قواعد البيانات PDF

‫وزارة التعليم العالي‬ ‫المعهد العالي للتسويق والتجارة‬ ‫ونظم المعلومات‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪Databases‬‬ ‫د‪ /‬مريم سامى محمد‬ ‫دكتوراه فى علوم الحاسب‬ ‫مدرس بالمعهد...

‫وزارة التعليم العالي‬ ‫المعهد العالي للتسويق والتجارة‬ ‫ونظم المعلومات‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪Databases‬‬ ‫د‪ /‬مريم سامى محمد‬ ‫دكتوراه فى علوم الحاسب‬ ‫مدرس بالمعهد العالى للتسويق والتجارة ونظم المعلومات‬ ‫‪2024-2025‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫المحتويات‬ ‫‪4‬‬ ‫مقدمة‬ ‫‪6‬‬ ‫الفصل األول‪ :‬مقدمة فى قواعد البيانات‬ ‫‪8‬‬ ‫مفاهيم قواعد البيانات‬ ‫‪14‬‬ ‫تطور أنظمة قواعد البيانات‬ ‫‪20‬‬ ‫أنواع قواعد البيانات‬ ‫‪39‬‬ ‫دور قواعد البيانات فى دعم تطبيقات االنترنت والتجارة االلكترونية‬ ‫‪43‬‬ ‫الفصل الثانى‪ :‬بناء قواعد البيانات‬ ‫نظم إدارة قواعد البيانات ‪Database management systems‬‬ ‫‪45‬‬ ‫)‪(DBMS‬‬ ‫‪50‬‬ ‫مكونات نظم إدارة قواعد البيانات ‪DBMS components‬‬ ‫‪60‬‬ ‫بناء نظم إدارة قواعد البيانات ‪DBMS Architecture‬‬ ‫‪67‬‬ ‫الفصل الثالث‪ :‬نمذجة البيانات ‪Data Modeling‬‬ ‫نموذج عالقة الكيانات ‪Entity-Relationship Diagram‬‬ ‫‪69‬‬ ‫)‪(ERD‬‬ ‫‪76‬‬ ‫العالقات بين الكيانات ‪Relationships‬‬ ‫‪92‬‬ ‫مثال على إنشاء نموذج ‪ERD‬‬ ‫‪96‬‬ ‫الفصل الرابع‪ :‬قواعد البيانات العالقية ‪Relational DB‬‬ ‫‪98‬‬ ‫مفاهيم قواعد البيانات العالقية‬ ‫‪2‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪109‬‬ ‫تحويل نموذج )‪ (ERD‬إلى مخططات العالقات ‪DB schema‬‬ ‫‪121‬‬ ‫الفصل الخامس‪ :‬لغة االستعالمات الهيكلية ‪SQL‬‬ ‫‪123‬‬ ‫أساسيات لغة ‪SQL‬‬ ‫‪129‬‬ ‫أوامر ‪ SQL‬للتعامل مع قاعدة البيانات‬ ‫‪131‬‬ ‫أوامر ‪ SQL‬للتعامل مع الجداول‬ ‫‪182‬‬ ‫الفصل السادس‪ :‬تطبيع قواعد البيانات ‪Normalization‬‬ ‫‪184‬‬ ‫مفهوم تطبيع قواعد البيانات‬ ‫‪186‬‬ ‫أشكال تطبيع قواعد البيانات‬ ‫‪192‬‬ ‫المراجع‬ ‫‪3‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫مقدمة‪:‬‬ ‫قواعد البيانات هي مجموعات منظمة من البيانات التي تتيح تخزين‬ ‫واسترجاع وإدارة المعلومات بشكل فعال‪.‬في جوهرها‪ ،‬تقوم قواعد البيانات‬ ‫بتنظيم البيانات بطريقة تسمح بالوصول إليها وتحديثها وتحليلها بسهولة‪،‬‬ ‫وهو أمر بالغ األهمية لمختلف الصناعات والتطبيقات‪.‬مع صعود التحول‬ ‫الرقمي‪ ،‬تعتمد الشركات اليوم بشكل كبير على قواعد البيانات لتبسيط‬ ‫العمليات‪ ،‬وتعزيز اتخاذ الق اررات‪ ،‬والحفاظ على ميزة تنافسية‪.‬من إدارة‬ ‫العمالء إلى تتبع المعامالت المالية‪ ،‬تعد قواعد البيانات العمود الفقري‬ ‫للبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات في أي مؤسسة حديثة‪.‬‬ ‫في بيئة األعمال‪ ،‬ال غنى عن قواعد البيانات لتحسين الكفاءة التشغيلية‪.‬‬ ‫فهي تُمكن الشركات من أتمتة العمليات وتقليل التكرار وضمان سالمة‬ ‫البيانات‪.‬من خالل استخدام قواعد البيانات‪ ،‬يمكن للشركات مركزية‬ ‫بياناتها‪ ،‬مما ُيحسن التعاون ويتيح الوصول الفوري إلى المعلومات‬ ‫التجارية الحيوية‪.‬سواء كان األمر يتعلق بتتبع المخزون أو إدارة عالقات‬ ‫‪4‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫حيويا في‬ ‫ً‬ ‫دور‬ ‫العمالء أو معالجة المعامالت‪ ،‬تلعب قواعد البيانات ًا‬ ‫ضمان أداء هذه المهام بدقة وكفاءة‪.‬‬ ‫عالوة على ذلك‪ ،‬في االقتصاد القائم على البيانات اليوم‪ ،‬تستفيد الشركات‬ ‫من قواعد البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ‪.‬من خالل تحليالت‬ ‫البيانات المتقدمة‪ ،‬يمكن للشركات تحليل مجموعات البيانات الكبيرة‬ ‫الكتشاف االتجاهات وتحسين استراتيجيات التسويق وتعزيز رضا‬ ‫أيضا‬ ‫العمالء‪.‬وهذا يجعل من قواعد البيانات ليس فقط حالً للتخزين‪ ،‬بل ً‬ ‫أداة استراتيجية تدفع الذكاء التجاري واالبتكار‪.‬ونتيجة لذلك‪ ،‬أصبح القدرة‬ ‫على إدارة وتحليل البيانات من خالل قواعد البيانات أحد العوامل‬ ‫األساسية التي تميز الشركات الناجحة في السوق التنافسية اليوم‪.‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫الفصل األول‬ ‫مقدمة فى قواعد البيانات ‪Databases‬‬ ‫فى نهاية هذا الفصل تتحقق األهداف التعليمية اآلتية‪:‬‬ ‫‪.1‬يشرح مفاهيم قواعد البيانات‬ ‫‪.2‬يناقش أهمية قواعد البيانات في التطورات التكنولوجية الحديثة‪.‬‬ ‫‪.3‬يعرف تطور أنظمة قواعد البيانات‬ ‫‪.4‬يقارن بين أنواع قواعد البيانات‬ ‫‪.5‬يشرح دور قواعد البيانات فى دعم تطبيقات االنترنت والتجارة‬ ‫االلكترونية‬ ‫‪6‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫يتناول هذا الفصل الموضوعات التالية‪:‬‬ ‫ مفاهيم قواعد البيانات‬ ‫ تطور أنظمة قواعد البيانات‬ ‫ أنواع قواعد البيانات‬ ‫ دور قواعد البيانات فى دعم تطبيقات االنترنت والتجارة‬ ‫االلكترونية‬ ‫‪7‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ 1-1‬مفاهيم قواعد البيانات‪:‬‬ ‫▪ البيانات والمعلومات ‪Data vs Information‬‬ ‫البيانات ‪:Data‬‬ ‫البيانات هي الحقائق واألرقام الخام غير المعالجة التي تفتقر إلى‬ ‫قاما‪ ،‬كلمات‪ ،‬قياسات‪ ،‬ومالحظات‪.‬‬‫السياق‪.‬قد تشمل أر ً‬ ‫مثل‪ 10" ،"2024-09-19" :‬درجات مئوية"‪" ،‬نيويورك"‪.‬‬ ‫أنواع البيانات‪:‬‬ ‫خزن ً‬ ‫غالبا في قواعد البيانات‬ ‫ البيانات المنظمة‪ :‬منظمة وتُ ّ‬ ‫(مثل الجداول وجداول البيانات)‪.‬‬ ‫ البيانات غير المنظمة‪ :‬تفتقر إلى تنسيق محدد مسبًقا (مثل‬ ‫رسائل البريد اإللكتروني ومحتوى وسائل التواصل‬ ‫االجتماعي)‪.‬‬ ‫ البيانات شبه المنظمة‪ :‬ال تتناسب بدقة مع الجداول (مثل‬ ‫‪.)JSON ،XML‬‬ ‫‪8‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫المعلومات ‪:Information‬‬ ‫المعلومات هي البيانات التي تمت معالجتها أو تنظيمها أو عرضها‬ ‫لتكون ذات معنى وفائدة‪.‬توفر سياًقا وأهمية وهدًفا‪.‬‬ ‫مثل‪" :‬درجة الح اررة في نيويورك بتاريخ ‪ 2024-09-19‬كانت ‪10‬‬ ‫درجات مئوية‪".‬‬ ‫الفرق بين البيانات والمعلومات‪:‬‬ ‫‪ -‬البيانات الخام مقابل المعلومات المفيدة‪ :‬البيانات هي المدخالت‪،‬‬ ‫بينما المعلومات هي المخرجات بعد المعالجة‪.‬‬ ‫‪ -‬المعلومات تُساعد في اتخاذ الق اررات‪.‬‬ ‫قواعد البيانات ‪:Databases‬‬ ‫قاعدة البيانات هي أداة لتجميع المعلومات وتنظيمها وإدارتها‪.‬يمكن‬ ‫لقواعد البيانات تخزين المعلومات حول األشخاص أو المنتجات أو‬ ‫الطلبات أو أي شيء آخر‪.‬يتم تخزين البيانات في قاعدة البيانات بشكل‬ ‫فعال‪.‬‬ ‫منظم ومهيكل‪ ،‬مما يسمح بالبحث عنها وتعديلها بشكل ّ‬ ‫‪9‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫تظهر العديد من المشاكل كلما زاد حجم البيانات المخزنة فى شكل قائمة‪،‬‬ ‫تبدأ حاالت عدم التناسق والتكرار في الظهور بين البيانات‪.