دليل قواعد بيانات NoSQL: أنواع قواعد بيانات NoSQL ومثال

⚡ ملخص ذكي

NoSQL هو نظام إدارة قواعد بيانات غير علائقية لا يتطلب مخططًا ثابتًا، ويتجنب عمليات الربط، ويتميز بسهولة التوسع. يشرح هذا المورد ماهية NoSQL، وسبب وجوده، وتاريخه، وخصائصه، وأنواع قواعد البيانات الأربعة، ونظرية CAP، والاتساق النهائي، ومزاياه وعيوبه.

📦 فريف: مخزن بيانات غير علائقي، بدون مخطط، مصمم لمجموعات البيانات الضخمة والموزعة.
📈 لماذا: إن التوسع الأفقي عبر العديد من المضيفين يعالج البيانات الضخمة بشكل أسرع من التوسع الرأسي.
🗂️ أربعة أنواع: المفتاح-القيمة، والموجه نحو الأعمدة، والمستند إلى الرسوم البيانية، والموجه نحو المستندات.
🇧🇷 نظرية CAP: لا يمكن للمخزن الموزع أن يضمن سوى اثنين من الاتساق والتوافر وتحمل التقسيم.
🔁 BASE: متوفر بشكل أساسي، حالة مرنة، اتساق نهائي عبر النسخ المتماثلة.

اقرأ المزيد

ما هو NoSQL؟

قاعدة بيانات NoSQL نظام إدارة البيانات غير العلائقية (NoSQL) لا يتطلب مخططًا ثابتًا. فهو يتجنب عمليات الربط، ويتميز بسهولة التوسع. يُستخدم NoSQL بشكل أساسي لتخزين البيانات الموزعة ذات الاحتياجات التخزينية الضخمة. ويُستخدم في تطبيقات البيانات الضخمة وتطبيقات الويب التي تعمل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تستخدمه شركات مثل تويتر وفيسبوك. Google جمع تيرابايتات من بيانات المستخدمين كل يوم.

قاعدة بيانات NoSQL يرمز مصطلح NoSQL إلى "ليس فقط SQL" أو "ليس SQL". مع أن مصطلح "NoREL" كان أدق، إلا أن NoSQL هو الأكثر شيوعًا. وقد طرح كارل ستروزي مفهوم NoSQL في عام 1998.

تستخدم أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية التقليدية لغة SQL لتخزين البيانات واسترجاعها لاستخلاص المزيد من المعلومات. في المقابل، يشمل نظام قواعد بيانات NoSQL مجموعة واسعة من تقنيات قواعد البيانات التي يمكنها تخزين البيانات المهيكلة، وشبه المهيكلة، وغير المهيكلة، ومتعددة الأشكال. دعونا نتعرف على NoSQL من خلال رسم توضيحي في هذا الدرس التعليمي حول قواعد بيانات NoSQL.

لماذا NoSQL؟

أصبح مفهوم قواعد بيانات NoSQL شائعًا لدى عمالقة الإنترنت مثل Google، فيس بوك، Amazonوما إلى ذلك الذين يتعاملون مع كميات هائلة من البيانات. يصبح وقت استجابة النظام بطيئًا عند استخدام RDBMS لكميات هائلة من البيانات.

لحل هذه المشكلة، يمكننا "توسيع نطاق" أنظمتنا من خلال ترقية أجهزتنا الحالية. هذه العملية مكلفة.

يتمثل الحل البديل لهذه المشكلة في توزيع حمل قاعدة البيانات على عدة خوادم كلما زاد الحمل. تُعرف هذه الطريقة باسم "التوسع الأفقي".

قاعدة بيانات NoSQL غير علائقية، لذا فهي قابلة للتوسع بشكل أفضل من قواعد البيانات العلائقية، لأنها مصممة مع وضع تطبيقات الويب في الاعتبار.

تاريخ موجز لقواعد بيانات NoSQL

1998 - كارلو ستروزي يستخدم مصطلح NoSQL لوصف قاعدة البيانات العلائقية خفيفة الوزن ومفتوحة المصدر.
2000 - قاعدة بيانات الرسوم البيانية Neoتم إطلاق 4j.
2004 - Google تم إطلاق BigTable.
2005 - CouchDB يتم تشغيل.
2007 – ورقة بحثية حول Amazon تم إصدار دينامو.
2008 – فيسبوك يفتح المصادر Cassandra مشروع.
2009 - تم إعادة تقديم مصطلح NoSQL.

