انواع مختلف پایگاه‌های داده (Database) چیست؟

پایگاه داده مجموعه‌ای سازمان‌یافته و سیستماتیک از داده‌ها است که به‌صورت الکترونیکی ذخیره شده و برای تسهیل در ذخیره‌سازی، دسترسی، مدیریت و تحلیل اطلاعات طراحی شده است. پایگاه‌های داده اجزای اساسی مدیریت داده‌های مدرن هستند که از برنامه‌ها و سیستم‌ها در صنایع مختلف، از پروژه‌های شخصی ساده تا سیستم‌های سازمانی پیچیده، پشتیبانی می‌کنند.

انواع مختلفی از پایگاه‌های داده وجود دارد، از جمله پایگاه‌های داده رابطه‌ای، غیررابطه‌ای (NoSQL)، شیءگرا و گرافی، که هر کدام ویژگی‌ها، موارد استفاده و ملاحظات خاص خود را دارند. درک تفاوت‌های بین این انواع پایگاه داده برای تصمیم‌گیری بهینه در مورد نیازهای داده‌ای و اهداف سازمانی کلیدی است، زیرا پایگاه‌های داده مختلف برای انواع مختلف داده‌ها مانند داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته یا بدون ساختار مناسب هستند.

برای مثال، پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای مدیریت داده‌های ساختاریافته و انجام پرس‌وجوهای پیچیده ایده‌آل هستند. آنها داده‌ها را در جداول با طرح‌واره‌های از پیش تعریف‌شده سازمان‌دهی می‌کنند و برای برنامه‌هایی که نیاز به یکپارچگی و سازگاری داده دارند، مناسب هستند. از سوی دیگر، پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای (NoSQL) برای مدیریت حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار یا نیمه‌ساختاریافته مناسب‌تر هستند. آنها مدل‌های داده‌ای انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیری بالایی ارائه می‌دهند که برای برنامه‌های مدرن که نیاز به پردازش داده در زمان واقعی دارند، ایده‌آل است.

پایگاه‌های داده شیءگرا داده‌ها را به‌صورت اشیاء، که نمونه‌هایی از کلاس‌ها یا پروتوتایپ‌ها هستند، ذخیره می‌کنند. این ویژگی آنها را برای برنامه‌هایی که از زبان‌های برنامه‌نویسی شیءگرا استفاده می‌کنند، مناسب می‌سازد. در همین حال، پایگاه‌های داده گرافی در مدیریت روابط پیچیده بین موجودیت‌های داده‌ای برتری دارند و برای برنامه‌هایی مانند شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های توصیه‌گر و گراف‌های دانش ایده‌آل هستند.

چشم‌انداز پایگاه‌های داده در سال ۲۰۲۵ به‌طور قابل‌توجهی متحول شده است، با مدیریت خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی که به استاندارد تبدیل شده و پایگاه‌های داده تخصصی مانند مخازن بردار (vector stores) که پذیرش عمومی یافته‌اند. معماری‌های بومی ابری اکنون بر مدل‌های استقرار تسلط دارند، به‌طوری که راه‌حل‌های مبتنی بر ابر در سال ۲۰۲۴ به ۵۷ درصد از درآمد دست یافته‌اند و با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 18.6 درصد در حال پیشرفت هستند. سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای استراتژی‌های تداوم چندگانه (polyglot persistence) را ترجیح می‌دهند که چندین نوع پایگاه داده را برای عملکرد بهینه و بهره‌وری هزینه ترکیب می‌کنند.

با درک ویژگی‌ها و موارد استفاده منحصربه‌فرد انواع مختلف پایگاه‌های داده، مهندسان داده می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌ای اتخاذ کنند که با نیازهای مدیریت داده و اهداف سازمانی هم‌راستا باشد.

انواع مختلف پایگاه‌های داده چگونه مقایسه می‌شوند؟

نوع پایگاه داده	بهترین برای	نقاط قوت کلیدی	موارد استفاده رایج
رابطه‌ای (RDBMS)	داده‌های ساختاریافته با روابط پیچیده	انطباق با ACID، پشتیبانی از SQL، یکپارچگی داده	تراکنش‌های مالی، مدیریت موجودی، سیستم‌های CRM
غیررابطه‌ای (NoSQL)	داده‌های بدون ساختار/نیمه‌ساختاریافته	طرح‌واره انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیری افقی، دسترسی‌پذیری بالا	مدیریت محتوا، برنامه‌های IoT، تحلیل‌های زمان واقعی
سری زمانی	تحلیل داده‌های مهر زمانی	بهینه‌سازی برای پرس‌وجوهای زمانی، فشرده‌سازی کارآمد	سیستم‌های نظارتی، تجارت مالی، شبکه‌های حسگر
NewSQL	بارهای کاری تراکنشی مدرن	آشنایی با SQL همراه با مقیاس‌پذیری NoSQL	برنامه‌های با توان بالا، تراکنش‌های توزیع‌شده
در حافظه	دسترسی فوق سریع به داده‌ها	زمان پاسخ زیر میلی‌ثانیه، عملکرد بالا	کش، ذخیره جلسات، توصیه‌های زمان واقعی
توزیع‌شده	داده‌های گسترده در مقیاس بزرگ و پراکنده جغرافیایی	تحمل خطا، مقیاس‌پذیری افقی، دسترسی‌پذیری جهانی	برنامه‌های جهانی، بازیابی فاجعه، شرکت‌های بزرگ
بردار	جستجوی شباهت AI/ML	جستجوی معنایی، ذخیره‌سازی تعبیه‌ها، یکپارچه‌سازی AI	موتورهای توصیه، جستجوی تصویر، برنامه‌های RAG
بدون سرور	بارهای کاری متغیر	مقیاس‌پذیری خودکار، پرداخت به ازای استفاده، مدیریت بدون زیرساخت	محیط‌های توسعه، بارهای کاری متناوب، استارتاپ‌ها

برخی پایگاه‌های داده، مانند پایگاه‌های داده شیءگرا، به‌طور خاص برای مدیریت مدل‌های داده پیچیده طراحی شده‌اند و برای برنامه‌هایی که نیاز به مدیریت و دستکاری کارآمد ساختارهای داده پیچیده دارند، ایده‌آل هستند. انتخاب بین این انواع مختلف پایگاه‌های داده به نیازهای خاص شما برای سازگاری، مقیاس‌پذیری، عملکرد و بهره‌وری هزینه بستگی دارد.

