stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
پایگاه داده تحلیلی
مراحل عملیاتی پایگاه داده تحلیلی

در حال حاضر دو رویکرد کلی در روند پردازش داده‌ها در پایگاه‌های داده تحلیلی وجود دارد:
ETL مخفف Extract-Transformation-Load که رویکرد سه لایه دارد که به ترتیب Integration ,Staging و Presentation نام دارد. در این رویکرد، داده‌ها قبل از فراخوانی به پایگاه داده تحلیلی، ساختار مناسب پیدا می‌کنند و سپس ذخیره می‌شوند.
ELT مخفف Extract-Load-Transformation که بدون توجه به روال سه لایه ETL، داده‌ها را مستقیماً به پایگاه داده‌های تحلیلی فراخوانی می‌کند و تغییر ساختار داده‌ها با توجه به نیاز انجام و در جداول جدید ذخیره می‌شود.
فراخوانی داده‌ها از منابع

داده‌های خام از منابع اطلاعاتی مختلفی جمع‌آوری شده و در لایه staging وارد می‌شوند. منبع داده خام می‌تواند یک سیستم ERP، پایگاه داده یک برنامه کاربردی یا یک فایل Excel باشد. در اصل، یک پایگاه داده تحلیلی باید امکان دسترسی و پردازش انواع منابع داده اعم از ساخت‌یافته (مانند پایگاه‌های داده)، نیمه-ساخت‌یافته (مانند فایل‌های Excel) یا غیر ساخت‌یافته (مانند فایل‌های متنی یا صفحات اینترنتی) را داشته باشد.
ایجاد یکپارچگی بین داده‌های وارد شده به پایگاه دادهٔ تحلیلی در دومین لایه یعنی integration انجام می‌شود. به عنوان مثال حذف رکوردهای تکراری یا نرمال‌سازی داده‌ها.
در لایه Presentation داده‌ها در دسترس کاربران قرار می‌گیرد. نرم‌افزارهای تهیه گزارش مانند Cognos ,Business Object ,SAP با دسترسی به این لایه می‌توانند اطلاعات مورد نیاز مدیران و تحلیلگران را استخراج و در قالب گزارش یا Dashboard عرضه نمایند.
در لایه Presentation می‌تواند چندین داده‌گاه وجود داشته باشد.
مزایا

انبارهای داده مزایای بسیاری را برای کسب و کارها فراهم می کنند. برخی از رایج ترین مزایا عبارتند از:
مزایا > مخزنی متمرکز و پایدار از حجم انبوه داده های تاریخی

یکی از مزایای اصلی این انبارها، فراهم کردن مخزنی پایدار و متمرکز برای مقادیر زیادی از داده های تاریخی است. در اینجا، مقادیر زیادی از داده های تاریخی که از منابع مختلفی گردآوری شده اند، در یک محیط مرکزی جمع آوری و ذخیره می شوند. این امر به کاربران کمک می کند تا به راحتی به داده های تاریخی دسترسی پیدا کنند، آنها را با داده های جدید ترکیب کنند و تحلیل های دقیق تری را انجام دهند. همچنین، این انبار داده ها به شرکت ها کمک می کند تا داده های تاریخی را در یک محیط پایدار و پایدار نگهداری کنند و از دسترسی به داده های از دست رفته جلوگیری کنند.
مزایا > بهبود فرآیندهای کسب و کار و تصمیم‌گیری با بینش عملی

استفاده از انبار داده ها به کاربران در تصمیم گیری هایی که بر اساس داده گرفته می‌شود، کمک می کند. در واقع، این انبارها برای تحلیل داده های تاریخی و پیش‌بینی آینده به کار می‌روند و به تصمیم گیری های بهتر و دقیق تر کمک می کنند.
مزایا > افزایش بازده کلی یک کسب‌و‌کار (ROI)

با استفاده از انبار داده ها، کسب و کارها قادر خواهند بود تا به صورت بهتری تحلیل کنند و در نتیجه، درآمد و سود بیشتری به‌دست آورند. به عنوان مثال، این انبارها به کاربران کمک می کنند تا الگوهای بازار را شناسایی کنند و با استفاده از آنها، استراتژی های موفقی را برای کسب و کار ایجاد کنند.
مزایا > بهبود کیفیت داده‌ها

استفاده از انبار داده ها به شرکت ها کمک می‌کند تا داده ها را تمیز و مرتب کنند و به روز نگه دارند. این انبارها برای این منظور طراحی شده اند تا اطمینان حاصل شود که داده ها دقیق و مورد اعتماد هستند.
مزایا > افزایش عملکرد و قابلیت‌های BI با استفاده از منابع متعدد

