Also known as distributed DB
database in which data is stored across different physical locations
قاعدة البيانات الموزعة تُعرَّف بأنها قاعدة البيانات التي لا تكون اجهزة التخزين فيها موصولة إلى وحدة معالجة مشتركة كـ وحدة المعالجة المركزية في الحاسب الآلي. قد تكون مخزنة في اجهزة متعددة وتتواجد في نفس المكان الطبيعي أو قد تكون اختفت عبر شبكة من الأجهزة المتصلة. على عكس الأنظمة الموازية حيث تكون المعالجات مترابطة بشكل قوي وتمثل قاعدة بيانات وحيدة، قاعدة البيانات الموزعة تحتوي على عدة مواقع عمل متناثرة لا تتواجد في نفس المكان فعليا. مجموعة البيانات كمثال في قاعدة البيانات قد يتم توزيعها على عدة مواقع فعلية. قاعدة البيانات الموزعة قد تتواجد في خادم شبكة الإنترنت، إنترانت أو اكسترانت مشتركة أو في أي شبكة أخرى داخل الشركة. النسخ المكررة والموزعة من قاعدة البيانات تساهم في تحسين أداء قاعدة البيانات بالنسبة للمستخدم النهائي. لضمان مواكبة قاعدة البيانات الموزعة للتحديثات يوجد هنالك عمليتين هما: * التكرار: يضمن استخدام برمجيات متخصصة في البحث عن التحديثات في قاعدة البيانات الموزعة. عندما يتم إيجاد تحديث أو تغيير فإن إجراء التكرار تعمم التغيير على كل قواعد البيانات. إجراء التكرار قد يكون معقد جدا ويستهلك الكثير من الوقت بناء على حجم وعدد القواعد الموزعة. وقد تحتاج هذه العملية إلى الكثير من الوقت والمصادر الحاسوبية. * الإستنساخ: من جهة أخرى ليس بالأمر المعقد. الإستنساخ ببساطة يحدد قاعدة بيانات معينة ويعينها كنسخة أصلية ومن ثم يقوم بإستنساخها. إجراء الأستنساخ عادة يتم بعد مرور وقت معين. هذا للتأكد من أن كل مكان موّزع يضم نفس البيانات. في هذا الإجراء، التغييرات مسموحة فقط في قاعدة البيانات الأصلية. وهذا لضمان عدم الكتابة على البيانات المحلية. استخدام أي إجراء من هذين الإجرائين يضمن حداثة البيانات في كل المواقع التي وزعت فيها قواعد البيانات. إلى جانب تكرار وتجزئة قاعدة البيانات الموزعة فأنه يوجد هناك الكثير من تقنيات تصميم قواعد البيانات الموزعة المختلفة. على سبيل المثال، تقنيات قاعدة البيانات الموزعة في الحكم الذاتي والمزامنة واللامزامنة. تطبيق هذه التقنيات يتوقف بدرجة أساسية على احتياجات العمل ومدى حساسية المعلومات التي ستخزن في هذا النوع من قواعد البيانات وكذلك على الميزانية المخصصة لضمان سرية المعلومات وصحتها.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
via Wikidata sitelinks · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).