{"id":476325,"date":"2023-08-09T07:28:31","date_gmt":"2023-08-09T07:28:31","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:12:28","modified_gmt":"2023-09-05T11:12:28","slug":"column-based-database","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wiki\/column-based-database\/","title":{"rendered":"Baza danych oparta na kolumnach"},"content":{"rendered":"<p>Kolumnowa baza danych to wyspecjalizowany typ systemu zarz\u0105dzania bazami danych, kt\u00f3ry przechowuje i organizuje dane w formacie kolumnowym, w przeciwie\u0144stwie do bardziej tradycyjnych baz danych opartych na wierszach. W tym podej\u015bciu dane w ka\u017cdej kolumnie s\u0105 przechowywane razem, co pozwala na efektywn\u0105 kompresj\u0119 i pobieranie danych. Kolumnowe bazy danych zyska\u0142y popularno\u015b\u0107 w ostatnich latach ze wzgl\u0119du na ich zdolno\u015b\u0107 do skutecznej obs\u0142ugi zada\u0144 zwi\u0105zanych z przetwarzaniem i analiz\u0105 danych na du\u017c\u0105 skal\u0119. W tym artykule om\u00f3wiono histori\u0119, struktur\u0119 wewn\u0119trzn\u0105, kluczowe funkcje, typy, aplikacje, por\u00f3wnania, perspektywy na przysz\u0142o\u015b\u0107 i potencjalne powi\u0105zania z serwerami proxy.<\/p>\n<h2>Historia bazy danych kolumnowej i jej pierwsza wzmianka<\/h2>\n<p>Koncepcja przechowywania kolumnowego si\u0119ga pocz\u0105tk\u00f3w informatyki. Pomys\u0142 organizowania danych wed\u0142ug kolumn, a nie wierszy zosta\u0142 po raz pierwszy wspomniany w artykule badawczym zatytu\u0142owanym \u201eRedesigning the Star Schema of a Large Data Warehouse Using an Object-Oriented Approach\u201d autorstwa Michaela Stonebrakera i Lawrence\u2019a Rowe\u2019a, opublikowanym w 1986 roku. Artyku\u0142 ten przedstawi\u0142 teori\u0119 podstawy koncepcji organizowania danych w spos\u00f3b zorientowany na kolumny w celu optymalizacji wydajno\u015bci zapyta\u0144 analitycznych.<\/p>\n<h2>Szczeg\u00f3\u0142owe informacje na temat bazy danych opartej na kolumnach<\/h2>\n<p>Kolumnowa baza danych zosta\u0142a zaprojektowana do przechowywania danych w spos\u00f3b kolumnowy, gdzie ka\u017cda kolumna zawiera dane tego samego typu. W przeciwie\u0144stwie do tradycyjnych baz danych opartych na wierszach, gdzie ka\u017cdy wiersz przechowuje dane r\u00f3\u017cnych typ\u00f3w, bazy danych oparte na kolumnach przechowuj\u0105 razem wszystkie warto\u015bci danej kolumny. Taka organizacja danych ma kilka zalet:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Kompresja danych<\/strong>: Magazyn oparty na kolumnach umo\u017cliwia lepsz\u0105 kompresj\u0119 danych, poniewa\u017c podobne typy danych s\u0105 przechowywane razem, co prowadzi do powtarzalnych wzorc\u00f3w i lepszych wsp\u00f3\u0142czynnik\u00f3w kompresji.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Zapytania analityczne<\/strong>: Kolumnowe bazy danych doskonale radz\u0105 sobie z zapytaniami analitycznymi, takimi jak agregacja, filtrowanie i grupowanie, poniewa\u017c mog\u0105 efektywnie odczytywa\u0107 i przetwarza\u0107 tylko odpowiednie kolumny potrzebne do zapytania, redukuj\u0105c obci\u0105\u017cenie we\/wy.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Magazyn danych<\/strong>: Bazy danych oparte na kolumnach doskonale nadaj\u0105 si\u0119 do scenariuszy hurtowni danych, gdzie szybkie wyszukiwanie i analiza danych s\u0105 niezb\u0119dne do podejmowania decyzji.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Napisz wydajno\u015b\u0107<\/strong>: Podczas gdy wydajno\u015b\u0107 odczytu jest zazwyczaj lepsza, wydajno\u015b\u0107 zapisu mo\u017ce stanowi\u0107 wyzwanie w bazach danych opartych na kolumnach ze wzgl\u0119du na konieczno\u015b\u0107 jednoczesnego aktualizowania wielu kolumn.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Wewn\u0119trzna struktura bazy danych opartej na kolumnach i spos\u00f3b jej dzia\u0142ania<\/h2>\n<p>Wewn\u0119trzna struktura bazy danych opartej na kolumnach r\u00f3\u017cni si\u0119 w zale\u017cno\u015bci od implementacji, ale podstawowe zasady pozostaj\u0105 sp\u00f3jne. Zamiast przechowywa\u0107 dane w wierszach o sta\u0142ej d\u0142ugo\u015bci, kolumnowe bazy danych przechowuj\u0105 dane w segmentach lub blokach o zmiennej d\u0142ugo\u015bci. Ka\u017cdy segment odpowiada okre\u015blonej kolumnie i zawiera sta\u0142\u0105 liczb\u0119 wierszy.