در مورد معماری پایگاه داده بیاموزید: راهنمای کامل

مقدمه

معماری پایگاه داده پایه و اساس هر سیستم دیجیتالی را که مدیریت داده ها را تشکیل می دهد ، تشکیل می دهد. این نحوه ذخیره ، دسترسی ، مدیریت و ایمن کردن اطلاعات را تعریف می کند. این که آیا ساختن یک برنامه ساده یا یک سیستم سازمانی پیچیده ، درک معماری پایگاه داده برای اطمینان از عملکرد ، قابلیت اطمینان ، مقیاس پذیری و حفظ آن بسیار مهم است. در این مقاله توضیح مفصلی در مورد معماری پایگاه داده ، از مفاهیم اساسی گرفته تا برنامه های پیشرفته در دنیای واقعی ارائه شده است.

معماری پایگاه داده چیست؟

معماری پایگاه داده یک چارچوب ساختاری برای سازماندهی ، مدیریت و دسترسی به داده ها است. تعریف می کند:

• نحوه سازماندهی داده ها ،

• چگونه اجزای مختلف در تعامل هستند ،

• جریان اطلاعات بین کاربران و سیستم های ذخیره سازی.

این شبیه به طرح یک ساختمان است: بدون طراحی جامد ، ساختار ناپایدار و ناکارآمد خواهد بود.

انواع معماری پایگاه داده

معماری پایگاه داده بسته به نحوه توزیع و تعامل مؤلفه ها ، به چندین نوع طبقه بندی می شود.

1. معماری تک لایه

• تعریف: یک معماری تک لایه به این معنی است که رابط کاربری ، منطق برنامه و بانک اطلاعاتی در همان سیستم قرار دارند.

• مثال: یک صفحه گسترده Microsoft Excel که در آن ذخیره سازی داده ها و تعامل کاربر به صورت محلی در یک دستگاه واحد رخ می دهد.

• موارد استفاده:

  • برنامه های شخصی ،
  • نرم افزار یادداشت برداری آفلاین ،
  • سیستم های موجودی مستقل برای مشاغل بسیار کوچک.

• مزایای:

  • سادگی در تنظیم و استفاده ،
  • هیچ وابستگی شبکه ای برای کار لازم نیست.

• مضرات:

  • مقیاس پذیری ضعیف ؛ به راحتی نمی تواند چندین کاربر یا حجم داده های بزرگ را اداره کند ،
  • گزینه های امنیتی محدود ،
  • داده ها اغلب به یک دستگاه جدا می شوند.

2. معماری دو لایه (مشتری-سرور)

• تعریف: در معماری دو لایه ، یک مشتری (ردیف 1: لایه ارائه) مستقیماً با سرور پایگاه داده ارتباط برقرار می کند (ردیف 2: لایه داده). منطق برنامه ممکن است در مشتری ، سرور قرار بگیرد یا بین آنها تقسیم شود.

• مثال: یک سیستم مدیریت کتابخانه مبتنی بر دسک تاپ که در آن رابط کاربری روی رایانه کاربر کار می کند و مستقیماً به یک سرور پایگاه داده مرکزی از طریق یک شبکه متصل می شود.

• موارد استفاده:

  • برنامه های تجاری کوچک و متوسط ​​،
  • سیستم های اداری داخلی با تعداد محدودی از کاربران ،
  • توسعه سریع برنامه (RAD) محیط.

• مزایای:

  • عملکرد سریعتر برای تعداد کمی از کاربران همزمان در مقایسه با تک لایه ،
  • اجرای نسبتاً ساده تر از سه لایه.

• مضرات:

  • چالش های مقیاس پذیری با افزایش تعداد کاربران ، قرار دادن بار مستقیم بر روی سرور پایگاه داده ،
  • نگرانی های امنیتی احتمالی اگر منطق تجارت در سمت مشتری قرار داشته باشد ،
  • تعمیر و نگهداری می تواند پیچیده باشد زیرا ممکن است به روزرسانی ها در چندین مشتری مورد نیاز باشد.

