ما هو نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS)؟
ما هو نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS)؟
نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) هو تقنية برمجية تدير المعلومات في قاعدة بياناتك. قاعدة البيانات هي مجموعة بيانات مخزنة إلكترونيًا تتيح لك قراءة البيانات وكتابتها وحذفها وتحديثها. يُسهّل نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) عملية تخزين البيانات مع تعزيز التوافر والموثوقية والأداء. كما يوفر أدوات لتحديد ارتباطات البيانات وإجراء التحليلات داخل النظام حسب الحاجة. يساعد نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) المؤسسات على إدارة كميات صغيرة وكبيرة من البيانات بطريقة منظمة.
ما هي فوائد نظام إدارة قواعد البيانات؟
تعد أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) ضرورية لإدارة البيانات الرقمية بجميع أنواعها. تشمل المزايا ما يلي:
المحافظة على تنظيم البيانات
يحتاج المستخدمون إلى تنظيم البيانات بطريقة محددة لتكون مفيدة. تتطلب كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة تخزينًا محددًا وتكوينات تشغيلية. يضمن نظام إدارة قواعد البيانات تنظيم البيانات بتنسيق معين ويمكن معالجتها دون القلق بشأن الفشل التشغيلي لقاعدة البيانات.
يمنح المستخدمين طريقة منظمة لإدارة البيانات
يسمح نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) للمستخدمين بإدارة البيانات ومعالجتها باستخدام تعليمات قابلة للتكرار ومقننة دون فهم كيفية تخزين البيانات أو عمل العمليات على مستوى أدنى. بمجرد أن يعرف المستخدم كيفية استخدام نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) معين، يمكنه العمل مع أي قاعدة بيانات تستخدم نفس نوع قاعدة البيانات الأساسية وقد يكون قادرًا على نقل هذه المهارات إلى أنواع قواعد بيانات أخرى.
وظائف متكاملة متنوعة
ونظرًا لاختلاف أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS)، يقدم بعضها مجموعات ميزات أوسع من غيرها. فعلى سبيل المثال، توفر العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) ميزات مضمنة مثل النسخ الاحتياطي، وتكرار البيانات، والتحقق من صحتها، وتشفيرها أثناء الإرسال والتخزين.
ما هي الوظائف التي يقوم بها نظام إدارة قواعد البيانات؟
نظام إدارة قواعد البيانات هو نظام برمجي يجعل من السهل على العديد من المستخدمين والتطبيقات إنشاء البيانات وقراءتها وتحديثها وحذفها. يستخدم مسؤولو قواعد البيانات أدوات وواجهات متخصصة لإدارة قواعد البيانات، بما يشمل مراقبة الأداء، وتعزيز الأمان، وتنفيذ النسخ الاحتياطية، وتحسين الاستعلامات، وضمان سلامة البيانات.
يجعل البيانات أكثر سهولة
توفر الواجهة المستندة إلى المتصفح في أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) للمستخدمين وصولاً سهلاً إلى البيانات من خلال نموذج ويب أو لوحة معلومات مباشرة أو شبكة موزعة تابعة لجهة خارجية. بالإضافة إلى الأدوات المرئية، قد يتمكن المستخدمون أيضًا من الوصول إلى البيانات والتفاعل معها باستخدام التطبيقات، أو لغة معالجة البيانات (DML)، أو لغات الاستعلام، أو من خلال الاتصالات عبر واجهة برمجة التطبيقات (API).
يوفر نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) أيضًا الأدوات والآليات اللازمة لمعالجة البيانات وتجميعها وتجميع القيم وتحويلها حسب الحاجة. يمكن للمستخدمين تعديل البيانات ديناميكيًا، مما يضمن تنظيمها وتنسيقها بشكل صحيح لمختلف التطبيقات.
يدير البيانات الوصفية
يحتفظ نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) بقواميس تخزن البيانات التعريفية، أو البيانات المتعلقة بالبيانات، مثل هياكل البيانات، وأسماء الجداول والأعمدة، وأنواع البيانات، والقيود، والفهارس، والعلاقات. يتيح ذلك للتطبيقات العمل مع البيانات باستخدام التجريدات الهيكلية بدلاً من الترميز المعقد.
