با افزایش نیاز به مدیریت داده‌های کارآمد در کسب‌وکارهای مدرن، انتخاب بهترین پایگاه داده برای برنامه شما حیاتی است. PostgreSQL و Microsoft SQL Server گزینه‌های محبوبی هستند که باید در نظر گرفته شوند اگر به دنبال یک پایگاه داده رابطه‌ای هستید که بتواند به شما در مدیریت و ساده‌سازی جریان‌های کاری کمک کند. هرچند هر دو پایگاه داده قدرتمند و پر از ویژگی هستند، اما تفاوت‌های کلیدی دارند که می‌توانند بر تصمیم شما تأثیر بگذارند.
اگر می‌خواهید بدانید PostgreSQL چگونه از SQL Server متفاوت است، در جای درستی هستید. این مقاله به مقایسه PostgreSQL و SQL Server، شامل نقاط قوت، ضعف‌ها و موارد استفاده آنها می‌پردازد.
PostgreSQL چیست؟
PostgreSQL یک سیستم پایگاه داده رابطه‌ای-شیءگرا منبع‌باز قدرتمند است که به خاطر یکپارچگی داده‌ها، قابلیت اطمینان، عملکرد و ویژگی‌های پیشرفته‌اش شناخته شده است. این سیستم از SQL و PL/pgSQL پشتیبانی می‌کند و به شما امکان می‌دهد بارهای کاری داده‌های پیچیده را به صورت امن ذخیره و مدیریت کنید.
PostgreSQL توسط جامعه‌ای جهانی از مشارکت‌کنندگان توسعه یافته و تحت یک مجوز منبع‌باز آزاد عمل می‌کند که حقوق نامحدودی برای استفاده، اصلاح و توزیع نرم‌افزار برای مقاصد تجاری اعطا می‌کند. این آزادی به سازمان‌ها اجازه می‌دهد کد پایه را جدا کرده، عملکردها را سفارشی کنند و از قفل شدن به یک فروشنده خاص جلوگیری کنند، در حالی که قابلیت‌های درجه سازمانی را حفظ می‌کنند. معماری قابل‌گسترش این پایگاه داده از بیش از ۴۵ نوع داده بومی از جمله داده‌های هندسی، آدرس‌های شبکه و JSON پشتیبانی می‌کند که آن را به‌ویژه برای حوزه‌های پیچیده مانند داده‌های جغرافیایی و تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ مناسب می‌سازد.
SQL Server چیست؟
SQL Server یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای قدرتمند و اختصاصی است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است. این سیستم از Transact-SQL (T-SQL) برای ذخیره، مدیریت و بازیابی داده‌ها در مقیاس بزرگ برای هوش تجاری، تجزیه‌وتحلیل، پردازش تراکنش یا یادگیری ماشین استفاده می‌کند.
نسخه جدید، SQL Server 2025 (17.x)، با قابلیت Azure فعال شده و می‌تواند در فضای ابری یا در محل اجرا شود. SQL Server به دلیل دسترسی‌پذیری بالا و عملکرد سریع در مدیریت بارهای کاری داده‌های پیچیده شناخته شده است. مایکروسافت تمام توسعه، صدور مجوز و توزیع SQL Server را کنترل می‌کند و کاربران حقوق استفاده را خریداری می‌کنند نه اینکه مالک نرم‌افزار باشند. این پلتفرم از یک چرخه توسعه تحت کنترل فروشنده پیروی می‌کند که اولویت را به ادغام با Azure و سازگاری با اکوسیستم ویندوز می‌دهد، هرچند پشتیبانی از لینوکس در سال ۲۰۱۷ معرفی شد.
PostgreSQL و SQL Server از نظر سهم بازار چگونه مقایسه می‌شوند؟
طبق گزارش Statista، تا ژوئن ۲۰۲۴، Microsoft SQL Server سومین سیستم پایگاه داده محبوب در جهان است و PostgreSQL در جایگاه چهارم قرار دارد.
سهم بازار تخمینی PostgreSQL حدود ۱۷.۵۱ درصد است، در حالی که SQL Server حدود ۲۶.۶۳ درصد است. نوآوری و توسعه مداوم هر دو سیستم تضمین می‌کند که آنها رقابتی و مرتبط با نیازهای در حال تحول کسب‌وکارها باقی بمانند.
آخرین تحولات در PostgreSQL و SQL Server چیست؟
هر دو PostgreSQL و SQL Server در سال‌های اخیر تحولات چشمگیری را تجربه کرده‌اند، با PostgreSQL که چرخه نوآوری خود را از طریق انتشارهای سالانه بزرگ تسریع کرده و SQL Server 2025 که بلندپروازانه‌ترین به‌روزرسانی پایگاه داده مایکروسافت در یک دهه اخیر را نشان می‌دهد. این تحولات به‌طور اساسی نحوه مدیریت داده‌ها، بهینه‌سازی عملکرد و جریان‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی را تغییر می‌دهند.
