تفاوت SQL و NoSQL چیست؟ مقایسه ویژگی‌ها و کاربردها

انتخاب پایگاه داده فقط انتخاب یک ابزار نیست. قبل از تصمیم باید بدانید داده‌ها چه ساختاری دارند، چقدر به هم وابسته‌اند، چه Query (پرس‌وجو)هایی روی آن‌ها انجام می‌شود و با بزرگ‌ترشدن پروژه قرار است چطور مدیریت شوند.

پاسخ این سؤال‌ها انتخاب بین SQL و NoSQL را روشن‌تر می‌کند. SQL معمولاً داده‌ها را در جدول‌هایی با ساختار و روابط مشخص نگه می‌دارد؛ در مقابل، NoSQL یک مدل واحد نیست و پایگاه‌های داده Document (سندمحور)، Key-Value (کلید-مقدار)، Column-Family (خانواده‌ستونی) و Graph (گراف) را شامل می‌شود.

به همین دلیل، تفاوت SQL و NoSQL را نمی‌توان فقط به ساختار ثابت یا منعطف خلاصه کرد. در ادامه، این دو را از نظر معیارهای مهم یک پروژه مقایسه می‌کنیم و می‌بینیم هرکدام برای چه نیازهایی مناسب‌ترند.

تفاوت SQL و NoSQL در یک نگاه

مهم‌ترین تفاوت SQL و NoSQL در نحوه مدل‌سازی و ذخیره داده‌هاست؛ تفاوتی که روی Queryها، تراکنش‌ها و مقیاس‌پذیری هم اثر می‌گذارد. تفاوت‌های اصلی این دو را در جدول زیر، در یک نگاه می‌بینید:

معیار	SQL	NoSQL
Schema (ساختار داده)	معمولاً ساختار مشخص و از پیش تعریف‌شده	بسته به نوع Database (پایگاه داده) انعطاف بیشتری در ساختار داده دارد.
Relationship (ارتباط بین داده‌ها)	مناسب برای داده‌هایی با روابط مشخص و پیچیده	نحوه مدیریت روابط به مدل Database بستگی دارد.
Transaction (تراکنش)	پشتیبانی قوی از تراکنش‌های ACID	در برخی Databaseها پشتیبانی می‌شود، اما قابلیت‌ها متفاوت است.
Consistency (سازگاری داده‌ها)	معمولاً تأکید بیشتری بر سازگاری قوی داده دارد	مدل سازگاری بسته به Database قابل انتخاب یا متفاوت است.
Query (پرس‌وجو)	استفاده از SQL و مناسب برای Queryهای رابطه‌ای و Join	روش Query گرفتن به نوع Database وابسته است.
Scaling (مقیاس‌پذیری)	امکان Scale عمودی و در بسیاری از سیستم‌ها افقی	بسیاری از گزینه‌ها با Scale افقی در نظر گرفته شده‌اند.
Use Case (کاربرد)	سیستم‌های مالی، سفارش و داده‌های رابطه‌ای	داده‌های حجیم یا متغیر و الگوهای دسترسی خاص

انتخاب بین SQL و NoSQL فقط به یک ویژگی بستگی ندارد. مقیاس‌پذیری افقی مختص NoSQL نیست و وجود روابط میان داده‌ها هم همیشه به معنی انتخاب SQL نیست.

پایگاه داده SQL چگونه داده‌ها را ذخیره می‌کند؟

در پایگاه‌های داده SQL، داده‌ها در جدول و براساس یک Schema مشخص ذخیره می‌شوند. Schema تعیین می‌کند هر جدول چه ستون‌هایی داشته باشد و هر ستون چه نوع داده‌ای را بپذیرد.