تتيح لك إدارة البيانات الوصفية أيضًا تطوير تصميم البيانات دون تعطيل التطبيقات. تنعكس تغييرات المخطط، مثل إضافة صفوف وأعمدة أو تعديلها أو إزالتها، تلقائيًا في جداول البيانات الأولية.
يعالج النسخ الاحتياطي والاسترداد
يبسط نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) عملية النسخ الاحتياطي لقاعدة البيانات من خلال توفير واجهة سهلة الاستخدام لإدارة النسخ الاحتياطية واللقطات. يمكن لمسؤولي قاعدة البيانات تخزين النسخ الاحتياطية في مواقع الطرف الثالث مثل التخزين السحابي للاسترداد السريع في حالة وقوع حوادث. توفر بعض أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) أيضًا نسخًا احتياطية تلقائية للبيانات في فواصل زمنية محددة مسبقًا أو نسخًا احتياطية مستمرة. تقدم معظمها أدوات استرداد لاستعادة قواعد البيانات بشكل كامل أو جزئي إلى حالة سابقة بأقل جهد.
يوفر عناصر تحكم إدارة المستخدم
يسمح نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) لمسؤولي قاعدة البيانات بإدارة مستخدمي قاعدة البيانات بفعالية وتنظيم إجراءات المستخدم. ويمكنهم تكوين حسابات المستخدمين وتحديد سياسات الوصول إلى البيانات وتعديل القيود للتحكم في الوصول إلى البيانات الأساسية.
عمليات البيانات الأساسية هي الإنشاء والقراءة والتحديث والحذف (CRUD). يمكن للمسؤول تعيين إتاحة كل عملية على أساس المستخدم أو الدور أو المجموعة. على سبيل المثال، قد يكون لدى بعض المستخدمين حق الوصول للقراءة إلى قاعدة بيانات فقط ولا يمكنهم إنشاء إدخالات أو تغييرها.
تدعم العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBM) لغة التحكم في البيانات (DCL) لتحديد عناصر التحكم في الوصول المعقدة.
يدير الأداء من أجل التوسع
يدعم نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) عشرات الآلاف من المستخدمين المتزامنين من خلال تنفيذ العديد مما يلي:
- تحسين الفهرس لتسريع تنفيذ الاستعلام، مما يقلل الحاجة إلى عمليات مسح الجدول الكامل.
- تحسين الاستعلام لتحليل استعلامات SQL وتحديد خطة التنفيذ الأكثر كفاءة، وتقليل وقت الإدخال/الإخراج والمعالجة.
- التقسيم والتقسيم لتوزيع عبء العمل عبر عُقد قاعدة البيانات المتعددة أو أقسام التخزين، وتحسين أوقات استجابة الاستعلام والتسامح مع الأخطاء.
- تنفيذ الاستعلام المتوازي بحيث تتم معالجة المهام بشكل متزامن عبر وحدات المعالجة المركزية (CPUs) أو العقد المتعددة.
- نسخ البيانات وموازنة التحميل عبر خوادم متعددة، مع توزيع طلبات القراءة والكتابة للحفاظ على استجابة النظام، ومنع فقدان البيانات بسبب الفشل.
تحتوي العديد من برامج نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) أيضًا على إمكانات تخزين مؤقت مضمنة، لذلك يتم تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر في الذاكرة لتقليل الحاجة إلى الوصول المتكرر إلى القرص. تتيح الأدوات المتكاملة للمستخدمين مراقبة بياناتهم وتكوينها وتحسينها بشكل أكبر.
كيف يعمل نظام إدارة قواعد البيانات؟
يتضمن نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) العديد من المكونات المترابطة التي توفر إدارة قواعد البيانات ومعالجة المعاملات وخدمات الاستعلام.
قاعدة البيانات
قاعدة البيانات هي جوهر نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS). وهي عبارة عن جمع بيانات منهجي يتم تخزينه إلكترونيًا، بما في ذلك الكلمات والأرقام والصور ومقاطع الفيديو والملفات. يحتوي على قواعد وشروط مدمجة للحفاظ على تناسق البيانات. في حين أن قاعدة البيانات يمكن أن توجد بشكل مستقل، إلا أن الإدارة اليدوية للبيانات معقدة، خاصة عند توسعها. وبالتالي، يوفر نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) طبقة برمجية تتعامل تلقائيًا مع العديد من مهام الإدارة الشائعة مثل الفهرسة وتحسين الأداء والتحكم في الوصول،
المخطط
يحدد المخطط بنية قاعدة البيانات، بما في ذلك الجداول والأعمدة وأنواع البيانات والقيود وعلاقات الكيانات. يقوم نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) بتخزين معلومات المخطط كبيانات وصفية، مما يسمح للتطبيقات بفهم البيانات والتفاعل معها بدون هياكل مشفرة. يمكن للمستخدمين تعريف المخطط باستخدام لغة تعريف البيانات (DDL).