‬يصبح من‬ ‫الصعب فهم البيانات في نموذج القائمة‪ ،‬كما تكون طرق البحث عن‬ ‫المجموعات الفرعية للبيانات أو سحبها للمراجعة محدودة‪.‬وبمجرد ظهور‬ ‫تلك المشاكل‪ ،‬يكون من األفضل نقل البيانات إلى قاعدة بيانات تم‬ ‫إنشاؤها بواسطة نظام إدارة قاعدة البيانات (‪ ،)DBMS‬مثل ‪.Access‬‬ ‫تمتلك قاعدة البيانات الخصائص الضمنية التالية‪:‬‬ ‫أحيانا‬ ‫ تمثل قاعدة البيانات بعض جوانب العالم الحقيقي‪ ،‬وتسمى ً‬ ‫"العالم المصغر" (‪.)UoD – Universe of Domain‬يتم‬ ‫عكس التغييرات التي تحدث في العالم المصغر في قاعدة‬ ‫البيانات‪.‬‬ ‫منطقيا من البيانات التي‬ ‫ً‬ ‫ قاعدة البيانات هي مجموعة متماسكة‬ ‫لها معنى جوهري‪.‬ال يمكن اإلشارة إلى مجموعة عشوائية من‬ ‫البيانات بشكل صحيح على أنها قاعدة بيانات‪.‬‬ ‫ تم تصميم قاعدة البيانات وبناؤها وملؤها بالبيانات لهدف معين‪.‬‬ ‫لديها مجموعة محددة من المستخدمين وتطبيقات محددة مسبًقا‬ ‫يهتم‬ ‫‪10‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫ بمعنى آخر‪ ،‬قاعدة البيانات لديها مصدر يتم منه استخراج‬ ‫البيانات‪ ،‬وتفاعل معين مع األحداث في العالم الحقيقي‪،‬‬ ‫وجمهور يهتم بمحتوياتها بشكل فعال‪.‬قد يقوم المستخدمون‬ ‫النهائيون لقاعدة البيانات بإجراء معامالت تجارية (على سبيل‬ ‫المثال‪ ،‬يقوم عميل بشراء كاميرا) أو قد تحدث أحداث (على‬ ‫سبيل المثال‪ ،‬موظف يرزق بطفل) تؤدي إلى تغيير المعلومات‬ ‫في قاعدة البيانات‪.‬لكي تكون قاعدة البيانات دقيقة وموثوقة في‬ ‫حقيقيا للعالم المصغر‬ ‫ً‬ ‫انعكاسا‬ ‫ً‬ ‫جميع األوقات‪ ،‬يجب أن تكون‬ ‫الذي تمثله؛ لذلك يجب أن تنعكس التغييرات في قاعدة البيانات‬ ‫في أسرع وقت ممكن‪.‬‬ ‫يمكن أن تكون قاعدة البيانات بأي حجم أو تعقيد‪.‬على سبيل المثال‪،‬‬ ‫قد تتكون قائمة األسماء والعناوين المشار إليها سابًقا من بضع مئات‬ ‫من السجالت‪ ،‬كل منها ذات هيكل بسيط‪.‬من ناحية أخرى‪ ،‬قد يحتوي‬ ‫الفهرس المحوسب لمكتبة كبيرة على نصف مليون كتاب بمدخالت‬ ‫منظمة تحت فئات مختلفة حسب اسم المؤلف الرئيسي‪ ،‬أو الموضوع‪،‬‬ ‫أبجديا‪.‬‬ ‫ً‬ ‫أو عنوان الكتاب حيث يتم تنظيم كل فئة‬ ‫‪11‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫يمكن أن يتم إدارة قاعدة بيانات ذات حجم وتعقيد أكبر بواسطة شركة‬ ‫تواصل اجتماعي مثل فيسبوك‪ ،‬والتي لديها أكثر من مليار مستخدم‪.‬‬ ‫يجب على قاعدة البيانات االحتفاظ بمعلومات حول المستخدمين‬ ‫المرتبطين ببعضهم كأصدقاء‪ ،‬والمنشورات الخاصة بكل مستخدم‪،‬‬ ‫والمستخدمين المسموح لهم برؤية كل منشور‪ ،‬وكميات هائلة من األنواع‬ ‫األخرى من المعلومات الالزمة للتشغيل السليم لموقع الويب الخاص بهم‪.‬‬ ‫بالنسبة لمثل هذه المواقع‪ ،‬هناك حاجة إلى عدد كبير من قواعد البيانات‬ ‫لتتبع المعلومات المتغيرة باستمرار المطلوبة من قبل موقع التواصل‬ ‫االجتماعي‪.‬‬ ‫مثال على قاعدة بيانات تجارية كبيرة هو موقع ‪ Amazon.com‬تحتوي‬ ‫على بيانات ألكثر من ‪ 60‬مليون مستخدم نشط‪ ،‬وماليين من الكتب‬ ‫واألقراص المدمجة )‪ (CDs‬والفيديوهات وأقراص الـ ‪ DVDs‬واأللعاب‬ ‫واإللكترونيات والمالبس وغيرها من العناصر‪.‬تشغل قاعدة البيانات أكثر‬ ‫من ‪ 42‬تيرابايت (التيرابايت هو ‪ 12^10‬بايت من التخزين) ويتم تخزينها‬ ‫على مئات أجهزة الحاسوب (تُسمى الخوادم)‪.‬يقوم ماليين الزوار‬ ‫يوميا واستخدام قاعدة البيانات إلجراء‬ ‫بالوصول إلى ‪ً Amazon.com‬‬ ‫عمليات الشراء‪.‬يتم تحديث قاعدة البيانات باستمرار مع إضافة كتب‬ ‫‪12‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫جديدة وعناصر أخرى إلى المخزون‪ ،‬ويتم تحديث كميات المخزون مع‬ ‫إتمام عمليات الشراء‪.‬‬ ‫مفاهيم قواعد البيانات األساسية‪:‬‬ ‫ الكيان ‪ :Entity‬كائن أو مفهوم (على سبيل المثال‪ ،‬طالب‪ ،‬دورة‬ ‫تدريبية)‬ ‫ السمة ‪ :Attribute‬سمة الكيان (على سبيل المثال‪ ،‬االسم‬ ‫والمعرف)‬ ‫ العالقة ‪ :Relationship‬العالقة بين الكيانات‬ ‫ المخطط ‪ :Schema‬الهيكل المنطقي لقاعدة البيانات‬ ‫‪13‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ 1-2‬تطور أنظمة قواعد البيانات‬ ‫شهدت قواعد البيانات تطو اًر كبي اًر على مدار العقود الماضية‪ ،‬استجاب ًة‬ ‫الحتياجات متزايدة في تخزين البيانات ومعالجتها وإدارتها بشكل فعال‪.‬‬ ‫فيما يلي مراحل تطور قواعد البيانات‪:‬‬ ‫األنظمة القائمة على الملفات (‪:)1950s-1960s‬‬ ‫قبل ظهور قواعد البيانات‪ ،‬كانت البيانات تُخزن في ملفات مسطحة بشكل‬ ‫غير منظم‪.‬كانت هذه األنظمة تعتمد على الملفات العادية بدون بنية‬ ‫محددة أو تنظيم جيد‪.‬‬ ‫‪ -‬العيوب‪:‬‬ ‫‪ o‬تكرار البيانات‪.‬‬ ‫‪ o‬صعوبة في استرجاع البيانات‪.‬‬ ‫‪ o‬افتقار لألمان والتكامل‪.‬‬ ‫قواعد البيانات الهرمية (‪:)1960s-1670s‬‬ ‫ظهرت قواعد البيانات الهرمية كأحد أول األنواع المنظمة لقواعد البيانات‪.‬‬ ‫تمثل البيانات على شكل شجرة‪ ،‬حيث ترتبط كل عقدة (أو كيان) بكيان‬ ‫أعلى منها‪.‬‬ ‫‪14‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ -‬المزايا‪:‬‬ ‫‪ o‬دعم هيكل هرمي ثابت‪.‬‬ ‫‪ o‬أداء جيد في استرجاع البيانات المرتبطة‪.‬‬ ‫‪ -‬العيوب‪:‬‬ ‫‪ o‬بنية صارمة وغير مرنة‪.‬‬ ‫‪ o‬صعوبة في إدارة العالقات المعقدة (مثل العالقات‬ ‫المتعددة)‪.‬‬ ‫قواعد البيانات الشبكية (‪:)1970s‬‬ ‫ظهرت قواعد البيانات الشبكية كتحسين لقواعد البيانات الهرمية‪ ،‬حيث‬ ‫تسمح بوجود عالقات أكثر تعقيداً بين الكيانات‪.‬‬ ‫‪ -‬المزايا‪:‬‬ ‫‪ o‬إمكانية وجود عالقات متعددة بين الكيانات‪.‬‬ ‫‪ o‬تحسين في سرعة استرجاع البيانات‪.‬‬ ‫‪ -‬العيوب‪:‬‬ ‫‪ o‬بنية معقدة‪.‬‬ ‫‪ o‬صعوبة في التصميم والصيانة‪.‬‬ ‫‪15‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ -‬قواعد البيانات الشبكية (‪ :)Network Databases‬أكثر مرونة‬ ‫من النماذج الهرمية‪ ،‬وتدعم عالقات متعددة (‪many-to-‬‬ ‫‪.)many‬‬ ‫أنظمة قواعد البيانات العالئقية ‪Relational Database -‬‬ ‫‪:)1970s-1980s( Systems‬‬ ‫تم تطوير نموذج قواعد البيانات العالئقية بواسطة إدجار كود ‪(E.F.‬‬ ‫)‪Codd‬في عام ‪.1970‬في هذا النموذج‪ ،‬يتم تخزين البيانات في‬ ‫جداول تحتوي على صفوف وأعمدة‪ ،‬والعالقات بين البيانات تعتمد على‬ ‫المفاتيح األساسية واألجنبية‪.‬واستخدام لغة ‪ SQL‬كلغة استعالم‪.‬أمثلة‬ ‫مشهورة‪ :‬أوراكل ‪.PostgreSQL ،MySQL ،Oracle‬‬ ‫‪ -‬المزايا‪:‬‬ ‫‪ o‬سهولة الفهم والتصميم‪.‬‬ ‫‪ o‬مرونة في التعامل مع البيانات المتغيرة‪.‬‬ ‫‪ o‬دعم لغات مثل ‪ SQL‬السترجاع البيانات‪.‬‬ ‫‪ -‬العيوب‪:‬‬ ‫‪ o‬أداء أقل في التعامل مع البيانات غير المهيكلة أو‬ ‫المعقدة‪.