پایگاه‌های داده رابطه‌ای چیست و چه زمانی باید از آنها استفاده کرد؟

پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای ذخیره داده‌های ساختاریافته استفاده می‌شوند. آنها داده‌ها را در جداول با ستون‌ها و ردیف‌ها سازمان‌دهی می‌کنند. هر ردیف نشان‌دهنده یک نمونه منحصربه‌فرد از داده‌ها است و هر ستون نشان‌دهنده یک ویژگی یا خاصیت متفاوت از آن داده است.

پایگاه داده رابطه‌ای مجموعه‌ای از جداول است. کلیدهای اصلی و خارجی روابط بین جداول را برقرار می‌کنند.

سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) برای مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای ضروری است، زیرا داده‌ها را در این جداول سازمان‌دهی و مدیریت می‌کند. تحلیلگران داده از زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) و نرم‌افزار سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) برای پرس‌وجو و دستکاری داده‌ها استفاده می‌کنند.

راه‌حل‌های پایگاه داده رابطه‌ای داده‌ها را نرمال‌سازی کرده و محدودیت‌هایی را برای حفظ یکپارچگی و سازگاری داده اعمال می‌کنند.

ابزارهای RDBMS می‌توانند برای ایجاد پایگاه‌های داده عملیاتی برای بارهای کاری پردازش تراکنش آنلاین (OLTP) در زمان واقعی استفاده شوند که تراکنش‌های ساده پایگاه داده را در زمان واقعی ثبت می‌کنند.

داده‌های پایگاه‌های داده رابطه‌ای همچنین می‌توانند برای انبار داده به منظور پشتیبانی از یکپارچه‌سازی داده استفاده شوند.

پایگاه‌های داده رابطه‌ای مدرن در سال ۲۰۲۵ به‌طور قابل‌توجهی تکامل یافته‌اند و سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای با بیش از ۶۲ درصد سهم بازار همچنان غالب هستند. اوراکل با یکپارچه‌سازی تهاجمی هوش مصنوعی و قابلیت‌های خودکار، رهبری بازار خود را ادامه می‌دهد، در حالی که PostgreSQL به‌عنوان پایگاه داده رابطه‌ای متن‌باز ترجیحی برای شرکت‌هایی که به دنبال اجتناب از قفل فروشنده و حفظ سازگاری با SQL هستند، رشد پایداری را حفظ می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی

1. خواص ACID: پایگاه‌های داده رابطه‌ای با خواص ACID (اتمی بودن، سازگاری، ایزولاسیون، دوام) مطابقت دارند که اطمینان می‌دهند تراکنش‌های پایگاه داده به‌صورت قابل‌اعتماد و سازگار پردازش شوند.
2. سازمان‌دهی داده مبتنی بر طرح‌واره: این نوع پایگاه داده از یک طرح‌واره ثابت و از پیش تعریف‌شده برای ذخیره داده‌ها در جداول استفاده می‌کند.
3. SQL به‌عنوان زبان پرس‌وجو: زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) یک زبان برنامه‌نویسی استاندارد است که برای بازیابی، درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها از جداول در یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای استفاده می‌شود.

پایگاه‌های داده رابطه‌ای محبوب

1. MySQL: یک RDBMS متن‌باز و پر از ویژگی که از تراکنش‌های پایگاه داده، انطباق با ACID، کلیدهای خارجی، تریگرها و رویه‌های ذخیره‌شده پشتیبانی می‌کند.
2. PostgreSQL: یک RDBMS متن‌باز که برنامه‌های سازمانی در مقیاس بزرگ را هدایت می‌کند و در آن سفارشی‌سازی و گسترش‌پذیری اهمیت دارند. این پایگاه داده در سال ۲۰۲۵ به دلیل قابلیت‌های پیشرفته نمایه‌سازی و قابلیت اطمینان در سطح سازمانی، سهم بازار قابل‌توجهی کسب کرده است.
3. Microsoft SQL Server: یک پایگاه داده سازمانی برای مدیریت و ذخیره حجم زیادی از داده‌ها، با ویژگی‌های پیشرفته برای انبار داده و OLTP در حافظه.
4. Oracle Database: یک RDBMS با عملکرد بالا و مقیاس‌پذیر که معمولاً توسط شرکت‌های بزرگ برای برنامه‌های حیاتی استفاده می‌شود. پایگاه داده خودکار اوراکل اکنون قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد را برای پرس‌وجوی زبان طبیعی و عملکرد AutoML ادغام کرده است.

پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای (NoSQL) چیست و انواع کلیدی آنها کدامند؟

پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای (NoSQL) پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای هستند. به جای یک مدل داده ثابت، آنها از مدل‌های داده متنوع استفاده می‌کنند و می‌توانند داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار را مدیریت کنند.

پایگاه داده غیررابطه‌ای دارای طرح‌واره انعطاف‌پذیر است که آن را برای سازگاری با ساختارهای داده در حال تغییر مناسب‌تر می‌کند. این انعطاف‌پذیری برای موارد استفاده در حال تحول تیم‌های داده مدرن ضروری است.

این نوع پایگاه‌های داده به شدت مقیاس‌پذیر هستند و می‌توانند بارهای کاری داده بزرگ را به‌راحتی مدیریت کنند. آنها برنامه‌هایی را هدایت می‌کنند که نیاز به دسترسی‌پذیری بالا و پردازش زمان واقعی دارند، مانند رسانه‌های اجتماعی، بازی و تجارت الکترونیک. پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای همچنین برای تحلیل داده‌های بزرگ حیاتی هستند، با مثال‌هایی مانند مخازن داده blob و پایگاه‌های داده سری زمانی که برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ طراحی شده‌اند.

