البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول أتمتة معالجة مستندات الرعاية الصحية باستخدام الذكاء الاصطناعي

2 أكتوبر 2024 - 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 مساءً بتوقيت وسط الولايات المتحدة / 2 مساءً بتوقيت شرق الولايات المتحدة

مدونات

الرئيسية / مدونات / مونغو دي بي مقابل. SQL Server: كيفية اختيار قاعدة البيانات الصحيحة؟

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

    MongoDB مقابل. SQL Server: كيف تختار قاعدة البيانات الصحيحة؟

    جافيريا رحيم

    مساعد مدير كبار المسئولين الاقتصاديين

    27 يونيو، 2024

    إحدى المشكلات ذات الصلة أثناء إنشاء تطبيق برمجي هي تخزين البيانات. تتمثل الطريقة الأسهل في تخزين البيانات في Excel وما شابه ، لكنها لا تساعد حقًا مع كميات كبيرة من البيانات. عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، فإن قاعدة البيانات هي الخيار الأفضل.

    يمكنك إما اختيار قاعدة بيانات علائقية مثل Microsoft SQL Server ، أو قاعدة بيانات غير علائقية مثل MongoDB. يمكن أن تحدد قاعدة البيانات التي تختارها مدى نجاح التطبيق الخاص بك ، لذلك قد ترغب في النظر فيه بعناية.

    لقد أجرينا مقارنة تفصيلية بين قاعدتي البيانات الشائعتين ، MongoDB و SQL Server لكي تتخذ قرارًا مستنيرًا. ومع ذلك ، قبل المضي قدمًا في المقارنة المباشرة ، دعونا نلقي نظرة على أساسيات قاعدتي البيانات.

    mongodb مقابل خادم SQL

    مرض التصلب العصبي المتعدد مزود خدمة

    تم تقديم SQL Server بواسطة Microsoft ، وهو عبارة عن قاعدة بيانات علائقية موجودة في السوق منذ بعض الوقت. يتم تخزين البيانات في MS SQL Server كجداول وصفوف ، مما يمنحها دقة عالية وسلامة مرجعية. تجعل طبيعة قاعدة البيانات منها خيارًا مثاليًا للعديد من تطبيقات ذكاء الأعمال والمعاملات.

    يأتي SQL Server 2019 مع العديد من ميزات جديدة. لقد قدم Polybase ، والذي يسمح لك بإنشاء طبقة افتراضية للبيانات عبر مصادر بيانات متعددة مثل Oracle أو MongoDB أو Teradata. كما يتضمن HDFS و SPARK لتخزين ومعالجة بيتابايت من البيانات بسهولة. يمكن أن تعمل قاعدة البيانات أيضًا مع أنظمة تشغيل مختلفة ، بما في ذلك Windows و Linux و Redhat والمزيد. يمكنك استخدامه في حاوية أو Kubernetes أيضًا.

    عملت Microsoft بشكل مكثف لتحسين أداء قاعدة البيانات. يحتوي SQL Server 2019 على دعم للذاكرة الدائمة ومعالجة الاستعلامات الذكية وقاعدة البيانات المؤقتة في الذاكرة. يمكنك أيضًا الحصول على استرداد سريع لقاعدة البيانات وإتاحة قصوى. وهي مجهزة أيضًا بأدوات BI المختلفة التي تسمح لك بتصور البيانات واستكشافها باستخدام Power BI Report Server ، المضمن في ترخيص قاعدة البيانات.

    MongoDB

    MongoDB هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر غير علائقية تخزن البيانات في مستندات تشبه JSON. على عكس قاعدة البيانات العلائقية التقليدية التي تخزن البيانات في صفوف وأعمدة ، يقوم MongoDB بتخزين البيانات في مجموعات. تحتوي كل مجموعة على مستندات ، وداخل هذه المستندات توجد حقول. لا تحتاج إلى تعريف المخطط أثناء كتابة البيانات في MongoDB ، مما يجعلها مثالية لتخزين كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح لك بإضافة حقول جديدة أثناء التنقل.

    إحدى الميزات التي تميز MongoDB عن قواعد البيانات الأخرى هي قابلية التوسع الأفقي ، والتي تقسم قاعدة البيانات إلى أجزاء. لإضافة المزيد من السعة ، يمكنك إضافة خادم أثناء التنقل دون إعاقة أداء قاعدة البيانات أو مواجهة وقت التوقف عن العمل.

