در دنیای دیجیتال امروز، جمع‌آوری انبوه داده‌ها، کسب‌وکارها را ملزم به استفاده از روش‌های قدرتمند برای ذخیره‌سازی، بازیابی و دستکاری داده‌ها کرده است. امروزه کسب‌وکارها بیش از هر زمان دیگری به داده‌ها دسترسی دارند و سازمان‌های آینده‌نگر می‌توانند با استفاده از پایگاه‌های داده، از ذخیره‌سازی و تراکنش‌های اولیه داده‌ها فراتر رفته و آنها را در راستای تجزیه‌وتحلیل حجم زیادی از داده‌ها به کار بگیرند.
پایگاه های داده را می‌توان سنگ بنای مدیریت اطلاعات در نظر گرفت که به‌عنوان مخازنی سازمان‌یافته برای حفظ و نگهداری داده ها عمل می‌کنند. این سیستم‌ها نه‌تنها مقادیر زیادی از داده و اطلاعات را ذخیره می‌کنند، بلکه جست‌وجو و تجزیه‌وتحلیل کارآمد آنها را نیز تسهیل کرده و آنها را به ابزاری ضروری در رشته‌های مختلف تبدیل می‌کنند.
در این مقاله به معرفی پایگاه‌های داده، اجزا و کاربردهای آن در کسب‌وکارها می‌پردازیم. در ادامه انواع دیتابیس را مورد بررسی قرار داده و در نهایت، به بیان چالش‌ها و نوآوری‌های این حوزه پرداخته می‌شود. با ما همراه باشید.
پایگاه داده چیست؟
پایگاه داده (Database) مجموعه‌ای از اطلاعات یا داده های ساختاریافته است که معمولاً به صورت الکترونیکی و سازمان‌یافته، در یک سیستم کامپیوتری ذخیره می‌شود. یک پایگاه داده معمولاً توسط یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) کنترل می‌شود. درواقع ترکیب داده ها، DBMS و برنامه‌های کاربردی مرتبط با آنها، یک سیستم پایگاه داده را تشکیل می‌دهند که اغلب دیتابیس نامیده می‌شود.
پایگاه های داده برای ذخیره، نگهداری و دسترسی به هر نوع داده استفاده می‌شود. آنها داده های افراد، مکان‌ها یا اشیا را جمع‌آوری و در یک مکان نگهداری می‌کنند تا قابل‌مشاهده و تجزیه‌وتحلیل باشند. درواقع پایگاه های داده را می‌توان به‌عنوان مجموعه‌ای سازمان‌یافته از داده ها و اطلاعات در نظر گرفت.
در یک دیتابیس، داده‌ها در قالب ردیف‌ها و ستون‌ها، در جداول مختلف مدل‌سازی می‌شوند تا به شکل کارآمد پردازش و بررسی شوند. به‌این‌ترتیب داده ها در دسترس هستند و می‌توان به‌راحتی آنها را مدیریت، اصلاح، به‌روزرسانی، کنترل و سازماندهی کرد. برای مثال پایگاه‌های داده های یک سازمان ممکن است مجموعه‌ای از سوابق داده یا فایل‌هایی را که حاوی اطلاعاتی مانند معاملات فروش، داده‌های مشتری، اطلاعات مالی و محصول هستند را ذخیره کنند. اکثر پایگاه های داده از زبان جستجوی ساخت یافته (SQL) برای نوشتن و جستجو در داده ها استفاده می‌کنند.
زبان جست و جوی ساختاریافته (SQL) چیست؟
SQL یک زبان پرس‌وجو ساختاریافته برای ذخیره و پردازش اطلاعات در یک پایگاه داده رابطه‌ای است. یک پایگاه داده رابطه‌ای اطلاعات را به شکل جدولی ذخیره می‌کند، با ردیف‌ها و ستون‌هایی که نشان‌دهنده ویژگی‌های مختلف داده و روابط مختلف میان مقادیر داده است. از دستورات SQL می‌توان برای ذخیره، به‌روزرسانی، حذف، جستجو و بازیابی اطلاعات از پایگاه داده استفاده کرد. همچنین می‌توان از SQL برای حفظ و بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده استفاده کرد.
