مدیریت داده نقش حیاتی در عملیات تجاری شما ایفا می‌کند و انتخاب راه‌حل مناسب انبار داده می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد سازمان شما داشته باشد. در میان گزینه‌های مختلف موجود، Snowflake و SQL Server دو پلتفرم محبوب برای مدیریت و تحلیل داده هستند. هر کدام از این پلتفرم‌ها مجموعه‌ای از ویژگی‌ها و نقاط قوت خود را برای برآورده کردن نیازهای تجاری و محیط‌های مختلف ارائه می‌دهند.
این مقاله مقایسه جامعی از Snowflake در مقابل SQL Server ارائه می‌دهد تا به شما کمک کند راه‌حلی را که بهترین تناسب با نیازهای تجاری شما دارد، تعیین کنید.
چه چیزی Snowflake را به عنوان یک پلتفرم داده ابری برجسته می‌کند؟
Snowflake یک راه‌حل جامع Software-as-a-Service است که پلتفرمی یکپارچه برای مهندسی داده، انبار داده، دریاچه‌های داده، و کاربردهای داده‌محور ارائه می‌دهد. این بر پایه معماری هیبریدی ساخته شده که معماری‌های پایگاه داده shared-disk و shared-nothing را ترکیب می‌کند و محاسبات و ذخیره‌سازی را جدا می‌کند. این امکان مقیاس‌پذیری منابع شما بر اساس نیاز بدون تأثیر بر عملکرد را فراهم می‌کند.
Snowflake یک موتور پرس‌وجوی SQL کاملاً جدید را با معماری نوآورانه‌ای که بومی برای ابر طراحی شده ترکیب می‌کند. این از پلتفرم‌های ابری اصلی مانند AWS، Microsoft Azure، و Google Cloud پشتیبانی می‌کند. هر سه لایه معماری Snowflake (خدمات ابری، ذخیره‌سازی، و محاسبات) کاملاً بر روی پلتفرم ابری انتخاب‌شده مستقر و مدیریت می‌شوند.
پلتفرم از معماری سه‌لایه جداگانه استفاده می‌کند که شامل لایه‌های مستقل است:
لایه ذخیره‌سازی از ذخیره‌سازی شیء ابری برای داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته بهره می‌برد و اطلاعات را به micro-partitionها سازماندهی می‌کند با خوشه‌بندی، فشرده‌سازی، و پیگیری متاداده خودکار. لایه محاسبات از انبارهای مجازی استفاده می‌کند که به طور مستقل مقیاس‌پذیر هستند و از رقابت بار کاری با خوشه‌های ایزوله با عملکردهای تعلیق و ادامه خودکار جلوگیری می‌کنند. لایه خدمات ابری احراز هویت، متاداده، بهینه‌سازی، و تراکنش‌ها را مدیریت می‌کند و منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی جهانی را هماهنگ می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی
۱. Snowflake Time Travel
دسترسی به داده‌های تاریخی که در دوره نگهداری تعریف‌شده (تا ۹۰ روز برای ویرایش Enterprise) تغییر یا حذف شده‌اند.
۲. Fail-safe
لایه اضافی بازیابی داده با نگهداری داده برای ۷ روز پس از انقضای دوره نگهداری Time Travel.
۳. نظارت کیفیت داده
توابع متریک داده داخلی (DMFها) برای معیارهای رایج، به علاوه امکان تعریف DMFهای سفارشی.
۴. Zero-Copy Cloning
ایجاد سریع کپی‌های جداول، طرح‌ها، یا کل پایگاه‌های داده بدون هزینه‌های ذخیره‌سازی اضافی.
۵. اشتراک‌گذاری داده بین‌ابری
امکان اشتراک‌گذاری امن داده در سراسر ارائه‌دهندگان ابری مختلف بدون حرکت داده.
۶. ادغام Cortex AI
قابلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بومی با توابع داخلی برای پردازش سند و پرس‌وجوی زبان طبیعی.
SQL Server چگونه به عنوان راه‌حل پایگاه داده سازمانی عمل می‌کند؟
SQL Server یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای قدرتمند توسعه‌یافته توسط Microsoft است. در هسته آن موتور پایگاه داده قرار دارد که مسئول مدیریت ذخیره‌سازی داده، پردازش، و امنیت است. این موتور دسترسی کنترل‌شده و پردازش تراکنش را تسهیل می‌کند و یکپارچگی و قابلیت اطمینان داده را تضمین می‌کند.
