NoSQL چیست و چه کاربردهایی دارد — مقایسه با دیتابیس SQL

در این مقاله می‌خواهیم یاد بگیریم NoSQL چیست و چه تفاوتی با SQL دارد. این نوع پایگاه داده به ساختار ثابت نیاز ندارد و به دلیل انعطاف پذیری بالای خود کاربردهای زیادی در صنعت‌های مختلف دارد. با ما همراه باشید تا با این پایگاه داده و تفاوت‌های آن با SQL آشنا شویم.

پایگاه داده NoSQL چیست؟

پایگاه داده‌های NoSQL به دسته‌ای از پایگاه داده‌ها گفته می‌شود که برای ذخیره و بازیابی داده‌ها از روشی غیر از روابط جدولی سنتی استفاده می‌کنند. NoSQL مخفف عبارت “Not Only SQL” یا “Non-relational SQL” است.

این اصطلاح به این معنی است که پایگاه داده‌های NoSQL برخلاف پایگاه داده‌های رابطه‌ای (RDBMS یا Relational database management system)، فقط محدود به مدل جدولی و روابط بین جداول نیستند. در عوض، این پایگاه داده‌ها از روش‌های مختلفی مانند اسناد، جفت‌های کلید-مقدار، گراف یا ستون برای ذخیره و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند. این انعطاف‌پذیری به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته را به راحتی مدیریت کنند.

این پایگاه داده‌ها امکان مدیریت داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته را با انعطاف‌پذیری بالا در طرح (Schema) فراهم می‌کنند؛ در حالی که برخلاف پایگاه داده‌های رابطه‌ای، NoSQL نیازی به طرح ثابت ندارد.

یکی از ویژگی‌های کلیدی NoSQL سرعت بالای درج و بازیابی داده‌هاست. به دلیل ذخیره داده‌ها به صورت شیء کامل به همراه متادیتا در یک سند، عملیات دسترسی به داده در این پایگاه داده‌ها سریع‌تر از SQL است. همچنین، امکان اضافه کردن فیلدهای جدید بدون نیاز به تغییر در ساختار کل پایگاه داده، انعطاف‌پذیری زیادی ایجاد می‌کند. این ویژگی، NoSQL را برای کاربردهایی که نیاز به تغییرات مکرر در ساختار داده دارند، ایده‌آل می‌کند.

پایگاه داده‌های NoSQL برای مدیریت حجم بالای داده‌ها و مقیاس‌پذیری طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها معمولاً برای پردازش‌های توزیع‌شده و تحلیل داده‌های کلان (Big Data) استفاده می‌شوند. با این حال، به دلیل کاهش برخی از ویژگی‌های ACID برای افزایش مقیاس‌پذیری، NoSQL در مقایسه با SQL از تراکنش‌ها و قوام کمتری پشتیبانی می‌کند.

پاورپوینت آشنایی با MySQL — سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای

کلیک کنید

تاریخچه و انگیزه پیدایش NoSQL

پایگاه داده‌های NoSQL چیست و چگونه در دهه ۲۰۰۰ به عنوان پاسخی به محدودیت‌های پایگاه داده‌های رابطه‌ای و نیازهای جدید در دنیای داده‌های بزرگ و متنوع پدید آمدند؟ پیش از آن، پایگاه داده‌های رابطه‌ای به عنوان استاندارد اصلی برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در نظر گرفته می‌شد. با این حال، در این دوره نیاز به سیستم‌هایی با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا و انعطاف‌پذیری بیشتر در ذخیره‌سازی داده‌ها احساس می‌شد. یکی از اولین کاربردهای NoSQL در این دوران، نیاز به مدیریت داده‌های وب‌سایت‌های بزرگ و پلتفرم‌های شبکه اجتماعی مانند گوگل و فیس‌بوک بود. به‌ویژه با ظهور داده‌های کلان و درخواست‌های آنی از کاربران، سیستم‌های رابطه‌ای قادر به پاسخگویی به این حجم و تنوع داده‌ها نبودند.

