قاعدة بيانات في الوقت الفعلي

لقاعدة البيانات الآنية معنيان. يشير الاستخدام الأكثر شيوعًا لهذا المصطلح إلى نظام قاعدة بيانات يستخدم تقنيات البث المباشر لمعالجة أحمال العمل التي تتغير حالتها باستمرار. ^{[ 1 ]} يختلف هذا عن قواعد البيانات التقليدية التي تحتوي على بيانات ثابتة ، لا تتأثر في الغالب بمرور الوقت. عند الإشارة إلى تقنيات البث المباشر، تعني المعالجة الآنية أن المعاملة تُعالج بسرعة كافية لظهور النتيجة والتعامل معها فورًا. ^{[ 2 ]} تُعد قواعد البيانات الآنية هذه مفيدة لمساعدة منصات التواصل الاجتماعي في إزالة الأخبار الكاذبة، ولكاميرات المراقبة داخل المتاجر في تحديد اللصوص المحتملين من خلال سلوكهم/حركاتهم، وما إلى ذلك.

يتبنى المعنى الثاني لمصطلح "قاعدة بيانات الوقت الحقيقي" تعريفًا أكثر دقة للوقت الحقيقي، بما يتوافق مع مفهوم الحوسبة في الوقت الحقيقي . تعمل أنظمة قواعد البيانات ذات الوقت الحقيقي الصارم مع نظام تشغيل يعمل في الوقت الحقيقي لضمان صحة البيانات زمنيًا من خلال تطبيق مواعيد نهائية محددة لمعاملات قاعدة البيانات، وتتضمن آلية (مثل سياسات جدولة المعاملات) لزيادة عدد المعاملات الملتزمة بنجاح وتقليل عدد المعاملات الملغاة. بينما يُعدّ معدل نقل البيانات أو عدد المعاملات في الثانية مقياس الأداء لمعظم أنظمة قواعد البيانات، فإن مقياس أداء نظام قاعدة بيانات الوقت الحقيقي الصارم هو نسبة المعاملات الملتزمة إلى المعاملات الملغاة. تشير هذه النسبة إلى مدى فعالية سياسة جدولة المعاملات، بهدف نهائي هو الالتزام بالمواعيد النهائية بنسبة 100%. قد لا تسمح قواعد بيانات الوقت الحقيقي الصارمة، من خلال تطبيق المواعيد النهائية، بتأخر المعاملات (تجاوز الموعد النهائي). ^{[ 3 ]}

قواعد البيانات الآنية هي قواعد بيانات تقليدية تستخدم امتدادًا يمنحها قدرة إضافية على تقديم استجابات موثوقة. وتعتمد هذه القواعد على قيود زمنية تحدد نطاقًا معينًا من القيم التي تكون البيانات صالحة ضمنه. يُطلق على هذا النطاق اسم الصلاحية الزمنية. لا يمكن لقاعدة البيانات التقليدية العمل في ظل هذه الظروف نظرًا لأن التناقضات بين كائنات العالم الحقيقي والبيانات التي تمثلها تكون جسيمة للغاية بحيث لا يمكن إجراء تعديلات بسيطة عليها. يحتاج النظام الفعال إلى القدرة على التعامل مع الاستعلامات الحساسة للوقت، وإرجاع البيانات الصالحة زمنيًا فقط، ودعم جدولة الأولويات. لإدخال البيانات في السجلات، غالبًا ما يقوم مستشعر أو جهاز إدخال بمراقبة حالة النظام المادي وتحديث قاعدة البيانات بمعلومات جديدة لتعكس النظام المادي بدقة أكبر. ^{[ 4 ]} عند تصميم نظام قاعدة بيانات آنية ، ينبغي مراعاة كيفية تمثيل الوقت الصالح، وكيفية ربط الحقائق بالنظام الآني . كما ينبغي مراعاة كيفية تمثيل قيم السمات في قاعدة البيانات بحيث لا تحدث أي انتهاكات في معاملات العمليات واتساق البيانات .

