DynamoDB در مقابل MongoDB: مقایسه جامع غول‌های NoSQL
DynamoDB و MongoDB پایگاه‌های داده NoSQL قوی هستند که هر کدام نقاط قوت و کاربردهای منحصربه‌فردی دارند. در حالی که DynamoDB یک سرویس پایگاه داده مدیریت‌شده توسط AWS است که برای مقیاس‌پذیری و سرعت طراحی شده، MongoDB یک پایگاه داده سندمحور متن‌باز و همه‌کاره است.
این راهنما مقایسه‌ای عمیق ارائه می‌دهد و تفاوت‌های هر پلتفرم، مزایا، معایب و سناریوهای ایده‌آل را برجسته می‌کند.
DynamoDB چیست؟
Amazon DynamoDB یک سرویس کاملاً مدیریت‌شده AWS است که برای پاسخگویی به نیازهای برنامه‌های مدرن با سرعت بالا طراحی شده است. این سرویس از مدل‌های داده کلید-مقدار و سند پشتیبانی می‌کند، ساختارهای داده متنوعی را در خود جای می‌دهد و مقیاس‌پذیری بدون درز و عملکرد سازگار ارائه می‌دهد.
DynamoDB:
- از معماری توزیع‌شده استفاده می‌کند که داده‌ها را در چندین سرور (گره‌ها) پارتیشن‌بندی می‌کند.
- از کلیدهای اصلی (کلید پارتیشن، یا پارتیشن + کلید مرتب‌سازی) و تابع هش برای توزیع یکنواخت داده‌ها در پارتیشن‌ها استفاده می‌کند.
- از سازگاری نهایی (با گزینه سازگاری قوی) و تراکنش‌های مطابق با ACID برای به‌روزرسانی‌های پیچیده چندآیتمی پشتیبانی می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی و نقاط قوت
- سرویس مدیریت‌شده: کاملاً مدیریت‌شده—بدون نیاز به تأمین سخت‌افزار یا نگهداری.
- مقیاس‌پذیری: مقیاس‌بندی خودکار واحدهای ظرفیت خواندن/نوشتن با ظرفیت بیش از ۱۰ تریلیون پرس‌وجو روزانه.
- دسترسی‌پذیری بالا: تکثیر چندمنطقه‌ای داخلی و پشتیبان‌گیری.
- عملکرد قابل پیش‌بینی: تأخیرهای تک‌رقمی میلی‌ثانیه با سازگاری قابل تنظیم.
- شاخص‌های هش-محدوده: پشتیبانی از شاخص‌های هش و هش-محدوده برای پرس‌وجوی کارآمد.
MongoDB چیست؟
MongoDB یک پایگاه داده NoSQL متن‌باز پیشرو است که در انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و همه‌کاره بودن برتری دارد. MongoDB داده‌ها را در اسناد BSON (JSON باینری) انعطاف‌پذیر ذخیره می‌کند و مدیریت کارآمد داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار را امکان‌پذیر می‌سازد.
MongoDB:
- از معماری توزیع‌شده با استفاده از shards (زیرمجموعه‌های داده) در سرورها استفاده می‌کند.
- قابلیت‌های پرس‌وجوی غنی و مقیاس‌پذیری افقی ارائه می‌دهد.
- اعتبارسنجی طرح‌واره داخلی را در حالی که توسعه پویا بدون طرح‌واره را پشتیبانی می‌کند، فراهم می‌کند.
- دسترسی‌پذیری بالا را از طریق تکثیر تضمین می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی و نقاط قوت
- مدل سند: اسناد شبیه JSON با پشتیبانی از آرایه‌ها و داده‌های تو در تو.
- طرح‌واره‌های پویا: توسعه چابک بدون طراحی طرح‌واره سفت و سخت اولیه.
- پرس‌وجو و تجمیع: پرس‌وجوهای قدرتمند، پرس‌وجوهای جغرافیایی و تجمیع‌های پیچیده.
- مقیاس‌پذیری افقی: شاردینگ داده‌ها را در خوشه‌ها توزیع می‌کند.