بررسی محدودیت‌های پایگاه داده‌های رابطه‌ای

پایگاه داده‌های رابطه‌ای (RDBMS) بر اساس مدل داده‌های جدولی عمل می‌کنند و به‌طور گسترده برای ذخیره‌سازی داده‌های ساختارمند و دارای روابط پیچیده بین جداول استفاده می‌شوند. یکی از محدودیت‌های اصلی این پایگاه داده‌ها این است که به یک طرح ثابت نیاز دارند، یعنی باید ابتدا ساختار جداول و روابط را تعریف کرد و در صورت نیاز به تغییر، کل پایگاه داده باید بازسازی شود. همچنین، در سیستم‌های رابطه‌ای برای مقیاس‌پذیری و پردازش داده‌های بزرگ، باید از شیوه‌هایی مانند شاردینگ استفاده شود که معمولاً پیچیده است. یکی دیگر از محدودیت‌های SQL، نیاز به انجام عملیات JOIN است که در صورت وجود جداول زیاد یا حجم بالای داده‌ها، می‌تواند به شدت کند و هزینه‌بر باشد.

نیاز به سیستم‌های مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر

حال که دانستیم NoSQL چیست، ما نیز می‌دانیم که در مواجهه با حجم بالای داده‌ها و نیاز به پردازش سریع‌تر اطلاعات، نیاز به سیستم‌هایی با مقیاس‌پذیری افقی و انعطاف‌پذیری بیشتر به وضوح حس می‌شد. در حالی که پایگاه داده‌های SQL به طور عمده برای مقیاس‌پذیری عمودی طراحی شده‌اند (یعنی ارتقاء منابع یک سرور)، NoSQL به گونه‌ای طراحی شد که بتواند به راحتی از مقیاس‌پذیری افقی پشتیبانی کند و بار کاری را بین چندین سرور تقسیم کند. علاوه بر این، NoSQL قابلیت پشتیبانی از داده‌های نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته را به صورت native فراهم می‌آورد که برای بسیاری از کاربردهای جدید (مانند داده‌های JSON در APIها و داده‌های NoSQL) بسیار مناسب بود.

چالش‌های پایگاه داده‌های سنتی که به پیدایش NoSQL منجر شدند

پایگاه داده‌های NoSQL به عنوان راه‌حلی برای پاسخ به چالش‌ها و بهبود مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و پردازش داده‌ها در دنیای مدرن اطلاعات پدید آمدند. مهم‌ترین چالش‌های پایگاه داده‌های SQL عبارتند از:

عملیات JOIN پیچیده

در پایگاه داده‌های رابطه‌ای برای اتصال داده‌های چندین جدول، نیاز به عملیات JOIN داریم که در سیستم‌های بزرگ و با داده‌های حجیم زمان‌بر و هزینه‌بر می‌شود. این مشکل در NoSQL با استفاده از مدل‌های ذخیره‌سازی داده‌های غیررابطه‌ای (مانند کلید-مقدار یا مستند) حل شده است.

مقیاس‌پذیری افقی

زمانی که تعداد کاربران یا حجم داده‌ها به شدت افزایش می‌یابد، پایگاه داده‌های رابطه‌ای نیاز به ارتقاء منابع سرورهای خود دارند (مقیاس‌پذیری عمودی)، در حالی که NoSQL می‌تواند به راحتی با تقسیم بار کاری بین چندین سرور (مقیاس‌پذیری افقی) پاسخگو باشد.

انعطاف‌پذیری در طرح داده

در پایگاه داده‌های SQL، طرح داده باید از پیش مشخص شده باشد و تغییر آن به طور معمول هزینه‌بر است. در پاسخ به سوال NoSQL چیست، این نوع پایگاه داده به کاربران این امکان را می‌دهد که طرح داده‌ها را به راحتی تغییر دهند و فیلدهای جدید را به اسناد یا داده‌های خود اضافه کنند بدون اینکه بر روی کل سیستم تاثیر بگذارد. این ویژگی در مدیریت داده‌های بدون ساختار مانند رسانه‌های اجتماعی، نظرات کاربران یا داده‌های ثبت‌شده در اینترنت اشیا (IoT) مفید است.

عدم پشتیبانی از داده‌های غیرساختاریافته

در پایگاه داده‌های رابطه‌ای، داده‌ها باید در قالب جداول با ردیف‌ها و ستون‌های مشخص ذخیره شوند. این محدودیت برای بسیاری از انواع داده‌های جدید مانند داده‌های JSON، XML یا رسانه‌های اجتماعی مناسب نیست، که در NoSQL به راحتی می‌توانند ذخیره و مدیریت شوند.