‬‬ ‫‪16‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫قواعد البيانات الكائنية (‪:)1990s‬‬ ‫‪ -‬قواعد البيانات الكائنية تدمج بين مفاهيم قواعد البيانات‬ ‫العالئقية ومفاهيم البرمجة الكائنية (‪ ،)OOP‬حيث تمثل‬ ‫البيانات ككائنات لها خصائص وسلوكيات‪.‬ويتم تخزين‬ ‫البيانات في كائنات بدالً من الجداول‪.‬‬ ‫‪ -‬المزايا‪:‬‬ ‫‪ o‬دعم الكائنات والبيانات المعقدة‪.‬‬ ‫‪ o‬تكامل مع لغات البرمجة الكائنية‪.‬‬ ‫‪ -‬العيوب‪:‬‬ ‫‪ o‬صعوبة في التعلم والتنفيذ مقارنة بقواعد البيانات‬ ‫العالئقية‪.‬‬ ‫قواعد البيانات الموزعة (‪:)s2000‬‬ ‫مع زيادة حجم البيانات وتوزيعها عبر مواقع جغرافية متعددة‪ ،‬ظهرت‬ ‫قواعد البيانات الموزعة‪.‬في هذه األنظمة‪ ،‬يتم توزيع البيانات عبر عدة‬ ‫خوادم‪ ،‬مما يسمح بإمكانية التوسع واألداء العالي‪.‬‬ ‫‪17‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ -‬المزايا‪:‬‬ ‫‪ o‬قابلية التوسع‪.‬‬ ‫‪ o‬تحسين األداء وزيادة التوافر‪.‬‬ ‫‪ -‬العيوب‪:‬‬ ‫‪ o‬تعقيد في إدارة البيانات الموزعة وضمان التناسق‪.‬‬ ‫قواعد البيانات ‪(2010s) NoSQL‬‬ ‫ظهرت قواعد البيانات ‪ NoSQL‬لتلبية الحاجة إلى تخزين البيانات غير‬ ‫المنظمة (مثل النصوص‪ ،‬الصور‪ ،‬الفيديوهات) ومعالجة البيانات الكبيرة‬ ‫في تطبيقات الويب الضخمة مثل فيسبوك وأمازون‪.‬‬ ‫‪ -‬المزايا‪:‬‬ ‫دعم البيانات غير المهيكلة‪.‬‬ ‫‪o‬‬ ‫قابلية التوسع بشكل أفقي‪.‬‬ ‫‪o‬‬ ‫أداء عالي مع البيانات الكبيرة‪.‬‬ ‫‪o‬‬ ‫العيوب‪:‬‬ ‫ ‬ ‫عدم دعم العالقات المعقدة مثل قواعد البيانات‬ ‫‪o‬‬ ‫العالئقية‪.‬‬ ‫افتقار لبعض المعايير القياسية مثل‪SQL.‬‬ ‫‪o‬‬ ‫‪18‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫قواعد البيانات السحابية والبيانات الضخمة )‪(Big Data‬‬ ‫)‪:(2020s‬‬ ‫مع التحول إلى التخزين السحابي وزيادة البيانات الضخمة‪ ،‬تعتمد‬ ‫الشركات بشكل متزايد على قواعد البيانات السحابية التي تدير كميات‬ ‫هائلة من البيانات عبر اإلنترنت‪.‬تعتمد هذه األنظمة على تقنيات مثل‬ ‫‪ Hadoop‬و‪ Spark‬لتحليل ومعالجة البيانات الضخمة‪.‬‬ ‫‪-‬المزايا‪:‬‬ ‫‪ o‬مرونة كبيرة في التخزين والوصول‪.‬‬ ‫‪ o‬دعم البيانات الضخمة والتحليالت المتقدمة‪.‬‬ ‫‪ o‬تكاليف أقل مقارنة باألنظمة التقليدية‪.‬‬ ‫‪-‬العيوب‪:‬‬ ‫‪ o‬قد تكون هناك مشكالت تتعلق باألمان والخصوصية‪.‬‬ ‫‪19‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ 1-3‬أنواع قواعد البيانات ‪Database types‬‬ ‫▪ قواعد البيانات العالئقية ‪(Relational Databases -‬‬ ‫)‪RDBMS‬‬ ‫تخزن البيانات في جداول )‪ (tables‬حيث يتكون كل جدول من صفوف‬ ‫)‪ (rows‬وأعمدة (‪.)columns‬تُنظم البيانات عادةً في هياكل وعالقات‬ ‫جيدا‪.‬تُخزن البيانات بتنسيق منظم باستخدام المخططات‬ ‫محددة ً‬ ‫(‪.)schemas‬وتستخدم ‪( SQL‬لغة االستعالمات الهيكلية) لالستعالم‬ ‫وإدارة البيانات‪.‬وتستخدم مثالً فى األنظمة المالية‪ ،‬منصات التجارة‬ ‫اإللكترونية‪ ،‬إدارة عالقات العمالء)‪ ، (CRM‬وأنظمة تخطيط موارد‬ ‫المؤسسات )‪ (ERP‬والتطبيقات المؤسسية‪.‬‬ ‫أمثلة‪:‬‬ ‫‪ : MySQL‬قاعدة بيانات عالئقية مفتوحة المصدر تستخدم على‬ ‫ ‬ ‫نطاق واسع في تطوير الويب‪.‬‬ ‫‪ : Oracle‬قاعدة بيانات عالئقية تجارية معروفة بقوتها وقابليتها‬ ‫ ‬ ‫للتوسع‪.‬‬ ‫‪ : PostgreSQL‬قاعدة بيانات عالئقية مفتوحة المصدر معروفة‬ ‫ ‬ ‫بدعمها لالستعالمات المعقدة وتوسعها‪.‬‬ ‫‪20‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫معامالت قاعدة البيانات ‪: Transactions‬‬ ‫هي العملية أو العمليات التي تتم على جدول أو عدة عدة جداول‬ ‫وتعتمد على بعضها و يتم إجراؤها في قاعدة بيانات ‪ ،‬مثل إنشاء‬ ‫سجل أو عدة سجالت أو تحديث بيانات سجل أو مجموعة سجالت‪.‬‬ ‫فثالً لو أن نظام مدرسي عند تسجيل طالب جديد في جدول الطالب‬ ‫يتم ايضاً انشاء مستخدم لهذا الطالب (انشاء سجل في جدول‬ ‫المستخدمين) باإلضافة إلى إدخال البيانات المالية للطالب (رسوم‬ ‫دراسية ‪ ،‬مواعيد استحقاقها وما إلى ذلك) فمن األولى هنا أن تتم‬ ‫العمليتان في ‪ transaction‬واحد وذلك لنضمن أن كافة العمليات‬ ‫قد نجحت جميعها وفي حال تمت العملية األولى مثالً (اضافة‬ ‫الطالب الى جدول الطالب) ولكن فشلت عملية انشاء المستخدم‬ ‫لسبب ما أو عملية تقييد المبالغ ‪ ،‬فهنا سيتم الغاء عملية تسجيل‬ ‫الطالب ايضاً‪ ،‬فنحن ال نريد هنا فقط عملية تخزين بيانات الطالب‬ ‫بل نريد كل العمليات أن تتم مرة واحدة وككتلة واحدة‪.‬‬ ‫التغييرات في قاعدة البيانات يجب أن يتم إجراؤها بعناية لضمان‬ ‫سالمة البيانات‪ ،‬فيعد تطبيق خصائص ‪ ACID‬على كل تعديل هو‬ ‫أفضل نهج يمكن اتباعة لتحقيق أفضل النتائج‪.‬‬ ‫‪21‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫تلتزم قواعد البيانات بخصائص ال ‪( ACID‬شكل ‪ )1-1‬وهي‬ ‫مجموعة من المعايير والمبادئ األساسية التي تضمن معالجة‬ ‫العمليات في المعامالت (‪ )Transactions‬التي تجري في قاعدة‬ ‫البيانات بشكل موثوق‪.‬وبذلك فإننا سنحصل على قواعد بيانات آمنة‬ ‫ومستقرة و ذات قدر كبير من التكاملية لتخدم األغراض التي‬ ‫استخدمت ألجلها بأفضل طريقة ممكنة‪.‬فمن المؤكد أن قاعدة‬ ‫البيانات التي تحتوي على بيانات تالفة تمثل مشكالت كبيرة قد تكون‬ ‫كلفتها باهضة ‪.‬إذ تعتبر المخزن والسجل الذي تستند عليه‬ ‫المؤسسات والمشاريع في تعامالتها اليومية وفي قياس النتائج‬ ‫واستخالص التقارير بجميع أنواعها‪.‬هذه الخصائص تضمن أن‬ ‫العمليات على البيانات تتم بشكل موثوق وتحتفظ بسالمتها حتى في‬ ‫حاالت األخطاء أو األعطال‪.‬ويشير المصطلح ) ‪ (ACID‬للحروف‬ ‫األولى من‪:‬‬ ‫‪- Atomicity‬‬ ‫‪- Consistency‬‬ ‫‪- Isolation‬‬ ‫‪- Durability‬‬ ‫‪22‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫شكل (‪ - )1-1‬خصائص ‪ ACID‬في نظم إدارة قواعد البيانات‬ ‫الذرية (‪:)Atomicity‬‬ ‫ويقصد بها مكون غير قابل للتجزئة ‪ ،‬وفي قواعد البيانات تعني أن كل‬ ‫عملية قاعدة بيانات تتم بشكل كامل أو ال تتم على اإلطالق‪.‬إذا كان‬ ‫هناك عملية تتضمن عدة خطوات‪ ،‬فإن جميع هذه الخطوات يجب أن‬ ‫معا أو يتم التراجع عن كل خطوة إذا فشلت أي منها‪.‬ويحدث ذلك‬ ‫تنجح ً‬ ‫‪23‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫كثي اًر في العمليات المترابطة مع بعضها فمثالً في التعامالت المالية لو‬ ‫اننا نتحدث عن عملية شراء في متجر إلكتروني وتم انشاء الطلب بنجاح‬ ‫ولكن عند عملية الدفع حدث خطأ ما أدى إلى فشل تحويل أو تقييد‬ ‫المبلغ فهنا سيتم إلغاء الطلب‪.‬وهو إجراء بالغ األهمية يهدف لمنع‬ ‫األخطاء والمشاكل التي قد تنتج من إنشاء حاالت غير المكتملة أو تم‬ ‫فيها إنهاء المعاملة جز ًئيا‪.‬هذا يضمن أن قاعدة البيانات ال تبقى في‬ ‫حالة غير متسقة بسبب عملية غير مكتملة‪.