SQL كعمود فقري للقوى الضاربة في مجالات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي

يثير مصطلح “البيانات الضخمة” في كثير من الأحيان صورًا لمجموعات بيانات غير منظمة بشكل ضخم، وتدفقات في الوقت الحقيقي، وخوارزميات التعلم الآلي. وسط هذا الضجيج، قد يشك بعض الأشخاص في ما إذا كان SQL، لغة قواعد البيانات العلاقية التقليدية، ما زالت تحتل مكانتها. تحذير: الـ SQL ليس فقط ذا صلة ولكنه حجر الزاوية في مستودعات البيانات الحديثة، ومنصات البيانات الضخمة، والرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

يستكشف هذا المقال كيف أن SQL، بعيدًا عن أن يكون بقايا، لا يزال عمودًا فقريًا في بيئات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، مزدهرًا في سياق تخزين البيانات وتقنيات السحابة الأصلية مثل Google BigQuery.

الدور الثابت للـ SQL في تخزين البيانات

تخزين البيانات هو أساس التحليلات واتخاذ القرارات. في جوهره، تلعب الـ SQL دورًا حاسمًا في استعلام وتحويل وتجميع البيانات بكفاءة. قواعد البيانات العلاقية التقليدية مثل Teradata وOracle وSQL Server رسمت مفهوم تخزين البيانات المنظمة للمعالجة التحليلية، مع SQL كواجهتها.

انتقل إلى الوقت الحاضر، مستودعات البيانات السحابية الحديثة مثل Google BigQuery وSnowflake وAmazon Redshift قد ثورت على القابلية للتوسع، مما يتيح استعلامات على بيتابايتات من البيانات. ومع ذلك، لا يزال الـ SQL هو العامل المشترك، مما يسمح للمحللين والمهندسين بالتفاعل بسلاسة مع هذه الأنظمة.

لماذا يتفوق الـ SQL في تخزين البيانات

1. الاستعلام التصريحي. يسمح SQL للمستخدمين بالتعبير عن استعلامات معقدة دون القلق بشأن ميكانيكيات التنفيذ. تتميز هذه البساطة بفعالية في البنى المعمارية الحديثة.
2. التكامل مع البيانات الكبيرة. يمكن لأدوات SQL تجهيز البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة (على سبيل المثال JSON، Parquet) المخزنة في بحيرات البيانات السحابية. على سبيل المثال، يسمح BigQuery بتنفيذ استعلامات SQL على البيانات في تخزين Google Cloud دون نقل البيانات.
3. التوافقية. يتكامل SQL بشكل جيد مع أدوات الذكاء الأعمال الحديثة مثل Tableau وLooker، مما يوفر إمكانيات الاستعلام المباشرة للتصوير.

SQL يلتقي بيانات كبيرة

في البيانات الكبيرة، حيث تكون مجموعات البيانات موزعة عبر مجموعات، قام SQL بالتكيف للتعامل مع النطاق والتعقيد. تمكن محركات الاستعلام الموزعة والمنصات القائمة على السحابة SQL من تشغيل التحليلات المتقدمة على مجموعات بيانات ضخمة.

محركات الاستعلام SQL الموزعة

• Google BigQuery– مستودع بيانات مُدار بالكامل وخالٍ من الخوادم يتيح لك تشغيل استعلامات SQL على تيرابايتات أو بيتابايتات من البيانات مع النتائج في الوقت الفعلي
• Apache Hive و Presto/Trino – مصممة للاستعلام عن أنظمة الملفات الموزعة مثل Hadoop HDFS أو تخزين الكائنات السحابية
• Snowflake – يجمع بين تخزين البيانات والبيانات الكبيرة مع SQL كواجهة للاستعلام

SQL على بحيرات البيانات

تمزج الهندسات الحديثة بين بيانات البحيرات والمستودعات. تتيح أدوات SQL مثل BigQuery وAWS Athena استعلام البيانات المخزنة في تخزين الكائنات مباشرةً، مما يسهل تقديم الجسور.

مثال: SQL في تحليل البيانات الكبيرة

SELECT
    user_id,
    COUNT(*) AS total_transactions,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    `project.dataset.transactions`
WHERE
    transaction_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY
    user_id
ORDER BY
    total_spent DESC
LIMIT 10;

يمكن أن يشغل هذا الاستعلام ملايين الصفوف في BigQuery، مع إرجاع النتائج في ثوانٍ.