پاورپوینت انواع پایگاه داده

کلیک کنید

انواع پایگاه داده NoSQL

با توجه به انعطاف‌پذیری در طرح (Schema) پایگاه داده‌های NoSQL، انواع مختلفی از آن‌ها وجود دارد. در ادامه مقاله NoSQL چیست می‌خواهیم به انواع این پایگاه داده‌ها بپردازیم. به طور کلی، پایگاه داده‌های NoSQL به ۴ نوع تقسیم می‌شود که عبارتند از:

۱- پایگاه داده‌های کلید-مقدار (Key-Value)

پایگاه داده‌های کلید-مقدار داده‌ها را به صورت جفت‌های کلید-مقدار ذخیره می‌کنند، به طوری که هر کلید یک شناسه منحصربه‌فرد برای مقدار مربوطه است. مقدار می‌تواند از یک مقدار ساده تا یک شیء پیچیده متغیر باشد. این مدل بسیار سریع و کارآمد است، زیرا با استفاده از کلید می‌توان به سرعت مقدار مرتبط را پیدا کرد. این پایگاه داده‌ها برای کاربردهایی مانند ذخیره‌سازی موقت (Caching)، مدیریت نشست‌ها (Session Management)، و ذخیره‌سازی داده‌های غیرساختاریافته ایده‌آل هستند. نمونه‌های محبوب آن شامل Redis و Amazon DynamoDB می‌باشند.

۲- پایگاه داده‌های مستند (Document)

در این نوع پایگاه داده، داده‌ها به صورت اسناد ذخیره می‌شوند که شامل جفت‌های فیلد-مقدار هستند. هر سند می‌تواند ساختاری متفاوت داشته باشد و معمولاً در فرمت‌هایی مانند JSON یا XML ذخیره می‌شود. این انعطاف‌پذیری در ساختار داده باعث می‌شود که Document Databases برای کاربردهایی مثل سیستم‌های مدیریت محتوا و پایگاه داده‌های تجارت الکترونیک مناسب باشند. نمونه‌هایی از این پایگاه داده‌ها MongoDB و Apache CouchDB هستند.

۳- پایگاه داده‌های گرافی (Graph)

پایگاه داده‌های گرافی برای مدیریت داده‌هایی طراحی شده‌اند که ارتباط بین آن‌ها اهمیت بالایی دارد. این پایگاه داده‌ها از گره‌ها (Nodes) برای ذخیره‌سازی داده‌ها و از یال‌ها (Edges) برای نمایش ارتباط بین آن‌ها استفاده می‌کنند. این مدل برای تحلیل شبکه‌های پیچیده و مرتبط بسیار مناسب است. از کاربردهای رایج آن می‌توان به شبکه‌های اجتماعی، موتورهای توصیه‌گر، و سیستم‌های مدیریت ارتباط اشاره کرد. Neo4j یکی از نمونه‌های محبوب این نوع پایگاه داده است.

۴- پایگاه داده‌های ستونی (Wide-Column)

پایگاه داده‌های ستونی داده‌ها را در جداولی با ستون‌های گسترده ذخیره می‌کنند، اما برخلاف SQL، ستون‌های یک جدول می‌توانند مقادیر متنوعی داشته باشند. این نوع پایگاه داده برای ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های حجیم و توزیع‌شده مناسب است و معمولاً در سیستم‌های کلان‌داده و پردازش داده‌های زمان واقعی استفاده می‌شود. از نمونه‌های برجسته آن می‌توان به Apache Cassandra و HBase اشاره کرد.

پاورپوینت آپاچی کاساندرا — تاریخچه و معماری

کلیک کنید

کاربردهای پایگاه داده NoSQL

حال که دانستیم NoSQL چیست، بیایید بررسی کنیم این نوع پایگاه داده‌ها برای چه نوع استفاده‌ای مناسب هستند. پایگاه‌های داده NoSQL کاربردهای زیادی دارند اما مهم‌ترین آن‌ها در زیر آورده شده است.

