در این وبلاگ به بررسی database ها و سوالات رایجی که در مورد آنها به ذهن می رسد می پردازیم. ما موضوعاتی مانند چیستی داده ها، دسته ها و انواع پایگاه های داده، چیستی انبار داده، تاریخچه پایگاه های داده و موارد دیگر را پوشش خواهیم داد. بیایید جلو برویم!
Database چیست؟
پایگاه داده مجموعه ای سازمان یافته از داده است که معمولاً توسط یک سیستم کامپیوتری ذخیره و پردازش می شود. این برای ذخیره، بازیابی و دستکاری مقادیر زیادی از داده های ساختاریافته یا بدون ساختار طراحی شده است. Databases معمولاً در برنامه‌های مختلف مانند کسب‌وکارها، بانک‌ها، مدارس، وب‌سایت‌ها و موارد دیگر که نیاز به سازماندهی و دسترسی سریع به داده‌ها دارند، استفاده می‌شوند.
داده ها در یک پایگاه داده در جداول، فایل ها یا ساختارهای دیگر سازماندهی می شوند که مدیریت و دسترسی به آن را آسان تر می کند.
Database Management System (DBMS) [نرم افزار2 است که به مدیریت و تعامل با پایگاه داده ها کمک می کند. این تضمین می کند که داده ها به طور موثر ذخیره، بازیابی و به روز می شوند. نمونه هایی از DBMS عبارتند از MySQL، Oracle، PostgreSQL و Microsoft SQL Server.
پایگاه‌های داده با اجرای قوانینی مانند روابط بین عناصر داده (مانند استفاده از کلیدهای اصلی و کلیدهای خارجی) تضمین می‌کنند که داده‌ها سازگار، دقیق و قابل دسترسی هستند.
پایگاه داده ها امکان بازیابی کارآمد داده ها را با استفاده از SQL (زبان پرس و جوی ساختاریافته) فراهم می کند که زبانی است که برای پرس و جو و دستکاری پایگاه داده های رابطه ای طراحی شده است.
Data چیست؟
داده به حقایق، ارقام یا اطلاعات خامی اطلاق می‌شود که می‌توانند پردازش، تجزیه و تحلیل یا ذخیره شوند. این می تواند به اشکال مختلفی مانند اعداد، متن، تصاویر یا حتی صداها وجود داشته باشد و اغلب برای توصیف ویژگی ها، ویژگی ها یا اندازه گیری اشیا استفاده می شود. داده‌ها معمولاً نقطه‌ی شروعی برای اطلاعات هستند که پردازش یا تحلیل می‌شوند تا معنا یا بینش‌ها را آشکار کنند.
به عنوان مثال، فهرستی از دمای ثبت شده در طول روز داده است و پس از تجزیه و تحلیل، می تواند اطلاعات مفیدی مانند الگوهای آب و هوای روزانه را ارائه دهد. داده ها می توانند ساختار یافته (سازماندهی شده در جداول یا پایگاه های داده) یا بدون ساختار (مانند متن یا فایل های چند رسانه ای) باشند.
دسته بندی های Database چیست؟
Relational Database: پایگاه داده رابطه ای نوعی پایگاه داده است که داده ها را در جداول دارای ردیف و ستون ذخیره می کند. از زبان پرس و جوی ساختاریافته (SQL) برای مدیریت و بازیابی داده ها بر اساس روابط بین جداول استفاده می کند. مثال: MySQL، PostgreSQL.
NoSQL Databases: یک پایگاه داده NoSQL یک پایگاه داده غیر رابطه ای است که داده ها را به روشی انعطاف پذیر و مقیاس پذیر، اغلب با استفاده از جفت های کلید-مقدار، اسناد یا نمودارها ذخیره می کند. این برای مدیریت حجم زیادی از داده های بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته مانند متن، تصاویر و فیلم ها طراحی شده است. به عنوان مثال می توان به MongoDB و Cassandra اشاره کرد.
Cloud Databases: این پایگاه های داده بر روی پلتفرم های ابری میزبانی می شوند و مقیاس پذیری، انعطاف پذیری و دسترسی از راه دور را ارائه می دهند. به عنوان مثال می توان به Amazon RDS و Google Cloud SQL اشاره کرد.
Distributed Databases: در یک پایگاه داده توزیع شده، داده ها در چندین مکان فیزیکی ذخیره می شوند که امکان تحمل خطا و عملکرد را بهبود می بخشد. مثال: Google Spanner.
