13 نوفمبر 2025·8 دقيقة
كيف ظهرت قواعد بيانات NoSQL لحل مشاكل التوسع والمرونة
اكتشف لماذا ظهرت قواعد بيانات NoSQL: مقياس الويب، احتياجات بيانات مرنة، وحدود الأنظمة العلائقية—بالإضافة إلى النماذج الرئيسية والمقايضات.
اكتشف لماذا ظهرت قواعد بيانات NoSQL: مقياس الويب، احتياجات بيانات مرنة، وحدود الأنظمة العلائقية—بالإضافة إلى النماذج الرئيسية والمقايضات.
ظهرت NoSQL عندما صادفت فرق كثيرة تفاوتًا بين احتياجات تطبيقاتها وما كانت قواعد البيانات العلائقية التقليدية (قواعد بيانات SQL) محسّنة من أجله. لم تفشل SQL — لكن عند مقياس الويب، بدأ بعض الفرق في إعطاء أولويات مختلفة.
أولًا، التوسع. بدأت التطبيقات الاستهلاكية الشهيرة تشهد ذروات حركة، كتابات مستمرة، وحجوم هائلة من بيانات المستخدمين. بالنسبة لهذه الأحمال، أصبح مبدأ "اشتري خادمًا أكبر" مكلفًا وبطيئًا ومحدودًا بقدرة أكبر آلة يمكنك تشغيلها عمليًا.
ثانيًا، التغيير. تطورت ميزات المنتج بسرعة، ولم يكن بياناتها دائمًا مناسبة تمامًا لمجموعة ثابتة من الجداول. إضافة سمات جديدة لملفات تعريف المستخدمين، تخزين أنواع أحداث متعددة، أو استيعاب JSON نصف-منظم من مصادر مختلفة كان يعني غالبًا تكرار ترحيلات المخطط وتنسيقًا بين الفرق.
قواعد البيانات العلائقية ممتازة في فرض البنية وتمكين استعلامات معقدة عبر جداول مُطَبَّعة. لكن بعض أحمال العمل عالية المقياس جعلت استغلال هذه القوة أصعب:
النتيجة: سعى بعض الفرق إلى أنظمة تتنازل عن ضمانات وقدرات معينة من أجل سهولة التوسع وسرعة التكرار.
NoSQL ليست قاعدة بيانات واحدة أو تصميمًا موحّدًا. إنها مصطلح شامل لأنظمة تُبرز مزيجًا من:
NoSQL لم تكن قط بديلًا عالميًا لـ SQL. إنها مجموعة من المقايضات: قد تكسب قابلية توسع أو مرونة مخططات، لكن قد تقبل اتساقًا أضعف، خيارات استعلام تفاعلية أقل، أو مسؤولية أكبر في نمذجة البيانات على مستوى التطبيق.
لسنوات، كان الجواب المعياري لقاعدة بيانات بطيئة واضحًا: اشترِ خادمًا أكبر. أضف CPU، ذاكرة، أقراص أسرع، واحتفظ بنفس المخطط ونموذج التشغيل. عمل هذا النهج "التصاعدي"—حتى أصبح غير عملي.
الآلات العالية الأداء تصبح باهظة الثمن بسرعة، ومنحنى السعر/الأداء يصبح غير صديق. الترقيات غالبًا تتطلب موافقات ميزانية كبيرة ونوافذ صيانة لنقل البيانات والتحويل. حتى لو استطعت شراء أجهزة أكبر، فإن خادمًا واحدًا له سقف: ناقل ذاكرة واحد، نظام تخزين واحد، وعقدة رئيسية واحدة تمتص حمل الكتابة.
مع نمو المنتجات، واجهت قواعد البيانات ضغط قراءة/كتابة مستمر بدلًا من ذروات عرضية. الحركة أصبحت فعليًا على مدار الساعة، وميزات معينة خلقت أنماط وصول غير متكافئة. عدد صغير من الصفوف أو الأقسام ذات الوصول المكثف قد يُهيمن على الحركة، منتجًا جداول ساخنة (أو مفاتيح ساخنة) تبطئ كل شيء.
