نظام إدارة قواعد البيانات (Database Management System)

ما هو نظام إدارة قواعد البيانات؟

نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) هو برنامج وسيط يسمح للمبرمجين ومسؤولي قواعد البيانات(DBAs) وتطبيقات البرامج والمستخدمين النهائيين بتخزين البيانات وتنظيمها والوصول إليها والاستعلام عنها ومعالجتها في قاعدة بيانات.

تعد أنظمة إدارة قواعد البيانات مهمة لأنها توفر آليات فعالة وموثوقة لتنظيم وإدارة واستخدام كميات هائلة من البيانات مع ضمان سلامة البيانات وتوفير مزايا أخرى لإدارة البيانات.

في المؤسسة، توفر أنظمة إدارة قواعد البيانات لمسؤولي قواعد البيانات(DBAs) إطار عمل منظم يسهل مشاركة البيانات بين مختلف الأقسام والفرق والتطبيقات. يوفر نظام إدارة قواعد البيانات للموظفين وصولاً منظمًا ومنظمًا إلى البيانات التي يمكنهم استخدامها لدفع الابتكار ومساعدة شركاتهم في الحفاظ على ميزة تنافسية.

تاريخ نظم إدارة قواعد البيانات

يعود تاريخ نظم إدارة قواعد البيانات إلى أوائل الستينيات عندما بدأ استخدام أجهزة الكمبيوتر لمعالجة البيانات. في ذلك الوقت، كان يشار إلى المفهوم عادةً باسم نظام إدارة المعلومات.

كان أول نظام متاح تجاريًا لإدارة قواعد البيانات يسمى مخزن البيانات المتكامل (IDS). وقد تم تطويره من قبل تشارلز دبليو باكمان وفريقه في شركة جنرال إلكتريك (GE) في أواخر الستينيات.

كان IDS عبارة عن نظام إدارة قاعدة بيانات هرمي ينظم البيانات في بنية شبيهة بالشجرة، مع وجود علاقات بين السجلات من الأصل والطفل. وقد سمح للمستخدمين بتخزين البيانات واسترجاعها وإدارتها بطريقة منظمة. كما قدم IDS أيضًا مفهوم قاموس البيانات الذي يحدد هيكل البيانات وعلاقاتها داخل قاعدة البيانات. قبل IDS، كانت البيانات تُخزن عادةً في ملفات مسطحة ولم يكن هناك معيار لكيفية تخزين الملفات أو الوصول إليها أو معالجتها.

وقد طغى ظهور قواعد البيانات العلائقية ولغة الاستعلام المهيكلة(SQL) في السبعينيات على نظام IDS الذي ابتكره باكمان. ومنذ ذلك الوقت، شهدت منتجات وخدمات نظم إدارة قواعد البيانات تطورات مستمرة أدت إلى تحسين تخزين البيانات واسترجاعها وإدارتها.

الجدول الزمني: تطور نظم إدارة قواعد البيانات

مقارنة قاعدة البيانات بنظام إدارة قواعد البيانات

غالبًا ما يتم استخدام مصطلحي “قاعدة البيانات” و “نظام إدارة قواعد البيانات” بالتبادل في المحادثات غير الرسمية. وربما يرجع السبب في ذلك إلى أنه عندما يتفاعل المستخدمون النهائيون مع قاعدة البيانات، فإنهم لا يدركون نظام إدارة قواعد البيانات الأساسي ودوره المميز في إدارة البيانات. ولزيادة الارتباك، في بعض الحالات يكون نظام إدارة قواعد البيانات مدمجًا مباشرةً في كود التطبيق. وهذا يجعل الأمر أقل وضوحًا أن هناك نظامًا منفصلاً.

للتمييز بين المصطلحين واستخدامهما بشكل صحيح، من المفيد فهم أدوار ووظائف كل منهما: قاعدة البيانات هي مجموعة منظمة من البيانات. نظام إدارة قاعدة البيانات هو البرنامج الذي يستخدمه المطورون والمستخدمون النهائيون والتطبيقات للتفاعل مع قاعدة البيانات.

مكونات نظام إدارة قواعد البيانات

يسمى المكون الأساسي لكل نظام إدارة قواعد البيانات بمحرك قاعدة البيانات. إنه البرنامج الذي يتفاعل مباشرة مع نظام التخزين الأساسي أو نظام الملفات وينسق التفاعلات بين المكونات الفرعية المعيارية التي تمكن المحرك من إدارة ومعالجة البيانات في نظام قاعدة البيانات. يتضمن ذلك وحدات لـ

النسخ الاحتياطي والاسترداد: تدير هذه الوحدات عمليات النسخ الاحتياطي للبيانات واستعادة البيانات للحماية من فقدان البيانات أو فشل النظام. وهي تتضمن آليات لإنشاء نسخ احتياطية لقاعدة البيانات واستعادة البيانات وتنفيذ عمليات الاسترداد.