کاربردهای Databases چیست؟
پایگاه های داده در زمینه های مختلف برای ذخیره، مدیریت و بازیابی داده ها مانند:
- Banking: برای مدیریت حساب های مشتریان و تراکنش های مالی.
- Retail: برای ردیابی محصولات، فروش و داده های مشتری.
- Healthcare: برای ذخیره اطلاعات بیمار و سوابق پزشکی.
- Education: برای مدیریت داده های دانش آموز، جزئیات دوره و نمرات.
انواع Databases چیست؟
چندین نوع پایگاه داده وجود دارد که هر کدام برای نیازهای خاص طراحی شده اند:
- Relational Database (RDBMS): از جداول دارای ردیف و ستون برای ذخیره داده ها و پشتیبانی از SQL برای پرس و جو استفاده کنید. مثال‌ها: MySQL، PostgreSQL، Oracle.
- NoSQL Databases: طراحی شده برای داده های بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته، انعطاف پذیری در ذخیره سازی داده ها را ارائه می دهد. مثال‌ها: MongoDB، Cassandra، Redis.
- ** پایگاه های داده In-Memory **: برای دسترسی سریع تر، داده ها را عمدتاً در RAM ذخیره کنید. مثال‌ها: Redis، Memcached.
- Graph Databases: داده ها را در ساختارهای گراف با گره ها، لبه ها و خصوصیات ذخیره می کند. مثال‌ها: Neo4j، ArangoDB.
- Object-Oriented Database: داده ها را به شکل اشیا ذخیره می کند، مشابه نحوه نمایش آنها در برنامه نویسی شی گرا. مثال‌ها: ObjectDB، db4o.
- Columnar Databases: داده ها را به جای سطرها در ستون ها سازماندهی می کند و برای عملیات خواندنی بهینه می شود. مثال: آپاچی کاساندرا، HBase.
- Document-Oriented Databases: داده ها را به عنوان اسناد، معمولاً در قالب JSON یا BSON ذخیره می کند. مثال‌ها: MongoDB، CouchDB.
- Time-Series Databases: بهینه شده برای ذخیره و پرس و جو داده های دارای مهر زمانی. مثال: InfluxDB، TimescaleDB.
- Key-Value Databases: داده ها را به صورت جفت کلید-مقدار ذخیره کنید، ایده آل برای جستجوهای سریع. مثال‌ها: Redis، DynamoDB.
- Distributed Database: داده ها در چندین مکان فیزیکی توزیع می شوند تا از در دسترس بودن بالا و تحمل خطا اطمینان حاصل شود. مثال‌ها: Apache Cassandra، Google Spanner.
Data Warehouse چیست؟
data warehouse یک سیستم تخصصی است که برای ذخیره و مدیریت حجم زیادی از داده های تاریخی از منابع متعدد طراحی شده است. این داده‌ها را از پایگاه‌های اطلاعاتی عملیاتی مختلف و منابع خارجی در یک مخزن واحد متمرکز و اغلب به گونه‌ای ساختار یافته است که از پرس و جوهای پیچیده و تجزیه و تحلیل داده‌ها پشتیبانی می‌کند. [انبار داده] 6 برای عملیات خواندنی سنگین مانند گزارش دهی و وظایف هوش تجاری (BI) بهینه شده اند. آنها از تکنیک‌هایی مانند پاکسازی داده‌ها، تبدیل و یکپارچه‌سازی برای اطمینان از داده‌های با کیفیت بالا و ثابت برای تصمیم‌گیری و بینش استراتژیک استفاده می‌کنند. نمونه‌هایی از ابزارهای ذخیره‌سازی داده عبارتند از Amazon Redshift، Snowflake و Google BigQuery.
OLTP Database چیست؟
یک پایگاه داده OLTP (Online Transaction Processing) برای مدیریت داده های معاملاتی بلادرنگ طراحی شده است. از حجم بالایی از تراکنش های کوتاه و مکرر مانند پردازش سفارش، تراکنش های بانکی و به روز رسانی موجودی پشتیبانی می کند. پایگاه‌های اطلاعاتی OLTP سرعت، دقت و یکپارچگی داده‌ها را اولویت‌بندی می‌کند و کارهایی مانند درج، به‌روزرسانی و حذف رکوردها را انجام می‌دهد. آنها معمولاً در سیستم هایی استفاده می شوند که نیاز به ورود و بازیابی اطلاعات در زمان واقعی دارند. نمونه هایی از سیستم های OLTP شامل برنامه های کاربردی بانکی، وب سایت های تجارت الکترونیک و سیستم های رزرو خطوط هوایی است.
