SQL با NoSQL چه تفاوت‌‌هایی دارند؟

SQL شامل مجموعه‌ای از محاوره‌ها (queries) است که توسط برنامه‌نویسان و مدیران دیتابیس برای ایجاد، مدیریت، تغییر داده‌ها و اجرای عملیات مختلف بر روی دیتابیس استفاده می‌شود. این دستورات شامل عملیات‌هایی مانند جستجو و استخراج داده‌ها (SELECT)، درج داده‌ها (INSERT)، به‌روزرسانی داده‌ها (UPDATE) و حذف داده‌ها (DELETE) هستند. همچنین، SQL قابلیت تعریف و مدیریت جداول، نمایه‌ها، قیدها و تراکنش‌ها را نیز فراهم می‌کند.

SQL به عنوان زبان استاندارد برای دسترسی و کار با دیتابیس‌های رابطه‌ای در اکثر سیستم‌های مدیریت دیتابیس (RDBMS) مانند Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL و SQLite استفاده می‌شود. همچنین، SQL در بسیاری از زبان‌ها و پلتفرم‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌شود و می‌توان از طریق کتابخانه‌ها و رابط‌ها با دیتابیس‌ها برای اجرای دستورات SQL استفاده کرد.

مطلب پیشنهادی

چگونه از SQL Server Management Studio برای مدیریت بانک‌های اطلاعاتی استفاده کنیم؟

پایگاه داده‌های رابطه‌ای یا Relational Databases چیست؟

پایگاه داده‌های رابطه‌ای (Relational Databases) مبتنی بر سامانه‌های مدیریت دیتابیس (DBMS) هستند که بر اصول مدل رابطه‌ای بر پایه نظریه مجموعه‌ها و ریاضیات تجربی کار می‌کنند. در پایگاه داده‌های رابطه‌ای، داده‌ها به صورت جداول (تابل‌ها) سازماندهی می‌شوند و ارتباطات بین داده‌ها با استفاده از کلیدهای خارجی (Foreign Keys) برقرار می‌شود.

در یک پایگاه داده رابطه‌ای، هر جدول متشکل از ستون‌ها (فیلدها) و ردیف‌ها (سطرها) است. هر ستون نوع داده خاصی دارد و هر ردیف حاوی مقادیر مرتبط با ستون‌ها است. به عنوان مثال، در یک پایگاه داده بانکی، می‌توانیم یک جدول برای اطلاعات مشتریان داشته باشیم که شامل ستون‌هایی مانند شماره مشتری، نام، نام خانوادگی و آدرس باشد. همچنین، می‌توان جداول دیگری مانند جدول حساب‌ها را برای ذخیره اطلاعات مربوط به حساب‌های مشتریان ایجاد کرد.

ارتباطات بین جداول در پایگاه داده‌های رابطه‌ای با استفاده از کلیدهای خارجی برقرار می‌شود. با استفاده از کلیدهای خارجی، می‌توان رابطه‌هایی بین جداول برقرار کرد و اطلاعات را به صورت مرتبط و یکپارچه ذخیره کرد. به عنوان مثال، با قرار دادن کلید خارجی مشتری در جدول حساب‌ها، می‌توان هر حساب را به مشتری مربوطه متصل کرد.

پایگاه داده‌های رابطه‌ای از قابلیت‌های مهمی مانند انطباق با قوانین ACID سرنام (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) برای تضمین صحت و قابلیت بازیابی داده‌ها، پشتیبانی از عملیات پرس و جوی پیشرفته (مانند JOIN) و قابلیت گسترش و تغییرپذیری ساختار داده‌ها برخوردارند. این نوع دیتابیس‌ها در بسیاری از برنامه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله سیستم‌های مدیریت محتوا، بانک‌ها، شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ.