3. معماری سه لایه

• تعریف: معماری سه لایه سیستم را به سه لایه متمایز و منطقی جدا می کند:

  1. لایه ارائه (UI): تعامل کاربر را کنترل می کند (به عنوان مثال ، مرورگر وب ، برنامه تلفن همراه).
  2. لایه برنامه (منطق کسب و کار): داده ها را پردازش می کند ، قوانین تجاری را اجرا می کند و منطق برنامه را کنترل می کند (به عنوان مثال ، سرور وب ، سرور برنامه).
  3. لایه پایگاه داده (ذخیره داده ها): ذخیره و بازیابی داده ها (به عنوان مثال ، سرور پایگاه داده).

• مثال: یک وب سایت تجارت الکترونیکی مانند آمازون:

  • مشتریان از طریق مرورگر یا برنامه (لایه ارائه) در تعامل هستند.
  • سرورهای وب و برنامه جستجوی محصول ، سفارشات و پرداخت ها (لایه برنامه) را پردازش می کنند.
  • حساب های کاربری ، جزئیات محصول و اطلاعات سفارش در پایگاه داده ها (لایه پایگاه داده) ذخیره می شوند.

• موارد استفاده:

  • وب سایت های در مقیاس بزرگ و برنامه های وب ،
  • سیستم های برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) ،
  • بیشتر برنامه های مدرن مشتری-سرور.

• مزایای:

  • مقیاس پذیری بالا با مقیاس بندی هر ردیف به طور مستقل ،
  • امنیت بهبود یافته زیرا بانک اطلاعاتی مستقیماً در معرض مشتری قرار نمی گیرد ،
  • قابلیت حفظ و انعطاف پذیری افزایش یافته ؛ تغییرات در یک ردیف تأثیر حداقل بر دیگران دارد ،
  • توزیع کارآمد بارهای کاری.

• مضرات:

  • افزایش پیچیدگی در طراحی و توسعه ،
  • هزینه های اولیه تنظیم اولیه و الزامات زیرساختی.

مفاهیم پایگاه داده اساسی

فراتر از ردیف های ساختاری ، چندین مفهوم اصلی برای طراحی پایگاه داده های قوی و کارآمد بسیار مهم است.

خواص اسیدی

اسید مخفف مخفف چهار ویژگی است که پردازش قابل اعتماد معاملات پایگاه داده را تضمین می کند:

• اتمی: تضمین می کند که هر معامله به عنوان یک واحد واحد و غیرقابل تفکیک رفتار می شود. یا تمام عملیات موجود در معامله با موفقیت انجام می شود ، یا هیچ یک از آنها نیستند. در صورت عدم موفقیت هر بخشی ، کل معامله به عقب برگردانده می شود.

  • مثال: انتقال پول بین حساب های بانکی ؛ هم بدهی و هم اعتبار باید موفق شوند ، یا هیچ اتفاقی نمی افتد.

• ثبات: تضمین می کند که یک معامله پایگاه داده را از یک حالت معتبر به حالت دیگر منتقل می کند. داده های نوشته شده باید به کلیه قوانین ، محدودیت ها و محرک های تعریف شده رعایت شوند.

  • مثال: اگر قوانین آن را منع کنند ، برداشت نمی تواند منجر به مانده حساب منفی شود.

• انزوا: تضمین می کند که معاملات همزمان با یکدیگر دخالت نمی کنند. وضعیت میانی یک معامله تا زمان انجام آن از سایر معاملات پنهان است.

  • مثال: دو کاربر که سعی در رزرو آخرین صندلی در پرواز به طور همزمان دارند. انزوا فقط یک معامله را به صورت تمیز و تمیز تضمین می کند.

• دوام: تضمین می کند که به محض انجام معامله ، حتی در صورت خرابی سیستم (مانند قطع برق یا تصادفات) نیز مرتکب می شود. تغییرات به طور دائم ذخیره می شوند.

  • مثال: پس از دریافت تأیید خرید ، داده های سفارش حتی اگر سرور بلافاصله بعد از آن مجدداً راه اندازی شود ، ادامه می یابد.

عادی سازی

عادی سازی فرآیند سازماندهی داده ها در یک بانک اطلاعاتی برای کاهش افزونگی و بهبود یکپارچگی داده ها است. این شامل ساختار جداول و برقراری روابط بین آنها طبق قوانین خاص (اشکال عادی) است.

• هدف:

  • تکثیر داده ها (افزونگی) را به حداقل برسانید.
  • از مشکلات اصلاح داده ها (به روزرسانی ، درج ، ناهنجاری های حذف) خودداری کنید.
  • نمایش داده ها و بهبود ساختار پایگاه داده.

