قواعد البيانات غير العلائقية، التي يشار إليها أيضًا باسم "ليس فقط لغة الاستعلام المهيكلة" أو "غير لغة الاستعلام المهيكلة"، هو نهج لتصميم قواعد البيانات يتيح تخزين البيانات والاستعلام عنها خارج الهياكل التقليدية الموجودة في قواعد البيانات العلائقية.
بينما لا يزال بإمكان قواعد البيانات غير العلائقية تخزين البيانات الموجودة في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS)، فإنها تخزنها بشكل مختلف مقارنةً بأنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية. إن قرار استخدام قاعدة بيانات علائقية مقابل قاعدة بيانات غير علائقية هو قرار سياقي إلى حد كبير، ويختلف باختلاف حالة الاستخدام.
بدلاً من البنية الجدولية النموذجية لقاعدة البيانات العلائقية، تخزن قواعد البيانات غير العلائقية البيانات داخل بنية بيانات واحدة، مثل مستند JSON. ونظرًا لأن تصميم قاعدة البيانات غير العلائقية هذا لا يتطلب مخططًا، فإنه يوفر قابلية توسع سريعة لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة وغير المنظمة عادةً.
تعد قواعد البيانات غير العلائقية أيضًا نوعًا من قواعد البيانات الموزعة، ما يعني أن المعلومات تُنسخ وتُخزن على خوادم مختلفة يمكن أن تكون بعيدة أو محلية. وهذا يضمن توافر البيانات وموثوقيتها. إذا أصبح جزء من البيانات غير متاح، فيمكن أن تستمر بقية قاعدة البيانات في العمل.
تحتاج الشركات اليوم إلى إدارة أحجام كبيرة من البيانات بسرعات عالية مع القدرة على التوسع بسرعة لتشغيل تطبيقات الويب الحديثة في كل مجال تقريبًا. وفي حقبة النمو في مجال السحابة والبيانات الضخمة وتطبيقات الهاتف المحمول والويب، توفر قواعد البيانات غير العلائقية هذه السرعة وقابلية التوسع، ما يجعلها خيارًا شائعًا لأدائها وسهولة استخدامها.
تُذكر عادةً لغة الاستعلام المهيكلة (SQL) بالترابط مع قواعد البيانات غير العلائقية. ولفهم الفرق بين قواعد البيانات غير العلائقية ولغة الاستعلام المهيكلة بشكل أفضل، قد يساعد فهم تاريخ لغة الاستعلام المهيكلة، وهي لغة برمجة تُستخدم لاسترجاع معلومات محددة من قاعدة بيانات.
قبل قواعد البيانات العلائقية، كانت الشركات تستخدم نظام قاعدة بيانات هرمي مع بنية شبيهة بالشجرة لجداول البيانات. مكنت أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) المبكرة هذه المستخدمين من تنظيم كميات كبيرة من البيانات. ومع ذلك، فقد كانت معقدة، وغالبًا ما كانت مملوكة لتطبيق معين، ومحدودة في الطرق التي يمكن أن تكشف بها البيانات. أدت هذه القيود في النهاية إلى تطوير أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية التي رتبت البيانات في جداول. وقد وفرت لغة الاستعلام المهيكلة واجهة للتفاعل مع البيانات العلائقية، ما سمح للمحللين بربط الجداول عن طريق الدمج في الحقول المشتركة.
ومع مرور الوقت، أصبحت متطلبات الاستخدام الأسرع والأكثر تباينًا لمجموعات البيانات الكبيرة أكثر أهمية للتقنية الناشئة، مثل تطبيقات التجارة الإلكترونية. احتاج المبرمجون إلى شيء أكثر مرونة من قواعد بيانات لغة الاستعلام المهيكلة (أي قواعد البيانات العلائقية). وأصبحت قواعد البيانات غير العلائقية هذا البديل.
