ما الفرق بين قاعدة بيانات الرسم البياني وقاعدة البيانات العلائقية؟
تقوم كل من قواعد بيانات الرسم البياني وقواعد البيانات العلائقية بتخزين عناصر البيانات التي بينها علاقات محددة مسبقًا. ومع ذلك، فإنها تختلف اختلافًا كبيرًا في طريقة تمثيل علاقات البيانات. تخزن قواعد البيانات العلائقية البيانات في تنسيق جدولي يتضمّن صفوف وأعمدة. تُخزَّن البيانات ذات الصلة أيضًا في جداول، وترتبط نقاط البيانات بالجدول الأصلي. تصبح العمليات ذات الصلة بعلاقات البيانات غير فعّالة لأنها تتطلب عمليات بحث متعددة في جداول البيانات. في المقابل، تخزن قاعدة بيانات الرسم البياني البيانات في هيئة شبكة من الكيانات والعلاقات. تستخدم قاعدة بيانات الرسم البياني نظرية الرسم البياني الرياضي لتخزين العمليات وتنفيذها على علاقات البيانات. تعد قواعد بيانات الرسم البياني أكثر كفاءةً في نمذجة العلاقات. تعمل على تحسين أداء التطبيقات بشكل كبير لحالات الاستخدام التي بها ترابطات بيانات معقدة.
نموذج البيانات: قاعدة بيانات الرسم البياني مقابل قاعدة البيانات العلائقية
تقوم كل من قاعدة بيانات الرسم البياني وقاعدة البيانات العلائقية بتخزين المعلومات وتمثيل العلاقات بين البيانات. ومع ذلك، فإن النموذج العلائقي يعطي الأولوية لكيانات البيانات بينما نموذج الرسم البياني يعطي الأولوية للعلاقات بين الكيانات.
نموذج قاعدة البيانات العلائقية
تستخدم قاعدة البيانات العلائقية جداول بيانات تنظم المعلومات في صفوف وأعمدة. تحتوي الأعمدة على سمات محددة لكيان البيانات، بينما تمثل الصفوف سجلات بيانات فردية.
يتطلب المخطط الثابت لقواعد البيانات العلائقية أن تحدد العلاقات بين الجداول مقدمًا باستخدام مفاتيح أساسية ومفاتيح خارجية.
مثال
لنفترض وجود تطبيق وسائط اجتماعية يحتوي على ملفات تعريف للعملاء الذين قد يكونوا أصدقاء لبعضهم البعض. ستحتاج إلى جدولين لنمذجة البيانات.
يمكن أن يبدو جدول العملاء كما يلي:
| المُعرِّف |
الاسم |
الموقع |
| C1 |
Alejandro |
الولايات المتحدة الأمريكية |
| C2 |
Ana |
الولايات المتحدة الأمريكية |
| C3 |
Kwaku |
الولايات المتحدة الأمريكية |
| C4 |
Pat |
الولايات المتحدة الأمريكية |
يمكن أن يبدو جدول الأصدقاء كما يلي:
| معرف العميل |
مُعرّف الصديق |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
كما ترى، يوجد تماثل وتكرار عند تمثيل العلاقات المعقدة. يُمكنها زيادة متطلبات التخزين وتقليل الأداء على نطاق واسع.
نموذج قاعدة بيانات الرسم البياني
من ناحية أخرى، تستخدم "قاعدة بيانات الرسم البياني" بنيةً رسوميًة تتضمن خصائص وحواف وعُقد لتمثيل البيانات. العُقد عبارة عن كائنات، والحواف توضح العلاقة بين تلك العُقد، والخصائص تصف سمات العُقد وسمات الحواف. هذه البنية الديناميكية تجعل "قاعدة بيانات الرسم البياني" مفيدةً في تمثيل البيانات المتصلة. توفر المزيد من المرونة فيما يتعلق بالعلاقات وأنواع البيانات.
مثال
سيتم الآن تمثيل البيانات الخاصة بتطبيق الوسائط الاجتماعية السابق ذكره في القسم السابق على النحو التالي:
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”
friends:”C2,C3”}
لم يعد هناك تماثل ولا تكرار في سجلات البيانات أثناء نمذجة العلاقات. 
