20 أغسطس 2025·8 دقيقة
أنواع قواعد البيانات: علائقية، عمودية، مستندية، بيانية والمزيد
قارن بين أنواع قواعد البيانات الرئيسية — علائقية، عمودية، مستندية، بيانية، متجهات، مفتاح-قيمة والمزيد — مع حالات استخدام، مفاضلات، ونصائح لاختيار الأنسب.
قارن بين أنواع قواعد البيانات الرئيسية — علائقية، عمودية، مستندية، بيانية، متجهات، مفتاح-قيمة والمزيد — مع حالات استخدام، مفاضلات، ونصائح لاختيار الأنسب.
مصطلح "نوع قاعدة البيانات" ليس مجرد تسمية — إنه اختصار لكيفية تخزين النظام للبيانات، كيف تستعلمها، وما الذي تم تصميمه لتحسينه. هذا الاختيار يؤثر مباشرة على السرعة (ما هو سريع مقابل ما هو بطيء)، التكلفة (الأجهزة أو الإنفاق على السحابة)، والقدرات (المعاملات، التحليلات، البحث، التكرار، وغير ذلك).
أنواع قواعد البيانات المختلفة تقوم بمفاضلات مختلفة:
تؤثر هذه القرارات على:
تستعرض هذه المقالة الأنواع الرئيسية لقواعد البيانات وتشرح لكل منها:
كثير من المنتجات الحديثة تُموّه الحدود. بعض قواعد البيانات العلائقية تضيف دعم JSON ما الذي يتداخل مع قاعدة مستندية. بعض منصات البحث والتحليلات تقدم فهرسة متجهية شبيهة بـ قاعدة المتجهات. أخرى تجمع بين البث والتخزين مع ميزات السلاسل الزمنية.
لذلك "النوع" ليس صندوقًا صارمًا — لكنه مفيد لفهم نقاط القوة الافتراضية وأنواع الأحمال التي يتعامل معها النظام بشكل أفضل.
ابدأ بحمل العمل الأساسي لديك:
ثم استخدم قسم "كيفية اختيار النوع المناسب" لتضييق الخيارات بناءً على التوسع، حاجات الاتساق، وأنواع الاستعلامات التي ستنفذها غالبًا.
قواعد البيانات العلائقية هي ما يتصوره الكثيرون عند سماع كلمة "قاعدة بيانات". تُنظم البيانات في جداول مكوّنة من صفوف (سجلات) وأعمدة (حقول). يحدد المخطط شكل كل جدول — ما الأعمدة الموجودة، أنواعها، وكيف ترتبط الجداول ببعضها.
تُستعلم الأنظمة العلائقية عادةً بـ SQL (Structured Query Language). SQL شائعة لأنها قابلة للقراءة ومعبرة:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).معظم أدوات التقارير ومنصات التحليلات وتطبيقات الأعمال تتحدث SQL، مما يجعلها خيارًا آمنًا عندما تريد توافقًا واسعًا.
تعرف قواعد البيانات العلائقية بـ معاملات ACID، التي تساعد على الحفاظ على صحة البيانات:
هذا مهم عندما تكون الأخطاء مكلفة—مثل تحصيل رسوم مزدوجة من عميل أو فقدان تحديث المخزون.
قاعدة البيانات العلائقية عادةً ما تكون مناسبة لبيانات مهيكلة ومحددة وسيناريوهات مثل:
الهيكل نفسه الذي يجعل قواعد البيانات العلائقية موثوقة قد يضيف احتكاكًا:
عندما يتغير نموذج البيانات باستمرار—أو تحتاج لتوسع أفقي شديد مع أنماط وصول أبسط—قد تكون أنواع قواعد بيانات أخرى أنسب.
تخزن قواعد البيانات العمودية البيانات "بواسطة العمود" بدلًا من "بواسطة الصف". هذا الاختلاف له تأثير كبير على السرعة والتكلفة لأحمال العمل التحليلية.
