‍ اگر #SQLite با فضای ابری ترکیب می‌شد چه می‌شد؟

تصور کنید مثل همیشه می‌خواهید سریع یک ایده را پیاده کنید. مثلاً یک اپ ساده که قیمت گوشی‌ها یا لپ‌تاپ‌ها را از سایت‌هایی مثل دیجی‌کالا، ترب و زومیت جمع می‌کند، تحلیل‌هایی انجام می‌دهد (مثل ارزان‌ترین فروشنده یا نمودار تغییرات قیمت در یک ماه گذشته) و نتایج را در یک رابط وب یا اپلیکیشن موبایل ساده نمایش می‌دهد.

خب طبیعتاً در مراحل اولیه، هیچ‌کس نمی‌خواهد دردسر راه‌اندازی پایگاه داده سنگین مثل PostgreSQL، MongoDB یا مدیریت یک REST API کامل را به جان بخرد. ترجیح می‌دهید همه‌چیز ساده باشد؛ دقیقاً مثل تجربه کار با #SQLite: یک فایل دیتابیس کنار برنامه، بدون نیاز به سرور، بدون کانفیگ پیچیده.

اما یک مشکل هست: اگر بخواهید چند برنامه (مثل یک crawler، یک سرویس API ساده، و یک رابط کاربری React) همزمان از همان دیتابیس استفاده کنند، دیگر فایل لوکال #SQLite کافی نیست. چون این فایل فقط در یک جاست — روی دیسک محلی. پس یا باید سرور راه بیندازید، یا دنبال راهی باشید که این فایل دیتابیس لوکال، روی فضای ابری باشد و همه‌ اپ‌ها انگار از همان فایل مشترک می‌خوانند.

🎯 اینجاست که #SlateDB وارد می‌شود.

📦 دیتابیس #SlateDB: دیتابیس تعبیه‌شده بدون دیسک، نوشته‌شده با Rust . این دیتابیس مثل SQLite ساده و سبک است، اما با یک تفاوت مهم:

📂 به جای نوشتن روی دیسک، همه‌چیز مستقیماً روی فضای ابری مثل Amazon S3 یا سرویس‌های داخلی مثل پارس‌پک، آروان‌کلاد یا ستون ذخیره می‌شود.

💡 یعنی برنامه شما همچنان مثل SQLite ساده و سریع است، ولی انگار همه‌ اپ‌ها به یک دیتابیس مشترک روی ابر وصل‌اند.

🔍 برگردیم به مثال: تحلیل قیمت گوشی‌ها در بازار ایران - با SlateDB:

✅نیازی به پایگاه‌داده مرکزی ندارید.

✅کراولر فقط داده‌ها را در #SlateDB ذخیره می‌کند.

✅همه اپ‌ها همزمان از همان #SlateDB - یعنی همان فضای استوریج، داده‌ها را می‌خوانند.

✅اگر Crawler یا اپ‌ها روی سرورهای مختلف باشند، فقط کافی است دسترسی به S3 مشترک داشته باشند.

✅بدون نیاز به تعریف API پیچیده یا سرور مرکزی.


🚀 چرا SlateDB انتخاب خوبی است؟

✅ سادگی: مثل SQLite، می‌توانید آن را مستقیماً داخل برنامه (embed) کنید.

📦 مقیاس‌پذیری: با تکیه بر #ObjectStorage، نیاز به شارد یا ریپلیکیشن ندارید؛ خود فضا مقیاس‌پذیر است.

🧩 بدون نیاز به سرور: دیگر لازم نیست دیتابیس جداگانه راه‌اندازی و مدیریت کنید.

👥 پشتیبانی از خوانندگان متعدد: چند اپ یا سرویس می‌توانند همزمان بدون مشکل داده‌ها را بخوانند.


💡 معماری بدون دیسک: آینده دیتابیس‌های سبک و ابری

در الگوی #ZeroDiskArchitecture، برنامه‌ها دیگر نیازی به دیسک محلی ندارند و مستقیماً داده‌ها را روی فضاهای ابری مانند S3 می‌نویسند. این رویکرد با حذف پیچیدگی سرورها، راهی ساده، مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه برای ساخت اپ‌های serverless، edge-based، و مخصوصاً crawlerهای توزیع‌شده و IoT ارائه می‌دهد.

🎯 دیتابیس#SlateDB نمونه‌ای عملی از این ترند است — دیتابیسی سبک و بدون سرور که مانند SQLite در برنامه embed می‌شود، اما داده‌ها را روی فضای ابری نگه می‌دارد.

⚠️ محدودیت‌های SlateDB

🖊 تک‌نویسنده: فقط یک نویسنده همزمان مجاز است؛ برای نوشتارهای موازی، باید از صف پیام یا پارتیشن‌بندی استفاده شود.

🐢 تأخیر نوشتن: latency نوشتن به دلیل استفاده از Object Storage بین ۵۰ تا ۱۰۰ میلی‌ثانیه است.