التحكم في التزامن وإدارة المعاملات: تدير هذه الوحدات النمطية الوصول المتزامن إلى قاعدة البيانات من قبل العديد من المستخدمين أو التطبيقات. وهي تتعامل مع آليات القفل وتضمن اتساق البيانات.

لغة الوصول إلى قاعدة البيانات: يسمح هذا النوع من الوحدات النمطية لمحرك قاعدة البيانات بمعالجة وتفسير استعلامات المستخدم أو الأوامر المكتوبة بلغة الوصول الافتراضية. يقوم بتحليل بناء جملة لغة الاستعلام، ويتحقق من صحة الاستعلام مقابل معلومات الكتالوج ويولد خطة تنفيذ محسّنة لاسترداد البيانات أو معالجتها على النحو المطلوب.

لغة تعريف البيانات (DDL): تتيح الوحدة النمطية DDL للمستخدمين تحديد بنية البيانات وتنظيمها. وهي تتضمن أوامر لإنشاء وتغيير وحذف كائنات قاعدة البيانات مثل الجداول وطرق العرض والفهارس والقيود.

قاموس البيانات: يخزن قاموس البيانات (ويسمى أيضًا مستودع البيانات الوصفية) البيانات الوصفية حول قاعدة البيانات، بما في ذلك معلومات حول بنية البيانات والعلاقات والخصائص. يتم استخدام هذه الوحدة من قبل محرك نظام إدارة قواعد البيانات لضمان اتساق البيانات وفرض قيود فريدة.

لغة معالجة البيانات (DML): توفر وحدة DML أوامر لمعالجة واسترجاع البيانات داخل قاعدة البيانات. يمكن للمستخدمين استخدام عبارات DML لإدراج البيانات وتحديثها وحذفها والاستعلام عنها.

تخزين البيانات وذكاء الأعمال: تسهل هذه الوحدات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها من مصادر متعددة إلى مستودع بيانات منفصل. كما أنها تدعم المعالجة التحليلية عبر الإنترنت(OLAP) وأدوات إعداد التقارير لذكاء الأعمال.

الفهرسة: تشتمل معظم نظم إدارة قواعد البيانات على وحدات فهرسة لتسريع تنفيذ الاستعلام عن طريق تقليل كمية البيانات التي تحتاج إلى المسح الضوئي.

القفل: يعتبر مكون مدير القفل في نظام إدارة قواعد البيانات مسؤولاً عن إدارة التحكم في التزامن. فهو يمنع التعارضات ويحافظ على اتساق البيانات من خلال ضمان عدم تمكن العديد من المستخدمين أو المعاملات من تعديل نفس البيانات في وقت واحد.

التسجيل والتدقيق: غالبًا ما تتضمن نظم إدارة قواعد البيانات وحدات لتسجيل قاعدة البيانات وأنشطة التدقيق. توثق سجلات السجلات التغييرات التي تطرأ على قاعدة البيانات – بما في ذلك عمليات الإدراج والتحديث والحذف – بالإضافة إلى أحداث النظام مثل النسخ الاحتياطية وعمليات الاسترداد. يتضمن التدقيق مراقبة هذه السجلات ومراجعتها لتتبع إجراءات المستخدم والحفاظ على تكامل البيانات والمساعدة في فرض الامتثال لسياسات الأمان.

معالجة الاستعلامات: يتلقى معالج الاستعلامات استعلامات المستخدم ويفسرها ويحولها إلى خطة تنفيذ محسّنة ويتفاعل مع محرك قاعدة البيانات لتنفيذ الاستعلامات بكفاءة. وهو يشتمل على وحدات فرعية لتحسين الاستعلامات التي تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الفهارس المتاحة وعمليات الربط وطرق الوصول إلى البيانات.

النسخ التكرارية: تدعم بعض أنظمة إدارة قواعد البيانات تكرار البيانات، والتي تتضمن إنشاء نسخ متعددة من قاعدة البيانات والاحتفاظ بها في مواقع مختلفة أو على خوادم مختلفة. يعمل النسخ المتماثل على تحسين توافر البيانات والتسامح مع الأخطاء والأداء. ويضمن أنه إذا أصبحت نسخة واحدة من قاعدة البيانات غير متوفرة، فلا يزال من الممكن الوصول إلى البيانات من نسخة أخرى.