فرض کنید پایگاه داده یک فروشگاه آنلاین را طراحی می‌کنیم. اطلاعات کاربران می‌تواند در جدول users (کاربران) و سفارش‌ها در جدول orders (سفارش‌ها) قرار بگیرد. با Primary Key (کلید اصلی) و Foreign Key (کلید خارجی) بین این جدول‌ها ارتباط ایجاد می‌شود؛ بنابراین لازم نیست اطلاعات یک کاربر برای هر سفارش دوباره ذخیره شود.

(کلید اصلی هر رکورد را به‌صورت منحصربه‌فرد مشخص می‌کند و کلید خارجی برای ایجاد ارتباط میان داده‌های دو جدول به کار می‌رود.)

این روابط هنگام Query گرفتن اهمیت پیدا می‌کنند. با JOIN (اتصال جدول‌ها) می‌توان داده‌های چند جدول را به هم متصل کرد و مثلاً اطلاعات یک سفارش را همراه با مشخصات مشتری و پرداخت آن دریافت کرد.

SQL در تراکنش‌هایی که چند تغییر به هم وابسته دارند هم کاربرد زیادی دارد. مثلاً هنگام ثبت یک پرداخت، ممکن است چند بخش از اطلاعات هم‌زمان تغییر کنند. ویژگی‌های ACID (اصول حفظ صحت و پایداری تراکنش‌ها) کمک می‌کنند اگر یکی از این مراحل با مشکل روبه‌رو شد، داده‌ها ناقص یا ناسازگار ثبت نشوند.

PostgreSQL، MySQL و Microsoft SQL Server از نمونه‌های شناخته‌شده پایگاه‌های داده SQL هستند.

پایگاه داده NoSQL چیست؟

NoSQL به یک نوع مشخص از پایگاه داده اشاره نمی‌کند، بلکه مجموعه‌ای از مدل‌های مختلف برای ذخیره و مدیریت داده است. برخلاف مدل رابطه‌ای SQL، در این پایگاه‌های داده الزاماً با جدول‌ها و رابطه‌های ثابت میان آن‌ها سروکار نداریم.

ساختار داده در بسیاری از پایگاه‌های NoSQL انعطاف بیشتری دارد. برای مثال، دو Document از یک مجموعه می‌توانند فیلدهای یکسانی نداشته باشند. این ویژگی زمانی مفید است که ساختار داده‌های پروژه متغیر باشد یا از ابتدا نتوان Schema ثابتی برای همه داده‌ها تعریف کرد.

البته NoSQL به معنی «بدون ساختار» یا «بدون Schema» نیست. نحوه تعریف و کنترل ساختار داده به نوع پایگاه داده و شیوه پیاده‌سازی پروژه بستگی دارد.

انواع دیتابیس NoSQL؛ از Document تا Graph

NoSQL یک مدل واحد برای ذخیره داده ندارد. بسته به نوع داده و نحوه دسترسی به آن، پایگاه‌های NoSQL در چند مدل اصلی قرار می‌گیرند.

مدل Document

در این مدل، داده‌ها در قالب Documentهایی معمولاً شبیه JSON ذخیره می‌شوند. Documentها می‌توانند ساختار متفاوتی داشته باشند، به همین دلیل این مدل برای داده‌هایی که ساختارشان ممکن است تغییر کند مناسب است.

MongoDB یکی از نمونه‌های شناخته‌شده Document Database است. 

مدل Key-Value

در مدل Key-Value، هر مقدار با یک Key مشخص ذخیره می‌شود و از طریق همان Key می‌توان به آن دسترسی داشت. این ساختار برای موقعیت‌هایی که دسترسی سریع به داده براساس یک شناسه مشخص مهم است، کاربرد دارد. Redis یکی از نمونه‌های شناخته‌شده این مدل است.

مدل Column-Family

در این مدل، داده‌ها براساس مجموعه‌ای از ستون‌ها سازمان‌دهی می‌شوند و ساختار آن با جدول‌های پایگاه داده رابطه‌ای یکسان نیست. Column-Family برای حجم بالای داده و الگوهای دسترسی مشخص کاربرد دارد. Cassandra نمونه‌ای از این نوع پایگاه داده است.