في مخزن الصف التقليدي (المألوف في قواعد البيانات العلائقية)، تجتمع جميع قيم السجل الواحد معًا. هذا مفيد عند جلب أو تحديث عميل/طلب واحد في كل مرة.
في مخزن الأعمدة، تجتمع جميع القيم لحقل واحد معًا—كل price، كل country، كل timestamp. هذا يجعل من الفعّال قراءة الأعمدة القليلة المطلوبة للتقرير دون جلب الصفوف الكاملة من القرص.
استعلامات التحليلات وBI غالبًا ما:
SUM, AVG, COUNT وتُجمّع بحسب أبعادتسرّع تخزين الأعمدة هذه الأنماط لأنه يقرأ كمية بيانات أقل ويضغط جيدًا (القيم المتشابهة المتجمعة تضغط بكفاءة). العديد من محركات الأعمدة تستخدم أيضًا تنفيذًا متجهًا وفهرسة/تقسيم ذكي لتسريع المسوح الكبيرة.
تتفوق أنظمة الأعمدة في لوحات التحكم والتقارير: "الإيرادات حسب الأسبوع"، "أفضل 20 منتجًا حسب المنطقة"، "معدل التحويل بحسب القناة"، أو "الأخطاء حسب الخدمة خلال آخر 30 يومًا". هذه الاستعلامات تلمس صفوفًا كثيرة لكن أعمدة قليلة نسبيًا.
إذا كان حمل عملك يعتمد على "جلب سجل واحد حسب المعرف" أو "تحديث صف واحد عشرات المرات في الثانية"، فقد تبدو العمودي أبطأ أو أكثر تكلفة. تُحسّن الكتابات غالبًا للجلب الدفعي (إدخال بكثرة) بدلًا من التحديثات الصغيرة المتكررة.
تُعد قواعد البيانات العمودية مناسبة جدًا لـ:
إذا كانت أولويتك تجميعات سريعة عبر بيانات ضخمة، فالنوع العمودي عادةً ما يكون أول ما يجب تقييمه.
تخزن قواعد البيانات المستندية البيانات كم "مستندات"—سجلات مكتفية ذاتيًا تشبه JSON. بدلاً من تقسيم المعلومات عبر العديد من الجداول، تحتفظ عادةً بالحقول المتعلقة معًا في كائن واحد (يشمل مصفوفات ومجموعات فرعية). هذا يجعلها مناسبة طبيعيًا لبيانات التطبيقات.
قد يمثل المستند مستخدمًا أو منتجًا أو مقالة—مكتملًا بسمات قد تختلف من مستند لآخر. يمكن أن يحتوي منتج على size وcolor، وآخر على dimensions وmaterials، دون إجبار مخطط واحد على كل السجلات.
تكون هذه المرونة مفيدة عند تغيّر المتطلبات كثيرًا أو عندما تمتلك العناصر مجموعات حقول مختلفة.
لتجنب مسح كل المستندات، تستخدم قواعد المستندات فهارس—هياكل بيانات تساعد قاعدة البيانات على العثور بسرعة على المستندات المطابقة للاستعلام. يمكنك فهرسة حقول البحث الشائعة (مثل email, sku, status)، والعديد من الأنظمة يمكنها أيضًا فهرسة الحقول المتداخلة (مثل address.city). تُسرّع الفهارس القراءة لكنها تضيف حملًا على الكتابات، لأن الفهرس يجب تحديثه عند تغيير المستندات.
تتفوق قواعد المستندات في حالات المخططات المتغيرة، البيانات المتداخلة، والحمولة الصديقة لواجهات الـAPI. تظهر المفاضلات عادةً عندما تحتاج إلى:
هي خيار قوي لإدارة المحتوى، كتالوجات المنتجات، بروفايلات المستخدمين، وواجهات خلفية للـAPI—أي مكان تتطابق فيه البيانات مع "كائن واحد لكل صفحة/شاشة/طلب".
