فهرس قاعدة البيانات: مقدمة للمبتدئين

فهرس قاعدة البيانات: مقدمة للمبتدئين

يشير 'فهرس قاعدة البيانات' إلى نوع خاص من بنية البيانات التي تعمل على تسريع عملية استرداد السجلات من جدول قاعدة البيانات. تتأكد فهارس قاعدة البيانات من أنه يمكنك تحديد موقع البيانات والوصول إليها في جدول قاعدة البيانات بكفاءة دون الحاجة إلى البحث في كل صف في كل مرة تتم فيها معالجة استعلام قاعدة البيانات.





يمكن تشبيه فهرس قاعدة البيانات بفهرس الكتاب. تشير المؤشرات في قواعد البيانات إلى السجل الذي تبحث عنه في قاعدة البيانات ، تمامًا مثل صفحة فهرس الكتاب التي توجهك إلى الموضوع أو الفصل الذي تريده.





ومع ذلك ، في حين أن فهارس قاعدة البيانات ضرورية للبحث عن البيانات والوصول إليها بشكل سريع وفعال ، إلا أنها تشغل مساحة إضافية للكتابة والذاكرة.





ما هو الفهرس؟

فهارس قاعدة البيانات هي جداول بحث خاصة تتكون من عمودين. العمود الأول هو مفتاح البحث ، والثاني هو مؤشر البيانات. المفاتيح هي القيم التي تريد البحث عنها واستردادها من جدول قاعدة البيانات ، ويقوم المؤشر أو المرجع بتخزين عنوان كتلة القرص في قاعدة البيانات لمفتاح البحث المحدد هذا. يتم فرز الحقول الرئيسية بحيث تسرع عملية استرداد البيانات لجميع استعلاماتك.

لماذا نستخدم فهرسة قاعدة البيانات؟

سأقوم هنا بعرض مؤشرات قاعدة البيانات بطريقة مبسطة. لنفترض أن لديك جدول قاعدة بيانات للموظفين الثمانية العاملين في شركة ، وتريد البحث في المعلومات عن آخر إدخال بالجدول. الآن ، للعثور على الإدخال السابق ، تحتاج إلى البحث في كل صف في قاعدة البيانات.



ومع ذلك ، افترض أنك قمت بفرز الجدول أبجديًا بناءً على الاسم الأول للموظفين. لذلك ، تستند مفاتيح الفهرسة هنا على عمود الاسم. في هذه الحالة ، إذا بحثت في الإدخال الأخير ، زاك ، يمكنك القفز إلى منتصف الجدول وتحديد ما إذا كان إدخالنا يأتي قبل العمود أو بعده.

كما تعلم ، سيأتي بعد الصف الأوسط ، ويمكنك مرة أخرى تقسيم الصفوف بعد الصف الأوسط إلى النصف وإجراء مقارنة مماثلة. بهذه الطريقة ، لن تحتاج إلى اجتياز كل صف للعثور على الإدخال الأخير.





إذا كان لدى الشركة مليون موظف وكان الإدخال الأخير هو Zack ، فسيتعين عليك البحث في 50000 صف للعثور على اسمه. بينما ، باستخدام الفهرسة الأبجدية ، يمكنك القيام بذلك في بضع خطوات. يمكنك الآن تخيل مدى سرعة البحث عن البيانات والوصول إليها مع فهرسة قاعدة البيانات.

متعلق ب: 13 من أهم أوامر SQL يجب على أي مبرمج معرفتها





طرق تنظيم الملفات المختلفة لفهارس قواعد البيانات

تعتمد الفهرسة بشكل كبير على آلية تنظيم الملفات المستخدمة. عادة ، هناك نوعان من طرق تنظيم الملفات المستخدمة في فهرسة قاعدة البيانات لتخزين البيانات. تمت مناقشتها أدناه:

1. ملف الفهرس المطلوب: هذه هي الطريقة التقليدية لتخزين بيانات الفهرس. في هذه الطريقة ، يتم فرز القيم الأساسية بترتيب معين. يمكن تخزين البيانات في ملف فهرس مرتب بطريقتين.

  • مؤشر متناثر: في هذا النوع من الفهرسة ، يتم إنشاء مُدخل فهرس لكل سجل.
  • مؤشر كثيف: في الفهرسة الكثيفة ، يتم إنشاء مُدخل فهرس لبعض السجلات. للعثور على سجل في هذه الطريقة ، عليك أولاً العثور على أهم قيمة مفتاح بحث من إدخالات الفهرس التي تقل عن أو تساوي قيمة مفتاح البحث التي تبحث عنها.

2. تنظيم ملف الهاش: في طريقة تنظيم الملف هذه ، تحدد دالة التجزئة الموقع أو كتلة القرص حيث يتم تخزين السجل.

أنواع فهرسة قواعد البيانات

توجد بشكل عام ثلاث طرق لفهرسة قاعدة البيانات. هم انهم:

  • الفهرسة العنقودية
  • الفهرسة غير العنقودية
  • فهرسة متعددة المستويات

1. الفهرسة العنقودية

في الفهرسة العنقودية ، يمكن لملف واحد تخزين أكثر من سجلي بيانات. يحتفظ النظام بالبيانات الفعلية في فهرسة مجمعة بدلاً من المؤشرات. البحث فعال من حيث التكلفة مع الفهرسة العنقودية حيث أنه يخزن جميع البيانات ذات الصلة في نفس المكان.