پلتفرم از مدل کلاینت-سرور یکپارچه با معماری یکپارچه پیروی می‌کند که ذخیره‌سازی و محاسبات را به طور محکم جفت می‌کند. لایه پروتکل ارتباطات را از طریق Shared Memory، TCP/IP، یا Named Pipes مدیریت می‌کند و احراز هویت و قوانین فایروال را مدیریت می‌کند. موتور رابطه‌ای شامل CMD Parser برای اعتبارسنجی پرس‌وجو، Optimizer برای تولید برنامه اجرا، و Query Executor برای پردازش است. موتور ذخیره‌سازی فایل‌های داده، تراکنش‌ها، لاگینگ، و ایندکسینگ را از طریق استخرهای بافر و فرآیندهای checkpoint مدیریت می‌کند.
فراتر از قابلیت‌های پایگاه داده هسته‌ای، SQL Server چندین سرویس یکپارچه ارائه می‌دهد که عملکرد آن را افزایش می‌دهد:
SQL Server Analysis Services (SSAS) پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) را امکان‌پذیر می‌سازد.
SQL Server Integration Services (SSIS) ادغام داده و فرآیندهای ETL را تسهیل می‌کند.
نوآوری‌های اخیر شامل SQL Server 2025 با ارکستراسیون هوش مصنوعی داخلی است که انواع داده برداری بومی و مدیریت مدل هوش مصنوعی در موتور را مستقیماً در T-SQL ارائه می‌دهد. پلتفرم اکنون از Azure SQL Database Hyperscale با قابلیت‌های auto-scaling و SQL Server روی Linux از طریق SQL Platform Abstraction Layer برای استقرارهای کانتینری پشتیبانی می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی
SQL Server قابلیت‌های پایگاه داده در حافظه – In-Memory OLTP داخلی و ایندکس‌های column-store برای پرس‌وجوهای سریع‌تر.
Ledger – فناوری tamper-evident شبیه به بلاکچین که یکپارچگی و امنیت داده را افزایش می‌دهد.
فشرده‌سازی داده XML – معرفی‌شده در SQL Server 2022 برای بهبود ذخیره‌سازی و عملکرد برای بارهای کاری XML.
PolyBase – ویژگی مجازی‌سازی داده که اجازه می‌دهد منابع داده خارجی را با T-SQL پرس‌وجو کنید بدون تکثیر داده.
Always Encrypted with Secure Enclaves – رمزنگاری سمت کلاینت با قابلیت‌های محاسبات محرمانه برای پردازش در حافظه.
Change Event Streaming – اتصال لاگ‌های تراکنش مستقیماً به Azure Event Hubs و Kafka برای جریان داده زمان واقعی.
Snowflake یا SQL Server؟
تفاوت‌های هسته‌ای بین Snowflake و SQL Server چیست؟
تفاوت اصلی بین Snowflake و SQL Server این است که Snowflake یک انبار داده بومی ابری است که ذخیره‌سازی و محاسبات مقیاس‌پذیر و جداگانه برای تحلیل ارائه می‌دهد، در حالی که SQL Server یک پایگاه داده رابطه‌ای بهینه‌شده برای پردازش تراکنشی و کاربردهای سازمانی است. Snowflake از ۲۱.۸۴٪ سهم بازار در دسته انبار داده لذت می‌برد و محبوبیت آن را در میان سازمان‌هایی که به دنبال راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر هستند، برجسته می‌کند. با این حال، هر دو Snowflake و SQL Server بازیگران برجسته‌ای هستند و هر کدام نقاط قوت و قابلیت‌های منحصربه‌فردی ارائه می‌دهند.
بیایید SQL Server در مقابل Snowflake را به طور دقیق کاوش کنیم.
معماری Snowflake
معماری سه‌لایه (خدمات ابری، محاسبات، ذخیره‌سازی). داده به فرمت ستونی بهینه و فشرده می‌شود، در ذخیره‌سازی ابری ذخیره می‌شود، و از طریق انبارهای مجازی (خوشه‌های MPP) پرس‌وجو می‌شود. طراحی جداگانه مقیاس‌پذیری مستقل منابع ذخیره‌سازی و محاسبات را امکان‌پذیر می‌سازد.
