كيف تتمحور حول معالجة البيانات؟ أي جوانب يستحق اهتمام خاص؟ اكتشف الفراغ بين البيانات ال关系ية وغير ال关系ية للخيارات المعلومة وتعلم كيف تختار قاعدة بيانات وفقاً لاحتياجات مشروعك.
ما هو بيانات العقود ال关系ية خاصة بدلاً من البيانات الغير 关系ية؟
هذا بالتأكيد السؤال الأول الذي يجب تناوله عندما تقوم بتحديد قاعدة بيانات لمشروعك. معرفة الفراغ بين البيانات ال关系ية والبيانات الغير 关系ية يساعد على تحديد التطابقات بشكل أكثر تحديدًا وتسخر من الحلول الصحيحة.
وبما أن البيانات في استخدامها لعقود من الزمن الماضي ، ولكنها خوارزميات تم مراجعتها وتطويرها بشكل كبير. ومع ذلك ، يمكن ربما تسمية معظم الممثلين بنوع ما من النوعين. ويواجه كل فريق خيار بين البيانات الغير 关系ية والبيانات ال关系ية. دعونا نغطي الميزات الرئيسية لكل من الحلول للخيارات الأكثر معرفة. وبالطبع سنبدأ المقارنة بين البيانات ال关系ية والبيانات الغير 关系ية بالتعريفات.
- البيانات ال关系ية تستخدم لتخزين البيانات بطريقة تكوينية عبارة عن جداول. يبقى جميع البيانات متوفرة بسهولة ، ومرتبطة ومترتبطة لدعم العلاقات.
- البيانات الغير 关系ية تعمل بطريقة مختلفة تمامًا لتخزين البيانات النصف-تكوينية. إنها لا تطبق بنية قاطمة ، لذلك تقدم نماذج قاطمة
شرحها ببساطة قدر الإمكان، تتنوع قواعد البيانات حسب هياكل البيانات. تركز الحلول العلائقية على مخططات محددة مسبقًا لتعريف البيانات ومعالجتها. بالمقارنة، تُعرف تلك غير العلائقية بمرونة أفضل حيث يمكنها معالجة أي نوع من البيانات دون تعديل البنية.
الخاصية المميزة لقاعدة البيانات العلائقية هي أنها تخزن البيانات دائمًا في جداول باستخدام صفوف وأعمدة. لذلك، فهي تدعم طريقة مباشرة وبديهية لعرض البيانات. وفي الوقت نفسه، تسمح في الوقت نفسه للفرق بتكوين علاقات تستند إلى كيانات محددة. وتستخدم معظم قواعد البيانات العلائقية لغة الاستعلام المهيكلة؛ وبالتالي، غالبًا ما يطلق عليها قواعد بيانات SQL.
يُعتقد أن قواعد البيانات غير العلائقية تظهر كبديل قابل للتطبيق حيث لا يمكن تخزين جميع البيانات في شكل جداول. يحتضن هذا النوع جميع أنواع قواعد البيانات التي لا يمكن أن تتبع البنية العلائقية وصيغة SQL التقليدية. هذا لا يعني أنها لا تطبق لغة SQL. علاوة على ذلك، يستخدم معظمهم كلاً من SQL و UnQL (لغة استعلام غير منظمة). لذلك يمكن الإشارة إلى هذا النوع أيضًا باسم قواعد بيانات NoSQL (وليس فقط SQL).
إذا كانت قواعد بيانات SQL تندرج تحت فئة قواعد البيانات القائمة على الجداول، فيمكن تقسيم قواعد بيانات NoSQL إلى عدة فئات. تشمل الأنواع الأكثر شيوعًا من قواعد بيانات NoSQL ما يلي:
- قواعد بيانات المستنداتتجمع البيانات وتعالجها وتسترجعها كمستندات تشبه JSON.