بينما قدمت قواعد البيانات غير العلائقية بديلاً للغة الاستعلام المهيكلة، فإن هذا التقدم لم يحل بأي حال من الأحوال محل قواعد بيانات لغة الاستعلام المهيكلة. على سبيل المثال، لنفترض أنك تدير طلبات البيع بالتجزئة في إحدى الشركات. في النموذج العلائقي، ستدير الجداول الفردية بيانات العملاء وبيانات الطلبات وبيانات المنتجات بشكل منفصل، وسترتبط معًا من خلال مفتاح فريد ومشترك، مثل معرّف العميل أو معرّف الطلب. وفي حين أن هذا أمر ممتاز لتخزين البيانات واسترجاعها بسرعة، فإنه يتطلب ذاكرة كبيرة. عندما ترغب في إضافة المزيد من الذاكرة، يمكن لقواعد بيانات لغة الاستعلام المهيكلة أن تتوسع رأسيًا فقط، وليس أفقيًا، ما يعني أن قدرتك على إضافة المزيد من الذاكرة محدودة بالأجهزة التي لديك. والنتيجة هي أن التوسع الرأسي يحد في النهاية من تخزين بيانات شركتك واسترجاعها.
وبالمقارنة، فإن قواعد البيانات غير العلائقية ليست علائقية، ما يلغي الحاجة إلى ربط الجداول. كما أن قدراتها المتمثلة في التجزئة المدمجة والتوافر العالي تسهل التوسع الأفقي. إذا لم يكن خادم قاعدة بيانات واحد كافيًا لتخزين كل بياناتك أو التعامل مع كل الاستعلامات، فيمكن تقسيم حمل التشغيل على خادمين أو أكثر، ما يسمح للشركات بتوسيع نطاق بياناتها أفقيًا.
في حين أن كل نوع من قواعد البيانات له مزاياه الخاصة، تستخدم الشركات عادةً كلاً من قواعد البيانات غير العلائقية وقواعد البيانات العلائقية في تطبيق واحد. يمكن لموفري خدمات السحابة اليوم دعم قواعد بيانات لغة الاستعلام المهيكلة أو قواعد البيانات غير العلائقية. تعتمد قاعدة البيانات التي تختارها على أهدافك..
للتعمق أكثر في الاختلافات بين الخيارين، راجع "مقارنة بين قواعد بيانات لغة الاستعلام المهيكلة وقواعد البيانات غير العلائقية: ما الفرق بينهما؟"
توفر قواعد البيانات غير العلائقية خيارات أخرى لتنظيم البيانات بطرق عديدة. من خلال تقديم هياكل بيانات متنوعة، يمكن تطبيق قواعد البيانات غير العلائقية على تحليلات البيانات، وإدارة البيانات الضخمة، والشبكات الاجتماعية، وتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة.
تدير قاعدة البيانات غير العلائقية المعلومات باستخدام أي من نماذج البيانات الأساسية هذه:
يُعد هذا عادةً أبسط أشكال قواعد البيانات غير العلائقية. يُنظم نموذج البيانات عديم المخطط هذا في قاموس من أزواج المفاتيح والقيمة، حيث يكون لكل عنصر مفتاح وقيمة. يشبه المفتاح عنصرًا موجودًا في قاعدة بيانات لغة الاستعلام المهيكلة، مثل معرّف عربة التسوق، بينما القيمة عبارة عن مصفوفة من البيانات، مثل كل عنصر فردي في عربة التسوق الخاصة بالمستخدم. ويُستخدم عادةً للتخزين المؤقت وتخزين معلومات جلسة المستخدم، مثل عربات التسوق. ومع ذلك، فهو ليس مثاليًا عندما تحتاج إلى سحب سجلات متعددة في كل مرة. Redis وMemcached هما مثالان لقواعد بيانات مفتوحة المصدر تعتمد على المفتاح-القيمة.