مدير التخزين
مدير التخزين مسؤول عن تخزين البيانات واسترجاعها وتحديثها بكفاءة على الأجهزة المادية. يتعامل مع:
- تنظيم الملفات وهيكل تخزين البيانات للاسترجاع السريع.
- الفهرسة والتخزين المؤقت لتسريع عمليات البحث والتخزين المؤقت للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر.
- ضغط البيانات لتقليل مساحة التخزين مع الحفاظ على الوصول السريع.
- النسخ الاحتياطي والاسترداد لإدارة اللقطات والسجلات لاستعادة البيانات في حالة الفشل.
مدير المعاملات
يتحكم مدير المعاملات في جميع القواعد لضمان قيام العديد من المستخدمين بإجراء عمليات متزامنة داخل قاعدة البيانات مع الحفاظ على سلامة البيانات. قد يوفر الامتثال لـ ACID (الذرية والاتساق والعزلة والمتانة). وهو يدير:
- الالتزام والتراجع حتى يتم الانتهاء من التغييرات أو التراجع عنها في حالة الفشل.
- آليات القفل لمنع التعارضات في البيئات متعددة المستخدمين.
- التحكم في التزامن للتعامل مع عمليات القراءة والكتابة المتزامنة دون المساس بسلامة البيانات.
محرك الاستعلام
يقوم محرك الاستعلام بترجمة الاستعلامات وتنفيذها، مما يسمح للمستخدمين باسترداد البيانات أو إدراجها أو تحديثها أو حذفها بكفاءة. كما يوفر آلية للمستخدمين لإنشاء أسئلة معقدة يمكن الإجابة عليها بالبيانات. عادةً ما يستفيد نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) من لغة معالجة البيانات (DML) مثل SQL للاستعلامات.
تتضمن وظائف محرك الاستعلام:
- تحليل الاستعلامات للعثور على خطة التنفيذ الأكثر كفاءة.
- جلب البيانات باستخدام الفهارس والصلات ووظائف التجميع.
- إرجاع النتائج المهيكلة بتنسيقات جدولية أو هرمية.
واجهة المستخدم
تمكّن طبقة الواجهة المستخدم من التفاعل مع قاعدة البيانات مباشرة أو عبر تطبيق أو أدوات ذكاء الأعمال. يحتوي، حسب نظام إدارة قواعد البيانات المستخدم (DBMS)، على مجموعة من الأدوات التي توفر وظائف إضافية. يرتبط البرنامج أيضًا معًا وينسق جميع مكونات DBMS الأخرى.
ما هي الأنواع المختلفة لأنظمة إدارة قواعد البيانات؟
تحتوي العديد من منتجات نظام إدارة قواعد البيانات على أنواع وميزات وأدوات أساسية مختلفة لقواعد البيانات. يتم اختيار النظام المناسب بناءً على بنية البيانات ونوعها، ومتطلبات الأداء، وتكاليف التشغيل، وسهولة التوسع، ومدى إمكانية التكامل، والمهارات التقنية المتاحة، ومستوى أمان البيانات، وغير ذلك من العوامل. نعرض أدناه أنواعًا شائعة من أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS).
قواعد البيانات العلائقية
يحتوي نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) على مجموعة من نقاط البيانات ذات العلاقات المحددة مسبقًا فيما بينها. يتم تخزين البيانات بتنسيق جدولي، حيث يحتوي كل صف (سجل) في الجدول (العلاقة) على قائمة بالقيم المرتبطة (السمات) لهذا الإدخال. كل سجل هو كيان فردي مع سمة مفتاح أساسي فريدة كمرجع. يمكن ربط الجداول في علاقات واحد لواحد أو واحد إلى العديد أو متعدد إلى متعدد. يُعد Amazon Aurora مثالًا على نظام قاعدة بيانات علائقية.
