انواع پایگاه داده‌ و چالش‌های آن موضوعی است که در این مقاله به آن می‌پردازیم. داده‌ها اطلاعات یا بخشی از آن‌ها هستند که توسط کامپیوتر قابل پردازش‌اند. این می‌تواند به شکل متن، اعداد، تصاویر یا سایر اشکال رسانه باشد. داده‌ها اغلب برای حمایت از تصمیم‌گیری، تجزیه و تحلیل و سایر فعالیت‌ها جمع‌آوری و استفاده می‌شوند. این بخش اساسی از عملکرد رایانه‌ها و سایر دستگاه‌های دیجیتال و همچنین بسیاری از سیستم‌های علمی، تجاری و اجتماعی مدرن است.

آنچه در این مقاله می‌خوانید:

• انواع پایگاه داده
• چالش‌های رایج 
• اجزای تشکیل دهنده پایگاه داده چیست؟

انواع پایگاه داده

انواع پایگاه داده وجود دارد. آن‌ها ممکن است بر اساس نوع محتوا مانند: متن، عددی و تصاویر طبقه‌بندی شوند. در محاسبات، پایگاه‌های داده اغلب بر اساس رویکرد سازمانی که استفاده می‌کنند، طبقه بندی می‌شوند.

برخی از پایگاه‌های اصلی سازمانی شامل موارد زیر است:

1. رابطه‌ای: این رویکرد جدولی، داده‌ها را تعریف می‌کند تا بتوان آن‌ها را سازماندهی مجدد کرد و از طرق مختلف به آن‌ها دسترسی داشت. پایگاه داده‌های رابطه‌ای از جداول تشکیل شده‌اند. داده ها در دسته‌های از پیش تعریف شده در آن جداول قرار می‌گیرند. هر جدول دارای ستون‌هایی با حداقل یک دسته داده و ردیف‌هایی است که نمونه داده‌های مشخصی برای دسته‌هایی که در ستون‌ها تعریف شده‌اند، دارند. اطلاعات در یک پایگاه داده رابطه‌ای در مورد یک مشتری خاص در ردیف‌ها، ستون‌ها و جداول سازماندهی می‌شود. این‌ها برای آسان‌تر کردن جست‌وجو با استفاده از پرس‌وجوهای SQL یا NoSQL ایندکس شده‌اند.
2. توزیع شده: این پایگاه داده سوابق یا فایل‌ها را در چندین مکان فیزیکی ذخیره می‌کند. پردازش داده‌ها نیز در بخش‌های مختلف شبکه، پخش و تکرار می‌شود. پایگاه داده‌های توزیع شده می‌توانند همگن باشند، جایی که همه مکان‌های فیزیکی دارای سخت افزار زیرین یکسان هستند و سیستم عامل‌ها و برنامه‌های کاربردی پایگاه داده یکسانی را اجرا می‌کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند ناهمگن باشند. در این موارد، سخت افزار، سیستم عامل و برنامه‌های پایگاه داده می‌توانند در مکان‌های مختلف متفاوت باشند.
3. ابر: این پایگاه داده‌ها در یک ابر عمومی، خصوصی یا ترکیبی برای یک محیط مجازی ساخته شده‌اند. هزینه کاربران بر اساس میزان فضای ذخیره سازی و پهنای باند استفاده می‌شود. آن‌ها همچنین مقیاس پذیری در صورت تقاضا و در دسترس بودن بالا را دریافت می‌کنند. این پایگاه‌های داده می‌توانند با برنامه‌هایی که به عنوان نرم‌افزار به‌عنوان یک سرویس مستقر شده‌اند، کار کنند.
4. NoSQL: پایگاه داده‌های NoSQL هنگام سروکار داشتن با مجموعه‌های بزرگ داده‌های توزیع شده خوب هستند. آن‌ها می‌توانند مسائل مربوط به عملکرد کلان داده را بهتر از پایگاه داده‌های رابطه‌ای حل کنند. آن‌ها همچنین به خوبی تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بدون ساختار بزرگ و داده‌ها را در سرورهای مجازی در ابر انجام می‌دهند. این پایگاه‌ها را می‌توان پایگاه‌های داده غیر رابطه‌ای نیز نامید.
5. شی گرا: این پایگاه داده‌ها، داده‌های ایجاد شده با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی شی‌گرا را نگه‌داری می‌کنند. آن‌ها بر سازماندهی اشیا به جای اعمال و داده‌ها به جای منطق تمرکز می‌کنند. به عنوان مثال، یک رکورد داده تصویری به جای یک مقدار الفبایی، یک شی داده است.
6.  گراف: این پایگاه داده‌ها نوعی پایگاه داده NoSQL هستند. آن‌ها با استفاده از مفاهیم نظریه گراف، روابط را ذخیره، نقشه و پرس‌وجو می‌کنند. پایگاه داده‌های گراف از گره‌ها و لبه‌ها تشکیل شده‌اند. گره‌ها موجودیت‌هایی هستند و گره‌ها را به هم متصل می‌کنند. این پایگاه‌های داده اغلب برای تجزیه و تحلیل اتصالات استفاده می‌شود. پایگاه داده‌های نموداری اغلب برای تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به مشتریان در تعامل با یک تجارت در صفحات وب و رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

آنچه باید درباره SPARQL بدانید

پایگاه داده‌های گراف از SPARQL، یک زبان برنامه نویسی و پروتکل اعلامی، برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند. SPARQL می‌تواند تمام تحلیل‌هایی را که SQL می‌تواند انجام دهد را انجام دهد و همچنین می‌تواند برای تجزیه و تحلیل معنایی یا بررسی روابط استفاده شود. این باعث می‌شود که آن را برای انجام تجزیه و تحلیل بر روی مجموعه داده‌هایی که داده های ساختار یافته و بدون ساختار دارند، مفید باشد. SPARQL به کاربران این امکان را می‌دهد که اطلاعات ذخیره شده در یک پایگاه داده رابطه‌ای و همچنین روابط دوست از یک دوست، رتبه صفحه و کوتاه‌ترین مسیر را تجزیه و تحلیل کنند.