چشم‌انداز غیررابطه‌ای رشد انفجاری را تجربه کرده است، با بازار که در سال ۲۰۲۵ به ۱۵.۰۴ میلیارد دلار رسیده و انتظار می‌رود با نرخ رشد سالانه مرکب قابل‌توجه ۲۹.۸۵ درصد تا سال ۲۰۳۰ به ۵۵.۵۱ میلیارد دلار برسد. MongoDB مدل مستندی خود را از طریق انواع مجموعه سری زمانی بهینه‌شده برای بارهای کاری IoT گسترش داده است، در حالی که پایگاه‌های داده چندمدلی به‌طور فزاینده‌ای محبوب شده‌اند و به سازمان‌ها امکان می‌دهند انواع داده‌های متنوع را در محیط‌های عملیاتی یکپارچه پشتیبانی کنند.

انواع کلیدی پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای

پایگاه‌های داده مستندی

پایگاه‌های داده مستندمحور، که به‌عنوان مخازن مستند نیز شناخته می‌شوند، داده‌ها را به‌صورت اسناد ذخیره می‌کنند. هر سند یک موجودیت خودکفا است. می‌تواند هر تعداد جفت کلید-مقدار داشته باشد، جایی که مقدار می‌تواند یک مقدار ساده، آرایه یا سند تو در تو دیگر باشد.

پایگاه‌های داده مستندی بدون طرح‌واره هستند، به این معنی که ساختار سند می‌تواند از یک سند به سند دیگر متفاوت باشد. این انعطاف‌پذیری آنها را برای مدیریت ساختارهای داده در حال تحول و ذخیره داده‌های تجاری که از قبل به‌خوبی تعریف نشده‌اند، مانند محتوای تولیدشده توسط کاربر، فایل‌های گزارش و داده‌های حسگر، ایده‌آل می‌کند. برخی مخازن مستندی همچنین دارای ویژگی‌های پرس‌وجوی پیشرفته هستند.

مثال‌ها: MongoDB، Couchbase، RavenDB.

پایگاه‌های داده کلید-مقدار

این نوع پایگاه داده داده‌ها را به‌صورت جفت‌های کلید-مقدار ذخیره می‌کند. در اینجا، کلید یک ثابت است که مجموعه داده را تعریف می‌کند (مثلاً جنسیت، رنگ، منطقه) و مقدار متغیری است که به آن مجموعه تعلق دارد.

مخازن کلید-مقدار برای عملکرد بالا و تأخیر پایین طراحی شده‌اند. آنها برای کش، مدیریت جلسات و تحلیل‌های زمان واقعی ایده‌آل هستند.

مثال‌ها: Redis، Amazon DynamoDB، Riak.

پایگاه‌های داده ستونی

پایگاه‌های داده ستونی (مخازن ستون عریض) داده‌ها را به جای ردیف‌ها در ستون‌ها ذخیره می‌کنند. آنها داده‌ها را بر اساس خانواده‌های ستونی یا گروه‌های ستون‌های مرتبط سازمان‌دهی می‌کنند، به شدت مقیاس‌پذیر هستند و برای بارهای کاری با خواندن سنگین بهینه شده‌اند.

مثال‌ها: Apache Cassandra، Google Bigtable، ScyllaDB.

پایگاه‌های داده گرافی

پایگاه داده گرافی داده‌ها را در ساختاری شبیه گراف ذخیره می‌کند که از گره‌ها (رأس‌ها) و یال‌ها (روابط) برای نمایش روابط پیچیده بین نقاط داده تشکیل شده است.

پایگاه‌های داده گرافی در سال ۲۰۲۵ فراتر از کاربردهای خاص خود تکامل یافته‌اند، با Neo4j که درآمد سالانه مکرر بیش از ۲۰۰ میلیون دلار را گزارش کرده و ۴۴ درصد سهم بازار را در دسته سیستم‌های مدیریت پایگاه داده گرافی حفظ کرده است. این پایگاه‌های داده توسط ۸۴ درصد از شرکت‌های Fortune 100 و ۵۸ درصد از سازمان‌های Fortune 500 استفاده می‌شوند که اهمیت حیاتی آنها را برای مدیریت روابط داده‌ای به‌هم‌پیوسته نشان می‌دهد.

مثال‌ها: Neo4j، Amazon Neptune، OrientDB.

پایگاه‌های داده برداری چیست و چرا برای هوش مصنوعی ضروری هستند؟

پایگاه‌های داده برداری در ذخیره‌سازی و پرس‌وجوی بردارهای با ابعاد بالا تخصص دارند، که نمایش‌های عددی داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، متن یا خروجی‌های حسگر هستند. برخلاف پایگاه‌های داده سنتی که تطابق دقیق انجام می‌دهند، پایگاه‌های داده برداری در جستجوی شباهت با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند گراف‌های کوچک قابل پیمایش سلسله‌مراتبی (HNSW) برتری دارند و نتایج را در میلی‌ثانیه ارائه می‌دهند.

بازار پایگاه‌های داده برداری در سال ۲۰۲۵ به دلیل پذیرش گسترده معماری‌های هوش مصنوعی مولد و تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) رشد چشمگیری داشته است. بارهای کاری GenAI پذیرش پایگاه‌های داده برداری را در سراسر جهان تسریع کرده‌اند و به رشد قوی در بخش پایگاه‌های داده کمک کرده‌اند، اگرچه درصد دقیق تأثیر بر پیش‌بینی‌های CAGR بازار پایگاه‌های داده در گزارش‌های عمومی مشخص نشده است. این پایگاه‌های داده به زیرساخت ضروری برای سازمان‌هایی تبدیل شده‌اند که جستجوی مجهز به هوش مصنوعی، سیستم‌های توصیه و پردازش هوشمند اسناد را پیاده‌سازی می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی

1. جستجوی شباهت با ابعاد بالا: بهینه‌شده برای جستجوهای تقریبی نزدیک‌ترین همسایه (ANN) در هزاران بعد با زمان پاسخ زیر میلی‌ثانیه.
2. ذخیره و بازیابی تعبیه‌ها: ذخیره و مدیریت کارآمد تعبیه‌های برداری تولیدشده توسط مدل‌های یادگیری ماشین، پشتیبانی از ابعاد پویا از ۱۰۰ تا بیش از ۱۰۰,۰۰۰.
3. قابلیت‌های پرس‌وجوی ترکیبی: پایگاه‌های داده برداری مدرن جستجوی شباهت معنایی را با فیلتراسیون اسکالر سنتی ترکیب می‌کنند و پرس‌وجوهای پیچیده‌ای را امکان‌پذیر می‌سازند که درک زمینه‌ای را با فیلتراسیون دقیق ادغام می‌کنند.