أصبحت عنق الزجاجة التشغيلية شائعة:
العديد من التطبيقات احتاجت أن تكون متاحة عبر مناطق، وليس سريعة في مركز بيانات واحد فقط. وجود قاعدة بيانات "رئيسية" في مكان واحد يزيد الكمون للمستخدمين البعيدين ويجعل الانقطاعات أكثر كارثية. تحول السؤال من "كيف نشتري صندوقًا أكبر؟" إلى "كيف نشغّل قاعدة البيانات عبر آلات ومناطق متعددة؟"
تتألق قواعد البيانات العلائقية عندما يكون شكل البيانات ثابتًا. لكن العديد من المنتجات الحديثة لا تبقى ثابتة. مخطط الجدول صار صارمًا: كل صف يتبع نفس مجموعة الأعمدة والأنواع والقيود. تلك القابلية للتنبؤ قيمة—إلى أن تكون سريعًا في التكرار.
عمليًا، قد تكون تغييرات المخطط المتكررة مكلفة. تحديث يبدو بسيطًا قد يتطلب ترحيلات، ملء بيانات، تحديث المؤشرات، توقيت نشر منسق، وخطة توافق حتى لا تكسر مسارات الكود القديمة. على الجداول الكبيرة، حتى إضافة عمود أو تغيير نوع يمكن أن يصبح عملية تستغرق وقتًا مع مخاطر تشغيلية فعلية.
هذا الاحتكاك يدفع الفرق لتأخير التغييرات، تراكم الحلول المؤقتة، أو تخزين كتل غير مرتبة في حقول نصية—وكلها حلول غير مثالية للتكرار السريع.
الكثير من بيانات التطبيقات هي بطبيعتها شبه مهيكلة: كائنات متداخلة، حقول اختيارية، وسمات تتطور بمرور الوقت.
مثال: قد يبدأ "ملف المستخدم" بالاسم والبريد الإلكتروني، ثم ينمو ليشمل تفضيلات، حسابات مرتبطة، عناوين شحن، إعدادات إشعارات، وعلامات تجارب. ليس كل مستخدم يملك كل الحقول، وتظهر الحقول الجديدة تدريجيًا. نماذج المستندات تخزن الأشكال المتداخلة وغير المتكافئة مباشرة دون فرض قالب صارم على كل سجل.
المرونة تقلل أيضًا الحاجة لانضمامات معقدة لأشكال بيانات معينة. عندما تحتاج شاشة واحدة كائنًا مركبًا (طلب مع عناصره، معلومات الشحن، وسجل الحالة)، قد تتطلب التصاميم العلائقية جداول متعددة وانضمامات—إضافة إلى طبقات ORM التي تحاول إخفاء التعقيد ولكن غالبًا ما تضيف احتكاكًا.
جعلت خيارات NoSQL من السهل نمذجة البيانات أقرب لما يقرأه ويكتبه التطبيق، مما يساعد الفرق على شحن التغييرات أسرع.
لم تصبح تطبيقات الويب أكبر فحسب—بل تغير شكلها. بدلًا من خدمة عدد متوقع من المستخدمين الداخليين خلال ساعات العمل، بدأت المنتجات في خدمة ملايين المستخدمين حول العالم على مدار الساعة، مع ذروات مفاجئة مدفوعة بإطلاقات، أخبار، أو مشاركة اجتماعية.
التوقعات الدائمة الارتفاع رفعت السقف: أصبح التوقف خبرًا وليس إزعاجًا. في الوقت نفسه، طُلب من الفرق شحن الميزات أسرع—غالبًا قبل أن يعرف أحد ما سيكون "شكل" البيانات النهائي.