PostgreSQL 16: بهبودهای انقلابی در عملکرد
عملیات پیوست موازی
- بهبودهای انقلابی در عملکرد شامل پیوست‌های هش FULL و RIGHT موازی
- اجرای پرس‌وجو تا ۳۰۰٪ سریع‌تر در عملیات همزمان
- پیشرفت قابل‌توجه در قابلیت‌های پردازش پرس‌وجوی موازی
بهینه‌سازی بارگذاری انبوه و خطوط لوله ETL
- بهبودهای بارگذاری انبوه از طریق دستور COPY خطوط لوله ETL در مقیاس بزرگ را بهینه می‌کند
- بهبود عملکرد دریافت داده برای بارهای کاری سازمانی
- فرآیندهای ساده‌شده برای عملیات داده با حجم بالا
پیشرفت‌های تکثیر منطقی
- تکثیر منطقی از سرورهای آماده به کار بار سرور اصلی را کاهش می‌دهد
- کاهش تأخیر تکثیر تا ۶۰٪
- بهبود معماری پایگاه داده توزیع‌شده و قابلیت‌های بازیابی در شرایط اضطراری
نظارت پیشرفته بر ورودی/خروجی
- افزودن pg_stat_io در PostgreSQL 16 معیارهای دقیق ورودی/خروجی را ارائه می‌دهد
- کمک به تشخیص مشکلات عملکرد در زمینه‌های مختلف
- محدودیت قابل‌توجه: هدف‌گذاری خاص برای گلوگاه‌های تکثیر در سطح جدول و شاخص وجود ندارد
PostgreSQL 17: استانداردسازی SQL/JSON و نوآوری در Vacuum
توابع بومی SQL/JSON
- استانداردسازی حیاتی SQL/JSON با توابع بومی مانند JSON_ARRAY() و JSON_OBJECT()
- ساده‌سازی قابل‌توجه جریان‌های کاری ایجاد اسناد
- تقویت قابلیت‌های پایگاه داده مستند در کنار ویژگی‌های رابطه‌ای
بهینه‌سازی انجماد Vacuum
- بهینه‌سازی انجماد Vacuum مدیریت کارآمدتر شناسه‌های تراکنش را معرفی می‌کند
- فرآیندهای بهبودیافته Vacuum برای عملیات نگهداری بهتر
- نکته مهم: هیچ معیار رسمی نشان‌دهنده کاهش ۷۰٪ در انجماد کامل جدول وجود ندارد
سفارشی‌سازی مرتب‌سازی
- سفارشی‌سازی مرتب‌سازی ICU امکان تعریف قوانین مرتب‌سازی توسط کاربر را فراهم می‌کند
- پشتیبانی از نیازهای مرتب‌سازی خاص محلی
- تقویت قابلیت‌های بین‌المللی‌سازی و محلی‌سازی
بهبودهای استفاده از حافظه
- کاهش چشمگیر استفاده از حافظه برای عملیات VACUUM
- برخی پیکربندی‌ها به کاهش ۲۰ برابری سربار حافظه دست می‌یابند
- بهینه‌سازی قابل‌توجه منابع برای عملیات نگهداری
PostgreSQL 18: انقلاب ورودی/خروجی و نمایه‌سازی پیشرفته
ادغام io_uring لینوکس
- معرفی پشتیبانی از io_uring لینوکس برای عملیات ورودی/خروجی ۲-۳ برابر سریع‌تر
- بهبود انقلابی در عملکرد دیسک ورودی/خروجی
- بهره‌برداری از قابلیت‌های مدرن هسته لینوکس برای توان عملیاتی بهینه
بهبود نمایه GIN موازی
- پیاده‌سازی ساخت نمایه GIN موازی که جستجوی متنی کامل و نمایه‌سازی JSON را تسریع می‌کند
- بهبودهای قابل‌توجه در عملکرد برای برنامه‌های متنی و متمرکز بر JSON
- تقویت قابلیت‌های ایجاد و نگهداری نمایه
بهینه‌سازی‌های SIMD و مرتب‌سازی
- دستورالعمل‌های SIMD، به‌ویژه برای عملیات مرتب‌سازی، در PostgreSQL در حال بررسی هستند
- مرتب‌سازی افزایشی، که در نسخه‌های قبلی پیاده‌سازی شده، به بهینه‌سازی برخی پرس‌وجوهای SELECT DISTINCT کمک می‌کند
- بهینه‌سازی‌های پردازش پیشرفته برای کارایی محاسباتی
محدودیت‌های مهم
- بهینه‌سازی صریح برای تجزیه JSON و محاسبات ریاضی با استفاده از SIMD در منابع رسمی PostgreSQL 18 ذکر نشده است
- شواهد معیار برای کاهش قابل‌توجه حافظه در SELECT DISTINCT در مستندات رسمی موجود نیست
SQL Server 2025: انقلاب تحول بومی هوش مصنوعی
اهمیت معماری