عند تصميم أي نظام، من المهم مراعاة ما يجب أن يفعله النظام في حال عدم الالتزام بالمواعيد النهائية. ^{[ 5 ]} على سبيل المثال، يراقب نظام مراقبة الحركة الجوية باستمرار مئات الطائرات ويتخذ قرارات بشأن مسارات الرحلات القادمة، ويحدد ترتيب هبوط الطائرات بناءً على بيانات مثل الوقود والارتفاع والسرعة. إذا تأخرت أي من هذه المعلومات، فقد تكون العواقب وخيمة. ولمعالجة مشكلة البيانات القديمة، يمكن استخدام الطابع الزمني لدعم المعاملات من خلال توفير مراجع زمنية واضحة.

على الرغم من أن نظام قاعدة البيانات في الوقت الفعلي قد يبدو نظامًا بسيطًا، إلا أن المشاكل تظهر أثناء التحميل الزائد عندما تتطلب معاملتان أو أكثر من معاملات قاعدة البيانات الوصول إلى نفس الجزء من قاعدة البيانات. عادةً ما تكون المعاملة نتيجة لتنفيذ برنامج يصل إلى محتويات قاعدة البيانات أو يُعدّلها. ^{[ 6 ]} تختلف المعاملة عن التدفق لأن التدفق يسمح فقط بعمليات القراءة فقط، بينما يمكن للمعاملات القيام بعمليات القراءة والكتابة. هذا يعني أنه في التدفق، يمكن لعدة مستخدمين قراءة نفس البيانات، لكن لا يمكنهم تعديلها في الوقت نفسه. ^{[ 4 ]} يجب أن تسمح قاعدة البيانات بتشغيل معاملة واحدة فقط في كل مرة للحفاظ على اتساق البيانات . على سبيل المثال، إذا طلب طالبان حجز المقعد المتبقي في قسم من الفصل الدراسي وقاما بإرسال الطلب في الوقت نفسه، فيجب أن يتمكن طالب واحد فقط من التسجيل. ^{[ 4 ]}

تستطيع قواعد البيانات الآنية معالجة هذه الطلبات باستخدام خوارزميات جدولة للتحكم في التزامن ، مع إعطاء الأولوية لطلبات الطلاب بطريقة ما. نفترض في هذه المقالة أن النظام يحتوي على معالج واحد، وقاعدة بيانات قائمة على القرص، ومجموعة ذاكرة رئيسية . ^{[ 7 ]}

في قواعد البيانات الآنية، تُحدد مواعيد نهائية، وتستجيب الأنظمة المختلفة للبيانات التي لا تلتزم بمواعيدها بطرق متباينة. في النظام الآني، تستخدم كل معاملة طابعًا زمنيًا لجدولة المعاملات. ^{[ 4 ]} تُحدد وحدة تعيين الأولويات مستوى أهمية لكل معاملة عند وصولها إلى نظام قاعدة البيانات، وذلك بناءً على كيفية تعامل النظام مع الأوقات والأولويات الأخرى. تعتمد طريقة الطابع الزمني على وقت وصول المعاملة إلى النظام. تشير الدراسات إلى أن المعاملات في معظمها تكون متقطعة، مع أوقات وصول غير متوقعة. على سبيل المثال، يُعطي النظام موعدًا نهائيًا مبكرًا للطلبات ذات الأولوية الأعلى، وموعدًا نهائيًا متأخرًا للطلبات ذات الأولوية الأقل. ^{[ 7 ]} فيما يلي مقارنة بين خوارزميات الجدولة المختلفة.

الموعد النهائي المبكر

PT = DT — قيمة المعاملة ليست مهمة. مثال على ذلك مجموعة من الأشخاص يتصلون لطلب منتج.

أعلى قيمة

PT = 1/VT — الموعد النهائي ليس مهمًا. يجب أن تصل بعض المعاملات إلى وحدة المعالجة المركزية بناءً على أهميتها، وليس على أساس العدالة. هذا مثال على أقل وقت انتظار ممكن. في حال ازدحام خطوط الهاتف، يجب إعطاء الأولوية للمتصلين برقم الطوارئ 911. ^{[ 8 ]}

الموعد النهائي المبالغ فيه للقيمة

PT = DT/VT — يُعطي هذا الأسلوب وزنًا متساويًا لكل من الموعد النهائي والقيم بناءً على الجدولة. مثال على ذلك هو تسجيل الطلاب في المقررات الدراسية، حيث يختار الطالب مجموعة من المقررات التي يرغب في دراستها ثم يضغط على زر الإرسال. في هذه الحالة، غالبًا ما تُعطى الأولوية للأولويات الأعلى. من المرجح أن يستخدم نظام تسجيل الطلاب في المدارس هذه التقنية عندما يستقبل الخادم عمليتي تسجيل. فإذا كان لدى أحد الطلاب 22 ساعة معتمدة والآخر 100 ساعة معتمدة، فإن الطالب الحاصل على 100 ساعة معتمدة سيحظى بالأولوية (جدولة قائمة على القيمة).