    MongoDB مقابل SQL Server: الاختلافات الرئيسية

    الآن بعد أن اكتشفنا أساسيات قاعدتي البيانات ، دعنا نركز على الاختلافات. لقد قمنا بمقارنة ميزاتها التي ستساعدك على تحديد قاعدة البيانات التي تناسب احتياجاتك.

    MongoDB مقابل SQL Server: مخطط قاعدة البيانات

    تعتمد سرعة الاستعلام واسترجاع البيانات على مخطط قاعدة البيانات. كقاعدة بيانات علائقية ، يحتوي SQL Server على مخطط محدد مسبقًا في شكل جداول. يتم تحديد جميع البيانات المنظمة في ملف m عدد الأعمدة و n عدد الصفوف داخل جداول محددة لها علاقة صلبة مع بعضها البعض. وبالتالي ، لتغيير البيانات لتلائم الجداول ، يجب عليك تنسيقها بشكل كبير. على الرغم من كونها مملة ، إلا أن العملية تضمن أن البيانات المخزنة ليست غير كاملة أو منخفضة الجودة. ومع ذلك ، يتم التضحية بأي بيانات لا تتطابق مع المخطط. تحد قيود المخطط أيضًا من التصنيف الديناميكي وتخزين البيانات الهرمية.

    مع MongoDB ، ليس لديك مثل هذه القيود ، مما يجعل MongoDB أكثر مرونة من SQL Server. سواء كانت بياناتك منسقة أو غير منظمة تمامًا ، يمكنك بسهولة تخزينها بتنسيق غير جدولي. وبالتالي فإن MongoDB هو الخيار الأمثل لتحليلات البيانات الضخمة.

    أيضًا ، نظرًا لأنك لا تجري أي تغييرات على البيانات عند الكتابة ، يمكنك تخزينها في طبيعتها الخام دون تقديم أي تضحيات. في حالة وجود أي تغييرات في متطلبات التحليلات الخاصة بك في المستقبل ، يمكن لـ MongoDB تلبيتها.

    MongoDB مقابل SQL Server: Map-Reduce and Joins

    يدعم SQL Server عمليات مثل الفرز والتوحيد والتقاطع من خلال الفرز في الذاكرة والصلات. تسمح لك الصلات باسترداد البيانات من عمودين أو أكثر بناءً على العلاقات المنطقية. يدعم SQL Server أنواعًا مختلفة من الصلات بما في ذلك الصلة الداخلية ، والرابط المتقاطع ، والرابط الأيسر ، والرابط الأيمن ، والصلة الخارجية الكاملة.

    في MongoDB ، يمكنك تشغيل الاستعلامات على مجموعات البيانات الكبيرة والنتائج المجمعة باستخدام Map Reduce. وظيفة Map Reduce ، كما يوحي الاسم ، مقسمة إلى Map and Reduce. تعمل وظيفة التعيين على تجميع جميع البيانات معًا استنادًا إلى زوج من قيم المفاتيح ، ومن ثم يمكنك استخدام وظيفة تقليل لإجراء عمليات على البيانات. تتيح لك وظيفة Map Reduce إجراء عمليات التجميع على البيانات مثل المتوسط ​​أو الحد الأقصى.

    ذات صلة: تحقق من دليلنا على ندفة الثلج مقابل خادم SQL.

    MongoDB مقابل SQL Server: لغات البرمجة والاستعلام

    عندما يتعلق الأمر بلغات البرمجة ، فإن MongoDB أكثر مرونة من SQL Server. يمكنك استخدام MongoDB مع لغات برمجة مختلفة مثل JavaScript و Python و Java و PHP و C ++ و C و Ruby و Perl. SQL Server متوافق فقط مع لغات C و C ++ و. net.

    تستخدم قاعدة بيانات SQL Server لغة استعلام قياسية قوية (SQL) لتعريف البيانات ومعالجتها. من ناحية أخرى ، تعتمد لغة استعلام MongoDB على JavaScript ، وهي لغة يسهل التعامل معها. يسمح لك بتنفيذ وظائف مختلفة على بيانات MongoDB بما في ذلك المجموعة والتخطي والتجميع والفرز والمزيد.

    إذا قارنت كلا قاعدتي البيانات ، يمكن لـ SQL Server إجراء استعلامات معقدة ، في حين أن MongoDB له قيود بسبب عدم وجود الاستدلالات القياسية.