database به عنوان service (DBaaS) چیست؟
DBaaS (پایگاه داده به عنوان یک سرویس) یک سرویس مبتنی بر ابر است که راه حل های پایگاه داده مدیریت شده را از طریق اینترنت ارائه می دهد. با DBaaS، کاربران می‌توانند بدون نگرانی در مورد سخت‌افزار، نرم‌افزار یا وظایف مدیریت پایگاه داده، به پایگاه‌های داده دسترسی داشته باشند، آنها را مدیریت و مقیاس‌بندی کنند. انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و اتوماسیون را برای کارهایی مانند پشتیبان گیری، به روز رسانی و امنیت ارائه می دهد. ارائه دهندگان محبوب DBaaS عبارتند از Amazon RDS، Google Cloud SQL و Microsoft Azure SQL Database.
DBMS چیست؟
DBMS (Database Management System) نرم افزاری است که ایجاد، مدیریت و دستکاری پایگاه های داده را تسهیل می کند. این یک راه سیستماتیک برای ذخیره، بازیابی و سازماندهی داده ها، تضمین دسترسی و کنترل کارآمد را فراهم می کند. یک DBMS وظایفی مانند امنیت داده ها، یکپارچگی، پشتیبان گیری و همزمانی را انجام می دهد. این اجازه می دهد تا کاربران و برنامه های کاربردی با استفاده از انواع زبان های برنامه نویسی یا زبان های پرس و جو مانند SQL با پایگاه های داده تعامل داشته باشند. نمونه هایی از DBMS عبارتند از MySQL، Oracle، Microsoft SQL Server و MongoDB.
RDBMS چیست؟
RDBMS (Relational Database Management System) نوعی سیستم مدیریت پایگاه داده است که داده ها را در جداول ساختاریافته با استفاده از سطرها و ستون ها ذخیره می کند. این مدل از مدل رابطه ای پیروی می کند که در آن داده ها در روابط (جدول) سازماندهی می شوند که می توانند با استفاده از کلیدهای اصلی و خارجی به هم مرتبط شوند. RDBMS از SQL (زبان پرس و جوی ساختاریافته) برای پرس و جو و مدیریت داده ها، تضمین یکپارچگی، ثبات و امنیت داده ها پشتیبانی می کند. نمونه های محبوب RDBMS عبارتند از MySQL، PostgreSQL، Oracle و Microsoft SQL Server.
تفاوت بین Database و Data Warehouse چیست؟
یک پایگاه داده برای عملیات و تراکنش های روزانه استفاده می شود در حالی که یک [ انبار داده 6 برای ذخیره و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های تاریخی استفاده می شود. انبارهای داده برای عملیات خواندنی سنگین مانند هوش تجاری و گزارش بهینه شده اند.
انطباق با ACID در پایگاه داده چیست؟
ACID مخفف Atomicity, Consistency, Isolation and Durability است که چهار ویژگی هستند که پردازش قابل اعتماد تراکنش های پایگاه داده را تضمین می کنند. این ویژگی ها کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که پایگاه داده حتی در صورت خرابی یا خرابی دقیق و پایدار باقی می ماند.
تاریخچه مختصر Database
تاریخچه پایگاه‌های اطلاعاتی در دهه 1960 آغاز شد، زمانی که کسب‌وکارها و سازمان‌های دولتی به روش‌های کارآمد برای مدیریت حجم فزاینده داده نیاز داشتند. سیستم‌های مدیریت داده اولیه بر سیستم‌های فایل اساسی متکی بودند که داده‌ها را در فایل‌های مسطح و بدون ساختار ذخیره می‌کردند.
در دهه‌های 1970 و 1980، اولین محصولات تجاری RDBMS مانند IBM’s System R، Oracle و Ingres شروع به ظهور کردند. این سیستم ها ابزارهایی را برای ذخیره، بازیابی و دستکاری حجم وسیعی از داده ها به طور موثر در اختیار کسب و کارها قرار دادند.
