في عالم تخزين وتحليل البيانات الذي يتقدم بسرعة، يكتسب تنسيق ملفات جديد يُدعى “Pixels” اهتمامًا بين مهندسي البيانات والباحثين الكميين. يُعرف هذا التنسيق بأدائه الفائق في التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية، ويُعتبر بمثابة اختراق محتمل يتجاوز بشكل كبير قدرات تنسيق Apache Parquet المستخدم على نطاق واسع. تم تصميم “Pixels” ليتناسب مع عمليات العمل واسعة النطاق وعالية الإنتاجية، ويُقال إنه يعالج الاستفسارات بسرعة فائقة مقارنة بملفات CSV، بل ويتفوق على Parquet، خاصة في مهام التصفية والتجميع.
“Pixels” هو تنسيق تخزين عمودي مُحسّن للأعباء التحليلية، ويتميز بفهرسة متقدمة وإدارة ذاكرة تعزز الأداء. يتيح نظام الفهرسة التكيفي الخاص به تخطي كتل البيانات غير ذات الصلة بسرعة ودقة، مما يسرع من أوقات تنفيذ الاستفسارات للبيانات الكبيرة. ومن الميزات البارزة لتنسيق “Pixels” هو تعامله الفعال مع البيانات ذات الطوابع الزمنية، مما يجعله مثاليًا للمحللين الماليين وعلماء البيانات الذين يعملون بشكل متكرر مع المعلومات المستندة إلى الزمن. تتيح الفهرسة الداخلية للتنسيق الوصول السريع إلى نوافذ زمنية محددة، مما يقلل الحاجة إلى مسح البيانات المفرطة.
علاوة على ذلك، يُحسّن “Pixels” عمليات التجميع الشائعة من خلال تخزين الطوابع الزمنية والأعمدة الرقمية الرئيسية بشكل متجاور في الذاكرة، مما يسهل الحسابات عالية السرعة. يندمج هذا التنسيق بسلاسة مع قاعدة بيانات DuckDB، وهي قاعدة بيانات OLAP SQL داخلية، مما يتيح الاستعلام بسهولة عن ملفات “Pixels” عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Python. هذا التكامل، إلى جانب المكاسب الكبيرة في الأداء، يضع “Pixels” كخيار قوي لتخزين السلاسل الزمنية، لا سيما في القطاعات التي تعتمد على البيانات بكثافة مثل المالية وتحليلات إنترنت الأشياء.
ورغم أن “Pixels” لا يزال في المراحل الأولى من اعتماده، إلا أنه يحظى بالإشادة من المستخدمين الأوائل في الصناعات التي تكون فيها الأداء والحجم أمرًا حاسمًا. ومع استمرار نمو أحجام البيانات، يصبح الطلب على تنسيقات الملفات الفعالة مثل “Pixels” أمرًا بالغ الأهمية، مما قد يمثل تطورًا جديدًا في تخزين البيانات واستعلامها على نطاق واسع.