پایگاه‌های داده برداری محبوب

1. Pinecone: یک سرویس پایگاه داده برداری کاملاً مدیریت‌شده که مقیاس‌پذیری بدون سرور را با انطباق SOC-2 ارائه می‌دهد و قادر به مدیریت تا ۵۰۰ میلیون بردار با تأخیر زیر ۵۰ میلی‌ثانیه است.
2. Weaviate: یک پایگاه داده برداری متن‌باز که جستجوی شباهت برداری را با پرس‌وجوهای ترکیبی اسکالر-بردار ترکیب می‌کند و از استقرار ابری و داخلی پشتیبانی می‌کند.
3. Milvus: یک پایگاه داده برداری بومی ابر طراحی‌شده برای برنامه‌های در مقیاس بزرگ، ارائه نمایه‌سازی شتاب‌دار GPU و پشتیبانی از بردارها با حداکثر ۳۲,۷۶۸ بعد (قابل تنظیم فراتر از این حد، اگرچه برای مقادیر بالاتر به‌صورت رسمی مستند نشده است).
4. PostgreSQL با pgvector: یک رویکرد ترکیبی محبوب که PostgreSQL را با قابلیت‌های برداری گسترش می‌دهد و تا حدود ۲,۰۰۰ بعد برای بردارهای float32 (یا حدود ۴,۰۰۰ با دقت نصف) پشتیبانی می‌کند، در حالی که ویژگی‌های پایگاه داده رابطه‌ای را حفظ می‌کند.

پایگاه‌های داده برداری صنایع را از تجارت الکترونیک (جستجوی بصری محصول) تا مراقبت‌های بهداشتی (کشف دارو از طریق شباهت مولکولی) و خدمات مالی (تشخیص تقلب در زمان واقعی از طریق تطبیق الگوهای رفتاری) متحول می‌کنند.

پایگاه‌های داده بدون سرور چیست و چگونه عملیات را متحول می‌کنند؟

پایگاه‌های داده بدون سرور یک مدل استقرار انقلابی را نشان می‌دهند که مدیریت زیرساخت را از طریق معماری‌های پایگاه داده به‌عنوان سرویس (DBaaS) انتزاع می‌کند. این سیستم‌ها منابع را در عرض چند ثانیه تا چند دقیقه با تغییرات ترافیک به‌صورت خودکار مقیاس‌بندی می‌کنند، در حالی که مدل‌های قیمت‌گذاری پرداخت به ازای پرس‌وجو را پیاده‌سازی می‌کنند که می‌توانند هزینه‌ها را تا ۹۰ درصد برای بارهای کاری متناوب کاهش دهند.

بازار پایگاه‌های داده بدون سرور تا سال ۲۰۲۵ به‌طور قابل‌توجهی بالغ شده است، با بازار پایگاه داده به‌عنوان سرویس که به حدود ۳۳ تا ۳۵ میلیارد دلار رسیده و انتظار می‌رود با نرخ رشد سالانه مرکب بین ۱۴ تا ۱۸ درصد تا سال ۲۰۳۳ به حدود ۱۳۰ میلیارد دلار برسد. DoorDash گزارش داده است که کاهش قابل‌توجهی در برخی هزینه‌های زیرساخت ابری و بهبود کارایی عملیاتی پس از پذیرش میکروسرویس‌ها، مش سرویس با مسیریابی آگاه از منطقه و معماری‌های مبتنی بر رویداد داشته است، اما کاهش ۷۰ درصدی هزینه‌های عملیاتی کلی از مهاجرت به معماری‌های بدون سرور را به‌صورت عمومی ادعا نکرده است.

ویژگی‌های کلیدی

1. مقیاس‌بندی و مدیریت منابع خودکار: منابع به‌صورت پویا در عرض ۵۰۰ میلی‌ثانیه از اوج‌های ترافیک تنظیم می‌شوند و به‌صورت خودکار از صفر تا ظرفیت در سطح سازمانی بدون پیکربندی دستی یا برنامه‌ریزی ظرفیت مقیاس‌بندی می‌کنند.
2. مدل‌های قیمت‌گذاری پرداخت به ازای استفاده: صورت‌حساب مبتنی بر مصرف هزینه‌های زیرساخت ثابت را حذف می‌کند، با خدماتی مانند Google BigQuery که به سازمان‌ها امکان می‌دهد تنها برای پردازش پرس‌وجوی واقعی هزینه کنند، نه ظرفیت رزروشده.
3. مدیریت بدون زیرساخت: انتزاع کامل آماده‌سازی سرور، وصله و وظایف نگهداری، که به تیم‌های توسعه اجازه می‌دهد کاملاً بر منطق برنامه تمرکز کنند، نه مدیریت پایگاه داده.