SQL یک زبان پرس و جوی ساختاریافته است که با کوئری‌ها کار می‌کند
تقریباً در تمام پایگاه های داده‌های رابطه‌ای می‌توان از SQL برای پرس‌وجو، دستکاری و تعریف داده ها و کنترل دسترسی به آنها استفاده کرد. SQL برای اولین بار توسط IBM و اوراکل، در دهه 1970 توسعه پیدا کرد که درنهایت منجر به اجرای استاندارد SQL ANSI شد. اگرچه امروزه SQL هنوز به طور گسترده مورداستفاده قرار می‌گیرد، اما همچنان زبان‌های برنامه‌نویسی جدیدی در حال ظهور هستند.
سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) چیست؟
یک دیتابیس معمولاً به یک برنامه نرم‌افزاری جامع نیاز دارد که به‌عنوان سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) شناخته می‌شود. درواقع یک DBMS به‌عنوان رابط میان پایگاه داده و کاربران نهایی یا برنامه‌های آن عمل می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد تا نحوه سازماندهی و بهینه‌سازی داده ها را مدیریت کنند. یک DBMS همچنین نظارت و کنترل پایگاه‌های داده را تسهیل می‌کند و انواع عملیات اداری مانند نظارت بر عملکرد، تنظیم و پشتیبان‌گیری و بازیابی داده ها را امکان‌پذیر می‌سازد.
DBMS استقلال فیزیکی و منطقی میان داده ها را نیز فراهم می‌کند؛ به‌این‌ترتیب کاربران و برنامه‌ها نیازی به دانستن مکان فیزیکی یا منطقی داده ها ندارند. یک DBMS همچنین می‌تواند دسترسی به پایگاه داده را محدود و کنترل کند و نماهای متفاوتی از پایگاه‌داده‌های یکسان را برای چندین کاربر ارائه دهد.
برخی از نمونه‌های نرم‌افزار پایگاه داده یا DBMSهای محبوب عبارت‌اند از: MySQL، Microsoft Access، Microsoft SQL Server، FileMaker Pro، Oracle Database و dBASE.
کاربر و اپلیکیشن‌ها، مهمترین اجزای DBMS هستند
اهمیت دیتابیس برای کسب‌وکارها در چیست؟
وجود یک پایگاه داده کارآمد برای هر سازمانی حیاتی است. سازمان‌های امروزی می‌توانند با استفاده از پایگاه داده و سایر ابزارهای محاسباتی و نرم افزار هوش تجاری ، از داده‌های جمع‌آوری شده برای اجرای کارآمدتر فرایندها، تصمیم‌گیری بهتر و چابک‌تر شدن عملیات خود استفاده کنند.
دیتابیس‌ها از عملیات داخلی سازمان‌ها و تعامل آنها با مشتریان و تأمین‌کنندگان پشتیبانی می‌کنند و اطلاعات اداری و داده های تخصصی‌تر، مانند مدل‌های مهندسی یا اقتصادی را در اختیار دارند. بنابراین کسب‌وکارها می‌توانند از داده های ذخیره شده در پایگاه داده و تحلیل آنها، برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه استفاده کنند.
برخی از دلایلی که نشان می‌دهد پایگاه های داده برای سازمان‌ها اهمیت دارند عبارت‌اند از:
- مقیاس‌پذیری کارآمد: نرم‌افزارهای پایگاه داده می‌توانند حجم زیادی از داده ها را مدیریت کنند که به میلیون‌ها و میلیاردها دیتا می‌رسد. ذخیره این حجم داده دیجیتال بدون وجود یک دیتابیس غیرممکن است.