مخازن مفاتيح القيمةتقوم بترتيب البيانات بتنسيق مفتاح القيمة حيث تعمل المفاتيح كمعرفات فريدة. قواعد بيانات الرسم البيانيهي منصات أحادية الغرض لإنشاء ومعالجة الرسوم البيانية حيث يتم تقديم البيانات في شكل عقد وحواف وخصائص. - مخازن الأعمدة العريضة تنظم البيانات في أعمدة مرنة لتمتد عبر أعضاء قاعدة البيانات والمخدمات المتعددة. تدعم تغيير تنسيق العمود بغض النظر عن الصف في الجدول نفسه.
فيما يتعلق بالاختلافات بين قواعد البيانات الرئسية مقابل الغير الرئسية، أمكن للفرق أن يجدوا حلول معقولة لاحتياجاتهم. تجمع الأعمال اليومية ومعالجة البيانات الكبيرة الكمية، بما في ذلك التعامل مع الاستعلامات المعقدة. تحدد الاحتياجات المبينة للمشروع الأساسية لاتخاذ قرارات مستنيرة.
الفكرة الرئيسية هي أنهم بحاجة إلى اختيار قاعدة بيانات تستطيع البحث في البيانات بكفاءة وتدعم النتائج الفورية. إذا استخدم المشروع البيانات المُنسقة ويتم بموجب توافق ACID، فإن قواعد البيانات الرئسية هي خيار جيد. إذا كانت البيانات غير منسقة ولا تنطبق على المعايير المحددة مسبقا، فمن الأفضل اختيار قاعدة بيانات غير رئسية. لنواصل بالتفصيلات الأساسية التي تحدد الخيار النهائي.
مزايا وعيوب قواعد البيانات الرئسية مقابل الغير الرئسية
فيما يتعلق بمناقشة الاختلاف بين قواعد البيانات الرئسية وغير الرئسية، نريد أن نركز الأنتباه على المزايا والعيوب الرئيسية لأنواع قواعد البيانات هذه. هذا يساعد الفرق بشكل كبير في الاختيار واختيار قاعدة بيانات متوافقة مع الاحتياجات المحددة. الفكرة الرئيسية هي أنها تسمح لهم بالبحث الشامل والبقاء متمركزين على الأعمال. قد يبدو اختيار قاعدة البيانات صعبا في البداية، لكن التفكير في التفاصيل الأكثر يحاول تبسيط القرار النهائي. لنتحدث عن أنواع قواعد البيانات المذكورة لإيجاد مزاياها وعيوبها.
مزايا قواعد البيانات الرئسية
توافق ACID
خصائص ACID تخترق قاعدة البيانات الإلكترونية وتحصل على مكانة السوق الرئيسية. تتمحور حول جميع المعايير الضرورية لضمان معدل الصلب في المعاملات داخل قاعدة البيانات.
البساطة
بسبب الشكلة المحددة مسبقاً والهيكل البسيط، تعد قاعدة البيانات الإلكترونية حلاً مباشر جداً. لا تتطلب جهود أركيتكتورية كبيرة لأن الفريق يستخدم لغة الاستعلام المنظمة.
دقة البيانات
بالمقارنة مع أنواع البيانات الأخرى، يكون معدل دقة البيانات في قواعد البيانات الإلكترونية عالًا. تركز على منع تكرار البيانات لأنه لا توجد معلومات مكررة أو مكررة.
الأمن
تجعل النموذج القائم على الجداول الوصول إلى البيانات السرية أسهل ويقلل من الأخطاء بشكل ملحوظ.
عيوب قواعد البيانات الإلكترونية
القابلية للتحجيم
باستخدام التحجيم العمودي، تحمل قاعدة البيانات الإلكترونية عيباً مميزاً: قلة القابلية للتحجيم. الشروط الصارمة للتزامن تقيد التحجيم الأفقي، بينما يأتي التحجيم العمودي مع قيود محددة ويعتمد بشكل كبير على الأجهزة المدعومة.
المرونة
المخططات الصلبة والقيود قد تصبح ميزات وعيوب في نفس الوقت.
على الرغم من أنه من السهل تفسير البيانات وتحديد العلاقات، يبقى التغيير في هيكل البيانات معقداً. قواعد البيانات الإلكترونية ليست مناسبة للبيانات الكبيرة أو غير المنظمة.