مميزات NoSQL

غير علائقية

قواعد بيانات NoSQL لا تتبع أبدًا نموذج علائقي.
لا تقم أبدًا بتوفير جداول تحتوي على سجلات ذات أعمدة ثابتة ومسطحة.
العمل مع التجمعات المستقلة أو الكتل الثنائية الكبيرة (BLOBs).
لا يتطلب خريطة كائنية علائقيةping وتطبيع البيانات.
لا توجد ميزات معقدة مثل لغات الاستعلام، أو مخططات الاستعلام، أو عمليات الربط المرجعية، أو ACID.

خالية من المخطط

قواعد بيانات NoSQL إما أنها خالية من المخططات أو أنها تحتوي على مخططات مرنة.
لا يتطلب الأمر أي نوع من تعريف مخطط البيانات.
تقديم هياكل بيانات غير متجانسة في نفس المجال.

واجهة برمجة تطبيقات بسيطة

يوفر واجهات سهلة الاستخدام لتخزين البيانات والاستعلام عنها.
تتيح واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أساليب معالجة البيانات واختيارها على مستوى منخفض.
بروتوكولات نصية تُستخدم في الغالب مع HTTP REST مع JSON.
لا تستخدم في الغالب لغة استعلام NoSQL قائمة على المعايير.
قواعد بيانات متصلة بالإنترنت تعمل كخدمات متاحة عبر الإنترنت.

وزعت

يمكن تشغيل قواعد بيانات NoSQL متعددة بطريقة موزعة.
يوفر إمكانية التوسع التلقائي والتعافي من الأعطال.
في كثير من الأحيان، يمكن التضحية بمفهوم ACID من أجل قابلية التوسع والإنتاجية.
لا يوجد في الغالب نسخ متزامن بين العقد الموزعة؛ نسخ غير متزامن متعدد المصادر، من نظير إلى نظير، نسخ HDFS.
يهدف هذا فقط إلى تحقيق الاتساق النهائي.
بنية لا تشاركية. وهذا يتيح تنسيقًا أقل وتوزيعًا أكبر.

أنواع قواعد بيانات NoSQL

قواعد بيانات NoSQL تُصنّف قواعد البيانات بشكل أساسي إلى أربعة أنواع: قواعد بيانات أزواج المفاتيح والقيم، وقواعد البيانات العمودية، وقواعد البيانات البيانية، وقواعد البيانات المستندية. لكل نوع منها خصائصه وقيوده الخاصة. لا يوجد نوع من قواعد البيانات المذكورة أعلاه يُغني عن غيره في حل جميع المشاكل. لذا، ينبغي على المستخدمين اختيار قاعدة البيانات بناءً على احتياجات منتجاتهم.

أنواع قواعد بيانات NoSQL:

على أساس زوج القيمة الرئيسية
الرسم البياني الموجه نحو العمود
الرسوم البيانية على أساس
موجه المستند

زوج القيمة الرئيسية على أساس

تُخزَّن البيانات على شكل أزواج مفتاح/قيمة. صُمِّمت هذه الطريقة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات والأحمال الثقيلة. تخزن قواعد بيانات تخزين أزواج المفتاح/القيمة البيانات على شكل جدول تجزئة، حيث يكون كل مفتاح فريدًا، ويمكن أن تكون القيمة JSON أو BLOB (كائنات ثنائية كبيرة) أو سلسلة نصية، وما إلى ذلك.

على سبيل المثال، قد يحتوي زوج المفتاح والقيمة على مفتاح مثل "موقع ويب" مرتبط بقيمة مثل "Guru99 ".

يُعد هذا أحد أبسط أمثلة قواعد بيانات NoSQL. يُستخدم هذا النوع من قواعد بيانات NoSQL كمجموعات، وقواميس، ومصفوفات ترابطية، وما إلى ذلك. تُساعد مخازن المفتاح والقيمة المطورين على تخزين البيانات غير المُهيكلة. وهي الأنسب للمتاجر الإلكترونية.ping محتويات السلة.

Redis و Dynamo و Riak هي بعض الأمثلة على قواعد بيانات NoSQL التي تعتمد على تخزين القيم المفتاحية. جميعها مبنية على Amazonورقة دينامو.

على أساس العمود

تعتمد قواعد البيانات الموجهة نحو الأعمدة على الأعمدة، وهي مبنية على ورقة بحثية بعنوان BigTable من تأليف Googleيتم التعامل مع كل عمود على حدة. يتم تخزين قيم قواعد البيانات ذات العمود الواحد بشكل متجاور.

توفر هذه الأدوات أداءً عالياً في استعلامات التجميع مثل SUM و COUNT. AVGتُستخدم قواعد بيانات NoSQL القائمة على الأعمدة على نطاق واسع لإدارة مستودعات البيانات، مثل MIN وغيرها. ذكاء الأعمال، ونظام إدارة علاقات العملاء (CRM)، وفهارس بطاقات المكتبة.

