مقایسه پایگاه‌های داده SQL با پایگاه‌های داده NoSQL چالش جذابی در معماری داده مدرن ایجاد می‌کند، جایی که انتخاب بین سیستم‌هایی مانند DynamoDB و PostgreSQL می‌تواند تعیین کند آیا برنامه شما به طور روان مقیاس‌پذیر می‌شود یا با رشد مشکل پیدا می‌کند. تحلیل‌های اخیر صنعت نشان می‌دهد که سازمان‌هایی که از معماری‌های پایداری چندگانه (polyglot persistence)—ترکیب استراتژیک چندین فناوری پایگاه داده—استفاده می‌کنند، نتایج عملکردی به طور قابل توجهی بهتری نسبت به آن‌هایی که به رویکرد تک‌پایگاه‌داده محدود هستند، به دست می‌آورند. تکامل هر دو DynamoDB و PostgreSQL آن‌ها را از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی ساده به پلتفرم‌های پیچیده‌ای تبدیل کرده است که از بارهای کاری مدرن پیچیده پشتیبانی می‌کنند و تصمیم‌گیری انتخاب را بیش از پیش ظریف‌تر می‌کند. در میان این پایگاه‌های داده، دو انتخاب محبوب DynamoDB و PostgreSQL هستند. با این حال، آن‌ها به طور قابل توجهی متفاوت هستند که ممکن است هنگام انتخاب یکی بر دیگری سردرگمی ایجاد کند. این راهنما به شما کمک می‌کند تفاوت‌های کلیدی بین DynamoDB در مقابل PostgreSQL را درک کنید و راه‌حل بهینه را برای وظایف روزانه خود انتخاب کنید.
DynamoDB چیست و چگونه کار می‌کند؟
ارائه‌شده توسط خدمات وب آمازون (AWS)، DynamoDB یک سرویس پایگاه داده NoSQL بدون سرور (serverless) و مبتنی بر ابر است. این امکان را به شما می‌دهد تا حجم‌های بزرگ داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار را به طور کارآمد مدیریت کنید در حالی که تأخیر کم (low latency) ارائه می‌دهد. با پشتیبانی از معماری بدون schema، DynamoDB انعطاف‌پذیری در مدیریت فرمت‌ها و ساختارهای داده مختلف ارائه می‌دهد. با طبیعت کاملاً مدیریت‌شده خود، DynamoDB به شما اجازه می‌دهد برنامه‌های خود را به طور خودکار مقیاس‌پذیر کنید بدون مدیریت زیرساخت. این ویژگی عامل اساسی است که این ابزار را از دیگران جدا می‌کند، به ویژه زمانی که نمی‌خواهید زمان خود را صرف مدیریت پایگاه داده کنید. DynamoDB تکامل قابل توجهی داشته است و اکنون بیش از ۱۰ تریلیون درخواست در روز را مدیریت می‌کند و از پیک‌هایی بیش از ۲۰ میلیون درخواست در ثانیه پشتیبانی می‌کند. معرفی قابلیت‌های ثبات قوی چندمنطقه‌ای (multi-region strong consistency) پلتفرم پیشرفت قابل توجهی برای برنامه‌های توزیع‌شده که نیاز به تضمین‌های ثبات سختگیرانه در میان مناطق جغرافیایی دارند، نشان می‌دهد و مبادله سنتی (trade-off) بین دسترسی جهانی و ثبات قوی را حذف می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی DynamoDB
- تکثیر چندفعال (Multi-active Replication): جدول‌های جهانی (Global tables) به شما اجازه می‌دهند داده‌ها را در میان مناطق تکثیر کنید و دسترسی محلی با تأخیر کم و دسترسی بالا را تضمین کنید.
- تراکنش‌های ACID: از انطباق ACID برای بارهای کاری حیاتی پشتیبانی می‌کند.
- نمایه‌های ثانویه (Secondary Indexes): نمایه‌های ثانویه جهانی و محلی به شما اجازه می‌دهند داده‌ها را با ویژگی‌هایی غیر از کلید اصلی (primary key) پرس‌وجو کنید.
