة أو مناطق معينة. ثم داخل كل خزانة، نستطيع فرز الملفات وحفظها حسب الاسم مثلا. بتطبيق مفهوم الفهرسة، سنوفر على أنفسنا عناء البحث في الخزانتين، وسنقلل الوقت والجهد اللازمين لذلك. الفكرة الرئيسة للفهارس في قاعدة البيانات تدور حول المثال السابق، ففي ظل عصر تضخم البيانات، فإنه أصبح من الملح والضّروريّ وجود تقنيات لتسهيل الوصول السريع للمعلومة. ما هو الفهرس؟ لو أردنا مثلا أن نبحث عن اسم شخص في جدول الأشخاص Persons عبر استخدام الجملة التالية: SELECT * FROM Persons WHERE First_Name = "Ibrahim"; فإن نظام إدارة قاعدة البيانات سيمرّ على كل السجلات الموجودة في الجدول لترشيح السجلات وإرجاع تلك التي توافق الشرط في جملة where. ستظهر لنا مشكلة الوقت اللازم لتنفيذ جملة الاستعلام – وتزداد -كلما زاد عدد السجلات في الجدول، فلو كان لدينا مثلا مليون سجل في الجدول Persons، ولنفترض جدلاً أن النظام باستطاعته المرور على 10 آلاف سجل في الثانية، فإننا بحاجة إلى 100 ثانية لتنفيذ جملة الاستعلام السابقة. لحل المشكلة السابقة، فإن نُظم إدارة قواعد البيانات تقدم خاصية الفَهْرَسة. الفَهْرَسة هي ببساطة عبارة عن مؤشر يحتوي على نسخة من جزء من البيانات في الجدول، بحيث تقوم هذه النسخة من البيانات بمهمة “الدليل” أو “المُؤَشّر” الذي يسرع الوصول إلى البيانات الأصلية الكاملة الموجودة في الجدول، بحيث لا تحتاج المرور الكامل على كل الجدول (No Full Table Scan) عند البحث عن البيانات. يعدّ الفهرس عمليا طريقةً من طُرُق تراكيب البيانات، وهو عنصر مرتبط بوجود جدول في قاعدة البيانات، ولكن نستطيع تعريفه وحذفه منفصلا عن تعريف الجدول، ولا يكون له أي تأثير على نفس البيانات، فعند حذف الفهرس، فإن البيانات الموجودة في الجدول لا تتأثر. يكون الفهرس في أغلب أنظمة إدارة قواعد البيانات من نوع “B-Tree” ويأتي هذا الاسم من بنية البيانات Data structure التي تحمل نفس الاسم، وهو المفضل لأن تُطبقه على العمود الذي يحتوي قيمًا متنوعة وكثيرة مثل الرقم القومي للشخص، وليس من المفضل أن تطبق فهرس “B-Tree” على العمود الذي يحتوي عددًا قليلًا من القيم. توجد أنواع أخرى من الفهارس تُقدمها أنظمة إدارة قواعد البيانات مثل “Bitmap Index” و “Denes Index” ولكننا لن نتكلم عنها هنا لأنها خارج إطار موضوع المقال ولأنها تحتاج إلى مقالة منفصلة لشرحها. كيف تُعرَّف الفهارس؟ يُعرَّف الفهرس بطريقتيْن: تعريفه ضمنيًّا: تُبنَى الفهارس ضمنيا على الأعمدة التي يُطَبَّق عليها القيد الفريد وقيد المفتاح الرئيسي، فعند تعريف أحد القيود السابقة، يُبنى فهرس تلقائيًّا على العمود أو الأعمدة المُقيَّدة. تعريفه صراحةً: يُبنَى الفهرس بطريقة مباشرة على العمود أو الأعمدة الذي نرغب وذلك باستخدام جملة Create Index. على الرغم من أنه لا يوجد تعريف للفهرس في معايير SQL، إلا أن أغلب أنظمة إدارة قواعد البيانات تقدم الإمكانية لتعريف الفهرس ويتفق أغلبها على الصيغة العامة لذلك. الصيغة العامة لتعريف الفهرس: CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...); عند تعريف الفهرس، لابد أن يكون اسمه متوافقا مع القيود الخاصة بنظام إدارة قاعدة البيانات المستخدم، كما أنه يجب ألا يكون مُكررا، فأسماء