SQL في عصر الذكاء الاصطناعي

يزدهر الذكاء الاصطناعي على البيانات، ويظل SQL لا غنى عنه في دورة حياة الذكاء الاصطناعي. من إعداد البيانات إلى تقديم التنبؤات في الوقت الحقيقي، يقوم SQL بتقديم الجسر بين البيانات الخام والتحليلات القابلة للتنفيذ.

1. إعداد البيانات

قبل تدريب نماذج تعلم الآلة، يجب تجميع البيانات وتنظيفها وتهيئتها. يبرز SQL في:

• الانضمام، والتجميع، والتصفية
• هندسة الميزات باستخدام الوظائف النافذة أو المنطق الشرطي

2. SQL لتعلم الآلة

تتيح منصات حديثة مثل BigQuery ML وSnowflake Snowpark لمستخدمي SQL بناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة مباشرةً داخل مستودع البيانات.

على سبيل المثال:

CREATE MODEL my_model
OPTIONS(model_type='linear_reg') AS
SELECT
    feature1,
    feature2,
    label
FROM
    `project.dataset.training_data`;

يديمقراطية الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين المحللين الذين قد يفتقرون إلى الخبرة في البرمجة بلغة Python من المشاركة في سير العمل لتعلم الآلة.

3. تحليلات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي

تدمج منصات البث المباشر مثل Apache Kafka مع محركات SQL مثل ksqlDB، مما يتيح التحليلات والتنبؤات في الوقت الحقيقي على بيانات البث.

لماذا يظل SQL لا يمكن تعويضه

SQL قد تكيف وازدهر بفضل قوته الفريدة:

1. لغة عالمية. يُفهم SQL عالميًا عبر الأدوات والمنصات، مما يمكن من التواصل السلس بين أنظمة مختلفة.
2. توحيد وامتدادات. بينما تم توحيد بنية جمل SQL الأساسية، قد قامت منصات مثل BigQuery بإدخال امتدادات (على سبيل المثال، وظائف ARRAY) لتعزيز الوظائف.
3. قابلية التوسع السحابية. تضمن تكامل SQL مع منصات السحابة أن يمكنه التعامل مع أعباء العمل الحديثة، بدءًا من استعلام تيرابايتات من البيانات في بحيرات البيانات حتى تنظيم نماذج التعلم الآلي.
4. النظام البيئي المتطور. أدوات قائمة على SQL مثل dbt قد غيّرت كيفية إدارة تحويلات البيانات في خط الأنابيب البياني، مما يجعل SQL ذا صلة حتى في سياقات العمل الهندسية الحديثة للبيانات.

التحديات وكيفية تجاوزها بواسطة SQL

بينما تواجه SQL قيودًا، مثل التعامل مع البيانات غير المهيكلة أو مشاكل القابلية للتوسع في بعض الأحيان، يتم معالجة هذه المسائل بواسطة الابتكارات الحديثة:

• التعامل مع البيانات شبه المهيكلة. تمكن وظائف JSON وARRAY في منصات مثل BigQuery من استعلام البيانات المتداخلة مباشرةً.
• المعالجة الموزعة. تتم الآن توسيع محركات قائمة على SQL عبر مجموعات للتعامل بكفاءة مع بيتابايتات من البيانات.

الاستنتاج: SQL كعمود فقري للبيانات والذكاء الاصطناعي عبر الزمن

من استعلامات البيانات المهيكلة في قواعد البيانات العلاقية البارزة في الأمس إلى منصات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي الحديثة الرائدة اليوم، أثبتت SQL قدرتها على التكيف وضرورتها. تستمر في التطور، ربطًا بين تخزين البيانات التقليدي واحتياجات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي الحديثة.

مع أدوات مثل Google BigQuery التي تضع SQL في مقدمة التحليلات السحابية القابلة للتوسع، فإن SQL بعيدًا عن أن يكون قديمًا. في الواقع، إنه عمود فقري للنظم الحديثة للبيانات، مضمنًا بأن الشركات يمكنها فهم بياناتها في عالم معقد بشكل متزايد.

إذا، هل SQL قديم؟ بالطبع لا. إنه مزدهر ويستمر باستمرار في تشغيل قوى البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي.