في سياق نمذجة البيانات، تشير البيانات الزمنية إلى المعلومات التي تمثل التغييرات أو تسجلها بمرور الوقت. إنه نوع من البيانات يسمح للمستخدمين بتحليل الأنماط والاتجاهات والتغيرات في البيانات لفترات محددة. تتضمن البيانات الزمنية غالبًا طوابع زمنية أو متغيرات التاريخ والوقت التي تمثل بوضوح فترات زمنية أو نقاط زمنية. يعد هذا النوع من البيانات ضروريًا في مجالات مختلفة، بما في ذلك التمويل والهندسة والرعاية الصحية والعلوم الاجتماعية، حيث يلعب فهم تطور البيانات بمرور الوقت دورًا حاسمًا في اتخاذ القرار والتنبؤ والتحليل.
تعد نمذجة البيانات المؤقتة أمرًا بالغ الأهمية في تطوير التطبيقات داخل النظام الأساسي AppMaster no-code. يمكّن النظام الأساسي العملاء من إنشاء نماذج بيانات (مخطط قاعدة البيانات)، ومنطق الأعمال (يشار إليه باسم العمليات التجارية)، وREST API، ونقاط نهاية WSS لتطبيقات الواجهة الخلفية والويب وتطبيقات الهاتف المحمول من خلال واجهة drag-and-drop البديهية. يعد التعامل مع البيانات المؤقتة وإدارتها ذا أهمية قصوى للتشغيل الفعال والدقيق للتطبيقات التي تم إنشاؤها بواسطة AppMaster.
من أجل إدارة البيانات الزمنية وتحليلها وتمثيلها بدقة، من الضروري تصميمها بشكل صحيح داخل قاعدة بيانات التطبيق. هناك طريقتان أساسيتان للتعامل مع البيانات الزمنية في قواعد البيانات: النهج "الموجه نحو الحالة" والنهج "الموجه نحو الحدث".
يركز النهج الموجه نحو الدولة على الحفاظ على الحالة الراهنة للكيان وتخزين حالاته التاريخية. يستخدم هذا النهج عادةً جداول ثنائية الأبعاد، حيث يتم تخصيص بُعد واحد للمفتاح (المفاتيح) الأساسي للكيان، ويلتقط البعد الآخر الجانب الزمني للبيانات (مثل الوقت الصالح أو وقت المعاملة). الميزة الرئيسية للنهج الموجه نحو الدولة هو أنه يسمح بالاستعلام الفعال عن الحالات الحالية والتاريخية للكيان. ومع ذلك، قد يؤدي هذا الأسلوب إلى زيادة متطلبات التخزين والتعقيد في إدارة تاريخ التغييرات.
ومن ناحية أخرى، فإن النهج الموجه نحو الحدث يلتقط الأحداث التي تسبب تغييرات في حالة الكيان مع مرور الوقت. في هذا الأسلوب، تم تصميم الجداول لتخزين الأحداث أو الإجراءات الفردية، إلى جانب الطوابع الزمنية المقابلة لها. قد تؤدي هذه الطريقة إلى بنية تخزين أكثر إحكاما، حيث إنها تخزن فقط الأحداث التي تسببت في تغييرات في البيانات، بدلا من الاحتفاظ بإصدارات متعددة من الحالة بأكملها. ومع ذلك، فإن إعادة بناء الحالة التاريخية للكيان قد تتطلب استعلامات أكثر تعقيدًا، لأنها تتضمن دمج وتجميع بيانات الحدث.
يعتمد الاختيار بين هذين النهجين على المتطلبات المحددة للتطبيق، مثل تكرار تحديثات البيانات، والحاجة إلى التحليل التاريخي، واعتبارات الأداء. من الضروري تحقيق التوازن بين تعقيد نموذج البيانات وكفاءة الوصول إلى البيانات الزمنية وإدارتها.
يمكن أيضًا وصف البيانات الزمنية بأنها دورية أو غير دورية. تتبع البيانات الدورية نمطًا منتظمًا ويمكن تصميمها على فترات زمنية متكررة يمكن التنبؤ بها، مثل نقاط البيانات اليومية أو الأسبوعية أو الشهرية. ومع ذلك، تعرض البيانات غير الدورية أنماطًا غير منتظمة أو تعتمد على الأحداث، مما يجعل عملية النمذجة والتنبؤ بها أكثر صعوبة. يُستخدم كلا النوعين من البيانات الزمنية بشكل شائع في مختلف الصناعات والتطبيقات، وتعد تقنيات نمذجة البيانات المناسبة أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع أنواع البيانات هذه وتحليلها بشكل فعال.
تؤكد منصة AppMaster no-code على أساليب نمذجة البيانات الزمنية العملية والفعالة، بغض النظر عن مجال التطبيق. إن إنشاءها للتطبيقات الحقيقية باستخدام Go (golang) لتطبيقات الواجهة الخلفية، وVue3 Framework وJS/TS لتطبيقات الويب، وKotlin و Jetpack Compose لنظام Android، بالإضافة إلى SwiftUI لنظام التشغيل iOS، يضمن قدرة المستخدمين على إدارة البيانات المؤقتة بكفاءة عبر منصات مختلفة والأنظمة. بالإضافة إلى ذلك، يقوم AppMaster تلقائيًا بإنشاء ملفات التطبيق الضرورية، مثل وثائق swagger (واجهة برمجة التطبيقات المفتوحة) endpoints الخادم والبرامج النصية لترحيل مخطط قاعدة البيانات، لضمان التكامل السلس للبيانات المؤقتة في التطبيق.
من خلال توفير نظام أساسي شامل وسهل الاستخدام، يمكّن AppMaster الشركات والمطورين من جميع مستويات المهارات من تصميم البيانات المؤقتة وإدارتها وتحليلها بشكل فعال داخل تطبيقاتهم. تعد القدرة على التعامل مع البيانات المستندة إلى الوقت وتحليلها بسلاسة عاملاً رئيسيًا في تطوير تطبيقات قوية وقابلة للتطوير وعملية، ويوفر AppMaster هذه الإمكانية من خلال نظامه الأساسي البديهي والمتعدد الاستخدامات no-code.