پایگاه‌های داده بدون سرور محبوب

1. AWS Aurora Serverless: مقیاس‌بندی خودکار مبتنی بر معیارهای بدون درز را برای اوج‌های ترافیک تجارت الکترونیک و بارهای کاری متغیر ارائه می‌دهد، با مقیاس‌بندی محاسبات/حافظه با استفاده از واحدهای ظرفیت Aurora (ACUs). ذخیره‌سازی در خوشه‌های Aurora می‌تواند تا ۱۲۸ ترابایت مقیاس‌بندی شود، اما این از مقیاس‌بندی محاسباتی بدون سرور متمایز است و توسط هوش مصنوعی قدرت نمی‌گیرد.
2. Google Cloud Spanner: با تضمین SLA 99.999 درصد، تکثیر جهانی را ارائه می‌دهد و برنامه‌های جهانی را با سازگاری چندمنطقه‌ای خودکار امکان‌پذیر می‌کند.
3. PlanetScale: بر پایه فناوری Vitess ساخته شده و با قابلیت‌های شاخه‌بندی پایگاه داده منحصربه‌فرد، به تیم‌ها اجازه می‌دهد تغییرات طرح‌واره را در محیط‌های ایزوله قبل از استقرار تولیدی آزمایش کنند.
4. Neon (PostgreSQL): شروع‌های سرد بسیار سریع (معمولاً با تأخیر ۳۰۰ تا ۸۰۰ میلی‌ثانیه) را ارائه می‌دهد و برای بک‌اندهای برنامه بدون سرور بهینه شده است، اگرچه هیچ معیار عمومی تأیید نمی‌کند که تا ۱۰۰,۰۰۰ تراکنش همزمان را پشتیبانی می‌کند.

پایگاه‌های داده بدون سرور چالش‌های حیاتی در توسعه برنامه‌های مدرن، از جمله الگوهای ترافیک غیرقابل پیش‌بینی، هزینه‌های محیط توسعه و سربار عملیاتی مدیریت پایگاه داده سنتی را برطرف می‌کنند. با این حال، سازمان‌ها باید تأخیر شروع سرد و قفل احتمالی فروشنده را هنگام ارزیابی گزینه‌های بدون سرور در نظر بگیرند.

پایگاه‌های داده سری زمانی چیست؟

پایگاه‌های داده سری زمانی (TSDB) داده‌های مهر زمانی یا سری زمانی را ذخیره و پرس‌وجو می‌کنند. داده‌های حسگر، قیمت سهام و گزارش‌های سرور نمونه‌هایی از داده‌های سری زمانی هستند.

پایگاه‌های داده سری زمانی در سال ۲۰۲۵ به‌طور قابل‌توجهی تخصصی شده‌اند، با بازار که انتظار می‌رود از ۳۵۱.۴ میلیون دلار در سال ۲۰۲۳ به ۹۴۵.۱ میلیون دلار تا سال ۲۰۳۳ گسترش یابد، که نشان‌دهنده نرخ رشد سالانه مرکب ۱۰.۴ درصد است. InfluxDB 3.0 فشرده‌سازی ستونی و قابلیت‌های پردازش داخلی پایتون را برای داده‌های تله‌متری و مشاهده‌پذیری با فرکانس بالا معرفی کرده است. این پایگاه‌های داده اکنون به‌عنوان زیرساخت حیاتی برای برنامه‌های IoT، سیستم‌های تجارت مالی و پلتفرم‌های نظارت زمان واقعی عمل می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی

1. ذخیره‌سازی و بازیابی کارآمد داده‌های سری زمانی: بهینه‌شده برای دریافت و بازیابی سریع داده‌ها، امکان تحلیل زمان واقعی با الگوریتم‌های فشرده‌سازی تخصصی که هزینه‌های ذخیره‌سازی را تا ۹۵ درصد کاهش می‌دهند.
2. تجمیع‌ها و محاسبات مبتنی بر زمان: پشتیبانی داخلی از توابع تجمیع و تحلیل بر روی داده‌های سری زمانی، شامل نمونه‌برداری خودکار و سیاست‌های نگهداری.

پایگاه‌های داده سری زمانی محبوب

1. InfluxDB: اکنون در نسخه ۳.۰ با ذخیره‌سازی ستونی بهبودیافته و پشتیبانی بومی پایتون برای پردازش تحلیل‌های زمان واقعی.
2. TimescaleDB: پایگاه داده سری زمانی مبتنی بر PostgreSQL که قابلیت‌های رابطه‌ای را با بهینه‌سازی سری زمانی ترکیب می‌کند.
3. OpenTSDB: پایگاه داده سری زمانی توزیع‌شده ساخته‌شده بر روی HBase، طراحی‌شده برای نظارت و جمع‌آوری معیارها در مقیاس بزرگ.

پایگاه‌های داده NewSQL چیست؟

پایگاه‌های داده NewSQL مقیاس‌پذیری و عملکرد پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای را با ساختار و قابلیت‌های پرس‌وجوی آشنا پایگاه‌های داده SQL ترکیب می‌کنند.

سیستم‌های NewSQL در سال ۲۰۲۵ به‌طور قابل‌توجهی محبوبیت یافته‌اند، با CockroachDB که به‌عنوان یک نیروی تحول‌آفرین در معماری SQL توزیع‌شده ظاهر شده است. این پایگاه‌های داده معماری‌های SQL توزیع‌شده را پیاده‌سازی می‌کنند که انطباق با ACID را حفظ می‌کنند، در حالی که مقیاس‌پذیری افقی را که قبلاً مختص سیستم‌های غیررابطه‌ای بود، به دست می‌آورند.

ویژگی‌های کلیدی

1. انطباق با ACID: سازگاری کامل تراکنشی را در گره‌های توزیع‌شده حفظ می‌کند و در عین حال مقیاس‌پذیری افقی را ارائه می‌دهد.
2. بهبودهای مقیاس‌پذیری و عملکرد: تقسیم‌بندی خودکار، بهینه‌سازی پرس‌وجوی توزیع‌شده و قابلیت‌های بازیابی فاجعه داخلی.

پایگاه‌های داده NewSQL محبوب

1. CockroachDB: SQL توزیع‌شده را با تقسیم‌بندی خودکار و پروتکل‌های اجماع Raft پیاده‌سازی می‌کند و دسترسی‌پذیری ۹۹.۹۹۹ درصد را در استقرارهای چندمنطقه‌ای به دست می‌آورد.
2. Google Cloud Spanner: با مقیاس‌بندی خودکار و تکثیر چندمنطقه‌ای، سازگاری جهانی را ارائه می‌دهد.
3. MemSQL: که اکنون به‌عنوان SingleStore شناخته می‌شود، تحلیل‌های زمان واقعی و پردازش تراکنشی را در یک پلتفرم یکپارچه ارائه می‌دهد.