الأداء
الأداء الخاص بقواعد البيانات الرеляسية يعتمد بشكل تثبيت على كمية البيانات وتعقيد الجداول وعددها. أي زيادة في هذه الأنواع ستؤدي إلى زيادة في وقت أداء الاستعلامات.
مزايا قواعد البيانات غير الرеляسية
التوسع الأفقي
أصبح التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أسهل مع ظهور قواعد البيانات غير الرеляسية. وعلى الأغلب، التوسع الأفقي يسمح للفريق بالاستيعاب، وإدارة، وتخزين المزيد من البيانات بحيث يُحافظ على تكاليف أقل.
المرونة
مع المخطط البياناتي المرن والهيكل غير الصلب، يمكن لقواعد البيانات غير الرеляسية أن تجمع، وتعالج، وتخزن أي نوع من البيانات. يصبح هذا ميزة مميزة تميزها عن قواعد البيانات الرеляسية التي تتعامل فقط مع البيانات المنظمة. تطبق قواعد البيانات غير الرеляسية المخططات الدينامية للبيانات غير المنظمة.
الاستعلامات السريعة
إذا كانت قواعد البيانات الرеляسية تستخدم للاستعلامات المعقدة، فإن الاستعلامات في قواعد البيانات غير الرеляسية تبقى سريعة. الفائدة الرئيسية هي أنها تتبنى الطريقة التي يتم فيها تخزين البيانات من البداية لتحسين أداء الاستعلامات. بالإضافة إلى ذلك، لا تتطلب الاستعلامات الجواري التي تمثل جزءًا من أنواع قواعد البيانات الرеляسية.
الصيانة السهلة
تتمتع قواعد البيانات غير الرеляسية ببساطة وسرعة في الإعداد والصيانة. بعضها يسمح للمطورين بتعيين هيكل البيانات مماثلاً للغة البرمجة. وبالتالي تدعم وقت التطوير السريع وخلالها الأخطاء القليلة.
عيوب قواعد البيانات غير الرеляسية
النقاء البياناتي
تمكين البيانات الباردة يعتمد كثيراً على بناء علاقات بين العناصر البيانية. وقد يخفي عدم وجود طرق التكامل في البيانات الغير ربطية عن الدقة والمصداقية والإكتمال للبيانات، مما يجعل مسؤولية المطورين بخصوص إجراء تحويل البيانات الدقيقة وبدون أي خطأ من مرحلة لأخرى.
التوافق
ومع التركيز على التنمية والأداء، تختار البيانات الغير ربطية بشكل أولوي قضايا التوافق. ولا تمتلك هذه البيانات أي آليات متعددة لمنع التكرار المتكرر للبيانات، وتعتمد على التوافق النهائي. لذلك فإنها غير فعالة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ذلك، عندما يختلف أنواع القواعد البيانية، يصعب تحقيق جميع الحالات التي تستخدم معها البيانات.
تحليل البيانات
وفي الضوء المضاد للقواعد الربطية والغير ربطية، يملك الأخرون أدوات أقل للتحليل البياناتي. بالإضافة إلى أنه يتوجب على المهندسين مهارات برمجية متقدمة للتعامل مع التحليل، حتى للأسئلة البسيطة. وكذلك يفتقر العديد منهم إلى تراكم مع أدوات البيانات الشهيرة.
متى يستخدم البيانات الربطية أو الغير ربطية
وفي الضوء المضاد للقواعد الربطية والغير ربطية، يتوجب تنبيه بالحالات الشائعة للاستخدام. والتعلم عن الممارسات السوقية وتجارب الآخرين قد توفر بعض المنظورات الإضافية عن كيفية
في الوقت نفسه، لن تجد تمييزا حادا في الحالات الاستخدامية. تم تنفيذ أنواع مختلفة من قواعد البيانات بنجاح لمشاريع مختلفة. من المستحق القول بأن معرفة مزايا وعيوب قواعد البيانات العلاقية vs الغير العلاقية هو شيء حاسم. يمكن دعم الخيار المستنير من خلال التحليل التفصيلي لمواصفات المشروع وتوفر الحلول. إذن دعونا نتمعن في بعض النصائح الآمنة حول استخدام قواعد البيانات العلاقية vs الغير العلاقية.