الأمان والترخيص: تتحكم وحدات الأمان والتخويل في وصول المستخدم إلى قاعدة البيانات وتضمن خصوصية البيانات وسلامتها. فهي تتعامل مع المصادقة وإدارة المستخدم وتنفيذ آليات التحكم في الوصول إلى مبدأ الامتيازات الأقل(PoLP) بناءً على أدوار المستخدم ومتطلبات الوظيفة.

التخزين: يتواصل محرك قاعدة البيانات في نظام إدارة قواعد البيانات مع محرك تخزين لإدارة التخزين الفعلي للبيانات. محرك التخزين مسؤول عن التعامل مع التفاصيل منخفضة المستوى لكيفية تخزين البيانات والوصول إليها، بينما يقوم محرك قاعدة البيانات بتنسيق وتنسيق هذه الإجراءات لتحسين الأداء العام لنظام إدارة قاعدة البيانات.

واجهات المستخدم: توفر هذه الوحدات واجهات المستخدم التي تسمح للمبرمجين ومسؤولي قواعد البيانات والمستخدمين النهائيين بالتفاعل مع قاعدة البيانات. يمكن أن يشمل ذلك واجهات سطر الأوامر(CLI) أو واجهات المستخدم الرسومية(GUI) أو واجهات برمجة التطبيقات(APIs) لتكامل البرامج.

سياسات المستخدم: تقوم نُهج المستخدم بتعريف وفرض ضوابط الوصول ونُهج الأمان الداخلية. وهي تحدد الأذونات والأدوار والامتيازات وتحكم كيفية تفاعل المستخدمين مع قاعدة البيانات.

مقارنة نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية بنظام إدارة قواعد البيانات

نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية(RDBMS) هو نوع من أنظمة إدارة قواعد البيانات. جميع أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية هي أنظمة إدارة قواعد البيانات، ولكن ليست كل أنظمة إدارة قواعد البيانات هي أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية.

أنواع أنظمة إدارة قواعد البيانات

حتى مطلع هذا القرن، كانت أنظمة إدارة قواعد البيانات تصنف على أنها إما أن تكون علائقية أو غير علائقية، اعتمادًا على هيكلها واستخداماتها. إذا كان نظام إدارة قواعد البيانات يخزن البيانات في جداول، كان يشار إليه باسم نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية(RDBMS). أما إذا لم يكن يخزن البيانات في جداول، فيُشار إليه على أنه نظام إدارة قواعد البيانات غير العلائقية أو غير العلا ئقية.

اليوم، لا تزال أنظمة إدارة قواعد البيانات تصنف اليوم على أنها إما RDBMS أو غير RDBMS، ولكنها تصنف أيضًا حسب المزايا الفريدة التي توفرها. تشمل أنواع أنظمة إدارة قواعد البيانات ما يلي:

أنظمة إدارة قواعد البيانات السحابية – تم تصميم أنظمة إدارة قواعد البيانات السحابية مثل Amazon Aurora لإدارة البيانات الموزعة المخزنة في مراكز البيانات البعيدة لمزود السحابة.

أنظمة إدارة قواعد البيانات العمودية – أنظمة إدارة قواعد البيانات العمودية مثل Apache Cassandra تقوم بإرجاع الاستعلامات بشكل أسرع من خلال تخزين البيانات في أعمدة بدلاً من الصفوف. يسهل هذا المخطط على تطبيقات تحليل البيانات وذكاء الأعمال العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

أنظمة إدارة قواعد البيانات الموزعة – تم تصميم وظائف DDBMS مثل تلك الموجودة في منظومة Apache Hadoop لضمان تكامل البيانات لقواعد البيانات المرتبطة منطقيًا عبر مواقع أو بيئات حوسبة متعددة.

أنظمة إدارة قواعد البيانات البيانية – تم تصميم هذه الأنظمة لدعم قواعد بيانات الرسم البياني التي تخزن العلاقات على مستوى السجل الفردي. تُعد أنظمة إدارة قواعد بيانات الرسوم البيانية مثل Neo4j مثالية لإدارة البيانات ذات العلاقات المترابطة، مثل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.

أنظمة إدارة قواعد البيانات الهرمية – تم تصميم أنظمة إدارة قواعد البيانات الهرمية لدعم قواعد البيانات المنظمة في علاقات بين الوالدين والطفل. هذا النوع من أنظمة إدارة قواعد البيانات له جذوره في الحوسبة المركزية واستخداماته اليوم محدودة.

