مقایسه جامع عملکرد SQL و NoSQL در بارهای OLTP و OLAP برای داده های چندصد ترابایتی: زیرساخت ابری در برابر سرور داخلی

توی دنیای امروز که حجم داده ها به صدها ترابایت می رسه، انتخاب درست بین پایگاه داده های رابطه ای (SQL) و غیررابطه ای (NoSQL) به خصوص وقتی بار کاری ترکیبی از تراکنش های آنلاین (OLTP) و تحلیلی (OLAP) باشه، کار سختیه. این مقاله مروری، مفاهیم پایه، ویژگی های کلیدی، معیارهای عملکرد و تفاوت های معماری این دو رو بررسی می کنه و در نهایت به صورت نظری بهترین انتخاب در زیرساخت ابری یا داخلی رو پیشنهاد می ده.

1. مقدمه

• چرا SQL و NoSQL؟ سیستم های SQL سال هاست برای OLTP طراحی شدن؛ تراکنش های سنگین با تضمین ACID. NoSQL آپشنی جدیده که برای ذخیره حجم عظیم داده های نیمه ساختاریافته و مقیاس پذیری افقی به وجود اومد.
• هدف مقاله مروری بر تفاوت ها، 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 پرس وجوی استاندارد (Structured Query Language)، پشتیبانی کامل از تراکنش ACID.
• NoSQL دسته بندی به چهار مدل: کلید-مقدار، ستون گسترده، سند (Document) و گراف. به خاطر schema-free بودن، انعطاف برای داده های متنوع و سرعت نوشتن بالا.

3. انواع بار کاری: OLTP vs OLAP

• OLTP تراکنش های پرتراکم، چندکاربره، با تاخیر خیلی کم و تضمین یکپارچگی؛ مثلا عملیات بانکی یا سبد خرید آنلاین.
• OLAP پرس وجوهای 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 می تونه منجر به افت availability تراکنش ها بشه. به همین خاطر معمولا داده ها رو ETL می کنن به دیتاورهاوس یا Data Mart برای OLAP.

4. معیارهای مقایسه عملکرد

1. پاسخ دهی (Latency)
   SQL: معمولا چند میلی ثانیه برای point lookup
   NoSQL: در بهترین حالت از چند میکروثانیه تا میلی ثانیه
2. توان عملیاتی (Throughput)
   SQL: مقیاس پذیری عمودی (بیشتر CPU/RAM)
   NoSQL: افقی؛ اضافه کردن نود جدید
3. مقیاس پذیری
   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. انعطاف پذیری ساختار داده
   SQL: نیاز به تعریف schema
   NoSQL: schema-free
6. امنیت و کنترل دسترسی
   SQL: mature role-based access
   NoSQL: اغلب ضعیف تر اما در نسخه های جدید بهتر شده
7. هزینه
   SQL on-prem: هزینه سخت افزار/لایسنس
   NoSQL cloud: هزینه نودهای مقیاس پذیر و storage

5. زیرساخت ابری vs داخلی

• on-prem کنترل کامل، اما نیاز به مدیریت سخت افزار و نگه داری
• ابری (IaaS/DBaaS) خود پروایدر منابع رو scale می کنه؛ راحتی در deploy، backup و replication
• پیشنهاد برای بار چندصد ترابایتی با OLTP+OLAP، معماری hybrid: دیتاورهاوس cloud برای OLAP و cluster SQL یا NoSQL managed برای OLTP.

6. نقاط قوت و ضعف کلیدی

7. جمع بندی نظری

• بالانس برای اپلیکیشن های transactional باید همچنان از SQL (یا NewSQL) استفاده کرد.
• حجم بالا وقتی OLAP در کنار OLTP مد نظره، دیتاورهاوس (BigQuery, Redshift, Synapse) بهترین انتخابه، چون جداسازی workload از تراکنش های سریع SQL جلوگیری می کنه.
• NoSQL گزینه ای ایده آل برای داده های متنوع نیمه ساختاریافته با مقیاس پذیری افقی، اما تضمین یکپارچگی تراکنش محدودتره.

8. نتیجه گیری

انتخاب نهایی بستگی داره به:

1. نوع داده و ساختار
2. نیاز به تراکنش ACID
3. حجم و رشد پیش بینی شده
4. بودجه سخت افزار و نگه داری
5. اولویت بین latency و throughput