SQL Server
RDBMS سنتی با ترکیب ذخیره‌سازی و محاسبات. از ذخیره‌سازی مبتنی بر ردیف استفاده می‌کند که برای بارهای کاری OLTP بهینه شده است. عمدتاً محلی اما همچنین به عنوان Azure SQL Database با لایه Hyperscale که جداسازی ذخیره‌سازی-محاسبات مشابه Snowflake را ارائه می‌دهد، در دسترس است.
انواع داده Snowflake
از داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، عددی، geospatial، رشته، date-time، برداری، و منطقی پشتیبانی می‌کند. انواع داده سفارشی پشتیبانی نمی‌شود، هرچند می‌توانید دسته‌های معنایی را با CUSTOM_CLASSIFIER تعریف کنید. اضافات اخیر شامل نوع داده FILE بومی برای پردازش داده‌های بدون ساختار است.
SQL Server
انواع سنتی (INT، CHAR، DATETIME) به علاوه XML، JSON، spatial، و غیره را ارائه می‌دهد. انواع داده کاربر-تعریف سفارشی می‌تواند با T-SQL یا .NET ایجاد شود. SQL Server 2025 انواع داده برداری بومی را برای کاربردهای هوش مصنوعی معرفی می‌کند.
تفاوت‌های سینتکس اتصال رشته SQL Server:
SELECT 'Hello' + 'World';Snowflake:
SELECT 'Hello' || 'World';توابع تجمیعی SQL Server:
SELECT STRING_AGG(name, ', ') FROM users;Snowflake:
SELECT LISTAGG(name, ', ') FROM users;حساسیت به حروف
SQL Server به طور پیش‌فرض case-insensitive است، در حالی که Snowflake case-sensitive است. برای مثال، Table.”Field” = ‘Some_value’ و Table.”Field” = ‘SOME_VALUE’ در SQL Server نتایج یکسانی برمی‌گرداننداما ممکن است در Snowflake نتایج متفاوتی داشته باشند.
قیمت‌گذاری Snowflake
مدل مبتنی بر مصرف، pay-as-you-go برای ذخیره‌سازی و محاسبات. به طور جداگانه برای ذخیره‌سازی داده، استفاده محاسباتی، و انتقال داده شارژ می‌کند. SQL Server – گزینه‌های مجوز شامل per-core، server + CAL، و مدل‌های مبتنی بر اشتراک است. Azure SQL Database لایه‌های pay-as-you-go را ارائه می‌دهد. SQL Server 2022 Express برای کاربردهای کوچک‌مقیاس رایگان است.
مقایسه ویژگی‌ها در یک نگاه
| ویژگی‌ها | Snowflake | SQL Server |
| معماری | بومی ابری؛ جداسازی ذخیره‌سازی و محاسبات | RDBMS یکپارچه؛ ذخیره‌سازی و محاسبات با هم |
| نوع داده برداری | پشتیبانی‌شده | پشتیبانی‌شده (SQL Server 2025) |
| رویه‌های ذخیره‌شده | JavaScript و SQL | T-SQL |
| یادگیری ماشین | Snowflake Cortex AI | SQL Server Machine Learning Services (Python، R) |
| عملکرد | بهینه‌شده برای تحلیل | بهینه‌شده برای بارهای کاری تراکنشی |
| بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجو | کشینگ و pruning خودکار | مجموعه Intelligent Query Processing |
| امنیت | رمزنگاری انتها به انتها، RBAC، MFA، masking داده | TDE، Always Encrypted، امنیت سطح ردیف، masking پویا، auditing |
ویژگی‌های امنیتی Snowflake و SQL Server چگونه مقایسه می‌شوند؟
امنیت نشان‌دهنده تمایز حیاتی بین این پلتفرم‌ها است، با هر کدام که رویکردهای متمایزی به حفاظت داده، کنترل دسترسی، و مدیریت انطباق ارائه می‌دهند.
قابلیت‌های رمزنگاری داده
Snowflake از مدل مدل کلیدی چهارلایه سلسله‌مراتبی ریشه‌دار در ماژول‌های امنیت سخت‌افزاری استفاده می‌کند. معماری شامل File Keys برای رمزنگاری micro-partitionهای فردی، Table Master Keys برای wrapping کلیدهای فایل، Account Master Keys برای حفاظت کلیدهای سطح جدول، و Root Keys در محیط‌های حفاظت‌شده HSM است. این استراتژی رمزنگاری envelope چرخش خودکار کلید هر ۳۰ روز را با سربار اداری صفر تضمین می‌کند. پیشرفت‌های اخیر شامل رمزنگاری سمت کلاینت برای داده‌های staged با کلیدهای master مدیریت‌شده توسط مشتری است که رمزنگاری انتها به انتها را بدون دسترسی Snowflake به plaintext امکان‌پذیر می‌سازد.