الفهارس في قواعد البيانات يجب أن تكون فريدة ولا تتكرر. لإضافة فهرس باسم First_Name_idx على عمود First_Name في الجدول Persons ننفذ الجملة التالية: CREATE INDEX First_Name_idx ON Persons (First_Name); نستطيع تعريف فهرس فريد UNIQUE Index على عمود ممّا يجعل نظام قواعد البيانات يفحص التكرار داخل هذا النوع من الفهارس، حيث يتأكد النظام - في حالة إضافة أو تعديل قيمة لعمود عليه فهرس فريد - من أن هذه القيمة فريدة وغير مكررة؛ وفي حال كانت مكررة، يُرفَض هذا التغيير ويُظهَر خطأ في العملية. مثلا، لو أردنا أن نضيف فهرسًا فريدًا على عمود Age في الجدول Persons ننفذ الجملة التالية: CREATE UNIQUE INDEX Age_idx ON Persons (Age); نستطيع أيضا تعريف الفهرس على أكثر من عمود، كما في المثال التالي: CREATE UNIQUE INDEX Multiple_Columns_idx ON Persons (First_Name ,Age); عرّفنا في المثال السابق فهرسًا على عمودين، وفي هذه الحالة، فإن الفهرس سيفيد في تنفيذ جملة الترتيب Order by التي تحتوي العمود First_Name ثم عمود Age بنفس الترتيب. لن نستفيد من الفهرس السابق في حالة تنفيذ جملة الترتيب بترتيب مختلف للعمودين، ولن نستفيد أيضا منه في حالة تنفيذ جملة الاستعلام المشروطة بالبحث في هذين العمودين، حيث نحتاج لتعريف فهارس أخرى لكل عمود على حدة لتسريع عملية الاستعلام مع جملة Where. حذف الفهارس الصيغة العامة لحذف الفهرس كالتالي: DROP INDEX Index_Name ; فلحذف فهرس باسم Age_idx ننفذ الأمر التالي: DROP INDEX Age_idx ; متى نستخدم الفهارس؟ يفضل أن يتم بناء الفهارس على الأعمدة التي: يُبحث عنها في جملة Where. تُكتَب في جملة الترتيب Order By. تُكتَب في جملة التجميع Group By. تُستخدَم في جمل الربط Joins. تُستخدَم في الدوال الإحصائية مثل min وmax وmedian. متى نتجنب استخدام الفهارس؟ لا تعدّ الفهارس مناسبة على الأعمدة التي: - تحتوي على قيم فريدة قليلة مثل عمود الجنس (قيمتان فقط)، أو الحالة الاجتماعية. - نادرة الاستخدام في جمل الاستعلام SELECT. - التي تكون جزءًا من جدول ذي سجلات قليلة. ملاحظات هامة: لأن الفهرس عنصر مستقل في قواعد البيانات، وبناؤه وتعريفه يعدّ إضافة عليها، فلابد أن يدير مسؤول قاعدة البيانات الصلاحيات اللازمة لهذا الأمر بحيث لا يؤثر سلبا على أداء قاعدة البيانات. لا يعدّ الفهرس أساسيا في بناء الجدول في قاعدة البيانات، وعليه قد لا يحتوي الجدول على فهرس، وقد يحتوي على فهرس أو أكثر. نستطيع أن نُعرّف الفهرس عند بناء الجدول (في نفس جملة بناء الجدول)، ولكن من ناحية عملية، فإن إدارة الفهارس والتعامل معها تعدّ عملية مستمرة ومتكررة. تُبنَى الفهارس وتُحذَف حسب الحاجة للوصول إلى الكفاءة المطلوبة في قاعدة البيانات، لذلك تُقدم نُظم قواعد البيانات الأدوات اللازمة لقياس كفاءة جمل الاستعلام وقياس الحاجة لبناء الفهارس من عدمه. لا تُعَرِّف فهارس أكثر من حاجتك وخاصة في الجداول التي تحتوي سجلات كثيرة، فكما أن الفهارس تُسرع من عملية الوصول للبيانات، فإنها تؤثر سلبا على عمليات الإضافة والتعديل، فعند كل إضافة أو تعديل لابد من تعديل الفهرس ليتلاءم مع التغييرات الجديدة. عند تعريف الفهرس، فإن نظام قاعدة البيانات هو الذي يحافظ على الفهرس ويستخدمه تلقائيا، وعليه لا يُطلب من مسؤول قاعدة البيانات أو المبرمج أو حتى المستخدم أي إجراء آخر بعد تعريف وبناء الفهرس. يُسمى الفهرس الذي يُعرَّف على عمود واحد “فهرسا بسيطا”، والفهرس الذي يُعرَّف على أكثر من عمود يسمى “فهرسا مركبا”.