• اشکال عادی مشترک:

  • فرم عادی اول (1NF): تضمین می کند که هر ستون حاوی مقادیر اتمی (غیرقابل تفکیک) است و هیچ گروه تکراری از ستون وجود ندارد.
  • دوم فرم عادی (2NF): باید در 1NF باشد ، و تمام ویژگی های غیر کلید باید کاملاً به کل کلید اصلی وابسته باشند (وابستگی های جزئی را از بین می برد).
  • فرم عادی سوم (3NF): باید در 2NF باشد ، و ویژگی های غیر کلید نباید به سایر ویژگی های غیر کلید بستگی داشته باشد (وابستگی های گذرا را از بین می برد).
  • فرم عادی Boyce-Codd (BCNF): نسخه دقیق تر 3NF.

• مثال: به جای ذخیره جزئیات آدرس مشتری به طور مکرر در Orders جدول ، عادی سازی یک جداگانه ایجاد می کند Customers جدول با اطلاعات آدرس ، از طریق a CustomerID در Orders جدول

• معاملات: در حالی که عادی سازی یکپارچگی داده ها را بهبود می بخشد و افزونگی را کاهش می دهد ، پایگاه داده های بسیار نرمال ممکن است نیاز به پرس و جوهای پیچیده تری داشته باشند (شامل پیوستن) که گاهی اوقات می تواند بر عملکرد تأثیر بگذارد. از بین بردن گهگاه از نظر استراتژیک برای بهینه سازی عملکرد خواندن استفاده می شود.

نمایه سازی

• تعریف: شاخص پایگاه داده یک ساختار داده است که سرعت عملیات بازیابی داده ها را در یک جدول پایگاه داده با هزینه نوشتن و فضای ذخیره سازی اضافی بهبود می بخشد. از ایندکس ها برای یافتن سریع داده ها بدون نیاز به جستجوی هر ردیف در یک جدول در هر بار دسترسی به آن استفاده می شود.

• چگونه کار می کند: مشابه یک فهرست در پشت یک کتاب ، یک شاخص بانک اطلاعاتی نشانگر را ایجاد می کند که مقادیر داده های خاص را می توان در یک جدول یافت.

• انواع: انواع متداول شامل درختان B ، شاخص های هش ، شاخص های متن کامل است.

• موارد استفاده: اعمال شده برای ستون هایی که اغلب در آن استفاده می شوند WHERE بندها ، JOIN شرایط ، و ORDER BY بندها

• تأثیر: به طور قابل توجهی سرعت خواندن نمایش داده شد (انتخاب) اما می تواند عملیات نوشتن (درج ، به روزرسانی ، حذف) را کند کند زیرا این فهرست نیز باید به روز شود.

مدیریت معامله

• تعریف: مدیریت معاملات فرآیند اطمینان از معاملات پایگاه داده (توالی عملیات انجام شده به عنوان یک واحد منطقی کار) با اطمینان پردازش می شود و به خصوصیات اسید پایبند است.

• مؤلفه ها: شامل مکانیسم هایی برای شروع معاملات ، تنظیم نقاط ذخیره ، تعهد (ایجاد تغییرات دائمی) و معاملات برگشت (خنثی کردن تغییرات) است.

• اهمیت: برای حفظ یکپارچگی داده ، به ویژه در سیستم هایی با چندین کاربران همزمان که عملیات خواندن و نوشتن را انجام می دهند ، بسیار مهم است.

انبارداری داده (OLAP) در مقابل پایگاه داده های معامله (OLTP)

در حالی که هر دو از پایگاه داده استفاده می کنند ، معماری و هدف آنها تفاوت چشمگیری دارد:

معماری پیشرفته

نیازهای داده های مدرن منجر به مدل های پیچیده پایگاه داده فراتر از ردیف های سنتی شده است.

سیستم های پایگاه داده توزیع شده

• تعریف: داده ها ذخیره می شوند و به طور بالقوه در چندین مکان یا ماشین های فیزیکی پردازش می شوند که از طریق یک شبکه متصل می شوند. این سیستم خود را به عنوان یک پایگاه داده واحد به کاربر ارائه می دهد.