انبار داده ها به کاربران اجازه می‌دهد تا داده های تاریخی را با داده های جدید ترکیب کنند و دسترسی به داده هایی که در منابع مختلف در دسترس هستند را داشته باشند. با شناسایی الگوهایی که در داده های ترکیبی وجود دارند، کاربران می‌توانند تحلیل هایی را انجام دهند که از داده های تنها در یک سیستم تولید نمی‌شوند. به عنوان مثال، شرکت هایی که در کشور های مختلف فعالیت دارند، ممکن است در داده های مختلف ذخیره شده باشند. با استفاده از انبار داده، کاربران می‌توانند به طور موثری از داده های این منابع استفاده کنند و به تحلیل های دقیق تری دسترسی پیدا کنند.
مزایا > دسترسی به داده های تاریخی در کل کسب و کار

یک انبار داده به کاربران کمک می‌کند تا به داده های تاریخی، از جمله اطلاعات مربوط به مشتریان، فروش و مالی، دسترسی پیدا کنند. این دسترسی به داده های تاریخی به کاربران اجازه می‌دهد تا بهترین تصمیمات را برای کسب و کار خود بگیرند. با داشتن دسترسی به این داده ها، کاربران می‌توانند تحلیل های دقیق تری از عملکردر کسب و کار خود داشته باشند و از آنها برای ارتقای کیفیت و بهبود کارایی کسب و کار استفاده کنند.
معایب

همچنین برای پایگاه‌داده‌های تحلیلی معایبی ذکر می‌شود که باعث می‌شود برای برخی کاربردها مناسب نباشند:
معایب > نامناسب بودن برای داده‌های بدون ساختار

استفاده از Data Warehouse برای داده هایی که ساختار ندارند، به دلیل عدم توانایی در ترجمه این داده ها به یک فرمت ساختاری قابل استفاده، ممکن است نامناسب باشد. به عنوان مثال، داده هایی که در فرمت نوشتاری بدون ساختار مانند متن، پیام های رسانه اجتماعی و پست های وبلاگی قرار دارند، به دشواری قابل استفاده در انبار داده ها هستند.
معایب > گیج‌کننده بودن ایجاد و اجرا

ایجاد و اجرای یک انبار داده نیازمند توانایی های فنی و مدیریتی قوی است. این فرآیند شامل طراحی، ساخت و پیاده سازی انبار داده، انتقال داده ها، مدیریت امنیت و پشتیبانی است. این فرآیند ممکن است برای بسیاری از کاربران نامطمئن و گیج کننده باشد.
معایب > انبار داده می تواند نسبتاً سریع منسوخ شود

پیشرفت تکنولوژی و تغییرات در نیازهای کسب و کار ممکن است باعث شود که انبار داده ها در مدت زمان کوتاهی منسوخ شوند و نیاز به ایجاد یک انبار داده جدید باشد. این مسئله ممکن است باعث هدر رفت منابع و هزینه برای سازمان شود.
معایب > دشواری ایجاد تغییرات در انواع داده‌ها و محدوده‌ها، طرحواره منبع داده، نمایه ها و پرس و جوها

تغییرات در داده‌ها و ساختار آنها ممکن است منجر به ایجاد مشکلاتی در انبار داده شود. برای اصلاح این مشکلات، نیاز به تغییرات در طرحواره منبع داده، نمایه ها و پرس و جوها وجود دارد، که این کار ممکن است بسیار پیچیده و زمانبر باشد.
معایب > پیچیدگی بالا برای کاربران عادی

در استفاده از انبار داده ها، نیاز به آموزش کاربران در مورد روش های استفاده از آنها و نحوه دسترسی به داده ها وجود دارد. برای بسیاری از کاربران، این فرآیند پیچیده و دشوار به نظر می رسد.
معایب > افزایش دامنه پروژه و پیچیدگی به مرور زمان

یکی از مشکلاتی که ممکن است در انبار داده ها به وجود آید، افزایش دامنه پروژه است. با توجه به اینکه نیازهای کسب و کار همیشه در حال تغییر هستند، این ممکن است به معنی نیاز به افزایش دامنه پروژه، اضافه کردن داده های جدید و به روز رسانی انبار داده باشد. این مسئله ممکن است باعث بروز مشکلات فنی و مشکلات مدیریتی شود.
معایب > وجود قوانین و محدودیت‌های تجاری

کاربران انبار داده ها ممکن است قوانین تجاری خود را برای استفاده از داده های ذخیره شده در انبار داده ها ایجاد کنند. این ممکن است به دلیل نیاز به حفاظت از حریم خصوصی داده ها یا تضمین دقت و صحت داده ها باشد. اما این مسئله ممکن است باعث محدودیت در استفاده از داده ها و ایجاد مشکلاتی برای کاربران شود.
معایب > هزینه‌های هنگفت برای سازمان‌ها جهت آموزش و پیاده‌سازی

ایجاد یک انبار داده و استفاده از آن نیازمند منابع زیادی است. این شامل هزینه های سخت افزاری، نرم افزاری، آموزشی و پیاده سازی است. به علاوه، برای رسیدن به بهره وری بالا، نیاز به پشتیبانی و بروزرسانی مداوم انبار داده ها و ابزارهای مورد استفاده است. هزینه های این نوع پروژه ها ممکن است برای برخی سازمان ها بسیار بالا باشد و ممکن است به دلیل محدودیت منابع، ایجاد یک انبار داده برای آنها امکان پذیر نباشد.
معماری