مخازن المفتاح-قيمة هي أبسط نماذج قواعد البيانات: تخزن قيمة (قد تكون سلسلة أو JSON أو أي شيء) وتسترجعها باستخدام مفتاح فريد. العملية الأساسية هي ببساطة "أعطني القيمة لهذا المفتاح"، ولهذا السبب يمكن أن تكون هذه الأنظمة سريعة جدًا.
نظرًا لأن القراءة والكتابة تتركزان حول مفتاح أساسي واحد، يمكن تحسين مخازن المفتاح-قيمة لزمن استجابة منخفض ومعدل تمرير عالي. كثير منها مصمم للاحتفاظ بالبيانات الساخنة في الذاكرة، تقليل تخطيط الاستعلامات المعقد، والتوسع أفقيًا.
تشكل هذه البساطة أيضًا كيفية نمذجة البيانات: بدل أن تطلب من قاعدة البيانات "إيجاد كل المستخدمين في برلين الذين سجّلوا الأسبوع الماضي"، تصمم المفاتيح لتشير بالفعل إلى السجل الذي تريده (مثل user:1234:profile).
يُستخدم مخزن المفتاح-قيمة غالبًا كـ cache أمام قاعدة أبطأ (مثل قاعدة علائقية). إذا كان تطبيقك يحتاج مرارًا لنفس البيانات—تفاصيل المنتج، صلاحيات المستخدم، قواعد التسعير—فإن تخزين النتيجة بالمفتاح يتجنب إعادة الحساب أو إعادة الاستعلام.
كما أنها مناسبة طبيعيا لتخزين الجلسات (مثال: session:<id> -> بيانات الجلسة) لأن الجلسات تُقرأ وتُحدّث بكثرة، ولها صلاحيات انتهاء صالحة.
معظم مخازن المفتاح-قيمة تدعم TTL (زمن الحياة) بحيث تنتهي البيانات دون تنظيف يدوي—مثالية للجلسات، الرموز لمرة واحدة، وأقماع تحديد المعدل.
عندما تكون الذاكرة محدودة، تستخدم الأنظمة سياسات إخراج (مثل أقل استخدامًا مؤخرًا) لإزالة الإدخالات القديمة. بعض المنتجات تُفضّل الذاكرة أولًا، بينما يمكن لآخرين الاستمرار بالاحتفاظ بالبيانات على القرص للدوام. الاختيار بين الذاكرة والقرص يعتمد عادةً على ما إذا كنت تحسّن للسرعة (الذاكرة) أو للاحتفاظ/التعافي (القرص/الدوام).
تتفوق مخازن المفتاح-قيمة عندما تعرف المفتاح مسبقًا. هي أقل ملاءمة عندما تكون أسئلتك مفتوحة.
العديد منها يمتلك أنماط استعلام محدودة مقارنة بقاعدة SQL. دعم الفهارس الثانوية (الاستعلام بحقول داخل القيمة) يختلف: بعض الأنظمة توفرها، البعض جزئيًا، والآخرون يشجعونك على الحفاظ على مفاتيح بحث إضافية بنفسك.
تتناسب مخازن المفتاح-قيمة مع:
إذا كان نمط الوصول لديك "جلب/تحديث حسب المعرف" والكمون مهم، فمخزن المفتاح-قيمة غالبًا ما يكون أبسط وسيلة للحصول على سرعة موثوقة.
تنظم قواعد العرض العريضة البيانات في عائلات أعمدة. بدل التفكير بجدول واحد ثابت له نفس الأعمدة لكل صف، تجمع الأعمدة ذات الصلة معًا ويمكنك تخزين مجموعات أعمدة مختلفة لكل صف داخل العائلة.
رغم التشابه اللفظي، قواعد العرض العريضة ليست نفس قاعدة البيانات العمودية التحليلية.
