قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
فهرسة B-Tree
هيكل فهرسة هرمي ذاتي التوازن مُحسّن لعمليات البحث النطاقية واستعلامات المساواة. يتيح الوصول اللوغاريتمي O(log n) للبيانات عن طريق الحفاظ على توازن الشجرة أثناء الإدخالات والحذف.
التقسيم الأفقي (Sharding)
تقنية لتوزيع البيانات تقسم الجدول إلى عدة أقسام مادية بناءً على معايير توزيع الصفوف. تسمح بموازاة الاستعلامات وتحسين الأداء عن طريق مسح الأقسام ذات الصلة فقط.
التقسيم العمودي
استراتيجية لفصل أعمدة الجدول إلى عدة أقسام مادية لتحسين الوصول إلى السمات المستخدمة بشكل متكرر. تقلل من عمليات الإدخال/الإخراج (I/O) عن طريق تحميل الأعمدة الضرورية فقط أثناء تنفيذ الاستعلامات.
فهرس Bitmap
هيكل فهرسة يستخدم خرائط البت (bitmaps) لتمثيل وجود القيم في الأعمدة ذات الكاردينالية المنخفضة. يحسن الاستعلامات المعقدة ذات الشروط المتعددة AND/OR عن طريق إجراء عمليات بت سريعة.
العرض المادي (Materialized View)
حساب مسبق دائم لنتيجة استعلام معقد يتم تخزينه فعليًا لتسريع الوصول إلى البيانات المجمعة. تتم الصيانة تلقائيًا أو يدويًا وفقًا لسياسات التحديث المحددة (كاملة، تزايدية، أو سريعة).
تحسين خطة التنفيذ
العملية التي يحدد من خلالها نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) الاستراتيجية الأكثر فعالية لتنفيذ استعلام عن طريق تقييم خطط وصول متعددة. يستخدم الإحصائيات والاستدلالات لتقليل التكلفة الحسابية الإجمالية للعملية.
دفع المسند (Predicate Pushdown)
تقنية تحسين تنقل المرشحات (filters) أقرب ما يمكن إلى مصدر البيانات لتقليل حجم البيانات المنقولة. تطبق المسندات في أقرب وقت ممكن في مسار التنفيذ لتقليل معالجة البيانات غير ذات الصلة.
التخزين العمودي (Columnar Storage)
هندسة تخزين تنظم البيانات حسب الأعمدة بدلاً من الصفوف لتحسين الاستعلامات التحليلية. تتيح ضغطًا عاليًا وقراءات تسلسلية سريعة عند الوصول إلى مجموعة فرعية من الأعمدة.
إدارة انحراف البيانات
تقنيات التوزيع المتوازن للبيانات لتجنب الأقسام غير المتوازنة التي تخلق اختناقات. تستخدم استراتيجيات تقسيم تكيفية وإعادة توزيع ديناميكية للحفاظ على الأداء الأمثل.
تحسين عمليات الربط (Joins)
مجموعة من الاستراتيجيات التي تهدف إلى تقليل تكلفة عمليات الربط عن طريق اختيار الخوارزميات المناسبة (ربط التجزئة، ربط الدمج، الحلقات المتداخلة). تحسن ترتيب الربط وتقنيات البث/الخلط بناءً على حجم وتوزيع البيانات.
الفهرس المركب
هيكل فهرسة متعدد الأعمدة تم إنشاؤه لتسريع الاستعلامات التي تقوم بالتصفية على عدة سمات في وقت واحد. ترتيب الأعمدة في الفهرس حاسم لفعالية عمليات البحث عن البادئات والنطاقات.
التقسيم حسب النطاق
طريقة لتقسيم الجداول بناءً على فترات قيم محددة مسبقًا للأعمدة المستمرة مثل التواريخ أو المعرفات الرقمية. تسهل أرشفة البيانات التاريخية وتنقيتها مع تحسين الاستعلامات الزمنية.
التقسيم بالتجزئة (Hash)
تقنية توزيع موحد للبيانات تستخدم دالة تجزئة لتوزيع السجلات بين الأقسام. تضمن توزيعًا متوازنًا لمخططات المفتاح-القيمة والوصول العشوائي للبيانات.
مرشح بلوم (Bloom Filter)
هيكل احتمالي مدمج يسمح باختبار سريع لعدم وجود عنصر في مجموعة مع عدم وجود نتائج سلبية خاطئة. يستخدم في الأنظمة الموزعة لتجنب نقل البيانات غير الضروري أثناء عمليات الربط.
ذاكرة التخزين المؤقت للاستعلامات
آلية تخزين مؤقت لنتائج الاستعلامات التي يتم تنفيذها بشكل متكرر لتجنب إعادة الحسابات المكلفة. تطبق استراتيجيات إبطال تعتمد على تعديلات البيانات المصدر وسياسات الإخلاء LRU/LFU.
التنفيذ المتوازي للاستعلامات
تقنية معالجة موزعة تقسم الاستعلام إلى مهام متوازية يتم تنفيذها في وقت واحد على عدة عقد أو نوى. تستغل التوازي داخل الاستعلام (خط الأنابيب، التقسيم) وبين الاستعلامات لزيادة إنتاجية النظام.
التحسين القائم على التكلفة
نهج لتحسين الاستعلامات يقوم بتقييم تكاليف وحدة المعالجة المركزية (CPU) والإدخال/الإخراج (I/O) والشبكة لكل خطة تنفيذ محتملة. يستخدم إحصائيات مفصلة حول البيانات وموارد النظام لاختيار الاستراتيجية المثلى بشكل عام.
جمع الإحصائيات
عملية تحليل دوري للبيانات لإنشاء مقاييس حول التوزيع، الكاردينالية، والارتباطات. ضروري لمُحسِّن الاستعلامات لتقدير انتقائية المسندات وتكلفة العمليات.
فهرس GiST
بنية فهرسة عامة قابلة للتوسيع تدعم أنواعًا مختلفة من البيانات وعوامل المقارنة. فعالة بشكل خاص للفهرسة المكانية والنصية والهرمية في أنظمة قواعد البيانات الحديثة.
الفهرسة المكانية
تقنيات تحسين متخصصة للاستعلامات الهندسية باستخدام هياكل مثل R-Tree أو Quad-Tree. تسرع عمليات القرب والتقاطع والاحتواء على البيانات الجغرافية المكانية متعددة الأبعاد.