یک انبار داده یک سیستم پیچیده است که داده‌های تاریخی و تجمعی را که برای پیش‌بینی، گزارش‌دهی و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، ذخیره می‌کند. این شامل جمع‌آوری، پاکسازی و تبدیل داده‌ها از جریان‌های داده مختلف و بارگذاری آنها در جداول واقعیت/ابعادی است.
سه رویکرد کلی برای ساخت یک انبار داده وجود دارد:
معماری > معماری یک لایه انبار داده

معماری یک لایه یک رویکرد کمتر مورد استفاده است. هدف اصلی داشتن چنین معماری، حذف تکراری بودن با کاهش مقدار داده‌های ذخیره شده است. معایب اصلی آن این است که این معماری شامل یک اجزایی نیست که پردازش تحلیلی و تراکنشی را از یکدیگر جدا کند.
معماری > معماری دو لایه انبار داده

معماری دو لایه شامل یک فضای مرحله قرارگیری برای تمام منابع داده قبل از لایه انبار داده است. با افزودن فضای مرحله قرارگیری بین منابع و مخزن ذخیره، تضمین می‌شود که تمام داده‌هایی که به انبار داده بارگذاری می‌شوند، پاکسازی و در قالب مناسبی قرار دارند.
معماری > معماری سه لایه انبار داده

رویکرد سه لایه، پراکنده‌ترین معماری استفاده شده برای سیستم‌های انبار داده است که اصولاً شامل سه لایه است:
لایه پایینی: پایگاه داده انبار داده است که جایی است که داده‌های پاکسازی شده و تبدیل شده بارگذاری می‌شوند.
لایه میانی: لایه برنامه است که نمای انتزاعی از پایگاه داده را ارائه می‌دهد. آن داده‌ها را به گونه‌ای ترتیب می‌دهد که برای تحلیل مناسب باشد. این با استفاده از سرور OLAP انجام می‌شود که با استفاده از مدل ROLAP یا MOLAP پیاده‌سازی شده است.
لایه بالایی: جایی است که کاربر به داده دسترسی و با آن تعامل می‌کند. این لایه نشان‌دهنده لایه مشتری جلویی است. می‌توان از ابزارهای گزارش‌دهی، پرس و جو، تحلیل یا ابزارهای استخراج داده استفاده کرد.
معماری > دیگر انواع معماری برای انبار داده > معماری رابطه‌ای

این معماری مرسوم‌ترین نوع معماری است و داده‌ها را در دیتابیس‌های relational ذخیره می‌کند. در این دیتابیس‌ها داده به کمک جداول ذخیره‌سازی می‌شود و کلیدها، جداول را به یکدیگر متصل می‌کنند. از مزایای این نوع انبارداده توانایی پاسخگویی به درخواست‌های پیچیده کاربران است. از طرف دیگر،‌ از داده‌های بدون ساختار پشتیبانی نمی‌کند و برای داده‌های با حجم بالا سرعت خوبی ندارد.
معماری > دیگر انواع معماری برای انبار داده > معماری بر پایه فضای ابری

انبارهای داده بر پایه فضای ابری به طور افزایشی محبوب شده‌اند، زیرا مقیاس‌پذیری و انعطاف پذیری را ارائه می دهند. آن‌ها معمولاً بر روی یک پلتفرم ابری مانند خدمات وب آمازون میزبانی می شوند. این معماری به سازمان ها این امکان را می دهد که بسته به نیاز خود مقیاس خود را افزایش یا کاهش دهند و فقط برای منابعی که استفاده می کنند هزینه پرداخت کنند.
معماری > دیگر انواع معماری برای انبار داده > معماری ترکیبی (hybrid)

انبارهای داده ترکیبی عناصر معماری رابطه‌ای و بر پایه فضای ابری را ترکیب می کنند. آن‌ها معمولاً شامل ذخیره داده‌های با دسترسی مکرر در یک انبار داده داخلی رابطه‌ای هستند، در حالی که داده‌هایی که کمتر به آن‌ها دسترسی دارند در یک انبار داده بر پایه فضای ابری ذخیره می‌شوند. این معماری به سازمان‌ها اجازه می دهد تا عملکرد و مقرون به صرفه بودن را متعادل کنند.
معماری > دیگر انواع معماری برای انبار داده > معماری دریاچه داده (Data Lake)

معماری دریاچه داده شامل ذخیره‌سازی داده‌ها در یک ساختار مسطح، بدون طرح واره از پیش تعریف شده است. این معماری برای ذخیره داده های بدون ساختار، مانند داده های پست های رسانه های اجتماعی بهینه شده است. دریاچه های داده را می توان به عنوان منبع داده برای انبارهای داده استفاده کرد و به سازمان ها اجازه می دهد حجم زیادی از داده های بدون ساختار را ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند. این‌کار پیچیدگی پیاده‌سازی را برای مهندسان داده کاهش می‌دهد.
معماری > دیگر انواع معماری برای انبار داده > معماری فدرال (Federated)