أنظمة إدارة قواعد البيانات الهجينة – تم تصميم أنظمة إدارة قواعد البيانات الهجينة للمعاملات/المعالجة التحليلية لدعم أعباء العمل المختلطة للبيانات التحليلية والمعاملات. وغالبًا ما تحتوي أنظمة قواعد البيانات التقليدية على أنظمة منفصلة لمعالجة المعاملات عبر الإنترنت(OLTP) وأعباء عمل المعالجة التحليلية عبر الإنترنت(OLAP). توفر أنظمة إدارة قواعد البيانات في الذاكرة مثل SAP HANA و CockroachDB منصة موحدة يمكنها التعامل مع كلا النوعين من المهام بشكل متزامن.

أنظمة إدارة قواعد البيانات داخل الذاكرة – تم تصميم أنظمة الإدارة داخل الذاكرة لتقليل زمن الاستجابة باستخدام الذاكرة الرئيسية لإدارة البيانات وتخزينها. تعمل أنظمة إدارة قواعد البيانات داخل الذاكرة (Volt Active Data ) وغيرها من أنظمة إدارة قواعد البيانات داخل الذاكرة على جعل استرجاع البيانات أسرع بكثير وتحسين أداء النظام بشكل عام.

نظام إدارة قواعد البيانات الموجه للكائنات (OODBMS) – يعد نظام إدارة قواعد البيانات الموجه للكائنات (DB4o ) أحد الأمثلة على هذا النوع من أنظمة إدارة قواعد البيانات. تم تصميم OODMBSs لإدارة هياكل البيانات المعقدة ككائنات تخزين.

أنظمة إدارة قواعد بيانات الخلية الجديدة (NewSQL) – توفر أنظمة إدارة قواعد البيانات الجديدة مثل PostgreSQL مزايا قابلية التوسع والأداء لقواعد بيانات NoSQL مع الاحتفاظ بخصائص ACID لقواعد البيانات العلائقية التقليدية. هذا النوع من أنظمة إدارة قواعد البيانات مصمم للبيئات الموزعة على نطاق واسع ويمكنه التعامل مع أعباء عمل المعاملات عالية الإنتاجية.

أنظمة إدارة قواعد البيانات ذات السلاسل الزمن ية – تعمل أنظمة إدارة قواعد البيانات ذات السلاسل الزمنية مثل InfluxDB على تحسين تخزين واسترجاع وتحليل البيانات ذات الطابع الزمني. وغالبًا ما يتم استخدامها لدعم التحليلات المالية وأنظمة مراقبة إنترنت الأشياء(IoT).

أنظمة إدارة قواعد البيانات المعروفة

أمثلة على أنظمة إدارة قواعد البيانات المعروفة تشمل:

	Access – وهو نظام إدارة قواعد بيانات علائقية خفيف الوزن (RDMS) مضمن في Microsoft Office وOffice 365.
	Amazon RDS – نظام إدارة قواعد البيانات السحابية الأصلي الذي يوفر محركات لإدارة قواعد بيانات MySQL وOracle وSQL Server وPostgreSQL وAurora Amazon Aurora.
	أباتشي كاساندرا – نظام إدارة قواعد البيانات الموزعة مفتوح المصدر المعروف بقدرته على التعامل مع كميات هائلة من البيانات.
	Filemaker – نظام إدارة قواعد بيانات علائقي منخفض الكود/بدون كود(LCNC).
	جوجل كلاود سبانر – خدمة قاعدة بيانات علائقية موزعة عالميًا وقابلة للتطوير أفقيًا ومتسقة بقوة تقدمها جوجل كلاود.
	IBM Db2 – عائلة من أنظمة إدارة قواعد البيانات العلا ئقية التي طورتها شركة IBM والتي تقدم إصدارات مختلفة لبيئات وأعباء عمل مختلفة.
	MariaDB – شوكة قاعدة بيانات علائقية مفتوحة المصدر من MySQL.
	Microsoft Azure SQL Database – خدمة قاعدة بيانات علائقية قائمة على السحابة مقدمة من Microsoft Azure تقدم قواعد بيانات SQL مُدارة بالكامل.
	MongoDB – نظام إدارة قواعد بيانات NoSQL شائع يستخدم مخططًا موجهًا نحو المستندات لتوفير قابلية توسع ومرونة عالية.
	MySQL – نظام إدارة قواعد بيانات علائقية مفتوح المصدر(RDBMS) مملوك لشركة أوراكل.
	أوراكل – نظام إدارة قواعد بيانات RDMS مملوك لشركة أوراكل، وهو نظام إدارة قواعد بيانات علائقية مملوكة لشركة أوراكل.
	PostgreSQL – نظام إدارة قواعد بيانات علائقية مفتوح المصدر معروف بمتانته وقابليته للتطوير ومجموعات الميزات الواسعة.
	SAP HANA – نظام إدارة قواعد البيانات الارتباطية في الذاكرة (RDBMS) المحسّن لاستيعاب البيانات في الوقت الفعلي والتحليلات عالية الأداء.
	SQL Server – نظام إدارة قواعد بيانات علائقية على مستوى المؤسسات من مايكروسوفت قادر على التعامل مع كميات كبيرة للغاية من البيانات واستعلامات قواعد البيانات.
	SQLite – محرك قاعدة بيانات علا ئقية خفيف الوزن وقائم على الملفات ويستخدم على نطاق واسع في الأنظمة المدمجة وتطبيقات الأجهزة المحمولة.
	Teradata – محرك SQL قوي يوفر حلولاً قابلة للتطوير لإدارة وتحليل كميات كبيرة من البيانات.