    MongoDB مقابل SQL Server: قابلية التوسع والنسخ المتماثل

    كلتا قاعدتي البيانات قابلة للتطوير بطرق مختلفة. ومع ذلك ، عند المقارنة ، فإن MongoDB أكثر قابلية للتوسع من SQL Server. كما ذكرنا سابقًا ، يمكنك معالجة مشكلات السعة في MongoDB عن طريق التوسع ، المعروف باسم القياس الأفقي. عندما تقوم بالتوسع ، فإنك تضيف المزيد من الخوادم بدلاً من تحسين أداء بيئتك الحالية.

    في SQL Server ، يمكنك الارتقاء ، مما يعني أنه يمكنك تحسين الأداء عن طريق زيادة طاقة وحدة المعالجة المركزية أو زيادة ذاكرة الوصول العشوائي. يعد توسيع نطاق SQL Server أكثر صعوبة من MongoDB لأنه يتطلب تقسيم قاعدة البيانات إلى أجزاء مختلفة ثم نقل هذه الأجزاء إلى أجهزة كمبيوتر SQL Server مستقلة.

    بقدر ما يتعلق الأمر بالنسخ المتماثل ، يسمح لك SQL Server بتوزيع البيانات بين قواعد البيانات المختلفة ثم مزامنتها للحفاظ على التناسق. يدعم SQL Server ثلاثة أنواع من التكرارات: النسخ المتماثل للمعاملات والنسخ المتماثل للقطات والنسخ المتماثل للدمج.

    يمكنك نسخ MongoDB من خلال مجموعة النسخ المتماثلة ، وهي مجموعة من عمليات MongoDB التي تحتوي على نفس البيانات. تحتوي مجموعة النسخ المتماثلة على عدة عقد ، كل منها يحتوي على. من بين كل هذه العقد ، تعتبر عقدة واحدة العقدة الأساسية. تضمن مجموعات النسخ المتماثلة حصولك على نسبة عالية من التوافر والتكرار.

    مصدر

    MongoDB مقابل SQL Server: الدعم والخدمات

    MongoDB هي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر ، بينما تم ترخيص SQL Server للأغراض التجارية. ومع ذلك ، فأنت تحتاج فقط إلى ترخيص واحد لتشغيل مثيلات متعددة في SQL Server. يتوفر دعم عالي المستوى لجميع مستخدمي MS SQL Server ، كما تتوفر الاستشارات المستقلة لعمليات النشر على نطاق واسع. بالنسبة إلى MongoDB ، قد تضطر إلى الاعتماد على دعم المجتمع ، ومن الصعب العثور على خبراء للنشر على نطاق واسع. 

    MongoDB مقابل SQL Server: أيهما أسرع؟

    يقوم MongoDB بتخزين البيانات وقراءتها بشكل مختلف عن أنظمة RDBMS التقليدية. لا يمكن لمعظم RDBMS الاحتفاظ بالبيانات في الذاكرة عن طريق التكوين ، بينما يمكن لـ MongoDB ذلك. يمكنك حفظ ما يصل إلى عشرة غيغابايت من البيانات في الذاكرة ، وبهذه الطريقة يمكنك حفظ تحميل البيانات من القرص الصلب إلى الذاكرة ، ويمكنك جلبها بشكل أسرع مقارنة بـ SQL Server.

    تعطي الطبيعة الموزعة لـ MongoDB دفعة كبيرة في الأداء. يمكنك تقسيم مجموعة البيانات الخاصة بك إلى مجموعات أصغر ، والتي يتم توزيعها عبر أجهزة متعددة. لذلك ، بشكل أساسي ، عند إطلاق استعلام ، يجب على كل جزء البحث فقط في مجموعة فرعية من البيانات وإرجاع النتيجة ، مما يجعل العملية أقصر وأسرع بكثير من SQL Server.

    ومع ذلك ، يجب أن يكون لديك ذاكرة كافية لحفظ البيانات وتحديد معدل تحديث الذاكرة بالبيانات الجديدة. بشكل عام ، هذه العملية برمتها مكلفة للغاية من حيث الموارد والحسابات. عندما يتعلق الأمر باستكشاف الأخطاء وإصلاحها ، فإن MongoDB يكون أبطأ من SQL Server. عندما يكون هناك خطأ في MongoDB ، فإن إعادة تشغيل الخادم ببساطة لا تعمل. في SQL Server ، من الأسهل بكثير تحديد المشكلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.

