پایگاه داده چیست؟ آشنایی با انواع دیتابیس و کاربردهای آن ها

پایگاه داده زیربنای محوری محیط‌های محاسباتی مدرن هستند و به‌واسطه آن‌ها، عملیات بی‌شماری تقریباً در تمامی صنایع پشتیبانی می‌شوند. دیتابیس‌ها به کسب و کارها و سازمان‌ها، قابلیت‌هایی مانند استخراج داده، ایجاد تراکنش و اطمینان از ایمن و استراتژیک ماندن داده‌ها را ارائه می‌دهد. در این مطلب قصد داریم مباحث بنیادی مربوط به دیتابیس را شرح دهیم تا شما بتوانید از مزیت‌ها، کاربردهای آن مطلع شوید و با شیوه‌های بهینه‌سازی آن آشنایی پیدا کنید.

داده چیست؟

داده‌ها (Data) مجموعه‌ای از حقایق، ارقام و اطلاعات هستند که برای ارجاع دادن یا تجزیه‌وتحلیل جمع‌آوری می‌شوند. داده‌ها در فرمت دیجیتال، به ابزاری قدرتمند تبدیل می‌شوند که رایانه‌ها می‌توانند آن‌ها را پردازش کنند و بدین طریق، ما امکان انجام محاسبات پیچیده را داریم، می‌توانیم حجم عظیمی از اطلاعات را ذخیره‌سازی کنیم و تقریباً به‌طور لحظه‌ای، به بازیابی آن‌ها بپردازیم. در یک پایگاه داده، داده‌ها به گونه‌ای سازماندهی می‌شوند که به‌راحتی قابلیت دسترسی به آن‌ها، مدیریت و به‌روز‌رسانی‌شان وجود داشته باشد؛ این موضوع برای عملیات کارآمد در بسیاری از بخش‌های تجاری ضروری، به حساب می‌آید.

پایگاه داده چیست؟

پایگاه داده (دیتابیس) یک مجموعه سازمان‌یافته از داده‌ها است که از ذخیره‌سازی و دستکاری اطلاعات پشتیبانی می‌کند. درحقیقت، به‌واسطه دیتابیس‌ها، این امکان فراهم می‌شود که کاربران داده‌ها را به‌صورت ساختاریافته ذخیره‌سازی کرده و بتوانند آن‌ها را به شکل کارآمد، استخراج و مدیریت کنند. پایگاه‌های داده در همه جا، از مشاغل کوچک تا شرکت‌های بزرگ، مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌طورکلی، پایگاه‌های داده برای ذخیره‌سازی داده‌هایی ضروری هستند که سازماندهی، دسترسی سریع و امنیت در آن‌ها اولویت دارند.

کاربرد پایگاه داده چیست؟

در این بخش، لیست مختصری از کاربردهای رایج پایگاه‌های داده در حوزه‌های مختلف فهرست شده‌اند:

• مدیریت کسب و کار (مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و مدیریت منابع انسانی)
• تجارت الکترونیک (مدیریت موجودی انبار و پردازش سفارش)
• بانکداری و امور مالی (شامل مدیریت حساب و تراکنش های امن)
• حوزه سلامت (مدیریت سوابق بیمار و تحقیقات پزشکی)
• آموزش شامل سیستم های اطلاعات دانشجویی (SIS) و سیستم‌های مدیریت یادگیری (LMS)
• دولت (مدیریت سوابق عمومی و تخصیص منابع)
• مخابرات (تأمین خدمات و مدیریت شبکه)
• حمل و نقل (مدیریت زنجیره تأمین و ردیابی حمل و نقل و تحویل)
• رسانه و سرگرمی (مدیریت محتوا و پیشنهادات و ترجیحات کاربر)
• علوم و تحقیقات (تحلیل داده‌ها و تحقیقات مشارکتی)

هر یک از کاربردهای فوق، نقش حیاتی پایگاه داده را در سازماندهی و ذخیره‌سازی برای پشتیبانی از عملیات و تصمیم‌گیری برجسته می‌کنند. البته باید توجه کرد که کاربرد دیتابیس‌ها تنها به موارد مذکور محدود نمی‌شود و در حوزه‌های دیگری نیز استفاده می‌شوند.