قاعدة عمودية تخزن كل عمود بشكل منفصل لمسوح ضخمة (ممتازة للتقارير والتجميعات). قاعدة عرض عريض مبنية لأحمال تشغيلية على نطاق واسع، حيث تحتاج لكتابة وقراءة الكثير من السجلات بسرعة عبر العديد من الآلات.
أنظمة العرض العريض مصممة لـ:
النمط الأكثر شيوعًا هو:
هذا يجعلها ملائمة للبيانات المرتبة زمنياً والأحمال الإلحاقية.
مع قواعد العرض العريض، نمذجة البيانات موجهة بالاستعلام: عادةً تصمم الجداول حول الاستعلامات التي تحتاجها بالضبط. هذا قد يعني تكرار البيانات بأشكال مختلفة لدعم أنماط وصول مختلفة.
تميل أيضًا إلى تقديم انضمامات محدودة وخيارات استعلام عفوية أقل من قاعدة علائقية. إذا كان تطبيقك يعتمد على علاقات معقدة واستعلامات مرنة، قد تشعر بالقيود.
غالبًا ما تُستخدم لقواعد العرض العريض في أحداث إنترنت الأشياء (IoT)، المراسلات وتدفقات النشاط، وبيانات تشغيلية ضخمة حيث تكون الكتابات السريعة والقراءات المتوقعة حسب المفتاح أهم من الاستعلامات العلائقية الغنية.
تخزن قواعد البيانات البيانية البيانات كما تتصرف العديد من الأنظمة الواقعية: كـ أشياء مرتبطة بأشياء أخرى. بدل إجبار العلاقات داخل جداول وجداول ربط، تكون الاتصالات جزءًا من النموذج.
الرسم عادةً ما يحتوي على:
هذا يجعل من الطبيعي تمثيل الشبكات، التسلسلات الهرمية، والعلاقات المتعددة دون تشويه المخطط.
الاستعلامات الثقيلة بالعلاقات غالبًا ما تتطلب العديد من الانضمامات في قاعدة علائقية. كل انضمام إضافي يمكن أن يزيد التعقيد والتكلفة مع نمو البيانات.
تُصمم قواعد البيانات البيانية لـ التجوالات—السير من عقدة إلى عقد مترابطة، ثم إلى اتصالاتها، وهكذا. عندما تبدو أسئلتك عادةً كـ "إيجاد الأشياء المتصلة ضمن 2–6 خطوات"، يمكن أن تبقى التجوالات سريعة ومقروءة حتى مع توسع الشبكة.
تتفوق قواعد البيانات البيانية في:
يمكن أن يكون التحول إلى الرسوم صعبًا للفرق: نمذجة البيانات مختلفة، ولغات الاستعلام (غالبًا Cypher، Gremlin، أو SPARQL) قد تكون جديدة. ستحتاج أيضًا إلى قواعد واضحة لأنواع العلاقات والاتجاه للحفاظ على قابلية الصيانة.
إذا كانت العلاقات بسيطة، استعلاماتك في الغالب تصفية/تجميع، وقليل من الانضمامات يغطي الأجزاء المتصلة، فقد تظل قاعدة علائقية الخيار الأبسط — خاصة عندما تكون المعاملات والتقارير تعمل بالفعل جيدًا.
قواعد المتجهات مصممة لنوع محدد من الأسئلة: "أي العناصر هي الأكثر تشابهًا لهذا العنصر؟" بدلًا من مطابقة القيم الدقيقة (مثل معرف أو كلمة مفتاحية)، تُقارن التمثيلات العددية (embeddings) — تمثيلات محتوى (نص، صور، صوت، منتجات) تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي. تميل العناصر ذات المعنى المتقارب لأن تكون متقاربة في فضاء متعدد الأبعاد.
البحث العادي قد يفشل إذا اختلفت الصياغة ("laptop sleeve" مقابل "notebook case"). مع التمثيلات، يعتمد التشابه على المعنى، لذلك يمكن للنظام إظهار نتائج ذات صلة حتى عندما لا تتطابق الكلمات بدقة.