• مثال: زیرساخت های پس زمینه Google یا Gmail ، که در سطح جهانی در چندین مراکز داده توزیع می شود تا از تأخیر کم و در دسترس بودن بالا اطمینان حاصل شود.

• موارد استفاده:

  • برنامه های وب جهانی که نیاز به دسترسی به تأخیر کم برای کاربران در سراسر جهان دارند ،
  • سیستم هایی که خواستار در دسترس بودن بسیار بالا و تحمل گسل هستند.

• مزایای:

  • قابلیت اطمینان و در دسترس بودن بهبود یافته (تحمل گسل) ،
  • دسترسی به داده های بالقوه سریعتر برای کاربران توزیع شده جغرافیایی ،
  • مقیاس پذیری با اضافه کردن گره های بیشتر.

• مضرات:

  • افزایش پیچیدگی در هماهنگ سازی داده ها ، مدیریت سازگاری (تجارت قضیه CAP) ، و مدیریت ،
  • راه اندازی بالاتر و هزینه های عملیاتی.

معماری پایگاه داده مبتنی بر ابر (DBAAS – پایگاه داده به عنوان یک سرویس)

• تعریف: بانکهای اطلاعاتی که توسط ارائه دهندگان خدمات ابری شخص ثالث (به عنوان مثال ، AWS ، Google Cloud ، Azure) میزبان و اداره می شوند. ارائه دهنده زیرساخت ها ، لکه دار ، پشتیبان گیری ، مقیاس بندی و اغلب تنظیمات امنیتی را کنترل می کند.

• مثال: Amazon RDS (سرویس پایگاه داده رابطه) ، Google Cloud SQL ، پایگاه داده Azure SQL ، اطلس MongoDB.

• موارد استفاده:

  • نوپا و مشاغل نیاز به استقرار سریع و حداقل سربار عملیاتی ،
  • برنامه هایی که نیاز به مقیاس بندی انعطاف پذیر و تقاضا (بالا یا پایین) دارند ،
  • بازیابی فاجعه و راه حل های پشتیبان.

• مزایای:

  • کاهش نیاز به تخصص مدیریت پایگاه داده داخلی ،
  • مدلهای قیمت گذاری به عنوان شما را پرداخت کنید ،
  • ویژگی های داخلی برای در دسترس بودن ، تهیه نسخه پشتیبان و امنیت بالا.

• مضرات:

  • هزینه های اشتراک مداوم می تواند جمع شود ،
  • وابستگی به ارائه دهنده ابر و اتصال به اینترنت قابل اعتماد ،
  • نگرانی های احتمالی قفل فروشنده.

ویژگی های معماری خاص MongoDB

پایگاه داده های NOSQL مانند MongoDB مفاهیم معماری متناسب با انعطاف پذیری و مقیاس را معرفی می کنند:

• Sharding: روشی برای توزیع داده ها در چندین سرور (SHARDS). MongoDB از یک کلید Shard برای داده های پارتیشن استفاده می کند ، و این امکان را برای مقیاس بندی افقی (مقیاس گذاری) فراهم می کند تا مجموعه داده های بزرگ و توان بالا را کنترل کند.

  • مثال: یک بستر رسانه اجتماعی ممکن است پست های کاربر را بر اساس شناسه کاربر یا منطقه جغرافیایی نشان دهد.

• تکرار (مجموعه های ماکت): فرایند هماهنگ سازی داده ها در چندین سرور. MongoDB از مجموعه های ماکت برای ارائه افزونگی و در دسترس بودن بالا استفاده می کند. یک سرور اولیه می نویسد ، در حالی که سرورهای ثانویه داده ها را تکرار می کنند و در صورت عدم موفقیت اولیه می توانند خواندن را انجام دهند یا تصاحب کنند.

  • مثال: یک سایت تجارت الکترونیکی از تکثیر برای اطمینان از کاتالوگ محصول همیشه در دسترس است ، حتی اگر یک سرور پایگاه داده پایین بیاید.

نحوه انتخاب معماری پایگاه داده مناسب

انتخاب معماری مناسب شامل متعادل کردن چندین عامل مهم است:

• مقیاس: حجم داده فعلی و بار کاربر چقدر است؟ رشد آینده پیش بینی شده چیست؟ (معماری را انتخاب کنید که بر همین اساس می تواند مقیاس کند).