من الممكن أن تكون المعايرة مهمّة صعبة جدًا، وخاصّة عند العمل مع بيانات ضخمة، حيث أنّ أصغر تغيير من الممكن أن يتسبب بتغيرات غير متوقعه ( إيجابية أو سلبية) على الأداء ككل. تتم معظم عمليات معايرة SQl database في الشركات المتوسطة والصغيرة من قبل مدير قاعدة البيانات (Database Administrator (DBA، لكن صدقني، يوجد العديد من المطوّرين بحاجة للقيام بعمليات متعلقة بالإدارة، وأكثر من ذلك أنا شاهدت أنّهم يقومون فعليًّا بعمليات الإدارة في كثير من الشركات التي تتطلع للعمل مع المطوّرين، حين يتطلب الوضع ببساطة تقنيات مختلفة لحل المشاكل، والتي يمكن أن تؤدي إلى خلاف بين زملاء العمل. عند التعامل مع بيانات ضخمة، فإنّ التغيير الصغير قد يؤدي إلى تغيرات غير متوقعة على الأداء. وبناء على ذلك، فإنّ هيكلية الشبكة أيضًا لها تأثير، افترض أن فريق الإدارة DBA team مع قواعد البيانات التي يديرونها يتوضع في الطابق العاشر، بينما يتوضع المطوّرين في الطابق الخامس عشر، أو حتى في بناء مختلف تحت هيكلية منفصلة تمامًا، وبالتالي من الصعب العمل المشترك بينهم بمرونة تحت هذه الظروف، سأقوم بإتمام شيئين هامين في هذه المقالة: تزويد المطوّرين بتقنيات معايرة لقواعد بيانات خاصة بالمطوّرين. شرح كيف يمكن لمطوّري ومديري قواعد البيانات العمل معًا بكفاءة. تحسين قاعدة البيانات (في Codebase) الفهارس إذا كنت حديثًا في مجال قواعد البيانات أو حتى تسأل نفسك، “ماهي معايرة SQL”، فيجب أن تعلم أنّ الفهرسة هي طريقة فعّالة لمعايرة قاعدة البيانات database SQL الخاصة بك، والتي غالبًا ما يتم إهمالها خلال عملية التطوير، كمصطلح أولي: الفهرس index هو هيكلة للبيانات تسمح بتسريع عملية استخلاص هذه البيانات من جدول قاعدة البيانات، عن طريق تأمين عمليات بحث عشوائية سريعة، وطريقة فعّالة للوصول إلى السجلات المرتبة، هذا يعني أنّه حالما تقوم بإنشاء فهرس يمكنك القيام بعمليات الاستعلام والترتيب بشكل أسرع. تستخدم الفهارس أيضًا لتعريف المفتاح الرئيسي أو فهرس فريد يضمن أنّ أي عمود آخر لن يحتوي نفس القيمة. بالطبع إنّ موضوع الفهرسة متنوع وهام ولا يمكنني إعطاءه حقه في هذا الوصف الموجز. إذا كنت حديثًا على موضوع الفهرسة فأنا أفضل أن تستخدم هذا المخطط لهيكلة استعلاماتك. بشكل أولي، الهدف هو فهرسة أعمدة البحث والترتيب. لاحظ أنه إذا كانت تجري بشكل مستمر عمليات إدخال INSERT أو تعديل UPDATE أو حذف DELETE، فيجب عليك الحذر من القيام بعمليات الفهرسة، حيث يمكن أن يؤدي إلى هبوط في الأداء، إذ أنّه يتطلب تعديل جميع الفهارس بعد هذه العمليات. كذلك مديري قواعد البيانات يقومون بحذف الفهارس قبل القيام مثلًا بإدخال أكثر من مليون سجل دفعة واحدة، وذلك لتسريع عملية الإدخال، ثم يقومون بإعادة إنشاء الفهارس بعد انتهاء الإدخال، تذكر على أية حال أن حذف الفهارس يؤثر على كافة الاستعلامات على الجداول، لذلك هذه الطريقة محبذة فقط عند عملية إدخال واحدة