معرفی قابلیت تجمیع داده Aggregations کلودفر به موتور جستجوی R2 SQL

تیم تحریریه استاد آی تی گزارش می دهد: کلودفلر (Cloudflare) با معرفی قابلیت پشتیبانی از توابع تجمیع داده (Aggregations) در موتور جستجوی R2 SQL، یک تحول مهم در حوزه تحلیل داده های ابری ایجاد کرده است. این قابلیت جدید که شامل دستوراتی مانند GROUP BY، SUM، COUNT و HAVING است، به کاربران اجازه می دهد تا تحلیل های پیچیده و گزارش گیری های سریع را مستقیماً بر روی داده های ذخیره شده در فضای ذخیره سازی ابری R2 انجام دهند. این ویژگی، مرز میان فضای ذخیره سازی اشیاء (Object Storage) و انبار داده های تحلیلی (Data Warehouse) را بیش از پیش کمرنگ می کند.

R2 SQL که بخشی از کاتالوگ داده R2 (R2 Data Catalog) است، به طور خاص برای اجرای کوئری های SQL بر روی فایل های داده ای بزرگ مانند Apache Parquet طراحی شده است. پیش از این، کاربران تنها می توانستند از کوئری های فیلترینگ ساده استفاده کنند، اما اکنون با افزودن توابع تجمیع، امکان استخراج بینش های عمیق تر از حجم وسیعی از داده ها فراهم شده است. این پیشرفت، به ویژه برای شرکت هایی که با لاگ های حجیم، داده های حسگرها یا اطلاعات فروش در مقیاس کلان سروکار دارند، بسیار حیاتی است.

اهمیت توابع تجمیع در تحلیل داده های کلان

توابع تجمیع، هسته اصلی هر سیستم تحلیل داده ای هستند. این توابع، خلاصه ای از داده های زیرین را در قالب گزارش های مدیریتی یا آمارهای کلیدی ارائه می دهند. به عنوان مثال، یک شرکت می تواند با استفاده از دستور GROUP BY، مجموع فروش را بر اساس دپارتمان یا منطقه جغرافیایی محاسبه کند. این نوع گزارش گیری، که پیش از این نیازمند انتقال داده ها به سرویس های گران قیمت انبار داده بود، اکنون به صورت سرورلس و با هزینه بسیار پایین تر در R2 قابل انجام است.

کارشناسان استاد آی تی معتقدند که این حرکت کلودفلر، یک استراتژی هوشمندانه برای جذب توسعه دهندگانی است که به دنبال راه حل های مقرون به صرفه برای معماری دیتالیک (Data Lake) خود هستند. با توجه به سیاست عدم دریافت هزینه خروج داده (Egress Fees) توسط R2، این پلتفرم به سرعت در حال تبدیل شدن به یک جایگزین جذاب برای سرویس های سنتی مانند Amazon S3 و Azure Blob Storage است. این مزیت هزینه ای، به خصوص در زمان اجرای کوئری های تحلیلی که معمولاً حجم زیادی از داده را پردازش می کنند، اهمیت دوچندانی پیدا می کند.

معماری فنی: از Scatter-Gather تا Shuffling

پیاده سازی توابع تجمیع بر روی یک سیستم توزیع شده مانند R2 SQL، چالش های فنی خاص خود را دارد. کلودفلر برای حل این چالش ها، دو رویکرد اصلی را در معماری خود به کار گرفته است که نشان دهنده پیچیدگی های مهندسی در پس این سادگی ظاهری است.

رویکرد Scatter-Gather برای تجمیع های ساده

در این روش، که برای کوئری های تجمیع ساده بدون نیاز به مرتب سازی یا فیلتر بر اساس نتیجه تجمیع استفاده می شود، فرآیند به صورت توزیع شده انجام می گیرد. گره های کاری (Worker Nodes) بر روی زیرمجموعه ای از داده ها، «پیش تجمیع ها» (Pre-aggregates) را محاسبه می کنند. این پیش تجمیع ها، حالت های میانی و ناقصی از توابع تجمیع هستند. برای مثال، پیش تجمیع تابع COUNT(*) تنها تعداد ردیف های پردازش شده توسط آن گره کاری است. سپس، گره هماهنگ کننده (Coordinator Node) این نتایج جزئی را جمع آوری کرده و با ادغام آن ها، نتیجه نهایی را به دست می آورد. این روش بسیار سریع و کارآمد است زیرا نیاز به جابه جایی حجم زیادی از داده در شبکه را به حداقل می رساند.

Shuffling Aggregations برای کوئری های پیچیده

زمانی که کوئری شامل دستوراتی مانند ORDER BY یا HAVING بر روی نتیجه یک تابع تجمیع باشد، رویکرد Scatter-Gather کافی نیست. برای مثال، یافتن ۱۰ دپارتمان برتر بر اساس مجموع فروش، نیازمند آن است که مجموع فروش کل هر دپارتمان به صورت دقیق محاسبه شود. از آنجایی که داده های یک دپارتمان خاص ممکن است به صورت تصادفی در بین گره های کاری مختلف توزیع شده باشد، R2 SQL از مکانیزم «Shuffling» استفاده می کند.

در این فرآیند، داده های مربوط به یک کلید GROUP BY مشخص (مانند نام دپارتمان) از تمام گره های کاری جمع آوری شده و به یک گره واحد ارسال می شود. این گره واحد، تجمیع نهایی را انجام می دهد. این مرحله جابه جایی داده (Data Shuffling) نیازمند منابع بیشتری است، اما تضمین می کند که نتایج کوئری های پیچیده مانند Top-N (یافتن N مورد برتر) به درستی و با دقت بالا محاسبه شوند. این معماری نشان می دهد که کلودفلر یک موتور جستجوی تحلیلی کامل و نه صرفاً یک ابزار ساده را توسعه داده است.

آینده تحلیل داده در لبه شبکه

معرفی قابلیت تجمیع داده R2 SQL توسط کلودفلر، یک نقطه عطف در تکامل معماری های داده محسوب می شود. این ویژگی، به طور مستقیم با سرویس هایی مانند Amazon Athena و Google BigQuery رقابت می کند، اما با مزیت کلیدی عدم دریافت هزینه خروج داده، یک برتری رقابتی قابل توجه ایجاد کرده است. توسعه دهندگان اکنون می توانند با اطمینان خاطر بیشتری، حجم عظیمی از داده های خود را در R2 ذخیره کرده و بدون نگرانی از هزینه های پنهان، به تحلیل آن ها بپردازند.

این روند، به سمت «تحلیل داده در لبه» (Edge Data Analytics) حرکت می کند، جایی که پردازش داده ها تا حد امکان به منبع تولید داده نزدیک می شود. این امر نه تنها سرعت تحلیل را افزایش می دهد، بلکه به کاهش هزینه ها و بهبود حاکمیت داده نیز کمک شایانی می کند. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد اهمیت معماری های داده مدرن و نقش آن در توسعه نرم افزار، می توانید به مقاله طراحی وب سایت در وب سایت استاد آی تی مراجعه کنید.

منبع:
Cloudflare Blog: Announcing support for GROUP BY, SUM, and other aggregation queries in R2 SQL