• عملکرد: زمان پاسخ مورد نیاز برای پرس و جو و معاملات چیست؟ (نوع نمایه سازی ، ذخیره و نوع معماری را در نظر بگیرید).

• نیازهای سازگاری: قوام فوری در سراسر سیستم چقدر مهم است؟ (انطباق اسید ، معاملات سیستم توزیع شده – قضیه CAP).

• در دسترس بودن: چه سطح از زمان به روز لازم است؟ تحمل گسل چقدر مهم است؟ (تکثیر ، سیستم های توزیع شده ، ابر DBAAS را در نظر بگیرید).

• امنیت: سطح حساسیت به داده ها و الزامات نظارتی چیست؟ (معماری ها را با ویژگی های امنیتی قوی انتخاب کنید).

• بودجه: محدودیت های تنظیم اولیه و هزینه های عملیاتی در حال انجام چیست؟ (مقایسه خود میزبان در مقابل ابر DBAAS).

• تخصص تیم: آیا تیم مهارت مدیریت معماری منتخب را دارد؟

• نگهداری: مدیریت ، نظارت ، تهیه نسخه پشتیبان و به روزرسانی سیستم چقدر آسان است؟

نمونه های پروژه دنیای واقعی

• مثال 1: سیستم مدیریت مدرسه

  • مدرسه محلی کوچک: اگر بار کاربر کم باشد و در شبکه مدرسه موجود باشد ، یک معماری دو لایه ممکن است کافی باشد.
  • شبکه بزرگ مدرسه ملی: یک معماری سه لایه ، که به طور بالقوه با DBAA های ابر برای مقیاس پذیری و مدیریت متمرکز همراه است ، مناسب تر خواهد بود.

• مثال 2: کاربرد تحویل مواد غذایی

  • راه اندازی مرحله اولیه: با استفاده از یک معماری سه لایه برای برنامه ، با یک DBAAS Cloud مقیاس پذیر (مانند Atlas MongoDB یا Amazon RDS) شروع کنید.
  • با افزایش تقاضا: Sharding Database (در صورت استفاده از NOSQL) را پیاده سازی کنید یا ماکت ها را بخوانید (در صورت استفاده از SQL) برای رسیدگی به افزایش بار و اطمینان از عملکرد. از تکثیر برای در دسترس بودن بالا استفاده کنید.

• مثال 3: سیستم بانکی

  • نیاز اصلی: باید انطباق اسید ، امنیت بالا ، افزونگی و یکپارچگی معاملات را در اولویت قرار دهد. غالباً شامل ترکیبی از معماری سه لایه برای برنامه ها و سیستم های بانک اطلاعاتی بالقوه توزیع شده برای نیازهای خاص در دسترس بودن بالا ، در کنار مدیریت معاملات قوی و پروتکل های امنیتی سخت است.

جدول خلاصه

پایان

معماری پایگاه داده یک عنصر اساسی در طراحی سیستم قوی و کارآمد است. انتخاب معماری مناسب نیاز به ارزیابی دقیق نیازهای فعلی و پیش بینی های آینده ، عوامل متعادل کننده مانند سادگی ، امنیت ، مقیاس پذیری ، قوام ، در دسترس بودن و مقرون به صرفه بودن دارد. در حالی که مدل های سنتی رد شده همچنان به ارزش خود ادامه می دهند ، روندهای مدرن مانند خدمات ابری ، سیستم های توزیع شده و پایگاه داده های NOSQL گزینه های قدرتمندی را برای مقابله با چالش های پیچیده داده های امروز فراهم می کنند. درک مفاهیم اصلی مانند اسید ، عادی سازی و نمایه سازی بدون در نظر گرفتن معماری انتخاب شده ضروری است.

با تسلط بر این مفاهیم معماری و اصول اساسی ، توسعه دهندگان و معماران می توانند سیستمهایی را طراحی کنند که نه تنها نیازهای خواستار امروز را برآورده می کنند بلکه برای چالش های فردا نیز مقاوم و سازگار هستند.

فکر نهایی

معماری پایگاه داده خود را نه تنها برای نیازهای فعلی خود بلکه برای رشدی که آرزو می کنید به آن برسید ، طراحی کنید. امروز یک بنیاد قوی یک سیستم انعطاف پذیر ، مقیاس پذیر و قابل حفظ برای آینده را تضمین می کند.

نوشته شده توسط محمد امان + AI