انواع رابطه در پایگاه داده‌های رابطه‌ای

در پایگاه داده‌های رابطه‌ای، انواع مختلفی از روابط و ارتباطات بین جداول وجود دارند. در زیر، به برخی از این انواع رابطه اشاره می‌کنم:

• رابطه یک به یک (One-to-One Relationship): در این نوع رابطه، هر رکورد در جدول اول (جدول مبدأ) با حداکثر یک رکورد در جدول دوم (جدول مقصد) مرتبط است و برعکس. به عنوان مثال، در یک پایگاه داده می‌توانیم جدولی برای اطلاعات شخصی مشتریان و جدول دیگری برای اطلاعات تماس ضروری آن‌ها داشته باشیم. هر شخص مشتری با یک تماس ضروری متناظر خواهد داشت و برعکس.
• رابطه یک به چند (One-to-Many Relationship): در این نوع رابطه، هر رکورد در جدول اول با چندین رکورد در جدول دوم مرتبط است. اما هر رکورد در جدول دوم فقط با یک رکورد در جدول اول مرتبط است. به عنوان مثال، در یک پایگاه داده می‌توانیم جدولی برای اطلاعات یک دسته کتاب‌ها و جدول دیگری برای اطلاعات هر کتاب داشته باشیم. هر دسته کتاب می‌تواند شامل چندین کتاب باشد، اما هر کتاب تنها به یک دسته تعلق می‌گیرد.
• رابطه چند به چند (Many-to-Many Relationship): در این نوع رابطه، هر رکورد در جدول اول با چندین رکورد در جدول دوم مرتبط است و برعکس. به عنوان مثال، در یک پایگاه داده می‌توانیم جدولی برای اطلاعات دانشجویان و جدول دیگری برای اطلاعات دروس داشته باشیم. هر دانشجو می‌تواند در چندین درس ثبت نام کند و هر درس نیز می‌تواند توسط چندین دانشجو دنبال شود. برای نمایش رابطه چند به چند، معمولاً از جدول واسط (جدول Pivot) استفاده می‌شود.

موارد یاد شده تنها برخی از نمونه‌های روابط در پایگاه داده‌های رابطه‌ای هستند. در واقع، با استفاده از کلیدهای خارجی (Foreign Keys) و ارتباطات میان جداول، می‌توان روابط پیچیده‌تری را نیز در پایگاه داده ایجاد کرد.

NoSQL چیست؟

NoSQL یا "Not Only SQL" مخفف عبارت "نه فقط SQL" است و به گروهی از سیستم‌های مدیریت دیتابیس گفته می‌شود که الگوهای مختلفی را برای ذخیره و بازیابی داده‌ها استفاده می‌کنند، جدا از روش سنتی استفاده که SQL از آن استفاده می‌کند.

در مقابل پایگاه داده‌های رابطه‌ای (Relational Databases) که بر اصول مدل رابطه‌ای و SQL متمرکز هستند، سیستم‌های NoSQL برای مواردی مانند داده‌های غیرساختاری، مقیاس‌پذیری بالا، عملکرد سریع و انعطاف‌پذیری بیشتر طراحی شده‌اند. از ویژگی‌های سیستم‌های NoSQL به موارد زیر باید اشاره کرد:

• ساختار داده‌های متنوع: سیستم‌های NoSQL از ساختار داده‌های متنوعی مانند اسناد (Documents)، جفت‌های کلید-مقدار (Key-Value)، ستونی (Columnar) و گرافی استفاده می‌کنند. این امر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد ساختار داده‌ها را با توجه به نیازهای خاص برنامه تعریف کنند.
• مقیاس‌پذیری افقی: سیستم‌های NoSQL به راحتی مقیاس‌پذیری افقی را فراهم می‌کنند. این به معنای این است که با افزایش بار کاری و حجم داده‌ها، می‌توان قابلیت‌های فنی سیستم را به شکل افقی افزایش داد و به سادگی درخواست‌ها را توزیع و پردازش کرد.
• عملکرد سریع: به دلیل ساختارهای داده‌ای خاص و الگوریتم‌های بهینه، سیستم‌های NoSQL به صورت کلی عملکرد سریعی دارند. این ویژگی برای برنامه‌هایی که نیاز به پاسخگویی فوری دارند، بسیار حائز اهمیت است.
• انعطاف‌پذیری بیشتر: سیستم‌های NoSQL اغلب انعطاف‌پذیری بیشتری نسبت به پایگاه داده‌های رابطه‌ای دارند. این حرف به این معنا است که می‌توان ساختار داده‌ها و ویژگی‌های دیتابیس را بدون نیاز به تغییرات پیچیده در ساختار اصلی تغییر داد.