‬‬ ‫ال تساق (‪:)Consistency‬‬ ‫تعني أن كل عملية على قاعدة البيانات يجب أن تحول قاعدة البيانات‬ ‫من حالة متسقة إلى حالة متسقة أخرى‪.‬يتأكد هذا المعيار من أن البيانات‬ ‫المدخلة أو المعدلة صحيحة وسليمة ومطابقة للشروط وصالحة‬ ‫لالستخدام‪ ،‬ما لم سيتم إلغاء العملية أو مجموعة العمليات‪.‬ويتضمن‬ ‫االتساق الحفاظ على القواعد والعالقات المضمنة في قاعدة البيانات‪.‬أي‬ ‫أن البيانات يجب أن تكون مطابقة للشروط والضوابط المحددة في قاعدة‬ ‫البيانات فمثالً لو أن هناك عملية تحدث في نظام بنكي وتتضمن هذه‬ ‫العملية سحب مبلغ من حساب عميل ما وإضافته إلى حساب عميل أخر‬ ‫(تحويل من حساب إلى حساب) فلو أن المبلغ المتوفر في حساب العميل‬ ‫‪24‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫األول أقل من المبلغ المراد تحويله فمن األولى أن ال تتم العمليتان‬ ‫بسبب عدم توفر الرصيد الكافي وفي مثال آخر لو أن المدخالت مثالً‬ ‫ال تطابق نوع الحقل أو إدخال قيم فارغة لحقل مطلوب أو ادخال قيم‬ ‫نصية في حقل رقمي‪.‬‬ ‫مثال‪ :‬لنعتبر أن لدينا متغيرين ‪ x‬و ‪ y‬ويوجد تنفيذ عمليتين متزامنتين‬ ‫‪T1‬و‪ T2‬كما هو موضح بالجدول (‪)1-1‬‬ ‫جدول رقم (‪ – )1-1‬اإلتساق بين عمليتين ‪ T1‬و‪T2‬‬ ‫المعاملة‪.‬‬ ‫وبعد‬ ‫قبل‬ ‫الكلي‬ ‫المجموع‬ ‫على‬ ‫الحفاظ‬ ‫يجب‬ ‫المجموع الكلي قبل تنفيذ المعاملة‪T = 500 + 200 = 700.‬‬ ‫المجموع الكلي بعد تنفيذ المعاملة‪T = 400 + 300 = 700.‬‬ ‫لذلك‪ ،‬تكون قاعدة البيانات متسقة‪.‬يحدث عدم االتساق في حالة اكتمال‬ ‫‪T1‬وفشل ‪ T2.‬ونتيجة لذلك‪ ،‬تكون المعاملة ‪ T‬غير مكتملة‪.‬‬ ‫‪25‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫العزل (‪:)Isolation‬‬ ‫تعني أن العمليات المتزامنة يجب أن تكون منعزلة عن بعضها البعض‪.‬‬ ‫كل عملية يجب أن تكون غير متأثرة بالعمليات األخرى التي تحدث في‬ ‫الوقت نفسه‪ ،‬كما لو كانت تعمل في قاعدة بيانات مستقلة‪.‬هذا يضمن‬ ‫أن العمليات المتزامنة ال تؤدي إلى مشاكل مثل قراءة بيانات غير متسقة‪.‬‬ ‫)‪ (transaction‬تحدث بترتيب مميز دون‬ ‫مما يعني أن كل معاملة‬ ‫حدوث أي معامالت بنفس اللحظة على بيانات معينة قبل انتهاء العملية‬ ‫األولى‪.‬وبعبارات أخرى يهدف العزل من التأكد من أنه لن تتأثر أي‬ ‫عمليات قراءة أو كتابة يتم إجراؤها على قاعدة البيانات بعمليات القراءة‬ ‫والكتابة األخرى للمعامالت (‪ )transactions‬المنفصلة‪ ،‬التي تحدث‬ ‫في نفس قاعدة البيانات‪.‬يتم إنشاء ترتيب عام مع كل معاملة حيث‬ ‫تصطف في طابور لضمان اكتمال المعامالت بالكامل قبل أن تبدأ‬ ‫معاملة أخرى‪.‬‬ ‫‪26‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫مثال‪:‬‬ ‫لنعتبر أن لدينا متغيرين ‪ x‬و ‪ y‬ويوجد تنفيذ عمليتين متزامنتين ‪T‬و ’’‪T‬‬ ‫كما هو موضح بالجدول (‪)2-1‬‬ ‫‪Let X = 500, Y = 500.‬‬ ‫‪Consider two transactions T and T”.‬‬ ‫جدول رقم (‪ – )2-1‬العزل بين عمليتين ‪ T‬و’’‪T‬‬ ‫افترض أن المعاملة ‪ T‬قد تم تنفيذها حتى قراءة )‪ (Y‬ثم بدأت المعاملة‬ ‫''‪ T‬ونتيجة لذلك‪ ،‬يحدث تداخل في العمليات مما يؤدي إلى أن المعاملة‬ ‫''‪ T‬تق أر القيمة الصحيحة لـ ‪ X‬ولكن القيمة غير الصحيحة لـ‪ ، Y‬ويكون‬ ‫المجموع المحسوب بواسطة‪:‬‬ ‫)‪T'': (X + Y = 50,000 + 500 = 50,500‬‬ ‫‪27‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫غير متوافق مع المجموع في نهاية المعاملة‪:‬‬ ‫‪T: X + Y = 50,000 + 450 = 50,450‬‬ ‫يؤدي هذا إلى عدم اتساق قاعدة البيانات بسبب فقدان ‪ 50‬وحدة‪.‬لذلك‪،‬‬ ‫يجب أن تتم المعامالت في عزلة ويجب أن تكون التغييرات مرئية فقط‬ ‫بعد إجرائها في الذاكرة الرئيسية‪.‬‬ ‫الديمومة (‪:)Durability‬‬ ‫تعني أن التغييرات التي تمت على قاعدة البيانات يجب أن تكون دائمة‬ ‫بعد تأكيد العملية )‪ (commit‬حتى في حالة حدوث أعطال أو مشاكل‬ ‫في النظام‪ ،‬يجب أن تبقى التغييرات التي تمت على قاعدة البيانات‬ ‫محفوظة‪.‬‬ ‫معا لضمان أن عمليات قاعدة البيانات تظل‬ ‫تعمل هذه الخصائص ً‬ ‫موثوقة ومتسقة‪ ،‬مما يساعد على الحفاظ على سالمة البيانات وتجنب‬ ‫الفساد أو فقدان المعلومات‪.‬‬ ‫‪28‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫▪ قواعد بيانات‪NoSQL‬‬ ‫تعني”‪ ، “Not Only SQL‬مصممة للتعامل مع البيانات غير‬ ‫المنظمة وشبه المنظمة‪ ،‬قواعد بيانات ‪ NoSQL‬مرنة وقابلة للتوسع‬ ‫محددا مسبًقا مثل قواعد البيانات‬ ‫ً‬ ‫طا‬‫بشكل كبير‪.‬ال تستخدم مخط ً‬ ‫العالئقية‪.‬تم تصميم هذه القواعد للتعامل مع كميات هائلة من البيانات‬ ‫وأنواع البيانات المتنوعة بمرونة عالية وبأداء أسرع في بيئات البيانات‬ ‫الكبيرة )‪ (Big Data‬والتطبيقات الحديثة‪.‬يمكن االستعالم عن قواعد‬ ‫بيانات ‪ NoSQL‬باستخدام واجهات برمجة تطبيقات لغة تعبيرية ولغات‬ ‫استعالم هيكلية إعالنية ولغات نموذجية لالستعالم‪.‬‬ ‫الميزات الرئيسية‪:‬‬ ‫الهيكل غير الثابت )‪ :(Schema-less‬نموذج بيانات مرن‪.‬‬ ‫ ‬ ‫قابلية التوسع )‪ :(Scalability‬مصممة للتوسع األفقي‪.‬‬ ‫ ‬ ‫حسنة ألنواع معينة‬ ‫األداء العالي )‪ُ (High Performance‬م ّ‬ ‫ ‬ ‫من االستعالمات‪.‬‬ ‫‪29‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫أمثلة‪:‬‬ ‫‪ MongoDB‬قاعدة بيانات موجهة للمستندات تستخدم لمرونتها‬ ‫ ‬ ‫وسهولة التوسع‪.‬‬ ‫‪ Redis‬مخزن قيم مفتاحية في الذاكرة معروف بسرعته‪.‬‬ ‫ ‬ ‫‪ Cassandra‬مخزن أعمدة عريضة مناسب للتعامل مع كميات‬ ‫ ‬ ‫كبيرة من البيانات عبر العديد من الخوادم‪.‬‬ ‫حاالت االستخدام‪ :‬منصات وسائل التواصل االجتماعي‪ ،‬تحليالت الوقت‬ ‫الفعلي‪ ،‬نظم إدارة المحتوى‪.‬‬ ‫▪ قواعد البيانات الكائنية ‪(Object-Oriented‬‬ ‫)‪:Databases‬‬ ‫تعتمد قواعد البيانات كائنية التوجه على مفهوم الكائنات‬ ‫المستخدمة في البرمجة الكائنية التوجه )‪. (OOP‬تخزن قواعد البيانات‬ ‫على شكل كائنات تضم كل منها البيانات والوظائف التي تعمل عليها‪.‬‬ ‫تتميز قواعد البيانات كائنية التوجه بتوافق عالي مع لغات البرمجة‬ ‫الكائنية‪ ،‬مما يسهل على المطورين استخدام نفس المفاهيم واألدوات التي‬ ‫يستخدمونها في تطوير البرامج‪.‬كما توفر سهولة في التعامل مع البيانات‬ ‫‪30‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫المعقدة والمتداخلة‪ ،‬مما يجعلها مناسبة لتطبيقات الذكاء االصطناعي‬ ‫ونظم الرسوميات والمحاكاة وتطبيقات الهندسة المعقدة‪.‬باإلضافة إلى‬ ‫ذلك‪ ،‬تتيح هذه القواعد إعادة استخدام الكود والبيانات بشكل فعال‪ ،‬مما‬ ‫يقلل من تكرار الجهود ويعزز من كفاءة التطوير‪.‬تتكامل هذه القواعد‬ ‫بشكل جيد مع لغات تستخدم الكائنات مثل ‪ Java‬و ‪ C++‬و ‪.Python‬‬ ‫تدعم التوريث )‪ ، (inheritance‬التعددية الشكل )‪،(polymorphism‬‬ ‫والتغليف )‪.(encapsulation‬‬ ‫أمثلة‪:‬‬ ‫ ‪ ObjectDB‬قاعدة بيانات كائنية نقية لتطبيقات ‪ Java‬و‬ ‫‪C++‬‬ ‫حاالت االستخدام ‪ :‬التطبيقات الهندسية‪ ،‬أنظمة الوسائط المتعددة‪ ،‬وقواعد‬ ‫بيانات التصميم‪.‬‬ ‫▪ قواعد البيانات السحابية )‪(Cloud Databases‬‬ ‫قواعد البيانات السحابية هي تلك التي يتم استضافتها وإدارتها عبر‬ ‫منصات الحوسبة السحابية‪.‬توفر هذه القواعد مرونة كبيرة في التوسع‬ ‫والتكامل‪ ،‬وتتيح الوصول إلى البيانات من أي مكان وفي أي وقت‪ ،‬مما‬ ‫‪31‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫مثاليا للتطبيقات التي تحتاج إلى توافر عالي للبيانات وسهولة‬ ‫يجعلها حالً ً‬ ‫الوصول‪.‬‬ ‫من أهم مميزات قواعد البيانات السحابية هو خفض التكاليف المرتبطة‬ ‫بالبنية التحتية‪ ،‬حيث ال يتعين على الشركات االستثمار في شراء وصيانة‬ ‫الخوادم والمعدات‪.‬كما تتميز بقابلية التوسع الفوري‪ ،‬مما يتيح للشركات‬ ‫زيادة سعة التخزين والمعالجة حسب الحاجة بدون تعقيدات‪.‬باإلضافة‬ ‫احتياطيا واستعادة بيانات‬ ‫ً‬ ‫نسخا‬ ‫إلى ذلك‪ ،‬توفر قواعد البيانات السحابية ً‬ ‫محسنة‪ ،‬مما يعزز من أمان البيانات وسالمتها‪.‬‬ ‫تستخدم قواعد البيانات السحابية في تطبيقات الويب والتجارة اإللكترونية‬ ‫التي تتطلب توافر عالي للبيانات وسهولة الوصول من أي مكان‪،‬‬ ‫ومنصات التحليالت الضخمة التي تحتاج إلى تخزين ومعالجة كميات‬ ‫كبيرة من البيانات بسرعة‪ ،‬وخدمات التطبيقات السحابية التي تتطلب بنية‬ ‫تحتية مرنة وقابلة للتوسع‪.‬تُقدم هذه القواعد كخدمة ‪(Database as‬‬ ‫)‪a Service - DBaaS‬من قبل مزودي الخدمات السحابية‬ ‫مثل )‪،Microsoft Azure ،Amazon Web Services (AWS‬‬ ‫و ‪Platform (GCP) Google Cloud‬‬ ‫‪32‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫يمكن للمستخدمين الوصول إلى قواعد البيانات هذه عبر اإلنترنت‬ ‫باستخدام واجهات برمجة التطبيقات )‪ (APIs‬أو أدوات إدارة قواعد‬ ‫البيانات‪.‬‬ ‫األنواع الرئيسية لقواعد البيانات السحابية‪:‬‬ ‫توجد عدة أنواع من قواعد البيانات السحابية‪ ،‬والتي يمكن تقسيمها إلى‬ ‫فئات رئيسية تشمل‪:‬‬ ‫‪ -‬قواعد البيانات العالئقية (‪:)Relational Databases‬‬ ‫تعتمد على النموذج العالئقي لتنظيم البيانات في جداول مترابطة‪.‬‬ ‫تُستخدم لغة )‪ SQL (Structured Query Language‬إلدارة‬ ‫واستعالم البيانات‪.‬‬ ‫أمثلة‪Azure SQL ،Google Cloud SQL ،Amazon RDS :‬‬ ‫‪.Database‬‬ ‫‪ -‬قواعد البيانات غير العالئقية (‪:)NoSQL Databases‬‬ ‫تُصمم للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات غير المنظمة أو شبه‬ ‫المنظمة‪.‬تدعم نماذج بيانات مختلفة مثل الوثائق‪ ،‬الرسومات‪ ،‬األطر‬ ‫الزمنية‪.‬‬ ‫‪33‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫أمثلة‪Google ،MongoDB Atlas ،Amazon DynamoDB :‬‬ ‫‪.Cloud Firestore‬‬ ‫المدارة بالكامل ( ‪Fully Managed‬‬ ‫‪ -‬قواعد البيانات ُ‬ ‫‪:)Databases‬‬ ‫تُدار بشكل كامل من قبل مزودي الخدمات السحابية‪ ،‬مما يعني أن‬ ‫المستخدمين ال يحتاجون إلدارة الخوادم أو التحديثات‪.‬تقدم ميزات مثل‬ ‫التوسع التلقائي والنسخ االحتياطي التلقائي‪.‬‬ ‫أمثلة‪Azure ،Google Cloud Spanner ،Amazon Aurora :‬‬ ‫‪.Cosmos DB‬‬ ‫يوجد نوعان من نماذج نشر قاعدة البيانات المبنية على أساس السحابة‪،‬‬ ‫تتم مراجعتها فيما يلي‪:‬‬ ‫قاعدة البيانات التقليدية‬ ‫داخليا في الموقع باستثناء توفير‬ ‫ً‬ ‫المدارة‬ ‫تشبه إلى حد بعيد قاعدة البيانات ُ‬ ‫البنية التحتية‪.‬في هذه الحالة‪ ،‬تقوم مؤسسة بشراء مساحة الجهاز‬ ‫مزود خدمات السحابة‪ ،‬ويتم نشر قاعدة البيانات إلى‬ ‫االفتراضي من ّ‬ ‫السحابة‪.‬يستخدم مطورو برامج المؤسسة نموذج ‪ DevOps‬أو موظفي‬ ‫‪34‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫تكنولوجيا المعلومات التقليديين للتحكم في قاعدة البيانات‪.‬وتكون‬ ‫المؤسسة مسؤولة عن اإلشراف وإدارة قواعد البيانات‪.‬‬ ‫قاعدة البيانات كخدمة (‪)DBaaS‬‬ ‫مزود خدمات السحابة من خالل خدمة اشتراك‬ ‫تتعاقد فيها المنظمة مع ّ‬ ‫مزود الخدمة مجموعة متنوعة من المهام‬ ‫مستندة إلى رسوم‪.‬يوّفر ّ‬ ‫التشغيلية ومهام الصيانة والمهام اإلدارية وكذلك مهام إدارة قواعد البيانات‬ ‫في الوقت الفعلي إلى المستخدم‪.‬ويتم تشغيل قاعدة البيانات على البنية‬ ‫لمزود الخدمة‪.‬يشتمل نموذج االستخدام هذا عادةً على األتمتة‬ ‫التحتية ّ‬ ‫التطور والتوافر العالي واألمان‬ ‫في مجاالت التوفير والنسخ االحتياطي و ّ‬ ‫والتصحيح ومراقبة الحالة‪.‬‬ ‫يوّفر نموذج ‪ DBaaS‬للمؤسسات أعلى قيمة‪ ،‬مما يسمح لها باستخدام‬ ‫إدارة قاعدة البيانات الخارجية التي تم تحسينها من خالل أتمتة البرمجيات‬ ‫بدالً من توظيف وإدارة خبراء قاعدة البيانات الداخلية‪.‬‬ ‫‪35‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫▪ قواعد البيانات الموزعة (‪)Distributed Databases‬‬ ‫تتوزع البيانات في قواعد البيانات الموزعة عبر مواقع جغرافية مختلفة‪،‬‬ ‫مما يتيح الوصول السريع والفعال إليها من مواقع متعددة‪.‬تعتمد هذه‬ ‫القواعد على توزيع البيانات بين عدة خوادم‪ ،‬مما يحسن من األداء ويزيد‬ ‫من التوفر والموثوقية‪.‬‬ ‫من مميزات قواعد البيانات الموزعة هو تحسين األداء من خالل التوزيع‬ ‫الجغرافي‪ ،‬حيث يمكن الوصول إلى البيانات بسرعة من المواقع القريبة‬ ‫من المستخدمين‪.‬كما تتميز بزيادة التوفر والموثوقية‪ ،‬حيث يمكن توزيع‬ ‫البيانات بين عدة خوادم لضمان استمرار الخدمة حتى في حالة فشل أحد‬ ‫الخوادم‪.‬باإلضافة إلى ذلك‪ ،‬توفر قواعد البيانات الموزعة قابلية التوسع‬ ‫العالية‪ ،‬مما يتيح زيادة السعة حسب الحاجة بدون تعقيدات‪.‬‬ ‫تستخدم قواعد البيانات الموزعة في تطبيقات التجارة العالمية التي تحتاج‬ ‫إلى توافر عالي للبيانات وسرعة الوصول من مواقع متعددة‪ ،‬ونظم إدارة‬ ‫المعلومات الجغرافية (‪ )GIS‬التي تتطلب تخزين ومعالجة بيانات جغرافية‬ ‫ضخمة‪ ،‬وخدمات البنية التحتية السحابية التي تحتاج إلى توزيع البيانات‬ ‫بين عدة مواقع لضمان األداء والتوافر‪.‬‬ ‫‪36‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫مع التطور السريع في التكنولوجيا وازدياد حجم البيانات‪ ،‬أصبحت‬ ‫أمر بالغ األهمية‪.‬يتيح‬ ‫الحاجة إلى اختيار نوع قاعدة البيانات المناسب ًا‬ ‫فهم أنواع قواعد البيانات المختلفة ومميزاتها واستخداماتها للمطورين‬ ‫اختيار الحل األمثل لتطبيقاتهم‪ ،‬مما يضمن أداء عالي وكفاءة في إدارة‬ ‫البيانات‪.‬سواء كنت تعمل على تطوير تطبيقات تجارية‪ ،‬تعليمية‪ ،‬أو‬ ‫ترفيهية‪ ،‬فإن اختيار قاعدة البيانات المناسبة سيساهم بشكل كبير في‬ ‫نجاح مشروعك وضمان استم ارريته‪.‬‬ ‫‪37‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫مراحل بناء قواعد البيانات‪:‬‬ ‫ مرحلة التحليل ‪:Analysis‬‬ ‫ويتم في هذه المرحلة دراسة النظام الحالي وفهم مكوناته وعملياته‬ ‫والمشاكل التي تواجهه والقصور الموجودة فيه ‪ ،‬وتنتهي عملية التحليل‬ ‫بتحديد احتياجات المستخدم‪.‬‬ ‫ مرحلة التصميم ‪Design‬‬ ‫ويتم خالل هذه المرحلة إيجاد التصميم األمثل لنظام المعلومات‬ ‫الحاسوبي الذي يلبي احتياجات المستخدمين والتي تم توصيفها في مرحلة‬ ‫التحليل‪.‬‬ ‫ مرحلة التنفيذ ‪:Implementation‬‬ ‫ويتم خاللها تنفيذ التصميم الذي يتم التوصل إليه في المرحلة السابقة‬ ‫وتحويله إلى نظام جاهز للعمل أو تعديل النظام الموجود‪.‬‬ ‫وبالطبع فان قواعد البيانات في مرحلة التنفيذ بحاجة إلى برامج وأدوات‬ ‫خاصة إلدارتها والتعامل معها‪ ,‬هذه البرامج تعرف باسم أنظمة إدارة‬ ‫قواعد البيانات‪.‬‬ ‫‪38‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ 1-4‬دور قواعد البيانات فى دعم تطبيقات االنترنت والتجارة‬ ‫ال لكترونية‬ ‫دور محورًيا في دعم تطبيقات اإلنترنت والتجارة‬ ‫تلعب قواعد البيانات ًا‬ ‫اإللكترونية من خالل توفير البنية التحتية الالزمة لتخزين وإدارة البيانات‬ ‫بشكل فعال وآمن‪.‬إليك أهم األدوار التي تؤديها قواعد البيانات في هذا‬ ‫السياق‪:‬‬ ‫‪.1‬إدارة البيانات الضخمة‪(Big Data Management):‬‬ ‫تطبيقات اإلنترنت والتجارة اإللكترونية تتعامل مع كميات هائلة من‬ ‫يوميا‪ ،‬مثل معلومات المستخدمين‪ ،‬الطلبات‪ ،‬المنتجات‪،‬‬ ‫ً‬ ‫البيانات‬ ‫والمدفوعات‪.‬قواعد البيانات‪ ،‬مثل ‪ NoSQL‬والعالئقية)‪، (RDBMS‬‬ ‫تتيح إدارة وتخزين هذه البيانات بطريقة منظمة‪ ،‬مما يسهل استرجاعها‬ ‫وتحليلها في الوقت المناسب‪.‬‬ ‫‪.2‬أداء واستجابة عالية ‪(High Performance and‬‬ ‫‪Scalability):‬‬ ‫أمر بالغ‬ ‫في تطبيقات اإلنترنت والتجارة اإللكترونية‪ُ ،‬يعد األداء السريع ًا‬ ‫األهمية لتوفير تجربة مستخدم جيدة‪.‬قواعد البيانات المتقدمة تتيح توزيع‬ ‫‪39‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫البيانات عبر خوادم متعددة لتقليل زمن االستجابة وزيادة قدرة النظام على‬ ‫معالجة آالف الطلبات في وقت واحد‪.‬‬ ‫‪.3‬إدارة المستخدمين وتسجيل الدخول ‪(User Management‬‬ ‫‪and Authentication):‬‬ ‫تستخدم منصات التجارة اإللكترونية قواعد البيانات لتخزين معلومات‬ ‫المستخدمين مثل بيانات التسجيل‪ ،‬تسجيل الدخول‪ ،‬وكلمات المرور‪.‬كما‬ ‫تعتمد على قواعد البيانات في إدارة الصالحيات والوصول إلى المحتوى‬ ‫المخصص لكل مستخدم‪.‬‬ ‫‪.4‬إدارة الطلبات والمخزون ‪(Order and Inventory‬‬ ‫‪Management):‬‬ ‫تعتمد التجارة اإللكترونية على قواعد البيانات لتتبع المخزون‪ ،‬تحديث‬ ‫حالة الطلبات في الوقت الفعلي‪ ،‬ومراقبة العمليات اللوجستية‪.‬توفر هذه‬ ‫األنظمة دقة عالية في تتبع المخزون وتحديثه ً‬ ‫بناء على المبيعات الفعلية‪.‬‬ ‫‪.5‬معالجة المدفوعات )‪(Payment Processing‬‬ ‫دور في تخزين ومعالجة بيانات الدفع بطرق آمنة‪.‬‬ ‫قواعد البيانات تلعب ًا‬ ‫من خالل االعتماد على معايير أمنية مشددة مثل التشفير‬ ‫‪40‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫المعامالت ‪(Transaction‬‬ ‫وإدارة‬ ‫)‪(Encryption‬‬ ‫)‪ ،Management‬يمكن التأكد من سالمة عمليات الدفع عبر‬ ‫اإلنترنت‪.‬‬ ‫‪.6‬تحليل البيانات والتخصيص ‪(Data Analysis and‬‬ ‫‪Personalization):‬‬ ‫قواعد البيانات تسمح بتخزين وتحليل بيانات المستخدمين وسلوكهم‬ ‫الشرائي‪ ،‬مما يساعد مواقع التجارة اإللكترونية على تقديم توصيات‬ ‫بناء على تاريخ التصفح‬ ‫مخصصة (مثل المنتجات التي قد تهم العميل ً‬ ‫أو الشراء)‪ ،‬وتحسين الحمالت التسويقية‪.‬‬ ‫‪.7‬أمن البيانات‪(Data Security):‬‬ ‫حماية بيانات المستخدمين هي أحد أكبر التحديات في تطبيقات‬ ‫ ‬ ‫اإلنترنت والتجارة اإللكترونية‪.‬قواعد البيانات توفر آليات أمان‬ ‫متقدمة مثل التشفير وإدارة الصالحيات لضمان حماية البيانات‬ ‫من االختراقات أو االستخدام غير المصرح به‪.‬‬ ‫‪41‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪.8‬إدارة المحتوى )‪(Content Management‬‬ ‫تستخدم قواعد البيانات في إدارة المحتوى المعروض على مواقع اإلنترنت‬ ‫والتجارة اإللكترونية‪ ،‬مثل المعلومات المتعلقة بالمنتجات‪ ،‬أو الصور‪ ،‬أو‬ ‫مقاطع الفيديو‪ ،‬مما يسهل عمليات التحديث الدورية للموقع‪.‬‬ ‫‪.9‬التكامل مع أنظمة الدفع والشحن ‪(Integration with‬‬ ‫‪Payment and Shipping Systems):‬‬ ‫قواعد البيانات تساعد في التكامل مع بوابات الدفع وأنظمة الشحن‪ ،‬حيث‬ ‫يتم تخزين معلومات الدفع والتسليم في قاعدة البيانات لسهولة متابعتها‬ ‫من قبل المستخدمين ومزودي الخدمة‪.‬‬ ‫ضمان توافر البيانات ‪(Data Availability and‬‬ ‫‪.10‬‬ ‫‪Reliability):‬‬ ‫قواعد البيانات الحديثة توفر آليات لضمان توافر البيانات واستم اررية‬ ‫الخدمة‪ ،‬حتى في حالة تعطل بعض الخوادم أو حدوث مشكالت تقنية‪،‬‬ ‫وذلك من خالل تقنيات النسخ االحتياطي والتوزيع الجغرافي للبيانات‪.‬‬ ‫‪42‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫الفصل الثانى‬ ‫بناء قواعد البيانات ‪Database Architecture‬‬ ‫فى نهاية هذا الفصل تتحقق األهداف التعليمية اآلتية‪:‬‬ ‫‪ -1‬يشرح بناء قاعدة البيانات ونظم ادارة قواعد البيانات‬ ‫‪ -2‬يشرح نظم إدارة قواعد البيانات‬ ‫‪ -3‬يشرح مكونات نظم إدارة قواعد البيانات‬ ‫‪43‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫يتناول هذا الفصل الموضوعات اآلتية‪:‬‬ ‫ نظم إدارة قواعد البيانات ‪Database management‬‬ ‫)‪systems (DBMS‬‬ ‫ مكونات نظم إدارة قواعد البيانات ‪DBMS components‬‬ ‫ بناء نظم إدارة قواعد البيانات ‪DBMS Architecture‬‬ ‫‪44‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ 2-1‬نظم إدارة قواعد البيانات ‪Database‬‬ ‫)‪management systems (DBMS‬‬ ‫نظم إدارة قواعد البيانات هي برامج تُستخدم إلنشاء‪ ،‬إدارة‪ ،‬وتعديل قواعد‬ ‫البيانات‪.‬تسهل نظم إدارة قواعد البيانات التعامل مع البيانات بطريقة‬ ‫منظمة ومباشرة‪ ،‬كما توفر أدوات السترجاع البيانات بسرعة ودقة وفًقا‬ ‫حاسما في تخزين البيانات‬ ‫ً‬ ‫دور‬ ‫الحتياجات المستخدم‪.‬تلعب هذه األنظمة ًا‬ ‫ومعالجتها بطريقة تسهم في تحسين أداء التطبيقات وتوفير األمان الالزم‬ ‫للبيانات‪.‬‬ ‫‪45‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫▪ أهمية نظم إدارة قواعد البيانات‪:‬‬ ‫‪ -‬إدارة البيانات بكفاءة (‪:)Efficient Data Management‬‬ ‫نظم إدارة قواعد البيانات تساعد في تنظيم البيانات بشكل منظم‬ ‫في جداول أو هياكل أخرى‪ ،‬مما يسهل عملية الوصول إليها‬ ‫وإدارتها‪.‬‬ ‫‪ -‬التقليل من التكرار (‪:)Reduction of Data Redundancy‬‬ ‫تمنع ‪ DBMS‬تكرار البيانات عن طريق استخدام النماذج‬ ‫العالئقية أو غيرها من الهياكل التي تتيح تنظيم البيانات بطريقة‬ ‫تقلل من وجود نسخ متعددة لنفس المعلومات‪.