- شاخص‌گذاری: انواع شاخص متعدد برای پرس‌وجوهای با عملکرد بالا.
آخرین پیشرفت‌ها در عملکرد و ویژگی‌های DynamoDB و MongoDB چیست؟
نوآوری‌های اخیر در هر دو DynamoDB و MongoDB قابلیت‌های آنها را برای بارهای کاری داده مدرن به طور قابل‌توجهی بهبود بخشیده است، با پیشرفت‌های عمده در بهینه‌سازی هزینه، عملکرد و یکپارچه‌سازی AI.
پیشرفت‌های DynamoDB در ۲۰۲۴-۲۰۲۵
- کاهش هزینه: کاهش ۵۰ درصدی قیمت برای توان on-demand و کاهش ۶۷ درصدی هزینه‌ها برای جداول جهانی، مؤثر از نوامبر ۲۰۲۴، موانع تاریخی برای معماری‌های بدون سرور را حذف می‌کند. یک مجموعه داده ۱۰ ترابایتی با ۱۰۰ هزار نوشتن ماهانه اکنون حدود ۱۲۰۰ دلار ماهانه در حالت on-demand هزینه دارد، که از ۲۴۰۰ دلار کاهش یافته است.
- سازگاری چندمنطقه‌ای: معرفی سازگاری قوی چندمنطقه‌ای خطر تعارض “آخرین نوشتن برنده” را در مدل‌های سازگاری نهایی حل می‌کند و خطی‌سازی را در سراسر جغرافیاها تضمین می‌کند.
- مقیاس‌بندی تطبیقی: ظرفیت تطبیقی فوری پارتیشن‌ها را در طول اوج‌های ترافیک متعادل می‌کند و اجازه می‌دهد پارتیشن‌های داغ به ۳۰۰۰ RCU و ۱۰۰۰ WCU مقیاس‌بندی شوند بدون throttling.
- یکپارچه‌سازی تحلیلی: یکپارچه‌سازی zero-ETL با SageMaker Lakehouse تحلیل‌های زمان واقعی را از طریق جداول Apache Iceberg امکان‌پذیر می‌کند، با Change Data Capture که داده‌ها را در عرض دقیقه‌ها به جای ساعت‌ها همگام‌سازی می‌کند. این از موارد استفاده مانند تشخیص تقلب و پیش‌بینی موجودی زنده بدون سربار عملیاتی پشتیبانی می‌کند.
پیشرفت عملکرد MongoDB
- بهبود عملکرد: MongoDB 8.0 جهش عملکرد قابل‌توجهی را نشان می‌دهد با ۳۶% عملکرد خواندن سریع‌تر و ۳۲% توان بالاتر برای بارهای کاری مختلط در مقایسه با نسخه ۷.۰. این بهبود از بازنگری تکثیر نوشتن، کاهش تأخیر نوشتن اکثریت از طریق journaling موازی و مهندسان عملکرد اختصاصی که نقاط داغ اجرای پرس‌وجو را هدف قرار می‌دهند، ناشی می‌شود.
- قابلیت‌های جستجوی برداری: بهبودهای Atlas Vector Search از کوانتیزاسیون باینری و اسکالر پشتیبانی می‌کند و ذخیره‌سازی برداری را ۳ برابر در مقایسه با float32 کاهش می‌دهد در حالی که جستجوی ترکیبی را امکان‌پذیر می‌سازد که شباهت برداری را با فیلترهای متاداده ترکیب می‌کند. گره‌های جستجوی اختصاصی بارهای کاری برداری و جستجو را از پایگاه‌های داده تراکنشی ایزوله می‌کنند، جلوگیری از رقابت منابع و تسریع پرس‌وجوها تا ۸ برابر در مقیاس.
- امنیت و گسترش پلتفرم: MongoDB همچنین بهبودهای امنیتی MFA اجباری را برای تمام حساب‌های Atlas پیاده‌سازی کرده و پشتیبانی چندابری را با Azure Private Link و یکپارچه‌سازی GCP برای Atlas Data Federation گسترش داده است.