لغة الاستعلام المهيكلة (SQL) هي لغة الاستعلام الافتراضية لمعظم قواعد البيانات الارتباطية. تستخدم التطبيقات لغة الاستعلامات البنائية (SQL) لتخزين البيانات وتحديثها وحذفها واسترجاعها من نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS).
قواعد البيانات غير العلائقية
لا تخزن قاعدة البيانات غير الارتباطية أو قاعدة بيانات NoSQL السجلات في الجداول أو تحتوي على مخطط صارم. بدلاً من ذلك، قد يتم تنظيم البيانات بطرق مختلفة، بما في ذلك:
مخزن المفاتيح-القيمة
مخزن المفاتيح-القيمة هو قاعدة بيانات يكون فيها كل سجل مفتاحًا فريدًا (على سبيل المثال، الاسم والرقم) بقيمة مرتبطة (على سبيل المثال، عدد صحيح، سلسلة، JSON). يعد Amazon DynamoDB مثالاً على نظام إدارة قواعد البيانات الذي يسمح بمخازن المفاتيح-القيمة.
مخزن المستندات
مخزن المستندات هو مخزن قيم مفاتيح معدل يحتوي فيه كل مفتاح فريد على مستند مرتبط يحتوي على بيانات شبه منظمة (مثل JSON وXML وYAML). يستخدم هذا الشكل من قواعد البيانات واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو لغة الاستعلام لاستخراج المعنى. يعد Amazon DocumentDB لـ JSON مثالاً لنظام إدارة قواعد البيانات لمخزن المستندات.
الرسم البياني
تستخدم قاعدة بيانات الرسم البياني بنية نمط الرسم البياني مع العقد (السجلات) والحواف (اتصالات العلاقة بالعقد الأخرى). تحتوي الحواف أيضًا على سمات تتعلق بالعلاقة. على سبيل المثال، يمكن أن تمثل العقد شجرة العائلة وسماتها، مثل الاسم والعمر، وتظهر الحواف بين العقد العلاقة، مثل الحفيدة وجانب الأم. Amazon Neptune هو مثال لنظام إدارة قواعد البيانات لقواعد بيانات الرسوم البيانية.
موجَّهة نحو العناصر
تقوم قاعدة البيانات الموجهة نحو العناصر أو قاعدة بيانات العناصر بتخزين وإدارة سلسلة من مثيلات العناصر، ولكل منها مجموعة السمات ذات الصلة الخاصة بها. يمكن ربط العناصر عبر مفاتيح خارجية، مثل قواعد البيانات العلائقية. يمكن استخدام Amazon Aurora كنظام لإدارة قواعد البيانات المتعلقة بالعناصر (ORDBMS)، وهو مزيج من قواعد البيانات العلائقية والموجهة نحو العناصر. PostgreSQL هو نظام ORDBMS شائع آخر.
التسلسل الهرمي
يتم تنظيم قاعدة البيانات الهرمية بشكل هرمي، حيث تحتوي العقدة الرئيسية الواحدة على العديد من الأطفال ومستويين أو أكثر. يمكن أن يكون Amazon DynamoDB نظام DBMS لقواعد البيانات الهرمية، ويتم تمثيل العلاقات المتداخلة في JSON.
السلاسل الزمنية
تقوم قواعد بيانات السلاسل الزمنية بتخزين البيانات المرتبطة بطابع زمني محدد. قد تكون علائقية أو غير علائقية وغالبًا ما تتطلب استيعاب البيانات المتدفقة. يعتمد نظام DBMS المطلوب لقاعدة بيانات السلاسل الزمنية على البيانات الأساسية. من أمثلة قواعد بيانات السلاسل الزمنية: Amazon Timestream.
متعدد الوسائط
يمكن لأنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) متعددة النماذج إدارة أنواع مختلفة من قواعد البيانات في وقت واحد، مثل قواعد بيانات المستندات والرسوم البيانية. وهي شائعة لأنها توفر للمستخدمين واجهة قياسية لإدارة قواعد البيانات المختلفة دون تبديل البرامج. تسمح بعض أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) متعددة النماذج أيضًا للمستخدمين بدمج الاستعلامات عبر أنواع قواعد البيانات المختلفة.
ما هي الاتجاهات المستقبلية في تقنية DBMS؟
أدى التقدم في البيانات والأنظمة إلى التطورات التالية في تقنية DBMS.