<\/p>\n<p>Kiedy zapytanie jest wykonywane w bazie danych opartej na kolumnach, system uzyskuje dost\u0119p tylko do kolumn niezb\u0119dnych do realizacji \u017c\u0105dania. Zmniejsza to wymagania dotycz\u0105ce operacji we\/wy dysku i pami\u0119ci, poniewa\u017c system nie musi czyta\u0107 nieistotnych danych. Przetwarzanie zapyta\u0144 mo\u017ce wykorzystywa\u0107 operacje wektoryzowane, umo\u017cliwiaj\u0105c r\u00f3wnoleg\u0142o\u015b\u0107 i efektywne wykorzystanie nowoczesnych procesor\u00f3w.<\/p>\n<h2>Analiza kluczowych cech bazy danych opartej na kolumnach<\/h2>\n<p>Kolumnowe bazy danych oferuj\u0105 kilka kluczowych funkcji, dzi\u0119ki kt\u00f3rym dobrze nadaj\u0105 si\u0119 do okre\u015blonych przypadk\u00f3w u\u017cycia:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Magazyn kolumnowy<\/strong>: Dane s\u0105 przechowywane w formie kolumn, co umo\u017cliwia lepsz\u0105 kompresj\u0119, szybsze zapytania analityczne i zoptymalizowane operacje we\/wy dysku.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Kompresja danych<\/strong>: Podobne typy danych w ka\u017cdej kolumnie prowadz\u0105 do lepszych wsp\u00f3\u0142czynnik\u00f3w kompresji i mniejszych wymaga\u0144 dotycz\u0105cych przechowywania.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Wydajno\u015b\u0107 analityczna<\/strong>: Kolumnowe bazy danych wyr\u00f3\u017cniaj\u0105 si\u0119 funkcjami analitycznymi, dzi\u0119ki czemu idealnie nadaj\u0105 si\u0119 do zastosowa\u0144 w zakresie analityki biznesowej i hurtowni danych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Skalowalno\u015b\u0107 pozioma<\/strong>: Wiele kolumnowych baz danych zaprojektowano z my\u015bl\u0105 o skalowaniu w poziomie, co pozwala im efektywnie obs\u0142ugiwa\u0107 ogromne zbiory danych i \u015brodowiska rozproszone.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Rodzaje baz danych kolumnowych<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Nazwa bazy danych<\/th>\n<th>Opis<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Apache Cassandra<\/td>\n<td>Rozproszona baza danych NoSQL znana z modelu danych rodziny kolumn i wysokiej skalowalno\u015bci.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Apache HBase<\/td>\n<td>Rozproszona, skalowalna i sp\u00f3jna baza danych zbudowana na bazie rozproszonego systemu plik\u00f3w Hadoop.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Amazonka Redshift<\/td>\n<td>W pe\u0142ni zarz\u0105dzana us\u0142uga hurtowni danych, kt\u00f3ra wykorzystuje pami\u0119\u0107 kolumnow\u0105 do zapyta\u0144 analitycznych.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Du\u017ca tabela Google<\/td>\n<td>Zarz\u0105dzana us\u0142uga bazy danych NoSQL firmy Google zapewniaj\u0105ca ogromn\u0105 skalowalno\u015b\u0107 i dost\u0119p o ma\u0142ych op\u00f3\u017anieniach.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pion<\/td>\n<td>Kolumnowa analityczna baza danych przeznaczona do wysokowydajnej analityki i hurtowni danych.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Sposoby korzystania z bazy danych opartej na kolumnach, problemy i ich rozwi\u0105zania<\/h2>\n<p>Kolumnowe bazy danych znajduj\u0105 zastosowanie w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach i przypadkach u\u017cycia:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Inteligencja biznesowa<\/strong>: Kolumnowe bazy danych doskonale nadaj\u0105 si\u0119 do narz\u0119dzi analizy biznesowej, kt\u00f3re wymagaj\u0105 szybkiego wykonywania zapyta\u0144 i raportowania na temat du\u017cych zbior\u00f3w danych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Analityka w czasie rzeczywistym<\/strong>: S\u0142u\u017c\u0105 do analizy danych w czasie rzeczywistym, gdzie niezb\u0119dny jest szybki wgl\u0105d w ogromne strumienie danych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Internet rzeczy (IoT)<\/strong>: Kolumnowe bazy danych mog\u0105 efektywnie przechowywa\u0107 i przetwarza\u0107 dane z urz\u0105dze\u0144 IoT, umo\u017cliwiaj\u0105c szybk\u0105 analiz\u0119 i podejmowanie decyzji.