يستفيد النظام الذي يُدرك بدقة قيود التسلسل والتوقيت المرتبطة بالمعاملات ذات المواعيد النهائية المرنة أو الثابتة، من مبدأ الاتساق المطلق . ^{[ 9 ]} ومن الطرق الأخرى لضمان اتساق البيانات المطلق استخدام القيود النسبية. تضمن هذه القيود دخول المعاملات إلى النظام في نفس وقت دخول باقي المجموعة المرتبطة بها. ويساهم استخدام آليات القيود المطلقة والنسبية بشكل كبير في ضمان دقة البيانات.

إلى جانب المواعيد النهائية، تُعدّ سياسة الانتظار طريقةً إضافيةً للتعامل مع حلّ التعارضات في أنظمة قواعد البيانات الآنية. تضمن هذه العملية الحصول على أحدث المعلومات في الأنظمة الحساسة للوقت. تتجنب هذه السياسة التعارضات من خلال مطالبة جميع الكتل غير الطالبة بالانتظار حتى تتم معالجة كتلة البيانات الأكثر أهمية. ^{[ 4 ]} في حين أظهرت الدراسات المخبرية أن السياسات القائمة على مواعيد البيانات النهائية لا تُحسّن الأداء بشكلٍ ملحوظ، إلا أن سياسة الانتظار الإجباري تُحسّن الأداء بنسبة 50%. ^{[ 10 ]} قد تتضمن سياسة الانتظار الإجباري انتظار معالجة المعاملات ذات الأولوية الأعلى لمنع حدوث حالة جمود. مثال آخر على الحالات التي يُمكن فيها تأخير البيانات هو عندما توشك كتلة بيانات على الانتهاء. تُؤخّر سياسة الانتظار الإجباري المعالجة حتى يتم تحديث البيانات باستخدام بيانات إدخال جديدة. تُساعد هذه الطريقة الأخيرة على زيادة دقة النظام وتقليل عدد العمليات الضرورية التي يتم إيقافها. عمومًا، لا يُعدّ الاعتماد على سياسات الانتظار الأمثل. ^{[ 11 ]}

من الضروري مناقشة آلية تحديد المواعيد النهائية. تُمثل المواعيد النهائية القيود المفروضة على البيانات التي سيتم استبدالها قريبًا والتي يتم الوصول إليها من خلال المعاملة. يمكن أن تكون المواعيد النهائية إما مُراقبة أو تنبؤية. ^{[ 11 ]} في نظام المواعيد النهائية المُراقبة، يتم فحص جميع المعاملات غير المكتملة، ويُحدد المعالج ما إذا كانت أي منها قد أوفت بموعدها النهائي. ^{[ 4 ]} تنشأ مشاكل في هذه الطريقة بسبب الاختلافات الناتجة عن تباينات وقت البحث، وإدارة المخزن المؤقت ، وأخطاء الصفحات . ^{[ 12 ]} أما الطريقة الأكثر استقرارًا لتنظيم المواعيد النهائية فهي الطريقة التنبؤية. فهي تُنشئ جدولًا زمنيًا مُحتملًا، وتُحدد ما إذا كانت المعاملة ستفوت موعدها النهائي وفقًا لهذا الجدول. ^{[ 4 ]}

يعتمد نوع الاستجابة لتجاوز الموعد النهائي على ما إذا كان الموعد النهائي صارمًا أو مرنًا أو نهائيًا. تتطلب المواعيد النهائية الصارمة وصول كل حزمة بيانات إلى وجهتها قبل انتهاء صلاحيتها، وإلا فقد تفشل العملية، مما قد يُسبب مشكلة. لا تُعدّ هذه المشاكل شائعة جدًا، إذ يتطلب تحديد أسوأ الاحتمالات قدرة النظام المطلقة قبل تحديد المواعيد النهائية. وهذا أمر بالغ الصعوبة، وإذا حدث أي شيء غير متوقع للنظام، كعطل بسيط في الأجهزة، فقد يؤدي ذلك إلى فقدان البيانات. أما بالنسبة للمواعيد النهائية المرنة أو النهائية، فقد يؤدي تجاوز الموعد النهائي إلى انخفاض الأداء، ولكنه لا يُسبب كارثة. ^{[ 7 ]} يُلبي الموعد النهائي المرن أكبر عدد ممكن من المواعيد النهائية. ومع ذلك، لا يوجد ضمان بأن النظام قادر على الوفاء بجميع المواعيد النهائية. في حال تجاوزت معاملة ما موعدها النهائي، يتمتع النظام بمرونة أكبر، وقد تزداد أهمية تلك المعاملة. فيما يلي وصف لهذه الاستجابات:

موعد نهائي صارم

إذا تسبب عدم الالتزام بالمواعيد النهائية في مشاكل، فإن تحديد موعد نهائي صارم هو الأفضل. وهي بيانات دورية، أي أنها تُدخل إلى قاعدة البيانات وفق نمط إيقاعي منتظم. ومن الأمثلة على ذلك البيانات التي يجمعها جهاز استشعار. وتُستخدم هذه البيانات غالبًا في الأنظمة الحيوية. ^{[ 13 ]}

موعد نهائي محدد

تبدو المواعيد النهائية الثابتة مشابهة للمواعيد النهائية الصارمة، إلا أنها تختلف عنها في كونها تقيس مدى أهمية إتمام المعاملة في وقت ما بعد تاريخ استحقاقها. ففي بعض الأحيان، قد يكون إتمام المعاملة بعد انقضاء موعدها النهائي ضارًا أو غير مفيد، ويأخذ كل من المواعيد النهائية الثابتة والصارمة هذا الأمر في الحسبان. ومن أمثلة المواعيد النهائية الثابتة نظام القيادة الآلية. ^{[ 8 ]}

موعد نهائي غير رسمي

إذا كان الالتزام بالوقت المحدد مرغوبًا فيه، ولكن تجاوز المواعيد النهائية لا يُسبب ضررًا جسيمًا، فقد يكون الموعد النهائي المرن هو الأنسب. فهو يعمل وفق جدول زمني غير دوري أو غير منتظم. في الواقع، يكون وقت إنجاز كل مهمة غير معروف. ومن الأمثلة على ذلك لوحة مفاتيح الهاتف. ^{[ 13 ]}

تقوم عمليات المواعيد النهائية الصارمة بإلغاء المعاملات التي تجاوزت الموعد النهائي، مما يُحسّن النظام من خلال إزالة البيانات غير الضرورية التي تحتاج إلى معالجة. لا تقتصر هذه العمليات على إزالة المعاملات التي انتهت مواعيدها النهائية فحسب، بل تشمل أيضًا المعاملات ذات أطول المواعيد النهائية، بافتراض أنها ستصبح قديمة بمجرد وصولها إلى المعالج. هذا يعني أن المعاملات الأخرى يجب أن تكون ذات أولوية أعلى. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنظام إزالة المعاملات الأقل أهمية. عندما كنتُ أقوم بالاختيار المسبق للفصول الدراسية خلال فترة ازدحام شديد، قد يصبح حقل في قاعدة البيانات مشغولًا جدًا بطلبات التسجيل لدرجة أنه يصبح غير متاح لفترة من الوقت، وكانت نتيجة معاملتي هي عرض استعلام SQL المُرسل ورسالة تفيد بأن البيانات غير متاحة حاليًا. يحدث هذا الخطأ بسبب المدقق، وهو آلية تتحقق من حالة القواعد، والقاعدة التي سبقتها. ^{[ 14 ]}