الذكاء الاصطناعي المولّد
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المولّد من أجل:
- تحسين إنشاء قاعدة البيانات وتصميم المخطط من تعليمات اللغة الطبيعية
- تحسين الاستعلامات وتصحيحها
- النمذجة المعقدة للبيانات الأساسية
- إنشاء تقارير يمكن قراءتها من قبل الإنسان من مخرجات نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS)
- إعادة التكوين التلقائي لتخزين البيانات الأساسية بناءً على الكفاءات المحددة مع الحفاظ على سلامة البيانات
يمكنك الاستغناء عن كتابة الشيفرات البرمجية وإنشاء الاستعلامات باستخدام اللغة الطبيعية، لتتولى نماذج الذكاء الاصطناعي تحويلها إلى لغة الاستعلام المطلوبة.
قواعد بيانات المتجهات (Vector)
أصبحت قواعد البيانات Vector شائعة بشكل متزايد في تخصيص نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، والمعروف باسم التوليد المعزز بالاسترداد (RAG). من خلال إضافة قاعدة بيانات Vector إلى نموذج لغة كبير (LLM)، يمكن للمؤسسات دمج قاعدة معارفها الخاصة بسهولة مع النماذج الموجودة مسبقًا. في التوليد المعزز بالاسترداد (RAG)، تساعد عملية التوجيه في تسهيل العثور على العلاقات بين الكلمات والعبارات المتشابهة، مما يعزز من دقة النموذج وملاءمته.
برزت العديد من قواعد بيانات vector المتخصصة في هذا المجال. كما أن بعض قواعد البيانات قامت بدمج أنواع بيانات vector في هيكلها القائم لتعزيز قدراتها.
كل من Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition وAmazon RDS for PostgreSQL يوفران دعمًا لامتداد pgvector. توفر قواعد بيانات AWS الأخرى، مثل Amazon Neptune وAmazon MemoryDB وAmazon DocumentDB، حلولًا مُدارة تتيح البحث عن التشابه بين المتجهات.
الذكاء الاصطناعي المستقل وخوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)
يجمع الذكاء الاصطناعي المستقل بين أدوات متخصصة وقدرات الذكاء الاصطناعي المولّد لأداء مهام محددة أو تولي أدوار معينة. يتعاون وكلاء الذكاء الاصطناعي في تنفيذ مهام مشتركة بطريقة منسقة، مشابهة لعمل فريق يتوزع أفراده على أدوار مختلفة. في هذا السياق، من الضروري تنظيم حالات الوكلاء، وتحديد أهدافهم، والتحكم في آليات اتخاذ القرارات.
في هذه المنصة التقنية، يتولى خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) تنسيق عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي وإدارة الموارد المتعددة. تسهّل خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) المخصصة لخدمات قواعد البيانات دمج تطبيقات ووكلاء الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات والخدمات ذات الصلة. تقوم خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) في أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقل بتنظيم التفاعل بين الوكلاء المستقلين وقواعد البيانات المرتبطة لضمان تدفق البيانات ومعالجتها بكفاءة.
يحتاج الذكاء الاصطناعي المستقل وخوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) إلى قواعد بيانات تتمتع ببنية تحتية موثوقة وقابلة للتوسع، لتتمكن من التعامل مع إدارة الحالات، والاستعلامات المعقدة، ومتطلبات المعالجة من عدة وكلاء مستقلين في آنٍ واحد. من خلال تكامل قواعد البيانات كخوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)، يمكن للمؤسسات ضمان أداء ثابت ومستوى عالٍ من الأمان والموثوقية سواء في العمليات التقليدية أو في تفاعلات الذكاء الاصطناعي المستقل داخل بنيتها التحتية.
تتيح خدمات قواعد البيانات، عند دمجها مع خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)، لوكلاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعل مع مصادر البيانات إما عبر استعلامات اللغة الطبيعية أو من خلال واجهات برمجة التطبيقات. تؤدي خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) دور الوسيط من خلال تحويل طلبات نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أوامر واستعلامات تتوافق مع قواعد البيانات.
عمليات تكامل Zero ETL
يشير Zero ETL إلى إزالة مراحل الاستخراج والتحويل والتحميل التقليدية لتحويل البيانات وتنظيفها ودمجها في قواعد البيانات. بدلاً من ذلك، يتم نسخ البيانات على الفور واستيعاب البيانات بسرعة.