DynamoDB و MongoDB در ابعاد فنی کلیدی چگونه مقایسه می‌شوند؟
DynamoDB (AWS) با مقیاس‌پذیری بدون درز و دسترسی‌پذیری بالا برای برنامه‌های با تأخیر پایین، مفتخر است، در حالی که MongoDB ذخیره‌سازی سند انعطاف‌پذیر، پرس‌وجوی قوی و طرح‌واره‌های پویا ارائه می‌دهد. تصمیم‌گیری به نیازهای خاص بستگی دارد:
| دسته‌بندی | DynamoDB | MongoDB |
| نوع | سرویس NoSQL مدیریت‌شده (AWS) | پایگاه داده NoSQL خودمیزبانی یا مدیریت‌شده |
| مدل داده | کلید-مقدار و سند | سند |
| مقیاس‌پذیری | خودکار (واحدهای ظرفیت خواندن/نوشتن) | افقی (شاردینگ) |
| طرح‌واره | طرح‌واره-on-write (تعریف‌شده در ایجاد جدول) | طرح‌واره-on-read (انعطاف‌پذیر، بدون طرح‌واره سفت) |
| زبان پرس‌وجو | محدود (API Query / PartiQL) | غنی (زبان پرس‌وجوی MongoDB) |
| شاخص‌های ثانویه | شاخص‌های ثانویه محلی و جهانی | شاخص‌های ثانویه سفارشی |
| سطوح سازگاری | نهایی یا قوی | قابل تنظیم |
| تراکنش‌های ACID | ACID کامل (با کش اختیاری DAX) | ACID در سطح سند |
| جوین‌ها | پشتیبانی نمی‌شود | چارچوب تجمیع برای جوین‌ها |
| پرس‌وجوهای جغرافیایی | پشتیبانی محدود | پرس‌وجوهای جغرافیایی پیشرفته |
| ذخیره‌سازی | SSD + فشرده‌سازی خودکار | موتورهای متعدد (WiredTiger، در حافظه) |
| انعطاف‌پذیری استقرار | فقط AWS | هر ابری / داخلی |
| مجوز | اختصاصی | جامعه متن‌باز + Atlas اختصاصی |
مدل داده
- DynamoDB داده‌ها را در جداول سازمان‌دهی می‌کند؛ آیتم‌ها (ردیف‌ها) توسط کلید اصلی شناسایی می‌شوند. ویژگی‌ها می‌توانند متفاوت باشند، اما تغییرات طرح‌واره نیاز به بازسازی جدول دارد.
- MongoDB داده‌ها را در اسناد BSON داخل مجموعه‌ها ذخیره می‌کند و ساختارهای تو در تو و طرح‌واره‌های پویا را امکان‌پذیر می‌سازد—ایده‌آل برای نیازهای داده در حال تحول.
استقرار
- DynamoDB: کاملاً مدیریت‌شده—AWS زیرساخت، مقیاس‌بندی و نگهداری را مدیریت می‌کند.
- MongoDB: خودمیزبانی روی زیرساخت خود یا استفاده از MongoDB Atlas (ابر مدیریت‌شده).
مقیاس‌پذیری
- DynamoDB: ظرفیت را به طور خودکار تنظیم می‌کند؛ داده‌ها را به صورت افقی پارتیشن‌بندی می‌کند.
- MongoDB: شاردینگ داده‌ها را در گره‌ها توزیع می‌کند برای مقیاس‌پذیری بالا.
قیمت‌گذاری
- DynamoDB: پرداخت برای خواندن‌ها، نوشتن‌ها و ذخیره‌سازی (on-demand یا ظرفیت provisioned).
- MongoDB: ویرایش جامعه رایگان است؛ MongoDB Atlas برنامه‌های اختصاصی و بدون سرور ارائه می‌دهد.
ویژگی‌های امنیتی و سازمانی DynamoDB و MongoDB چگونه مقایسه می‌شوند؟
قابلیت‌های امنیت و حریم خصوصی تمایزدهنده حیاتی برای راه‌حل‌های سطح سازمانی را نشان می‌دهند، با DynamoDB و MongoDB که رویکردهای معماری متمایزی برای حفاظت داده و انطباق اتخاذ می‌کنند.