SQL Server لایه‌های رمزنگاری متعددی ارائه می‌دهد از جمله Transparent Data Encryption برای حفاظت کامل پایگاه داده، Always Encrypted برای رمزنگاری سمت کلاینت که کلیدها هرگز محیط‌های کاربرد را ترک نمی‌کنند، و Secure Enclaves با استفاده از Intel SGX برای محیط‌های اجرای مورد اعتماد. Always Encrypted با secure enclaves تطبیق الگو و پرس‌وجوهای محدوده روی ستون‌های رمزنگاری‌شده را بدون افشای کلیدها به موتور پایگاه داده امکان‌پذیر می‌سازد، در حالی که ادغام Azure Key Vault از کلیدهای رمزنگاری مدیریت‌شده توسط مشتری برای استقرارهای هیبریدی پشتیبانی می‌کند.
مکانیسم‌های کنترل دسترسی
Snowflake مدل دسترسی یکپارچه را با ترکیب Role-Based Access Control، Discretionary Access Control، و User-Based Access Control پیاده‌سازی می‌کند. پلتفرم نقش‌های سلسله‌مراتبی با وراثت، Dynamic Data Masking با UDFهای JavaScript، و Row-Access Policies برای فیلترینگ زمینه‌ای را شامل می‌شود. بهبودهای اخیر شامل روش‌های MFA گسترش‌یافته با توکن‌های دسترسی برنامه‌نویسی و نظارت Trust Center برای تشخیص زمان واقعی امتیازهای بیش از حد است.
SQL Server رویکرد لایه‌ای را با احراز هویت Windows و Azure AD، نقش‌های سرور که به نقش‌های پایگاه داده و مجوزهای شیء cascade می‌کنند، به علاوه Dynamic Data Masking و Row-Level Security به کار می‌گیرد. بهبودهای اخیر شامل احراز هویت Azure AD برای دسترسی بدون رمز عبور و ادغام با Microsoft Purview برای برچسب‌زنی حساسیت خودکار در محیط‌های هیبریدی است.
پیاده‌سازی استانداردهای انطباق
هر دو پلتفرم چارچوب‌های انطباق جامع حفظ می‌کنند. Snowflake بیش از ۳۵ گواهی از جمله SOC 2 Type II حسابرسی‌شده هر ۶ ماه، HIPAA با پشتیبانی BAA، مجوز FedRAMP، و انطباق GDPR با پردازش درخواست موضوع داده خودکار ارائه می‌دهد. Trust Center به طور مداوم اجرای MFA، نقش‌های privileged، و انحرافات سیاست امنیتی را نظارت می‌کند.
SQL Server از اکوسیستم انطباق Microsoft از طریق اجرای Azure Policy، ادغام Microsoft Purview، و Compliance Manager برای آماده‌سازی حسابرسی بهره می‌برد. گواهی‌های کلیدی شامل FedRAMP Moderate برای Azure SQL، بنچمارک‌های DISA STIG، و انطباق PCI DSS 4.0 با تولید شواهد خودکار برای حسابرسی‌های SOC 2 است.
قابلیت‌های ادغام اخیر ارائه‌شده توسط این پلتفرم‌ها چیست؟
قابلیت‌های ادغام داده مدرن به طور قابل توجهی تکامل یافته‌اند، با هر دو پلتفرم که رویکردهای نوآورانه‌ای به پردازش داده چندمدلی و اتصال زمان واقعی معرفی می‌کنند.
چارچوب ادغام پیشرفته Snowflake
Snowflake Openflow تغییر پارادایم در حرکت داده را نشان می‌دهد و ingestion یکپارچه داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، batch، و streaming را از طریق اتصال‌دهنده‌های پیش‌ساخته امکان‌پذیر می‌سازد. این سرویس مدیریت‌شده پشته‌های داده تکه‌تکه را حذف می‌کند با پشتیبانی از استقرار Bring Your Own Cloud، و ادغام با عملاً هر منبع داده را بدون ساخت خط لوله دستی امکان‌پذیر می‌سازد. پلتفرم از معماری Apache NiFi استفاده می‌کند در حالی که محیط امنیتی Snowflake را حفظ می‌کند. قابلیت‌های streaming زمان واقعی از طریق ادغام Snowpipe Streaming API پیشرفت کرده‌اند و latency زیرثانیه برای ingestion داده‌های رویداد مستقیماً به جداول Snowflake را امکان‌پذیر می‌سازد. این هزینه‌های محاسباتی را نسبت به ingestion مبتنی بر فایل سنتی کاهش می‌دهد در حالی که ضبط تغییرات داده را از طریق streams فعال‌شده با متاداده مدیریت می‌کند. پلتفرم همچنین نوع داده FILE بومی و توابع Cortex AISQL را معرفی کرده که تصاویر، صوت، و اسناد را مستقیماً در ذخیره‌سازی خارجی تجزیه می‌کنند، با مدل Arctic-Extract که پردازش سند را به ۲۹ زبان گسترش می‌دهد.