للحفاظ على الأداء، لم يعد كافيًا التصعيد الرأسي لخادم واحد. كلما زاد عدد الطلبات، زادت الرغبة في قدرة يمكن إضافتها تدريجيًا—أضف عقدة أخرى، وزع الحمل، وعزل الفشل.
دفع هذا المعمارية نحو أساطيل من الآلات بدلًا من صندوق واحد "رئيسي"، وغيّر ما تتوقعه الفرق من قواعد البيانات: ليس فقط الصحة (الصحة التصحيحية)، بل أداء متوقع تحت تزامن عالي وسلوك متدرج عندما أجزاء من النظام غير صحية.
قبل أن تصبح "NoSQL" فئة سائدة، كانت فرق كثيرة تُعدّل الأنظمة لتناسب واقع مقياس الويب:
عملت هذه التقنيات، لكن نقلت التعقيد إلى كود التطبيق: إبطال التخزين المؤقت، الحفاظ على تناسق البيانات المكررة، وبناء خطوط أنابيب لسجلات "جاهزة للخدمة".
مع تعميم هذه الأنماط، اضطرت قواعد البيانات لدعم توزيع البيانات عبر الآلات، تحمل حالات فشل جزئية، التعامل مع معدلات كتابة عالية، وتمثيل البيانات المتطورة بوضوح. ظهرت قواعد NoSQL جزئيًا لجعل استراتيجيات مقياس الويب الشائعة ميزات أساسية بدلًا من حلول مؤقتة متكررة.
عندما تعيش البيانات على جهاز واحد، القواعد تبدو بسيطة: هناك مصدر واحد للحقيقة، وكل قراءة أو كتابة يمكن التحقق منها فورًا. عندما توزّع البيانات عبر خوادم (وغالبًا عبر مناطق)، تظهر حقيقة جديدة: الرسائل قد تتأخر، العقد قد تفشل، وأجزاء من النظام قد تتوقف عن التواصل مؤقتًا.
يجب على قاعدة بيانات موزعة أن تقرر ماذا تفعل عندما لا تستطيع التنسيق بأمان. هل تستمر في خدمة الطلبات ليبقى التطبيق "قيد العمل" حتى لو كانت النتائج قديمة قليلًا؟ أم ترفض بعض العمليات إلى أن تتأكد النسخ من الاتفاق، الأمر الذي قد يبدو كتوقف للمستخدمين؟
تحدث هذه الحالات أثناء فشل الموجهات، شبكات مثقلة، نشرات متدرجة، تكوينات جدار نارية خاطئة، وتأخيرات النسخ عبر المناطق.
نظرية CAP اختصار لثلاث خصائص تروق أن تتوافر في نفس الوقت:
النقطة الأساسية ليست "اختر اثنين إلى الأبد"، بل: عند حدوث انقسام شبكي، يجب أن تختار بين الاتساق والاتاحة. وفي نظم الويب الكبرى، يُعامل الانقسام كأمر حتمي—خصوصًا في إعدادات متعددة المناطق.
تخيّل تطبيقك يعمل في منطقتين لزيادة الصمود. قطع ليف ضوئي أو مشكلة توجيه تمنع التزامن.
تختلف أنظمة NoSQL (وحتى إعدادات مختلفة لنفس النظام) في التنازلات التي تتخذها بناءً على ما يهم أكثر: تجربة المستخدم أثناء الفشل، ضمانات الصحة، بساطة التشغيل، أو سلوك الاسترداد.
التوسع الأفقي يعني زيادة السعة بإضافة آلات أكثر بدلًا من شراء خادم أكبر. بالنسبة لفرق كثيرة، كان هذا تحولًا ماليًا وتشغيليًا: يمكن إضافة عقد رخيصة تدريجيًا، يُتوقع الفشل، ولم يعد النمو يتطلب هجرات "صندوق كبير" محفوفة بالمخاطر.