حالات الاستخدام لقواعد البيانات العلاقية
بيانات منظمة بشكل عال
يصبح الاحتياج إلى هيكلية بيانات مستقرة إلا إذا كان المشروع يتضمن تغييرات دائمة. إنه خيار جيد لاستفادة من المخططات القاسية والمتخططة والمتوقعة لمعالجة البيانات الموزعة عبر الجداول المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يزيد من إمكانية الوصول إلى أكثر أدوات لاختبار وتحليل البيانات. الطبيعة المنظمة والمحددة تسمح بتحكم أسهل واستعلام عن البيانات.
بيئة آمنة ومتزمتة
عندما تكون الأمن والتزامن أولويات عالية، يتوجب على الفرق الاتخاذ القرار الصحيح. تصبح قواعد البيانات العلاقية حلا معقولا هنا. تدعم مبادئ ACID جميع الوظائف اللازمة لمعالجة البيانات بما يتماشى مع أحدث تشريعات الامتثال. هذا النوع غالبا ما يكون الخيار للرعاية الصحية، والتكنولوجيا المالية، والشركات الكبرى، إلخ.
الدعم
阿拉伯语
تتمحور الدعم الواسع بسبب مده التواجد على السوق. من الأسهل في العثور على الفريق الذي يمتلك الخبرة الضرورية، لأن معظم قواعد البيانات الإرتباطية تتبع مبادئ مشابهة. بالإضافة إلى ذلك، فإنها أكثر كفاءة في تكامل البيانات من نظم أخرى واستخدام الأدوات الإضافية. يتمحور الفريق على خيارات أكثر للمنتجات عند استخدام هذه الأنواع من قواعد البيانات، بما فيها أدوات الذكاء الاقتصادي.
حالات استخدام قاعدة البيانات غير الإرتباطية
كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة
إحدى الأسباب الرئيسية لاستخدام قاعدة البيانات غير الإرتباطية هو أنه ليس كل البيانات يمكن تلائمها في الجداول البسيطة. على سبيل المثال، يحتاج المشروع إلى أداة كفيلة لتأمين الكثير من الأنواع من البيانات مثل الفيديوهات والمقالات أو محتوى وسائل الإعلام الاجتماعية. وبالتالي، يبقى الكثير من البيانات غير منظمة بغض النظر عن دعم التوسعة الأفقية. يساعد هذا في تغطية التنوع وإحداث التغييرات المناسبة إن كانت مطلوبة.
بيئة تطوير قابلة للتيار
تشير معدلات التجمع السريعة إلى القدرة على جمع البيانات بسرعة وبسهولة دون تحديد مسبق. البيانات غالباً لا تقتصر على أشكال محددة ويمكن معالجتها لاحقاً. وبالنسبة للكثير من الفرق، تمثل قاعدة البيانات غير الإرتباطية خياراً جيداً، خصوصاً عندما لا تكون الشروط اللازمة للمشروع واضحة تماماً أو إذا خططوا على التغييرات أو التحديثات المستمرة.
أولويات الزمن
تمكن البيئة السريعة للتطوير من تسريع وتيسير تسليم النتاج. الأساليب القليلة التقنية تزيل أي تحضير مسبق، تخطيط، تحضير أو تصميم لقواعد البيانات غير الإرتباطية. يمكن للفرق المضي قدم
شكراً لكم العديد من أنواع قواعد البيانات المتوفرة في السوق، يوجد دائماً طريقة مناسبة لملء الحاجيات الخاصة بالمشروع. بالطبع، تختلف اختيار قاعدة البيانات من مشروع لآخر. وبالإضافة إلى ذلك، يجد بعض الفرق أنه من الفعال أن يجمعوا عدة قواعد بيانات ليغطوا جميع حالات الاستخدام.
