دیتابیس چیست؟ راهنمای کامل انواع دیتابیس ها

هر بار که در یک فروشگاه آنلاین جستجو می‌کنید، محصولی به سبد خرید اضافه می‌کنید یا وارد یک اپلیکیشن می‌شوید، حجم زیادی از اطلاعات در پشت صحنه پردازش و مدیریت می‌شود. این اطلاعات می‌توانند شامل مشخصات کاربران، سوابق تراکنش‌ها، موجودی محصولات یا تنظیمات یک سرویس باشند.

با افزایش حجم داده‌ها، ذخیره‌سازی ساده اطلاعات دیگر پاسخگوی نیاز سیستم‌های مدرن نیست. اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های دیجیتال به روشی نیاز دارند که بتوانند داده‌ها را سازمان‌دهی کنند، سریع به آن‌ها دسترسی داشته باشند و امنیت آن‌ها را حفظ کنند. اینجا است که دیتابیس به یکی از اجزای اصلی زیرساخت نرم‌افزار تبدیل می‌شود.

دیتابیس چیست و چرا اهمیت دارد؟

دیتابیس یک سیستم برای ذخیره‌سازی، سازمان‌دهی، مدیریت و محافظت از داده‌ها است. این سیستم از دو بخش اصلی تشکیل می‌شود: زیرساختی که داده‌ها روی آن ذخیره می‌شوند و نرم‌افزاری که وظیفه مدیریت، پردازش و کنترل دسترسی به داده‌ها را بر عهده دارد.

دیتابیس‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند حجم زیادی از اطلاعات را به شکل ساختاریافته مدیریت کنند و در زمان نیاز، دسترسی سریع و قابل اعتماد به داده‌ها داشته باشند. بسیاری از سرویس‌های دیجیتال مانند وبسایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و پلتفرم‌های آنلاین برای عملکرد صحیح به دیتابیس وابسته هستند.

برای مثال، اطلاعات محصولات یک فروشگاه اینترنتی، حساب‌های کاربری، سوابق سفارش‌ها و نتایج جستجو همگی می‌توانند در دیتابیس ذخیره و مدیریت شوند. انتخاب نوع مناسب دیتابیس نیز به نوع داده و نیاز سیستم بستگی دارد؛ برای نمونه، دیتابیس‌های رابطه‌ای برای داده‌های ساختاریافته و دیتابیس‌های غیررابطه‌ای برای داده‌هایی با ساختار انعطاف‌پذیر استفاده می‌شوند.

تفاوت دیتابیس با فایل های معمولی چیست؟

دیتابیس و فایل‌های معمولی هر دو برای ذخیره اطلاعات استفاده می‌شوند، اما روش مدیریت داده در آن‌ها متفاوت است. یک فایل معمولی معمولا تنها محلی برای نگهداری اطلاعات است، در حالی که دیتابیس علاوه بر ذخیره‌سازی، ابزارهایی برای سازمان‌دهی، جستجو و مدیریت داده‌ها در اختیار قرار می‌دهد.

فایل‌هایی مانند فایل متنی یا فایل Excel برای ذخیره حجم محدودی از اطلاعات و استفاده‌های ساده مناسب هستند. اما با افزایش حجم داده‌ها، تعداد کاربران یا نیاز به دسترسی همزمان، مدیریت این فایل‌ها دشوارتر می‌شود و قابلیت‌هایی مانند کنترل دسترسی، حفظ یکپارچگی داده‌ها و اجرای کوئری‌های پیچیده محدود خواهند بود.

دیتابیس یک سیستم مدیریت‌شده برای ذخیره و پردازش داده‌ها است که می‌تواند حجم زیادی از اطلاعات را در ساختارهای مشخص نگهداری کند. این سیستم امکان مدیریت کاربران همزمان، اعمال قوانین امنیتی، ایجاد ارتباط بین داده‌ها و اجرای کوئری‌های مختلف برای بازیابی اطلاعات را فراهم می‌کند.

برای مثال، یک فایل Excel می‌تواند اطلاعات مشتریان را در سطرها و ستون‌ها ذخیره کند، اما در یک دیتابیس می‌توان اطلاعات مشتریان، سفارش‌ها و تراکنش‌ها را در جدول‌های مرتبط نگهداری کرد و بدون ایجاد نسخه‌های تکراری، داده‌های مورد نیاز را بازیابی کرد.

انواع دیتابیس

دیتابیس‌ها براساس نحوه ذخیره‌سازی، ساختار داده‌ها و نوع استفاده، مدل‌های مختلفی دارند. انتخاب مدل مناسب به عواملی مانند نوع داده، حجم اطلاعات، سرعت دسترسی مورد نیاز و معماری اپلیکیشن بستگی دارد.