يهدف جدولة الفترات والمواعيد النهائية إلى تحديث المعاملات التي تضمن إتمامها قبل الموعد النهائي، مع تقليل عبء العمل إلى أدنى حد. في قواعد البيانات الكبيرة التي تعمل في الوقت الفعلي، تُسهم وظائف التخزين المؤقت بشكل كبير في تحسين الأداء. المخزن المؤقت هو جزء من قاعدة البيانات يُخزن في الذاكرة الرئيسية لتقليل زمن استجابة المعاملات. ولتقليل عمليات الإدخال والإخراج من القرص، يجب تخصيص عدد معين من المخازن المؤقتة. ^{[ 15 ]} في بعض الأحيان، تُخزن نسخ متعددة من البيانات في المخازن المؤقتة عندما تكون كتلة البيانات التي تحتاجها المعاملة قيد الاستخدام. لاحقًا، تُضاف البيانات إلى قاعدة البيانات. تُخصص استراتيجيات مختلفة المخازن المؤقتة، ويجب أن تُوازن بين استهلاك كمية كبيرة من الذاكرة وبين وضع جميع البيانات في مخزن مؤقت واحد. الهدف هو تقليل وقت البحث وتوزيع الموارد بين إطارات المخزن المؤقت للوصول إلى البيانات بسرعة. يستطيع مدير المخزن المؤقت تخصيص المزيد من الذاكرة، إذا لزم الأمر، لتحسين زمن الاستجابة. بل ويمكنه تحديد ما إذا كان ينبغي للمعاملة التي لديه أن تتقدم. يُحسّن التخزين المؤقت سرعة الأنظمة التي تعمل في الوقت الفعلي. ^{[ 15 ]}

تتميز قواعد البيانات التقليدية باستمراريتها، لكنها تعجز عن التعامل مع البيانات الديناميكية المتغيرة باستمرار. لذا، ثمة حاجة إلى نظام آخر. يمكن تعديل قواعد البيانات الآنية لتحسين دقتها وكفاءتها وتجنب التعارضات، وذلك بتحديد مواعيد نهائية وفترات انتظار لضمان الاتساق الزمني. توفر أنظمة قواعد البيانات الآنية طريقة لمراقبة النظام المادي وتمثيله في تدفقات بيانات إلى قاعدة البيانات. يتلاشى تدفق البيانات، كحال الذاكرة، بمرور الوقت. ولضمان تسجيل أحدث المعلومات وأكثرها دقة، توجد عدة طرق للتحقق من المعاملات والتأكد من تنفيذها بالترتيب الصحيح. يُعدّ موقع المزادات الإلكترونية مثالًا على قاعدة بيانات سريعة التغير.

أصبحت أنظمة قواعد البيانات اليوم أسرع مما كانت عليه في الماضي، ونتوقع في المستقبل أنظمة أسرع. ورغم امتلاكنا لأنظمة أسرع حاليًا، إلا أن بذل الجهود لتقليل الأخطاء والتأخيرات سيظل مفيدًا. وستظل القدرة على معالجة النتائج في الوقت المناسب وبطريقة يمكن التنبؤ بها أهم من سرعة المعالجة. فالمعالجة السريعة المُطبقة بشكل خاطئ لا تُفيد أنظمة قواعد البيانات الآنية. فالمعاملات التي تعمل بسرعة أكبر قد تتعطل أحيانًا، مما يستدعي إيقافها وإعادة تشغيلها. بل إن المعالجة الأسرع تُضر ببعض التطبيقات الآنية، لأن زيادة السرعة تُزيد من التعقيد وتزيد من احتمالية حدوث مشاكل ناتجة عن تفاوت السرعة. كما أن المعالجة الأسرع تُصعّب تحديد المواعيد النهائية التي تم الوفاء بها بنجاح. ومع ازدياد سرعة أنظمة قواعد البيانات المستقبلية، تبرز الحاجة إلى إجراء المزيد من الدراسات لضمان استمرار كفاءة أنظمتنا. ^{[ 16 ]}

سيزداد حجم الأبحاث التي تدرس أنظمة قواعد البيانات الآنية نتيجةً للتطبيقات التجارية، مثل منصات المزادات الإلكترونية كـ eBay . وتشهد المزيد من الدول النامية توسعًا في شبكاتها الهاتفية، كما يتزايد عدد مستخدمي الهواتف المحمولة في الولايات المتحدة وغيرها من دول العالم. ومن المرجح أيضًا أن يحفز التطور المتسارع لسرعة المعالجات الدقيقة أبحاث الأنظمة الآنية. ويتيح هذا التطور ظهور تقنيات جديدة، مثل مؤتمرات الفيديو عبر الإنترنت ومحادثات المراسلة الفورية الصوتية والمرئية عالية الدقة، والتي تعتمد جميعها على أنظمة قواعد البيانات الآنية. وتؤدي دراسات الاتساق الزمني إلى تطوير بروتوكولات جديدة وقيود زمنية بهدف معالجة المعاملات الآنية بكفاءة أكبر. ^{[ 7 ]}