مقایسه جامع عملکرد SQL و NoSQL در بارهای OLTP و OLAP برای داده‌های چندصد‌ترابایتی: زیرساخت ابری در برابر سرور داخلی

توی دنیای امروز که حجم داده‌ها به صدها ترابایت می‌رسه، انتخاب درست بین پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (SQL) و غیررابطه‌ای (NoSQL) به‌خصوص وقتی بار کاری ترکیبی از تراکنش‌های آنلاین (OLTP) و تحلیلی (OLAP) باشه، کار سختیه. این مقاله مروری، مفاهیم پایه، ویژگی‌های کلیدی، معیارهای عملکرد و تفاوت‌های معماری این دو رو بررسی می‌کنه و در نهایت به‌صورت نظری بهترین انتخاب در زیرساخت ابری یا داخلی رو پیشنهاد می‌ده.

1. مقدمه

• چرا SQL و NoSQL؟ سیستم‌های SQL سال‌هاست برای OLTP طراحی شدن؛ تراکنش‌های سنگین با تضمین ACID. NoSQL آپشنی جدیده که برای ذخیره حجم عظیم داده‌های نیمه‌ساختاریافته و مقیاس‌پذیری افقی به‌وجود اومد.

• هدف مقاله مروری بر تفاوت‌ها، معیارهای معیار عملکرد و انتخاب مناسب برای بارهای کاری چندصد ترابایتی روی ابری (AWS/GCP/Azure) یا on-prem.

2. مبانی SQL و NoSQL

• SQL ­ساختارمند، جدول-محور، زبان پرس‌وجوی استاندارد (Structured Query Language)، پشتیبانی کامل از تراکنش ACID.

• NoSQL دسته‌بندی به چهار مدل: کلید-مقدار، ستون‌گسترده، سند (Document) و گراف. به‌خاطر schema-free بودن، انعطاف برای داده‌های متنوع و سرعت نوشتن بالا.

3. انواع بار کاری: OLTP vs OLAP

• OLTP تراکنش‌های پرتراکم، چندکاربره، با تأخیر خیلی کم و تضمین یکپارچگی؛ مثلاً عملیات بانکی یا سبد خرید آنلاین.

• OLAP پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده که به حجم زیادی از داده نیاز دارن، latency کمتر در اولویت نیست،‌ بلکه throughput و توان تحلیل مهمه.

• چرا تفکیک؟ اجرای گزارش سنگین OLAP روی SQL اصلی می‌تونه منجر به افت availability تراکنش‌ها بشه. به‌همین خاطر معمولاً داده‌ها رو ETL می‌کنن به دیتاوِرهاوس یا Data Mart برای OLAP.

4. معیارهای مقایسه عملکرد

1. پاسخ‌دهی (Latency)

   • SQL: معمولاً چند میلی‌ثانیه برای point lookup

   • NoSQL: در بهترین حالت از چند میکروثانیه تا میلی‌ثانیه

2. توان عملیاتی (Throughput)

   • SQL: مقیاس‌پذیری عمودی (بیشتر CPU/RAM)

   • NoSQL: افقی؛ اضافه کردن نود جدید

3. مقیاس‌پذیری

   • SQL: محدود به یک ماشین یا sharding‌ پیچیده

   • NoSQL: built-in توزیع خودکار داده

4. مدل همگرا (Consistency)

   • SQL: strong consistency

   • NoSQL: بسته به مدل (Eventual یا tunable Cassandra consistency)

5. انعطاف‌پذیری ساختار داده

   • SQL: نیاز به تعریف schema

   • NoSQL: schema-free

6. امنیت و کنترل دسترسی

   • SQL: mature role-based access

   • NoSQL: اغلب ضعیف‌تر اما در نسخه‌های جدید بهتر شده

7. هزینه

   • SQL on-prem: هزینه سخت‌افزار/لایسنس

   • NoSQL cloud: هزینه نودهای مقیاس‌پذیر و storage

5. زیرساخت ابری vs داخلی

• on-prem کنترل کامل، اما نیاز به مدیریت سخت‌افزار و نگه‌داری

• ابری (IaaS/DBaaS) خود پروایدر منابع رو scale می‌کنه؛ راحتی در deploy، backup و replication

• پیشنهاد برای بار چندصد ترابایتی با OLTP+OLAP، معماری hybrid: دیتاوِرهاوس cloud برای OLAP و cluster SQL یا NoSQL managed برای OLTP.

6. نقاط قوت و ضعف کلیدی

7. جمع‌بندی نظری

• بالانس برای اپلیکیشن‌های transactional باید همچنان از SQL (یا NewSQL) استفاده کرد.

• حجم بالا وقتی OLAP در کنار OLTP مد نظره، دیتاوِرهاوس (BigQuery, Redshift, Synapse) بهترین انتخابه، چون جداسازی workload از تراکنش‌های سریع SQL جلوگیری می‌کنه.

• NoSQL گزینه‌ای ایده‌آل برای داده‌های متنوع نیمه‌ساختاریافته با مقیاس‌پذیری افقی، اما تضمین یکپارچگی تراکنش محدودتره.

8. نتیجه‌گیری

انتخاب نهایی بستگی داره به:

1. نوع داده و ساختار

2. نیاز به تراکنش ACID

3. حجم و رشد پیش‌بینی‌شده

4. بودجه سخت‌افزار و نگه‌داری

5. اولویت بین latency و throughput