القواعد البياناتية الشعبية: حالة السوق الحالية
لا يمكن معالجة سؤال إختيار قاعدة البيانات بدون التحقق من متوفرية السوق. إنه واقع أن اختيار قاعدة البيانات يتأثر أيضًا بحالة السوق وشعبية بعض القواعد البياناتية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تصبح تجربة نجاح الآخرين عادة ممارسة جيدة للمتابعة. بمجرد تحديد الفريق بمواصفات المشروع، يمكنهم المضي قدماً بتعلم التفاصيل عن القواعد البياناتية المتوفرة في السوق.
المواكبة بتوجهات السوق تسمح لهم بالبقاء على توجهات الجديد وزيادة كفاءة الحلول المستخدمة. النمو السريع للسوق أدى إلى إتاحة مجموعة واسعة من القواعد البيانات للتبني. في الوقت الحالي، يصل عدد القواعد البيانات المتوفرة إلى أكثر من 300 قاعدة. إذن، وبنفس الطريقة التي يمكننا تنويع القواعد البيانات بالأنواع أو الوظائف، من الممارسة الشائعة تصنيفهم بحسب الشعبية.
فيما نتقدم بمقارنة القواعد البيانات الرئيسية مقابل القواعد البيانات غير الرئيسية، من المستحق القول أن ممثلي كلا النوعين من القواعد البيانات حازوا مواقع قوية. وبناءً على نتائج استبيان مطوّري سطاق إفلاح الأخيرة، دعونا ننظر إلى القواعد البيانات الأكثر شعبية.
القواعد البياناتية الرئيسية الشعبية
MySQL
MySQL هو one of the most known relational databases. أطلقت من قبل في عام 1995، وأنها تمت الحصول على الشهرة الكبيرة بسبب قدراتها والمقاربات التي تستخدم. قامت القاعدة المفتوحة المصدر بالدعم الرائع ومتوافقة مع معظم المكتبات والأساسات. إنه مناسب لتقديم حلول متعددة الأنظمة، وحتى إن كان يستخدم في الغالب للأسئلة SQL، له أيضًا دعم NoSQL إذا كان مطلوبًا.
PostgreSQL
PostgreSQL هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر والجماعية المتكاملة الأولي أطلقت في عام 1996. إحدى خصائصها المنفصلة هي أنها تقدم البيانات بشكل الأشياء بدلاً عن الأسطر والأعمدة. PostgreSQL قابلة للتوسيع بشكل كبير؛ لذلك تناسب أحتياجات حلول برمجيات كبيرة. لا يتوجب تكرار تجميع البيانات لأن يكون المطورون قادرون على كتابة البرمجيات بلغات برمجية مختلفة.
SQLite
SQLite هي أيضًا نظام إدارة قاعدة 关系 أطلق في عام 2000. يحتوي على اختلاف واحد بالفعل لأنه قاعدة جهة الخادم. هذا يجعله أسرع في العديد من الحالات لأن تلك ال solicitudes تكون مستوية من قبل الخادم. أيضًا لديه توابين للبرمجيات المختلفة وتستخدم لحلول متنوعة بما في ذلك IoT والأنظمة المدمجة.
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server هو نظام إدارة قواعد بيانات علائقية معروف تم تقديمه بواسطة مايكروسوفت في عام 1989. لقد قاموا بتحسين الحل بشكل كبير مع العديد من الميزات الفريدة مثل التخصيص، التحليلات في الذاكرة، التكاملات، وغيرها. كما يدعم أدوات تطوير وخدمات سحابية مختلفة؛ ومع ذلك، فإنه يعمل فقط على الخوادم المستندة إلى ويندوز.
قواعد البيانات غير العلائقية الشائعة
MongoDB
MongoDB تُصنف كحل غير علائقي، وبالتحديد كقاعدة بيانات موجهة للمستندات تم إصدارها في عام 2009. تُمكّن من تخزين أنواع مختلفة من البيانات لأنها تستخدم كائنات تشبه JSON. يعمل هذا الحل التكنولوجي بشكل أسرع بكثير من الحلول العلائقية لأنه لا يتطلب معالجة البيانات المجمعة. عادة ما تبقى غير منظمة وتكون مناسبة للتعامل مع مجموعات ضخمة من البيانات.