اکوسیستم ادغام مدرن SQL Server
SQL Server 2025 انواع داده برداری و مدیریت مدل هوش مصنوعی در موتور را مستقیماً در T-SQL ادغام می‌کند، و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد مدل‌ها را از Azure OpenAI، Anthropic، یا Ollama از طریق REST APIها فراخوانی کنند. فناوری ایندکس برداری DiskANN جستجوی معنایی در مقیاس میلیارد را با تطبیق شباهت بهبودیافته نسبت به پایگاه‌های داده برداری خارجی امکان‌پذیر می‌سازد. ادغام Microsoft Fabric اتصال zero-ETL را بین SQL Server 2025 و Power BI/Synapse امکان‌پذیر می‌سازد. Fabric Database Mirroring تکثیر داده نزدیک به زمان واقعی را به OneLake با پنجره‌های latency ۱۵ ثانیه تسهیل می‌کند، در حالی که Azure Arc مدیریت یکپارچه را به نمونه‌های محلی گسترش می‌دهد. ویژگی جدید Change Event Streaming لاگ‌های تراکنش SQL Server را مستقیماً به Azure Event Hubs و Kafka متصل می‌کند و I/O overhead پایین‌تری نسبت به CDC سنتی با تبدیل تراکنش‌های پایگاه داده به streams رویداد قابل مصرف ارائه می‌دهد.
مقایسه عملکرد ادغام
| قابلیت | پیاده‌سازی Snowflake | پیاده‌سازی SQL Server 2025 |
| Ingestion زمان واقعی | Snowpipe Streaming (۵۰ms latency) | Change Event Streaming (۲۰۰ms) |
| پردازش بدون ساختار | Arctic-Extract (۲۹ زبان) | ادغام Azure AI Services |
| ادغام AI و ابری | ادغام Azure AI Services | مدیریت هیبریدی (اشتراک‌گذاری داده بین‌ابری، Azure Arc control plane) |
| ادغام AI | Cortex Agents (ادغام Teams) | sp_invoke_external_rest_endpoint |
کدام عوامل باید انتخاب شما بین Snowflake و SQL Server را هدایت کند؟
مدل استقرار
Snowflake فقط ابری است، در حالی که SQL Server می‌تواند محلی، هیبریدی، یا در ابر مستقر شود. انعطاف‌پذیری استقرار SQL Server شامل نصب‌های محلی سنتی، Azure SQL Database به عنوان PaaS، و پیکربندی‌های هیبریدی با استفاده از Azure Arc برای مدیریت یکپارچه در سراسر محیط‌ها است.
مقیاس‌پذیری
Snowflake مقیاس خودکار و نزدیک به فوری بدون downtime را از طریق معماری جداگانه ارائه می‌دهد. انبارهای مجازی می‌توانند در عرض ثانیه‌ها مستقل مقیاس‌پذیر شوند و پلتفرم بیش از ۲ petabyte داده را روزانه در استقرارهای مشتری مدیریت می‌کند. SQL Server خوب مقیاس‌پذیر است اما معمولاً نیاز به مداخله دستی دارد، خصوصاً محلی، هرچند Azure SQL Hyperscale اکنون قابلیت‌های auto-scaling مشابه پلتفرم‌های بومی ابری ارائه می‌دهد.
اشتراک‌گذاری & همکاری داده
Snowflake اشتراک‌گذاری امن و زمان واقعی داده بدون حرکت داده را از طریق معماری Data Cloud امکان‌پذیر می‌سازد و همکاری بین‌سازمانی و monetization داده را امکان‌پذیر می‌سازد. SQL Server اشتراک‌گذاری را پشتیبانی می‌کند اما ممکن است پیچیده‌تر باشد، خصوصاً در محیط‌های محلی، هرچند ادغام Fabric اخیر قابلیت‌های همکاری را در اکوسیستم‌های Microsoft بهبود می‌بخشد.