- نشان‌دهنده مهم‌ترین پیشرفت معماری از زمان معرفی In-Memory OLTP
- تحول اساسی به سمت معماری پایگاه داده بومی هوش مصنوعی
- ادغام انقلابی قابلیت‌های هوش مصنوعی مستقیماً در موتور پایگاه داده
پشتیبانی از داده‌های برداری بومی
- پلتفرم نوع داده‌های برداری بومی را برای پشتیبانی از جاسازی‌های با ابعاد بالا در کنار داده‌های رابطه‌ای ادغام می‌کند
- امکان اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی بدون نیاز به پایگاه‌های داده برداری جداگانه
- ادغام یکپارچه داده‌های رابطه‌ای سنتی با نیازهای مدرن هوش مصنوعی/یادگیری ماشین
نمایه‌سازی برداری پیشرفته
- نمایه‌سازی DiskANN جستجوهای تقریبی نزدیک‌ترین همسایه را در مقیاس بزرگ به طور کارآمد فراهم می‌کند
- پشتیبانی از معیارهای مختلف فاصله شامل کسینوس، اقلیدسی و محاسبات محصول داخلی
- بهینه‌سازی شده برای جستجوهای شباهت با عملکرد بالا و برنامه‌های هوش مصنوعی
ادغام Azure OpenAI
- ادغام انقلابی امکان فراخوانی مستقیم T-SQL به Azure OpenAI از طریق دستورات CREATE EXTERNAL MODEL را فراهم می‌کند
- امکان اجرای کامل جریان‌های کاری RAG (تولید مبتنی بر بازیابی) در پرس‌وجوهای پایگاه داده
- حذف نیاز به فراخوانی‌های API خارجی و الگوهای ادغام پیچیده
بهبودهای پردازش پرس‌وجوی هوشمند
- بهینه‌سازی طرح حساس به پارامتر، طرح‌های اجرایی را بر اساس توزیع داده‌های زمان اجرا تنظیم می‌کند
- بازخورد تخصیص حافظه، تخصیص‌های حافظه را بین اجرا تنظیم می‌کند برای استفاده بهینه از منابع
- قابلیت‌های پردازش پرس‌وجوی تطبیقی پیشرفته
ادغام و تجزیه‌وتحلیل سازمانی
- ادغام بومی با Microsoft Fabric برای قابلیت‌های تجزیه‌وتحلیل جامع
- پیش‌نمایش گروه‌های دسترسی توزیع‌شده برای تقویت گزینه‌های بازیابی
- ادامه پشتیبانی از ادغام Microsoft Purview برای مدیریت داده‌های سازمانی
نوآوری‌های امنیتی و پشتیبان‌گیری
- پشتیبان‌گیری غیرقابل تغییر با ادغام ماژول امنیتی سخت‌افزاری
- تقویت وضعیت امنیتی برای حفاظت از داده‌های درجه سازمانی
- ادغام امنیتی سطح سخت‌افزار برای یکپارچگی پشتیبان‌گیری
بهبود هوش تجاری
- قابلیت‌های پیشرفته Power BI Report Server برای سناریوهای تجزیه‌وتحلیل جاسازی‌شده
- گزارش‌دهی و تجزیه‌وتحلیل یکپارچه مستقیماً در پلتفرم پایگاه داده
- جریان‌های کاری هوش تجاری ساده‌شده
قابلیت‌های هوش مصنوعی و جستجوی برداری چگونه مقایسه می‌شوند؟
ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی مستقیماً در موتورهای پایگاه داده نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم در نحوه مدیریت داده‌های بدون ساختار و اجرای جریان‌های کاری یادگیری ماشین توسط سازمان‌ها است. هر دو PostgreSQL و SQL Server رویکردهای پیچیده‌ای برای پردازش برداری ایجاد کرده‌اند، هرچند با فلسفه‌ها و استراتژی‌های پیاده‌سازی متمایز.
تغییر پارادایم در ادغام هوش مصنوعی پایگاه داده
ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی مستقیماً در موتورهای پایگاه داده نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم در نحوه مدیریت داده‌های بدون ساختار و اجرای جریان‌های کاری یادگیری ماشین توسط سازمان‌ها است. هر دو PostgreSQL و SQL Server رویکردهای پیچیده‌ای برای پردازش برداری ایجاد کرده‌اند، هرچند با فلسفه‌ها و استراتژی‌های پیاده‌سازی متمایز.