۱- کلان‌داده (Big Data)

پایگاه داده‌های NoSQL برای مدیریت و پردازش کلان‌داده بسیار مناسب هستند، زیرا می‌توانند به‌سرعت داده‌های حجیم و پیچیده را ذخیره و تحلیل کنند. این نوع پایگاه داده به دلیل مقیاس‌پذیری افقی و معماری توزیع‌شده، در سیستم‌هایی که نیاز به پردازش همزمان داده‌ها از چندین منبع دارند، ایده‌آل است.

پاورپوینت کلان داده یا Big Data

کلیک کنید

۲- اینترنت اشیا (IoT)

اینترنت اشیا به پایگاه داده‌هایی نیاز دارد که بتوانند داده‌های سنسورها و دستگاه‌ها را با سرعت بالا جمع‌آوری، پردازش و ذخیره کنند. پایگاه داده‌های NoSQL با قابلیت مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته، گزینه‌ای عالی برای ذخیره و تحلیل داده‌های IoT محسوب می‌شوند.

۳- تجارت الکترونیک (Ecommerce)

در تجارت الکترونیک، نیاز به مقیاس‌پذیری سریع برای مدیریت تعداد زیاد کاربران و تراکنش‌ها وجود دارد. NoSQL می‌تواند داده‌های مربوط به محصولات، سفارشات و فعالیت کاربران را به صورت پویا ذخیره کرده و تجربه‌ای سریع و انعطاف‌پذیر برای مشتریان فراهم کند.

۴- امنیت سایبری (Cybersecurity)

پایگاه داده‌های NoSQL در امنیت سایبری برای مدیریت و تحلیل حجم زیادی از داده‌های مربوط به فعالیت‌های شبکه و لاگ‌ها استفاده می‌شوند. این پایگاه داده‌ها با سرعت بالا و توانایی ذخیره داده‌های غیرساختاریافته، به شناسایی تهدیدها، تحلیل الگوهای مشکوک و پاسخگویی به حملات سایبری کمک می‌کنند.

پاورپوینت امنیت پایگاه داده — مفاهیم اصلی و روش های افزایش امنیت

کلیک کنید

۵- مدیریت محتوا (Content Management)

سیستم‌های مدیریت محتوا به ذخیره‌سازی و بازیابی سریع داده‌های متنوع مانند متن، تصاویر و ویدئو نیاز دارند. NoSQL با توانایی ذخیره داده‌های غیرساختاریافته، انعطاف‌پذیری بالایی برای مدیریت و توزیع محتوا در مقیاس بزرگ ارائه می‌دهد.

۶- شبکه‌های اجتماعی (Social Media)

شبکه‌های اجتماعی به ذخیره و پردازش حجم زیادی از داده‌های کاربران، پیام‌ها و تعاملات نیاز دارند. NoSQL با مقیاس‌پذیری افقی و پشتیبانی از داده‌های غیرساختاریافته، امکان ذخیره سریع داده‌های مرتبط با کاربران و تحلیل بلادرنگ آن‌ها را فراهم می‌کند.

پاورپوینت آماده درباره PostgreSQL — پایگاه داده پستگرس

کلیک کنید

مقایسه کوئری‌های NoSQL با SQL

مقایسه کوئری‌های SQL و NoSQL به درک تفاوت‌های اساسی میان دو نوع پایگاه داده و پاسخ به سوال NoSQL چیست، کمک می‌کند. پایگاه داده‌های SQL (رابطه‌ای) از زبان SQL برای انجام عملیات مختلف مانند جستجو، درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها استفاده می‌کنند، که به شدت ساختار یافته و به روابط میان جداول وابسته است. در مقابل، پایگاه داده‌های NoSQL (غیراختصاصی) از روش‌های مختلفی برای ذخیره و بازیابی داده‌ها استفاده می‌کنند و معمولاً نیاز به ساختارهای پیچیده‌تری ندارند. این تفاوت‌ها باعث می‌شود که کوئری‌ها در هر یک از این پایگاه داده‌ها به شیوه‌های متفاوتی اجرا شوند. در SQL Server، هفت دستور اصلی SQL عبارتند از:

• SELECT
• INSERT
• UPDATE
• DELETE
• CREATE
• ALTER
• DROP

در این مقایسه، به بررسی مهم‌ترین دستورات SQL و روش‌های معادل آن‌ها در NoSQL خواهیم پرداخت تا تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو سیستم را بهتر درک کنیم.