العملية الرئيسية هي بحث الجار الأقرب: معطى متجه استعلام، استرجع المتجهات الأقرب.
في التطبيقات الواقعية، عادةً ما تدمج التشابه مع فلاتر مثل:
نمط "الفلتر + التشابه" هذا هو كيف يصبح البحث المتجهي عمليًا لمجموعات بيانات حقيقية.
الاستخدامات الشائعة تشمل:
يعتمد البحث المتجهي على فهارس متخصصة. بناء وتحديث هذه الفهارس قد يستغرق وقتًا، ويمكن أن تستهلك ذاكرة كبيرة. غالبًا ما تختار بين استرجاع أعلى (إيجاد المزيد من التطابقات الحقيقية) وكمون أقل (استجابات أسرع).
نادراً ما تحل قواعد المتجهات محل قاعدة الحقيقة المصدرية. الإعداد الشائع هو: خزّن "مصدر الحقيقة" (الطلبات، المستخدمون، المستندات) في قاعدة علائقية أو مستندية، وخزن المتجهات + فهرس البحث في قاعدة متجهات — ثم اربط النتائج مرة أخرى بالمخزن الأساسي للحصول على السجلات الكاملة والصلاحيات.
قواعد السلاسل الزمنية (TSDBs) مصممة للبيانات التي تصل بشكل مستمر وترتبط دائمًا بطابع زمني. فكر في استخدام CPU كل 10 ثوانٍ، زمن استجابة API لكل طلب، قراءات المستشعر كل دقيقة، أو أسعار الأسهم المتغيرة عدة مرات في الثانية.
تجمع معظم سجلات السلاسل الزمنية:
هذا يبسط أسئلة مثل "أظهر معدل الخطأ حسب الخدمة" أو "قارن الزمن عبر المناطق".
نظرًا لأن حجم البيانات يمكن أن ينمو سريعًا، تركز TSDBs عادة على:
تحافظ هذه الميزات على تكلفة التخزين والاستعلام متوقعة دون تنظيف يدوي مستمر.
تتفوق TSDBs عندما تحتاج حسابات زمنية مثل:
حالات الاستخدام النموذجية تشمل المراقبة، قابلية الملاحظة، IoT/حساسات، وبيانات الأسعار المالية.
البديل: TSDBs ليست أفضل خيار للعلاقات المعقدة والاستعلامات العفوية عبر كيانات عديدة (مثل انضمامات متداخلة عميقة "مستخدمون → فرق → صلاحيات → مشاريع"). لذلك، لِذا، قاعدة علائقية أو بيانية تبقى الخيار الأفضل لتلك السيناريوهات.
مستودع البيانات أقل كـ "نوع قاعدة بيانات" وأكثر كـ حِمل عمل + هندسة: فرق عديدة تستعلم بيانات تاريخية كبيرة للإجابة على أسئلة أعمال (اتجاهات الإيرادات، الانخفاض، مخاطر المخزون). يمكنك شراؤه كخدمة مُدارة، لكن ما يجعله مستودعًا هو كيفية استخدامه — مركزي، تحليلي، ومُشترك.
تقبل معظم المستودعات البيانات بطريقتين شائعتين:
المستودعات عادةً ما تُحسّن للتحليلات ببعض الحيل العملية:
بمجرد أن تعتمد أقسام متعددة على نفس الأرقام، ستحتاج تحكم وصول (من يرى ماذا)، سجلات تدقيق (من استعلم/غيّر ماذا)، وأصل البيانات (من أين جاء المقياس وكيف تحول). غالبًا ما تكون هذه الأمور مهمة بقدر سرعة الاستعلام.
الـlakehouse يمزج بين أساليب المستودع ومرونة بحيرة البيانات—مفيد عندما تريد مكانًا واحدًا للجداول المُنقّحة والملفات الخام (سجلات، صور، أحداث شبه-مهيكلة) دون تكرار كل شيء. يناسب حينما يكون حجم البيانات عاليًا، والتنسيقات متنوعة، ولا تزال تحتاج تقارير صالحة لـSQL.