SQL Server: معماری بومی هوش مصنوعی
ادغام داده‌های برداری هسته‌ای
- نوع داده‌های VECTOR بومی جاسازی‌های با ابعاد بالا را در کنار داده‌های رابطه‌ای سنتی ذخیره می‌کند
- حذف پیچیدگی نگهداری پایگاه‌های داده برداری جداگانه
- ادغام یکپارچه با زیرساخت پایگاه داده رابطه‌ای موجود
- پلتفرم داده یکپارچه برای بارهای کاری ساختاریافته و مبتنی بر هوش مصنوعی
عملکرد نمایه DiskANN
- معماری نمایه‌سازی پیشرفته امکان جستجوهای تقریبی نزدیک‌ترین همسایه را به طور کارآمد فراهم می‌کند
- پشتیبانی از چندین معیار فاصله شامل کسینوس، اقلیدسی و محاسبات محصول داخلی
- معیارهای عملکرد نشان‌دهنده زمان پاسخگویی ۴۰-۶۰ میلی‌ثانیه برای مجموعه داده‌های برداری در مقیاس میلیون
- قابلیت‌های جستجوی مقیاس‌پذیر بهینه‌شده برای عملیات برداری درجه سازمانی
ادغام سرویس هوش مصنوعی Azure
- قابلیت CREATE EXTERNAL MODEL اتصال یکپارچه به خدمات هوش مصنوعی مبتنی بر ابر را فراهم می‌کند
- ادغام مستقیم T-SQL با Azure OpenAI و سایر خدمات هوش مصنوعی خارجی
- جریان‌های کاری هوش مصنوعی پیشرفته شامل تولید جاسازی و RAG در پرس‌وجوهای پایگاه داده
- پردازش زبان طبیعی و عملیات جستجوی معنایی از طریق مدل‌های هوش مصنوعی خارجی یکپارچه
- ملاحظه مهم: پردازش داده‌ها شامل ارسال اطلاعات به خدمات ابری خارجی است
امنیت و دسترسی‌پذیری بالای سازمانی
- وراثت کنترل دسترسی مبتنی بر نقش برای تمام عملیات برداری
- قابلیت‌های رمزگذاری و حسابرسی سازمانی انطباق جریان‌های کاری هوش مصنوعی را تضمین می‌کند
- گروه‌های دسترسی همیشه فعال با تکثیر نمایه‌های برداری در خوشه‌های بازیابی پشتیبانی می‌شوند
- برنامه‌های هوش مصنوعی حیاتی از معماری دسترسی‌پذیری بالا بهره‌مند می‌شوند
- سیاست‌های امنیتی جامع در عملیات پایگاه داده هوش مصنوعی و سنتی حفظ می‌شوند
PostgreSQL: اکوسیستم برداری با عملکرد بالا
معماری افزونه pgvectorscale
- عملکرد انقلابی از طریق نمایه‌های StreamingDiskANN و کوانتیزاسیون باینری آماری
- معیارهای عملکرد: کاهش ۲۸ برابری تأخیر و افزایش ۱۶ برابری توان عملیاتی پرس‌وجو در مقایسه با پایگاه‌های داده برداری تخصصی
- کارایی حافظه: کاهش ۴-۸ برابری نیازهای حافظه در مقایسه با پیاده‌سازی‌های سنتی HNSW
- ساختارهای گرافیکی بهینه‌شده برای SSD امکان خواندن‌های همزمان بدون قفل را فراهم می‌کنند
- قابلیت‌های بلادرنگ با پشتیبانی از به‌روزرسانی‌های نمایه افزایشی
فشرده‌سازی و بهینه‌سازی پیشرفته
- کوانتیزاسیون باینری آماری بردارهای ۳۲ بیتی شناور را به نمایش‌های ۱ بیتی فشرده می‌کند
- حفظ دقت: حفظ ۹۸٪ دقت اصلی با وجود فشرده‌سازی عظیم
- کارایی ذخیره‌سازی: دستیابی به کاهش ۳۲ برابری ذخیره‌سازی با محاسبات فاصله شتاب‌یافته SIMD
- بهینه‌سازی عملکرد از طریق عملیات برداری شتاب‌یافته سخت‌افزاری
جستجو و فیلترسازی پیچیده
- جستجوی فیلترشده آگاه از برچسب، شباهت معنایی را با فیلترسازی متادیتا ترکیب می‌کند
- نمایه‌های تخصصی بردارها را با ویژگی‌های رابطه‌ای برچسب‌گذاری می‌کنند
- قابلیت‌های پرس‌وجوی پیشرفته برای سناریوهای جستجوی پیچیده
- ادغام متادیتا امکان فیلترسازی و دسته‌بندی پیچیده را فراهم می‌کند
ادغام سری‌های زمانی
- ادغام هایپرتیبل‌های TimescaleDB پارتیشن‌بندی و فشرده‌سازی خودکار را فراهم می‌کند
- داده‌های برداری سری زمانی برای ذخیره‌سازی و بازیابی کارآمد بهینه‌سازی شده‌اند
