لغة معالجة البيانات (DML) هي مجموعة فرعية من SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) التي يتم استخدامها لاسترداد البيانات وإدراجها وتعديلها وحذفها في قاعدة البيانات. الغرض الأساسي من DML هو توفير طريقة مرنة وفعالة لمعالجة البيانات داخل بيئة قاعدة بيانات منظمة.
تاريخ وتطور لغة معالجة البيانات
نشأت لغة معالجة البيانات من تطوير SQL خلال السبعينيات. تم إنشاء SQL بواسطة Raymond F. Boyce وDonald D. Chamberlin في IBM. لقد قدموا DML لأول مرة كجزء من لغة SQL في ورقة بحثية عام 1974 بعنوان "SEQUEL: لغة استعلام إنجليزية منظمة". مع مرور الوقت، تطورت DML وتم اعتمادها على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS)، لتصبح جزءًا قياسيًا من معايير ANSI وISO SQL.
نظرة متعمقة على لغة معالجة البيانات
تقع أوامر DML في قلب SQL وتسمح للمستخدمين بمعالجة البيانات المخزنة داخل قواعد البيانات. تتضمن الأوامر الأساسية الأربعة داخل DML ما يلي:
- يختار: يستخدم للاستعلام عن البيانات واسترجاعها من جدول واحد أو أكثر في قاعدة البيانات.
- إدراج: إضافة سجلات جديدة إلى الجدول.
- تحديث: تعديل السجلات الموجودة في الجدول.
- يمسح: إزالة السجلات من الجدول.
من المهم أن نفهم أن هذه الأوامر، وخاصة UPDATE وDELETE، يمكنها تغيير البيانات داخل قاعدة البيانات بشكل كبير. ولذلك، فمن الأفضل تنفيذ مثل هذه الأوامر بحذر.
الأعمال الداخلية للغة معالجة البيانات
على المستوى الأساسي، يعمل DML عن طريق إرسال الأوامر إلى نظام إدارة قاعدة البيانات. يقوم نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) بتفسير هذه الأوامر، وتنفيذ العمليات المطلوبة على البيانات، وإرجاع أي بيانات مطلوبة إلى المستخدم. يتعامل نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) مع جميع تعقيدات الوصول إلى البيانات وتخزينها، مما يتيح للمستخدمين التفاعل مع البيانات باستخدام أوامر بسيطة نسبيًا.
فيما يتعلق بالتنفيذ، يقوم نظام قاعدة البيانات بمعالجة أمر DML على مرحلتين:
- وقت الترجمة: يتم التحقق من بناء جملة عبارة SQL.
- مدة العرض: يقوم نظام قاعدة البيانات بتنفيذ عبارة SQL ويقوم بمعالجة البيانات.
الميزات الرئيسية للغة معالجة البيانات
تتضمن بعض الميزات الهامة لـ DML ما يلي:
- بساطة: أوامر DML بسيطة وسهلة الفهم.
- المرونة: يسمح DML بمعالجة البيانات على مستوى التسجيل والمستوى المحدد.
- معالجة قوية للبيانات: يمكن لـ DML التعامل مع كمية كبيرة من البيانات بكفاءة.
- تناسق البيانات: يضمن DML سلامة البيانات واتساقها داخل قاعدة البيانات.
أنواع لغة معالجة البيانات
هناك نوعان من DML:
- DML الإجرائية: يتطلب من المستخدم تحديد البيانات المطلوبة وكيفية الحصول عليها.
- DML غير الإجرائية: يتطلب من المستخدم تحديد البيانات المطلوبة دون تحديد كيفية الحصول عليها.
ويقدم الجدول التالي مقارنة بين النوعين:
| ميزة | DML الإجرائية | DML غير الإجرائية |
|---|---|---|
| سهولة الاستعمال | يتطلب معرفة كيفية تخزين البيانات | أسهل للمستخدمين، ويتطلب فقط معرفة البيانات المطلوبة |
| كفاءة | يمكن أن يكون أكثر كفاءة حيث يمكن للمستخدم توجيه النظام بشكل أكثر تحديدًا | قد يكون أقل كفاءة حيث يجب على النظام تحديد أفضل طريقة لاسترداد البيانات |
| أمثلة | SQL عند استخدامها مع JOIN وWHERE والأوامر المشابهة الأخرى | SQL عند استخدامها مع عبارات SELECT الأساسية |
الاستخدام والقضايا والحلول في لغة معالجة البيانات
يتم استخدام DML على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من استرجاع البيانات البسيطة للتقارير وحتى معالجة البيانات المعقدة داخل تطبيقات البرامج. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي الاستخدام غير السليم لـ DML إلى تلف البيانات، وفقدان البيانات، ومشكلات في الأداء.
للتخفيف من هذه المشكلات، تتضمن بعض أفضل الممارسات ما يلي:
- استخدام المعاملات لضمان سلامة البيانات.
- الحد من استخدام أوامر DELETE وUPDATE لمنع فقدان البيانات غير المقصود.
- النسخ الاحتياطي لقاعدة البيانات بانتظام.
- تطبيق أذونات المستخدم المناسبة لتحديد من يمكنه تنفيذ أوامر DML.
مقارنات مع لغات مماثلة
في حين أن SQL وبالتالي DML أصبحت أدوات قياسية في إدارة قواعد البيانات، فإن اللغات الأخرى توفر أيضًا إمكانات معالجة البيانات. هناك مثالان بارزان هما XQuery لقواعد بيانات XML وSPARQL لقواعد بيانات RDF.
تتميز هذه اللغات بتركيز مختلف عن SQL وDML، حيث يركز XQuery على هياكل البيانات المشابهة للمستندات بينما يركز SPARQL على بيانات الويب الدلالية. ومع ذلك، فهي توفر إمكانات مشابهة لأوامر SELECT وINSERT وUPDATE وDELETE الموجودة في DML.
الآفاق المستقبلية للغة معالجة البيانات
وبما أن قواعد البيانات لا تزال تشكل حجر الزاوية في تكنولوجيا المعلومات، فإن أهمية DML ستظل كبيرة. لقد خلقت التطورات مثل قواعد بيانات NoSQL ومنصات البيانات الضخمة تحديات وفرصًا جديدة. سيكون تطور DML، أو تطوير لغات جديدة لمعالجة البيانات للتعامل مع هذه التحديات، بمثابة مساحة رائعة للمشاهدة.
تقاطع الخوادم الوكيلة ولغة معالجة البيانات
يعمل الخادم الوكيل كوسيط بين العميل الذي يبحث عن موارد من خوادم أخرى. على الرغم من أن الخوادم الوكيلة لا تتفاعل بطبيعتها مع DML، إلا أنها يمكن أن تلعب دورًا في إدارة طلبات قاعدة البيانات والحفاظ على الأمان وإخفاء الهوية.
على سبيل المثال، يمكن تكوين خادم وكيل لموازنة تحميل طلبات DML عبر قواعد بيانات متعددة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء. بالإضافة إلى ذلك، من خلال توجيه طلبات قاعدة البيانات من خلال خادم وكيل، تتم إضافة طبقة إضافية من إخفاء الهوية والأمان إلى عملية معالجة البيانات، مما يقلل من مخاطر معالجة البيانات الضارة.
روابط ذات علاقة
من خلال فهم DML والاستفادة منه بشكل صحيح، يمكن للمرء التفاعل بشكل فعال مع البيانات ومعالجتها داخل بيئة قاعدة بيانات منظمة، وهي مهارة بالغة الأهمية في عالمنا الذي يعتمد على البيانات بشكل متزايد.
