📌مدل‌سازی داده: SQL از یک طرح و جداول ثابت استفاده می‌کند، در حالی که MongoDB از ساختار مبتنی بر سند(document-based) انعطاف‌پذیر استفاده می‌کند.
📌زبان پرس و جو: SQL از زبان پرس و جو ساخت یافته (SQL) استفاده می کند، در حالی که MongoDB از زبان پرس و جو مبتنی بر جاوا اسکریپت استفاده می کند.
📌مقیاس پذیری: MongoDB یک پایگاه داده NoSQL با مقیاس افقی است، در حالی که پایگاه های داده SQL به صورت عمودی مقیاس پذیر هستند.
📌روابط: MongoDB از روابط پیچیده پشتیبانی نمی کند، در حالی که پایگاه های داده SQL پشتیبانی خوبی از روابط پیچیده از طریق Join دارند.
📌عملکرد: MongoDB برای مجموعه داده‌های خواندنی و بزرگ سریع‌تر است، در حالی که پایگاه‌های داده SQL برای تراکنش‌ها(transactions) و به‌روزرسانی‌های پیچیده مناسب‌تر هستند.
اسکیل افقی و عمودی:
اسکیل افقی و عمودی در مفاهیم پایگاه داده (Database) استفاده می‌شوند تا ماهیت تغییرات و توسعه دیتابیس‌ها را توصیف کنند. این دو مفهوم به شرح زیر توضیح داده می‌شوند:
1. اسکیل افقی (Horizontal Scaling):
– اسکیل افقی به معنای افزایش ظرفیت دیتابیس با افزودن سرورها یا نودهای جدید به سیستم است.
– در اسکیل افقی، داده‌ها و بار کاری به صورت موازی بین سرورها یا نودها تقسیم می‌شوند.
– این رویکرد اغلب برای افزایش قابلیت اطمینان و پایداری سیستم مورد استفاده قرار می‌گیرد.
2. اسکیل عمودی (Vertical Scaling):
– اسکیل عمودی به معنای افزایش ظرفیت دیتابیس با افزایش منابع سخت‌افزاری (مانند پردازنده، حافظه RAM، دیسک سخت و غیره) در یک سرور می‌باشد.
– در اسکیل عمودی، تمام داده‌ها و عملیات پردازش به یک سرور محدود می‌شوند.
– این رویکرد معمولاً برای بهبود عملکرد یک سرور خاص و کاهش مشکلات عملکردی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
برای مثال، اگر یک وبسایت با افزایش ترافیک نیاز به پشتیبانی از بیشترین تعداد کاربران داشته باشد، می‌توانید به اسکیل افقی فکر کنید و سرورهای اضافی را به سیستم اضافه کنید. در مقابل، اگر یک دیتابیس تجاری با داده‌های حجیم و پیچیده دارید و نیاز به افزایش سرعت پردازش دارید، ممکن است با اسکیل عمودی (افزایش منابع سخت‌افزاری) به اهداف خود برسید.
هر دو اسکیل افقی و عمودی دارای مزایا و معایب خود هستند، و انتخاب بین آنها باید بر اساس نیازها و موارد مشخص شما صورت گیرد.
منبع
https://t.me/SEYED_BAX