🔒 نبود تراکنش (فعلاً): قابلیت‌هایی مثل snapshot isolation هنوز در حال توسعه هستند.

‍ از استانداردسازی تا ساده‌سازی: آینده‌ی Iceberg در مهندسی داده

🔍تحلیلی بر دو تحول مهم: DuckLake و مقاله جدید MinIO


احتمالاً توی یک سال گذشته، بارها چشم‌تون به مقالات، ابزارها، یا گفتگوهایی افتاده که حول‌وحوش موضوعی به اسم #Iceberg می‌چرخن — یه استاندارد باز و ساخت‌یافته برای ذخیره داده‌ها به‌صورت خام، اما با قابلیت‌هایی شبیه پایگاه داده:

📌امکان اجرای کوئری‌های تحلیلی مستقیم روی فایل‌های Parquet

📌پشتیبانی از schema evolution و تراکنش‌های ACID

📌و جداسازی کامل ذخیره‌سازی از موتور پردازش

🧊 به‌جرات میشه گفت که #Iceberg یکی از ترندهای داغ این روزهای مهندسی داده‌ست — از Google BigQuery گرفته تا AWS S3، از Dremio تا Snowflake و پروژه Polaris، همگی در حال پشتیبانی مستقیم یا بومی از Iceberg هستن.

و البته این موضوع فقط جهانی نیست — همین چند هفته پیش، در یکی از جلسات مشاوره‌ که با یکی از شرکت‌های بزرگ فولادی کشور بود، موضوع جلسه بررسی بهترین راه برای طراحی، راه‌اندازی، و مدیریت یک Lakehouse مبتنی بر Iceberg بود. کاری که تیم فنی این شرکت، نسخه اولیه آنرا راه اندازی کرده بود. 🚀

🔄 اما دو اتفاق باعث شد که احساس کنم : آینده‌ی Iceberg بسیار ساده‌تر و سبک‌تر خواهد بود.

🌟 اولی معرفی DuckLake بود - https://ducklake.select.

در دنیایی که پر بود از سرویس‌های کاتالوگ مختلف (Hive Metastore، Glue، Project Nessie، JDBC Metastore و...)، #DuckLake اومد و گفت:

«همه‌ی اینا رو بذارید کنار! من با یه دیتابیس SQL ساده، همه کارهای مدیریت متادیتا و فایل‌های داده رو انجام می‌دم.»

📦 داده‌ها همون Parquet هستن روی object storage، اما متادیتا داخل یه دیتابیس ساده مثل #DuckDB یا #Postgres ذخیره می‌شن. همه چیز از طریق #SQL مدیریت می‌شه. بدون نیاز به سرویس‌های جانبی، بدون پیچیدگی. دقیقاً شبیه #SQLite برای دیتالیک‌ها.

🔥 و استقبال خوبی هم ازش شده. چون ساده‌تر از Iceberg معمولی راه می‌افته و سربار کمتری داره.

🧠 دومین اتفاق، مقاله‌ای بود که همین چند روز پیش از طرف MinIO منتشر شد.
https://blog.min.io/the-case-for-native-iceberg-catalog-apis-and-unified-governance-in-object-storage

این مقاله به یه نقطه‌ضعف مهم در معماری‌های فعلی دیتالیک اشاره می‌کرد:

«متادیتا و دسترسی به فایل‌های واقعی داده، در دو سیستم جداگانه کنترل می‌شن. همین باعث می‌شه امنیت و حاکمیت داده ناقص باقی بمونه.»

یعنی ممکنه کاربر به جدول Iceberg مجوز نداشته باشه، ولی هنوز بتونه مستقیم فایل‌های #Parquet رو از #S3 یا #MinIO بخونه! 😬

استوریج MinIO پیشنهاد داده که APIهای Iceberg Catalog به‌صورت بومی در خود پلتفرم ذخیره‌سازی تعبیه بشن، طوری که هم متادیتا و هم دسترسی به فایل‌ها، از یک‌جا و با یک مدل امنیتی مدیریت بشن. این یعنی سادگی بیشتر، امنیت بهتر، و مدیریت یکپارچه‌تر.

🔮 پیش‌بینی من؟
ما داریم به سمتی می‌ریم که: Iceberg دیگه یه «ابزار حرفه‌ای مخصوص متخصص‌ها» نیست — بلکه تبدیل می‌شه به یک استاندارد ساده، امن، و در دسترس برای همه تیم‌های داده

🌊 به‌زودی، ساخت یک دریاچه‌داده قدرتمند، به اندازه راه‌اندازی یک دیتابیس ساده خواهد بود. و Iceberg ستون اصلی این تحول باقی می‌مونه.

#ApacheIceberg #DuckLake #MinIO #DataLakehouse #MetadataGovernance #ObjectStorage #OpenTableFormats #SQL #دیتالیک #مهندسی_داده #Parquet #BigData