۱- دستور SELECT

در SQL، داده‌ها در جداول مرتب و ساختاریافته ذخیره می‌شوند، بنابراین بازیابی داده‌ها معمولاً با استفاده از دستور SELECT و با استفاده از فیلترهای خاص انجام می‌شود. در MongoDB، داده‌ها به صورت اسناد ذخیره می‌شوند که می‌تواند انعطاف‌پذیرتر باشد و می‌توانیم به راحتی داده‌های پیچیده و تو در تو را ذخیره کنیم. متد ()find در MongoDB مشابه SELECT در SQL است. مثال:

• SQL: دستور SELECT در SQL برای بازیابی داده‌ها از جداول استفاده می‌شود. این دستور می‌تواند شامل فیلترهایی مانند WHERE باشد تا تنها رکوردهای خاصی را بازگرداند.

SELECT * FROM users WHERE age > 25;

• MongoDB: در MongoDB، داده‌ها در قالب اسناد (documents) ذخیره می‌شوند. متد ()find برای جستجو و بازیابی اسناد از یک مجموعه استفاده می‌شود. فیلترها به صورت شیء‌های جاوااسکریپت برای مقایسه مقادیر استفاده می‌شوند.

db.users.find({ age: { $gt: 25 } });

۲- دستور INSERT

در SQL، باید برای هر ردیف داده‌ تمام ستون‌ها را تعیین کنید. در مقابل، MongoDB اجازه می‌دهد که اسناد وارد شوند که هرکدام می‌توانند ساختار متفاوتی داشته باشند، به این معنی که شما نیازی به تعیین تمام فیلدها برای هر سند ندارید. مثال:

• SQL: دستور INSERT برای وارد کردن داده‌ها به یک جدول استفاده می‌شود. هر بار که یک ردیف جدید به جدول اضافه می‌شود، باید مقدار تمام ستون‌ها مشخص شود.

INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Kamal', 25);

• MongoDB: در MongoDB، برای وارد کردن داده‌ها از متد ()insertOne یا ()insertMany استفاده می‌شود. داده‌ها به صورت اسناد (document) وارد می‌شوند و هر سند می‌تواند ساختار متفاوتی داشته باشد.

db.users.updateOne({ name: "Kamal" }, { $set: { age: 25 } });

۳- دستور UPDATE

در SQL، برای به‌روزرسانی یک یا چند رکورد در یک جدول از دستور UPDATE استفاده می‌شود. در MongoDB، به‌روزرسانی‌ها می‌توانند تنها بر روی اسناد خاصی اعمال شوند و از عملگرهایی مانند set$ برای تغییر مقادیر فیلدهای موجود در یک سند استفاده می‌شود. مثال:

• SQL: دستور UPDATE برای به‌روزرسانی رکوردهای موجود در جدول استفاده می‌شود. می‌توان با استفاده از شرط WHERE فقط رکوردهای خاصی را به‌روزرسانی کرد.

UPDATE users SET age = 25 WHERE name = 'Kamal';

• MongoDB: در MongoDB، برای به‌روزرسانی یک سند خاص از متد ()updateOne یا ()updateMany استفاده می‌شود. در اینجا نیز می‌توانیم فیلدهای خاصی را به‌روزرسانی کنیم.

db.users.updateOne({ name: "Kamal" }, { $set: { age: 25 } });

۴- دستور DELETE

در SQL، دستور DELETE به شما این امکان را می‌دهد که رکوردهای خاصی را بر اساس شرایط تعیین شده حذف کنید. در MongoDB، حذف اسناد نیز مشابه است و می‌توانید اسناد خاصی را حذف کنید، به شرطی که فیلتر مناسب را استفاده کنید. مثال:

• SQL: دستور DELETE برای حذف رکوردها از یک جدول استفاده می‌شود. این دستور می‌تواند شامل شرط WHERE باشد تا رکوردهای خاصی حذف شوند.