Redis
Redis هو متجر بيانات شائع في الذاكرة ويستخدم أيضًا كقاعدة بيانات قائمة على القيم الرئيسية تم تقديمه في عام 2009. هذا الحل غير العلائقي مفتوح المصدر يعتمد على بنية البيانات في الذاكرة لدعم التوسعة والتكتل. يسمح للفرق بتخزين مجموعات بيانات كبيرة دون هيكل معقد. غالبًا ما يتم دمج Redis للاستفادة من حلول تخزين البيانات الأخرى حيث يمكن تطبيقه كطبقة تخزين مؤقت.
DynamoDB
دينامودب هو قاعدة بيانات غير رابطة التي أعلنتها أمازون في عام 2012. تركيز التكنولوجيا الخاص يشمل دعم البنيات البيانية، الوثائق، وخدمات السجلات السريعة والمفتاحية في السحابة. باقية القدرة والأداء الرئيسية للخيار هذه القاعدة البياناتية، وهي تسمح للتطبيقات المركزة على الأداء العالي في أي حجم.
بسبب الوظائف الجيدة وكونها الأولى على السوق، تستمر حلول الرابطة في تحصيل أجزاء كبيرة من السوق. بالفعل، تقديم ممثلين جدد يجعل الجميع يعزز متابعاتهم المتاحة ويستمر في تطوير حلول جديدة.
كيف تختار قاعدة البيانات: قاعدة الرابطة مقابل البيانات الغير رابطة
تأخذ جميع التفاصيل الحيوية حول أنواع القواعد البياناتية من الضروري للقيام بخيار جيد. مع تحديد جيد لتطبيقات المشروع، تبحث الفريق عن قاعدة بيانات تماماً توافق بحاجاتهم وتدعم فعالية الحلول. الشيء المهم هو أن كلا الأنواع من القواعد البياناتية خيارات ممكنة. ومعرفة الاختلافات الرئيسية تساعد بشكل كبير في اختيارها.
| Databases | Relational | Non-relational |
| Language | Structured Query Language (SQL) | Structured Query Language (SQL), Unstructured Query Language (UnQL) |
| Data schema | Predefined schemas | Dynamic schemas |
| Database categories | Table-based | Document, key-value, graph, and wide-column stores |
| Scalability | Vertical scalability | Horizontal scalability |
| Performance | Low | High |
| Security | High | Less secure |
| Complex queries | Used | Not used |
| Base properties | ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) transaction supported | Follows CAP (consistency, availability, partition tolerance) theorem |
| Online processing | Used for OLTP | Used for OLAP |
| Hierarchical data storage | Not suitable | Best suitable |
| Usage | Better for multi-row transactions | Better for unstructured data like documents or JSON |
لا يوجد خيار سيء؛ إنه أكثر ما يتعلق بالفرصة لتوفر التطبيقات على الحاجات بشكل أفضل والحصول على نتائج أكثر. باعتبار الماضي ذكر ، قمنا أيضًا بتركيز على جوانب رئيسية لكيفية تختار القاعدة البياناتية.
نموذج البيانات
الفرق الأساسي بين قواعد البيانات غير الرئسية والرئسية يبقى في المخططات البياناتية المطبقة. إذا كانت الحلول الرئسية تستخدم مخططات محددة مسبقًا وتتعامل مع البيانات المنظمة، فإن الغير الرئسية تطبق مخططات مرنة لمعالجة البيانات غير المنظمة بطرق مختلفة. من المهم أن نتذكر أن هذا العامل يوضح بعض التخصيصات الأخرى الفريدة لاختيار قاعدة البيانات.