الاختلافات الرئيسية: قاعدة بيانات الرسم البياني مقابل قاعدة البيانات العلائقية
بالإضافة إلى الاختلاف في نماذج البيانات، توجد اختلافات كثيرة بين قاعدة البيانات العلائقية وقاعدة بيانات الرسم البياني، وهذه الاختلافات تجعل تلك القاعدتين متباينتين في الوظائف والمزايا.
العمليات
يُمكنك استخدام "خوارزميات اجتياز الرسم البياني" في الاستعلام عن نموذج بيانات رسم بياني. هذه الخوارزميات إما تعتمد على العمق أولاً (DF) أو العرض أولاً (BF)، وهذا يساعد في العثور على البيانات المتصلة واستردادها بسرعة. تكون قواعد بيانات الرسم البياني مفيدةً في الترابطات والاستعلامات المعقدة التي يُمكنها فهم العلاقات بين البيانات.
في المقابل، تستخدم قواعد البيانات العلائقية لغة SQL في استرداد البيانات ومعالجتها. مع لغة SQL، يُمكن للمستخدمين تنفيذ أنواع مختلفة من الاستعلامات -مثل SELECT وINSERT وUPDATE وDELETE-على الجداول. تتفوق قواعد البيانات العلائقية في التعامل مع البيانات المهيكلة التي تتضمن علاقات محددة جيدًا بين الجداول. وتتأكد أهميتها في إجراء التصفية المعقدة، والتجميعات، والصلات عبر جداول متعددة.
قابلية التوسع
عند التوسّع في قواعد البيانات العلائقية، يُمكنك عادةً استخدام التوسّع الرأسي. التوسّع الرأسي يحدث عندما تقوم بترقية الأجهزة، مثل وحدة المعالجة المركزية أو مساحة التخزين أو الذاكرة، لزيادة عبء العمل الذي يمكن للخادم التعامل معه. يواجه التوسّع الرأسي بعض القيود التي قد تخلق تحديات بجانب متطلبات التكلفة.
يمكن لقواعد البيانات العلائقية أيضًا استخدام "التقسيم إلى أجزاء" للتوسّع أفقيًا، وبالتالي تقوم بتوزيع البيانات عبر عدة خوادم. ومع ذلك، فإن "التقسيم إلى أجزاء" يزيد من تعقيد تخزين البيانات وقد يؤدي إلى مشكلات في الاتساق.
في المقابل، تعد قواعد بيانات الرسم البياني رائعةً في التوسّع الأفقي وتستخدم التقسيم للقيام بذلك. توجد جميع الأقسام على خوادم مختلفة، ما يسمح للعديد من الخوادم بمعالجة استعلامات الرسم البياني بشكل متوازٍ. من خلال التوزيع عبر العديد من العُقد، يمكن لمحرك قاعدة البيانات الاستعلام عن البيانات بشكل فعّال، حتى على نطاق واسع.
الأداء
توفر قواعد بيانات الرسم البياني تجاورًا خاليًا من الفهارس، ما يزيد من الأداء. يسمح "التجاور الخالي من الفهارس" للنظام بالمرور بين الكيانات ذات الصلة. ونظرًا لأن قواعد بيانات الرسم البياني تخزن العلاقات كمراجع أو مؤشرات بين العُقد، يمكن لقاعدة البيانات اتباع مؤشر ذاكرة والتنقل بسرعة بين الكيانات. في هذه الحالة، لا تحتاج قاعدة البيانات إلى فهارس أو تعيين جداول.
يسمح نظام "التجاور الخالي من الفهارس" لقواعد بيانات الرسم البياني بتحقيق اجتياز العلاقات خلال مدى زمني ثابت. المدى الزمني الثابت يعني أنه يمكنك بصفة مستمرة اجتياز علاقة في قاعدة بيانات الرسم البياني في نفس المدة الزمنية، بصرف النظر عن حجم البيانات. يسمح الاتصال المباشر بين العُقد بالوصول الفوري، وبالتالي يمكنك الاستعلام عن العلاقات وتتبعها بسرعة. هذه الميزات تجعل قواعد بيانات الرسم البياني فعّالة للغاية.
بدلًا من ذلك، تقوم قواعد البيانات العلائقية باستخدام عمليات بحث الفهرس ويجب أن تفحص الجداول لتحديد العلاقات بين الكيانات. يُمكنك ضم جداول متعددة، ولكن الأمر يستغرق وقتًا طويلاً حيث يتعين على النظام فحص فهارس أكبر عبر المزيد من البيانات. لهذا السبب، لا تُقدم قاعدة البيانات العلائقية نفس أداء قاعدة بيانات الرسم البياني.