دهه 1990 شاهد ظهور پایگاه‌های اطلاعاتی NoSQL بود که در پاسخ به تقاضای فزاینده برای مدیریت انواع داده‌های بدون ساختار مانند اسناد، تصاویر و پست‌های رسانه‌های اجتماعی پدیدار شد. سیستم‌های NoSQL، مانند MongoDB و Cassandra، به گونه‌ای طراحی شده‌اند که مقیاس افقی داشته باشند، و آنها را برای مدیریت مجموعه داده‌های عظیم تولید شده توسط برنامه‌های کاربردی وب و پلتفرم‌های تجارت الکترونیک ایده‌آل می‌سازد. در همان زمان، فناوری‌های ذخیره‌سازی داده، مانند [OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین 5، برای کسب‌وکارها برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ برای تصمیم‌گیری حیاتی شد.
با رشد اینترنت و محاسبات ابری در دهه 2000، تقاضا برای راه حل های ذخیره سازی داده انعطاف پذیر و مقیاس پذیر افزایش یافت. پایگاه های اطلاعاتی مبتنی بر ابر، مانند Amazon RDS، کسب و کارها را قادر می سازد تا داده ها را از راه دور ذخیره و مدیریت کنند، هزینه ها را کاهش داده و دسترسی را افزایش می دهند. بعلاوه، در این دوره شاهد ظهور فناوری‌های کلان داده بود که برای مدیریت پتابایت داده از منابعی مانند حسگرها، رسانه‌های اجتماعی و بازارهای مالی طراحی شده بودند.
در دهه 2010، چشم انداز پایگاه داده با فناوری های تخصصی مانند پایگاه های اطلاعاتی گراف (به عنوان مثال، Neo4j) و **پایگاه های اطلاعاتی در حافظه ** (به عنوان مثال، Redis) به تکامل ادامه داد. ، که برای موارد استفاده خاص مانند تجزیه و تحلیل روابط بین نقاط داده و انجام تجزیه و تحلیل بلادرنگ بهینه شده بودند. امروزه، پایگاه‌های اطلاعاتی تقریباً در هر صنعتی نقش اصلی را ایفا می‌کنند و همه چیز را از سیستم‌های تراکنشی گرفته تا برنامه‌های کاربردی تحلیلی پیشرفته و یادگیری ماشینی را تامین می‌کنند.
سوالات متداول
انواع مختلف پایگاه های داده چیست و آیا می توانید نمونه های واقعی از هر کدام را ارائه دهید؟
- Relational Databases: این پایگاه داده ها داده ها را در جداول دارای ردیف و ستون سازماندهی می کنند که از طریق روابط به هم مرتبط شده اند. آنها به دلیل یکپارچگی داده های خود شناخته شده اند و به طور گسترده برای داده های ساخت یافته استفاده می شوند.
- مثال: MySQL، PostgreSQL، Oracle Database، Microsoft SQL Server
- NoSQL Databases: این پایگاه داده ها بر ساختار جدول سنتی متکی نیستند و انعطاف پذیری بیشتری برای مدیریت داده های بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته ارائه می دهند. آنها اغلب برای مجموعه داده های بزرگ و مقیاس پذیری بالا استفاده می شوند.
- مثال: MongoDB، Cassandra، Redis، Neo4j
- Cloud Databases: این پایگاه داده ها بر روی پلتفرم های ابری میزبانی می شوند و مقیاس پذیری، دسترسی و مقرون به صرفه بودن را ارائه می دهند.
- مثال: Amazon RDS، Google Cloud SQL، Microsoft Azure SQL Database
- Data Warehouses: این پایگاه داده ها حجم زیادی از داده های تاریخی را برای اهداف تجزیه و تحلیل و گزارش ذخیره می کنند. انبارهای داده
- مثال: Snowflake، Amazon Redshift، Google BigQuery
- Graph Databases: این پایگاه داده ها داده ها را به عنوان گره ها و روابط بین آنها نشان می دهد و آنها را برای تجزیه و تحلیل شبکه های پیچیده مناسب می کند.
- مثال: Neo4j، Amazon Neptune، TigerGraph
نتیجه گیری
در این مقاله به طور خلاصه به پایگاه های داده و اصطلاحات مرتبط با آن پرداختیم. ما دسته ها و انواع مختلف پایگاه های داده را پوشش دادیم و سوالات مختلفی را که یک کاربر معمولی ممکن است در مورد پایگاه داده داشته باشد بررسی کردیم. امیدواریم پس از خواندن این مقاله، اطلاعات بیشتری در مورد پایگاه های داده به دست آورید. مراقب باشید و در ارتباط باشید.