كما يوحي الاسم، تحزن قواعد بيانات المستندات البيانات كمستندات. يمكن أن يكون مفيدًا في إدارة البيانات شبه المنظمة، وعادةً ما تُخزن البيانات بتنسيقات JSON أو XML أو BSON. يحافظ هذا على وجود البيانات معًا عند استخدامها في التطبيقات، ما يقلل من كمية الترجمة اللازمة لاستخدام البيانات. ويكتسب المطورون أيضًا مزيدًا من المرونة نظرًا لأن مخططات البيانات لا تحتاج إلى التطابق عبر المستندات (مثل الاسم مقابل الاسم الأول). ومع ذلك، قد يمثل ذلك مشكلة في المعاملات المعقدة، ما يؤدي إلى تلف البيانات. تتضمن حالات الاستخدام الشائعة لقواعد بيانات المستندات أنظمة إدارة المحتوى وملفات تعريف المستخدمين. مثال على قاعدة البيانات الموجهة للمستندات هو MongoDB، وهو عنصر مكون قاعدة البيانات في مكدس MEAN.
هل تريد معرفة المزيد عن MongoBD؟ راجع البرنامج التعليمي لشركة IBM حول بدء استخدام IBM Cloud Databases لـ MongoDB.
تخزن قواعد البيانات هذه المعلومات في أعمدة، ما يتيح للمستخدمين الوصول إلى الأعمدة المحددة التي يحتاجونها فقط من دون تخصيص ذاكرة إضافية على بيانات غير ذات صلة. وتحاول قاعدة البيانات هذه حل أوجه القصور في مخازن المفتاح-القيمة ومخازن المستندات، ولكن نظرًا لأنه يمكن أن يكون نظامًا أكثر تعقيدًا في إدارته، فلا يوصى باستخدامه للفرق والمشاريع الجديدة. يعد Apache HBase وApache Cassandra مثالين على قواعد البيانات مفتوحة المصدر واسعة الأعمدة. بُني Apache HBase فوق نظام Hadoop Distributed Files الذي يوفر طريقة لتخزين مجموعات البيانات المتفرقة التي تُستخدم عادةً في العديد من تطبيقات البيانات الضخمة. من ناحية أخرى، صُمم Apache Cassandra لإدارة كميات كبيرة من البيانات عبر خوادم متعددة وتجميعات تمتد عبر مراكز بيانات متعددة. واستُخدم لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، مثل مواقع الشبكات الاجتماعية وتحليلات البيانات في الوقت الحقيقي.
يضم هذا النوع من قواعد البيانات عادةً بيانات من رسم بياني معرفي. تُخزن عناصر البيانات كعقد وحواف وخصائص. تمثل العقدة الكيانات مثل الأشخاص، أو الأماكن، أو الأشياء تصف الحافة العلاقة بين العقد على سبيل المثال، قد تمثل العقدة عميلًا مثل IBM وعقدة أخرى وكالةً مثل Ogilvy، في حين تصف الحافة العلاقة بينهما بأنها علاقة عملاء.
تُستخدم قواعد بيانات الرسم البياني لتخزين شبكة من الاتصالات بين العناصر داخل الرسم البياني وإدارتها. Neo4j، وهي خدمة قاعدة بيانات قائمة على الرسم البياني تعتمد على Java مع إصدار مجتمع مفتوح المصدر حيث يمكن للمستخدمين شراء تراخيص للنسخ الاحتياطي عبر الإنترنت وامتدادات التوافر العالي، أو إصدار مرخص معبأة مسبقًا مع نسخة احتياطية وامتدادات مضمنة.
مع هذا النوع من قواعد البيانات، مثل IBM SolidDB، تتواجد البيانات في الذاكرة الرئيسية بدلاً من القرص، ما يجعل الوصول إلى البيانات أسرع من قواعد البيانات التقليدية القائمة على القرص.
دخلت العديد من الشركات في مجال قواعد البيانات غير العلائقية. بالإضافة إلى تلك المذكورة أعلاه، إليك بعض قواعد البيانات غير العلائقية الشائعة:
لمعرفة المزيد عن حالة قواعد البيانات، راجع "نظرة عامة موجزة على مشهد قواعد البيانات".