رمزنگاری و حفاظت داده
DynamoDB رمزنگاری سمت سرور در حالت استراحت را برای تمام جداول با استفاده از کلیدهای متعلق به AWS به طور پیش‌فرض اعمال می‌کند، با گزینه‌هایی برای کلیدهای مدیریت‌شده توسط AWS یا مشتری از طریق KMS. این رمزنگاری به شاخص‌های جهانی و ثانویه، جریان‌ها و پشتیبان‌ها گسترش می‌یابد بدون استثنا. برای داده در حال انتقال، DynamoDB TLS 1.2+ را از طریق نقاط پایانی HTTPS الزامی می‌کند، در حالی که رمزنگاری سمت کلاینت اختیاری است از طریق DynamoDB Encryption Client.
MongoDB از طریق مدل رمزنگاری لایه‌ای عمل می‌کند با رمزنگاری اختیاری در حالت استراحت (ویژگی سازمانی)، TLS برای انتقال و رمزنگاری سطح فیلد سمت کلاینت متمایز که اجازه رمزنگاری داده قبل از درج را می‌دهد. پیشرفت MongoDB 7.0 در رمزنگاری قابل پرس‌وجو اجازه جستجوهای برابری روی ciphertext کاملاً تصادفی بدون رمزگشایی را می‌دهد، قابلیتی که در پارادایم DynamoDB غایب است.
کنترل دسترسی و حاکمیت
حاکمیت دسترسی DynamoDB بر AWS Identity and Access Management (IAM) متمرکز است، جایی که سیاست‌ها مجوزهای دقیق را از طریق شرایطی مانند dynamodb:LeadingKeys برای محدود کردن دسترسی آیتم توسط کلید پارتیشن تعریف می‌کنند. این امنیت سطح ویژگی را تسهیل می‌کند اما نیاز به نگارش سیاست صریح دارد.
MongoDB از کنترل دسترسی مبتنی بر نقش با امتیازات محدود و مکانیزم‌های احراز هویت شامل SCRAM، گواهی‌های x.509 و یکپارچه‌سازی LDAP استفاده می‌کند. MongoDB Atlas این را با کنترل‌های دسترسی شبکه و IP whitelisting افزایش می‌دهد و دفاع لایه‌ای در برابر ورود غیرمجاز فراهم می‌کند.
انطباق و گواهی
MongoDB Atlas پوشش انطباق جامع را حفظ می‌کند، شامل ISO 27001، ISO 27018، PCI DSS، HIPAA، GDPR، FedRAMP Moderate، HDS (فرانسه) و TX-RAMP (تگزاس). حسابرسی‌های مستقل کنترل‌های Atlas را در برابر قوانین امنیتی HIPAA و الزامات نقض HITECH تأیید می‌کنند.
DynamoDB از انطباق HIPAA پشتیبانی می‌کند زمانی که مشتریان BAA AWS را اجرا کنند، همراه با هم‌راستایی SOC 2 از طریق ویژگی‌هایی مانند پشتیبان‌های رمزنگاری‌شده و یکپارچه‌سازی CloudTrail برای مسیرهای حسابرسی. با این حال، طیف گواهی گسترده‌تر MongoDB پوشش نظارتی بیشتری برای سازمان‌های جهانی فراهم می‌کند.
ملاحظات کلیدی عملکرد برای DynamoDB و MongoDB چیست؟
DynamoDB
طراحی شاخص و کلیدهای پارتیشن حیاتی است—توزیع ناهموار داده می‌تواند پارتیشن‌های “داغ” و throttling ایجاد کند. سازگاری قوی تأخیر اضافه می‌کند. بهبودهای اخیر شامل بهینه‌سازی ظرفیت burst است که ۳۰۰ ثانیه ظرفیت استفاده‌نشده را برای اوج‌های ناگهانی ترافیک حفظ می‌کند و اجازه می‌دهد جدولی provisioned در ۵۰۰ WCU به طور موقت به ۱۸۰۰ WCU burst شود.