DELETE FROM users WHERE name = 'Kamal';

• MongoDB: در MongoDB، برای حذف اسناد از متد ()deleteOne یا ()deleteMany استفاده می‌شود. حذف‌ها می‌توانند بر اساس فیلترهای خاصی انجام شوند.

db.users.deleteOne({ name: "Kamal" });

۵- دستور CREATE

در SQL، شما باید ابتدا جدول‌ها را به‌صورت دستی ایجاد کنید، و هر جدول ساختار و نوع داده‌های خود را دارد. در MongoDB، ساختار مجموعه‌ها خودکار است، یعنی وقتی که شما اولین سند را وارد می‌کنید، MongoDB مجموعه را برای شما ایجاد می‌کند. مثال:

• SQL: دستور CREATE برای ایجاد جداول جدید در پایگاه داده استفاده می‌شود. این دستور می‌تواند به شما این امکان را بدهد که ستون‌ها و نوع داده‌ها را مشخص کنید.

CREATE TABLE users (id INT, name VARCHAR(100), age INT);

• MongoDB: در MongoDB، نیازی به ایجاد جداول به‌طور خاص نیست. هنگامی که اولین سند وارد یک مجموعه می‌شود، MongoDB به‌طور خودکار مجموعه را ایجاد می‌کند.

db.createCollection("users");

۶- دستور ALTER

SQL به دلیل ساختار جدولی نیازمند تغییرات صریح در طرح (Schema) جداول است، اما MongoDB به شما این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به تغییر طرح کلی مجموعه، فیلدهای جدید به اسناد اضافه کنید. مثال:

• SQL: دستور ALTER برای تغییر ساختار جدول‌ها استفاده می‌شود. این تغییرات می‌توانند شامل اضافه کردن ستون جدید، تغییر نوع داده ستون‌ها، یا حذف ستون باشند.

ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(100);

• MongoDB: در MongoDB نیازی به استفاده از دستور خاصی برای تغییر ساختار داده‌ها نیست. شما می‌توانید مستقیماً فیلدهای جدید را به اسناد اضافه کنید، زیرا MongoDB از یک ساختار انعطاف‌پذیر برای داده‌ها استفاده می‌کند.

db.users.updateOne({ name: "Kamal" }, { $set: { email: "Kamal@gmail.com" } });

۷- دستور DROP

این دستور در SQL و هم MongoDB برای حذف کامل جدول یا مجموعه استفاده می‌شود. تفاوت اصلی در نحوه مدیریت داده‌هاست؛ در MongoDB، حذف مجموعه به‌طور مستقیم امکان‌پذیر است، در حالی که در SQL باید وابستگی‌ها را بررسی کرد. مثال:

• SQL: دستور DROP برای حذف کامل یک جدول یا پایگاه داده استفاده می‌شود.

DROP TABLE users;

• MongoDB: در MongoDB، متد ()drop برای حذف یک مجموعه یا پایگاه داده استفاده می‌شود.

db.users.drop();

مقایسه SQL و NoSQL

پس از اینکه دانستیم NoSQL چیست بیایید یک مقایسه کلی از SQL و NoSQL داشته باشیم. SQL برای پروژه‌های ثابت با الزامات سختگیرانه مناسب است، در حالی که NoSQL برای پروژه‌های پویا و مبتنی بر کلان‌داده توصیه می‌شود. در جدول زیر مهم‌ترین ویژگی‌های این دو با هم مقایسه شده است.

نتیجه گیری

NoSQL به پایگاه داده‌ای گفته می‌شود که برخلاف پایگاه‌های داده رابطه‌ای از مدل‌های داده انعطاف‌پذیر مانند کلید-مقدار، سندمحور، گراف و ستون‌محور استفاده می‌کند. NoSQL چیست؟ به زبان ساده، پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای که با نام NoSQL شناخته می‌شوند، نوعی سیستم مدیریت داده هستند که برای ذخیره و پردازش داده‌های متنوع و بزرگ طراحی شده‌اند. اگرچه NoSQL در برخی موارد مانند تراکنش‌های پیچیده و تضمین سازگاری کامل محدودیت‌هایی دارد، اما به دلیل سرعت بالا، انعطاف در ساختار داده‌ها، و توانایی پشتیبانی از داده‌های غیرساختاریافته، به یکی از ابزارهای کلیدی در دنیای فناوری تبدیل شده است.

دانلود پاورپوینت‌های آماده درمورد پایگاه داده

دانلود پاورپوینت‌های آماده درمورد پایگاه داده

کلیک کنید