الاختيار بين أنواع قواعد البيانات أقل عن "الأفضل" وأكثر عن الملاءمة: ما الذي تحتاج أن تستعلمه، كم بسرعة، وماذا يحدث عندما تفشل أجزاء من النظام.
قاعدة إبهام سريعة:
قواعد البيانات العلائقية غالبًا ما تتفوق في OLTP؛ الأنظمة العمودية، المستودعات، والـlakehouses تُستخدم عادة في OLAP.
عندما يحدث انقسام شبكي، عادةً لا يمكنك امتلاك الثلاثة معًا:
تختار العديد من قواعد البيانات الموزعة البقاء متاحة أثناء المشاكل والمصالحة لاحقًا (اتساق لاحق). أخرى تُعطي أولوية للصحة والصحة الصارمة حتى لو رفضت بعض الطلبات مؤقتًا.
إذا حدّث العديد من المستخدمين نفس البيانات، فتحتاج قواعد واضحة. المعاملات تجمع الخطوات لتكون "كلها-أو-لا شيء". القفل ومستويات العزل تمنع التعارضات، لكن قد تقلل معدل النقل؛ عزلة أقل تحسّن السرعة لكنها قد تسمح بشذوذات.
خطّط للـ نسخ الاحتياطي، التكرار، والتعافي من الكوارث مبكرًا. فكّر أيضًا في سهولة اختبار الاسترجاع، مراقبة التأخر، وإجراء التحديثات—هذه التفاصيل اليومية غالبًا ما تهم بقدر سرعة الاستعلام.
الاختيار بين أنواع قواعد البيانات الرئيسية أقل عن ما هو شائع وأكثر عن ما تحتاج إلى فعله ببياناتك. طريقة عملية للبدء هي العمل بالعكس من استعلاماتك وأحمال العمل.
اكتب أهم 5–10 أشياء يجب أن يفعلها تطبيقك أو فريقك:
هذا يضيّق الخيارات أسرع من أي قائمة ميزات.
استخدم قائمة الشكل السريعة:
أهداف الأداء تُحدد البنية. ضع أرقامًا تقريبية (كمون p95، قراءات/كتابات في الثانية، الاحتفاظ بالبيانات). التكلفة عادةً تتبع:
| حالة الاستخدام الأساسية | الأنسب (غالبًا) | لماذا |
|---|---|---|
| معاملات، فواتير، حسابات المستخدم | علائقية (SQL) | قيود قوية، انضمامات، اتساق |
| بيانات التطبيق مع حقول متغيرة | مستندية | مخطط مرن، JSON طبيعي |
| التخزين المؤقت/حالة الجلسة | مخزن مفتاح-قيمة | عمليات جلب سريعة بالمفتاح |
| Clickstreams/مقاييس زمنية | سلاسل زمنية | إدخال عالي + استعلامات زمنية |
| لوحات BI وتجميعات كبيرة | عمودية | مسوح سريعة + ضغط |
| علاقات اجتماعية/معرفة | بيانية | تجوال علاقات فعال |
| بحث دلالي، استرجاع RAG | متجهات | بحث تشابه على التمثيلات |
| بيانات تشغيلية ضخمة | عرض عريض | توسع أفقي، استعلامات متوقعة |
تستخدم الكثير من الفرق قاعدتين: واحدة للتشغيل (مثلاً علائقية) وأخرى للتحليلات (مثلاً عمودية/مستودع). الاختيار "الصحيح" هو الذي يجعل أهم استعلاماتك أبسط، أسرع، وأرخص للتشغيل بشكل موثوق.