برخی از رایج‌ترین انواع دیتابیس‌ها عبارتند از:

• دیتابیس‌های ناوبری (Navigational databases)
• دیتابیس‌های رابطه‌ای (Relational databases)
• دیتابیس‌های غیررابطه‌ای یا دیتابیس‌های NoSQL (Nonrelational databases or NoSQL databases)
• دیتابیس‌های شی‌گرا (Object-oriented databases)
• دیتابیس‌های برداری (Vector databases)
• دیتابیس‌های ابری (Cloud databases)

دیتابیس های ناوبری (Navigational databases)

دیتابیس‌های ناوبری داده‌ها را در قالب رکوردهای مرتبط با یکدیگر ذخیره می‌کنند. در این مدل، دسترسی به داده از طریق دنبال‌کردن ارتباط بین رکوردها انجام می‌شود؛ یعنی کاربر یا برنامه باید مسیر مشخصی را برای رسیدن به اطلاعات مورد نظر طی کند. به همین دلیل این دیتابیس‌ها «ناوبری» نامیده می‌شوند.

دو نوع رایج دیتابیس‌های ناوبری شامل دیتابیس‌های سلسله‌مراتبی و دیتابیس‌های شبکه‌ای هستند.

• دیتابیس‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical databases) داده‌ها را در ساختاری شبیه به درخت از رکوردهای والد و فرزند سازمان‌دهی می‌کنند. هر رکورد فرزند تنها می‌تواند یک رکورد والد داشته باشد، اما رکوردهای والد می‌توانند چندین فرزند داشته باشند. برای رسیدن به رکورد مورد نظر، کاربران باید از بالای درخت شروع کرده و مسیر خود را به سمت پایین دنبال کنند.
• دیتابیس‌های شبکه‌ای (Network databases) عملکردی مشابه دیتابیس‌های سلسله‌مراتبی دارند، با این تفاوت که به هر رکورد فرزند اجازه می‌دهند به چندین رکورد والد متصل شود. کاربران همچنان باید از طریق رکوردهای مرتبط حرکت کنند و معمولا با استفاده از اشاره‌گرها (pointers) به داده مورد نظر دست پیدا می‌کنند.

دیتابیس‌های ناوبری در سیستم‌های قدیمی کاربرد زیادی داشتند، اما با توسعه دیتابیس‌های رابطه‌ای و مدل داده رابطه‌ای (relational data model)، استفاده از آن‌ها کاهش پیدا کرد. مدل رابطه‌ای با حذف نیاز به تعریف مسیرهای ثابت بین داده‌ها، امکان جستجو و مدیریت ساده‌تر اطلاعات را فراهم کرد.

دیتابیس های رابطه ای (Relational databases)

دیتابیس‌های رابطه‌ای داده‌ها را در جدول‌هایی شامل سطرها و ستون‌ها ذخیره می‌کنند. هر جدول معمولا به یک نوع موجودیت اختصاص دارد و ارتباط میان جدول‌ها با استفاده از روابط مشخص تعریف می‌شود. بسیاری از دیتابیس‌های رابطه‌ای از زبان کوئری ساختاریافته (structured query language) یا SQL برای ایجاد، خواندن، تغییر و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.

برای مثال، در یک سیستم فروشگاهی می‌توان یک جدول برای اطلاعات مشتریان و جدول دیگری برای سوابق خرید آن‌ها ایجاد کرد. ارتباط میان این جدول‌ها به دیتابیس اجازه می‌دهد اطلاعات مرتبط را بدون ذخیره چندباره داده‌ها مدیریت کند.

مدل رابطه‌ای که توسط ادگار اف. کاد (Edgar F. Codd) در دهه ۱۹۷۰ معرفی شد، روش کار با داده‌ها را تغییر داد. در این مدل، به جای دنبال‌کردن مسیرهای از پیش تعیین‌شده بین رکوردها، کاربران می‌توانند با نوشتن کوئری SQL داده مورد نظر خود را مشخص کنند. دیتابیس نیز با استفاده از روش‌هایی مانند ایندکس‌ها (indexes) مسیر مناسب برای بازیابی اطلاعات را انتخاب می‌کند.

یکی از مزیت‌های مهم دیتابیس‌های رابطه‌ای، کاهش افزونگی داده‌ها است. داده‌ها می‌توانند در جدول‌های جداگانه ذخیره شوند و هنگام نیاز با استفاده از کوئری‌ها ترکیب شوند؛ بدون اینکه لازم باشد نسخه‌های تکراری از آن‌ها ایجاد شود.

دیتابیس‌های رابطه‌ای همچنان یکی از پرکاربردترین مدل‌های دیتابیس هستند و برای داده‌های ساختاریافته مانند تراکنش‌های مالی، اطلاعات کاربران و سیستم‌های سازمانی کاربرد زیادی دارند.

مدل‌های جدیدتری مانند دیتابیس‌های NewSQL تلاش می‌کنند قابلیت‌های مدل رابطه‌ای را با معماری دیتابیس توزیع‌شده (distributed database architecture) ترکیب کنند. در این معماری، داده‌ها میان چندین سرور دیتابیس توزیع می‌شوند تا امکان مقیاس‌پذیری بیشتر فراهم شود.

اگر برای انتخاب بین SQL و NoSQL تردید دارید، در مقاله زیر تفاوت‌ها و کاربردهای هرکدام را بررسی کرده‌ایم.
مقایسه SQL و NoSQL، کدام را انتخاب کنیم؟

دیتابیس های غیررابطه ای (Nonrelational databases) یا دیتابیس های NoSQL

دیتابیس‌های غیررابطه‌ای (NoSQL) برای ذخیره داده‌هایی طراحی شده‌اند که ساختار ثابت و جدولی ندارند. برخلاف دیتابیس‌های رابطه‌ای که داده‌ها را در جدول‌های مشخص نگهداری می‌کنند، این دیتابیس‌ها از مدل‌های مختلفی مانند سند، گراف، کلید / مقدار و ستون‌گسترده برای ذخیره اطلاعات استفاده می‌کنند.

دیتابیس‌های NoSQL معمولا برای مدیریت داده‌های بدون ساختار و نیمه‌ساختاریافته مانند متن، تصاویر، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و اطلاعات تولیدشده توسط اپلیکیشن‌ها استفاده می‌شوند. انعطاف‌پذیری ساختار داده در این مدل‌ها باعث می‌شود تغییر مدل ذخیره‌سازی بدون نیاز به بازطراحی کامل دیتابیس ساده‌تر باشد.

انواع رایج دیتابیس‌های غیررابطه‌ای شامل موارد زیر هستند:

• دیتابیس‌های گرافی (Graph databases) داده‌ها را به شکل گره‌ها (nodes) و یال‌ها (edges) ذخیره می‌کنند. گره‌ها موجودیت‌ها و یال‌ها ارتباط میان آن‌ها را نمایش می‌دهند. این مدل برای تحلیل روابط پیچیده، مانند ارتباط کاربران در شبکه‌های اجتماعی یا بررسی ارتباط میان داده‌های مختلف، کاربرد دارد.
• دیتابیس‌های سندگرا (Document databases) داده‌ها را به شکل سند ذخیره می‌کنند و از قالب‌هایی مانند JSON , XML و BSON پشتیبانی می‌کنند. دیتابیس‌های سندگرا در سیستم‌های مدیریت محتوا کاربرد گسترده‌ای دارند.
• دیتابیس‌های کلید / مقدار (Key-value databases) داده‌ها را در قالب جفت‌های کلید / مقدار نگهداری می‌کنند. کلید به عنوان شناسه یکتا برای هر داده عمل می‌کند و مقدار، اطلاعات مرتبط با آن را ذخیره می‌کند. این مدل برای مواردی مانند ذخیره نشست‌های کاربر، کش داده‌ها و اطلاعات سبد خرید کاربرد دارد.
• دیتابیس‌های ستون‌گسترده (Wide-column databases) داده‌ها را در ساختاری شامل سطر و ستون ذخیره می‌کنند، اما برخلاف دیتابیس‌های رابطه‌ای، هر سطر می‌تواند مجموعه ستون‌های متفاوتی داشته باشد. این مدل برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده و پردازش داده از چندین منبع استفاده می‌شود.

برای آشنایی کامل با نحوه کار NoSQL و بررسی مزایا، معایب و کاربردهای آن، مقاله NoSQL را مطالعه کنید.
NoSQL چیست؟

دیتابیس های شی گرا (Object-oriented databases)

دیتابیس‌های شی‌گرا داده‌ها را به شکل اشیا (objects) ذخیره می‌کنند و از مفاهیم برنامه‌نویسی شی‌گرا مانند کلاس‌ها، ویژگی‌ها و متدها استفاده می‌کنند. در این مدل، داده و رفتار مرتبط با آن می‌توانند در یک ساختار واحد نگهداری شوند.

هر شی یک موجودیت مشخص را نمایش می‌دهد و می‌تواند شامل ویژگی‌هایی (attributes) برای ذخیره اطلاعات و متدهایی (methods) برای تعریف رفتار آن موجودیت باشد. برای مثال، در یک سیستم مدیریت کاربران، یک شی مربوط به کاربر می‌تواند شامل اطلاعاتی مانند نام و ایمیل باشد و متدهایی برای انجام عملیات مرتبط با آن کاربر داشته باشد.