اصطلاحات پایگاه داده

آشنایی با اصطلاحات پایگاه داده به شما کمک می‌کند تا درک بهتری از نحوه کارکرد آن به‌دست آورید. در ادامه، به مهم‌ترین اصطلاحات دیتابیس اشاره می‌شود:

• جدول (Table): می‌توان جدول را به‌عنوان یک صفحه گسترده با ردیف‌ها و ستون‌های مختلف تصور کرد. هر جدول داده‌هایی دارد که درمورد یک شی خاص مانند کارمندان یا محصولات هستند. برای آشنایی با نحوه ساخت جدول در SQL Server ، مقاله دستور Create Table در SQL Server را مطالعه نمایید.
• رکورد (Record) یا سطر (Row): در یک جدول، هر رکورد یک آیتم داده‌ای واحد با ساختار ضمنی خاص را نشان می‌دهد. برای مثال، جزئیات تماس یک مشتری خاص می‌‌تواند یک Record باشد.
• فیلد (Field) یا ستون (Column): هر ستون در جدول نشان‌دهنده نوعی از داده‌ها است که دیتابیس می‌تواند ذخیره‌سازی کند. نام یا شماره تلفن مشتری می‌تواند مثال‌های مناسبی از فیلد در دیتابیس محسوب شوند.
• اسکیما (Schema): اسکیما نقشه یا اصطلاحاً Blueprint خاصی است که در آن، نحوه ساختاردهی پایگاه داده مشخص شده و نشان می‌دهد که چگونه همه جداول به هم مرتبط هستند. پیش‌تر یک مطلب تحت عنوان Schema در SQL Server برای معرفی روش‌های ایجاد آن منتشر شده‌ است.
• موجودیت (Entity): در پایگاه‌های داده، یک موجودیت به‌طور معمول به یک شی یا مفهوم دنیای واقعی اشاره دارد که به‌طور متمایزی قابل شناسایی باشد. موجودیت‌ها اجزای اساسی در ساختار یک دیتابیس، به ویژه پایگاه های داده رابطه ای (RDBMS)، هستند.

اجزای اصلی پایگاه داده

موارد زیر، اجزای اصلی پایگاه‌های داده به حساب می‌آیند:

• سیستم مدیریت پایگاه داده
• داده‌ها
• بخش Transaction Manager
• طرح‌بندی یا اسکیمای دیتابیس
• Storage Manager
• موتور پایگاه داده (Database Engine)
• پردازشگر کوئری یا همان Query Processor
• System Catalog یا Data Dictionary

مزایای استفاده از پایگاه داده چیست؟

عمده‌ترین مزیت‌های استفاده از دیتابیس عبارتند از:

• مدیریت متمرکز داده‌ها
• امنیت داده‌های بهبودیافته
• دسترسی کارآمد به داده‌ها
• حفظ یکپارچگی و دقت داده
• کاهش افزونگی (Redundancy) داده‌ها
• امکان بکاپ‌گیری از داده‌ها و بازیابی آن‌ها
• قابلیت ارتقا و افزایش مقیاس

استفاده از پایگاه داده چه معایبی دارد؟

با وجود مزیت‌های مختلف دیتابیس‌ها، استفاده از آن‌ها چالش‌هایی دارد که در ادامه فهرست شده‌اند:

•  نیاز به مهارت‌های تخصصی برای راه‌اندازی و نگهداری آن‌ها
• چالش‌های مربوط به هزینه و محدودیت‌های کارایی
• احتمال ازدست‌رفتن دیتا و همچنین، آسیب‌پذیری در برخی حملات سایبری

انواع پایگاه داده چیست؟

به‌صورت کلی، پایگاه‌های داده انواع مختلفی دارند که هرکدام برای کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند. انواع پایگاه داده عبارتند از:

پایگاه داده رابطه ای (RDBMS)

سیستم های مدیریت پایگاه داده رابطه ای (RDBMS) از ساختار مبتنی‌بر جدول بهره می‌برند و به هدف اطمینان از یکپارچگی داده ها (Data Integrity) و تسهیل کوئری‌های پیچیده با استفاده از زبان کوئری‌نویسی SQL طراحی شده‌اند. دیتابیس‌های رابطه‌ای برای سیستم های تراکنشی (Transactional Systems) که در آن‌ها، ثبات و قابل اکتفا بودن حیاتی است، بسیار مناسب هستند. در یک RDBMS، داده‌ها در سطرها و ستون‌ها ذخیره می‌شوند و روابط بین جداول ازطریق کلید خارجی (Foreign Key) تعریف می‌شوند. مطالعه مقاله انواع کلید در پایگاه داده می‌تواند برای درک بهتر مفهوم کلید خارجی کمک‌کننده باشد. مواردی همچون Microsoft SQL Server، PostgreSQL ، MySQL و Oracle از این گروه دیتابیس‌ها هستند.

