هل يمكنني ربط بحيرة بيانات (data lake) بـ iDBQuery؟
نعم. يتصل iDBQuery ببحيرة البيانات إما عبر محرّك الاستعلام أو طبقة المستودع فيها بوصفها مصدر SQL قياسياً، أو باستيعاب الملفات المصدَّرة مثل CSV وParquet، بانياً نموذجاً حيّاً واحداً قابلاً للاستعلام، بحيث يمكنك طرح الأسئلة عبر بيانات البحيرة بلغة طبيعية دون نقلها إلى نظام جديد.
بحيرة البيانات مخزن للملفات، غالباً CSV وJSON وParquet، في تخزين كائني مثل S3 أو ADLS أو GCS، وعادةً بطبقة استعلام SQL في الأعلى (محرّك lakehouse، أو خدمة جداول خارجية، أو مستودع). ويلتقي iDBQuery البحيرة بالطريقة الصادقة والعملية بدلاً من ادّعاء أنه محرّك بحيرة بنفسه:
- اربط طبقة SQL في البحيرة بوصفها مصدر مستودع/قاعدة بيانات قياسياً. إذا كانت بحيرتك قابلة للاستعلام عبر lakehouse أو خدمة جداول خارجية، فيتصل iDBQuery بتلك النقطة كأي مستودع SQL ويقرأ الجداول مباشرةً.
- استوعب الملفات المصدَّرة مباشرةً. يقرأ iDBQuery ملفات Parquet وCSV وJSON، فيمكنك توجيهه إلى الملفات المصدَّرة، بما فيها الملفات في التخزين الكائني على غرار S3، فيبني منها نموذجاً قابلاً للاستعلام.
وفي كلتا الحالتين تحصل على نموذج حيّ واحد ويمكنك السؤال بلغة طبيعية عن أمور مثل الإيراد حسب المنطقة عبر جداول البحيرة، أو كيف يكون اتجاه مقياس عبر التاريخ المخزّن في البحيرة، مع توثيق كل رقم بالرجوع إلى صفوف المصدر. والميزة الحقيقية هي ضمّ بيانات البحيرة بأنظمة ليست فيها، كقاعدة بيانات تشغيلية أو جدول بيانات مالي أو تصدير من برمجيات كخدمة، بحيث يستطيع السؤال أن يمتدّ عبر البحيرة وكل ما حولها. ويستعلم iDBQuery في المكان حيثما أمكن ولا يجبرك على بناء مشروع مستودع أو خط معالجة منفصل للحصول على إجابات.
Updated 2026-06-22