‬‬ ‫‪ -‬أمان البيانات (‪ :)Data Security‬توفر نظم إدارة قواعد‬ ‫البيانات سياسات لحماية البيانات من الوصول غير المصرح‬ ‫به‪.‬تشمل هذه السياسات التشفير‪ ،‬صالحيات المستخدمين‪،‬‬ ‫والتسجيل (‪ )Logging‬لألنشطة‪.‬‬ ‫‪ -‬استرجاع البيانات بسهولة (‪:)Easy Data Retrieval‬‬ ‫‪SQL‬‬ ‫‪(Structured‬‬ ‫‪Query‬‬ ‫استعالمات‬ ‫باستخدام‬ ‫‪46‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫)‪ Language‬أو لغات أخرى‪ ،‬يمكن للمستخدمين استرجاع‬ ‫البيانات المطلوبة بسرعة وبدقة‪.‬‬ ‫‪ -‬دعم المعامالت (‪ :)Transaction Management‬توفر‬ ‫‪ DBMS‬خصائص مثل الذرة‪ ،‬العزل‪ ،‬واالتساق (‪)ACID‬‬ ‫لضمان سالمة المعامالت عند تعديل أو تحديث البيانات‪ ،‬مما‬ ‫يضمن عدم تلف البيانات في حالة حدوث أخطاء‪.‬‬ ‫‪ -‬دعم النسخ االحتياطي (‪ :)Backup and Recovery‬توفر‬ ‫‪ DBMS‬أدوات للنسخ االحتياطي للبيانات واستعادتها في حالة‬ ‫حدوث فشل في النظام أو تعطل غير متوقع‪.‬‬ ‫▪ وظائف نظم إدارة قواعد البيانات‪:‬‬ ‫‪ -‬تعريف البيانات (‪ :)Data Definition‬تُستخدم لتعريف هيكل‬ ‫البيانات‪ ،‬العالقات‪ ،‬القيود‪ ،‬والفهارس (‪ )Indexes‬داخل قاعدة‬ ‫البيانات‪.‬‬ ‫‪ -‬إدخال البيانات (‪ :)Data Manipulation‬تتيح ‪DBMS‬‬ ‫إضافة‪ ،‬تعديل‪ ،‬وحذف البيانات باستخدام لغات استعالم مثل‬ ‫‪.SQL‬‬ ‫‪47‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ -‬استعالم البيانات (‪ :)Data Querying‬تتيح استخراج البيانات‬ ‫بناء على معايير‬ ‫المطلوبة من قاعدة البيانات بسرعة وكفاءة ً‬ ‫محددة‪.‬‬ ‫‪ -‬تكامل البيانات (‪ :)Data Integrity‬توفر ‪ DBMS‬آليات‬ ‫لضمان دقة واتساق البيانات داخل قاعدة البيانات من خالل‬ ‫فرض القواعد والقيود‪.‬‬ ‫‪ -‬إدارة المستخدمين (‪ :)User Management‬تتضمن منح‬ ‫الصالحيات والتحكم في من يمكنه الوصول إلى البيانات‬ ‫وتعديلها‪.‬‬ ‫‪ -‬الصيانة (‪ :)Maintenance‬تتيح عمليات الصيانة مثل‬ ‫الفحص الدوري‪ ،‬النسخ االحتياطي‪ ،‬واستعادة البيانات في حالة‬ ‫حدوث مشاكل‪.‬‬ ‫‪48‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫▪ أمثلة على نظم إدارة قواعد البيانات المشهورة‪:‬‬ ‫‪ :MySQL -‬قاعدة بيانات عالئقية مفتوحة المصدر‪ ،‬تُستخدم‬ ‫على نطاق واسع في تطوير مواقع الويب‪.‬‬ ‫‪ :Oracle DB -‬قاعدة بيانات تجارية شهيرة تُستخدم في‬ ‫نظر لميزاتها القوية ودعمها للتطبيقات‬ ‫ًا‬ ‫المؤسسات الكبيرة‬ ‫المعقدة‪.‬‬ ‫‪ :Microsoft SQL Server -‬قاعدة بيانات عالئقية تستخدم في‬ ‫الشركات إلدارة البيانات والتطبيقات‪.‬‬ ‫‪ :MongoDB -‬قاعدة بيانات ‪ NoSQL‬تُستخدم لتخزين البيانات‬ ‫غير المنظمة مثل المستندات‪.‬‬ ‫‪49‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ 2-2‬مكونات نظم إدارة قواعد البيانات ‪DBMS‬‬ ‫‪components‬‬ ‫نظام إدارة قواعد البيانات (‪ )DBMS‬يتكون من عدة مكونات رئيسية‬ ‫تساعد في تخزين وإدارة البيانات بفعالية‪.‬كل مكون له دور محدد في‬ ‫تحسين األداء‪ ،‬إدارة البيانات‪ ،‬والحفاظ على األمان‪.‬فيما يلي شرح ألهم‬ ‫مكونات ‪:DBMS‬‬ ‫‪.1‬البرامج (‪)Software Component‬‬ ‫هو الجزء البرمجي لنظام ‪ DBMS‬الذي يوفر الواجهة للمستخدمين‬ ‫والمطورين للتفاعل مع قاعدة البيانات‪.‬يشمل هذا المكون األدوات التي‬ ‫تسمح بإنشاء الجداول‪ ،‬االستعالمات‪ ،‬تحديث البيانات‪ ،‬وإدارة األنظمة‪.‬‬ ‫المهام‪:‬‬ ‫‪ -‬توفير بيئة للتعامل مع البيانات (إضافة‪ ،‬حذف‪ ،‬تعديل)‪.‬‬ ‫‪ -‬تقديم أدوات برمجية لالستعالم عن البيانات باستخدام ‪SQL‬‬ ‫أو غيرها من لغات االستعالم‪.‬‬ ‫‪50‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ -‬إدارة التواصل بين المستخدمين والبيانات المخزنة‪.‬‬ ‫‪.2‬األجهزة (‪)Hardware Component‬‬ ‫يتضمن جميع المكونات الفيزيائية المطلوبة لتشغيل ‪ DBMS‬مثل الخوادم‬ ‫(‪ ،)Servers‬وحدات التخزين‪ ،‬أجهزة الشبكات‪ ،‬والمعالجات‪.‬تتيح هذه‬ ‫األجهزة التخزين والوصول إلى البيانات‪.‬‬ ‫المهام‪:‬‬ ‫فعليا على األقراص الصلبة أو وحدات‬ ‫‪ -‬تخزين قواعد البيانات ً‬ ‫التخزين‪.‬‬ ‫‪ -‬توفير القدرة على المعالجة السريعة للبيانات والمعامالت‪.‬‬ ‫‪ -‬االتصال بين األجهزة للوصول إلى قاعدة البيانات عبر‬ ‫الشبكة‪.‬‬ ‫‪51‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪.3‬البيانات (‪)Data Component‬‬ ‫يتمثل في جميع البيانات التي تُخزن في قاعدة البيانات‪.‬هذه البيانات‬ ‫تكون منظمة بشكل معين وفًقا لنموذج البيانات الذي يعتمده ‪DBMS‬‬ ‫(مثل العالئقي أو ‪.)NoSQL‬‬ ‫أنواع البيانات‪:‬‬ ‫‪ -‬البيانات الخام (‪ :)Raw Data‬البيانات األصلية التي يتم‬ ‫تخزينها ومعالجتها‪.‬‬ ‫‪ -‬البيانات الوصفية (‪ :)Metadata‬البيانات التي تصف هيكل‬ ‫وخصائص البيانات المخزنة‪ ،‬مثل تعريفات الجداول والعالقات‬ ‫بينها‪.‬‬ ‫‪.4‬مخطط قاعدة البيانات (‪)Schema Component‬‬ ‫المخطط هو التصميم المنطقي لقواعد البيانات‪ ،‬حيث يحدد كيفية تنظيم‬ ‫البيانات‪ ،‬نوعها‪ ،‬العالقات بينها‪ ،‬والقيود المفروضة عليها‪.‬المخطط يمثل‬ ‫‪52‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫الهيكل األساسي لقاعدة البيانات ويساعد في التحكم في كيفية الوصول‬ ‫إلى البيانات‪.‬‬ ‫أنواع المخططات‪:‬‬ ‫‪ -‬المخطط المادي (‪ :)Physical Schema‬يحدد كيفية تخزين‬ ‫فعليا على األجهزة‪.‬‬ ‫البيانات ً‬ ‫‪ -‬المخطط المفاهيمي (‪ :)Conceptual Schema‬يوضح‬ ‫الهيكل العام للبيانات والعالقات بينها‪.‬‬ ‫‪ -‬المخطط الخارجي (‪ :)External Schema‬يحدد وجهات‬ ‫بناء على احتياجاتهم‪.‬‬ ‫النظر المختلفة للمستخدمين ً‬ ‫‪.5‬لغة إدارة البيانات ( ‪Data Management Language -‬‬ ‫‪)DML‬‬ ‫تشمل لغات البرمجة التي تُستخدم للتفاعل مع قاعدة البيانات‪.‬أبرز هذه‬ ‫اللغات هي ‪ ،SQL‬التي تُستخدم لالستعالم‪ ،‬تحديث‪ ،‬حذف وإضافة‬ ‫البيانات‪.‬‬ ‫‪53‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫المهام‪:‬‬ ‫‪ -‬لغة تعريف البيانات ( ‪Data Definition Language -‬‬ ‫‪ :)DDL‬تُستخدم لتعريف وإنشاء الجداول والهياكل األخرى‪.‬‬ ‫‪ -‬لغة معالجة البيانات ( ‪Data Manipulation Language -‬‬ ‫‪ :)DML‬تُستخدم لالستعالم وتحديث البيانات المخزنة‪.‬‬ ‫‪ -‬لغة التحكم في البيانات ( ‪Data Control Language -‬‬ ‫‪ :)DCL‬تُستخدم للتحكم في الصالحيات وإدارة األمان‪.‬‬ ‫‪.6‬المحرك (‪)Database Engine‬‬ ‫المحرك هو الجزء المسؤول عن معالجة طلبات االستعالم‪ ،‬تنفيذ العمليات‬ ‫والمعامالت‪ ،‬وإدارة التخزين‪.‬يقوم بتحليل استعالمات ‪ SQL‬وتحويلها‬ ‫إلى أوامر قابلة للتنفيذ‪.‬‬ ‫المهام‪:‬‬ ‫‪ -‬معالجة االستعالمات من المستخدمين‪.