مدل Graph

در Graph Database، داده‌ها به شکل Node (گره) و ارتباط میان آن‌ها به شکل Edge (یال یا ارتباط) ذخیره می‌شود. وقتی خودِ رابطه میان داده‌ها بخش مهم مسئله باشد، مثل شبکه‌های اجتماعی یا بررسی ارتباط میان کاربران، این مدل می‌تواند کاربردی باشد.

پس هنگام بررسی NoSQL، فقط انتخاب بین SQL و NoSQL مطرح نیست؛ نوع NoSQL هم باید با ساختار داده و نحوه استفاده از آن هماهنگ باشد.

تفاوت SQL و NoSQL؛ مقایسه قابلیت‌ها و ویژگی‌ها

تفاوت SQL و NoSQL فقط در شکل ذخیره داده‌ها نیست. نحوه تعریف ساختار، ارتباط بین داده‌ها، Query گرفتن، مدیریت تراکنش و مقیاس‌پذیری هم در این دو متفاوت است. همین تفاوت‌هاست که در نهایت روی انتخاب پایگاه داده برای یک پروژه اثر می‌گذارد.

• ساختار داده (Schema)

در SQL معمولاً Schema از قبل مشخص است؛ یعنی جدول‌ها، ستون‌ها، نوع داده و روابط میان آن‌ها تعریف می‌شوند. اگر ساختار داده در ادامه پروژه تغییر کند، این تغییر باید در Schema هم اعمال و مدیریت شود.

در بسیاری از پایگاه‌های NoSQL ساختار انعطاف بیشتری دارد. برای مثال، در یک Document Database می‌توان داده‌هایی با فیلدهای متفاوت ذخیره کرد. این ویژگی برای پروژه‌هایی که ساختار داده آن‌ها مرتب تغییر می‌کند مفید است، اما به معنی کنار گذاشتن طراحی و کنترل ساختار داده نیست.

• روابط میان داده‌ها (Relationships)

SQL برای مدیریت داده‌هایی که ارتباط مشخصی با یکدیگر دارند، امکانات مناسبی دارد. مثلاً یک مشتری می‌تواند چند سفارش داشته باشد و هر سفارش هم شامل چند محصول باشد. این روابط با کلیدهای اصلی و خارجی تعریف می‌شوند و با JOIN می‌توان اطلاعات مرتبط را از چند جدول کنار هم قرار داد.

در NoSQL نحوه مدیریت روابط به نوع پایگاه داده بستگی دارد. در مدل Document می‌توان بعضی داده‌های مرتبط را کنار هم ذخیره کرد؛ در مدل Graph هم خودِ ارتباط میان داده‌ها بخش اصلی ساختار پایگاه داده است.

• پرس‌وجو و دسترسی به داده (Query)

SQL زبان مشخصی برای جست‌وجو، فیلتر، مرتب‌سازی، محاسبه و ترکیب داده‌ها دارد. اگر پروژه به Queryهای متنوع روی چند جدول نیاز داشته باشد، امکاناتی مثل JOIN دست برنامه‌نویس را برای کار با داده‌های مرتبط باز می‌گذارند.

در NoSQL روش Query گرفتن به نوع پایگاه داده بستگی دارد و یک زبان مشترک میان همه آن‌ها وجود ندارد. به همین دلیل، هنگام طراحی پایگاه داده NoSQL باید از ابتدا به این فکر کرد که برنامه بیشتر قرار است چه داده‌ای را و با چه الگویی بخواند یا بنویسد.

• تراکنش و اصول ACID

بعضی عملیات فقط یک تغییر ساده در پایگاه داده نیستند. فرض کنید پرداخت یک سفارش ثبت می‌شود؛ وضعیت سفارش باید تغییر کند، اطلاعات پرداخت ذخیره شود و شاید موجودی کالا هم به‌روزرسانی شود. اگر یکی از این مراحل با خطا روبه‌رو شود، نباید بخشی از عملیات انجام شده باقی بماند.