هبيس, Cassandraو Hypertable هما مثالان على استعلامات NoSQL لقواعد البيانات القائمة على الأعمدة.

المنحى المستند

تخزن قاعدة بيانات NoSQL الموجهة نحو المستندات البيانات وتسترجعها على شكل أزواج مفتاح-قيمة، ولكن يتم تخزين جزء القيمة كمستند. يُخزن المستند بتنسيق JSON أو XML. تفهم قاعدة البيانات القيمة ويمكن الاستعلام عنها.

في هذا الرسم التخطيطي على اليسار، نرى صفوفًا وأعمدة، وعلى اليمين قاعدة بيانات مستندات ذات بنية مشابهة لـ JSON. في قواعد البيانات العلائقية، يجب تحديد الأعمدة، وهكذا. أما في قواعد بيانات المستندات، فيُستخدم مخزن بيانات يشبه كائن JSON، ولا يتطلب تعريفًا، مما يمنحها مرونة عالية.

يُستخدم هذا النوع من المستندات في الغالب لأنظمة إدارة المحتوى، ومنصات التدوين، والتحليلات الآنية، وتطبيقات التجارة الإلكترونية. ولا يُنصح باستخدامه للمعاملات المعقدة التي تتطلب عمليات أو استعلامات متعددة على هياكل تجميعية متنوعة.

Amazon SimpleDB ، CouchDB, MongoDBتُعدّ برامج Riak و Lotus Notes من البرامج الشائعة الموجهة نحو المستندات. أنظمة إدارة قواعد البيانات.

على أساس الرسم البياني

تخزن قاعدة البيانات من نوع الرسم البياني الكيانات والعلاقات بينها. يُخزن الكيان كعقدة، والعلاقات كحواف. تربط الحافة بين العقد. لكل عقدة وحافة مُعرّف فريد.

بالمقارنة مع قواعد البيانات العلائقية حيث تكون الجداول مترابطة بشكل غير محكم، فإن قواعد بيانات الرسوم البيانية متعددة العلاقات بطبيعتها. تتميز هذه القواعد بسرعة استعراض العلاقات، لأنها مُسجلة مسبقًا في قاعدة البيانات، ولا حاجة لحسابها. تُستخدم قواعد بيانات الرسوم البيانية في الغالب لشبكات التواصل الاجتماعي، والخدمات اللوجستية، والبيانات المكانية.

Neo4J، الرسم البياني اللانهائي, OrientDBو FlockDB هي بعض قواعد البيانات الشائعة القائمة على الرسوم البيانية.

أدوات آلية الاستعلام لـ NoSQL

إن آلية استرجاع البيانات الأكثر شيوعًا هي استرجاع قيمة تعتمد على مفتاحها/معرفها باستخدام مورد GET، وذلك باستخدام REST.

تتيح قواعد بيانات تخزين المستندات إمكانية إجراء استعلامات أكثر تعقيدًا، لأنها تفهم القيمة في زوج المفتاح والقيمة. على سبيل المثال، CouchDB يسمح بتحديد طرق العرض باستخدام MapReduce.

ما هي نظرية CAP؟

تُعرف نظرية CAP أيضاً بنظرية بروير. وتنص على أنه من المستحيل أن يقدم مخزن البيانات الموزع أكثر من ضمانين من أصل ثلاثة:

اتساق
التوفر
التسامح التقسيم

الاتساق: يجب أن تظل البيانات متسقة حتى بعد تنفيذ عملية ما. وهذا يعني أنه بمجرد كتابة البيانات، يجب أن يحتوي أي طلب قراءة مستقبلي على تلك البيانات. على سبيل المثال، بعد تحديث حالة الطلب، يجب أن يتمكن جميع العملاء من رؤية نفس البيانات.

المخزون: يجب أن تكون قاعدة البيانات متاحة دائمًا وسريعة الاستجابة. لا ينبغي أن يكون هناك أي توقف.

التسامح التقسيم: يعني تسامح القسم أن النظام يجب أن يستمر في العمل حتى لو كان الاتصال بين الخوادم غير مستقر. على سبيل المثال، يمكن تقسيم الخوادم إلى مجموعات متعددة والتي قد لا تتواصل مع بعضها البعض. هنا، إذا كان جزء من قاعدة البيانات غير متاح، فلن تتأثر الأجزاء الأخرى دائمًا.