- حفظ یکپارچگی داده ها: پایگاه های داده اغلب دارای قوانین و شرایط داخلی برای حفظ ثبات داده ها هستند و آنها را یکپارچه نگه می‌دارند.
- حفظ امنیت داده ها: پایگاه های داده از الزامات حریم خصوصی و انطباق‌های مرتبط با هر داده پشتیبانی می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، برای دسترسی به پایگاه داده، کاربران باید وارد سیستم شوند و هر یک ممکن است سطوح مختلفی از دسترسی داشته باشند؛ مانند دسترسی فقط خواندنی.
- تجزیه‌وتحلیل داده ها: سیستم‌های نرم‌افزاری مدرن از پایگاه های داده برای تجزیه‌وتحلیل داده ها استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند روندها و الگوها را شناسایی کرده یا پیش‌بینی کنند. تجزیه‌وتحلیل داده ها به سازمان کمک می‌کند تا تصمیمات تجاری خود را با اطمینان اتخاذ کند.
- بهبود فرایندهای کسب‌وکار: سازمان‌ها در حالت عادی، داده‌های مربوط به فرایندهای تجاری مانند فروش، پردازش سفارش و خدمات مشتری را جمع‌آوری می‌کنند. از تجزیه‌وتحلیل این داده ها می‌توان برای بهبود فرایندها، توسعه تجارت و افزایش درآمد استفاده کرد.
- ردیابی مشتریان: پایگاه های داده اغلب اطلاعات مربوط به افراد مانند مشتریان یا کاربران را ذخیره می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از پایگاه‌های داده برای ذخیره اطلاعات کاربران مانند نام، آدرس ایمیل و رفتار کاربر استفاده می‌کنند. این داده ها برای توصیه محتوا به کاربران و بهبود تجربه کاربران استفاده می‌شود.
- ذخیره اطلاعات شخصی: از دیتابیس‌ها می‌توان برای ذخیره اطلاعات شخصی استفاده کرد. به‌عنوان‌مثال، افراد مختلف می‌توانند برای ذخیره محتوا مانند عکس‌ها و ویدئوها، از یک فضای ذخیره‌سازی ابری شخصی استفاده کنند.
تاریخچه پیدایش پایگاه داده ها
پایگاه های داده برای اولین‌بار در دهه 1960 ایجاد شدند. دیتابیس‌های اولیه، مدل‌های شبکه‌ای و سلسله‌مراتبی بودند که برای ذخیره‌سازی داده ها استفاده می‌شدند. در پایگاه داده های سلسله‌مراتبی طرح‌واره‌های درختی، فهرست ریشه‌ای از رکوردها دارند که به چندین زیرشاخه مرتبط هستند. پایگاه داده های شبکه‌ای نیز مدلی انعطاف‌پذیرتر بودند که در آنها هر رکورد با بسیاری از رکوردهای اولیه و ثانویه مرتبط بود و اجازه چندین رابطه را می‌داد.
دیتابیس‌های اولیه بسیار ساده و فاقد انعطاف‌پذیری بودند و به همین علت، در دهه 1970 پایگاه داده های رابطه‌ای توسعه پیدا کردند و پس از آن، پایگاه داده های شی گرا در دهه 1980 معرفی شدند. امروزه زبان‌های پرس و جوی ساختاریافته (SQL)، NoSQL و پایگاه داده های ابری به‌عنوان پاسخی به رشد اینترنت و نیاز به افزایش سرعت پردازش داده‌های بدون ساختار پدید آمده‌اند. دیتابیس‌های ابری و پایگاه‌های اطلاعاتی خودران، در مورد نحوه جمع‌آوری، ذخیره، مدیریت و استفاده از داده‌ها راه‌های جدیدی را ایجاد می‌کنند.
انواع پایگاه داده
مدل پایگاه داده نشان‌دهنده ساختار منطقی یک پایگاه داده است. این مدل روابط و قوانینی را تعریف می‌کند که تعیین‌کننده چگونگی ذخیره، سازماندهی و دستکاری داده ها است. هر برنامه پایگاه داده بر اساس یک مدل داده خاص ساخته شده است.