لتجعل العديد من العقد مفيدة، اعتمدت أنظمة NoSQL على التقسيم. بدلًا من أن يتعامل خادم واحد مع كل الطلبات، تُقسّم البيانات إلى أقسام وتُوزّع عبر العقد.
مثال بسيط هو التقسيم بحسب مفتاح (مثل user_id):
تتوزع القراءات والكتابات، مما يقلل النقاط الساخنة ويسمح بزيادة الطاقة الاستيعابية عند إضافة عقد. يصبح مفتاح التقسيم قرار تصميمي: اختر مفتاحًا متوافقًا مع أنماط الاستعلام، وإلا قد تُوجَّه كل الحركة إلى شارد واحد عرضًا.
النسخ يعني الاحتفاظ بنُسخ متعددة من نفس البيانات على عقد مختلفة. هذا يحسّن:
تمكّن النسخ أيضًا من توزيع البيانات عبر رفوف أو مناطق لتحمُّل انقطاعات محلية.
التقسيم والنسخ يقدمان عملًا تشغيليًا مستمرًا. مع نمو البيانات أو تغيير العقد، يجب على النظام إعادة الموازنة—نقل الأقسام أثناء البقاء متصلًا. إذا لم تُدار جيدًا، قد تسبب إعادة الموازنة قفزات في الكمون، تحميلًا غير متساوٍ، أو نقصًا مؤقتًا في السعة.
هذه مقايضة جوهرية: توسع أرخص عبر المزيد من العقد مقابل توزيع وتعقيد وتشغيل ومراقبة وإدارة حالات الفشل أكثر.
بمجرد توزيع البيانات، يجب على قاعدة البيانات تعريف ما يعنيه "صحيح" عندما تحدث تحديثات متزامنة، الشبكات تتباطأ، أو العقد لا تتواصل.
مع الاتساق القوي، بعد تأكيد الكتابة يجب أن يرى كل قارئ التغيير فورًا. هذا يتماشى مع "مصدر الحقيقة الواحد" الذي يرتبط به كثيرون عند التفكير في قواعد علائقية.
التحدي هو التنسيق: الضمانات الصارمة عبر العقد تتطلب رسائل متعددة، انتظار استجابات كافية، ومعالجة حالات الفشل أثناء الرحلة. كلما كانت العقد أبعد أو أكثر انشغالًا، زاد الكمون—أحيانًا على كل كتابة.
الاتساق النهائي يخفف من هذا الضمان: بعد كتابة، قد تُعيد العقد المختلفة إجابات مختلفة مؤقتًا، لكن النظام يتقارب مع الزمن.
أمثلة:
لكثير من تجارب المستخدمين، هذا الاختلاف المؤقت مقبول إذا ظل النظام سريعًا ومتوفِّرًا.
إذا قبلت نسخ مختلفة تحديثات في أوقات متقاربة، يحتاج النظام إلى قاعدة دمج.
طرق شائعة:
الاتساق القوي غالبًا ما يكون مطلوبًا في حركة الأموال، حدود المخزون، أسماء المستخدمين الفريدة، الأذونات، وأي سير عمل حيث "حقيقتان للحظة" يمكن أن يحدث ضررًا حقيقيًا.
NoSQL مجموعة من النماذج التي تقايض بين التوسع والكمون وشكل البيانات. فهم "العائلة" يساعدك على التنبؤ بما سيكون سريعًا وما سيكون مؤلمًا ولماذا.
قواعد المفتاح-القيمة تخزن قيمة خلف مفتاح فريد، مثل خريطة موزّعة ضخمة. لأن نمط الوصول عادة "جلب حسب المفتاح" / "تعيين حسب المفتاح"، فهي قد تكون سريعة جدًا وقابلة للتوسع أفقيًا.
مناسبة عندما تعرف المفتاح بالفعل (جلسات، ذاكرة تخزين مؤقت، إعدادات الميزات)، لكنها محدودة للاستعلامات التفاعلية: التصفية عبر حقول متعددة غالبًا ليست الهدف.