DynamoDB می‌تواند بیش از ۱۰ تریلیون درخواست در روز را با نرخ‌های توان اوج بیش از ۲۰ میلیون درخواست در ثانیه پردازش کند. پلتفرم تأخیر سازگار تک‌رقمی میلی‌ثانیه را برای آیتم‌های زیر ۴ کیلوبایت ارائه می‌دهد، با DynamoDB Accelerator (DAX) که قابلیت‌های کش میکروثانیه‌ای برای داده‌های اغلب دسترسی‌شده فراهم می‌کند.
MongoDB
طراحی طرح‌واره، ساختار سند و استفاده از شاخص به شدت بر عملکرد تأثیر می‌گذارد. کلیدهای شاردینگ انتخاب‌شده ضعیف یا اسناد تو در تو عمیق می‌تواند پرس‌وجوها را کند کند. بهبودهای عملکرد MongoDB 8.0 شامل کاهش تأخیر نوشتن اکثریت از طریق journaling موازی و تست رگرسیون که به طور خودکار ضررهای میکروبهینه‌سازی را تشخیص می‌دهد.
معماری پایگاه داده توزیع‌شده MongoDB بیش از ۱۰۰,۰۰۰ عملیات خواندن و ۵۰,۰۰۰ نوشتن در ثانیه را امکان‌پذیر می‌سازد، با بهبودهای عملکرد در نسخه ۸.۰ که ۳۶% توان خواندن سریع‌تر و ۳۲% بهبود کلی عملکرد برای برنامه‌های وب معمولی طبق تست‌های Yahoo! Cloud Serving Benchmark را ارائه می‌دهد.
کش و الگوهای پرس‌وجو
- DynamoDB: DAX کش در حافظه فراهم می‌کند؛ استفاده کارآمد از کلیدهای پارتیشن/مرتب‌سازی عملکرد را به حداکثر می‌رساند.
- MongoDB: کش WiredTiger و موتور ذخیره‌سازی در حافظه بارهای کاری خواندن سنگین را تسریع می‌کند.
اکوسیستم‌های توسعه DynamoDB و MongoDB چگونه متفاوت هستند؟
DynamoDB
- زبان پرس‌وجو: پرس‌وجوهای ساده مبتنی بر کلید با پشتیبانی PartiQL برای نحو شبیه SQL؛ فیلترینگ پیچیده در کد برنامه انجام می‌شود.
- SDKها و ابزارها: SDKهای AWS، CloudFormation، Amplify.
- یکپارچه‌سازی: یکپارچه‌سازی عمیق با خدمات AWS (Lambda، S3، Step Functions).
MongoDB
- زبان پرس‌وجو: زبان پرس‌وجوی MongoDB (MQL) از فیلترها، جستجوی متن و تجمیع‌ها پشتیبانی می‌کند.
- SDKها و ابزارها: درایورهای رسمی برای زبان‌های عمده؛ UI MongoDB Atlas؛ اکوسیستم پلاگین غنی.
- یکپارچه‌سازی: استقرار روی هر ابری یا Kubernetes؛ جامعه متن‌باز قوی.
چگونه بین MongoDB و DynamoDB برای پروژه خود انتخاب کنید؟
- مدل داده: MongoDB را برای ساختارهای انعطاف‌پذیر و تو در تو انتخاب کنید؛ DynamoDB را برای بارهای کاری کلید-مقدار ساده‌تر.
- مقیاس‌پذیری: DynamoDB مقیاس‌بندی خودکار بدون درز با کاهش‌های هزینه اخیر ۵۰ درصدی ارائه می‌دهد؛ MongoDB از طریق شاردینگ مقیاس‌بندی می‌کند (Atlas این را ساده می‌کند).
- یکپارچه‌سازی AWS: یکپارچه‌سازی محکم AWS DynamoDB را ترجیح می‌دهد؛ استقرار چندابری MongoDB را ترجیح می‌دهد.
- تأخیر و توان: DynamoDB تأخیر تک‌رقمی میلی‌ثانیه را در مقیاس عظیم با ظرفیت تطبیقی بهبودیافته ارائه می‌دهد.
- هزینه و مجوز: جامعه MongoDB رایگان است؛ هزینه‌های DynamoDB مبتنی بر استفاده با کاهش‌های قیمت اخیر قابل‌توجه.