- کش (Caching): شتاب‌دهنده DynamoDB (DAX) می‌تواند بهبود عملکرد تا ۱۰ برابر برای میلیون‌ها درخواست در ثانیه ارائه دهد.
- امنیت: ادغام‌شده با IAM AWS، رمزنگاری، مدیریت کلید، و کنترل دسترسی دقیق (fine-grained access control).
- جریان پیشرفته (Advanced Streaming): جریان‌های DynamoDB (DynamoDB Streams) گرفتن تغییرات داده بلادرنگ (real-time change data capture) را برای ساخت معماری‌های رویدادمحور (event-driven) و امکان‌پذیر کردن الگوهای یکپارچه‌سازی پیچیده با سیستم‌های پایین‌دستی فراهم می‌کند.
PostgreSQL چیست و چه چیزی آن را منحصر به فرد می‌کند؟
PostgreSQL یک سیستم مدیریت پایگاه داده شیء-رابطه‌ای (object-relational) منبع‌باز است که به شما اجازه می‌دهد داده‌های ساخت‌یافته را به صورت جدولی مدیریت کنید. توسعه‌یافته در دانشگاه برکلی، این پلتفرم با ویژگی‌های ACID برای پشتیبانی از همزمانی (concurrency) و استانداردهای SQL سازگار است. با ارائه افزونه‌های (plugins) قوی مانند PostGIS، PostgreSQL قابلیت‌های خود را برای ذخیره، نمایه‌سازی، و پرس‌وجوی داده‌های جغرافیایی (geospatial) گسترش می‌دهد. برای مدیریت کارآمد بارهای کاری رو به رشد، PostgreSQL مقیاس‌پذیری عمودی (vertical scaling) ارائه می‌دهد. هرچند PostgreSQL به طور بومی از مقیاس‌پذیری افقی (horizontal scaling) پشتیبانی نمی‌کند، ویژگی‌هایی مانند تکه‌بندی (partitioning) و تکثیر می‌توانند به شما کمک کنند مقیاس‌پذیری را بهبود بخشید. PostgreSQL 18 پشتیبانی ورودی/خروجی ناهمزمان (asynchronous I/O) انقلابی معرفی می‌کند که بهبود عملکرد ۲-۳ برابری برای بارهای کاری سنگین‌خوانی را وعده می‌دهد، به ویژه در محیط‌های با تأخیر بالا. پایگاه داده به یک پلتفرم چندمنظوره تکامل یافته است که از بارهای کاری تراکنشی و تحلیلی در معماری‌های یکپارچه پشتیبانی می‌کند و آن را به عنوان رقیب قوی در محیط‌های مهندسی داده مدرن قرار می‌دهد.
ویژگی‌های کلیدی PostgreSQL
- کنترل همزمانی (Concurrency Control): کنترل همزمانی چندنسخه‌ای (MVCC) یکپارچگی داده را در محیط چندکاربره حفظ می‌کند.
- تکثیر: تکثیر جریانی (streaming) و تکثیر منطقی (logical) داخلی دسترسی را از طریق تکرار (redundancy) بهبود می‌بخشد.
- نمایه‌سازی: از B-tree، Hash، GIN، BRIN، GiST، SP-GiST، و بیشتر برای پرس‌وجوهای سریع پشتیبانی می‌کند.
- تکه‌بندی: تکه‌بندی رنج، لیست، و هش عملکرد را روی جدول‌های بزرگ بهبود می‌بخشد.
- امنیت: رمزنگاری SSL، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش، احراز هویت LDAP، و امنیت در سطح ردیف (row-level security) داده‌ها را محافظت می‌کند.
- تحلیل پیشرفته: قابلیت‌های پردازش موازی بهبودیافته و بهینه‌سازی پرس‌وجوی پیچیده PostgreSQL را برای بارهای کاری تحلیلی پیچیده در کنار پردازش تراکنشی سنتی مناسب می‌کند.
