يشير المتجر العمودي، في سياق نمذجة البيانات، إلى تقنية تخزين قاعدة البيانات حيث يتم تنظيم البيانات وتخزينها بطريقة عمودية بدلاً من الجداول التقليدية القائمة على الصفوف. تعتبر هذه الطريقة مناسبة بشكل خاص لمهام المعالجة التحليلية وإعداد التقارير وتخزين البيانات التي تتطلب الاستعلام السريع والتجميع على مجموعات البيانات الكبيرة. تم تصميم المخازن العمودية لتحسين الأداء وقابلية التوسع لأحمال العمل التحليلية كثيفة القراءة، مما يوفر العديد من المزايا فيما يتعلق بضغط البيانات، ومعالجة الاستعلامات، وتقليل الإدخال/الإخراج للتخزين، والتحليلات داخل الذاكرة.
على الرغم من تحسينها لأحمال العمل التحليلية، إلا أن المخازن العمودية ليست مناسبة عالميًا لجميع حالات استخدام قاعدة البيانات. على وجه التحديد، قد لا تكون الخيار الأفضل لأحمال عمل المعاملات الثقيلة التي تتضمن عمليات الإدراج والتحديثات والحذف المتكررة للسجلات الفردية. ومع ذلك، فقد أصبحت خيارًا شائعًا لمجموعة واسعة من التطبيقات التي تتضمن تحليلات معقدة، مثل لوحات المعلومات في الوقت الفعلي، وأنظمة ذكاء الأعمال، وخوارزميات التعلم الآلي التي تستفيد من كميات كبيرة من البيانات التاريخية. توجد تطبيقات مختلفة لأنظمة التخزين العمودي في السوق، بما في ذلك مستودعات البيانات البارزة مثل Google BigQuery وAmazon Redshift وSnowflake، بالإضافة إلى قواعد البيانات التي تركز على التحليلات مثل Apache Parquet وVertica.
إحدى المزايا الأساسية للمخزن العمودي مقارنة بقاعدة البيانات العلائقية التقليدية القائمة على الصفوف هي القدرة على تحقيق مستويات عالية من ضغط البيانات. تظهر البيانات المخزنة بطريقة عمودية تجانسًا عاليًا، مما يسمح بتطبيق تقنيات الضغط المختلفة بشكل أكثر فعالية. ونتيجة لذلك، هناك حاجة إلى مساحة تخزين أقل لتخزين نفس الكمية من البيانات، مما يؤدي إلى انخفاض تكاليف التخزين. علاوة على ذلك، يؤدي الضغط الأفضل إلى تقليل عمليات الإدخال/الإخراج على القرص ومعالجة الاستعلامات بشكل أسرع، حيث يلزم قراءة كمية أقل من البيانات من القرص لنفس العمليات التحليلية.
ميزة أخرى مهمة للتخزين العمودي هي القدرة على إجراء معالجة الاستعلامات الموجهة، والتي تتكون من التشغيل على مجموعات كبيرة من البيانات على دفعات، بدلاً من صف تلو الآخر. يعمل هذا الأسلوب في معالجة الاستعلام على تعزيز إمكانات البيانات الفردية والتعليمات المتعددة (SIMD) لوحدات المعالجة المركزية الحديثة، مما يسمح بالتنفيذ المتوازي الفعال للمهام التحليلية وتقليل أوقات الاستجابة للاستعلام، حتى بالنسبة لملايين أو مليارات السجلات.
علاوة على ذلك، تتيح المخازن العمودية استخدامًا أفضل لموارد الذاكرة المتاحة، حيث يلزم تحميل الأعمدة ذات الصلة فقط في الذاكرة لأي استعلام محدد. يساعد هذا التحميل الانتقائي للبيانات على تقليل متطلبات الذاكرة وذاكرة التخزين المؤقت المفقودة، مما يؤدي إلى أوقات أسرع لاسترجاع البيانات. بالإضافة إلى ذلك، بما أن البيانات يتم ضغطها حسب العمود، فمن الأسرع تحميل البيانات المضغوطة في الذاكرة وتنفيذ إلغاء الضغط أثناء تنفيذ الاستعلام، مما يؤدي إلى فوائد كبيرة في الأداء.
يمكن استخدام أنظمة التخزين العمودية بشكل فعال ضمن منصة AppMaster no-code لتلبية المتطلبات التحليلية لمختلف التطبيقات. على سبيل المثال، عند اقترانها بمنطق العمل المناسب الذي تم إنشاؤه باستخدام مصمم عمليات الأعمال المرئية (BP) الخاص بـ AppMaster ، يمكن للمخازن العمودية أن تقود الرؤى والتقارير والتحليلات التنبؤية في الوقت الفعلي لتطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهاتف المحمول. يدعم AppMaster التكامل مع قواعد البيانات المتوافقة مع PostgreSQL كقاعدة بيانات أساسية، مما يسمح بالتكامل السلس للبيانات والاستعلام الشفاف وإعداد التقارير وتحليل البيانات الموجودة في المتاجر العمودية من خلال وثائق API المفتوحة endpoints RESTful API.
لذلك، تمثل المخازن العمودية وسيلة قوية لمعالجة التحديات التحليلية وإعداد التقارير التي تواجهها التطبيقات الحديثة، مما يوفر العديد من المزايا من حيث أداء الاستعلام وقابلية التوسع وكفاءة التخزين. عند الاستفادة منها جنبًا إلى جنب مع نمذجة البيانات المرئية وإمكانيات تصميم منطق الأعمال الخاصة بـ AppMaster ، يمكن للمخازن العمودية تمكين المطورين المواطنين من إنشاء تطبيقات متطورة تعتمد على البيانات والتي تمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة مدعومة بتحليل في الوقت الفعلي لكميات هائلة من البيانات. إن التعرف على إمكانات المخازن العمودية في سياق نمذجة البيانات يساعد الشركات ومطوري التطبيقات على اتخاذ خيارات مستنيرة فيما يتعلق ببنيات التخزين المحسنة لحالات الاستخدام الخاصة بهم والاستفادة من مزايا الأداء التي توفرها هذه الأنظمة.