- مدیریت جاسازی‌های تاریخی با بهینه‌سازی خودکار
- برنامه‌های هوش مصنوعی زمانی از طریق قابلیت‌های سری زمانی تخصصی پشتیبانی می‌شوند
مقایسه پیاده‌سازی استراتژیک
فلسفه ادغام
SQL Server
- رویکرد ادغام بومی با قابلیت‌های هوش مصنوعی که مستقیماً در موتور پایگاه داده ساخته شده‌اند
- ادغام‌های هوش مصنوعی متمرکز بر Azure که عمدتاً از طریق خدمات Azure در دسترس هستند
- راه‌حل‌های سازمانی آماده برای استقرار فوری
- پایگاه داده Azure SQL به عنوان پلتفرم اصلی برای ویژگی‌های پیشرفته هوش مصنوعی عمل می‌کند
PostgreSQL
- رویکرد مبتنی بر افزونه انعطاف‌پذیری حداکثری را برای بارهای کاری تخصصی فراهم می‌کند
- پشتیبانی از استقرارهای چند-ابری با پیاده‌سازی‌های قابل‌تنظیم
- اکوسیستم منبع‌باز نوآوری و سفارشی‌سازی مبتنی بر جامعه را امکان‌پذیر می‌سازد
- معماری مدولار امکان پذیرش انتخابی ویژگی‌ها را فراهم می‌کند
تجربه توسعه
SQL Server
- سینتکس آشنا T-SQL توسعه را برای تیم‌های موجود SQL Server ساده می‌کند
- ادغام نوع برداری بومی منحنی یادگیری را کاهش می‌دهد
- مدیریت خودکار مدل از طریق ادغام سرویس هوش مصنوعی Azure
- ابزارهای سازمانی با ابزارهای توسعه و مدیریت جامع
PostgreSQL
- انعطاف‌پذیری مبتنی بر افزونه کنترل بیشتری بر جزئیات پیاده‌سازی فراهم می‌کند
- فرصت‌های بهینه‌سازی سفارشی برای موارد استفاده تخصصی
- شفافیت منبع‌باز امکان سفارشی‌سازی عمیق و تنظیم عملکرد را فراهم می‌کند
- نوآوری مبتنی بر جامعه با توسعه سریع ویژگی‌ها
ویژگی‌های عملکرد
نقاط قوت SQL Server
- سناریوهای سازمانی که نیاز به ادغام سرویس هوش مصنوعی Azure دارند
- مدیریت خودکار مدل با خدمات هوش مصنوعی مبتنی بر ابر
- ویژگی‌های امنیتی و انطباق یکپارچه
- دسترسی‌پذیری بالا با گروه‌های دسترسی همیشه فعال
نقاط قوت PostgreSQL
- عملکرد خام برتر برای عملیات برداری در مقیاس بالا از طریق pgvectorscale
- مزایای مدل MVCC برای به‌روزرسانی‌های برداری همزمان در سناریوهای با توان عملیاتی بالا
- کارایی حافظه با تکنیک‌های فشرده‌سازی پیشرفته
- بهینه‌سازی بارهای کاری تخصصی از طریق افزونه‌های قابل‌تنظیم
انطباق ACID و همزمانی
هر دو سیستم
- انطباق ACID برای تمام عملیات برداری حفظ می‌شود
- یکپارچگی تراکنش در عملیات پایگاه داده هوش مصنوعی و سنتی حفظ می‌شود
- پشتیبانی از عملیات همزمان با رویکردهای معماری متفاوت
مزیت PostgreSQL
- مدل MVCC عملکرد برتر برای به‌روزرسانی‌های برداری همزمان را فراهم می‌کند
- سناریوهای با توان عملیاتی بالا از معماری همزمانی PostgreSQL بهره‌مند می‌شوند
- خواندن‌های همزمان بدون قفل در پیاده‌سازی pgvectorscale
بهترین روش‌های کنونی برای مدیریت و امنیت پایگاه داده چیست؟
مدیریت پایگاه داده مدرن در سال ۲۰۲۵ نیازمند رویکردهای جامعی است که اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، چارچوب‌های امنیتی صفر-اعتماد و الگوهای مقیاس‌پذیری بومی ابر را ادغام می‌کنند. هر دو PostgreSQL و SQL Server قابلیت‌های تنظیم عملکرد خودکار پیچیده‌ای را توسعه داده‌اند. با این حال، در حالی که SQL Server ویژگی‌های بومی بیشتری برای تشخیص تهدید پیشرفته و اتوماسیون انطباق نظارتی ارائه می‌دهد، PostgreSQL اغلب به افزونه‌های شخص ثالث یا ادغام‌های پلتفرم وابسته است تا این چالش‌ها را برطرف کند.