ضخمة للبيانات. معايرة أداء SQL Server: خطط التنفيذ بالمناسبة، أداة خطة التنفيذ في SQL Server مفيدة لإنشاء الفهارس. مهمتها الأساسية تتمثل في الإظهار المرئي لطرق تحصيل البيانات المختارة من قبل منسق استعلام SQL Server. للحصول على خطة التنفيذ (في برنامج الإدارة SQL Server Management Studio)، قم فقط بالنقر على Include Actual Execution Plan" CTRL + M" قبل بدء تشغيل الاستعلام. بعدئذ ،سوف يظهر إطار ثالث اسمه “Execution Plan”، حيث يمكن أن تشاهد اكتشاف فهرس مفقود، ولإنشائه قم بالنقر بالزر اليميني على execution plan وقم باختيار Missing Index Details، بكل بساطة. معايرة استعلام SQL عن طريق تجنب حلقات الشفرة تخيّل سيناريو يقوم فيه 1000 استعلام بإضافة بيانات على قاعدة بياناتك بشكل تسلسلي، كالتالي: for (int i = 0; i < 1000; i++) { SqlCommand cmd = new SqlCommand("INSERT INTO TBL (A,B,C) VALUES..."); cmd.ExecuteNonQuery(); } يجب عليك تجنب مثل هذه الحلقات في شفرتك، وكمثال سنقوم بتحويل باستخدام العبارات الفريدة INSERT UPDATE مع أسطر وقيم عدّة. INSERT INTO TableName (A,B,C) VALUES (1,2,3),(4,5,6),(7,8,9) -- SQL SERVER 2008 INSERT INTO TableName (A,B,C) SELECT 1,2,3 UNION ALL SELECT 4,5,6 -- SQL SERVER 2005 UPDATE TableName SET A = CASE B WHEN 1 THEN 'NEW VALUE' WHEN 2 THEN 'NEW VALUE 2' WHEN 3 THEN 'NEW VALUE 3' END WHERE B in (1,2,3) تأكد من أن عبارة تتجنب تحديث القيم المخزنة إذا كانت تتطابق مع القيمة الموجودة. مثل هذه يمكن أن تحسّن أداء الاستعلام بشكل كبير عن طريق تعديل مئات السجلات بدل الآلاف وكمثال: UPDATE TableName SET A = @VALUE WHERE B = 'YOUR CONDITION' AND A <> @VALUE -- VALIDATION تجنّب الاستعلامات الفرعيّة المرتبطة Correlated Subqueries الاستعلامات المرتبطة هي الاستعلامات التي تستخدم قيم من الاستعلام الأب، هذه النوع من الاستعلامات ينحو إلى العمل سجل بعد سجل row-by-row، مرة لكل سجل معاد من الاستعلام الخارجي الأب، ولذلك فإنه ينقص أداء استعلام SQl. المطوّرين الحديثين غالبًا ما يبنون استعلاماتهم على هذه الشاكلة لأنها عادة الطريقة الأسهل. هنا تجد مثال عن الاستعلامات المرتبطة: SELECT c.Name, c.City, (SELECT CompanyName FROM Company WHERE ID = c.CompanyID) AS CompanyName FROM Customer c بشكل خاص، المشكلة تكون بأن الاستعلام الداخلي(...SELECT CompanyName) ينفذ لكل سجل مسترجع من الاستعلام الخارجي (...SELECT c.Name)، لكن لماذا العودة إلى مرّة ثم أخرى في كل مرة يعالج فيها سجل من الاستعلام الخارجي؟ التقنية الافضل لمعايرة الأداء تكون بمعاملة الاستعلام الفرعي كعملية ربط join SELECT c.Name, c.City, co.CompanyName FROM Customer c LEFT JOIN Company co ON c.CompanyID = co.CompanyID وبهذه الحالة نقوم بالمرور على جدول Company مرة واحدة ، نربطه بجدول Customer، وعندها يمكننا الحصول على القيم التي نريدها (co.CompanyName) بشكل أفضل. الاختيار باعتدال Select Sparingly واحدة من أهم نصائح المعايرة هو تجنب استخدام تعليمة SELECT * . وبدلًا من ذلك يجب تحديد الأعمدة التي تحتاجها فقط مره ثانية. هذا الأمر