قواعد المستندات تخزن مستندات شبيهة بـ JSON (مجمعة غالبًا في مجموعات). يمكن أن يختلف كل مستند قليلًا في الهيكل، ما يدعم مرونة المخطط مع تطور المنتج.
تحسّن قراءة وكتابة المستندات كاملة والاستعلام بحسب الحقول داخلها—دون فرض جداول صارمة. المقابل: نمذجة العلاقات قد تصبح معقدة، والانضمامات (إن وُجدت) قد تكون محدودة مقارنة بالأنظمة العلائقية.
قواعد الأعمدة العريضة (مستوحاة من Bigtable) تنظّم البيانات حسب مفاتيح الصفوف، مع أعمدة عديدة يمكن أن تختلف لكل صف. تتألق في معدلات كتابة ضخمة وتخزين موزع، مما يجعلها مناسبة للسلاسل الزمنية، الأحداث، والسجلات.
تكافئ التصميم الدقيق لأنماط الوصول: تستعلم بكفاءة حسب المفتاح الأساسي وقواعد التجميع، لا عبر مرشحات عشوائية.
قواعد الرسم البياني تعامل العلاقات ككيان أساسي. بدلًا من الانضمامات المتكررة، تنتقل عبر الحواف بين العقد، مما يجعل استعلامات "كيف ترتبط هذه الأشياء؟" طبيعية وسريعة (حصص احتيال، توصيات، رسوم اعتماد).
تشجع قواعد البيانات العلائقية على التطبيع: فصل البيانات إلى جداول متعددة وإعادة تجميعها بواسطة الانضمامات عند الاستعلام. تدفعك كثير من أنظمة NoSQL إلى التصميم حول أهم أنماط الوصول—أحيانًا بتكلفة التكرار—للحفاظ على كمون متوقع عبر العقد.
في قواعد موزعة، قد يتطلب الانضمام جلب بيانات من عدة أقسام أو آلات. هذا يضيف رحلات شبكة، تنسيقًا، وكمونًا غير متوقع. يقلل إلغاء التطبيع (تخزين البيانات ذات الصلة معًا) الرحلات ويحافظ على القراءة "محلية" غالبًا.
عاقبة عملية: قد تخزن نفس اسم العميل في سجل orders حتى لو وُجد في customers، لأن "عرض آخر 20 طلبًا" استعلام أساسي.
تدعم العديد من قواعد NoSQL انضمامات محدودة (أو لا تدعمها)، لذلك يتحمل التطبيق مسؤولية أكبر:
لهذا يبدأ نمذجة NoSQL غالبًا بسؤالين: "ما الشاشات التي نحتاج لتحميلها؟" و"ما أهم الاستعلامات التي يجب أن تكون سريعة؟"
يمكن أن تمكّن الفهارس الثانوية استعلامات جديدة ("ابحث عن مستخدم بالبريد الإلكتروني"), لكنها ليست مجانية. في الأنظمة الموزعة، كل كتابة قد تحدّث هياكل فهرسة متعددة، مما يؤدي إلى:
لم تُعتمد NoSQL لأنها "أفضل" بكل معنى، بل لأن الفرق كانت مستعدة لتبديل بعض وسائل الراحة في قواعد البيانات العلائقية مقابل السرعة، المقياس، والمرونة تحت ضغط مقياس الويب.
التوسع الأفقي بالطبع. جعلت العديد من أنظمة NoSQL إضافة آلات عملية بدلًا من الترقية المستمرة لخادم واحد. كان التقسيم والنسخ قدرات أساسية، لا ملحقات.
مخططات مرنة. سمحت أنظمة المستندات والمفتاح-قيمة للتطبيقات بالتطور دون حاجة لتمرير كل تغيير حقل عبر تعريف جدول صارم، مما قلل الاحتكاك عند تغيير المتطلبات أسبوعيًا.
