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