     MongoDB مقابل SQL Server: أيهما يجب أن تختار؟

    تعتمد قاعدة البيانات التي تختارها على حالة الاستخدام والمتطلبات الخاصة بك. لنفترض أن لديك مدرسة. يمكن تحويل كل إجراء إلى جدول ، مع وصلات جوهرية ثابتة مع جداول أخرى. لا يمكن قطع هذه الاتصالات أو عكسها في SQL Server ، أي لا يمكن للطلاب تعليم المعلمين ولا يمكن للمدرسين تلقي الدرجات. إذا كانت بياناتك تتبع مثل هذا النمط ، فقد يكون من الأفضل استخدام SQL Server لأن لديك مخططًا محددًا مسبقًا. ومن الجدير بالذكر أيضًا أن معظم معلومات الأعمال يتم تنظيمها من خلال علاقات بارزة. على سبيل المثال ، البيانات المالية للائتمانات منظمة للغاية. في مثل هذه الحالات ، يجب عليك استخدام SQL Server.

    إذا لم يكن لبياناتك علاقات ثابتة ، يمكنك استخدام MongoDB للحصول على تجربة أكثر مرونة. على سبيل المثال ، يمكن للتطبيق الذي يتطلب تخزين سجلات الأخطاء استخدام مستندات MongoDB. عادةً ما يحتوي سجل الأخطاء على رمز ورسالة ومستوى أولوية ، ولكن هذه كلها سمات للسجل ، وليست كيانات منفصلة لها علاقات كثير إلى كثير مع كيانات أخرى. مع وجود مثل هذه الكمية الكبيرة من البيانات وعدم وجود سمات علائقية ، يعد MongoDB خيارًا أفضل. وبالمثل ، إذا كانت لديك بيانات عن التذاكر والمستندات الممسوحة ضوئيًا ورسائل البريد الإلكتروني ، فيمكن لـ MongoDB تخزينها واستردادها بسهولة. لذلك ، من المهم معرفة نوع البيانات التي تتعامل معها ، وكيف تخطط لاستخدامها.

    MongoDB غير مناسب لتطبيقات المعاملات المعقدة. ومع ذلك ، يوفر كل من MongoDB و SQL Server معاملات ACID مع تكامل البيانات دون عزل اللقطة افتراضيًا. يمكن برمجة MongoDB لتوفير معاملات ACID متعددة المستندات مع عزل لقطة أيضًا.

    أيضًا ، ضع في اعتبارك مدى حساسية بياناتك ومستوى الأمان الذي تتطلبه. يعد SQL Server بأمان أعلى. يمكنك حتى تعيين مستويات مختلفة من الأمان لمثيلات مختلفة في SQL Server بناءً على أولوياتك ، حيث تعمل جميعها بشكل مستقل.

    استكمل قاعدة البيانات الخاصة بك بأداة ETL خالية من الأكواد

    بغض النظر عن قاعدة البيانات التي تختارها ، من الضروري أن يكون لديك أداة ETL فعالة لدعمها.

    Astera Centerprise هي أداة ETL خالية من الأكواد تسمح لك بإرسال البيانات من وإلى قواعد البيانات المختلفة بسهولة. Astera لديه اتصال أصلي بقواعد البيانات الشائعة ، بما في ذلك MongoDB و SQL Server وتنسيقات الملفات والأنظمة الأساسية السحابية. كل ما عليك فعله هو سحب الموصل وإفلاته في مصمم تدفق البيانات لدمجه مع خطوط أنابيب البيانات الخاصة بك.

    الرافعة المالية Astera Centerpriseالتحولات المضمنة لتغيير بياناتك ومعالجتها. استفد من أتمتة حلولنا وميزات جدولة الوظائف لتنظيم بياناتك دون أي تدخل يدوي.

    تحميل Astera Centerprise اليوم وجربه مجانًا لمدة 14 يومًا!

    المؤلف:

    • جافيريا رحيم
    ربما يعجبك أيضا
    أتمتة معالجة مستندات الرعاية الصحية من خلال استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
    أتمتة مدفوعات الفواتير في البيع بالتجزئة من خلال استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
    علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات الرئيسية
    مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

    أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

    دعونا نتواصل الآن!
    يتيح الاتصال