سهولة الاستخدام
قواعد بيانات الرسم البياني تركز على العلاقات، وهذا يُسهّل العمل بها عند استخدام بيانات متصلة. تتفوق قواعد بيانات الرسم البياني في الاستعلامات متعددة القفزات، التي تجتاز فيها مسارات ذات علاقات متعددة. يُمكنك أيضًا استخدام لغات استعلام الرسم البياني مثل Gremlin أو Cypher للتعبير عن العلاقات بطريقة مرئية. يُمكنك استكشاف البيانات المتصلة باستخدام هذه اللغات، وهذا يبسط بناء الجملة التي تستخدمها في استكشاف البيانات المتداخلة والبيانات المنضمة.
تستخدم قواعد البيانات العلائقية لغة SQL، والتي قد تبدو غير طبيعية عند إدارة الاستعلامات متعددة القفزات. إذا كان الاستعلام يحتوي على العديد من الصلات والامتدادات عبر استعلامات فرعية متداخلة، فسيصبح من الصعب كتابة SQL. إن لم تكن حريصًا، فسيسهل ترجمة ذلك إلى استعلامات ضخمة يصعب قراءتها وصيانتها.
ومع ذلك، فإن قواعد البيانات العلائقية هي قواعد ناضجة وشائعة في حالات استخدام متنوعة. توجد العديد من الأدوات والموارد بالإضافة إلى دعم المجتمع الذي يُمكنك الوصول إليه لتحسين نظامك. وبالمثل، فإنها تتفوق عند إدارة البيانات المهيكلة بطريقة موثوقة ومتوافقة مع خصائص ACID (الدقة والاتساق والعزل والقدرة على التحمل). خصائص ACID هي atomicity وconsistency وisolation وdurability التي تعني الدقة والاتساق والعزل والقدرة على التحمل على الترتيب وتساعد في ضمان صحة البيانات.
حالات الاستخدام: قاعدة بيانات الرسم البياني مقابل قاعدة البيانات العلائقية
لكل من قاعدة بيانات الرسم البياني وقاعدة البيانات العلائقية العديد من حالات الاستخدام التي تتفوق فيها كل منهما. ونظرًا لأنهما يختلفان في نماذج البيانات وبينهما فروق جوهرية كثيرة، فإنهما تتفوقان في مجالات مختلفة.
قاعدة البيانات الرسومية
توفر قواعد بيانات الرسم البياني مخططًا مرنًا يسمح بإجراء تغيرات ديناميكية وتعديلات على البيانات. إن تركيزها على علاقات البيانات يجعلها مفيدةً في التحليلات، وعمليات البحث الدلالية، ومحركات التوصيات. قاعدة بيانات الرسم البياني هي الخيار الأفضل في السيناريوهات التالية:
- أنت تتعامل مع بيانات ذات علاقات معقدة، كما هو الحال في شبكات التواصل الاجتماعي، واكتشاف الاحتيال، والرسوم البيانية المعرفية، ومحركات البحث
- أنت تحتاج إلى مخطط متطور، يمكنك فيه تعديل الحواف والعُقد والخصائص بدون إزعاج بقية بنية قاعدة البيانات
- أنت تعمل على بيانات مترابطة وتحتاج إلى إجراء ثلاث قفزات أو أكثر بين العلاقات (استعلامات من نوع صديق الصديق)
قواعد بيانات الرسم البياني هي قواعد مرنة وقابلة للتوسّع وديناميكية وممتازة في إظهار العلاقات بين البيانات.