پایگاه‌های داده در حافظه چیست؟

پایگاه‌های داده در حافظه داده‌ها را به‌طور کامل در حافظه اصلی (RAM) ذخیره می‌کنند و دسترسی و پردازش سریع داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کنند.

پایگاه‌های داده در حافظه در سال ۲۰۲۵ به‌طور قابل‌توجهی تکامل یافته‌اند، با بازار پایگاه داده در حافظه که در سال ۲۰۲۴ به ارزش ۷.۵۳ میلیارد دلار رسیده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ۱۵.۴۷ میلیارد دلار برسد، که نشان‌دهنده نرخ رشد سالانه مرکب ۱۲.۷۳ درصد است. Redis پردازش چندنخی و مدیریت حافظه بهبودیافته را به‌طور خاص برای بارهای کاری استنتاج هوش مصنوعی بهینه کرده است، اگرچه این سیستم‌ها با رقابت فزاینده‌ای از پایگاه‌های داده برداری تخصصی در برنامه‌های جستجوی معنایی مواجه هستند.

ویژگی‌های کلیدی

1. دسترسی سریع به داده‌ها: زمان پاسخ زیر میلی‌ثانیه برای عملیات خواندن و نوشتن، امکان برنامه‌های زمان واقعی و نیازهای تأخیر بسیار پایین.
2. ملاحظات نوسانات: مکانیزم‌های تکثیر پیشرفته، تصویربرداری و ثبت تراکنش برای اطمینان از دوام داده‌ها با وجود ذخیره‌سازی مبتنی بر حافظه.

پایگاه‌های داده در حافظه محبوب

1. Redis: نسخه ۷.۴ انواع داده‌های برداری جدید را معرفی می‌کند (که استفاده از حافظه را برای عملیات برداری بهبود می‌بخشد) و چندین بهبود تجربه توسعه‌دهنده را ارائه می‌دهد، اگرچه در استقرارهای جستجوی معنایی در مقیاس بزرگ با فشار از پایگاه‌های داده برداری اختصاصی مواجه است.
2. SAP HANA: پایگاه داده در حافظه در سطح سازمانی که قابلیت‌های پردازش تراکنشی و تحلیلی را ترکیب می‌کند.
3. Memcached: سیستم کش حافظه توزیع‌شده طراحی‌شده برای برنامه‌های وب با عملکرد بالا.

پایگاه‌های داده توزیع‌شده چیست؟

پایگاه داده توزیع‌شده در چندین گره یا مکان پخش شده است، از طریق یک شبکه مشترک متصل شده و با استفاده از سیستم مدیریت پایگاه داده توزیع‌شده (DDBMS) مدیریت می‌شود.

پایگاه‌های داده توزیع‌شده در سال ۲۰۲۵ به زیرساخت ضروری تبدیل شده‌اند، با سازمان‌هایی که استراتژی‌های چندابری را برای اجتناب از قفل فروشنده و اطمینان از دسترسی‌پذیری جهانی پیاده‌سازی می‌کنند. در حالی که این رویکردها اکنون رایج هستند، Netflix به‌طور گسترده‌ای به‌عنوان وابسته کامل به AWS برای پایگاه داده و زیرساخت ابری خود مستند شده است.

ویژگی‌های کلیدی

1. مقیاس‌پذیری افقی: قابلیت افزودن گره‌های بیشتر برای مدیریت بار افزایش‌یافته، ارائه مقیاس‌پذیری عملاً نامحدود.
2. تقسیم‌بندی: توزیع خودکار داده‌ها در چندین گره بر اساس استراتژی‌های تقسیم‌بندی قابل تنظیم.
3. تحمل خطا و دسترسی‌پذیری بالا: مکانیزم‌های افزونگی داخلی و failover خودکار دسترسی‌پذیری سیستم را با وجود خرابی گره‌ها تضمین می‌کنند.
4. عملکرد و سازگاری: مدل‌های سازگاری پیشرفته که عملکرد را با نیازهای یکپارچگی داده متعادل می‌کنند.

پایگاه‌های داده توزیع‌شده محبوب

1. Apache Cassandra: پایگاه داده توزیع‌شده ستون عریض طراحی‌شده برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها در چندین سرور معمولی.
2. Amazon DynamoDB: سرویس پایگاه داده غیررابطه‌ای کاملاً مدیریت‌شده که عملکرد سریع و قابل پیش‌بینی را با مقیاس‌پذیری بدون درز ارائه می‌دهد.
3. CockroachDB: پایگاه داده SQL توزیع‌شده که قابلیت اطمینان پایگاه‌های داده سنتی را با مقیاس‌پذیری سیستم‌های غیررابطه‌ای ترکیب می‌کند.

سایر انواع پایگاه‌های داده تخصصی چیست؟

دو نوع اضافی از سیستم‌های پایگاه داده برای موارد استفاده تخصصی وجود دارد:

پایگاه‌های داده سلسله‌مراتبی از ساختاری شبیه درخت با گره‌های والد و فرزند استفاده می‌کنند و داده‌ها را در سلسله‌مراتبی سازمان‌دهی می‌کنند که در آن هر گره فرزند دقیقاً یک والد دارد. اگرچه تا حد زیادی توسط پایگاه‌های داده رابطه‌ای جایگزین شده‌اند، آنها برای برنامه‌های خاصی مانند سیستم‌های فایل و نمودارهای سازمانی همچنان مرتبط هستند.

پایگاه‌های داده شیءگرا ورودی‌ها را به‌صورت اشیاء ذخیره می‌کنند و مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا مانند کپسوله‌سازی، وراثت، انتزاع و چندریختی را پشتیبانی می‌کنند. این پایگاه‌های داده به‌ویژه برای برنامه‌هایی که با زبان‌های برنامه‌نویسی شیءگرا ساخته شده‌اند مفید هستند، زیرا می‌توانند ساختارهای داده پیچیده را بدون عدم تطابق امپدانس رایج در سیستم‌های رابطه‌ای مستقیماً ذخیره و دستکاری کنند.