لم يتم اكتشاف القرص الصلب الخارجي في نظام التشغيل windows 7

يستخدم فهرس المجموعات ملفات البيانات المرتبة لتعريف نفسه. أيضًا ، يعد الانضمام إلى جداول قاعدة بيانات متعددة أمرًا شائعًا جدًا مع هذا النوع من الفهرسة.

من الممكن أيضًا إنشاء فهرس استنادًا إلى أعمدة غير أساسية ليست فريدة لكل مفتاح. في مثل هذه الحالات ، تقوم بدمج أعمدة متعددة لتشكيل القيم الأساسية الفريدة للفهارس المجمعة.

لذلك ، باختصار ، فهارس التجميع هي المكان الذي يتم فيه تجميع أنواع بيانات مماثلة ويتم إنشاء فهارس لها.

مثال: لنفترض أن هناك شركة لديها أكثر من 1000 موظف في 10 أقسام مختلفة. في هذه الحالة ، يجب على الشركة إنشاء فهرسة المجموعات في نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) لفهرسة الموظفين الذين يعملون في نفس القسم.

سيتم تعريف كل مجموعة بها موظفين يعملون في نفس القسم على أنها مجموعة واحدة ، وستشير مؤشرات البيانات في المؤشرات إلى المجموعة على أنها كيان كامل.

متعلق ب: ما هي المفاتيح الخارجية في قواعد بيانات SQL؟

2. الفهرسة غير العنقودية

تشير الفهرسة غير العنقودية إلى نوع من الفهرسة حيث يختلف ترتيب صفوف الفهرس عن طريقة تخزين البيانات الأصلية فعليًا. بدلاً من ذلك ، يشير الفهرس غير العنقودي إلى تخزين البيانات في قاعدة البيانات.

مثال: الفهرسة غير العنقودية تشبه الكتاب الذي يحتوي على صفحة محتويات مرتبة. هنا ، مؤشر البيانات أو المرجع هو صفحة المحتويات المرتبة التي يتم فرزها أبجديًا ، والبيانات الفعلية هي المعلومات الموجودة على صفحات الكتاب. لا تخزن صفحة المحتويات المعلومات الموجودة على صفحات الكتاب بترتيبها.

3. فهرسة متعددة المستويات

تُستخدم الفهرسة متعددة المستويات عندما يكون عدد المؤشرات مرتفعًا جدًا ، ولا يمكنها تخزين الفهرس الأساسي في الذاكرة الرئيسية. كما تعلم ، تشتمل مؤشرات قاعدة البيانات على مفاتيح البحث ومؤشرات البيانات. عندما يزداد حجم قاعدة البيانات ، يزداد عدد المؤشرات أيضًا.

ومع ذلك ، لضمان عملية البحث السريع ، يلزم الاحتفاظ بسجلات الفهرس في الذاكرة. إذا تم استخدام فهرس أحادي المستوى عندما يكون رقم الفهرس مرتفعًا ، فمن غير المرجح أن يخزن هذا الفهرس في الذاكرة بسبب حجمه وتعدد وصوله.

هذا هو المكان الذي تلعب فيه الفهرسة متعددة المستويات. تقسم هذه التقنية المؤشر أحادي المستوى إلى عدة كتل أصغر. بعد الانهيار ، تصبح كتلة المستوى الخارجي صغيرة جدًا بحيث يمكن تخزينها بسهولة في الذاكرة الرئيسية.

متعلق ب: كيفية الاتصال بقاعدة بيانات MySQL باستخدام Java

ما هو تجزئة فهرس SQL؟

عندما لا يتطابق أي ترتيب لصفحات الفهرس مع الترتيب الفعلي في ملف البيانات ، يتسبب ذلك في تجزئة فهرس SQL. في البداية ، توجد جميع فهارس SQL خالية من التجزئة ، ولكن عند استخدام قاعدة البيانات (إدراج / حذف / تعديل البيانات) بشكل متكرر ، فقد يتسبب ذلك في حدوث تجزئة.

بصرف النظر عن تجزئة قاعدة البيانات ، يمكن أن تواجه قاعدة البيانات أيضًا مشكلات حيوية أخرى مثل تلف قاعدة البيانات. يمكن أن يؤدي إلى فقدان البيانات وإتلاف موقع الويب. إذا كنت تتعامل مع موقع الويب الخاص بك ، فقد يكون ذلك بمثابة ضربة قاتلة لك.

يشارك يشارك سقسقة بريد الالكتروني تلف بيانات خادم SQL؟ حاول استعادته باستخدام SQL Recovery Toolbox

يساعد Recovery Toolbox لـ SQL Server على إصلاح ملفات MDF التالفة لخادم MS SQL لجميع الإصدارات.

كم هو سعر كاميرا ps4
اقرأ التالي مواضيع ذات صلة
  • برمجة
  • SQL
  • تحليل البيانات
  • قاعدة البيانات
نبذة عن الكاتب زاهد باول(16 مقالة منشورة)

زاهد باول مهندس كمبيوتر تخلى عن البرمجة ليبدأ الكتابة! إلى جانب ذلك ، فهو مسوق رقمي ، ومتحمس للتكنولوجيا ، وخبير SaaS ، وقارئ ، ومتابع حريص لاتجاهات البرمجيات. غالبًا ما تجده يهز نوادي وسط المدينة بجيتاره أو يتفقد الغوص في قاع المحيط.

المزيد من Zadhid A. Powell

اشترك في نشرتنا الإخبارية

انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!

انقر هنا للاشتراك