لكل نوع من قواعد البيانات غير العلائقية نقاط قوة تجعله أفضل لحالات استخدام محددة. ومع ذلك، فهي تشترك كلها في المزايا التالية للمطورين وتوفر إطار عمل لتقديم خدمة أفضل للعملاء، بما في ذلك:
وباختصار، توفر قواعد البيانات غير العلائقية أداءً عاليًا وتوافرًا وقابلية للتوسع.
تعتمد بنية قاعدة البيانات غير العلائقية التي تختارها على كيفية تخطيط مؤسستك لاستخدامها. فيما يأتي بعض الاستخدامات المحددة لأنواع مختلفة من قواعد البيانات غير العلائقية.
حفزت حاجة الشركات الكبيرة إلى تقديم الخدمات من دون تأخير وتوسيع نطاقها بسرعة أكبر نمو الخدمات المصغرة، ما دفع الشركات إلى دراسة نوع قاعدة البيانات التي يجب استخدامها للتطبيقات المختلفة.
وجدت الشركات أن استخدام قاعدة بيانات علائقية واحدة لكل مكون من مكونات التطبيق له حدوده، خاصةً عند وجود بدائل أفضل لمكونات محددة. تُعد الخدمات المصغرة خيارًا جذابًا، جزئيًا، لأنها تلغي الحاجة إلى مخزن بيانات واحد مشترك لتطبيق كامل. وبدلًا من ذلك، يتكون التطبيق من العديد من الخدمات المقترنة بشكل فضفاض وقابلة للنشر بشكل مستقل، ولكل منها نموذج بيانات وقاعدة بيانات خاصة بها، ومتكاملة عبر بوابات واجهة برمجة التطبيقات أو منصة تكامل كخدمة (iPaaS).
وقد ساعد نمط استخدام قواعد بيانات متعددة داخل تطبيق واحد، والمعروف أيضًا باسم الاستمرارية متعددة اللغات، على توفير مساحة في السوق لازدهار قواعد البيانات غير العلائقية. يمكن للمطورين اليوم الاستفادة من قاعدة البيانات الملائمة للخدمة المصغرة المناسبة من دون محاولة جعل كل شيء يعمل في سياق قاعدة بيانات علائقية واحدة.
تمكَّن من تبسيط الوصول إلى البيانات وأتمتة إدارة البيانات. اكتشف قوة دمج استراتيجية مستودع بحيرة البيانات في بنية بياناتك، بما في ذلك تحسين التكاليف لأعباء العمل وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي والتحليلات لديك، باستخدام جميع بياناتك وفي أي مكان.
استكشف دليل قائد البيانات لإنشاء مؤسسة قائمة على البيانات وتعزيز ميزة الأعمال.
قم بالوصول إلى دليلنا لمعرفة كيفية استخدام قواعد البيانات المناسبة للتطبيقات والتحليلات و الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تعرَّف على مدى إسهام نهج مستودع بحيرة البيانات المفتوحة في تقديم بيانات موثوق بها وتنفيذ مشاريع التحليلات والذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.
احصل على رؤى فريدة حول تطور مشهد الحلول في مجال التحليلات وذكاء الأعمال (ABI)، مع تسليط الضوء على النتائج الرئيسية، والافتراضات، والتوصيات لقادة البيانات والتحليلات.
تعرَّف على أهمية الذكاء الاصطناعي المدعوم بالبيانات ودمج البيانات في تحضير البيانات المنظمة وغير المنظمة وتسريع نتائج الذكاء الاصطناعي.
استخدم حلول قاعدة بيانات IBM لتلبية احتياجات أحمال التشغيل المتنوعة عبر السحابة الهجينة.
اكتشف، IBM Db2، وهي قاعدة بيانات علائقية توفر مستوى عالٍ من الأداء وقابلية التوسع والموثوقية لتخزين وإدارة البيانات المنظمة. وتتوفر كنظام SaaS على IBM Cloud أو للاستضافة الذاتية.
استفِد من قيمة بيانات المؤسسة مع IBM Consulting لبناء مؤسسة تعتمد على الرؤى لتحقيق ميزة تنافسية في الأعمال.