پایگاه‌های داده SQL معمولاً پشتیبانی قدرتمندی از تراکنش‌های ACID دارند. این ویژگی‌ها کمک می‌کنند چند عملیات مرتبط با حفظ صحت و سازگاری داده‌ها انجام شوند و در صورت بروز خطا، سیستم در وضعیت ناقص باقی نماند.

البته تراکنش فقط مختص SQL نیست. برخی پایگاه‌های NoSQL هم از تراکنش روی چند عملیات یا چند داده پشتیبانی می‌کنند. تفاوت در نوع و محدوده این پشتیبانی است و باید برای هر پایگاه داده جداگانه بررسی شود.

• سازگاری داده‌ها (Consistency)

در بعضی سیستم‌ها مهم است که تغییر یک داده بلافاصله و به شکل یکسان در اختیار همه بخش‌ها قرار بگیرد. موجودی حساب بانکی مثال خوبی است؛ بعد از انجام تراکنش، نمایش مقدار درست موجودی اهمیت زیادی دارد.

در بعضی پایگاه‌های NoSQL، همه بخش‌های سیستم لزوماً داده جدید را همان لحظه دریافت نمی‌کنند. بسته به نوع پایگاه داده و تنظیمات آن، ممکن است هماهنگ‌شدن نسخه‌های مختلف داده کمی زمان ببرد.

بنابراین تقسیم‌بندی ساده «SQL سازگار است و NoSQL سازگار نیست» درست نیست. باید دید پایگاه داده موردنظر چه مدل Consistency ارائه می‌کند و پروژه به چه سطحی از سازگاری نیاز دارد.

• مقیاس‌پذیری (Scaling)

دو راه اصلی برای افزایش ظرفیت پایگاه داده وجود دارد. در مقیاس‌پذیری عمودی، منابع همان سرور مثل CPU و RAM افزایش پیدا می‌کند. در مقیاس‌پذیری افقی، داده و بار کاری میان چند سرور توزیع می‌شود.

بسیاری از پایگاه‌های NoSQL با هدف توزیع داده میان چند سرور طراحی شده‌اند. این ویژگی برای سیستم‌هایی با حجم بسیار زیاد داده یا ترافیک گسترده می‌تواند مهم باشد.

اما SQL را نباید محدود به مقیاس‌پذیری عمودی دانست. پایگاه‌های داده رابطه‌ای هم می‌توانند با روش‌هایی مثل Replication (تکثیر داده)، Partitioning (تقسیم‌بندی داده) و در برخی معماری‌ها Sharding (توزیع بخش‌های داده بین چند سرور)، بار کاری و داده‌ها را میان چند سرور مدیریت کنند.

• تجربه و توان تیم (Team Expertise)

حتی اگر یک پایگاه داده از نظر فنی مناسب پروژه باشد، باید هزینه کار با آن را هم در نظر گرفت. طراحی ساختار داده، نوشتن Query، مانیتورینگ، رفع خطا و نگهداری پایگاه داده همگی به تجربه تیم وابسته‌اند.

برای مثال، اگر تیم تجربه زیادی با PostgreSQL دارد، انتخاب یک پایگاه داده NoSQL فقط به دلیل انعطاف بیشتر Schema می‌تواند پیچیدگی غیرضروری وارد پروژه کند. از طرف دیگر، اگر نیاز پروژه واقعاً با یک مدل NoSQL بهتر پاسخ داده می‌شود، آشنایی بیشتر تیم با SQL نباید تنها معیار تصمیم باشد.

در نتیجه، انتخاب را نمی‌توان با یک ویژگی مثل Schema منعطف یا مقیاس‌پذیری افقی انجام داد. ساختار و روابط داده‌ها، Queryهای اصلی، حساسیت تراکنش‌ها، میزان سازگاری موردنیاز، نحوه رشد سیستم و تجربه تیم باید در کنار هم بررسی شوند.