تفاوت‌های کلیدی بین DynamoDB و PostgreSQL در چیست؟
تفاوت اصلی بین DynamoDB و PostgreSQL این است که DynamoDB یک پایگاه داده NoSQL بهینه‌سازی‌شده برای دسترسی با سرعت بالا، مقیاس‌پذیر، و تأخیر کم به داده‌های بدون ساختار است، در حالی که PostgreSQL یک پایگاه داده رابطه‌ای شناخته‌شده برای ویژگی‌های پیشرفته و انطباق ACID است.
| ویژگی | DynamoDB | PostgreSQL |
| مدل داده | کلید-مقدار | رابطه‌ای |
| نمایه‌سازی | نمایه‌های ثانویه جهانی و محلی خودکار | انواع نمایه متعدد: Hash، B-tree، GIN، BRIN، GiST، SP-GiST |
| مقیاس‌پذیری | مقیاس‌پذیری افقی خودکار؛ زیرساخت زیرین را انتزاع می‌کند | مقیاس‌پذیری عمودی؛ تکثیر و تکه‌بندی برای مقیاس اضافی |
| Schema | بدون schema | schema سختگیرانه |
| انعطاف‌پذیری | جذب داده بسیار انعطاف‌پذیر؛ قابلیت‌های پرس‌وجوی محدود | تعریف schema سختگیرانه؛ قابلیت‌های پرس‌وجوی قدرتمند |
| سهولت مدیریت | کاملاً توسط AWS مدیریت می‌شود | خودمدیریتی |
| موارد استفاده | اینترنت اشیاء (IoT)، تحلیل بلادرنگ، بازی | تجارت الکترونیک، انبار داده، سیستم مدیریت محتوا (CMS) |
| سهم بازار | [درصد استفاده در خلاصه‌های نظرسنجی Stack Overflow 2024 مشخص نشده] | ۴۸.۷٪ (Stack Overflow 2024) |
عملکرد
- DynamoDB: کش در حافظه (DAX) می‌تواند عملکرد خواندن را تا ۱۰ برابر افزایش دهد و میلیون‌ها درخواست در ثانیه را خدمت‌رسانی کند. مسیریاب درخواست (request router) آن نیز تأخیر پرس‌وجو را بهینه می‌کند. ویژگی ظرفیت تطبیقی (adaptive capacity) پلتفرم به طور خودکار توان عملیاتی (throughput) را مجدداً توزیع می‌کند تا الگوهای دسترسی ناهموار را مدیریت کند و برنامه‌ها را قادر می‌سازد پیک‌های ترافیک ۱۰ تا ۱۰۰ برابری را بدون مداخله دستی مدیریت کنند.
- PostgreSQL: عملکرد به سخت‌افزار و تنظیم بستگی دارد. ویژگی‌هایی مانند نمایه‌سازی پیشرفته و کامپایل به‌موقع (JIT) پرس‌وجوها را سرعت می‌بخشند. معرفی قابلیت‌های ورودی/خروجی ناهمزمان در نسخه‌های اخیر کارایی استفاده از منابع را به طور اساسی بهبود بخشیده است، به ویژه برای بارهای کاری سنگین‌خوانی که بخش قابل توجهی از بسیاری پروفایل‌های برنامه را تشکیل می‌دهند.
مقیاس‌پذیری
- DynamoDB: به طور خودکار به صورت افقی مقیاس‌پذیر می‌شود با تکه‌بندی و تکثیر داده‌ها در میان مناطق دسترسی (availability zones). معرفی قابلیت‌های توان عملیاتی گرم (warm throughput) به سازمان‌ها اجازه می‌دهد عملکرد را در طول رویدادهای پیک به طور پیش‌فعال مدیریت کنند و یکی از معدود عدم قطعیت‌های باقی‌مانده در مدل عملکرد DynamoDB را برطرف کند.