دیتابیس‌های شی‌گرا در دهه ۱۹۹۰ و همزمان با گسترش زبان‌های برنامه‌نویسی شی‌گرا مورد توجه قرار گرفتند. در بسیاری از اپلیکیشن‌های شی‌گرا، تبدیل اشیا به ساختار جدولی دیتابیس‌های رابطه‌ای می‌تواند نیازمند فرایندی به نام نگاشت شی-رابطه‌ای (object-relational mapping) باشد. دیتابیس‌های شی‌گرا با ذخیره مستقیم اشیا، این مرحله را حذف می‌کنند و امکان تعامل نزدیک‌تر بین کد برنامه و ساختار ذخیره‌سازی داده را فراهم می‌کنند.

اگر می‌خواهید با ساختار، نحوه ذخیره‌سازی بردارها و کاربرد دیتابیس‌های برداری در هوش مصنوعی آشنا شوید، مقاله را بخوانید.
دیتابیس برداری چیست؟

دیتابیس های برداری (Vector databases)

دیتابیس‌های برداری، اطلاعات را به شکل آرایه‌هایی از اعداد که «بردار» (vectors) نامیده می‌شوند، ذخیره می‌کنند. این بردارها براساس میزان شباهت به یکدیگر گروه‌بندی می‌شوند. برای مثال، یک مدل آب‌وهوا ممکن است دماهای کمینه، میانگین و بیشینه یک روز مشخص را به شکل یک بردار ذخیره کند: [62, 77, 85].

بردارها همچنین می‌توانند اشیا پیچیده‌ای مانند کلمات، تصاویر، ویدیوها و فایل‌های صوتی را نمایش دهند. این داده‌های برداری با ابعاد بالا (high-dimensional vector data) برای یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (natural language processing یا NLP) و سایر وظایف هوش مصنوعی ضروری هستند.

دیتابیس‌های برداری در کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاربرد گسترده‌ای دارند. برای مثال، بسیاری از پیاده‌سازی‌های چارچوب‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (retrieval augmented generation یا RAG) که به مدل‌های زبانی بزرگ (large language models یا LLMs) امکان می‌دهند اطلاعات را از یک پایگاه دانش خارجی بازیابی کنند، از دیتابیس‌های برداری استفاده می‌کنند.

اگر می‌خواهید با ساختار، نحوه ذخیره‌سازی بردارها و کاربرد دیتابیس‌های برداری در هوش مصنوعی آشنا شوید، مقاله «دیتابیس برداری چیست؟» را بخوانید.

دیتابیس های ابری (Cloud databases)

دیتابیس‌های ابری، دیتابیس‌هایی هستند که در فضای ابری میزبانی می‌شوند. هر نوع دیتابیسی، از جمله دیتابیس‌های رابطه‌ای، غیررابطه‌ای یا سایر انواع دیتابیس‌ها، می‌تواند یک دیتابیس ابری باشد.

دو نوع اصلی دیتابیس ابری وجود دارد. نوع اول و ساده‌تر، یک سیستم دیتابیس خودمدیریت‌شده است که در فضای ابری اجرا می‌شود. نوع دوم با نام دیتابیس به عنوان سرویس (database as a service) یا DBaaS شناخته می‌شود.

DBaaS یک سرویس رایانش ابری است که به کاربران امکان می‌دهد بدون مدیریت مستقیم سیستم، به نرم‌افزار دیتابیس دسترسی داشته باشند و از آن استفاده کنند. همانطور که از نام آن مشخص است، ارائه‌دهندگان DBaaS مجموعه‌ای از خدمات دیتابیس، از جمله ارتقا، پشتیبان‌گیری، امنیت دیتابیس (database security) و موارد دیگر را ارائه می‌دهند.

دیتابیس‌های ابری نسبت به دیتابیس‌های درون‌سازمانی (on-premises databases) مقیاس‌پذیری بیشتری دارند. اگر یک سازمان به فضای ذخیره‌سازی بیشتر نیاز داشته باشد یا عملکرد سیستم کاهش پیدا کند، می‌تواند منابع بیشتری را در صورت نیاز فعال کند.

اگر به دیتابیسی مقیاس‌پذیر، امن و قابل مدیریت برای اپلیکیشن‌های خود نیاز دارید، سرویس دیتابیس ابری لیارا را بررسی کنید.
خرید دیتابیس ابری

انواع دیگر دیتابیس ها

• دیتابیس‌های چندمدلی (Multimodel databases) می‌توانند بیش از یک نوع داده را ذخیره کنند. برای مثال، دیتابیس ابری IBM® Db2® می‌تواند از داده‌های XML، JSON، متنی و مکانی در یک نمونه دیتابیس (database instance) واحد پشتیبانی کند.
• دیتابیس‌های درون‌حافظه‌ای (In-memory databases) اطلاعات را در حافظه اصلی دستگاه یا RAM ذخیره می‌کنند. اپلیکیشن‌ها معمولا می‌توانند داده‌ها را از RAM سریع‌تر از یک دیتابیس سنتی بازیابی کنند؛ به همین دلیل دیتابیس‌های درون‌حافظه‌ای اغلب برای کش‌کردن داده‌ها و پشتیبانی از پردازش داده‌ها در لحظه استفاده می‌شوند. با این حال، ظرفیت ذخیره‌سازی آن‌ها بسیار محدودتر است و داده‌ها به دلیل فرار بودن بیشتر RAM نسبت به یک دیتابیس استاندارد، به سادگی ممکن است از بین بروند.

