در دنیای امروز، داده نه‌تنها به عنوان یک دارایی بلکه به‌مثابه ستون فقرات بسیاری از سامانه‌های نرم‌افزاری شناخته میشود. پایگاه‌های داده بستر مدیریت و پردازش این داده‌ها را فراهم میسازند. شناخت دقیق معماری و ویژگی‌های انواع دیتابیس‌ها، برای طراحی زیرساخت‌های پایدار، مقیاس‌پذیر و کارآمد حیاتی است


پایگاه داده چیست؟
پایگاه داده (Database) یک ساختار منطقی و گاهی فیزیکی برای ذخیره‌سازی، بازیابی و مدیریت داده‌ها است که اغلب با استفاده از یک سامانه مدیریت پایگاه داده (DBMS) اداره میشود. هدف آن ایجاد یک لایه واسط برای تعامل مؤثر با داده‌ها، مستقل از جزئیات ذخیره‌سازی پایین‌سطح است.

- دسته‌بندی انواع پایگاه داده :

پایگاه داده رابطه‌ای (Relational Database)
معماری: مدل جدول‌محور با کلیدهای اصلی و خارجی (Primary & Foreign Keys)
ویژگی‌ها: پشتیبانی از ACID، نرمال‌سازی داده، یکپارچگی مرجع
نمونه‌ها: PostgreSQL، Oracle، SQL Server، MySQL
زبان کوئری: SQL (Structured Query Language)
مناسب برای: سیستم‌های دارای روابط پیچیده و نیازمند انسجام قوی داده‌ها مانند بانکداری، ERP

پایگاه داده غیررابطه‌ای (NoSQL) :

‏Document-based (مانند MongoDB): داده‌ها به صورت JSON یا BSON ذخیره می‌شوند
-‏Key-Value (مانند Redis): هر مقدار به یک کلید منحصربه‌فرد مرتبط است.
-‏Wide-column (مانند Cassandra): مشابه جداول رابطه‌ای اما با انعطاف در ساختار ستون‌ها.
-‏Graph-based (مانند Neo4j): مناسب مدل‌سازی موجودیت‌ها و ارتباطات بین آن‌ها با گره و یال.
-ویژگی‌ها: طراحی schema-less، مقیاس‌پذیری افقی، eventual consistency
مناسب برای: داده‌های بزرگ، غیرساخت‌یافته، تحلیل بلادرنگ، شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های IoT

پایگاه داده توزیع‌شده (Distributed Database) :

ویژگی‌ها : پارتیشن‌بندی داده (Sharding)، تکرار داده (Replication)، تحمل خطا
نمونه‌ها : CockroachDB، Cassandra، Google Spanner
کاربرد : سیستم‌های با قابلیت دسترسی بالا، geo-redundancy، پردازش توزیع‌شده

پایگاه داده درون‌حافظه‌ای (In-Memory) :

ویژگی کلیدی: ذخیره‌سازی داده در RAM برای کاهش زمان پاسخ به زیر میلی‌ثانیه
کاربرد: caching، سیستم‌های مالی بلادرنگ، پردازش رویدادهای سریع (Event Streaming)
نمونه‌ها :
‏Redis، MemSQL

مقایسه معماری SQL و NoSQL
SQL یا پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای مبتنی بر مدل جدول‌محور و زبان استاندارد SQL هستند، از انسجام کامل داده (ACID) پشتیبانی میکنند و معمولاً به‌صورت عمودی مقیاس‌پذیرند؛ در حالی که NoSQL پایگاه‌داده‌ای غیررابطه‌ای با مدل‌های متنوع مانند Document، Key-Value، Graph و Column است، مقیاس‌پذیری افقی دارد، از ساختار schema-less استفاده میکند و بیشتر بر پایه انسجام نهایی (BASE) طراحی شده‌اند؛ انتخاب بین آن‌ها به نوع داده، نیاز به انسجام، و مقیاس پروژه بستگی دارد.

مفاهیم کلیدی در طراحی دیتابیس :

‏ACID vs BASE
‏ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability): برای تراکنش‌های بحرانی، تضمین انسجام کامل.
‏BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent): طراحی برای مقیاس‌پذیری و تحمل خطا، با پذیرش تأخیر در انسجام داده.