پایگاه‌های داده بلاکچین در چند سال گذشته به یک دسته تثبیت‌شده تبدیل شده‌اند، با فناوری‌هایی که از دفتر کل‌های غیرقابل تغییر برای حسابرسی مالی و راه‌حل‌های هم‌راستا با اتریوم برای برنامه‌های Web3 استفاده می‌کنند. این پایگاه‌های داده ذخیره‌سازی داده مقاوم در برابر دستکاری را از طریق هش رمزنگاری و مکانیزم‌های اجماع توزیع‌شده ارائه می‌دهند.

امنیت و عملکرد پایگاه داده چگونه با هم کار می‌کنند؟

امنیت پایگاه داده از طریق مکانیزم‌هایی مانند کنترل دسترسی، رمزنگاری و حسابرسی، محرمانگی، یکپارچگی و دسترسی‌پذیری داده‌ها را تضمین می‌کند. عملکرد پایگاه داده تحت تأثیر عواملی مانند نمایه‌سازی، کش و بهینه‌سازی پرس‌وجو قرار می‌گیرد. پشتیبان‌گیری منظم، به‌روزرسانی‌ها و نگهداری برای امنیت و عملکرد حیاتی هستند و پایگاه‌های داده ابری اغلب ویژگی‌های داخلی برای رفع این نیازها ارائه می‌دهند.

فوریت امنیت پایگاه داده تشدید شده است، با بیش از ۱.۷ میلیارد نفر که داده‌های شخصی آنها در سال ۲۰۲۴ به خطر افتاده است، که نشان‌دهنده افزایش ۳۱۲ درصدی نسبت به ۴۱۹ میلیون اطلاعیه نقض صادرشده در سال ۲۰۲۳ است. اکثریت قریب به اتفاق نقض‌های داده در سال ۲۰۲۴، که ۸۰ درصد از حوادث را تشکیل می‌دهند، ناشی از حملات سایبری بودند، با این حوادث مسئول ۹۳ درصد از کل اطلاعیه‌های نقض صادرشده در طول سال بودند.

نوآوری‌های امنیتی مدرن

امنیت پایگاه داده تا سال ۲۰۲۵ از طریق گسترش اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی و پذیرش فزاینده مدل‌های امنیتی اعتماد صفر تحول قابل‌توجهی را تجربه کرده است. پایگاه داده خودکار اوراکل دارای کنترل‌های دسترسی قوی، رمزنگاری یکپارچه و حسابرسی پیشرفته است، با پیشرفت‌های مداوم در شناسایی خودکار ناهنجاری برای تقویت امنیت در برابر الگوهای دسترسی مشکوک.

رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم به دلیل تهدید رایانش کوانتومی برای روش‌های رمزنگاری سنتی ضروری شده است. الگوریتم‌های CRYSTALS-Kyber و CRYSTALS-Dilithium اکنون در برابر بردارهای حمله کوانتومی محافظت می‌کنند، با فروشندگان عمده پایگاه داده که این چارچوب‌های رمزنگاری پساکوانتومی استانداردشده توسط NIST را پیاده‌سازی می‌کنند.

نظارت امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی از یادگیری ماشین برای ایجاد خطوط پایه رفتاری و شناسایی ناهنجاری‌ها با دقت ۹۲ درصد استفاده می‌کند. این سیستم‌ها مثبت‌های کاذب را تا ۴۰ درصد کاهش می‌دهند و تشخیص تهدید را در مقایسه با نظارت مبتنی بر آستانه سنتی ۳ برابر تسریع می‌کنند.

بهینه‌سازی عملکرد از طریق هوش مصنوعی

تنظیم عملکرد پایگاه داده توسط اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی تحول یافته است، با ابزارهایی که بهینه‌سازی پرس‌وجو مبتنی بر یادگیری ماشین را پیاده‌سازی می‌کنند و طرح‌های اجرایی را در الگوهای تاریخی تحلیل می‌کنند. این سیستم‌ها معیارهای عملکرد را به‌صورت مداوم نظارت می‌کنند و بهینه‌سازی‌ها را از طریق چارچوب‌های استقرار ایمن به‌صورت خودکار پیاده‌سازی می‌کنند.

قابلیت‌های مدیریت خودکار اکنون بارهای مدیریت پایگاه داده را تا ۷۰ درصد کاهش می‌دهند، در حالی که عملکرد پرس‌وجو را در بارهای کاری معیارسنجی‌شده تا ۴۰ تا ۶۵ درصد بهبود می‌بخشند. پایگاه‌های داده ابری قابلیت‌های مشابهی را به‌صورت بومی ادغام می‌کنند، با مقیاس‌بندی خودکار و بهینه‌سازی منابع که نیاز به مداخله دستی را حذف می‌کند.

چگونه پایگاه داده مناسب را برای پروژه خود انتخاب کنید؟

چهار عامل را هنگام انتخاب پایگاه داده در نظر بگیرید:

1. مدل و ساختار داده: پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای داده‌های ساختاریافته با روابط مشخص مناسب هستند؛ پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای و توزیع‌شده برای داده‌های بدون ساختار یا نیمه‌ساختاریافته بهتر عمل می‌کنند. پایگاه‌های داده برداری برای برنامه‌های هوش مصنوعی/یادگیری ماشین که نیاز به جستجوی شباهت دارند ضروری هستند، در حالی که پایگاه‌های داده سری زمانی برای تحلیل داده‌های زمانی بهینه شده‌اند.
2. نیازهای مقیاس‌پذیری: پایگاه‌های داده توزیع‌شده و غیررابطه‌ای به‌طور کلی آسان‌تر از پایگاه‌های داده SQL سنتی به‌صورت افقی مقیاس‌بندی می‌شوند. پایگاه‌های داده NewSQL نیز مقیاس‌پذیری بالایی را ارائه می‌دهند در حالی که سازگاری با SQL را حفظ می‌کنند. پایگاه‌های داده بدون سرور مقیاس‌بندی خودکار را بدون سربار مدیریت زیرساخت فراهم می‌کنند.
3. نیازهای سازگاری و قابلیت اطمینان: اگر سازگاری قوی مورد نیاز باشد، پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی ممکن است ترجیح داده شوند. اگر سازگاری نهایی قابل قبول باشد، گزینه‌های غیررابطه‌ای مانند Cassandra یا MongoDB می‌توانند به‌خوبی عمل کنند. پایگاه‌های داده NewSQL مانند CockroachDB انطباق با ACID را با مقیاس‌پذیری افقی ارائه می‌دهند.
4. محدودیت‌های بودجه و منابع: هزینه‌های مجوز، میزبانی و نگهداری به‌طور گسترده متفاوت است. پایگاه‌های داده ابری و ابزارهای مدیریت داده متن‌باز می‌توانند هزینه‌های اولیه را کاهش دهند. پایگاه‌های داده بدون سرور قیمت‌گذاری پرداخت به ازای استفاده را ارائه می‌دهند که می‌تواند هزینه‌ها را برای بارهای کاری متغیر به‌طور چشمگیری کاهش دهد.