تفاوت دیتابیس با دیتا لیک و دیتا وارهوس

دیتابیس تنها یکی از اجزای معماری داده است. سازمان‌ها بسته به نوع استفاده، ممکن است در کنار دیتابیس از ابزارهایی مانند دیتا لیک و دیتا وارهوس نیز استفاده کنند.

• دیتابیس (Database) برای ذخیره، مدیریت و بازیابی داده‌های ساختاریافته و اجرای عملیات‌هایی مانند تراکنش و کوئری‌های سریع استفاده می‌شود.
• دیتا لیک (Data lake) برای ذخیره حجم زیادی از داده‌های خام، ساختاریافته و بدون ساختار طراحی شده است. این داده‌ها معمولا قبل از استفاده، در زمان پردازش آماده‌سازی می‌شوند و برای کاربردهایی مانند تحلیل داده و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
• دیتا وارهوس (Data warehouse) داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری، پاک‌سازی و سازمان‌دهی می‌کند تا برای تحلیل، گزارش‌گیری و هوش تجاری آماده باشند.
• دیتا لیک‌هاوس (Data lakehouse) ترکیبی از قابلیت‌های دیتا لیک و دیتا وارهوس است و تلاش می‌کند انعطاف‌پذیری ذخیره‌سازی داده خام را با امکانات تحلیل داده ترکیب کند.

دیتابیس چگونه کار می کند؟

در سطح کلی، یک سیستم دیتابیس دارای ۲ بخش اصلی است: سیستم ذخیره‌سازی داده که داده‌ها را به صورت فیزیکی یا منطقی نگهداری می‌کند و سیستم مدیریت دیتابیس (database management system) یا DBMS که به کاربران امکان می‌دهد با مجموعه داده‌های ذخیره‌شده تعامل داشته باشند.

همچنین می‌توان اجزای یک سیستم دیتابیس را با جزئیات بیشتری بررسی کرد تا درک دقیق‌تری از نحوه عملکرد و سازوکار یک دیتابیس به دست آورد.

سخت افزار دیتابیس

دیتابیس‌ها باید داده‌های خود را در محلی و روی نوعی سخت‌افزار ذخیره کنند. با این حال، دیتابیس‌ها به دستگاه‌های سخت‌افزاری تخصصی نیاز ندارند.

بیشتر سیستم‌های دیتابیس از نرم‌افزار دیتابیس تشکیل شده‌اند که روی یک کامپیوتر، سرور یا دستگاه دیگری اجرا می‌شود. این دستگاه سخت‌افزار فیزیکی مورد نیاز برای اجرای دیتابیس را فراهم می‌کند و نرم‌افزار، سازمان‌دهی منطقی داده‌ها را برعهده دارد. برای مثال، داده‌ها در یک دیتابیس رابطه‌ای به شکل جدول و در یک دیتابیس گرافی به شکل گراف سازمان‌دهی می‌شوند.

یک دیتابیس و اپلیکیشن‌هایی که از آن استفاده می‌کنند می‌توانند روی سخت‌افزار یکسانی اجرا شوند، اما امروزه بیشتر سیستم‌های دیتابیس از معماری چندلایه (multitier architecture) استفاده می‌کنند که سرورهای اپلیکیشن را از سرورهای دیتابیس جدا می‌کند. این ساختار مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان بیشتری فراهم می‌کند. سرورهای اپلیکیشن و دیتابیس می‌توانند مستقل از یکدیگر مقیاس‌پذیر شوند و اختلال در یک لایه لزوما بر سایر لایه‌ها تاثیر نمی‌گذارد.

مدل های داده و مدل های دیتابیس

مدل داده (data model) یک نمایش بصری از یک سیستم اطلاعاتی است. این مدل‌ها ابزارهای مفهومی هستند که مدیران دیتابیس و طراحان از آن‌ها برای درک نوع داده‌های مورد نیاز، روابط بین نقاط داده و بهترین روش سازمان‌دهی اطلاعات استفاده می‌کنند.