۱. پیاده‌سازی چارچوب امنیتی
معماری صفر-اعتماد
PostgreSQL
- پیکربندی pg_hba.conf برای محدود کردن دسترسی مبتنی بر IP.
- اعمال احراز هویت SCRAM-SHA-256 (به جای MD5 منسوخ شده).
- اعمال کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) برای تقسیم‌بندی مجوزها بر اساس برنامه (مثلاً گزارش‌گیری در مقابل تراکنشی).
SQL Server 2025
- ادغام تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای علامت‌گذاری فعالیت‌های غیرعادی (مثلاً صادرات انبوه خارج از ساعت، پرس‌وجوهای ناهنجار).
استراتژی‌های رمزگذاری
- PostgreSQL → استفاده از pgcrypto برای رمزگذاری در سطح فیلد.
- SQL Server → اعمال رمزگذاری شفاف داده (TDE) برای حفاظت کامل پایگاه داده.
- هر دو → رمزگذاری سرتاسری برای داده‌ها در حالت استراحت و در حال انتقال.
کاهش تهدید و حسابرسی
- حفاظت از تزریق: استفاده از پرس‌وجوهای پارامتریزه و عبارات آماده‌شده.
- PostgreSQL:
- فعال‌سازی log_statement=all و log_connections برای حسابرسی در سطح جلسه.
- SQL Server:
- استفاده از رویدادهای گسترده برای ردیابی قفل‌ها، ورودهای ناموفق و فعالیت‌های مشکوک.
- تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: تشخیص الگوهای پرس‌وجو شبیه به حملات تزریق شناخته‌شده.
۲. استراتژی‌های بهینه‌سازی عملکرد
تنظیم خاص بار کاری
PostgreSQL
- OLTP: work_mem = ۴–۱۶ مگابایت برای جلوگیری از تورم حافظه.
- OLAP: work_mem = ۶۴–۲۵۶ مگابایت برای تسریع در پیوست‌ها و مرتب‌سازی.
- نمایه‌سازی استراتژیک:
- نمایه‌های BRIN برای سری‌های زمانی.
- نمایه‌های GIN برای JSONB
- نظارت و حذف نمایه‌های اضافی با استفاده از pg_stat_user_indexes.
SQL Server
- پردازش پرس‌وجوی هوشمند (مثلاً حالت دسته‌ای برای نمایه‌های ستونی).
- بازخورد تخصیص حافظه به صورت پویا تخصیص حافظه پرس‌وجو را تنظیم می‌کند.
- Query Store:
- طرح‌های اجرایی را ضبط می‌کند.
- در صورت بروز رگرسیون به طور خودکار به «آخرین طرح خوب شناخته‌شده» بازمی‌گردد.
بهترین روش‌های چند-پلتفرمی
- ابزارهای اتوماسیون
- PostgreSQL → pg_auto_failover برای دسترسی‌پذیری بالا.
- SQL Server → تنظیم خودکار برای پرس‌وجوها و نمایه‌ها.
- استراتژی‌های ذخیره‌سازی
- NVMe SSDها برای داده‌های داغ.
- QLC SSDها یا HDDها برای ذخیره‌سازی آرشیوی/سرد.
۳. مقیاس‌پذیری و دسترسی‌پذیری بالا
مقیاس‌بندی افقی
PostgreSQL
- افزونه Citus برای تکه‌تکه‌سازی در میان گره‌ها.
- تعادل‌بندی دستی برای بهینه‌سازی توزیع.
SQL Server
- Azure Synapse Link برای تخلیه تجزیه‌وتحلیل.
- گروه‌های دسترسی همیشه فعال برای تکثیر مقیاس خواندن.
دسترسی‌پذیری بالا
PostgreSQL
- خوشه‌های فعال-فعال با pgEdge → RPO نزدیک به صفر با استفاده از انواع داده‌های تکثیر بدون تضاد.
- HAProxy برای تعادل بار عملیات خواندن.
SQL Server
- بازیابی سریع پایگاه داده، بازیابی را به کمتر از ۱۰ ثانیه کاهش می‌دهد.
- گروه‌های دسترسی همیشه فعال با مسیریابی فقط خواندن برای بارهای کاری گزارش‌گیری.
استقرارهای بومی ابر و ترکیبی
PostgreSQL
- AWS Aurora → مقیاس‌بندی بدون سرور برای اوج‌ها.
- Azure Database for PostgreSQL → مقیاس‌بندی پویا (نه کاملاً بدون سرور).
- داده‌های سرد → آرشیو به ذخیره‌سازی blob.
SQL Server 2025
- Azure Arc پیشرفته برای مدیریت یکپارچه در محل و ابر.
- پشتیبانی از بازیابی دستی برای تداوم کسب‌وکار ترکیبی.