ادغام & اکوسیستم
Snowflake به طور گسترده در ابزارهای ابری مدرن ادغام می‌شود و استراتژی‌های multi-cloud را بدون قفل فروشنده پشتیبانی می‌کند. رویکرد ۶۰۰+ اتصال‌دهنده و استانداردهای باز پلتفرم انعطاف‌پذیری در انتخاب‌های فناوری را امکان‌پذیر می‌سازد. اکوسیستم SQL Server به طور محکم با محصولات Microsoft مانند Azure، Power BI، و Office 365 ادغام شده و تجربیات یکپارچه را برای سازمان‌های سرمایه‌گذاری‌شده در فناوری‌های Microsoft ارائه می‌دهد.
ملاحظات هزینه
قیمت‌گذاری مبتنی بر مصرف Snowflake هزینه‌ها را با استفاده واقعی هم‌تراز می‌کند و آن را برای بارهای کاری متغیر مقرون‌به‌صرفه می‌سازد و سرمایه‌گذاری‌های زیرساختی پیشین را حذف می‌کند. SQL Server هزینه‌های مجوز قابل پیش‌بینی ارائه می‌دهد اما ممکن است نیاز به سرمایه‌گذاری‌های زیرساختی قابل توجه برای استقرارهای محلی داشته باشد، هرچند Azure SQL Database مدل‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر مصرف مشابه ارائه می‌دهد.
بهترین انتخاب برای سازمان شما چیست؟
این مقاله مقایسه جامع SQL Server در مقابل Snowflake را ارائه داد و معماری، ویژگی‌ها، قابلیت‌های امنیتی، و گزینه‌های ادغام را برجسته کرد.
اگر تمرکز شما تحلیل، مجموعه‌داده‌های بزرگ، و انعطاف‌پذیری multi-cloud است، Snowflake احتمالاً تناسب بهتری دارد با معماری بومی ابری و قیمت‌گذاری مبتنی بر مصرف. اگر نیاز به پردازش تراکنشی قدرتمند، کنترل محکم بر عملیات پایگاه داده، و ادغام عمیق اکوسیستم Microsoft دارید، SQL Server با گزینه‌های استقرار هیبریدی و امنیت درجه سازمانی برتر است. انتخاب در نهایت به الزامات بار کاری خاص، سرمایه‌گذاری‌های فناوری موجود، و استراتژی داده بلندمدت شما بستگی دارد. هر دو پلتفرم به سرعت تکامل می‌یابند، با Snowflake که قابلیت‌های هوش مصنوعی و cross-cloud را پیش می‌برد و SQL Server که ویژگی‌های بومی ابری و ادغام هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد.
سوالات متداول (FAQ) تفاوت اصلی بین Snowflake و SQL Server چیست؟
Snowflake یک انبار داده بومی ابری طراحی‌شده برای تحلیل است با محاسبات و ذخیره‌سازی جداگانه که به طور مستقل مقیاس‌پذیر هستند. SQL Server یک پایگاه داده رابطه‌ای بهینه‌شده برای پردازش تراکنشی است اما همچنین از تحلیل پشتیبانی می‌کند و اغلب محلی یا در محیط‌های هیبریدی Microsoft مستقر می‌شود.
کدام پلتفرم برای تحلیل بهتر است؟
Snowflake برای تحلیل مقادیر ساخته شده و داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، و بدون ساختار را با مقیاس خودکار مدیریت می‌کند. SQL Server می‌تواند از تحلیل پشتیبانی کند اما عمدتاً برای بارهای کاری OLTP (تراکنش‌سنگین) بهینه شده است، مگر اینکه با Azure SQL Hyperscale یا Analysis Services مستقر شود.
آیا Snowflake یا SQL Server بارهای کاری هوش مصنوعی را مدیریت می‌کنند؟
بله. Snowflake Cortex AI را برای یادگیری ماشین بومی و انواع داده برداری ادغام می‌کند. SQL Server 2025 پشتیبانی برداری، مدیریت مدل هوش مصنوعی در موتور، و ادغام با خدمات Azure AI را معرفی می‌کند، که آن را برای سازمان‌های سرمایه‌گذاری‌شده در اکوسیستم هوش مصنوعی Microsoft قوی می‌سازد.