إذا كنت تُجرب أو تطلق ميزات جديدة بسرعة، قرار قاعدة البيانات غالبًا يرتبط بسير عمل التطوير. منصات مثل Koder.ai (منصة توليد تطبيقات ويب، خلفية وموبايل من المحادثة) تجعل هذا أكثر وضوحًا: على سبيل المثال، المكدس الافتراضي الخلفي لـKoder.ai يستخدم Go + PostgreSQL، وهو نقطة انطلاق قوية عندما تحتاج صحة معاملاتية وصلاحيات أدوات SQL واسعة.
مع نمو المنتج، يمكنك إضافة قواعد متخصصة (مثل قاعدة متجهات للبحث الدلالي أو مخزن عمودي للتحليلات) مع الاحتفاظ بـPostgreSQL كنظام سجل الحقيقة. المفتاح هو البدء بما تحتاجه اليوم — وترك الباب مفتوحًا لإضافة "مخزن ثانٍ" عندما تطالب أنماط الاستعلام بذلك.
نوع "قاعدة البيانات" هو اختصار لثلاثة أمور:
اختيار النوع يعادل اختيار افتراضات مسبقة لأداء النظام، التكلفة وتعقيد التشغيل.
ابدأ من أهم 5–10 استعلامات وأنماط الكتابة لديك، ثم طابقها مع نقاط القوة:
قاعدة البيانات العلائقية خيار افتراضي جيد عندما تحتاج إلى:
تصبح أقل راحة عندما تتغير المخططات باستمرار أو عند الحاجة لتوسع أفقي شديد مع استعلامات انضمام كثيفة عبر أجزاء مشظّاة.
ACID هو ضمان للموثوقية في تغييرات متعددة الخطوات:
تهم هذه الضمانات بشدة عند تكون الأخطاء مكلفة (المدفوعات، الحجوزات، تحديثات المخزون).
قواعد البيانات العمودية أفضل عندما تكون الاستعلامات:
SUM, COUNT, AVG, )قاعدة المستندات مناسبة عندما:
انتبه للمقايضات حول الانضمامات المعقدة، تكرار البيانات لسرعة القراءة، وتكلفة معاملات عبر مستندات متعددة.
استخدم مخزن مفتاح-قيمة عندما يكون نمط الوصول أساسًا:
خطّط مع مراعاة القيود: الاستعلامات العشوائية ضعيفة عادةً، ودعم الفهارس الثانوية يختلف—غالبًا ما تصمم المفاتيح ومفاتيح بحث إضافية بنفسك.
رغم التشابه في التسمية، فهي تستهدف أحمالًا مختلفة:
أنظمة العرض العريض عادةً ما تتطلب نمذجة مدفوعة بالاستعلام (تصميم الجداول حول أنماط الوصول) ولا تهدف لأن تكون مرنة مثل SQL مع الانضمامات.
استخدم قاعدة بيانية عندما تكون أسئلتك الأساسية حول العلاقات، مثل:
تتفوق قواعد البيانات البيانية على التجوالات (walking relationships) حيث يتطلب النهج العلائقي العديد من الانضمامات. المقايضة هي تبنّي نماذج واستعلامات جديدة (مثل Cypher/Gremlin/SPARQL).
قاعدة المتجهات تحل مشكلة بحث التشابه على التمثيلات العددية (embeddings). تُستخدم عادةً لـ:
نادرًا ما تستبدل قاعدة البيانات الرئيسية؛ شائع أن تحتفظ بالحقائق المصدرية في قاعدة علائقية/مستندية وتخزن المتجهات والفهارس في قاعدة المتجهات ثم تربط النتائج بالسجلات الكاملة للضوابط والصلاحيات.
إن كنت تحتاج كل من OLTP والتحليلات، خطّط لنظامين مبكرًا (قاعدة تشغيلية + قاعدة تحليلات).
GROUP BYتُعد أقل ملاءمة لأحمال عمل OLTP مثل التحديثات الصغيرة المتكررة أو جلب سجل واحد حسب المعرف، والتي تتعامل معها المتاجر الصفية (row-stores) بشكل طبيعي أكثر.