- PostgreSQL: بدون مقیاس‌پذیری افقی بومی، اما تکه‌بندی و تکثیر ظرفیت و دسترسی را بهبود می‌بخشد. بهبودهای اخیر تکثیر منطقی گزینه‌های پیچیده‌ای برای مقیاس‌پذیری افقی ارائه می‌دهد، از جمله کنترل تغییر به سرور پشتیبان (failover) و رویه‌های ارتقا بهبودیافته که تکثیر را در طول به‌روزرسانی‌های نسخه اصلی حفظ می‌کند.
انعطاف‌پذیری
- DynamoDB: بدون schema از پیش تعریف‌شده؛ ایده‌آل برای داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته/بدون ساختار، اما با عملکردهای مدل‌سازی داده محدود. پلتفرم اکنون از الگوهای طراحی جدول تک (single-table) پیچیده پشتیبانی می‌کند که می‌توانند روابط پیچیده را مدیریت کنند در حالی که ویژگی‌های عملکرد بهینه را حفظ می‌کنند.
- PostgreSQL: نیاز به schema از پیش، اما از توابع تعریف‌شده توسط کاربر و رویه‌های ذخیره‌شده (stored procedures) برای مدل‌سازی داده غنی پشتیبانی می‌کند. پشتیبانی بهبودیافته JSON و ستون‌های تولیدشده مجازی (virtual generated columns) انعطاف‌پذیری بیشتری برای مدیریت داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته در چارچوب‌های رابطه‌ای فراهم می‌کند.
هزینه
- DynamoDB: قیمت‌گذاری پرداخت به ازای استفاده (pay-as-you-go) برای ذخیره‌سازی، ظرفیت خواندن/نوشتن، پشتیبان‌گیری، و غیره. کاهش‌های قیمت اخیر—۵۰٪ برای توان عملیاتی درخواستی (on-demand) و تا ۶۷٪ برای نوشتن‌های تکثیرشده جدول‌های جهانی—بارهای کاری متغیر را به طور قابل توجهی مقرون‌به‌صرفه‌تر کرده است.
- PostgreSQL: رایگان و منبع‌باز؛ هزینه کل توسط سخت‌افزار و تخصص داخلی هدایت می‌شود. پیشنهادهای PostgreSQL بدون سرور اکنون مدل‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده ارائه می‌دهند که هزینه‌ها را با استفاده واقعی هم‌راستا می‌کنند.
موارد استفاده
DynamoDB: توسعه بازی، تحلیل بلادرنگ، اینترنت اشیاء، معماری‌های رویدادمحور که نیاز به عملکرد تأخیر کم ثابت در مقیاس عظیم دارند. PostgreSQL: سیستم مدیریت محتوا، بانکداری، انبار داده، تجارت الکترونیک، بارهای کاری تحلیلی که نیاز به پرس‌وجوهای پیچیده و روابط داده پیچیده دارند.
معماری‌های رویدادمحور و گرفتن تغییرات داده با DynamoDB در مقابل PostgreSQL چگونه کار می‌کنند؟
برنامه‌های مدرن به طور فزاینده‌ای بر معماری‌های رویدادمحور تکیه دارند که می‌توانند تغییرات داده را بلادرنگ بگیرند و پردازش کنند و هماهنگی جریان کاری (workflow orchestration) پیچیده و تحلیل بلادرنگ را امکان‌پذیر کنند. هر دو DynamoDB و PostgreSQL مکانیسم‌های قدرتمند گرفتن تغییرات داده ارائه می‌دهند، هرچند از دیدگاه‌های معماری متفاوت به این قابلیت نزدیک می‌شوند.