انبارهای داده فدرال شامل ذخیره داده ها در مکان های فیزیکی متعدد و ارائه یک نمای یکپارچه از داده ها از طریق یک لایه انبار داده مجازی است. این معماری به سازمان ها اجازه می دهد تا داده ها را از منابع متعدد، بدون نیاز به جابجایی فیزیکی داده ها، یکپارچه کنند. همچنین نیازی به همسان بودن تمام داده‌ها وجود ندارد.
الگوهای نگهداری داده > طرحواره ستاره‌ای

در این طرحواره که مختص معماری رابطه‌ای است، یک مدل داده چند بعدی وجود دارد که برای سازماندهی داده ها در پایگاه داده استفاده می شود تا درک و تجزیه و تحلیل آسان باشد. طرحواره های ستاره ای را می توان در انبارهای داده، پایگاه های داده، داده ها و ابزارهای دیگر اعمال کرد. طراحی این طرحواره برای پرس و جو از مجموعه داده های بزرگ بهینه شده است.
الگوهای نگهداری داده > طرحواره دانه برفی

طرح واره دانه های برف یک مدل داده چند بعدی است که بسط طرح ستاره ای است. در آن جداول ابعاد به جداول کوچکتر تقسیم می شوند. طرحواره‌های دانه‌ی برف معمولاً برای هوش تجاری و گزارش‌دهی در انبارهای داده OLAP، داده‌ها و پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شوند. در طرح دانه های برف، مهندسان جداول  را به زیر بعد های منطقی تقسیم می کنند. این امر مدل داده را پیچیده تر می کند، اما کار با آن برای تحلیلگران، به ویژه برای انواع داده های خاص، می تواند آسان تر باشد.
الگوهای نگهداری داده > طرحواره کهکشانی یا fact constellation

این طرحواره گروهی از جداول واقعی متفاوت است که تعداد کمی جداول ابعادی مشابه دارند. می‌توان آن را به‌عنوان گروهی از طرح‌واره‌های ستاره‌ای متعدد نشان داد و بنابراین، طرحواره کهکشان نیز نامیده می‌شود.
ابزارها

ابزارهای ذخیره سازی داده های زیادی در بازار موجود است. در اینجا برخی از برجسته ترین آنها آورده شده است:
MarkLogic
Oracle
آمازون RedShift
کاربردها > مراقبت های بهداشتی

در دهه های اخیر، صنعت مراقبت های بهداشتی به طور فزاینده ای به تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود مراقبت از بیمار، مدیریت کارآمد عملیات و رسیدن به اهداف تجاری روی آورده است. در نتیجه، دانشمندان داده، تحلیلگران داده و متخصصان انفورماتیک سلامت برای ذخیره و پردازش مقادیر زیادی از داده‌های مربوط به مراقبت‌های بهداشتی به انبارهای داده تکیه می‌کنند. نتایج این تحقیقات نشان می‌دهد که استفاده از ابزارها به معنای عملکرد کاری در سطح بالینی و مدیریتی، بهبود نسبت هزینه به فایده و کاهش ضریب زمان در عملکرد نیروی کار در خدمات سلامت است. بنابراین، این مطالعه امیدوار است که به پیشرفت تکنولوژیکی هوش محاسباتی در مراقبت های بهداشتی کمک کند.
کاربردها > بانکداری

یک صورت‌حساب بانکی را باز کنید و احتمالاً فهرست بلندبالایی از تراکنش‌ها را خواهید دید: برداشت‌های خودپرداز، خرید، پرداخت صورت‌حساب، و غیره. در حالی که فهرست تراکنش‌ها ممکن است برای یک فرد طولانی باشد، اما برای میلیون‌ها مشتری که هر روز به خدمات بانکی متکی هستند، بسیار طولانی‌تر است. بانک‌ها به‌جای نشستن بر روی این انبوه داده‌ها، از انبارهای داده برای ذخیره و تجزیه و تحلیل این داده‌ها برای توسعه بینش‌های عملی و بهبود خدمات خود استفاده می‌کنند.
کاربردها > افزایش درآمد خرده فروشان