أنماط توفر عالية. جعلت النسخ عبر العقد والمناطق من الأسهل إبقاء الخدمات تعمل أثناء فشل الأجهزة أو الصيانة.
تكرار البيانات وإلغاء التطبيع. تجنب الانضمامات غالبًا يعني تكرار البيانات. هذا يحسن أداء القراءة لكنه يزيد التخزين ويُدخل تعقيدًا في "تحديثه في كل مكان".
مفاجآت الاتساق. قد يكون الاتساق النهائي مقبولًا—حتى لا يكون كذلك. قد يرى المستخدمون بيانات قديمة أو حالات حافة مربكة ما لم يصمم التطبيق لتحمل أو حل التعارضات.
صعوبة التحليلات أحيانًا. تتفوّق بعض مخازن NoSQL في عمليات القراءة/الكتابة التشغيلية لكنها تجعل الاستعلامات التفاعلية والتقارير والتجميعات المعقدة أكثر إزعاجًا من الأنظمة المعتمدة على SQL.
اعتمد التبني المبكر لـ NoSQL غالبًا على تحويل الجهد من ميزات قاعدة البيانات إلى انضباط هندسي: مراقبة النسخ، إدارة الأقسام، تشغيل الضغط (compaction)، تخطيط النسخ الاحتياطي/الاستعادة، واختبار السيناريوهات الفاشلة. الفرق ذات النضج التشغيلي العالي استفادت أكثر.
اختر بناءً على واقع الأحمال: الكمون المتوقع، أقصى معدل، أنماط الاستعلام السائدة، التسامح مع القراءات القديمة، ومتطلبات الاسترداد (RPO/RTO). الخيار "الصحيح" عادة هو الذي يتوافق مع كيفية فشل تطبيقك، كيف يتوسع، وكيف يُستعلم—ليس الذي يملك ورقة مواصفات أكثر إثارة.
يجب ألا تبدأ باختيار علامة تجارية أو ضجيج؛ ابدأ بما يحتاجه تطبيقك، كيف سينمو، وماذا يعني "صحيح" للمستخدمين.
قبل اختيار مخزن بيانات، دوّن:
إذا لم تستطع وصف أنماط الوصول بوضوح، فسيكون أي اختيار تخمينًا—خاصة مع NoSQL حيث كثيرًا ما يُشكَّل النموذج حول كيفية القراءة والكتابة.
إشارة عملية: إذا كانت "الحقيقة الأساسية" لديك (طلبات، مدفوعات، مخزون) يجب أن تكون صحيحة دائمًا، احتفظ بها في SQL أو مخزن قوي الاتساق. إذا كنت تقدّم محتوى عالي الحجم، جلسات، ذاكرات مؤقتة، أو بيانات مستخدم مرنة، فـ NoSQL قد يناسب جيدًا.
تنجح فرق كثيرة باستخدام مخازن متعددة: مثال، SQL للمعاملات، قاعدة مستندات للملفات الشخصية/المحتوى، ومخزن مفتاح-قيمة للجلسات. الهدف ليس التعقيد من أجل التعقيد—بل مطابقة كل عبء عمل بأداة تتعامل معه بوضوح.
هنا يهم سير عمل المطور. إذا كنت تختبر البنية (SQL مقابل NoSQL مقابل هجين)، فإن القدرة على إطلاق نموذج أولي يعمل بسرعة—API، نموذج بيانات، وواجهة—تقلل المخاطر. منصات مثل Koder تساعد الفرق على ذلك عبر توليد تطبيقات كاملة من الدردشة، عادة بواجهة React وواجهة خلفية Go + PostgreSQL، ثم تتيح لك تصدير الشيفرة المصدرية. حتى لو أضفت لاحقًا مخزن NoSQL لأحمال محددة، فإن وجود "نظام سجل" SQL قوي إلى جانب إنشاء نماذج سريعة واسترجاع للنسخ يمكن أن يجعل التجارب أكثر أمانًا وسرعة.