بسيط، لكن هذا الخطأ منتشر، افترض جدولًا بمئات الأعمدة وملايين السجلات فإذا كان تطبيقك يحتاج إلى عدد محدّد من الأعمدة فقط، فلا حاجة لاستجلاب جميع البيانات، لأن ذلك تضييع للمصادر كمثال: SELECT * FROM Employees مقابل SELECT FirstName, City, Country FROM Employees إذا كنت بالفعل تحتاج إلى كل الأعمدة ، قم بتسميتهم ضمن الاستعلام، هذه ليست قاعدة، لكنها طريقة للمعايرة و لتجنب الأخطاء المستقبلية. كمثال إذا كنت تستخدم التعليمة INSERT... ...SELECT وتم تغيير الجدول عن طريق إضافة عمود جديد، عندها ربما تقع في مشكلة إذا كان هذا العمود غير مطلوبًا في الجدول الهدف وكمثال: INSERT INTO Employees SELECT * FROM OldEmployees Msg 213, Level 16, State 1, Line 1 Insert Error: Column name or number of supplied values does not match table definition ولتجنب هذا الخطأ عليك تسمية كل عمود بشكل مستقل. INSERT INTO Employees (FirstName, City, Country) SELECT Name, CityName, CountryName FROM OldEmployees ملاحظة: على أية حال، هنالك بعض الحالات يكون فيها استخدام SELECT مناسبًا، كمثال من أجل الجداول المؤقتة، وهذا يقودنا الى الفقرة التالية. استخدام الجداول المؤقتة Temporary Tables الجداول المؤقتة عادة ما تزيد تعقيد الاستعلام، فإذا كان بالإمكان كتابة شيفرتك بطريقة بسيطة ومباشرة، فأنا أنصحك بتجنب الجداول المؤقتة. لكن إذا كنت تمتلك إجرائية مخزّنة stored procedure مع عمليات تعديل على البيانات لا يمكن إتمامها باستعلام واحد ، يمكنك استخدام الجداول المؤقتة كوسيط لمساعدتك في تحصيل النتائج النهائية. عندما تودّ أن تقوم بعملية ضم جدول ضخم وهنالك قيود على الجدول المذكور، يمكنك تحسين أداء قاعدة البيانات عن طريق ترحيل البيانات الى جدول مؤقت، والقيام بعملية ضم ذلك الجدول، حيث ان الجدول المؤقت يحتوي على سجلات أقل من الجدول الأساسي الضخم، ولذلك ستتم عملية الضم بشكل أسرع. القرار ليس واضح بشكل دائم، ولكن هذا المثال سوف ينبهك للحالات التي يمكنك فيها استخدام الجداول المؤقتة. تخيّل جدول الزبائن بملايين من السجلات، وعليك أن تقوم بعملية الضم لمنطقة محدّدة، يمكنك القيام بذلك عن طريق استخدام SELECT INTO ،والقيام بعملية الضم مع الجدول المؤقت. SELECT * INTO #Temp FROM Customer WHERE RegionID = 5 SELECT r.RegionName, t.Name FROM Region r JOIN #Temp t ON t.RegionID = r.RegionID لاحظ : مطوري SQl أيضًا يتجنبون استخدام SELECT INTO لإنشاء الجداول المؤقتة، لأن هذا الأمر يؤدي إلى قفل قاعدة بيانات tempdb database مما يمنع باقي المستخدمين من إنشاء جداول مؤقتة ، ولحسن الحظ تم التصحيح في النسخة السابعة وما بعدها. وكحل بديل عن استخدام الجداول المؤقتة يمكن استخدام الاستعلام الفرعي كجدول. SELECT r.RegionName, t.Name FROM Region r JOIN (SELECT * FROM Customer WHERE RegionID = 5) AS t ON t.RegionID = r.RegionID لكن انتظر، هنالك مشكلة في الاستعلام الثاني، كما تم شرحه أعلاه، يجب تضمين الأعمدة التي نحتاجها فقط (عدم استخدام * SELECT )، يجب أخذ هذا الأمر بالحسبان SELECT r.RegionName, t.Name FROM Region r JOIN (SELECT Name, RegionID FROM Customer WHERE RegionID = 5) AS t ON t.RegionID = r.RegionID كل هذه الطرق ستعيد نفس البيانات، لكن باستخدام الجداول المؤقتة، وكمثال يمكننا انشاء فهرس في جدول مؤقت لتحسين الأداء. وأخيرًا، عندما تنهي عملك بالجدول المؤقت، قم بحذفه لتنظيف مصادر tempdb بدل أن تنتظر عملية الحذف الاوتوماتيكي (عندما يتم إنهاء اتصالك مع قاعدة البيانات) DROP TABLE #temp هل يتواجد السجل الخاص بي؟ تقنية المعايرة هذه الخاصة ب SQl متعلقة باستخدام التعليمة ()EXISTS إذا كنت تنوي تفحص فيما إذا كان السجل موجودًا استخدم ()EXISTS بدل من ()COUNT. حيث أن ()COUNT يقوم بفحص كامل الجدول، معتبرًا جميع القيم التي تطابق شروطك، بينما ()EXISTS ستوقف الفحص حالما تجد قيمة مطابقة لما تحتاجه. وهذا يفضي إلى أداء أفضل و شفرة أوضح IF (SELECT COUNT(1) FROM EMPLOYEES WHERE FIRSTNAME LIKE '%JOHN%') > 0 PRINT 'YES' مقابل IF EXISTS(SELECT FIRSTNAME FROM EMPLOYEES WHERE FIRSTNAME LIKE '%JOHN%') PRINT 'YES' معايرة قاعدة البيانات (في المكتب) مديري ومطوري قاعدة البيانات غالبًا ما يتجادلون فيما إذا كانت القضايا التي يواجهونها متعلقة أو غير متعلقة بالبيانات. ومن خبرتي الشخصية أقدم هنا مجموعة من النصائح لكليهما كي يتمكنا من العمل بشكل أكثر فاعلية. للمطوّرين: إذا توقف تطبيقك عن العمل فجأة، فقد لايكون الأمر متعلقًا بقاعدة البيانات، كمثال ربما هنالك مشكلة بالشبكة، قم بالتحقق قليلًا قبل أن ترجع السبب إلى مدير قاعدة البيانات. حتى ولو كنت بارعًا في نمذجة بيانات SQl، قم بطلب المساعدة من مدير قاعدة البيانات في المخطط العلائقي relational diagram فلديه الكثير ليقدمه لك. مديري قاعدة البيانات لا يحبون التغيرات السريعة، هذا طبيعي، عليهم تحليل قاعدة البيانات بشكل كامل واكتشاف مدى تأثير أي تغيير من كافة الزوايا. تغيير بسيط في عمود يمكن أن يستغرق اسبوعًا للإنجاز هذا بسبب أن الخطأ قد يعتبر خسارة ضخمة للشركة. كن صبورًا! لا تقم بالطلب من مدير قاعدة بيانات SQL بإجراء تغييرات على البيانات في بيئة العمل وقت التشغيل. إذا كنت تود الوصول الى قاعدة البيانات النشطة، يجب عليك تحمل المسؤولية عن كافة التغيرات. لمديري قاعدة بيانات SQl: إذا كنت لا تحب أن يسألك النّاس بشأن قاعدة البيانات، قم بتزويدهم بلوحة تبيّن الحالة وقت التشغيل. فالمطوّرين عادة لديهم شك بحالة قاعدة البيانات، وهذه اللوحة تساعد في توفير الوقت والجهد للجميع. ساعد المطوّرين في اختبارات ضمان الجودة للبيئة. قم بتسهيل عملية محاكاة عمل المخدّم مع اختبار بسيط على بيانات حقيقية. مما يوفر الوقت بشكل كبير عليك وعليهم. يقضي المطوّرين كل اليوم متعاملين مع أنظمة بمفاهيم عمل تتغير بشكل مستمر. تفهمك لذلك يجعل الأمر أكثر مرونة، ويمكنك من تجاوز بعض القواعد في اللحظات الحرجة. قواعد البيانات تتطور، سيأتي اليوم الذي تحتاج فيه إلى نقل بياناتك الى إصدار جديد، حيث يعتمد المطوّرين على خصائص جديدة في كل إصدار جديد، لذلك خطط و تحسب لعملية النقل بدلًا من أن تقوم برفض هذه التغيرات. ترجمة -وبتصرّف- للمقال SQL-Database-Performance-Tuning-for-Developers لصاحبه Rodrigo Koch حقوق خلفية الصورة البارزة Gradient clouds background محفوظة لـ Vexels