بنية البيانات
يدعم البناء الطريقة لتحديد ووصول البيانات. إذا اختار الفريق الهيكلية الرئسية، يستمرون ببنية الجدول. يركز التنسيق الجدولي على الربط والتقارب بناءً على البيانات المشتركة. يمكن للحلول غير الرئسية أن تختلف بأشكال متعددة، بما في ذلك حقيقة-قيمة، الوثيقة، الرسم البياني أو مخازن الأعمدة العريضة. بمعنى آخر، يجلبون بدائل لبناء البيانات التي لا يمكن التعامل معها في قواعد البيانات الرئسية.
التوسع
يمكن أيضًا أن يؤثر اختيار قاعدة البيانات على خصائص توسيع قاعدة البيانات الغير الرئسية مقابل الرئسية. تتميز قاعدة البيانات الرئسية بقابلية التوسع العمودية عندما يتم الإزدياد في الحمل على الخادم الوحيد. تعتبر الحلول غير الرئسية أكثر كفاءة هنا لأن التوسع الأفقي يسمح بإضافة العديد من الخوادم، وبالتالي التعامل مع عدد أكبر من المرور.
الأمن
لقد كان دائمًا من المهم تسخير حلول محمية ومؤمنة بشكل عالٍ. تجعل موافقة ACID لقواعد البيانات الرئسية أكثر أمانًا وأسهل في قيادة الوصول إلى البيانات السرية. وتعتبر أنواع قواعد البيانات غير الرئسية أقل أمانًا، رغم أنها معروفة بأداء جيد وقابلية التوسع.
قدرات التحليلات
البيانات الرئيسية تعتبر أكثر فعالية لإستخدام تحليل البيانات وإعداد التقارير. معظم أدوات البيانات الإدارية لن تسمح لك بالتسجيل في قواعد بيانات غير رئيسية ولكنها تعمل جيداً مع البيانات المنظمة. بالطبع، من المهم التحقق من وظائف قاعدة البيانات الحالية لأن العديد منها يقدمون بدائل جديدة باستمرار.
التكامل
جانب آخر يجب أخذه في الاعتبار في الإختيار بين قاعدة بيانات رئيسية وغير رئيسية هو فرصة دمجها مع أدوات وخدمات أخرى. الفرق بالضرورة يتحققون من توافقها مع حلول التكنولوجيا الأخرى التي تستخدم في المشروع. تتزايد ضرورات التكامل بشكل كبير لدعم الاتساق عبر جميع حلول الأعمال.
إعتبارات الدعم
دعنا نركز الاهتمام على ما يتعلق بدعم كل من الممثلين. يتضمن ذلك تطور دائم لقاعدة البيانات وشعبيةها في السوق. عدم الدعم دائماً ينتهي بنتائج غير متوقعة وغالباً تسبب الفشل. تأكد من إختيار قواعد البيانات التي حظت بحصة سوق جيدة ولديها دعم جماعي قوي وتلائم احتياجات المشروع.
من الواضح، إختيار قاعدة البيانات يختلف من مشروع لآخر، لكن الشيء الرئيسي يجب أن يتماشى مع الاحتياجات المحددة. لن يكون هناك إختيار سيء لأن كل مشروع يمكن أن ينظر إليه من وجهات النظر المختلفة. الفكرة الرئيسية هي إختيار قاعدة بيانات تمكنك من إحصاء الفعالية وتلبية الاحتياجات المحددة للمشروع.
الخاتمة
والطريقة الرائعة للمقارنة بين البيانات ال relational وغير ال relational تعتمد على تجزئة شاملة من معاييرها الأساسية، والمزايا الرئيسية والعقبات، والحالات المعتادة التي تستخدم. بالاعتبار من جميع الأمور التي تم جمعها في هذا المقال، يمكننا الاستنتاج أن البيانات ال relational تكون خيارًا جيدًا عندما تبحث الفرق عن أساليب قوية ومعرفية ودعم متعدد الأنظمة. إذا كانت التنمية، الأداء، والمرونة من الأولويات الرئيسية، يفضل الاختيار للبيانات الغير relational.
Source:
https://dzone.com/articles/how-to-decide-between-relational-and-non-relational-dbs