انواع مختلفی از پایگاه داده وجود دارد که می‌توان آنها را بر اساس موارد استفاده، نوع داده و روش ذخیره‌سازی داده ها طبقه‌بندی کرد. طبقه‌بندی پایگاه های داده به شکل‌های زیر امکان‌پذیر است:
- طبقه‌بندی بر اساس محتوای آنها؛ مانند متن سند، آمار یا اشیای چندرسانه‌ای
- طبقه‌بندی بر اساس حوزه کاربرد آنها؛ مانند حسابداری، فیلم یا تولید
- طبقه‌بندی بر اساس جنبه‌های فنی آنها؛ مانند ساختار پایگاه داده یا نوع رابط
برخی از مهمترین انواع دیتابیس‌های اصلی سازمانی بر اساس جنبه‌های فنی، شامل موارد زیر است:
پایگاه داده رابطه‌ای (Relational Database)
این نوع از دیتابیس، رویکردی جدولی را برای داده ها تعریف می‌کند تا بتوان آنها را سازماندهی مجدد کرد و به شیوه‌های مختلف به داده ها دسترسی داشت. بنابراین پایگاه داده رابطه‌ای از جداول مختلف تشکیل شده است که داده ها در دسته‌های از پیش تعریف شده، در آن جدول‌ها قرار می‌گیرند. هر جدول دارای ستون‌هایی با حداقل یک دسته داده و ردیف‌هایی است که نمونه داده‌ای خاص برای ستون را دارند. اطلاعات در یک پایگاه داده رابطه‌ای در مورد یک مشتری خاص در ردیف‌ها، ستون‌ها و جداول سازماندهی می‌شود.
پایگاه داده های رابطه‌ای از SQL در رابط کاربری خود استفاده می‌کنند. بنابراین می‌توان به‌راحتی و بدون نیاز به تغییر برنامه‌های موجود، یک دسته داده جدید را به یک دیتابیس رابطه‌ای اضافه کرد. برای ذخیره، مدیریت، جست‌وجو و بازیابی داده ها در یک پایگاه داده رابطه‌ای، از یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) استفاده می‌شود. RDBMS به کاربران امکان کنترل دسترسی خواندن/نوشتن، تولید گزارش و تجزیه‌وتحلیل داده ها را می‌دهد.
پایگاه داده توزیع شده (Distributed Database)
دیتابیس توزیع شده، داده ها ، سوابق یا فایل‌ها را در چندین مکان فیزیکی ذخیره می‌کند. به‌این‌ترتیب، پردازش داده ها نیز در بخش‌های مختلف شبکه پخش و تکرار می‌شود.
پایگاه‌های داده توزیع‌شده می‌توانند همگن یا ناهمگن باشند. در پایگاه داده همگن، همه مکان‌های فیزیکی دارای زیرساخت سخت‌افزاری یکسان هستند و سیستم‌عامل‌ها و برنامه‌های پایگاه داده مشابهی را اجرا می‌کنند. در مقابل، در دیتابیس‌های ناهمگن سخت‌افزار، سیستم‌عامل و برنامه‌های پایگاه داده می‌توانند متفاوت باشند.
پایگاه داده ابری (Cloud Database)
دیتابیس ابری در یک ابر عمومی، خصوصی یا ترکیبی، در یک محیط مجازی ساخته شده و در آن، هزینه استفاده کاربران بر اساس میزان فضای ذخیره‌سازی و پهنای باند مصرفی محاسبه می‌شود. دیتابیس‌های ابری همچنین در صورت تقاضا، قابلیت مقیاس‌پذیری بالایی دارند و می‌توانند با برنامه‌هایی که به‌عنوان نرم‌افزار به‌عنوان یک سرویس (SaaS) مستقر شده‌اند، کار کنند.