مدل داده به انتخاب مدل مناسب دیتابیس کمک می‌کند؛ یعنی نحوه پیاده‌سازی عملی سیستم دیتابیس، از جمله نیازمندی‌های فنی و قالب‌های ذخیره‌سازی را مشخص می‌کند. برای مثال، مدل منطقی داده قبلی می‌تواند به یک دیتابیس رابطه‌ای با ساختاری مشابه نمونه زیر منجر شود:

اسکیمای دیتابیس

اسکیمای دیتابیس از نظر فنی و منطقی مشخص می‌کند که داده‌ها چگونه در یک دیتابیس سازمان‌دهی شوند. به بیان دیگر، اسکیمای دیتابیس مدل داده را به مجموعه‌ای از قواعد تبدیل می‌کند که دیتابیس باید از آن‌ها پیروی کند.

برای مثال، اسکیمای یک دیتابیس رابطه‌ای مواردی مانند نام جدول‌ها، فیلدها، انواع داده و روابط میان آن‌ها را تعریف می‌کند.

اسکیماها می‌توانند به شکل نمودارهای بصری نمایش داده شوند، با استفاده از دستورات SQL یا سایر زبان‌های برنامه‌نویسی نوشته شوند یا به روش‌های دیگری تعریف شوند. این موضوع به نوع اسکیما و سیستم دیتابیس مورد نظر بستگی دارد.

تمام سیستم‌های دیتابیس رابطه‌ای دارای اسکیما هستند. برخی دیتابیس‌های غیررابطه‌ای نیز اسکیما دارند، برخی بدون اسکیما هستند و برخی دیگر استفاده از اسکیما را امکان‌پذیر می‌کنند، اما آن را الزامی نمی‌دانند.

سیستم های مدیریت دیتابیس (DBMSs)

سیستم مدیریت دیتابیس (database management system) یا DBMS نرم‌افزاری است که به مدیران دیتابیس، کاربران و اپلیکیشن‌ها امکان می‌دهد به‌سادگی با داده‌های موجود در یک دیتابیس تعامل داشته باشند.

سیستم‌های DBMS به کاربران اجازه می‌دهند وظایف کلیدی مدیریت داده (data management) مانند قالب‌بندی دیتابیس‌ها، مدیریت فراداده‌ها (metadata)، اجرای کوئری روی مجموعه داده‌ها و اضافه‌کردن، به‌روزرسانی یا حذف داده‌ها را انجام دهند.

برخی DBMSها به اجرای اقدامات امنیتی داده کمک می‌کنند؛ برای مثال، با اعمال کنترل‌های دسترسی به دیتابیس و ثبت فعالیت‌های کاربران. این سیستم‌ها همچنین ممکن است عملکرد دیتابیس را پایش کنند.

مانند خود دیتابیس‌ها، DBMSها نیز می‌توانند مدل‌های متفاوتی داشته باشند. برای مثال، سیستم‌های مدیریت دیتابیس رابطه‌ای (relational database management systems) یا RDBMS برای دیتابیس‌های رابطه‌ای ساخته شده‌اند، در حالی که سیستم‌های مدیریت دیتابیس شی‌گرا (object-oriented database management systems) یا OODBMS دیتابیس‌های شی‌گرا را مدیریت می‌کنند.

برخی از سیستم‌های رایج مدیریت دیتابیس شامل موارد زیر هستند:

• MySQL یک سیستم مدیریت دیتابیس رابطه‌ای (RDBMS) متن‌باز است که اغلب برای سایت‌های تجارت الکترونیک و سایر اپلیکیشن‌های وب استفاده می‌شود.
• PostgreSQL به دلیل تمرکز بر قابلیت توسعه‌پذیری و قابلیت اطمینان در تراکنش‌ها شناخته شده است.
• Microsoft SQL Server به طور گسترده توسط سازمان‌هایی که از شبکه‌های مبتنی بر محصولات مایکروسافت استفاده می‌کنند، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• Oracle Database یک سیستم مدیریت دیتابیس چندمدلی (multimodel DBMS) است که می‌تواند داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را مدیریت کند.
• IBM Db2 یک سیستم دیتابیس بومی ابر (cloud-native database system) است که شامل مدیریت دیتابیس، انبار داده، ذخیره‌سازی و سایر قابلیت‌ها برای پشتیبانی از تحلیل‌های لحظه‌ای و اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی است.

زبان های دیتابیس (Database languages)

زبان‌های دیتابیس، زبان‌های برنامه‌نویسی تخصصی هستند که افراد برای تعامل با دیتابیس‌ها از آن‌ها استفاده می‌کنند. این زبان‌ها به کاربران ساختاری برای نوشتن کوئری‌ها ارائه می‌دهند تا بتوانند داده‌ها را دریافت، ترکیب، به‌روزرسانی یا به شکل‌های دیگر استفاده کنند.