تفاوت‌های کلیدی بین PostgreSQL و SQL Server چیست؟
تفاوت اصلی: PostgreSQL منبع‌باز و بسیار انعطاف‌پذیر است، در حالی که SQL Server اختصاصی است با ادغام یکپارچه مایکروسافت و ابزارهای درجه سازمانی.
| پارامتر | PostgreSQL | SQL Server |
| مجوز و هزینه | منبع‌باز، رایگان برای استفاده. پشتیبانی پولی از طریق فروشندگانی مانند EnterpriseDB. | مجوز تجاری. قیمت‌گذاری مبتنی بر اشتراک و CAL؛ می‌تواند در مقیاس پرهزینه باشد. |
| اکوسیستم و ادغام‌ها | ادغام گسترده با پلتفرم‌های ابری، پشته‌های داده مدرن و ابزارهای منبع‌باز. | ادغام عمیق با اکوسیستم مایکروسافت (Azure، Power BI، .NET). |
| مقیاس‌پذیری و عملکرد | همزمانی بالا، قوی در بارهای کاری تحلیلی. مقیاس‌بندی با افزونه‌هایی مانند Citus. | بهینه‌سازی شده برای OLTP و بارهای کاری سازمانی. پشتیبانی بومی از پارتیشن‌بندی و پرس‌وجوهای موازی. |
| انواع داده و گسترش‌پذیری | پشتیبانی غنی: JSON/JSONB، آرایه‌ها، انواع سفارشی، PostGIS برای جغرافیایی. | پشتیبانی قوی از انواع استاندارد؛ گسترش‌پذیری محدود در مقایسه با Postgres. |
| دسترسی‌پذیری بالا و بازیابی فاجعه | تکثیر جریانی، تکثیر منطقی، ابزارهای HA شخص ثالث. | گروه‌های دسترسی همیشه فعال، خوشه‌بندی داخلی، DR درجه سازمانی. |
| امنیت | دسترسی مبتنی بر نقش، SSL/TLS، امنیت در سطح ردیف، حسابرسی از طریق افزونه‌ها. | امنیت پیشرفته: TDE، ماسک داده، حسابرسی، ادغام با Active Directory. |
| جامعه و پشتیبانی | جامعه منبع‌باز بزرگ، نوآوری سریع، پذیرش جهانی. | پشتیبانی سازمانی مایکروسافت، چرخه‌های انتشار کندتر، تمرکز سازمانی. |
عملکرد
- همزمانی – PostgreSQL از MVCC استفاده می‌کند؛ SQL Server به قفل و سطوح ایزولاسیون وابسته است.
- پارتیشن‌بندی – SQL Server امکان پیاده‌سازی دستی پنجره‌های لغزنده برای پارتیشن‌بندی را فراهم می‌کند؛ PostgreSQL از پارتیشن‌بندی دامنه، لیست و هش پشتیبانی می‌کند، با وظایف مدیریت پارتیشن که به صورت دستی از طریق دستورات خاص انجام می‌شوند.
سینتکس
| ویژگی | PostgreSQL | SQL Server |
| کار با تاریخ‌ها | SELECT CURRENT_DATE, EXTRACT(YEAR FROM date_column) FROM table_name; | SELECT GETDATE(), DATEPART(YEAR, date_column) FROM table_name; |
| الحاق رشته‌ها | `SELECT col1 | |
| زبان‌ها برای کد کاربر | چندین زبان رویه‌ای (PL/pgSQL، PL/Python، PL/Perl، و افزونه‌هایی برای Java، JavaScript و غیره) | عمدتاً T-SQL، C# (از طریق SQLCLR)، و Python (برای تجزیه‌وتحلیل)، با پشتیبانی محدود برای سایر زبان‌ها |
حساسیت به حروف
— PostgreSQL (شناسه‌های غیرحساس به حروف)
DELETE FROM My_Table WHERE ID = 15;
— حساس به حروف با شناسه‌های نقل‌قول شده
DELETE FROM “My_Table” WHERE “ID” = 15;
— SQL Server: حساس کردن ستون به حروف
ALTER TABLE My_Table
ALTER COLUMN My_Column VARCHAR(50)
COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CS_AS;
رویکردهای منبع‌باز در مقابل اختصاصی چیست؟
مجوز آزاد PostgreSQL قفل شدن به فروشنده را حذف می‌کند و امکان سفارشی‌سازی عمیق را از طریق اکوسیستم قوی افزونه‌ها فراهم می‌کند. مدل اختصاصی SQL Server ویژگی‌های سازمانی یکپارچه را ارائه می‌دهد اما کاربران را به نقشه راه و مجوز مایکروسافت وابسته می‌کند.
بهترین روش‌ها برای ادغام PostgreSQL و SQL Server با معماری‌های ابری مدرن چیست؟
- استفاده از تغییر-داده-گرفتن (تکثیر منطقی برای PostgreSQL، CDC/ردیابی تغییرات برای SQL Server).