در پایگاه داده ابری هزینه استفاده کاربران بر اساس میزان فضای ذخیره‌سازی و پهنای باند مصرفی محاسبه می‌شود
پایگاه داده NoSQL
پایگاه داده های NoSQL هنگام سروکار داشتن با کلان داده های توزیع شده خوب عمل می‌کنند. آنها می‌توانند مسائل مربوط به عملکرد کلان داده را بهتر از پایگاه داده های رابطه‌ای حل کنند. همچنین دیتابیس‌های NoSQL به‌خوبی تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده های بزرگ بدون ساختار را در سرورهای مجازی ابری انجام می‌دهند. این پایگاه داده ها را می‌توان دیتابیس غیررابطه‌ای نیز نامید.
پایگاه داده شی گرا (Object-oriented Database)
این دیتابیس‌ها، داده های ایجاد شده با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی شی گرا را نگهداری می‌کنند. آنها به‌جای تمرکز بر اعمال، داده ها و منطق، بر سازماندهی اشیا متمرکز هستند؛ برای مثال، یک رکورد داده تصویری به‌جای یک مقدار الفبایی، یک شی داده است.
پایگاه داده گراف (Graph Database)
این پایگاه داده ها نوعی پایگاه داده NoSQL هستند که با استفاده از مفاهیم نظریه گراف، روابط میان داده‌ها را ذخیره، تبدیل به نقشه و جست‌وجو می‌کنند. پایگاه داده های گراف از گره‌ها و لبه‌ها تشکیل شده‌اند؛ گره‌ها موجودیت‌هایی هستند که گره‌ها آنها را به یکدیگر متصل می‌کنند.
این دیتابیس‌ها اغلب برای تجزیه‌وتحلیل اتصالات استفاده می‌شود. درواقع پایگاه داده های نموداری اغلب برای تجزیه‌وتحلیل داده های مربوط به مشتریان، در تعامل با یک کسب‌وکار در صفحات وب و رسانه‌های اجتماعی مورداستفاده قرار می‌گیرد.
پایگاه داده های گراف از SPARQL، یک زبان برنامه‌نویسی برای تجزیه‌وتحلیل داده ها استفاده می‌کنند. SPARQL می‌تواند تمام تحلیل‌هایی که SQL می‌تواند انجام دهد را انجام دهد و همچنین برای تجزیه‌وتحلیل معنایی یا بررسی روابط میان داده ها استفاده شود. این موضوع SPARQL را برای انجام تجزیه‌وتحلیل روی مجموعه داده های ساختاریافته و بدون ساختار، مفید می‌کند.
مقایسه پایگاه داده رابطه ای و پایگاه داده گراف
اجزای یک پایگاه داده چیست؟
اگرچه پایگاه داده های مختلف از نظر طرح‌واره، ساختار داده‌ها و انواع داده‌های مناسب با آنها با یکدیگر متفاوت هستند اما همگی از پنج مؤلفه اصلی تشکیل شده‌اند:
- سخت‌افزار: زیرساخت فیزیکی که نرم‌افزار پایگاه داده روی آن اجرا می‌شود. سخت‌افزار پایگاه داده شامل کامپیوتر، سرور و هارد دیسک است.
- نرم‌افزار: نرم‌افزار یا برنامه پایگاه داده، به کاربران امکان کنترل دیتابیس را می‌دهد. از نرم‌افزار سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) برای مدیریت و کنترل پایگاه های داده استفاده می‌شود.
- داده ها: داده اطلاعات خامی است که پایگاه داده آن را ذخیره می‌کند. مدیران پایگاه داده، داده ها را سازماندهی می‌کنند تا معنی‌دارتر شوند.
- زبان دسترسی به داده ها: یک زبان برنامه‌نویسی که دیتابیس را کنترل می‌کند. زبان برنامه‌نویسی و DBMS باید بتوانند با یکدیگر کار کنند. یکی از رایج‌ترین زبان‌های پایگاه داده SQL است.