کاربرد SQL؛ چه زمانی انتخاب مناسب‌تری است؟

فرض کنید قرار است پایگاه داده یک فروشگاه آنلاین را طراحی کنید. کاربر، سفارش، محصول و پرداخت هرکدام اطلاعات جداگانه‌ای دارند، اما مدام به یکدیگر وصل می‌شوند. برای چنین ساختاری، مدل رابطه‌ای SQL انتخاب قابل‌بررسی‌تری است.

این ارتباط وقتی به بخش‌هایی مثل سفارش و پرداخت می‌رسد، حساس‌تر هم می‌شود. مثلاً نمی‌شود پرداخت موفق ثبت شود اما وضعیت سفارش تغییر نکند. در چنین پروژه‌هایی که چند تغییر مرتبط باید درست و هماهنگ انجام شوند، پشتیبانی SQL از تراکنش‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

نوع Queryها هم در این انتخاب نقش دارد. اگر قرار است اطلاعات چند جدول را مرتب با JOIN کنار هم بگذارید، گزارش‌های مختلف بسازید یا روی داده‌های مرتبط Queryهای متنوع اجرا کنید، SQL معمولاً کار با این اطلاعات را ساده‌تر می‌کند.

SQL را جدی‌تر بررسی کنید اگر:

• داده‌ها روابط مشخص و مهمی با یکدیگر دارند.
• تراکنش‌ها باید با دقت و سازگاری بالا ثبت شوند.
• JOIN و Queryهای رابطه‌ای بخش مهمی از کار هستند.
• ساختار اصلی داده‌ها نسبتاً مشخص است.
• تیم تجربه و ابزارهای لازم برای کار با پایگاه داده رابطه‌ای را دارد.

به همین دلیل، SQL همچنان یکی از مهارت‌های مهم در مسیر آموزش برنامه‌نویسی و به‌خصوص توسعه Backend است؛ حتی اگر در بعضی پروژه‌ها در کنار آن از NoSQL هم استفاده شود.

کاربرد NoSQL؛ چه زمانی انتخاب مناسب‌تری است؟

محصولات یک دسته لزوماً مشخصات یکسانی ندارند. مثلاً در محصولات دیجیتال، ویژگی‌های مهم لپ‌تاپ با مانیتور یا هدفون متفاوت است. وقتی تعداد این ویژگی‌ها زیاد و متغیر باشد، Document Database می‌تواند مدیریت داده‌ها را ساده‌تر کند.

NoSQL در مدیریت حجم بالای داده هم کاربرد دارد. مثلاً سیستمی که روزانه میلیون‌ها رویداد یا لاگ ثبت می‌کند، ممکن است بیشتر به ثبت سریع و توزیع داده بین چند سرور نیاز داشته باشد تا روابط پیچیده میان جدول‌ها.

البته مدل‌های NoSQL کاربرد یکسانی ندارند. Key-Value برای دسترسی به داده با یک کلید مشخص مناسب است، Graph Database روی ارتباط میان داده‌ها تمرکز دارد و Document Database برای داده‌هایی با ساختار متغیر کاربرد دارد.

NoSQL می‌تواند انتخاب مناسبی باشد وقتی:

• فیلدها و ساختار داده‌ها زیاد تغییر می‌کنند.
• حجم داده بالاست و توزیع آن بین چند سرور برای پروژه اهمیت دارد.
• بیشتر Queryهای مورد نیاز از قبل الگوی مشخصی دارند.
• برای دریافت اطلاعات به JOINهای متعدد وابسته نیستید.
• یکی از مدل‌های Document، Key-Value، Column-Family یا Graph با داده‌های پروژه جورتر است.

SQL یا NoSQL؛ انتخاب مناسب براساس نیاز پروژه

انتخاب را از اسم پایگاه داده شروع نکنید؛ اول ببینید داده‌های پروژه چه ویژگی‌هایی دارند و قرار است چطور از آن‌ها استفاده کنید.