پایگاه داده چیست؟

چالش‌های رایج

پایگاه داده‌های سازمانی بزرگ امروزی، اغلب از پرس‌وجوهای بسیار پیچیده پشتیبانی می‌کنند و انتظار می‌رود پاسخ‌های تقریبا فوری به آن پرس‌وجوها ارائه دهند. در نتیجه، از مدیران پایگاه داده به طور مداوم خواسته می‌شود تا از روش‌های متنوعی برای کمک به بهبود عملکرد استفاده کنند. برخی از چالش‌های رایجی که با آن مواجه هستند عبارتند از:

• جذب افزایش قابل توجه در حجم داده‌ها: انفجار داده‌هایی که از حسگرها، ماشین‌های متصل و ده‌ها منبع دیگر به دست می‌آیند، مدیران پایگاه‌ داده را در تلاش برای مدیریت و سازمان‌دهی کارآمد داده‌های شرکت‌شان نگه می‌دارد.
• تضمین امنیت داده‌ها: این روزها نقض داده‌ها در همه جا اتفاق می‌افتد و هکرها خلاقیت بیشتری پیدا می‌کنند. اطمینان از ایمن بودن داده‌ها و همچنین دسترسی آسان به کاربران از همیشه مهم‌تر است.
• همگام شدن با تقاضا: در محیط تجاری پرشتاب امروزی، شرکت‌ها برای حمایت از تصمیم‌گیری به موقع و استفاده از فرصت‌های جدید نیاز به دسترسی بلادرنگ به داده‌های خود دارند.
• مدیریت و نگه‌داری پایگاه داده و زیرساخت: مدیران پایگاه داده باید دائماً پایگاه داده را برای مشکلات مشاهده کنند و تعمیرات پیشگیرانه را انجام دهند و همچنین ارتقاء نرم‌افزاری را اعمال کنند. با پیچیده‌تر شدن پایگاه‌های اطلاعاتی و افزایش حجم داده‌ها، شرکت‌ها با هزینه استخدام استعدادهای بیشتر برای نظارت و تنظیم پایگاه‌های اطلاعاتی خود مواجه می‌شوند.
• حذف محدودیت های مقیاس پذیری: یک کسب‌وکار برای بقای خود باید رشد کند و مدیریت داده‌های آن نیز باید در کنار آن رشد کند. اما برای مدیران پایگاه داده بسیار دشوار است که پیش‌بینی کنند که شرکت به چه مقدار ظرفیت نیاز دارد، به ویژه با پایگاه‌های داده داخلی.
• اطمینان از مکان داده‌ها، حاکمیت داده ها، یا الزامات تأخیر: برخی از سازمان‌ها موارد استفاده دارند که برای اجرا در محل مناسب‌تر هستند. در این موارد، سیستم های مهندسی شده که برای اجرای پایگاه داده از قبل پیکربندی و از قبل بهینه شده‌اند، ایده آل هستند.

هر مهندس نرم‌افزار، یک توسعه دهنده نرم افزار نیست!

پرداختن به همه این چالش‌ها، می تواند زمان بر باشد و مدیران پایگاه داده را از انجام وظایف استراتژیک تر باز دارد.

تفاوت بین پایگاه داده و صفحه گسترده چیست؟

تفاوت اصلی بین صفحات گسترده و پایگاه داده در نحوه ذخیره اطلاعات است. برنامه‌های صفحه‌گسترده به کاربران اجازه می‌دهند تا داده‌های خود را به شکل جدولی ذخیره کنند و ردیف‌ها و ستون‌ها شبکه‌هایی را برای دستکاری ایجاد کنند.

در مقایسه، پایگاه‌های داده نیز از اطلاعات ذخیره‌شده استفاده می‌کنند، اما آن‌ها را به‌عنوان بخش‌های مجزا مدیریت می‌کنند تا به‌عنوان یک جدول مسطح. آن‌ها انعطاف پذیری بیشتری را هنگام سازماندهی مجموعه داده های بزرگ یا پیچیده ارائه می دهند و به راحتی می توانند روابط، محدودیت ها و محاسبات پیچیده را پشتیبانی کنند.

به طور کلی، صفحه‌گسترده‌ها برای عملیات‌های جزئی‌تر شامل محاسبات عالی هستند، در حالی که پایگاه‌های داده انعطاف‌پذیری ساختاری، پتانسیل ساختمان گسترده‌تر و توانایی ذخیره جداول جست‌وجو را ارائه می‌دهند.

نتیجه‌گیری

در نتیجه، صفحات گسترده گزینه‌ای برای راه‌اندازی مشاغل و شرکت‌هایی هستند که هنوز داده محور نیستند. آن‌ها هنوز در ابتدای سفر هستند و داده‌ها نقش ثانویه‌ای دارند. هنگامی که نقش داده‌ها رشد می‌کند و شروع به تأثیرگذاری بر کل دامنه می‌کند، به این معنی است که زمان آن فراتر از صفحات گسترده فراتر رفته و راه‌اندازی یک پایگاه داده را در نظر بگیرید. این به شما امکان می‌دهد داده‌ها را با گزینه‌های پیشرفته برای جست‌وجو، مرتب سازی و دست‌کاری داده‌ها سازماندهی کنید.

منبع:

techtarget

blaze.today