- یکپارچه‌سازی AI/ML: DynamoDB یکپارچه‌سازی zero-ETL با SageMaker Lakehouse ارائه می‌دهد؛ MongoDB قابلیت‌های جستجوی برداری بومی فراهم می‌کند.
یکپارچه‌سازی پیشرفته DynamoDB
یکپارچه‌سازی DynamoDB Airbyte توسعه خطوط لوله دستی را از طریق جریان‌های کاری پیکربندی ساده‌شده حذف می‌کند در حالی که پیچیدگی‌های مجوز AWS را غلبه می‌کند. پلتفرم به طور خودکار محدودیت‌های نوع ویژگی DynamoDB را مدیریت می‌کند، انواع داده ناسازگار را تشخیص می‌دهد و استراتژی‌های fallback قابل تنظیم مانند اجبار، nullification یا ثبت خطا را اعمال می‌کند. بهبودهای اخیر شامل مدیریت خطای بهبودیافته برای سناریوهای شکست جزئی و داشبوردهای نظارت توان زمان واقعی است.
برای کاربران DynamoDB، Airbyte تکثیر cross-account را از طریق chaining نقش IAM امکان‌پذیر می‌سازد و از همگام‌سازی افزایشی از طریق تشخیص تغییرات مبتنی بر timestamp پشتیبانی می‌کند. پلتفرم داده‌ها را از طریق عملیات upsert idempotent پردازش می‌کند و آن را برای حفظ سازگاری داده در محیط‌های توسعه و تولید ایده‌آل می‌سازد.
قابلیت‌های انقلابی MongoDB
یکپارچه‌سازی MongoDB Airbyte حالت schemaless انقلابی را که در دسامبر ۲۰۲۳ معرفی شد، ویژگی می‌کند و مدیریت ساختار سند پویا را بدون اعمال طرح‌واره امکان‌پذیر می‌سازد. این چالش‌های تاریخی با مجموعه‌های polymorphic را برطرف می‌کند که قبلاً بخش‌های قابل‌توجهی از اسناد را دور می‌ریخت.
پیاده‌سازی Change Data Capture پلتفرم از oplogهای replica set با همگام‌سازی سه‌فازی بهره می‌برد: snapshot اولیه با اسکن موازی مجموعه، tailing مداوم oplog و checkpointing با توکن‌های resume. معیارهای عملکرد نشان می‌دهند که CDC MongoDB حدود ۹ مگابایت در ثانیه توان را به دست می‌آورد، با پشتیبانی چندپایگاه داده در v2.0 که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد کارهای همگام‌سازی را بر اساس پایگاه‌های داده واحد کسب‌وکار در یک خوشه تقسیم‌بندی کنند.
مزایای یکپارچه‌سازی استراتژیک
- داده متمرکز: چندین منبع را برای تحلیل‌های یکپارچه در سراسر پایگاه‌های داده NoSQL و رابطه‌ای تثبیت کنید.
- انعطاف‌پذیری اکوسیستم: داده‌ها را از پایگاه‌های داده، برنامه‌های SaaS، فایل‌ها و بیشتر از طریق بیش از ۶۰۰ کانکتور دریافت کنید.
- بهینه‌سازی هزینه: پایه متن‌باز هزینه‌های مجوز را حذف می‌کند در حالی که کانکتورهای از پیش ساخته سربار توسعه را کاهش می‌دهد.
- بینش‌های زمان واقعی: داده‌های با تأخیر پایین DynamoDB را با قابلیت‌های تحلیلی MongoDB از طریق خطوط لوله خودکار ترکیب کنید.
- امنیت سازمانی: انطباق SOC 2، HIPAA با رمزنگاری سرتاسری و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش.
معماری میکروسرویس‌های کانتینری‌شده Airbyte بهینه‌سازی خاص پایگاه داده را در حالی که مقیاس‌پذیری افقی را حفظ می‌کند، فراهم می‌کند و کانتینرهای اختصاصی برای کانکتورهای DynamoDB و MongoDB با وابستگی‌های سفارشی را امکان‌پذیر می‌سازد. این رویکرد بهره‌وری پیاده‌سازی ۱۰ برابری را در مقایسه با کدزنی دستی ارائه می‌دهد در حالی که استقرار هیبریدی در سراسر ابر و محیط‌های داخلی را پشتیبانی می‌کند.