پایگاه داده غیر رابطه ای (NoSQL)

پایگاه‌های داده NoSQL برای مدیریت انواعی از مدل‌های داده، مانند مدل‌های کلید – مقدار، اسنادی، ستونی و گرافی طراحی شده‌اند. به‌طورکلی، دیتابیس‌های NoSQL در سناریوهایی به کار می‌روند که مقیاس‌پذیری بالا و انعطاف‌پذیری در طراحی اسکیما نیاز است و اغلب حجم زیادی از دیتای درحال تغییر را در خود جای می‌دهند. پایگاه‌های داده NoSQL به‌طور خاص، زمانی مفید هستند که یک اپلیکیشن به عملکرد سریع با کوئری‌های ساده نیاز داشته باشد و اولویت اصلی همین موضوع درنظر گرفته شود. MongoDB، CouchDB ،Redis، DynamoDB ،HBase و Cassandra نمونه هایی از انواع پایگاه داده NoSQL محسوب می‌شوند.

پایگاه داده برداری (Vector Database)

پایگاه داده برداری برای مدیریت کارآمد داده‌های مبتنی‌بر Vector طراحی شده‌اند. این نوع دیتابیس به‌طور ویژه در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) مفید هستند. در این حوزه‌ها، لازم است پایگاه داده بردارهای جاسازی‌شده با ابعاد بالا را برای عملیات جستجوی شباهت، مدیریت کند. این پایگاه‌های داده، ذخیره‌سازی، ایندکس‌گذاری (Indexing) و استخراج داده‌های برداری را به منظور تسهیل عملیات جستجو برای نزدیک ترین همسایه (Nearest Neighbor Search) بهینه‌سازی می‌کنند. Faiss ،Milvus و Pinecone، مثال‌هایی از دیتابیس‌های برداری به‌شمار می‌روند.

پایگاه داده گرافی

پایگاه‌های داده گرافی برای ذخیره و پیمایش روابط بهینه شده‌اند. درحقیقت، این دیتابیس‌ها روابط بین نقاط داده را به اندازه خود داده‌ها مهم تلقی می‌کنند. این ساختار به کوئری‌های High-Performance، امکان کاوش روابط عمیق Data را می‌دهد و می‌توان آن‌ها را در سیستم‌های شبکه‌های اجتماعی، تشخیص کلاهبرداری (Fruad Detection)، سیستم های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems) و موارد دیگر به کار برد. Neo4j ،ArangoDB و JanusGraph نمونه‌هایی از پایگاه‌های داده گرافی محسوب می‌شوند.

دسته‌بندی فوق، انواع مختلفی از پایگاه‌های داده را پوشش می‌دهد. به‌صورت کلی، انتخاب دیتابیس به الزامات خاص سیستم، شامل نیاز به تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ (Real-Time Analytics)، پشتیبانی از تراکنش‌های پیچیده، مقیاس‌پذیری و مدیریت حجم زیادی از داده‌های غیرساختاریافته بستگی دارد. اگر می‌خواهید شناخت بهتری از دیتابیس‌ها پیدا کنید، پیشنهاد می‌کنیم به مقاله انواع پایگاه داده مراجعه کنید.

تفاوت پایگاه داده SQL و MySQL چیست؟

ممکن است در ابتدای ورود به دنیای دیتابیس‌ها، این سؤال برایتان پیش بیاید که SQL و MySQL چه تفاوتی دارند؟ همانطور که در مقاله آموزش SQL Server نیز بررسی کردیم، SQL یک زبان کوئری‌نویسی ساختاریافته است که برای مدیریت و دستکاری دیتابیس مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ درحالیکه MySQL یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای متن‌باز و محبوب است که از SQL برای مدیریت دیتابیس‌های خود استفاده می‌کند. به بیان ساده، SQL یک زبان کوئری‌نویسی محسوب می‌شود و MySQL نرم افزاری است که این زبان را پیاده‌سازی می‌کند.

تفاوت پایگاه داده و بلاکچین

پایگاه داده‌های سنتی و بلاکچین (Blockchain) هردو امکان ذخیره‌سازی اطلاعات را دارند، اما هر یک این کار را به روش‌های مختلفی انجام می‌دهند. در دیتابیس، ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها به‌صورت متمرکز انجام می‌شود و سیستم تحت کنترل موجودیت‌ها یا مدیرانی با اختیار کامل بر سیستم است. درصورتیکه در بلاکچین، ذخیره‌سازی غیرمتمرکز داده‌ها صورت می‌گیرد و شفافیت، امنیت و یکپارچگی بدون یک مرجع «مرکزی» تضمین می‌شود. بلاکچین به‌طور خاص برای نقش آن در سیستم‌های ارز دیجیتال موردتوجه قرار گرفته است.