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Analiza dziennik\u00f3w<\/strong>: S\u0105 u\u017cywane w analityce log\u00f3w do wydajnego przetwarzania ogromnych ilo\u015bci danych log\u00f3w.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Kolumnowe bazy danych maj\u0105 wiele zalet, ale wi\u0105\u017c\u0105 si\u0119 z pewnymi wyzwaniami, takimi jak:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Napisz wydajno\u015b\u0107<\/strong>: Jak wspomniano wcze\u015bniej, wydajno\u015b\u0107 zapisu mo\u017ce stanowi\u0107 w\u0105skie gard\u0142o, szczeg\u00f3lnie w scenariuszach z cz\u0119stymi aktualizacjami.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Z\u0142o\u017cono\u015b\u0107<\/strong>: Wdro\u017cenie bazy danych opartej na kolumnach mo\u017ce by\u0107 bardziej z\u0142o\u017cone ni\u017c tradycyjne bazy danych oparte na wierszach i wymaga\u0107 specjalistycznej wiedzy i do\u015bwiadczenia.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Wysokie u\u017cycie pami\u0119ci<\/strong>: Kolumnowe bazy danych mog\u0105 wymaga\u0107 wi\u0119cej pami\u0119ci do niekt\u00f3rych operacji w por\u00f3wnaniu do baz danych opartych na wierszach.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Aby sprosta\u0107 tym wyzwaniom, programi\u015bci i in\u017cynierowie baz danych stale pracuj\u0105 nad optymalizacj\u0105 wydajno\u015bci zapisu i wykorzystania pami\u0119ci, jednocze\u015bnie zwi\u0119kszaj\u0105c og\u00f3ln\u0105 wydajno\u015b\u0107 systemu.<\/p>\n<h2>G\u0142\u00f3wna charakterystyka i inne por\u00f3wnania z podobnymi terminami<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Charakterystyka<\/th>\n<th>Baza danych oparta na kolumnach<\/th>\n<th>Baza danych oparta na wierszach<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Format przechowywania danych<\/td>\n<td>Kolumny<\/td>\n<td>Wydziwianie<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Wydajno\u015b\u0107 zapyta\u0144 analitycznych<\/td>\n<td>Wysoki<\/td>\n<td>Umiarkowany<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Napisz wydajno\u015b\u0107<\/td>\n<td>Umiarkowany<\/td>\n<td>Wysoki<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Kompresja danych<\/td>\n<td>Doskona\u0142y<\/td>\n<td>Dobry<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Odzyskiwanie danych<\/td>\n<td>Wyb\u00f3r kolumny<\/td>\n<td>Pobieranie pe\u0142nego wiersza<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Przypadek u\u017cycia<\/td>\n<td>Analityka, BI<\/td>\n<td>Przetwarzanie transakcji<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Przyk\u0142ady<\/td>\n<td>Apacz Cassandra,<\/td>\n<td>MySQL, PostgreSQL,<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><\/td>\n<td>Amazonka Redshift,<\/td>\n<td>Wyrocznia<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><\/td>\n<td>Du\u017ca tabela Google<\/td>\n<td><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspektywy i technologie przysz\u0142o\u015bci zwi\u0105zane z bazami danych kolumnowymi<\/h2>\n<p>Przysz\u0142o\u015b\u0107 kolumnowych baz danych wygl\u0105da obiecuj\u0105co, poniewa\u017c ilo\u015b\u0107 danych ro\u015bnie wyk\u0142adniczo, co wymaga bardziej wyrafinowanych rozwi\u0105za\u0144 w zakresie przechowywania i przetwarzania. Niekt\u00f3re potencjalne rozwi\u0105zania i technologie obejmuj\u0105:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Zaawansowane algorytmy kompresji<\/strong>: Nowe algorytmy kompresji mog\u0105 jeszcze bardziej ulepszy\u0107 kompresj\u0119 danych i zmniejszy\u0107 wymagania dotycz\u0105ce przechowywania.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Poprawiona wydajno\u015b\u0107 zapisu<\/strong>: Trwaj\u0105ce badania mog\u0105 prowadzi\u0107 do prze\u0142om\u00f3w w optymalizacji wydajno\u015bci zapisu, dzi\u0119ki czemu kolumny oparte na bazach danych b\u0119d\u0105 jeszcze bardziej konkurencyjne pod wzgl\u0119dem obci\u0105\u017ce\u0144 transakcyjnych.