أنواع قواعد البيانات

تتنوع قواعد البيانات بشكل كبير لتلبية احتياجات التخزين والمعالجة المتزايدة للمعلومات في مختلف التطبيقات. فهم هذه الأنواع وهياكلها يساعد المتدربين التقنيين على اختيار الأداة المناسبة للمشروع المناسب. في هذا المقال، سنتعرف على أبرز أنواع قواعد البيانات الشائعة والمستخدمة اليوم.

1. أنواع قواعد البيانات حسب طبيعة التركيب

تختلف قواعد البيانات في طريقة تنظيمها وهيكلها المنطقي. من أبرز هذه الأنواع:

أ. قواعد البيانات الهرمية (Hierarchical Databases)

في هذا النوع، يتم تنظيم البيانات في هيكل شجري يشبه الشجرة المقلوبة، حيث يكون لكل "أب" (Parent) عدة "أبناء" (Children)، ولكن لكل ابن أب واحد فقط. العلاقات هنا هي من نوع "واحد إلى متعدد" (One-to-Many).

مثال: يمكن تمثيل هيكل مؤسسة حيث يكون لكل مدير قسم واحد أو أكثر، ولكن كل قسم يتبع مديراً واحداً.

الشكل 24: هيكل قاعدة البيانات الهرمية.

ملاحظة: هذا النوع كان شائعاً في السابق ولكنه أصبح أقل استخداماً الآن بسبب قيوده في تمثيل العلاقات المعقدة حيث قد يحتاج "الابن" إلى أكثر من أب.

ب. قواعد البيانات الشبكية (Network Databases)

تُعد امتداداً لقواعد البيانات الهرمية ولكنها تسمح بتمثيل علاقات أكثر تعقيداً. في النموذج الشبكي، يمكن للسجل أن يكون له عدة آباء (مالك - Owner) وعدة أبناء (عضو - Member)، مما يسمح بتمثيل علاقات "متعدد إلى متعدد" (Many-to-Many).

مثال: يمكن تمثيل العلاقة بين الطلاب والمقررات الدراسية، حيث يمكن للطالب أن يسجل في عدة مقررات، والمقرر يمكن أن يسجل فيه عدة طلاب.

الشكل 25: هيكل قاعدة البيانات الشبكية.

ملاحظة: النموذج الشبكي يوفر مرونة أكبر من الهرمي ولكنه لا يزال معقداً في التصميم والإدارة مقارنة بالنموذج العلائقي.

ت. قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases)

هو النموذج الأكثر شيوعاً واستخداماً حالياً. في هذا النموذج، يتم تنظيم البيانات في جداول (Tables) ثنائية الأبعاد، حيث تمثل الصفوف السجلات (Records) وتمثل الأعمدة الخصائص أو الحقول (Fields). يتم ربط الجداول ببعضها البعض من خلال مفاتيح مشتركة لتمثيل العلاقات بين البيانات. لغة SQL (Structured Query Language) هي اللغة القياسية للتفاعل مع قواعد البيانات العلائقية.

مثال: في نظام مكتبة، يمكن وجود جدول للكتب وجدول للمستعيرين، ويربط بينهما جدول ثالث يمثل عملية الإعارة.

الشكل 26: هيكل قاعدة البيانات العلائقية.

مميزات: البساطة، المرونة، سهولة الاستخدام والبحث، دعم قوي لتكامل البيانات وتطبيعها.

2. أنواع قواعد البيانات حسب بيئة الاستخدام وحجم البيانات

بالإضافة إلى الهيكل المنطقي، يمكن تصنيف قواعد البيانات بناءً على طريقة استضافتها، حجم البيانات التي تتعامل معها، والغرض منها:

أ. قواعد البيانات السحابية (Cloud Databases)

هي قواعد بيانات يتم استضافتها وتشغيلها على منصات الحوسبة السحابية (مثل AWS, Azure, Google Cloud). توفر قابلية التوسع، المرونة، وتقليل التكاليف المرتبطة بإدارة البنية التحتية المادية لقواعد البيانات.

مثال: Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL Database.

الشكل 27: قاعدة البيانات السحابية.

ب. قواعد البيانات غير العلائقية (NoSQL Databases)

هي فئة واسعة من قواعد البيانات التي لا تتبع الهيكل العلائقي التقليدي (الجداول والصفوف والأعمدة). تُصمم هذه القواعد للتعامل مع كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة أو شبه المهيكلة بسرعة ومرونة عاليتين، وتكون مناسبة للتطبيقات التي تتطلب قابلية توسع أفقية كبيرة.