باستخدام Zero ETL، من الممكن إجراء استعلامات في الوقت الفعلي تقريبًا حول تدفق بيانات المعاملات أو الجمع بين أنواع متعددة من قواعد البيانات بسرعة لعمليات تعلم الآلة.
خيارات النشر
يعد أسلوب البنية التحتية والنشر المستخدم لقواعد البيانات ونظام DBMS مهمًا للسرعة وقابلية التوسع والتوافر والتكلفة وسهولة الاستخدام. تشمل الخيارات عمليات النشر المحلية والسحابية والمتطورة والحاوية وبدون خادم وعمليات النشر المختلطة.
قد تختار عمليات قواعد البيانات الدولية الكبيرة تكوينات النشر الموزعة في حاويات، بينما قد تختار عمليات التصنيع مزيجًا من عمليات النشر المتطورة والسحابية. كمثال، قامت Biblica بترحيل Microsoft SQL Server إلى AWS لتتمكن من إدارة حجم الزيارات المرتفع بكفاءة.
كيف يمكن لـ AWS المساعدة في متطلبات DBMS؟
توفر قواعد بيانات سحابة AWS مجموعةً َواسعةً من أنظمة إدارة قواعد البيانات المبنية لغرض معين لأي مؤسسة. تدعم قواعد بيانات AWS جميع مهام الواجهة الخلفية، مثل توفير الخوادم والتصحيح والتكوين والنسخ الاحتياطية. يمكنك التركيز على تطوير التطبيقات بينما تقوم AWS بمراقبة التحجيم وأتمتته باستمرار.
كمثال، يُعد Amazon Aurora محركًا لقاعدة بيانات علائقية مصممًا للعمل في بيئة سحابية، وقد طورته AWS، وهو يدعم التوافق مع MySQL وPostgreSQL. يجمع بين أداء قواعد البيانات المؤسسية التقليدية من حيث السرعة والموثوقية وسهولة الاستخدام، وبين بساطة وتوفير قواعد البيانات مفتوحة المصدر.
مثال آخر، تعتبر Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) خدمة مُدارة تُيسّر إعداد قاعدة البيانات العلائقية (DBMS) وتشغيلها وتحجيمها في السحابة. وتقدم سعة فعالة من حيث التكلفة ويمكن تغيير حجمها إلى جانب التعامل مع مهام إدارة قاعدة البيانات المستهلكة للوقت، ما يتيح لك التركيز على تطبيقاتك وأعمالك. يمنحك Amazonل RDS إمكانية الوصول إلى إمكانيات محركات قواعد البيانات المألوفة مثل PostgreSQL وMySQL وMariaDB وSQL Server وOracle وDb2.
تتضمن AWS أيضًا العديد من خدمات NoSQL DBMS لتلبية جميع متطلبات NoSQL. على سبيل المثال:
- Amazon DynamoDB هي إحدى خدمات قاعدة بيانات المفتاح-القيمة بدون خادم ومدارة بالكامل توفر أداءً متسقًا مكونًا من رقم واحد بالمللي ثانية مع قابلية تطوير غير محدودة.
- Amazon DocumentDB (المتوافقة مع MongoDB) هي قاعدة بيانات مستندات JSON أصلية مُدارة بالكامل تجعل تشغيل أعباء عمل المستندات الهامة على أي نطاق تقريبًا أمرًا سهلاً وفعالًا من حيث التكلفة دون إدارة البنية التحتية.
- Amazon Neptune عبارة عن خدمة قاعدة بيانات بيانية مُدارة بالكامل بدون خادم ومصممة من أجل قابلية التوسع الفائقة والتوافر مع القدرة على الاستعلام عن مليارات العلاقات في ثوانٍ.
- Amazon Timestream هو محرك قاعدة بيانات السلاسل الزمنية، وهو مُدار بالكامل ومصمم لهذا الغرض لأحمال العمل بدءًا من الاستعلامات ذات زمن الوصول المنخفض إلى استيعاب البيانات على نطاق واسع.
توفر قواعد بيانات سحابة AWS أساسًا عالي الأداء وآمنًا وموثوقًا لتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي المولدة والتطبيقات القائمة على البيانات على أي نطاق.
ابدأ استخدام DBMS على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.