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integracja z AI i Machine Learning<\/strong>: Po\u0142\u0105czenie kolumnowych baz danych i technologii AI\/ML mo\u017ce otworzy\u0107 nowe mo\u017cliwo\u015bci analizy danych i modelowania predykcyjnego.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integracja z \u0142a\u0144cuchem blok\u00f3w<\/strong>: Badanie integracji kolumnowych baz danych z technologi\u0105 blockchain w celu zapewnienia bezpiecznego i przejrzystego przechowywania danych.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Jak serwery proxy mog\u0105 by\u0107 u\u017cywane lub kojarzone z baz\u0105 danych opart\u0105 na kolumnach<\/h2>\n<p>Serwery proxy odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w zarz\u0105dzaniu ruchem internetowym, zwi\u0119kszaniu bezpiecze\u0144stwa i zapewnianiu u\u017cytkownikom anonimowo\u015bci. W po\u0142\u0105czeniu z bazami danych opartymi na kolumnach serwery proxy mo\u017cna wykorzysta\u0107 do:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Buforowanie i r\u00f3wnowa\u017cenie obci\u0105\u017cenia<\/strong>: Serwery proxy mog\u0105 buforowa\u0107 cz\u0119sto u\u017cywane dane z bazy danych opartej na kolumnach, redukuj\u0105c zb\u0119dne zapytania i skracaj\u0105c czas odpowiedzi.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Prywatno\u015b\u0107 i bezpiecze\u0144stwo danych<\/strong>: Serwery proxy mog\u0105 dzia\u0142a\u0107 jako po\u015brednicy mi\u0119dzy klientami a kolumnow\u0105 baz\u0105 danych, zapewniaj\u0105c dodatkow\u0105 warstw\u0119 bezpiecze\u0144stwa i prywatno\u015bci.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Globalna dystrybucja<\/strong>: Serwery proxy mog\u0105 pom\u00f3c w dystrybucji zapyta\u0144 i \u017c\u0105da\u0144 do wielu instancji kolumnowych baz danych w r\u00f3\u017cnych lokalizacjach geograficznych, poprawiaj\u0105c wydajno\u015b\u0107 dla u\u017cytkownik\u00f3w na ca\u0142ym \u015bwiecie.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Anonimowo\u015b\u0107<\/strong>: W przypadku niekt\u00f3rych aplikacji serwery proxy mog\u0105 maskowa\u0107 oryginalne \u017ar\u00f3d\u0142o danych, zapewniaj\u0105c anonimowo\u015b\u0107 u\u017cytkownikom wysy\u0142aj\u0105cym zapytania do bazy danych opartej na kolumnach.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>powi\u0105zane linki<\/h2>\n<p>Wi\u0119cej informacji na temat kolumnowych baz danych mo\u017cna znale\u017a\u0107 w nast\u0119puj\u0105cych zasobach:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/cassandra.apache.org\/documentation\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Dokumentacja Apache Cassandra<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/redshift\/latest\/dg\/welcome.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Podr\u0119cznik u\u017cytkownika Amazon Redshift<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/bigtable\/docs\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Dokumentacja Google Cloud Bigtable<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.vertica.com\/docs\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Dokumentacja Vertica<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<p>Podsumowuj\u0105c, bazy danych oparte na kolumnach okaza\u0142y si\u0119 pot\u0119\u017cnymi narz\u0119dziami do wydajnego zarz\u0105dzania ogromnymi ilo\u015bciami danych i analizowania ich. Ich podej\u015bcie do przechowywania kolumnowego, zoptymalizowane pod k\u0105tem analityki i hurtowni danych, sprawia, \u017ce nadaj\u0105 si\u0119 do r\u00f3\u017cnych zastosowa\u0144 w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach. Wraz z post\u0119pem technologii mo\u017cemy spodziewa\u0107 si\u0119 dalszego rozwoju i optymalizacji, dzi\u0119ki czemu kolumny oparte na bazach danych stan\u0105 si\u0119 jeszcze bardziej niezb\u0119dne w \u015bwiecie opartym na danych. W po\u0142\u0105czeniu z serwerami proxy ich mo\u017cliwo\u015bci mo\u017cna rozszerzy\u0107 w celu zwi\u0119kszenia bezpiecze\u0144stwa, wydajno\u015bci i wygody u\u017cytkownika w r\u00f3\u017cnych aplikacjach internetowych.