متعادل کردن مزایا و معایب و تصمیم‌گیری آگاهانه

تیم‌ها باید مزایا و معایب هر نوع پایگاه داده را ارزیابی کنند تا راه‌حلی را پیدا کنند که با نیازها و محدودیت‌های پروژه هم‌راستا باشد. روند به سمت تداوم چندگانه به این معناست که سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای از چندین نوع پایگاه داده بهینه‌شده برای بارهای کاری خاص استفاده می‌کنند، به جای اینکه تمام داده‌ها را به یک سیستم واحد وارد کنند.

آخرین ابزارها و روندهای پایگاه داده چیست؟

ابزارهای مدرن شامل نرم‌افزار طراحی پایگاه داده، ابزارهای مدل‌سازی داده و پلتفرم‌های مدیریت هستند. صنعت پایگاه داده در سال ۲۰۲۵ گذار خود به پایه‌های بومی ابری را تکمیل کرده است، با استقرارهای سنتی داخلی که اکنون کمتر از ۱۵ درصد از پیاده‌سازی‌های جدید را تشکیل می‌دهند.

چشم‌انداز اشتغال برای متخصصان پایگاه داده همچنان بسیار مثبت است، با پیش‌بینی اداره آمار کار ایالات متحده از رشد ۹ درصدی برای مدیران و معماران پایگاه داده از سال ۲۰۲۳ تا ۲۰۳۳، که به‌طور قابل‌توجهی از نرخ رشد متوسط مشاغل پیشی می‌گیرد. دستمزد سالانه متوسط به ۱۰۴,۶۲۰ دلار برای مدیران پایگاه داده و ۱۳۵,۹۸۰ دلار برای معماران پایگاه داده در سال ۲۰۲۴ می‌رسد.

روندهای فناوری نوظهور

مدیریت پایگاه داده یکپارچه با هوش مصنوعی به زیرساخت استاندارد تبدیل شده است، با سیستم‌های خودکار که حدود ۸۰ درصد از وظایف بهینه‌سازی معمول را که قبلاً نیاز به تخصص انسانی داشتند، مدیریت می‌کنند. پایگاه داده خودکار اوراکل و پایگاه داده SQL Azure مایکروسافت نظارت مداوم بر بارهای کاری را پیاده‌سازی می‌کنند که منابع را به‌صورت خودکار مقیاس‌بندی می‌کند و در عین حال پیش‌بینی‌پذیری هزینه را حفظ می‌کند.

استراتژی‌های پایگاه داده چندابری به ضرورت‌های عملیاتی تبدیل شده‌اند، با بسیاری از شرکت‌ها که بارهای کاری را در چندین ارائه‌دهنده ابر توزیع می‌کنند تا ریسک را کاهش داده و عملکرد را بهینه کنند. ارائه‌دهندگان ابر با مسیرهای مهاجرت اختصاصی و ابزارهای مدیریت یکپارچه پاسخ داده‌اند.

کانتینری‌سازی و هماهنگی از طریق Docker و Kubernetes انعطاف‌پذیری استقرار و دسترسی‌پذیری بالا را فراهم می‌کند. پلتفرم‌های پایگاه داده به‌عنوان سرویس اکنون پشتیبانی بومی Kubernetes را برای بازیابی فاجعه در سطح سازمانی و قابلیت‌های مقیاس‌بندی خودکار ارائه می‌دهند.

رابط‌های پایگاه داده کوانتومی از قابلیت‌های آزمایشی به قابلیت‌های عملیاتی در حال گذار هستند، اما IBM Db2 و Oracle Database در حال حاضر ادغام هم‌پردازنده کوانتومی را برای بهینه‌سازی و بارهای کاری یادگیری ماشین که نیاز به محاسبات احتمالی دارند، ارائه نمی‌دهند.

مسیرهای توسعه آینده

چشم‌انداز پایگاه داده تا سال ۲۰۲۷ توسط چندین روند همگرا شکل خواهد گرفت. پایگاه‌های داده شناختی وارد استقرار تولیدی محدود خواهند شد و گراف‌های دانش را با مدل‌های زبان بزرگ ترکیب می‌کنند تا استدلال بر روی داده‌های بدون ساختار را امکان‌پذیر کنند. استقرارهای پایگاه داده لبه از طریق ادغام 5G گسترش خواهند یافت و وسایل نقلیه خودمختار و برنامه‌های IoT صنعتی را که نیاز به پردازش محلی با تأخیر زیر میلی‌ثانیه دارند، امکان‌پذیر می‌کنند.

معماری‌های مش داده برای سازمان‌هایی که به دنبال تمرکززدایی مالکیت دامنه در حالی که حاکمیت فدرال را حفظ می‌کنند، ضروری شده‌اند. این چارچوب‌ها سازمان‌هایی را ایجاد می‌کنند که در برابر رشد نمایی داده مقاوم هستند و به تیم‌های تخصصی امکان می‌دهند داده‌های خاص دامنه را مدیریت کنند در حالی که قابلیت همکاری در سراسر شرکت را تضمین می‌کنند.