DynamoDB
جریان‌های DynamoDB پایه الگوهای رویدادمحور را تشکیل می‌دهد و تمام تغییرات در سطح آیتم، از جمله درج، به‌روزرسانی، و حذف را در دنباله‌های مرتب‌شده زمانی می‌گیرد. وقتی روی یک جدول فعال شود، جریان‌های DynamoDB رویدادهای تغییر داده را ثبت می‌کند و این اطلاعات را تا ۲۴ ساعت در دسترس قرار می‌دهد. رکوردهای جریان می‌توانند برای گرفتن سطوح مختلف اطلاعات پیکربندی شوند، از فقط کلیدها تا تصاویر کامل قبل و بعد از آیتم‌های تغییر یافته، و انعطاف‌پذیری برای نیازهای یکپارچه‌سازی و پردازش مختلف فراهم کنند. ادغام جریان‌های DynamoDB با AWS Lambda معماری‌های پردازش بلادرنگ پیچیده را امکان‌پذیر می‌کند که می‌توانند حجم‌های عظیمی از رویدادهای تغییر را با قابلیت‌های مقیاس‌پذیری خودکار مدیریت کنند. توابع Lambda می‌توانند رویدادهای جریان را پردازش کنند تا تجمیع‌ها (aggregates) را محاسبه کنند، نماهای مادی‌شده (materialized views) را به‌روزرسانی کنند، جریان‌های کاری پایین‌دستی را فعال کنند، و تغییرات را به سیستم‌های یکپارچه منتشر کنند. این رویکرد بدون سرور به پردازش تغییر سربار مدیریت زیرساخت را حذف می‌کند در حالی که مقیاس‌پذیری مورد نیاز برای برنامه‌های با سرعت بالا را فراهم می‌کند.
PostgreSQL
قابلیت‌های تکثیر منطقی PostgreSQL گرفتن تغییرات داده جامع را از طریق پردازش لاگ پیش‌نویس (Write-Ahead Log) و اسلات‌های تکثیر (replication slots) فراهم می‌کند. نسخه‌های مدرن PostgreSQL تکثیر منطقی قوی ارائه می‌دهند که تمام تغییرات پایگاه داده را در فرمت‌های ساخت‌یافته مناسب برای پردازش پایین‌دستی می‌گیرد. سیستم از تکثیر انتخابی بر اساس جدول‌ها و schemaها پشتیبانی می‌کند و کنترل دقیق روی آنچه تغییرات گرفته و توزیع می‌شود را امکان‌پذیر می‌کند. برای فیلترینگ در سطح ردیف و ستون، افزونه‌هایی مانند pglogical مورد نیاز است. رویکرد PostgreSQL به گرفتن تغییرات داده اغلب با پلتفرم‌های جریانی مانند Apache Kafka ادغام می‌شود تا خطوط لوله داده پیچیده‌ای ایجاد کند که می‌توانند تغییرات پایگاه داده را بگیرند و آن‌ها را به چندین سیستم پایین‌دستی با تضمین‌های تحویل و مرتب‌سازی توزیع کنند. این خطوط لوله از عملیات تحول و غنی‌سازی پیچیده پشتیبانی می‌کنند که فرمت‌های داده را برای سیستم‌های مصرف‌کننده مختلف تطبیق می‌دهند در حالی که تضمین‌های ثبات را حفظ می‌کنند.
نکات کلیدی
DynamoDB را برای بارهای کاری NoSQL بسیار مقیاس‌پذیر که نیاز به تأخیر کم قابل پیش‌بینی و زیرساخت بدون سرور دارند انتخاب کنید. PostgreSQL را زمانی انتخاب کنید که نیاز به پرس‌وجوهای پیچیده، قابلیت‌های تحلیلی، و انطباق ACID سختگیرانه برای مدل‌سازی داده پیچیده دارید. معماری‌های پایداری چندگانه را در نظر بگیرید که هر دو پایگاه داده را به طور استراتژیک ترکیب می‌کنند برای عملکرد بهینه در انواع بار کاری مختلف. پس از نهایی کردن استراتژی پایگاه داده خود، از Airbyte برای ساده کردن مهاجرت داده و یکپارچه‌سازی بین سیستم‌های خود استفاده کنید.