یکی از نگرانی‌های اصلی خرده‌فروشان میزان خرید کالا و ذخیره کالا است. امروزه، انبارهای داده به خرده‌فروشان اجازه می‌دهند تا مقادیر زیادی از اطلاعات مربوط به معاملات و مشتریان را ذخیره کنند تا به آنها در بهبود تصمیم گیری در هنگام خرید موجودی برای فروش به بازار هدف کمک کند. از طرفی خرده فروشان می توانند از انبارهای داده برای ذخیره و تجزیه و تحلیل داده های مشتری، مانند تاریخچه خرید، جمعیت شناسی و ترجیحات استفاده کنند. با تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس این داده‌ها، خرده‌فروشان می‌توانند کمپین‌های بازاریابی هدفمند و توصیه‌های محصولی را ایجاد کنند که احتمالاً باعث جذب مجدد مشتریان شده و فروش را افزایش می‌دهند.
معماری یک‌لایه پایگاه داده تحلیلی
معماری دولایه پایگاه داده تحلیلی
معماری سه‌لایه پایگاه داده تحلیلی
طرحواره ستاره‌ای پایگاه داده تحلیلی
طرحواره دانه برفی پایگاه داده تحلیلی
طرحواره کهکشانی پایگاه داده تحلیلی
سونگای پنوه

| سونگای پنوه | سونگای پنوه |
| --- | --- |
City: City
Agung Mosque, built in 1874: Agung Mosque, built in 1874
  مهر:   مهر
موقعیت سونگای پنوه در نقشه: موقعیت سونگای پنوه در نقشه
سونگای پنوهLocation in سوماترا و اندونزینمایش نقشه سوماتراسونگای پنوهسونگای پنوه (اندونزی)نمایش نقشه اندونزی: سونگای پنوهLocation in سوماترا و اندونزینمایش نقشه سوماتراسونگای پنوهسونگای پنوه (اندونزی)نمایش نقشه اندونزی
مختصات: ۲°۳′۳۲″ جنوبی ۱۰۱°۲۳′۲۹″ شرقی﻿ / ﻿۲٫۰۵۸۸۹°جنوبی ۱۰۱٫۳۹۱۳۹°شرقی﻿ / -2.05889; 101.39139: مختصات: ۲°۳′۳۲″ جنوبی ۱۰۱°۲۳′۲۹″ شرقی﻿ / ﻿۲٫۰۵۸۸۹°جنوبی ۱۰۱٫۳۹۱۳۹°شرقی﻿ / -2.05889; 101.39139
کشور:  اندونزی
استان‌های اندونزی:  جامبی
حکومت: حکومت
 • شهردار: Asafri Jaya Bakri
 • معاون شهردار: Zulhelmi
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۹۱٫۵ کیلومتر مربع (۱۵۱٫۲ مایل مربع)
جمعیت (2019): جمعیت (2019)
 • کل: ۸۸٬۳۲۱
 • تراکم: ۲۳۰/کیلومتر مربع (۵۸۰/مایل مربع)
 : 
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۷ (Indonesia Western Time)
Postcodes: 3xxxx
Area code: (+62) 748
پلاک خودرو: BH
وبگاه: sungaipenuhkota.go.id
سونگای پنوه (به لاتین: Sungai Penuh) یک منطقهٔ مسکونی در اندونزی است که در جامبی واقع شده‌است.
 سونگای پنوه ۳۹۱٫۵ کیلومتر مربع مساحت و ۸۸٬۳۲۱ نفر جمعیت دارد.
۲۱ (پیش از میلاد)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سده:: سده ۰ - سده ۱ - سده ۲
دهه:: −۱۰  ۰  ۱۰  ۲۰  ۳۰  ۴۰  ۵۰ 
سال:: ۱۸ ۱۹ ۲۰ - ۲۱ - ۲۲ ۲۳ ۲۴
| 0 | 1 |
| --- | --- |
گاه‌شماری ایرانی: ۶۴۳ پیش از هجرت – ۶۴۲ پیش از هجرت
گاه‌شماری میلادی: ۲۲ پیش از میلاد XXI BC
گاه‌شماری اتیوپیایی: −۲۹ – −۲۸
گاه‌شماری ارمنی: نامعلوم
گاه‌شماری اسلامی: ۶۶۳ پیش از هجرت – ۶۶۲ پیش از هجرت
گاه‌شماری ایگبو: −۱۰۲۱ – −۱۰۲۰
گاه‌شماری آشوری: ۴۷۲۹
گاه‌شماری بربری: ۹۲۹
گاه‌شماری بنگالی: −۶۱۴
گاه‌شماری بهائی: −۱۸۶۵ – −۱۸۶۴
گاه‌شماری بودایی: ۵۲۳
گاه‌شماری بیزانسی: ۵۴۸۷–۵۴۸۸
گاه‌شماری جوچه: نامعلوم
گاه‌شماری چینی: 戊戌年 (زمین سگ) ۲۶۷۵ یا ۲۶۱۵     — تا — 己亥年 (زمین خوک) ۲۶۷۶ یا ۲۶۱۶
گاه‌شماری خورشیدی تایلندی: ۵۲۲
گاه‌شماری دیسکوردیان: ۱۱۴۵
گاه‌شماری ژاپنی: نامعلوم
گاه‌شماری ژولینی: ۲۲ پیش از میلاد XXI BC
گاه‌شماری سنتی برمه‌ای: −۶۵۹
گاه‌شماری عبری: ۳۷۳۹–۳۷۴۰
گاه‌شماری قبطی: −۳۰۵ – −۳۰۴
گاه‌شماری کره‌ای: ۲۳۱۲
گاه‌شماری مینگو: ۱۹۳۳ پیش از گاه‌شماری جمهوری چین 民前۱۹۳۳年
گاه‌شماری هولوسن: ۹۹۷۹
گاه‌شماری‌های هندو: 
 - ویکرم سموت: ۳۵–۳۶
 - شاکا ساموات: نامعلوم
 - کالی یوگا: ۳۰۸۰–۳۰۸۱
از تاریخ پیدایش رم: ۷۳۲
سال سلطنت انگلیس: نامعلوم
این جعبه:  نمایش بحث ویرایش: این جعبه:  نمایش بحث ویرایش
۲۱ (پیش از میلاد) ۲۱مین سال قبل از تقویم میلادی است.
درگذشتگان