- رویه‌ها: نحوه عملکرد پایگاه داده و مدیریت داده ها را تعیین می‌کنند.
چالش‌های پایگاه داده ها
راه‌اندازی و نگهداری یک پایگاه داده، در کنار مزایای و فرصت‌هایی که ایجاد می‌کند، با چالش‌های مختلفی نیز همراه است که برخی از مهمترین آنها عبارت‌اند از:
- امنیت داده ها: داده ها دارایی ارزشمند کسب‌وکارها هستند. حفاظت از داده نیازمند متخصصان امنیت سایبری است که این موضوع می‌تواند برای سازمان‌ها پرهزینه باشد.
- یکپارچگی داده ها: این موضوع از قابلیت اعتماد داده ها اطمینان حاصل می‌کند. دستیابی به یکپارچگی داده‌ها همیشه آسان نیست؛ زیرا به معنای محدودکردن دسترسی به پایگاه‌های داده، تنها برای کسانی است که واجد شرایط مدیریت آن هستند.
- عملکرد پایگاه داده: دیتابیس‌ها نیازمند به‌روزرسانی و نگهداری منظم هستند. بدون پشتیبانی مناسب، عملکرد پایگاه داده می‌تواند با تغییر فناوری پشتیبان یا داده های موجود، کاهش پیدا کند.
- یکپارچه‌سازی: این موضوع شامل ادغام منابع داده از دیتابیس‌ها و ساختارهای مختلف در یک پایگاه داده واحد، دریاچه داده و انبار داده است که می‌تواند دشوار باشد.
دیتابیس با اکسل چه تفاوتی دارد؟
پایگاه داده و صفحات گسترده (مانند اکسل) هر دو راه‌های مناسبی برای ذخیره اطلاعات هستند. از مهمترین تفاوت‌های دیتابیس و اکسل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- نحوه ذخیره و دستکاری داده‌ها
- سطح دسترسی افراد به داده‌ها
- تعیین مقدار داده قابل ذخیره شدن
صفحات گسترده در ابتدا برای یک کاربر طراحی شده بودند و برای یک کاربر واحد یا تعداد کمی از کاربران که نیازی به دستکاری داده های بسیار پیچیده ندارند، عالی هستند. پایگاه های داده به طور هم‌زمان، به چندین کاربر اجازه می‌دهند تا با استفاده از منطق و زبان مشخص، به داده ها دسترسی سریع و ایمن داشته باشند و آنها را جستجو کنند. از طرف دیگر، پایگاه‌های داده به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که مجموعه‌های بسیار بزرگ‌تری از اطلاعات سازمان‌یافته را نگهداری می‌کنند.
تأثیر فناوری بر بهبود مدیریت پایگاه داده
پایگاه‌های اطلاعاتی خودران (Self-driving databases) نسل آینده پایگاه داده هستند که برای سازمان‌هایی که به دنبال راه‌اندازی بدون دردسر پایگاه داده و استفاده از بهترین فناوری‌ها هستند، امکانات جالبی را ارائه می‌دهد.
پایگاه‌های اطلاعاتی خودران از فناوری مبتنی بر ابر و یادگیری ماشین برای خودکارسازی بسیاری از کارهای روزمره مدیریت پایگاه‌های داده مانند تنظیم، امنیت، پشتیبان‌گیری، به‌روزرسانی‌ها و… استفاده می‌کنند. با خودکارسازی این وظایف روتین و خسته‌کننده، زمان مدیران پایگاه داده برای انجام کارهای استراتژیک بیشتر، آزاد می‌شود. قابلیت‌های خودایمنی و خود تعمیری پایگاه‌های اطلاعاتی خودران، انقلابی در نحوه مدیریت و ایمن‌سازی داده‌های سازمان‌ها ایجاد می‌کند و مزیت‌های عملکردی، هزینه‌های کمتر و امنیت را بهبود می‌بخشد.
منابع
- oracle.com
- aws.amazon.com
- techtarget.com
- geeksforgeeks.org