داده‌های پروژه چقدر به یکدیگر وابسته‌اند؟

اگر داده‌ها روابط مشخصی دارند و مرتب باید اطلاعات چند جدول را کنار هم قرار دهید، SQL معمولاً گزینه مناسب‌تری است. برای داده‌های مستقل‌تر یا با ساختار متغیر، بعضی مدل‌های NoSQL انعطاف بیشتری دارند.

معمولاً چه نوع کوئری‌هایی روی داده‌ها اجرا می‌کنید؟

اگر JOIN، گزارش‌گیری و کوئری‌های رابطه‌ای بخش مهم کار هستند، SQL را جدی‌تر بررسی کنید. اگر بیشتر با یک کلید مشخص به داده دسترسی دارید، ممکن است یکی از مدل‌های NoSQL بهتر با نیاز پروژه هماهنگ باشد.

خطا در داده چقدر هزینه دارد؟

ثبت ناقص یک پرداخت با چند ثانیه تأخیر در هماهنگ‌شدن یک لاگ یکسان نیست. هرچه تراکنش و سازگاری داده حساس‌تر باشد، تضمین‌های پایگاه داده اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

پروژه چقدر قرار است بزرگ شود؟

حجم امروز تنها معیار نیست. رشد کاربران، درخواست‌ها و داده‌ها و روشی که پایگاه داده برای مقیاس‌پذیری در اختیار شما می‌گذارد هم باید در تصمیم دیده شود.

تیم چقدر برای کار با این پایگاه داده آماده است؟

نوشتن Query، بررسی عملکرد، پشتیبان‌گیری و رفع خطا بعد از انتخاب ادامه دارند. بنابراین تجربه تیم و هزینه نگهداری هم بخشی از انتخاب است.

در نهایت ممکن است SQL یا NoSQL به‌تنهایی پاسخ‌گو باشد؛ یا بخش‌های مختلف پروژه به پایگاه‌های داده متفاوتی نیاز داشته باشند.

ترکیب SQL و NoSQL؛ استفاده از دو پایگاه داده در یک پروژه

لازم نیست همیشه یکی را انتخاب کنید. در یک سیستم، ممکن است SQL برای اطلاعاتی مثل کاربران، سفارش‌ها و پرداخت‌ها استفاده شود و NoSQL برای داده‌هایی مثل رویدادها یا لاگ‌ها که حجم و شیوه دسترسی متفاوتی دارند.

به این رویکرد Polyglot Persistence گفته می‌شود؛ یعنی هر بخش از داده‌ها در پایگاه داده‌ای نگهداری شود که برای همان نیاز مناسب‌تر است.

البته اضافه‌کردن پایگاه داده دوم، نگهداری و مدیریت سیستم را پیچیده‌تر می‌کند. پس این ترکیب زمانی ارزش دارد که واقعاً مسئله‌ای از پروژه را حل کند.

اگر به کار با داده علاقه دارید و می‌خواهید این مسیر را فراتر از پایگاه داده ادامه دهید، مسیر یادگیری تحلیل داده می‌تواند نقطه شروع خوبی برای آشنایی با مهارت‌های این حوزه باشد.

جمع‌بندی

SQL و NoSQL دو جواب متفاوت برای یک سؤال نیستند؛ دو راه برای حل مسئله‌های متفاوت‌اند. SQL جایی قدرتش را نشان می‌دهد که روابط، تراکنش‌ها و سازگاری داده‌ها مهم‌اند و NoSQL زمانی کاربردی‌تر می‌شود که شکل داده یا نحوه دسترسی به آن، مدل متفاوتی می‌طلبد.

انتخاب خوب، پایگاه داده‌ای نیست که امکانات بیشتری دارد؛ پایگاه داده‌ای است که پیچیدگی کمتری به مسئله شما اضافه می‌کند.