تشير المعالجة المجمعة، في سياق قواعد البيانات العلائقية، إلى طريقة معالجة وتنفيذ مهام متعددة، أو معاملات البيانات، ككتلة واحدة، أو "دفعة". يسمح هذا الأسلوب بمعالجة أكثر كفاءة وتبسيطًا لمجموعات البيانات الكبيرة أو طلبات المعاملات، عن طريق تقليل الحمل المرتبط بكل عملية على حدة. تم استخدام المعالجة المجمعة في العديد من التطبيقات والصناعات التي تركز على البيانات لعقود من الزمن، حيث يمكنها تقليل وقت التشغيل الإجمالي والمتطلبات الحسابية وبصمة الموارد للنظام بشكل كبير مقارنة بتنفيذ كل مهمة بشكل مستقل.
في عالم قواعد البيانات العلائقية، غالبًا ما تتضمن المعالجة المجمعة تجميع العديد من أوامر SQL، مثل استعلامات INSERT أو UPDATE أو DELETE أو SELECT، وتنفيذها معًا في معاملة واحدة. بدلاً من معالجة كل أمر على حدة، يمكن لنظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS) العمل على المجموعة بأكملها مرة واحدة، مما يقلل الوقت والموارد اللازمة لإنجاز المهام. وهذا يترجم إلى أداء أفضل وقابلية التوسع والاتساق داخل بيئة قاعدة البيانات.
إحدى الفوائد الرئيسية للمعالجة المجمعة في أنظمة قواعد البيانات العلائقية هي القدرة على إدارة الموارد المتاحة وتحسينها بشكل فعال، مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة وإدخال / إخراج القرص. من خلال تنفيذ مهام متعددة في دفعة واحدة، يمكن تقليل العمليات المتكررة أو البيانات المحملة بشكل متكرر، مما يؤدي إلى تحرير الموارد التي يمكن تخصيصها في مكان آخر في النظام. يمكن أن يكون لهذا التحسن في استخدام الموارد تأثير كبير على الأداء العام، لا سيما في المواقف ذات الطلب المرتفع أو محدودية الموارد. بالإضافة إلى ذلك، فهو يسمح للأنظمة باستيعاب المزيد من المستخدمين والاستعلامات المتزامنة دون تكبد عقوبة أداء باهظة.
ميزة أخرى مهمة للمعالجة المجمعة هي التوافق مع طبيعة المعاملات لقواعد البيانات العلائقية. تُستخدم المعاملات في أنظمة قواعد البيانات لضمان إدارة البيانات بشكل صحيح وموثوق، وفقًا لخصائص ACID (الذرية، والاتساق، والعزل، والمتانة). إن تجميع عمليات متعددة ضمن دفعة واحدة يمكّن نظام قاعدة البيانات من الحفاظ على تكامل المعاملات، حيث أن جميع الاستعلامات داخل الدفعة إما ستنجح أو تفشل معًا، مما يضمن الذرية والاتساق. وبالتالي، يتم الاحتفاظ بالبيانات في حالة صالحة، ويتم الحفاظ على سلامة النظام، حتى في حالة حدوث أخطاء أو فشل أثناء المعالجة.
علاوة على ذلك، يمكن أن تترك المعالجة المجمعة بصمة أخف على البنية التحتية للنظام والشبكة، مقارنة بطرق المعالجة التقليدية. من خلال تجميع عمليات قاعدة البيانات المتعددة معًا، يتم تقليل عدد الاستعلامات والاستجابات التي يلزم نقلها بين التطبيق وخادم قاعدة البيانات. يؤدي هذا إلى انخفاض كبير في حركة مرور الشبكة وزمن الوصول، مما يعزز الكفاءة العامة واستجابة النظام.
على الرغم من أن المعالجة المجمعة توفر العديد من الفوائد، إلا أنها قد لا تكون دائمًا الطريقة الأفضل لكل موقف. في بعض الحالات، قد يلزم تحديد أولويات المهام الفردية وتنفيذها بأقل قدر من زمن الاستجابة، كما هو الحال في التحليلات في الوقت الفعلي، أو التطبيقات التفاعلية، أو الأنظمة ذات متطلبات وقت الاستجابة الصارمة. بالنسبة لحالات الاستخدام هذه، قد يكون تنفيذ تقنيات المعالجة المجمعة غير عملي أو حتى يؤدي إلى نتائج عكسية. علاوة على ذلك، مع زيادة حجم الدفعة، تزداد احتمالية التنافس على الموارد، مما قد يؤدي إلى تدهور الأداء أثناء أوقات التحميل القصوى. وبالتالي، عند تطبيق المعالجة المجمعة، من الضروري إجراء تحليل دقيق للاحتياجات المحددة وسياق النظام المحدد لتحديد النهج المناسب وتحسين الأداء وفقًا لذلك.
في سياق منصة AppMaster ، يمكن تنفيذ العملية الفعالة والمبسطة لمعالجة الدفعات بطرق مختلفة، من خلال تطبيقات الواجهة الخلفية التي تم إنشاؤها استنادًا إلى Go (golang)، أو تطبيقات الويب باستخدام إطار عمل Vue3 وJS/TS، أو تطبيقات الهاتف المحمول التي تستخدم الخادم أطر العمل المستندة إلى Kotlin و Jetpack Compose لنظام Android أو SwiftUI لنظام التشغيل iOS. تتيح مجموعات الأدوات القوية والشاملة no-code والتي توفرها AppMaster للمطورين تصميم ونشر التطبيقات القادرة على التعامل مع عمليات البيانات واسعة النطاق ومعالجة الدفعات بفعالية، مع تقليل الديون الفنية وزيادة الكفاءة إلى الحد الأقصى. ونتيجة لذلك، يمكن لمستخدمي AppMaster الاستفادة من فوائد المعالجة المجمعة وقدراتها على تحسين الموارد لإنشاء تطبيقات قوية وقابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة تلبي مجموعة واسعة من حالات الاستخدام والمتطلبات.