سؤالات متداول
عوامل اصلی برای در نظر گرفتن هنگام انتخاب بین DynamoDB در مقابل PostgreSQL چیست؟
انتخاب بین DynamoDB و PostgreSQL عمدتاً به نیازهای مدل داده، نیازهای مقیاس‌پذیری، و ترجیحات عملیاتی شما بستگی دارد. DynamoDB را برای برنامه‌هایی انتخاب کنید که نیاز به عملکرد تأخیر کم قابل پیش‌بینی در مقیاس عظیم با نیازهای schema انعطاف‌پذیر دارند، به ویژه برای موارد استفاده اینترنت اشیاء، بازی، یا تحلیل بلادرنگ. PostgreSQL را برای مدل‌های داده رابطه‌ای پیچیده که نیاز به پرس‌وجوهای پیچیده، قابلیت‌های تحلیلی، و تضمین‌های ثبات قوی دارند، به ویژه در خدمات مالی، تجارت الکترونیک، یا سناریوهای انبار داده انتخاب کنید.
آیا می‌توان DynamoDB و PostgreSQL را با هم در همان معماری برنامه استفاده کرد؟
بله، بسیاری از برنامه‌های مدرن معماری‌های پایداری چندگانه را پیاده‌سازی می‌کنند که DynamoDB و PostgreSQL را به طور استراتژیک ترکیب می‌کنند. این رویکرد از DynamoDB برای بارهای کاری عملیاتی با سرعت بالا و از PostgreSQL برای پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده و گزارش‌گیری استفاده می‌کند. الگوهای یکپارچه‌سازی با استفاده از گرفتن تغییرات داده، معماری‌های رویدادمحور، و پلتفرم‌های یکپارچه‌سازی داده تخصصی هماهنگی یکپارچه بین هر دو پایگاه داده را امکان‌پذیر می‌کند در حالی که ثبات داده را حفظ می‌کند.
مدل‌های هزینه DynamoDB در مقابل PostgreSQL برای الگوهای بار کاری مختلف چگونه مقایسه می‌شوند؟
DynamoDB از coursemodel قیمت‌گذاری مبتنی بر مصرف با هزینه‌های مبتنی بر ذخیره‌سازی، ظرفیت خواندن/نوشتن، و ویژگی‌های اضافی استفاده می‌کند و آن را برای بارهای کاری متغیر مقرون‌به‌صرفه می‌کند اما برای استفاده با حجم بالا ثابت بالقوه گران است. PostgreSQL منبع‌باز است با هزینه‌های هدایت‌شده توسط زیرساخت و تخصص عملیاتی، و آن را برای بارهای کاری ثابت قابل پیش‌بینی‌تر می‌کند اما نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه بیشتر در قابلیت‌های مدیریت دارد.
ویژگی‌های عملکرد DynamoDB در مقابل PostgreSQL برای انواع پرس‌وجوی مختلف چیست؟
DynamoDB در جستجوی کلید-مقدار و پرس‌وجوهای رنج ساده با تأخیر ثابت تک‌رقمی میلی‌ثانیه بدون توجه به اندازه مجموعه داده برتر است، اما با پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده یا عملیات بین‌تکه‌ای (cross-partition) مشکل دارد. PostgreSQL عملکرد عالی برای پرس‌وجوهای پیچیده، جوین‌ها (joins)، و بارهای کاری تحلیلی ارائه می‌دهد وقتی به درستی نمایه‌سازی و پیکربندی شود، اما عملکرد بر اساس پیچیدگی پرس‌وجو و اندازه داده متفاوت است.
قابلیت‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی پس از فاجعه بین DynamoDB در مقابل PostgreSQL چگونه مقایسه می‌شوند؟
DynamoDB قابلیت‌های پشتیبان‌گیری خودکار و بازیابی نقطه‌در-زمان (point-in-time recovery) را با تکثیر بین‌منطقه‌ای از طریق جدول‌های جهانی ارائه می‌دهد و بازیابی پس از فاجعه درجه سازمانی را با حداقل پیکربندی ارائه می‌دهد. PostgreSQL گزینه‌های پشتیبان‌گیری انعطاف‌پذیر، از جمله پشتیبان‌گیری‌های منطقی و فیزیکی، تکثیر جریانی، و بازیابی نقطه‌در-زمان ارائه می‌دهد، اما نیاز به پیکربندی و مدیریت بیشتر دارد.