قاعدة بيانات ارتباطية
تقدم قواعد البيانات العلائقية مخططًا مهيكلًا بجانب دعمها الكبير لتكامل البيانات. قاعدة البيانات العلائقية هي الخيار الأفضل في السيناريوهات التالية:
- أنت تحتاج إلى الامتثال لـ ACID وإلى مستويات عالية من تكامل البيانات والاتساق، كما هو الحال في المعاملات المالية
- أنت تعمل على بيانات مهيكلة للغاية تتناسب جيدًا مع نموذج البيانات الجدولية، كما هو الحال في إدارة موارد المؤسسة
- بياناتك محدودة العلاقات
ملخص الاختلافات: قاعدة البيانات العلائقية مقابل قاعدة بيانات الرسم البياني
| قواعد البيانات الارتباطية |
قواعد بيانات الرسم البياني |
|
| النموذج |
جدولي يحتوي على صفوف وأعمدة. |
عُقد مترابطة مع تمثيل البيانات في هيئة مستندات JSON. |
| العمليات |
عمليات SQL مثل الإنشاء والقراءة والتحديث والحذف (CRUD). |
العمليات تشمل عمليات الإنشاء والقراءة والتحديث والحذف (CRUD) وعمليات اجتياز الرسم البياني بناءً على نظرية الرسم البياني الرياضي. |
| قابلية التوسع |
يُمكن أن تتوسع قواعد البيانات العلائقية التقليدية توسّعًا رأسيًا ولكنها تواجه صعوبةً في التوسّع الأفقي. |
تتفوق قاعدة بيانات الرسم البياني في التوسّع الأفقي. يمكن استخدام التقسيم لتوزيع البيانات عبر العديد من العُقد. |
| الأداء |
تواجه قواعد البيانات العلائقية استعلاماتٍ معقدةً عند اجتياز العلاقات التي تبطئ الأداء. |
تتفوق قاعدة بيانات الرسم البياني في تمثيل العلاقات بين البيانات والاستعلام عنها. |
| سهولة الاستخدام |
تعمل قواعد البيانات العلائقية بشكل جيد مع مجموعات البيانات الكبيرة والبيانات المهيكلة. إنها تواجه صعوبةً عندما يتعلق الأمر بالاستعلامات متعددة القفزات. |
قاعدة بيانات الرسم البياني سهلة الاستخدام عند التعامل مع البيانات التي تركز على العلاقات. باستخدام إحدى لغات استعلام الرسم البياني، يُمكنك الاستعلام بسرعة عن البيانات بقفزات متعددة. |
كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات قاعدة البيانات العلائقية وقاعدة بيانات الرسم البياني؟
تحتوي Amazon Web Services (AWS) على حلول لكل من حالات استخدام قواعد البيانات العلائقية وقواعد بيانات الرسم البياني.
خدمة قاعدة البيانات الارتباطية في Amazon (Amazon RDS) هي مجموعة خدمات مُدارة تُسهّل عملية إعداد قواعد البيانات العلائقية، وتشغيلها، وتوسعة نطاقها في السحابة. تدعم خدمة Amazon RDS العديد من محركات قواعد البيانات، مثل المحركات التالية:
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for SQL Server لنشر إصدارات متعددة من SQL Server (2014 و2016 و2017 و2019)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MySQL لدعم إصدارات MySQL Community Edition 5.7 و8.0
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for MariaDB لدعم إصدارات MariaDB Server 10.3 و10.4 و10.5 و10.6
وبالمثل، فإن Amazon Neptune عبارة عن محرك قاعدة بيانات رسم بياني محددة الغرض وعالية الأداء. تم تحسينه لتخزين مليارات العلاقات والاستعلام عن الرسم البياني بزمن استجابة بالمللي ثانية.
يدعم Neptune نماذج الرسم البياني الشائعة - الرسم البياني للخصائص وإطار وصف الموارد (RDF) الخاص باتحاد شبكة الويب العالمية (W3C). ويدعم أيضًا لغات الاستعلام مثل Gremlin وSPARQL، وبالتالي يُمكنك إنشاء استعلامات تتنقل بين مجموعات البيانات شديدة الاتصال.
يقدم Neptune ميزاتٍ كثيرةً:
- التوافر العالي بفضل وجود النسخ المتماثلة للقراءة، والاسترجاع (التعافي) من نقطة زمنية، والنسخ الاحتياطي المستمر، والنسخ المتماثل عبر مناطق توافر الخدمات.
- الحماية والأمان ودعم التشفير في أوقات عدم النشاط.
- الإدارة الكاملة. ولذا، فلا تقلق بشأن مهام إدارة قواعد البيانات مثل توفير الأجهزة، أو تصحيح البرامج، أو الإعداد والتثبيت، أو التكوين، أو عمليات النسخ الاحتياطي.
ابدأ استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني وقاعدة البيانات العلائقية على AWS عن طريق إنشاء حساب اليوم.
