مدیریت دیتابیس شامل فرآیندها و فناوری‌هایی است که برای ذخیره، سازماندهی، دسترسی و نگهداری کارآمد داده‌ها در یک پایگاه داده استفاده می‌شوند.
1. Relational Databases (پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای)
مثل: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle
مزایا:
- ساختار منظم (جداول، کلیدهای خارجی)
- پشتیبانی قوی از SQL
- ACID compliant برای تضمین ثبات داده‌ها
- ابزارهای توسعه و گزارش‌گیری زیاد
معایب:
- مقیاس‌پذیری افقی (افزودن سرورها) دشوارتر است
- انعطاف کمتر برای داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته (مانند JSON یا فایل)
مناسب برای:
- سیستم‌های مالی، بانکی
- CRM، ERP
- اپلیکیشن‌های با داده‌های ساختاریافته و روابط پیچیده
2. NoSQL Databases (پایگاه‌داده‌های غیررابطه‌ای)
زیرشاخه‌های مهم:
- Document: مثل MongoDB
- Key-Value: مثل Redis
- Columnar: مثل Cassandra
- Graph: مثل Neo4j
مزایا:
- انعطاف بالا در ساختار داده‌ها
- مقیاس‌پذیری افقی آسان‌تر
- مناسب برای داده‌های بزرگ یا متغیر
معایب:
- معمولاً ACID را کامل پشتیبانی نمی‌کنند
- یادگیری و تنظیم آن‌ها نیاز به دانش بیشتری دارد
- ابزارهای توسعه کمتر از SQL
مناسب برای:
- اپلیکیشن‌های real-time (چت، لاگ، گیمینگ)
- شبکه‌های اجتماعی (Graph)
- سیستم‌های توصیه‌گر (recommendation)
- پردازش big data
3. Time Series Databases (پایگاه‌داده سری‌زمانی)
مثل: InfluxDB, TimescaleDB
مزایا:
- بهینه‌سازی‌شده برای ثبت و تحلیل داده‌های بر پایه زمان (مثل دما، سنسورها)
- پشتیبانی از aggregation و downsampling
معایب:
- فقط برای سناریوهای خاص مفید است
- تنوع ابزار محدود
مناسب برای:
- IoT
- داده‌های سنسور
- اپلیکیشن‌های مانیتورینگ (مثل Grafana)
4. Graph Databases (پایگاه‌داده گرافی)
مثل: Neo4j, Amazon Neptune
مزایا:
- عالی برای نمایش ارتباطات پیچیده بین داده‌ها
- جستجوی گرافی سریع (مانند مسیرهای کوتاه)
معایب:
- پیچیدگی بالا در مدل‌سازی اولیه
- ابزارهای محدودتر نسبت به SQL
مناسب برای:
- شبکه‌های اجتماعی
- موتورهای توصیه‌گر
- تحلیل ارتباطات و گراف‌ها (مانند روابط خانوادگی، گراف حمل‌ونقل)
5. Object-Oriented Databases (پایگاه‌داده شی‌گرا)
مثل: db4o, ObjectDB
مزایا:
- مدل‌سازی نزدیک به زبان‌های شی‌گرا مثل Java یا C#
- عدم نیاز به نگاشت ORM
معایب:
- مقیاس‌پذیری پایین‌تر
- اکوسیستم محدودتر
مناسب برای:
- پروژه‌های آکادمیک یا آزمایشی در سیستم‌های شی‌گرا
6. NewSQL Databases (نسل جدید SQL)
مثل: CockroachDB, Google Spanner
مزایا:
- مزایای SQL + مقیاس‌پذیری افقی شبیه NoSQL
- توزیع‌شده و مقاوم در برابر خطا
معایب:
- پیچیدگی پیاده‌سازی
- جدید بودن = منابع آموزشی کمتر
مناسب برای:
- اپلیکیشن‌های mission-critical با مقیاس بالا
- سیستم‌های توزیع‌شده با نیاز به consistency بالا
7. Search Databases / Engines (پایگاه‌داده‌های جستجو)
مثل: Elasticsearch, Solr
مزایا:
- جستجوی سریع و قدرتمند (Full-text search)
- مناسب برای فیلترهای پیچیده
معایب:
- نه برای ذخیره بلندمدت داده
- محدودیت در تراکنش‌های پیچیده
مناسب برای:
- سیستم‌های جستجوی پیشرفته
- لاگ و مانیتورینگ
- وب‌سایت‌های فروشگاهی