تتضمن أنواعاً مختلفة مثل قواعد البيانات القائمة على المستندات (Document-based)، القائمة على الأزواج المفتاح-القيمة (Key-Value)، القائمة على الأعمدة (Column-based)، والقائمة على الرسم البياني (Graph-based).

مثال: MongoDB (Document), Cassandra (Column), Redis (Key-Value), Neo4j (Graph).

ت. قواعد البيانات الضخمة (Big Data Databases)

ليست نوعاً محدداً من قواعد البيانات بقدر ما هي تطبيقات وتقنيات للتعامل مع مجموعات البيانات التي تكون ضخمة جداً (Volume)، تتولد بسرعة عالية (Velocity)، وتأتي بتنوع كبير في الأشكال (Variety) - ما يعرف بـ "الأبعاد الثلاثة للبيانات الضخمة". تُستخدم هذه القواعد والتقنيات لإدارة وتحليل هذه البيانات الضخمة جداً والتي قد تتجاوز قدرات قواعد البيانات التقليدية.

مثال: Hadoop, Spark, وغيرها من نظم الملفات الموزعة وأنظمة معالجة البيانات الكبيرة.

الشكل 29: مفهوم البيانات الضخمة.

ث. مستودعات البيانات (Data Warehouses)

هي قواعد بيانات كبيرة مصممة خصيصاً لتخزين البيانات المجمعة من مصادر بيانات متنوعة (داخلية وخارجية) على مدى فترة زمنية طويلة. تُستخدم مستودعات البيانات أساساً لأغراض التحليل، إعداد التقارير، ودعم اتخاذ القرار (Business Intelligence)، وليس لإدارة العمليات اليومية.

البيانات في مستودع البيانات تكون عادةً منظمة، ثابتة تاريخياً، وغير متطايرة (لا تتغير بعد تخزينها)، ويتم هيكلتها بطريقة تُسهل الاستعلامات التحليلية المعقدة.

مثال: Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics.

الشكل 30: مفهوم مستودع البيانات.

ج. أنواع أخرى أقل شيوعاً

هناك أيضاً أنواع أخرى من قواعد البيانات أو تطبيقاتها، منها:

• قواعد البيانات المركزية (Centralized Databases): يتم تخزين البيانات وإدارتها في موقع واحد فقط.
• قواعد البيانات الموزعة (Distributed Databases): يتم تخزين البيانات عبر عدة مواقع مرتبطة شبكياً.
• قواعد البيانات الشخصية (Personal Databases): قاعدة بيانات مصممة للاستخدام من قبل شخص واحد.
• قواعد بيانات المستخدم النهائي (End-user Databases): قواعد بيانات يتم إنشاؤها وإدارتها من قبل المستخدمين النهائيين مباشرةً باستخدام أدوات بسيطة (مثل جداول البيانات في Excel أو Access).
• قواعد البيانات التجارية (Commercial Databases): قواعد بيانات يتم بيعها من قبل بائعين تجاريين (مثل قواعد بيانات الأسعار أو قوائم العملاء المحتملين).
• قواعد البيانات التشغيلية (Operational Databases): قواعد بيانات تُستخدم لإدارة العمليات اليومية الجارية في المؤسسة (مثل قواعد بيانات المبيعات، المخزون، بيانات الموظفين).

تمرين نظري للمتدربين:

أجب على الأسئلة التالية بناءً على فهمك لأنواع قواعد البيانات:

1. ما الفرق الهيكلي الأساسي بين قواعد البيانات الهرمية وقواعد البيانات الشبكية؟
2. إذا كان لديك كميات هائلة من البيانات التي تتغير باستمرار وبسرعة كبيرة (مثل بيانات أجهزة الاستشعار)، أي نوع من قواعد البيانات أو التقنيات تعتقد أنه الأنسب للتعامل معها ولماذا؟
3. اذكر مثالاً واقعياً (من غير الأمثلة المذكورة في المقال) لكل من: قاعدة بيانات علائقية، قاعدة بيانات NoSQL، ومستودع بيانات.

الخلاصة

تُظهر أنواع قواعد البيانات المختلفة التطور المستمر في كيفية التعامل مع المعلومات. من الهياكل الأولية البسيطة (هرمية، شبكية) إلى النموذج العلائقي السائد، وصولاً إلى الحلول المتخصصة للبيانات الكبيرة وغير المهيكلة (NoSQL, Big Data) وللتحليلات (مستودعات البيانات)، توفر كل منها حلولاً تناسب سياقات واستخدامات مختلفة. اختيار النوع المناسب هو خطوة حاسمة في تصميم نظام معلومات فعال.