| ن ب ودهه‌ها و سال‌ها | ن ب ودهه‌ها و سال‌ها |
| --- | --- |
۱۹۰: ۱۹۹ • ۱۹۸ • ۱۹۷ • ۱۹۶ • ۱۹۵ • ۱۹۴ • ۱۹۳ • ۱۹۲ • ۱۹۱ • ۱۹۰
۰۰۰: ۰۹ • ۰۸ • ۰۷ • ۰۶ • ۰۵ • ۰۴ • ۰۳ • ۰۲ • ۰۱ • ۰۰
۰۱۰: ۱۹ • ۱۸ • ۱۷ • ۱۶ • ۱۵ • ۱۴ • ۱۳ • ۱۲ • ۱۱ • ۱۰
۰۲۰: ۲۹ • ۲۸ • ۲۷ • ۲۶ • ۲۵ • ۲۴ • ۲۳ • ۲۲ • ۲۱ • ۲۰
۰۳۰: ۳۹ • ۳۸ • ۳۷ • ۳۶ • ۳۵ • ۳۴ • ۳۳ • ۳۲ • ۳۱ • ۳۰
۰۴۰: ۴۹ • ۴۸ • ۴۷ • ۴۶ • ۴۵ • ۴۴ • ۴۳ • ۴۲ • ۴۱ • ۴۰
۰۵۰: ۵۹ • ۵۸ • ۵۷ • ۵۶ • ۵۵ • ۵۴ • ۵۳ • ۵۲ • ۵۱ • ۵۰
۰۶۰: ۶۹ • ۶۸ • ۶۷ • ۶۶ • ۶۵ • ۶۴ • ۶۳ • ۶۲ • ۶۱ • ۶۰
۰۷۰: ۷۹ • ۷۸ • ۷۷ • ۷۶ • ۷۵ • ۷۴ • ۷۳ • ۷۲ • ۷۱ • ۷۰
۰۸۰: ۸۹ • ۸۸ • ۸۷ • ۸۶ • ۸۵ • ۸۴ • ۸۳ • ۸۲ • ۸۱ • ۸۰
۰۹۰: ۹۹ • ۹۸ • ۹۷ • ۹۶ • ۹۵ • ۹۴ • ۹۳ • ۹۲ • ۹۱ • ۹۰
دهه ۱۰۰: ۱۰۹ • ۱۰۸ • ۱۰۷ • ۱۰۶ • ۱۰۵ • ۱۰۴ • ۱۰۳ • ۱۰۲ • ۱۰۱ • ۱۰۰
سوفیا راسی

| سوفیا راسی | سوفیا راسی |
| --- | --- |
Rossi at نمایشگاه سرگرمی‌های بزرگسال ای‌وی‌ان 2007: Rossi at نمایشگاه سرگرمی‌های بزرگسال ای‌وی‌ان 2007
زادهٔ: ۲۲ سپتامبر ۱۹۷۷ ‏(۴۷ سال) لاس‌وگاس, ایالات متحده آمریکا
دیگر نام‌ها: Sophia
قد: ۵ ft ۷ in (۱٫۷۰ m)
وبگاه: http://www.sophiarossi.com
سوفیا راسی انگلیسی: Sophia Rossi؛ ستاره فیلم‌های پورنو، مانکن و یک رقصندۀ شهوانی اهل آمریکاست. وی در ۲۲ سپتامبر سال ۱۹۷۷ در لاس وگاس به دنیا آمد.
آویو کوخاوی