الاتساق في نهاية المطاف

يشير مصطلح "الاتساق النهائي" إلى وجود نسخ من البيانات على أجهزة متعددة لتحقيق توافر عالٍ وقابلية للتوسع. وبالتالي، يجب نشر التغييرات التي تُجرى على أي عنصر بيانات على جهاز واحد إلى النسخ الأخرى.

قد لا تتم عملية نسخ البيانات بشكل فوري، حيث يتم تحديث بعض النسخ مباشرةً بينما يتم تحديث نسخ أخرى بمرور الوقت. قد تكون هذه النسخ غير متسقة فيما بينها، ولكنها تصبح متسقة بمرور الوقت. ومن هنا جاء مصطلح "الاتساق النهائي".

BASE: Bاساسيا Aمتوفر ، Sفي كثير من الأحيان ، Eالاتساق الظاهري

بشكل أساسي، تعني كلمة "متاح" أن قاعدة البيانات متاحة طوال الوقت وفقًا لنظرية CAP.
تعني الحالة المرنة أنه حتى بدون إدخال بيانات، قد تتغير حالة النظام.
يعني الاتساق النهائي أن النظام سيصبح متسقًا بمرور الوقت.

مزايا NoSQL

يمكن استخدامه كمصدر بيانات أساسي أو تحليلي.
القدرة على التعامل مع البيانات الضخمة.
لا توجد نقطة فشل واحدة.
سهولة التكرار.
لا حاجة لطبقة تخزين مؤقت منفصلة.
يوفر أداءً سريعًا وقابلية للتوسع الأفقي.
يمكنه التعامل مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة بنفس الفعالية.
البرمجة الكائنية التوجه سهلة الاستخدام ومرنة.
لا تحتاج قواعد بيانات NoSQL إلى خادم مخصص عالي الأداء.
دعم لغات ومنصات المطورين الرئيسية.
أسهل في التنفيذ من استخدام نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية.
يمكن أن يكون بمثابة مصدر البيانات الأساسي للتطبيقات عبر الإنترنت.
يتعامل مع البيانات الضخمة التي تدير سرعة البيانات وتنوعها وحجمها وتعقيدها.
يتفوق في عمليات قواعد البيانات الموزعة ومراكز البيانات المتعددة.
يلغي الحاجة إلى طبقة تخزين مؤقت محددة لتخزين البيانات.
يوفر تصميمًا مرنًا للمخطط يمكن تعديله بسهولة دون توقف الخدمة أو انقطاعها.

عيوب NoSQL

لا توجد قواعد توحيد قياسية.
إمكانيات استعلام محدودة.
RDBMS تُعد قواعد البيانات والأدوات ناضجة نسبياً.
إنه لا يوفر أي إمكانيات تقليدية لقاعدة البيانات، مثل الاتساق عند إجراء معاملات متعددة في وقت واحد.
عندما يزداد حجم البيانات، يصبح من الصعب الحفاظ على القيم الفريدة لأن المفاتيح تصبح صعبة.
لا يعمل بشكل جيد مع البيانات العلائقية.
منحنى التعلم صعب بالنسبة للمطورين الجدد.
لا تحظى خيارات المصادر المفتوحة بشعبية كبيرة لدى المؤسسات.

الأسئلة الشائعة

تتعامل قواعد بيانات NoSQL مع البيانات الضخمة والمتنوعة والمتغيرة بسرعة التي تنتجها تقنيات الذكاء الاصطناعي وخطوط معالجة البيانات الضخمة. يُناسب تصميمها المرن وقابليتها للتوسع الأفقي تخزين بيانات التدريب والسجلات والميزات الآنية عبر مجموعات موزعة.

نعم. العديد من قواعد بيانات NoSQL، مثل MongoDB يدعم Elasticsearch الآن حقول المتجهات والبحث عن التشابه. وهذا يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بتخزين التضمينات بجانب المستندات لميزات البحث الدلالي والتوصيات.

قواعد بيانات SQL هي قواعد بيانات علائقية ذات مخطط ثابت وتستخدم الجداول والصفوف والروابط. أما قواعد بيانات NoSQL فهي قواعد بيانات غير علائقية، وتستخدم مخططات مرنة، وتتوسع أفقيًا، وتخزن البيانات على شكل مستندات أو قيم مفتاحية أو أعمدة أو رسوم بيانية.

تجنّب استخدام قواعد بيانات NoSQL عندما تحتاج إلى معاملات ACID قوية، أو عمليات ربط معقدة، أو سلامة بيانات صارمة، كما هو الحال في القطاع المصرفي. في هذه الحالات، تتعامل قواعد البيانات العلائقية المتطورة بشكل أفضل مع اتساق السجلات المتعددة والاستعلامات الموحدة.