<\/p>","protected":false},"featured_media":467908,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476325","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Column-Based Database: An Encyclopedia Article<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is a column-based database?","answer":"<p>A column-based database is a specialized type of database management system that stores and organizes data in a columnar format, as opposed to traditional row-based databases. In this approach, data within each column is stored together, allowing for efficient data compression and retrieval. Columnar databases are known for their ability to handle large-scale data processing and analytics tasks effectively.<\/p>"},{"question":"How did the concept of columnar storage originate?","answer":"<p>The concept of columnar storage dates back to 1986 when it was first mentioned in a research paper titled \"Redesigning the Star Schema of a Large Data Warehouse Using an Object-Oriented Approach\" by Michael Stonebraker and Lawrence Rowe. The paper laid the groundwork for organizing data in a column-oriented manner to optimize analytic query performance.<\/p>"},{"question":"What are the advantages of a column-based database?","answer":"<p>Column-based databases offer several advantages, including:<\/p><ul><li>Improved data compression due to storing similar data types together.<\/li><li>Faster analytical queries, as only relevant columns are accessed.<\/li><li>Excellent performance in business intelligence and data warehousing applications.<\/li><li>Efficient scaling for handling massive datasets and distributed environments.<\/li><\/ul>"},{"question":"What is the internal structure of a column-based database?","answer":"<p>The internal structure of a column-based database involves storing data in variable-length segments or blocks, where each segment corresponds to a specific column and contains a fixed number of rows. When executing a query, the system only accesses the necessary columns, reducing disk I\/O and memory requirements.<\/p>"},{"question":"How do column-based databases compare to row-based databases?","answer":"<p>Column-based databases differ from row-based databases in terms of data storage format, analytical query performance, write performance, data compression, and data retrieval. Column-based databases excel in analytics and offer superior data compression but may face challenges with write performance compared to row-based databases.<\/p>"},{"question":"What types of column-based databases exist?","answer":"<p>Several column-based databases are available, each catering to specific needs. Some notable examples include Apache Cassandra, Amazon Redshift, Google Bigtable, and Vertica.<\/p>"},{"question":"In what applications can column-based databases be used?","answer":"<p>Column-based databases find applications in various industries and use cases, such as business intelligence, real-time analytics, IoT data processing, and log analytics.<\/p>"},{"question":"What challenges do column-based databases face?","answer":"<p>Column-based databases may encounter challenges related to write performance, complexity in implementation, and high memory usage. However, ongoing research and optimizations aim to address these issues.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be associated with column-based databases?","answer":"<p>Proxy servers can complement column-based databases by providing caching and load balancing, enhancing data privacy and security, enabling global distribution of queries, and ensuring user anonymity.<\/p>"},{"question":"What does the future hold for column-based databases?","answer":"<p>The future of column-based databases looks promising, with potential developments in advanced compression algorithms, improved write performance, integration with AI and ML technologies, and possible integration with blockchain for secure data storage.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476325","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476325\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/467908"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476325"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}