| آویو کوخایی | آویو کوخایی |
| --- | --- |
زاده: ۲۳ آوریل ۱۹۶۴ ‏(۶۰ سال) کریات بیالیک، اسرائیل
وفاداری: اسرائیل
شاخه نظامی: ارتش اسرائیل
سال‌های خدمت: ۱۹۸۲ -۲۰۲۳
درجه:  راو آلوف (سپهبد، بالاترین درجه)
فرماندهی:  گردان چترباز ۱۰۱ «پتن»  لشکر ۹۸ چتربازان  لشکر غزه  مدیر بخش عملیات اسرائیل  رئیس سازمان ضداطلاعات ارتش اسرائیل  فرماندهی شمال  معاون رئیس ستاد کل  فرمانده ستاد کل ارتش 
جنگ‌ها و عملیات‌ها:  جنگ ۱۹۸۲ لبنان  درگیری‌های جنوب لبنان (۲۰۰۰–۱۹۸۵)  انتفاضه اول  انتفاضه اقصی  جنگ اسرائیل و لبنان (۲۰۰۶)  جنگ غزه (۲۰۰۸–۲۰۰۹)  عملیات ستون دفاعی  نبرد ۲۰۱۴ اسرائیل و غزه  درگیری‌های اسرائیل و غزه (۲۰۱۹)  نبرد ۲۰۲۱ با حماس (غزه) 
سپهبد آویو کوخاوی (عبری: אביב כוכבי‎؛ زادهٔ ۱۹۶۴) رئیس ستاد کل ارتش اسرائیل بود. او این سمت را از ۱۵ ژانویه ۲۰۱۹ پذیرفت. کوخاوی همچنین از نوامبر ۲۰۱۰ تا سپتامبر ۲۰۱۴ رئیس سازمان ضداطلاعات ارتش اسرائیل (آمان) بود.
زندگی شخصی

کوخاوی فرد گیاه‌خواری است. او ازدواج کرده و دارای سه دختر است.
جوایز و افتخارات

به آویو کوخاوی دو مدال افتخار برای خدماتش در طول دو جنگ اهدا شده‌است.
| 0 | 1 |
| --- | --- |
| 0 | 1 |
| --- | --- |
جنگ دوم لبنان: عملیات تیغهٔ حفاظتی
سوسک قهوه‌ای غلات

| سوسک قهوه‌ای غلات | سوسک قهوه‌ای غلات |
| --- | --- |
رده‌بندی علمی : رده‌بندی علمی 
Missing taxonomy template (fix):: Amphimallon
گونه:: Template:Taxonomy/AmphimallonA. majale
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Template:Taxonomy/AmphimallonAmphimallon majale (Razoumowsky, 1789): Template:Taxonomy/AmphimallonAmphimallon majale (Razoumowsky, 1789)
مترادف: مترادف
 Melolontha majalis Razoumowsky, 1789  Rhizotrogus majalis (Razoumowsky, 1789):  Melolontha majalis Razoumowsky, 1789  Rhizotrogus majalis (Razoumowsky, 1789)
سوسک قهوه‌ای غلات، سوسک قهوه‌ای گندم یا سوسک قهوه‌ای اروپایی (نام علمی: Amphimallon majale)؛ در گذشته به عنوان Rhizotrogus majalis طبقه‌بندی می‌شد) یک سوسک از تیرهٔ سرگین‌چرخانان (Scarabaeidae) است. این گونه مهاجم که در گذشته تنها در قاره اروپا یافت می‌شد، اکنون در عرض‌های جغرافیایی معتدل در آمریکای شمالی یافت می‌شود. دانه‌های بزرگ و سفید A. majale از ریشه اکثر علف‌های خنک در عرض جغرافیایی، چه وحشی و چه کشت‌شده، تغذیه می‌کنند. این کار باعث شده است که سوسک غلات اروپایی، دشمن چمن‌کاری باشد.
لارو سوسک غلات اروپایی
سوسک مارجیناتا

| سوسک مارجیناتا | سوسک مارجیناتا |
| --- | --- |
سوسک مارجیناتا، Pachnoda marginata: سوسک مارجیناتا، Pachnoda marginata
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: بندپایان
رده:: حشره
راسته:: قاب‌بالان
تیره:: سرگین‌چرخانان
گونه:: P. marginata
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Pachnoda marginata : Pachnoda marginata 
سوسک مارجیناتا (نام علمی: Pachnoda marginata) نام یک گونه از زیرخانواده گل‌خراش‌ها است.
بلنی، بلژیک

| بلِنـْی | بلِنـْی |
| --- | --- |
شهر بلژیک: شهر بلژیک
ساختمان شهرداری بلِنـْی: ساختمان شهرداری بلِنـْی
  نشان:   نشان
کشور: بلژیک
منطقه: والونیا
Community: French Community
استان: استان لیژ
ناحیه: شهرستان لیژ
حکومت: حکومت
 • شهردار: Marc Bolland
 • Governing party/ies: PS
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۶٫۰۷ کیلومتر مربع (۱۰٫۰۷ مایل مربع)
جمعیت (1 January 2016): جمعیت (1 January 2016)
 • کل: ۱۳٬۲۱۲
 • تراکم: ۵۱۰/کیلومتر مربع (۱۳۰۰/مایل مربع)
کد پستی: 4670-4672
پیش‌شماره: 04
وبگاه: www.blegny.be
نقشهٔ بلنی، بلژیک : نقشهٔ بلنی، بلژیک 
شهر بلِنـْی (فرانسوی: Blegny‎، پیش از ۲۰۰۱: Blégny; تلفظ در فرانسوی: [bleɲi]) در شهرستان لیژ در استان لیژ در منطقهٔ فدرال والونی در کشور بلژیک واقع شده است.
۱۲ آوریل