رایج‌ترین زبان دیتابیس، زبان کوئری ساختاریافته (structured query language) یا SQL است که بیشتر دیتابیس‌های رابطه‌ای از آن استفاده می‌کنند. SQL که توسط دانشمندان IBM در دهه ۱۹۷۰ توسعه داده شد، به مدیران دیتابیس، توسعه‌دهندگان و تحلیلگران داده کمک می‌کند وظایفی مانند تعریف داده، کنترل دسترسی، اشتراک‌گذاری داده، یکپارچه‌سازی داده (data integration) و اجرای کوئری‌های تحلیلی را انجام دهند.

از دیگر زبان‌های دیتابیس می‌توان به زبان کوئری شی‌گرا (object query language) یا OQL اشاره کرد که با دیتابیس‌های شی‌گرا کار می‌کند و XQuery که برای دیتابیس‌های مبتنی بر اسناد XML استفاده می‌شود.

همچنین زبان‌های اختصاصی برای دیتابیس‌های خاص وجود دارند؛ مانند زبان کوئری MongoDB (MongoDB query language) یا MQL برای MongoDB و زبان کوئری Cassandra (Cassandra query language) یا CQL برای Apache Cassandra.

چرا دیتابیس ها اهمیت دارند؟

دیتابیس‌ها بخش مهمی از بسیاری از فناوری‌هایی هستند که امروزه افراد به آن‌ها وابسته‌اند؛ از اپلیکیشن‌های بانکی که تراکنش‌های مالی را در دیتابیس‌های رابطه‌ای ثبت و ردیابی می‌کنند تا دستیارهای هوش مصنوعی که برای افزایش دقت از دیتابیس‌های برداری استفاده می‌کنند. دیتابیس‌ها کاربرد گسترده‌ای دارند، زیرا نقش مهمی در پشتیبانی از موارد زیر ایفا می‌کنند:

• قابلیت استفاده از داده‌ها (Data usability)
• یکپارچگی داده‌ها (Data integrity)
• امنیت داده‌ها و انطباق با الزامات (Data security and compliance)

قابلیت استفاده از داده ها

سازمان‌ها امروزه حجم عظیمی از داده‌ها را در اختیار دارند، اما این موضوع زمانی ارزشمند است که افراد بتوانند از این داده‌ها استفاده کنند. در واقع، گزارش IBM Data Differentiator نشان می‌دهد که تا ۶۸ درصد از داده‌های سازمانی هرگز تحلیل نمی‌شوند. در بسیاری از موارد، دلیل این موضوع این است که افراد از وجود این داده‌ها اطلاعی ندارند یا جزیره‌های داده (data silos) مانع دسترسی آن‌ها به داده‌ها می‌شوند.

دیتابیس‌ها به سازمان‌ها روشی برای انتخاب، ذخیره‌سازی و مدیریت متمرکز مجموعه‌ای از داده‌ها ارائه می‌دهند. آن‌ها همچنین می‌توانند بخش زیادی از فرایند جمع‌آوری داده‌ها را خودکار کنند؛ از جمله ثبت رویدادها و تراکنش‌ها در لحظه.

نحوه انتخاب، طراحی و پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های دیتابیس توسط یک سازمان می‌تواند بر موفقیت یا شکست ابتکارهای کلیدی کسب‌وکار تاثیر بگذارد. زمانی که داده‌ها به شکل سازمان‌یافته نگهداری شوند و دسترسی به آن‌ها ساده باشد، می‌توانند به تصمیم‌گیری (decision-making)، تقویت هوش تجاری و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کمک کنند.

یکپارچگی داده ها

دیتابیس‌ها می‌توانند نسبت به صفحه‌گسترده‌ها و سایر روش‌های ثبت دستی داده‌ها، مزایای قابل توجهی ارائه دهند؛ روش‌هایی که بیشتر در معرض خطا، افزونگی و نادرستی داده‌ها هستند.

از آنجا که دیتابیس‌ها می‌توانند به صورت متمرکز مدیریت شوند، اجرای قوانین پاک‌سازی و قالب‌بندی داده‌ها، پایش نحوه استفاده و ردیابی تبار داده (data lineage) را ساده‌تر می‌کنند. دیتابیس‌ها همچنین نیاز به گردش نسخه‌های متعدد از مجموعه داده‌ها را از بین می‌برند؛ نسخه‌هایی که ممکن است به مرور زمان با یکدیگر هماهنگ نباشند. در عوض، هر اپلیکیشن و کاربر می‌تواند از یک مخزن داده مشترک استفاده کند.

در نهایت، دیتابیس‌ها می‌توانند به اتصال کاربران مختلف، از افراد و اپلیکیشن‌ها گرفته تا APIها، به داده‌های پاک، قابل اعتماد و معتبر کمک کنند.