‏CAP Theorem
هیچ پایگاه داده‌ای نمی‌تواند به‌صورت همزمان Consistency، Availability و Partition Tolerance را به‌طور کامل تضمین کند. باید بین آن‌ها trade-off انتخاب شود:

‏ CP: مثل MongoDB (Consistency + Partition Tolerance)
‏AP: مثل Cassandra (Availability + Partition Tolerance)
‏CA: فقط در سیستم‌های متمرکز ممکن است

کاربردهای صنعتی پایگاه داده‌ها :

در بانکداری از SQL و دیتابیس‌های درون‌حافظه‌ای برای پردازش سریع تراکنش‌ها و گزارش‌گیری استفاده میشود؛ در فروشگاه‌های آنلاین ترکیبی از SQL و NoSQL برای مدیریت موجودی، سفارشات و اطلاعات کاربران به کار میرود؛ شبکه‌های اجتماعی با دیتابیس‌های گراف و سندی برای ذخیره‌سازی روابط کاربران و محتوای تولیدی کار می‌کنند؛ سیستم‌های پزشکی اغلب به SQL برای امنیت و یکپارچگی سوابق سلامت بیماران متکی هستند؛ و در حوزه داده‌کاوی و هوش مصنوعی، از دیتابیس‌های ستونی و مخازن داده (Data Lakes) برای ذخیره، پردازش و آموزش مدل‌های تحلیلی بهره گرفته میشود.

لپ کلام  :
در عصر داده‌محور، انتخاب پایگاه داده مناسب وابسته به فاکتورهایی چون نوع داده، نیاز به انسجام، سرعت پاسخ‌گویی، مقیاس‌پذیری و پیچیدگی روابط است. پایگاه داده‌های رابطه‌ای هنوز در بسیاری از سیستم‌های مالی و سنتی انتخاب اول هستند، اما NoSQL با انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالا، برای چالش‌های داده‌های بزرگ و سیستم‌های غیرمتمرکز ایده‌آل است.

#data
#database
#byteforge
@byteforge_chan 🛸

در اغلب پروژه‌های مبتنی بر PostgreSQL، ضعف اصلی نه در خود دیتابیس، بلکه در بکاپ‌گیری نامنظم، دستی و بدون مانیتورینگ دیده میشه.

یک خطای انسانی، یک اسکریپت ناقص یا یک اختلال دیسک برای نابودی داده کافیه

اینجا Postgresus به‌عنوان یک راهکار بکاپ خودکار و self-hosted وارد میشه
Postgresus داخل زیرساخت پروژه اجرا خواهد شد و بدون وابستگی به SaaS، وظیفه زمان‌بندی، اجرا، نگهداری و گزارش بکاپ را برعهده خواهد گرفت.

قابلیت‌های فنی مهم:

اجرای بکاپ بر پایه pg_dump با امکان تعریف چندین Job مستقل
زمان‌بندی دقیق از سطح دقیقه تا هفتگی
تعریف چند مقصد ذخیره‌سازی به‌صورت هم‌زمان

شامل:

local filesystem
‏S3-compatible storage
مسیرهای network storage
نگهداری نسخه‌های قدیمی بر اساس سیاست Retention
داشبورد تحت وب برای مشاهده وضعیت Jobها
ارسال نوتیفیکیشن پس از هر Job موفق یا ناموفق
امکان تعریف چند PostgreSQL instance داخل یک پنل واحد

در سناریوی عملیاتی، معماری به این شکل پیاده‌سازی خواهد شد:
یک Container مرکزی Postgresus
اتصال امن به دیتابیس‌های Production یا Staging
ذخیره بکاپ روی Volume مجزا یا Object Storage
مانیتورینگ خروجی Jobها از طریق اعلان
راه‌اندازی پایه بر اساس Docker انجام خواهد شد و نیاز به نصب مستقیم ابزار روی هاست دیتابیس وجود نخواهد داشت.
این موضوع ریسک دسترسی مستقیم به سرور اصلی دیتابیس را نیز کاهش خواهد داد.

مزیت جدی نسبت به سرویس‌های ابری:

داده از زیرساخت پروژه خارج نخواهد شد
وابستگی به سرویس ثالث ایجاد نخواهد شد
هزینه اشتراک ماهانه صفر باقی خواهد ماند
امکان کنترل کامل سطح دسترسی و امنیت وجود خواهد داشت
سورس پروژه روی GitHub به‌صورت عمومی منتشر شده:
https://github.com/RostislavDugin/postgresus

نکته فنی واقع‌بینانه :
برای دیتابیس‌های بسیار سنگین با نیاز به WAL Archiving، Point-in-Time Recovery و بکاپ تفاضلی، ابزارهایی مانند pgBackRest انتخاب منطقی‌تری خواهند بود.
اما در اغلب پروژه‌های واقعی، Postgresus پوشش کامل نیاز بکاپ اتومات را فراهم خواهد کرد.

#DevOps
#database
#tools
#postgres
#byteforge
@byteforge_chan 🛸