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <<  | آوریل | آوریل | آوریل | آوریل | آوریل |  >> |
| ش | ی | د | س | چ | پ | ج |
|  |  | ۱ | ۲ | ۳ | ۴ | ۵ |
| ۶ | ۷ | ۸ | ۹ | ۱۰ | ۱۱ | ۱۲ |
| ۱۳ | ۱۴ | ۱۵ | ۱۶ | ۱۷ | ۱۸ | ۱۹ |
| ۲۰ | ۲۱ | ۲۲ | ۲۳ | ۲۴ | ۲۵ | ۲۶ |
| ۲۷ | ۲۸ | ۲۹ | ۳۰ |  |  |  |
۲۰۲۴ میلادی: ۲۰۲۴ میلادی
۱۲ آوریل در تقویم گرگوری، صد و دومین (در سال‌های کبیسه صد و سومین) روز سال است. ۲۶۳ روز تا پایان سال باقی است.
رویدادها

۱۲۴۱ - مغولها کراکو را در لهستان تصرف کردند.
۱۴۰۱ - شهر دمشق به تصرف ارتش امیر تیمور درآمد و غارت شد.
۱۵۹۸ - فرمان نانت مبنی بر آزادی مذهب در فرانسه امضاء شد.
۱۹۰۶ - فرضیه نسبیت انشتین انتشار یافت.
۱۹۱۱ - نخستین پرواز بدون توقف بین لندن و پاریس بر قرار شد. پیر پریه خلبان هواپیمای مذکور در این پرواز در طول سه ساعت و پنجاه شش دقیقه مسافت این دو شهر را هواپیما طی کرد.
۱۹۴۶ - سوریه استقلال خود را از فرانسه اعلام داشت.
۱۹۶۱ - نخستین پرواز فضایی انسان توسط یوری گاگارین انجام شد.
۱۹۶۲ - نیروهای چینی ویتنام را مورد حمله خود قرار دادند.
۱۹۷۳ - سودان صاحب قانون اساسی شد.
۱۹۸۱ - پرتاب اولین شاتل فضایی آمریکا کلمبیا برای انجام مأموریت فضایی اس‌تی‌اس-۱
زادروزها

۱۸۸۴ - اتو فریتز میروف روانشناس آلمانی.
۱۹۰۳ - یان تینبرگن اقتصاددان آلمانی.
۱۹۱۲ - ژرژ فرانژو کارگردان فرانسوی.
درگذشت‌ها

۱۹۴۵ - فرانکلین روزولت، سی و دومین رئیس‌جمهور ایالات متحده آمریکا
مناسبت‌ها

روز جهانی فضانوردی
شب یوری
روز ملی ساندویچ پنیر گریل شده در ایالات متحده
سوسک غواص پهن

| سوسک غواص پهن | سوسک غواص پهن |
| --- | --- |
سوسک غواص پهن، Dytiscus latissimus: سوسک غواص پهن، Dytiscus latissimus
وضعیت حفاظت: وضعیت حفاظت
 آسیب‌پذیر  (IUCN 2.3):  آسیب‌پذیر  (IUCN 2.3)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: بندپایان
رده:: حشرات
راسته:: قاب‌بالان
سرده:: Dytiscus
گونه:: latissimus
سوسک غواص پهن (نام علمی: Dytiscus latissimus) نام یک گونه از سرده سوسک غواص است.
فیلیپ دیبویگ

| فیلیپ دیبویگ | فیلیپ دیبویگ |
| --- | --- |
نام هنگام تولد: فیلیپ هالن دیبویگ
زادهٔ: ۲۲ مهٔ ۱۹۵۵ ‏(۶۹ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
جوایز: جایزه یادبود نوبل علوم اقتصادی (۲۰۲۲)
پس‌زمینه‌های علمی: پس‌زمینه‌های علمی
تحصیلات: دانشگاه ایندیانا بلومینگتون (بی‌ای) دانشگاه پنسیلوانیا دانشگاه ییل (MA، ام‌فیل، پی‌اچ‌دی)
کار علمی: کار علمی
نهاد: مدرسه کسب و کار اولین
 :  
فیلیپ دیبویگ (انگلیسی: Philip H. Dybvig؛ زادهٔ ۲۲ مهٔ ۱۹۵۵) اقتصاددان و استاد دانشگاه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی در دانشگاه واشینگتن در سنت لوئیس اشتغال دارد.
وی همچنین به همراه بن برننکی و داگلاس دایاموند برای پژوهش در زمینه «بانک‌ها و بحران مالی» برندهٔ جایزه یادبود نوبل علوم اقتصادی در سال ۲۰۲۲ شده‌است.