امنیت داده ها و انطباق با مقررات

بسته به موقعیت جغرافیایی و حوزه فعالیت، سازمان‌ها باید از قوانین و مقررات مربوط به حفاظت از داده‌ها (data protection) و حریم خصوصی داده‌ها (data privacy) پیروی کنند. از جمله این مقررات می‌توان به قانون قابلیت انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت آمریکا (HIPAA) و مقررات عمومی حفاظت از داده‌های اتحادیه اروپا (General Data Protection Regulation) یا GDPR اشاره کرد.

علاوه بر الزامات قانونی، جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به داده‌ها برای سازمان‌ها از نظر کسب‌وکار نیز اهمیت دارد. طبق گزارش هزینه نقض داده IBM (Cost of a Data Breach Report)، میانگین هزینه یک نقض داده (data breach) با در نظر گرفتن عواملی مانند از دست‌رفتن کسب‌وکار، توقف سیستم‌ها، فرایندهای بازیابی و سایر هزینه‌ها، به ۴.۸۸ میلیون دلار آمریکا می‌رسد.

دیتابیس‌ها با اجرای اقدامات امنیتی مانند کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (role-based access controls) یا RBAC، به محافظت از داده‌ها و حفظ انطباق با مقررات کمک می‌کنند. این کنترل‌ها باعث می‌شوند تنها کاربران مجاز بتوانند به داده‌های مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند.

نقش دیتابیس ها در توسعه پروژه های هوش مصنوعی

۷۵ درصد از مدیران عامل معتقدند که داشتن پیشرفته‌ترین هوش مصنوعی مولد، در آینده به یکی از عوامل تعیین‌کننده مزیت رقابتی سازمان‌ها تبدیل خواهد شد. برای پشتیبانی از چنین سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ای، سازمان‌ها باید بتوانند حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را ذخیره، مدیریت و حاکمیت کنند. این کار تنها با استفاده از سیستم‌های دیتابیس مناسب امکان‌پذیر است.

انواع مختلف دیتابیس‌ها می‌توانند به روش‌های متفاوتی از پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی کنند. برای مثال، دیتابیس‌های برداری معمولا برای پیاده‌سازی چارچوب‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (retrieval augmented generation) یا RAG استفاده می‌شوند که می‌توانند به کاهش توهمات هوش مصنوعی (AI hallucinations) کمک کنند. دیتابیس‌های کلید-مقدار (key-value databases) می‌توانند سرعت بازیابی و پردازش داده‌ها را افزایش دهند. دیتابیس‌های درون‌حافظه‌ای (in-memory databases) نیز برای کش‌کردن داده‌ها و تحلیل‌های جریانی (streaming analytics) کاربرد دارند.

نکات مهم در انتخاب دیتابیس

عوامل مختلفی می‌توانند بر انتخاب نوع دیتابیس برای یک پروژه یا هدف مشخص تاثیر بگذارند. مهم‌ترین این عوامل عبارتند از:

• نوع داده (Type of data): هر نوع دیتابیسی برای مدیریت برخی از داده‌ها عملکرد بهتری دارد. برای مثال، یک دیتابیس گرافی برای نمایش و تحلیل روابط میان داده‌ها معمولا انتخاب مناسب‌تری نسبت به یک دیتابیس SQL است.
• هدف استفاده (Purpose): مدل‌های مختلف دیتابیس برای کاربردهای متفاوت طراحی شده‌اند. برای مثال، یک دیتابیس برداری اغلب گزینه مناسبی برای پیاده‌سازی چارچوب RAG است.
• نیازمندی‌های عملکردی (Performance requirements): اگر یک اپلیکیشن به صورت مداوم داده‌ها را در لحظه دریافت می‌کند، دیتابیس باید برای اجرای سریع کوئری‌ها بهینه شده باشد. اما اگر هدف سازمان فقط ذخیره داده‌ها پیش از انتقال آن‌ها به یک دیتا وارهوس باشد، سرعت پردازش ممکن است اهمیت کمتری داشته باشد.
• هزینه (Price): حجم داده‌ای که سازمان نیاز به ذخیره‌سازی آن دارد، قالب داده‌ها و نیازمندی‌های عملکردی، همگی می‌توانند روی هزینه دیتابیس تاثیر بگذارند.
• مقیاس‌پذیری (Scalability): برخی دیتابیس‌ها تنها از مقیاس‌پذیری عمودی پشتیبانی می‌کنند؛ یعنی برای افزایش ظرفیت باید منابع بیشتری به یک سرور یا دستگاه موجود اضافه شود. در مقابل، برخی دیتابیس‌ها قابلیت مقیاس‌پذیری افقی دارند و می‌توان با اضافه‌کردن سرورهای بیشتر، دیتابیس را در یک معماری توزیع‌شده گسترش داد.