سیستم مدیریت پایگاه داده چیست؟

سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) نرم‌افزاری محسوب می‌شود که به‌منظور ذخیره‌سازی، استخراج، مدیریت و ایمن‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده طراحی شده است. این نرم‌افزار روشی منظم و کارآمد برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها ارائه می‌دهد و در عین حال، این اطمینان را ایجاد می‌کند که پایگاه‌های داده مستحکم، قابل اعتماد و ایمن باشند. در عمل، DBMS همانند رابطی بین کاربران، اپلیکیشن‌ها و خود دیتابیس عمل می‌کند و فرآیند مدیریت داده‌ها را تسهیل می‌بخشد.

چگونه پایگاه داده را بهینه کنیم؟

بهینه سازی پایگاه داده چندین استراتژی را برای بهبود عملکرد و اطمینان از قابلیت ارتقا شامل می‌شود. به‌عنوان مثال، ایندکس‌گذاری روی ستون‌های پرکاربرد، سرعت استخراج داده را بالا می‌برد. نوشتن کوئری‌های کارآمد و همچنین، نرمال‌سازی دیتابیس‌ها به کاهش افزونگی منجر می‌‌شود و درنتیجه، به بهبود عملکرد کمک می‌کند. پارتیشن‌بندی جداول بزرگ و استفاده از Cache، زمان خواندن دیتا از دیسک را کاهش می‌دهد. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ پایگاه داده و توزیع بار روی سرورهای مختلف یا Replication، به‌طور قابل توجهی پرفورمنس دیتابیس را افزایش می‌دهند. علاوه‌بر موارد مذکور، ارتقاء منابع سخت‌افزاری مانند RAM و حافظه ذخیره‌سازی، می‌تواند عملکرد کلی را بهبود بخشد و به دیتابیس قابلیت مدیریت حجم کاری بالاتری را ارائه کند. البته باید توجه کرد که بهینه‌سازی دیتابیس‌ها نکات و ملاحظاتی نیز دارد که افراد باید به آن‌ها مسلط باشند.

مشاغل حوزه پایگاه داده

بازار کار پایگاه داده مشاغل متنوع را دربرمی‌گیرد و فرصت‌های شغلی متعددی را در زمینه مدیریت پایگاه داده و تجزیه‌وتحلیل دیتا ارائه می‌دهد. در صورت رسیدن به تخصص در این زمینه، افراد می‌توانند به‌عنوان SQL Developer، مدیر پایگاه داده (DBA)، توسعه‌دهنده ETL و سایر عناوین شغلی مشغول به کار شوند. اغلب این سِمت‌ها اموری همچون بهینه‌سازی ذخیره و استخراج داده، مدیریت عملیات امن دیتابیس و تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملیاتی را شامل می‌شوند. برخی از این مشاغل حوزه پایگاه داده در ادامه عنوان شده‌اند:

• SQL Developer یا برنامه‌نویس SQL
• SQL Database Administrator (کارشناس پایگاه داده SQL)
• SSIS / SSRS Developer
• برنامه نویس ETL
• کارشناس دیتابیس (Database Adiministration)
• برنامه‌نویس هوش تجاری (BI Developer)
• برنامه‌نویس MS SQL Server
• برنامه‌نویس انبار داده (Data Warehouse Developer)
• دانشمند داده (Data Scientist)
• تحلیل‌گر داده (Data Analyst)
• مهندس داده (بیگ دیتا)
  

راهنمای انتخاب پایگاه داده مناسب شما

انتخاب پایگاه داده مناسب برای پروژه یا سازمان، مستلزم درک دقیق نیازمندی‌های خاص مورد انتظار اپلیکیشن است. دیتابیس مناسب علاوه‌بر پشتیبانی مطلوب از ساختار داده شما، باعث بهبود عملکرد، مقیاس‌پذیری و نگهداری آن نیز می‌شود. در این بخش، به مواردی اشاره می‌شود که آگاهی از آن‌ها در انتخاب دیتابیس مفید واقع می‌شوند:

• تحلیل نیازمندی‌های مربوط به داده‌ها (ساختار، حجم و پیچیدگی داده‌ها) و کوئری‌ها
• بررسی مقیاس‌پذیری و کارایی مورد انتظار
• توجه به الگوهای دسترسی و ویرایش داده‌ها
• تحلیل هزینه‌های مربوط به اجرا و نگهداری زیرساخت دیتابیس

جمع بندی: پایگاه داده چیست و چرا اهمیت دارد؟

پایگاه های داده برای مدیریت حجم عظیمی از اطلاعات، یک ضرورت به حساب می‌آیند و به کسب و کارها این امکان را می‌دهند تا به‌سرعت و به‌صورت ایمن به اطلاعات دسترسی داشته و آن‌ها را آپدیت و تحلیل کنند. در این مقاله به بررسی چیستی پایگاه داده و انواع آن پرداختیم. اگر سؤالی در زمینه دیتابیس‌ها دارید، آن را کامنت نمایید تا شما را راهنمایی کنیم.