سیستم‌های NoSQL در کاربردهای مختلفی مانند وب، تحلیل داده‌های بزرگ، شبکه‌های اجتماعی و برنامه‌های متنوع دیگر مورد استفاده نه می‌شوند. هرچند که سیستم‌های NoSQL بسیار قدرتمند و مفید هستند، اما برای هر پروژه خاص، باید به مزایا و محدودیت‌های آن‌ها توجه کرد و تصمیم‌گیری مناسبی را انجام داد.

مطلب پیشنهادی

13 دستور اصلی و کاربردی

‌پرکاربردترین دستورات SQL که توسعه‌دهندگان به آن‌ها نیاز دارد

Schema و Relation در NoSql

در سیستم‌های NoSQL، مفاهیم Schema و Relation به صورت متفاوتی نسبت به پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS) استفاده می‌شوند. توضیح اجمالی این مفاهیم به شرح زیر است:

1. Schema در NoSQL

در پایگاه‌های داده رابطه‌ای، Schema به معنای تعریف ساختار داده‌ها و روابط بین آن‌ها است. اما در سیستم‌های NoSQL، معمولا مفهوم Schema کمتر استفاده می‌شود یا به صورت انعطاف‌پذیری بیشتری تعریف می‌شود. در واقع، برخلاف پایگاه‌های داده رابطه‌ای که نیاز به تعریف دقیق ساختار داده‌ها دارند، سیستم‌های NoSQL اجازه می‌دهند تا داده‌ها بدون پیش تعریف ساختار درج و استخراج شوند. این امکان به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا در طول زمان ساختار داده‌ها را مطابق با نیازهای برنامه تغییر دهند.

2. Relation در NoSQL

در پایگاه‌های داده رابطه‌ای، Relation به معنای ارتباطات بین جداول است که با استفاده از کلیدهای خارجی (Foreign Keys) بین رکوردها برقرار می‌شود. اما در سیستم‌های NoSQL، اغلب از مدل داده‌ای متفاوتی استفاده می‌شود که رابطه مستقیمی بین داده‌ها وجود ندارد. به جای آن، ارتباطات میان داده‌ها با استفاده از مدل‌های مختلفی مانند داده‌های تو در تو (Nested Data)، آرایه‌ها، مجموعه‌ها و مدل‌های دیگر برقرار می‌شود. این رویکرد معمولاً برای دستیابی به عملکرد بهتر و انعطاف‌پذیری بیشتر در مقابل نیازهای برنامه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در کل، در سیستم‌های NoSQL معمولا مفهوم Schema و Relation به صورت متفاوتی نسبت به پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شود و انعطاف‌پذیری بیشتری در مدل داده‌ای و ارتباطات بین داده‌ها وجود دارد.

مزایا و معایب نگه داری داده ها در مجموعه ها (Collections)

نگهداری داده‌ها در مجموعه‌ها (Collections) در سیستم‌های NoSQL مزایا و معایب خاص خود را دارد. مزایا و معایب این رویکرد به شرح زیر است:

مزایا:

1.  انعطاف‌پذیری در ساختار داده: استفاده از مجموعه‌ها در سیستم‌های NoSQL به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد ساختار داده‌ها را بر اساس نیازهای خاص برنامه تعریف کنند. هر مجموعه می‌تواند شامل داده‌های مرتبطی باشد و ساختار داخلی مجموعه را بر اساس نیازهای برنامه‌ی خاص تغییر دهد.
2.  جستجو و بازیابی بهتر: با نگهداری داده‌ها در مجموعه‌ها، می‌توان بهترین سازماندهی را برای جستجو و بازیابی داده‌ها انتخاب کرد. مجموعه‌ها می‌توانند بر اساس ویژگی‌های مشترک داده‌ها تعریف شوند و این امر به جستجوها و عملیات بازیابی کمک می‌کند.
3.  عملکرد بهتر: با نگهداری داده‌ها در مجموعه‌ها، می‌توان عملکرد بهتری در عملیات اضافه کردن، حذف، به روزرسانی و جستجو داشت. مجموعه‌ها می‌توانند بهینه‌سازی شوند تا با حجم بزرگ داده‌ها و بار کاری بالا به خوبی سازگاری پیدا کنند.

معایب:

1.  ناهمگنی داده‌ها: استفاده از مجموعه‌ها ممکن است منجر به ناهمگنی داده‌ها شود. این به این معناست که داده‌های مشابه و مرتبط در مجموعه‌های مختلف قرار می‌گیرند و این می‌تواند بازیابی داده‌ها را پیچیده‌تر کند.
2.  عدم یکپارچگی در سطح ساختاری: سیستم‌های NoSQL با مشکل عدم حفظ یکپارچگی داده‌های وابسته به نوع مجموعه روبرو هستند. این حرف به این معنا است که قوانینی مانند اعمال قیدها (Constraints) و اعتبارسنجی داده‌ها در سطح ساختاری وجود ندارد.
3.  پیچیدگی در ترکیب داده‌ها: در صورت نیاز به ترکیب داده‌ها از مجموعه‌های مختلف، عملیات پیچیده‌تری برای بازیابی و تحلیل داده‌ها لازم است. این می‌تواند پیچیدگی و افزایش هزینه‌های عملیات را به همراه داشته باشد.
4.  کارایی در انجام تراکنش: معمولا سیستم‌های NoSQL کمترین توجهی به پشتیبانی از عملیات تراکنش (Transaction) می‌کنند. به بیان دقیق‌تر امکان انجام عملیات‌های انتقال، تغییرات چندگانه و عملیات‌های مشابه که نیاز به تضمین صحت و یکپارچگی دارند، ممکن است محدود یا غیرممکن باشد.
5.  کمبود استانداردهای جامع: در برخی سیستم‌های NoSQL، کمبود استانداردها و المان‌های مشترک در میان مجموعه‌ها وجود دارد. این موضوع می‌تواند مشکلاتی مانند عدم قابلیت تبادل داده‌ها بین سیستم‌های مختلف را به همراه داشته باشد.

به طور کلی، نگهداری داده‌ها در مجموعه‌ها در سیستم‌های NoSQL انعطاف‌پذیری و عملکرد بهتری را ارائه می‌دهد، اما همراه با پیچیدگی‌ها و محدودیت‌های خاصی نیز ممکن است همراه باشد. انتخاب استفاده از مجموعه‌ها باید با توجه به نیازها و محدودیت‌های خاص هر پروژه و سیستم انجام شود.

SQL با NoSQL چه تفاوت‌هایی دارد؟

زبان پرس و جوی ساخت یافته (SQL) و غیر رابطه‌ای NoSQL سرنام (Not Only SQL) دو مدل بانک اطلاعاتی مختلف هستند که تفاوت‌های زیادی با یکدیگر دارند. در زیر، به برخی از تفاوت‌های مهم بین SQL و NoSQL اشاره می‌کنم:

1.  ساختار داده: در SQL، داده‌ها در جداول با ساختار مشخص ذخیره می‌شوند و بین جداول رابطه‌های تعریف شده وجود دارد. در مقابل، در NoSQL، داده‌ها به صورت انعطاف پذیر ذخیره می‌شوند و ساختار داده می‌تواند متغیر و بدون ساختار مشخص باشد.
2.  زبان استفاده شده: SQL از زبان استانداردی به نام SQL برای عملیات مانند جستجو، درج، به‌روزرسانی و حذف داده استفاده می‌کند. در حالی که NoSQL از زبان‌ها و روش‌های متنوعی برای دسترسی و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کند، از جمله دستورات کلید-مقدار (key-value)، سند (document) و گراف (graph).
3.  انعطاف‌پذیری: NoSQL به دلیل ساختار انعطاف‌پذیر، برای رسیدگی به تغییرات سریع و پیچیده در داده‌ها بسیار مناسب است. در حالی که SQL بیشتر برای ساختارهای داده‌ای ثابت و قوانین دقیق استفاده می‌شود.
4.  مقیاس‌پذیری: NoSQL به خوبی قابلیت مقیاس‌پذیری افقی (horizontal scalability) را دارد، به این معنی که با افزایش ترافیک و حجم داده، می‌توان از بیشترین استفاده از منابع سخت‌افزاری برخوردار شد. در حالی که SQL معمولاً بر روی یک سرور اجرا می‌شود و مقیاس‌پذیری عمودی (vertical scalability) را پشتیبانی می‌کند.
5.  دستورات ACID: بیشتر سیستم‌های SQL از مفهوم AVID سرنام (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) برای رسیدگی به تراکنش‌ها پشتیبانی می‌کنند. رویکرد فوق امنیت و صحت داده‌ها را تضمین می‌کنند. در مقابل، برخی از سیستم‌های NoSQL قابلیت‌های ACID را با هدف دستیابی به مقیاس‌پذیری بالا و عملکرد بهتر فدا می‌کنند.
6.  کاربردها: SQL بیشتر در برنامه‌ها و سیستم‌هایی که نیاز به تراکنش‌های پیچیده و استفاده از داده‌های متراکم دارند، استفاده می‌شود. NoSQL برای برنامه‌ها و سیستم‌‌هایی که نیاز به مقیاس‌پذیری و سرعت بالا در عملیات روی داده‌ها و ذخیره‌سازی داده‌های ناهمگن دارند، مناسب هستند.

لازم به ذکر است که این تفاوت‌ها به طور کامل قاعده‌مند نیستند و بسته به نوع دیتابیس‌های SQL و NoSQL ممکن است تفاوت‌های دیگری نیز وجود داشته باشد. همچنین، برخی دیتابیس‌ها نیز تلاش می‌کنند تا ویژگی‌هایی از هر دو مدل را ترکیب کنند و به عنوان دیتابیس‌های هیبریدی عمل کنند.

آیا دیتابیس‌های هیبریدی معمول هستند؟

در حال حاضر، دیتابیس‌های هیبریدی یا دیتابیس‌هایی که ویژگی‌هایی از هر دو SQL و NoSQL را ترکیب کنند، کمتر رایج هستند. این نوع دیتابیس‌ها معمولا توسط برخی از شرکت‌ها و سازمان‌ها برای موارد خاص و نیازهای خاص طراحی و پیاده‌سازی می‌شوند. هدف اصلی دیتابیس‌های هیبریدی این است که مزیت‌های SQL و NoSQL را با هم ترکیب کنند. به طور مثال، این دیتابیس‌ها ممکن است قابلیت‌های ACID را از SQL بهره ببرند، اما در عین حال قابلیت مقیاس‌پذیری افقی و انعطاف‌پذیری ساختاری داده‌ها را از NoSQL به عاریت بگیرند.

با این حال، باید توجه داشت که دیتابیس‌های هیبریدی به دلیل پیچیدگی بیشتر در طراحی و پیاده‌سازی، ممکن است در عمل به چالش‌هایی برخورد کنند و نیاز به منابع و توان مهندسی بیشتری داشته باشند. در نتیجه، استفاده از دیتابیس‌های هیبریدی باید با دقت و با بررسی دقیق نیازها و محدودیت‌های پروژه انجام شود.