أيًا كان اختيارك، أثبته:
إن لم تستطع اختبار هذه السيناريوهات، يبقى قرارك نظريًا—والإنتاج سيجري الاختبار بدلاً عنك.
NoSQL واجهت ضغطين شائعين:
لم يكن المقصود أن SQL «سيئة»، بل أن أحمالًا معينة أعطت أولوية لمقايضة مختلفة من الضمانات والمرونة.
النهج التقليدي "التصعيد الرأسي" واجه حدودًا عملية:
أنظمة NoSQL اتجهت نحو "التوسع الأفقي" بإضافة عقد بدلًا من شراء جهاز أكبر.
المخططات العلائقية صارمة بطبيعتها، وهذا مفيد للاستقرار لكن مؤلم عند التسارع في التطوير. على جداول كبيرة، تغييرات بسيطة قد تتطلب:
نماذج المستندات تقلل هذه الاحتكاكات بالسماح بحقول اختيارية ومتطورة.
ليس بالضرورة فقط عن التوسع الأفقي. قواعد بيانات SQL الحديثة يمكن أن تتوسع أفقيًا، لكن ذلك قد يكون معقدًا تشغيليًا (استراتيجيات التقسيم، الانضمامات عبر أجزاء، المعاملات الموزعة).
أنظمة NoSQL جعلت التوزيع (التقسيم + التكرار) ميزة أساسية، مُحسّنة لأنماط وصول متوقعة وبسيطة على نطاق واسع.
التطبيع في العلائقيات يفرِّق البيانات لتقليل التكرار، لكن في قواعد موزعة قد يترتب على الانضمامات جلب بيانات من عدة أقسام أو عقد، ما يزيد الكمون والتنسيق.
لذلك يُشيع استخدام إلغاء التطبيع (denormalization) لتخزين البيانات بالشكل الذي تُقرأ به: مثال عملي: تخزين اسم العميل داخل سجل orders حتى يصبح طلب "آخر 20 طلبًا" قراءة سريعة واحدة.
المقابل: تعقيد في التحديث—يجب المحافظة على الاتساق عبر النسخ المكررة عبر منطق تطبيقي أو خطوط بيانات.
في الأنظمة الموزعة، عند حدوث انقسام شبكي يجب أن يقرر النظام بين:
CAP تذكير عملي: أثناء الانقسام، لا يمكنك ضمان الاتساق الكامل والاتاحة الكاملة في آنٍ واحد.
الاتساق القوي: بعد تأكيد كتابة، كل القارئين يجب أن يروا تلك الكتابة فورًا؛ يتطلب تنسيقًا بين العقد ويضيف كمونًا.
الاتساق النهائي: قد تختلف النسخ لفترة قصيرة بعد الكتابة، لكنها تتقارب بمرور الوقت. مناسب للتعليقات، العدادات، والواجهات التي تتسامح مع تأخر قصير.
الاختيار يعتمد على حساسية التطبيق للبيانات الفورية مقابل الحاجة إلى الاتاحة والأداء.
عند قبول نسخ متماثلة لتحديثات متزامنة، تظهر تعارضات. استراتيجيات الشائع استخدامها:
الاستراتيجية تعتمد على ما إذا كان فقدان تحديث وسيط مقبولًا لذلك النوع من البيانات.
دليل سريع للتوافق:
اختر بناءً على أنماط الوصول السائدة لديك، لا على الشهرة العامة للنظام.
ابدأ بالمتطلبات وأثبتها بالاختبار:
كثير من الأنظمة الحقيقية تعتمد نهجًا هجينيًا: SQL للحقيقة الأساسية (دفعات، مخزون)، وNoSQL لبيانات عالية الحجم أو مرنة (خلاصات، جلسات، ملفات تعريف).