انتخاب NoSQL مناسب برای مورد استفاده خود را انجام دهید
هر دو Amazon DynamoDB و MongoDB قدرتمند هستند—اما نقاط قوت آنها در زمینه‌های متفاوتی قرار دارد. اگر نیاز به مقیاس‌پذیری بدون درز، عملکرد با تأخیر پایین و یکپارچه‌سازی محکم AWS دارید، DynamoDB انتخاب طبیعی است، به‌ویژه با کاهش‌های هزینه اخیر و قابلیت‌های تحلیل zero-ETL. برای تیم‌هایی که انعطاف‌پذیری طرح‌واره، پرس‌وجوی پیشرفته، استقرار cross-platform و یکپارچه‌سازی AI/ML از طریق جستجوی برداری را اولویت می‌دهند، MongoDB همه‌کاره بودن بی‌نظیری ارائه می‌دهد.
سؤالات متداول
تفاوت اصلی بین DynamoDB و MongoDB چیست؟
DynamoDB یک سرویس NoSQL کاملاً مدیریت‌شده منحصر به AWS است که بر مقیاس‌بندی خودکار و عملکرد با تأخیر پایین تأکید دارد، در حالی که MongoDB یک پایگاه داده سند متن‌باز است که استقرار انعطاف‌پذیر در هر زیرساختی را با قابلیت‌های پرس‌وجوی غنی و طرح‌واره‌های پویا ارائه می‌دهد.
کدام پایگاه داده برای برنامه‌های مقیاس بزرگ مقرون‌به‌صرفه‌تر است؟
مقرون‌به‌صرفه بودن به الگوهای استفاده و ترجیحات استقرار بستگی دارد. کاهش‌های قیمت اخیر DynamoDB آن را برای بارهای کاری با توان بالا AWS رقابتی می‌کند، در حالی که ویرایش جامعه رایگان MongoDB و قیمت‌گذاری انعطاف‌پذیر Atlas می‌تواند برای سازمان‌هایی با بارهای کاری متغیر یا نیازهای چندابری اقتصادی‌تر باشد.
آیا DynamoDB و MongoDB می‌توانند بارهای کاری تحلیل زمان واقعی را مدیریت کنند؟
هر دو پایگاه داده از تحلیل‌های زمان واقعی با رویکردهای متفاوت پشتیبانی می‌کنند. DynamoDB یکپارچه‌سازی zero-ETL با پلتفرم‌های تحلیلی و کش میکروثانیه‌ای از طریق DAX ارائه می‌دهد، در حالی که MongoDB خطوط لوله تجمیع بومی و قابلیت‌های جستجوی برداری را برای عملیات تحلیلی پیچیده فراهم می‌کند.
ویژگی‌های امنیتی DynamoDB در مقابل MongoDB چگونه مقایسه می‌شوند؟
DynamoDB امنیت یکپارچه AWS جامع را با رمزنگاری اجباری و کنترل دسترسی مبتنی بر IAM ارائه می‌دهد، در حالی که MongoDB گواهی‌های انطباق گسترده‌تر و ویژگی‌های منحصربه‌فرد مانند رمزنگاری قابل پرس‌وجو را ارائه می‌دهد. MongoDB Atlas پوشش نظارتی گسترده‌تری برای سازمان‌های جهانی حفظ می‌کند.
کدام پایگاه داده برای برنامه‌های AI و یادگیری ماشین بهتر است؟
هر دو پلتفرم بارهای کاری AI را به طور مؤثر پشتیبانی می‌کنند اما با نقاط قوت متفاوت. مدل سند انعطاف‌پذیر و جستجوی برداری بومی MongoDB برای داده‌های بدون ساختار AI برتری دارد، در حالی که یکپارچه‌سازی AWS DynamoDB خطوط لوله ML بدون درز را با SageMaker و سایر خدمات AI AWS فراهم می‌کند.