- استقرار عامل‌های استخراج کانتینریزه (مانند Airbyte) برای دریافت امن و محلی شبکه.
- بهینه‌سازی عملکرد با بارگذاری افزایشی، مدیریت انحراف طرح‌واره و محاسبات خودکار مقیاس‌پذیر.
- اعمال رمزگذاری (SCRAM-SHA-256، TLS برای PostgreSQL؛ TLS و Always Encrypted برای SQL Server) و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش.
مزایا و معایب هر پایگاه داده چیست؟
مزایای PostgreSQL
- بسیار گسترش‌پذیر
- همزمانی MVCC
- امنیت پیشرفته
- هزینه مجوز صفر
- مستقل از ابر
معایب PostgreSQL
- منحنی یادگیری شیب‌دار
- تنظیم دستی
- بدون زمان‌بندی داخلی
- مستندات پیچیده
- نیاز به تنظیم دقیق حافظه
مزایای SQL Server
- مجازی‌سازی PolyBase
- ابزارهای غنی پشتیبان‌گیری/بازیابی
- پردازش پرس‌وجوی هوشمند
- ادغام عمیق مایکروسافت
- خوشه‌بندی سازمانی
معایب SQL Server
- SQL Server از نوعی MVCC (نسخه‌بندی ردیف تحت ایزولاسیون لحظه‌ای) استفاده می‌کند اما همچنان به قفل برای همزمانی وابسته است که ممکن است منجر به قفل‌های متقابل شود. هزینه مجوز بالا، ممکن است نیاز به ارتقاء سخت‌افزار داشته باشد، سفارشی‌سازی محدود، قفل شدن به فروشنده، و در حالی که اکنون پشتیبانی قوی از لینوکس را ارائه می‌دهد، برخی ویژگی‌های تخصصی ممکن است با نسخه ویندوز متفاوت باشند.
بهترین موارد استفاده برای هر پایگاه داده چیست؟
PostgreSQL
- OLTP عمومی
- ادغام هوش تجاری
- مراکز داده فدرال
- جغرافیایی (PostGIS)
- چند-ابری
- انواع داده سفارشی
- پشته‌های منبع‌باز
SQL Server
- OLAP SSAS
- یادگیری ماشین در پایگاه داده
- خدمات تکثیر
- ERP با Dynamics
- فروشگاه‌های متمرکز بر ویندوز
- بارهای کاری سازمانی با حجم بالا
- انطباق نظارتی با ابزارهای مایکروسافت
امنیت و انطباق برای صنایع تحت نظارت چگونه مقایسه می‌شود؟
هر دو پایگاه داده از رمزگذاری (TDE، Always Encrypted در SQL Server؛ pgcrypto در PostgreSQL)، احراز هویت دقیق و حسابرسی دقیق (pgAudit، رویدادهای گسترده) برای برآورده کردن HIPAA، PCI-DSS، SOC 2 و غیره پشتیبانی می‌کنند.
چگونه بین PostgreSQL و SQL Server انتخاب کنید؟
PostgreSQL را برای باز بودن، گسترش‌پذیری و هزینه‌های قابل پیش‌بینی در بارهای کاری متنوع انتخاب کنید. SQL Server را برای ادغام عمیق با اکوسیستم مایکروسافت، ابزارهای درجه سازمانی و پشتیبانی ارائه‌شده توسط فروشنده انتخاب کنید.
در هر صورت، پلتفرم‌های مدرن ادغام داده مانند Airbyte اتصال‌دهنده‌های بومی را برای ساده‌سازی مهاجرت‌ها، CDC و معماری‌های ابری ترکیبی ارائه می‌دهند.
سوالات متداول
چرا Postgres اینقدر محبوب است؟
هزینه مجوز صفر، ویژگی‌های سازمانی، گسترش‌پذیری و جامعه قوی.
آیا می‌توانم PostgreSQL را در SQL Server استفاده کنم؟
آنها سیستم‌های جداگانه‌ای هستند، اما می‌توانید آنها را با ابزارهای ادغام مانند Airbyte همگام‌سازی کنید.
آیا Postgres یک پایگاه داده NoSQL است؟
رابطه‌ای است اما قابلیت‌های NoSQL مانند JSON/JSONB، hstore و آرایه‌ها را ارائه می‌دهد.
چه زمانی باید از PostgreSQL استفاده کنم؟
وقتی به استقرار مقرون‌به‌صرفه، باز، انعطاف‌پذیر و چند-ابری با ویژگی‌های پیشرفته نیاز دارید.
چگونه از SQL Server به PostgreSQL مهاجرت کنم؟
از یک پلتفرم ادغام مانند Airbyte برای مهاجرت خودکار، تبدیل طرح‌واره و همگام‌سازی افزایشی استفاده کنید.