‬‬ ‫‪ -‬تنفيذ العمليات على البيانات (إضافة‪ ،‬تعديل‪ ،‬حذف)‪.‬‬ ‫‪54‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ -‬التأكد من تحقيق شروط النزاهة واتساق البيانات‪.‬‬ ‫‪.7‬واجهة المستخدم (‪)User Interface‬‬ ‫واجهة المستخدم هي األداة التي تسمح للمستخدمين النهائيين بالتفاعل‬ ‫مع ‪.DBMS‬تشمل واجهات رسومية (‪ )GUIs‬وأدوات استعالم تساعد‬ ‫المستخدمين في الوصول إلى البيانات بسهولة دون الحاجة لمعرفة تقنية‬ ‫متقدمة‪.‬‬ ‫أنواع الواجهات‪:‬‬ ‫‪ -‬واجهة رسومية (‪ :)GUI‬تُسهل التعامل مع النظام بشكل مرئي‬ ‫من خالل النوافذ واألزرار‪.‬‬ ‫‪ -‬واجهة سطر األوامر (‪ :)CLI‬تتيح للمستخدمين التفاعل مع‬ ‫النظام باستخدام أوامر مكتوبة‪.‬‬ ‫‪55‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪.8‬الفهرسة (‪)Indexing‬‬ ‫الفهرسة هي تقنية تُستخدم لتسريع عملية استرجاع البيانات‪.‬الفهارس‬ ‫تعمل كجداول مختصرة تسهل الوصول إلى البيانات بسرعة عند تنفيذ‬ ‫االستعالمات‪.‬‬ ‫المهام‪:‬‬ ‫‪ -‬تسريع عملية البحث عن البيانات‪.‬‬ ‫‪ -‬تحسين أداء النظام خاصة في التعامل مع كميات ضخمة من‬ ‫البيانات‪.‬‬ ‫‪.9‬األمان (‪)Security Management‬‬ ‫هذا المكون مسؤول عن حماية قاعدة البيانات من الوصول غير المصرح‬ ‫به‪ُ.‬يشمل ذلك إدارة الصالحيات‪ ،‬التشفير‪ ،‬والتدقيق على األنشطة داخل‬ ‫النظام‪.‬‬ ‫المهام‪:‬‬ ‫‪ -‬إدارة صالحيات المستخدمين والمجموعات‪.‬‬ ‫‪ -‬تشفير البيانات لحمايتها أثناء النقل أو التخزين‪.‬‬ ‫‪56‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ -‬تسجيل األنشطة والتدقيق في أي محاوالت وصول غير‬ ‫مشروعة‪.‬‬ ‫الوظائف المتعلقة بقواعد البيانات‬ ‫ال تقتصر أهمية قواعد البيانات على التطبيقات واألنظمة فحسب‪ ،‬بل‬ ‫أيضا‪ ،‬فهناك العديد من الوظائف والمهام‬ ‫تمتد إلى الوظائف والمهن ً‬ ‫المرتبطة بقواعد البيانات‪ ،‬وتتطلب مهارات ومسؤوليات مختلفة‪.‬‬ ‫فيما يلي بعض الوظائف والمهام الشائعة المتعلقة بقواعد البيانات‪:‬‬ ‫مسؤول قاعدة البيانات )‪ : (DBA‬مسؤول عن تثبيت‬ ‫ ‬ ‫)‪ (installation‬قواعد البيانات وإعدادها )‪(configuration‬‬ ‫وصيانتها وأمنها ‪ (security).‬كما يقوم ‪ DBA‬بمهام مثل النسخ‬ ‫االحتياطي واستعادة البيانات وضبط األداء واستكشاف األخطاء‬ ‫)‪ (troubleshooting‬وإدارة المستخدمين‪.‬‬ ‫مطور قاعدة البيانات ‪ (Database Developer):‬مسؤول‬ ‫ ‬ ‫عن تصميم وتطوير واختبار قواعد البيانات‪.‬كما يقوم مطور‬ ‫قاعدة البيانات بمهام مثل نمذجة البيانات )‪(data modeling‬‬ ‫‪57‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫وتحسين االستعالمات )‪ (query optimization‬واإلجراءات‬ ‫المخزنة )‪. (stored procedures‬‬ ‫عالم البيانات )‪ : (Data Scientist‬مسؤول عن استخراج‬ ‫ ‬ ‫األفكار والمعرفة من البيانات الموجودة في قواعد البيانات‪.‬كما‬ ‫يقوم عالم البيانات بمهام مثل تنظيف البيانات واستكشاف‬ ‫البيانات ونمذجة البيانات والتعلم اآللي والذكاء االصطناعي‪.‬‬ ‫أنظمة إدارة قواعد البيانات ‪:DBMS‬‬ ‫يتوفر العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات في السوق‪ ،‬ولكل منها مزاياها‬ ‫وعيوبها‪.‬ومن أشهر أنظمة إدارة قواعد البيانات‪:‬‬ ‫ ‪ :PostgreSQL‬نظام إدارة قواعد بيانات مفتوح المصدر (‪open-‬‬ ‫‪ )source‬ومتعدد المنصات (‪ )cross-platform‬يعتمد على‬ ‫الكائنات (‪ ، )object-relational DBMS‬ويدعم مجموعة واسعة‬ ‫والملحقات‬ ‫(‪)functions‬‬ ‫والوظائف‬ ‫البيانات‬ ‫أنواع‬ ‫من‬ ‫ويعرف ‪ PostgreSQL‬بموثوقيته (‪)reliability‬‬ ‫(‪ُ.)extensions‬‬ ‫وتوافقه مع معايير ‪.SQL‬‬ ‫‪58‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫ ‪ :MySQL‬نظام إدارة قواعد بيانات مفتوح المصدر ومتعدد‬ ‫المنصات وهو من الـ ‪ُ.relational DBMS‬يستخدم على نطاق‬ ‫ويعرف ‪MySQL‬‬ ‫واسع لتطبيقات الويب والخدمات عبر اإلنترنت‪ُ.‬‬ ‫ببساطته وسرعته وقابليته للتطوير (‪.)scalability‬‬ ‫ ‪ :MongoDB‬نظام إدارة قواعد بيانات مفتوح المصدر ومتعدد‬ ‫المنصات وموجه نحو المستندات ( ‪document-oriented‬‬ ‫‪ ،)DBMS‬ويخزن البيانات في مستندات تشبه ‪ ،JSON‬وهو من الـ‬ ‫ويعرف ‪ MongoDB‬بمرونته وأدائه‬ ‫‪ُ.NoSQL databases‬‬ ‫وقابليته للتطوير‪.‬‬ ‫‪59‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫‪ 2-3‬بناء نظم إدارة قواعد البيانات ‪DBMS‬‬ ‫‪Architecture‬‬ ‫هيكلية نظم إدارة قواعد البيانات (‪ )DBMS‬تحدد كيفية تنظيم النظام‪،‬‬ ‫وكيفية تفاعل المستخدمين مع قاعدة البيانات‪ ،‬وكذلك كيفية إدارة البيانات‬ ‫داخل النظام‪.‬يمكن تقسيم بنية نظم إدارة قواعد البيانات إلى مستويات‬ ‫بناء على التعقيد واالحتياجات‪.‬عادة ما تكون هناك ثالث‬‫مختلفة ً‬ ‫هيكليات رئيسية تستخدم في نظم إدارة قواعد البيانات‪:‬‬ ‫‪.1‬هيكلية المستوى الواحد (‪)Single-Tier Architecture‬‬ ‫في هذا النوع من الهيكلية‪ ،‬يتم إدارة جميع مكونات ‪ DBMS‬من خالل‬ ‫تطبيق واحد فقط على نفس الجهاز‪.‬هنا‪ ،‬يمكن للمستخدمين التفاعل مع‬ ‫قاعدة البيانات مباشرة دون وجود مستوى وسيط بين المستخدم والنظام‪.‬‬ ‫المزايا‪:‬‬ ‫‪ -‬بسيط وسهل الفهم والتطبيق‪.‬‬ ‫‪ -‬مناسب للتطبيقات الصغيرة التي ال تحتاج إلى تفاعل مع‬ ‫العديد من المستخدمين‪.‬‬ ‫‪60‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫العيوب‪:‬‬ ‫‪ -‬محدود في االستخدام‪ ،‬حيث ال يدعم التطبيقات الكبيرة أو‬ ‫المعقدة‪.‬‬ ‫‪ -‬ال يدعم االتصال عبر الشبكات أو بيئات متعددة المستخدمين‪.‬‬ ‫‪.2‬هيكلية المستويين (‪)Two-Tier Architecture‬‬ ‫في هيكلية المستويين‪ ،‬يتم تقسيم النظام إلى طبقتين رئيسيتين‪:‬‬ ‫‪ -‬العميل (‪ :)Client‬يمثل تطبيق المستخدم أو الواجهة التي‬ ‫يتفاعل معها المستخدم إلدخال البيانات أو استخراجها‪.‬‬ ‫‪ -‬الخادم (‪ :)Server‬يقوم بإدارة قاعدة البيانات ومعالجة‬ ‫االستعالمات المرسلة من العميل‪.‬‬ ‫آلية العمل‪:‬‬ ‫‪ -‬المستخدم يقوم بإدخال استعالم عبر واجهة العميل‪.‬‬ ‫‪ -‬يتم إرسال االستعالم إلى خادم قاعدة البيانات‪ ،‬الذي يعالجه‬ ‫ويعيد النتيجة إلى العميل‪.‬‬ ‫‪61‬‬ ‫‪Databases‬‬ ‫قواعد البيانات‬ ‫المزايا‪:‬‬ ‫‪ -‬تحسين األداء مقارنة بالهيكلية ذات المستوى الواحد‪.‬‬ ‫‪ -‬يفصل بين واجهة المستخدم ومعالجة البيانات‪ ،‬مما يتيح توزيع‬ ‫األحمال بشكل أفضل‪.‬‬ ‫العيوب‪:‬‬ ‫‪ -‬مع زيادة عدد المستخدمين‪ ،‬قد تتعرض الخوادم إلى ضغط‬ ‫كبير مما يقلل من األداء‪.‬‬ ‫‪ -‬يحتاج إلى إدارة جيدة للشبكة بين العميل والخادم‪.‬‬ ‫‪.3‬هيكلية الثالثة مستويات (‪)Three-Tier Architecture‬‬ ‫شيوعا في األنظمة الحديثة‪.‬تتكون من ثالثة‬ ‫ً‬ ‫هذه الهيكلية هي األكثر‬ ‫مستويات رئيسية‪:‬‬ ‫‪ -‬مستوى العرض (‪ :)Presentation