فوائد استخدام نظام إدارة قواعد البيانات

تعد أنظمة إدارة قواعد البيانات DBMSs مهمة بشكل خاص في الحالات التي يتفاعل فيها العديد من المستخدمين أو التطبيقات مع نفس قواعد البيانات في وقت واحد. وتحمي أنظمة إدارة قواعد البيانات من التعارضات والأخطاء من خلال آليات التحكم في التزامن التي تضمن سلامة البيانات حتى في السيناريوهات التي تشهد حركة مرور عالية.

فائدة أخرى هي أن أنظمة إدارة قواعد البيانات توفر مجموعة واسعة من الميزات والآليات والوظائف الأمنية. يمكن للمسؤولين تحديد قواعد التحكم في الوصول وتعيين أدوار المستخدمين وتحديد الأذونات لضمان أن الأفراد المصرح لهم فقط هم من يمكنهم الدخول إلى البيانات والوصول إليها ومعالجتها.

نظرًا لأن نظم إدارة قواعد البيانات توفر مسارات تدقيق وقدرات تسجيل لتتبع ومراقبة استخدام الوصول إلى البيانات والتعديلات التي يتم إدخالها عليها، فهي أدوات مفيدة للامتثال.

على سبيل المثال، يمكن أن يساعد نظام إدارة قواعد البيانات المسؤولين في إدارة إدارة دورة حياة البيانات من خلال تنفيذ سياسات الاحتفاظ بالبيانات وأرشفتها والتخلص منها في نهاية المطاف. كما يمكن أن يساعد نظام إدارة قواعد البيانات أيضًا في فرض ضوابط الخصوصية من خلال توفير آليات لإخفاء هوية البيانات الحساسة أو تشفيرها,

تحديات أنظمة إدارة قواعد البيانات

على الرغم من أن أنظمة إدارة قواعد البيانات قد أحدثت ثورة في طريقة تعامل الشركات الصغيرة والكبيرة مع البيانات وإدارتها، إلا أن منحنى التعلم لتنفيذ وإدارة أنظمة إدارة قواعد البيانات المؤسسية قد يكون صعبًا. وهذا صحيح بشكل خاص إذا كان يجب دمج نظام إدارة قواعد البيانات مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات(ERP) أو منصات إدارة علاقات العملاء(CRM).

قد يكون طرح نظام جديد لإدارة قواعد البيانات مكلفًا أيضًا. حتى الشركات متوسطة الحجم ستحتاج على الأرجح إلى توظيف أو التعاقد مع مسؤول قاعدة بيانات ماهر لضمان تكوين نظام إدارة قواعد البيانات وصيانته وتحسينه بشكل صحيح. كما يمكن لرسوم الترخيص والبنية التحتية للأجهزة وتحديثات البرامج ونفقات الصيانة المستمرة أن ترهق الميزانيات، خاصة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة.

مستقبل نظم إدارة قواعد البيانات

تعمل أنظمة إدارة قواعد البيانات اليوم على دمج التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبلوك تشين لمواجهة تحديات البيانات الضخمة ومساعدة المؤسسات على الامتثال للوائح والمعايير ذات الصلة بإدارة البيانات.

• يمكن لأنظمة إدارة قواعد البيانات المزودة بقدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أتمتة مهام مثل تحسين الاستعلام وفهرسة البيانات واكتشاف الشذوذ. يمكن لأنظمة إدارة قواعد البيانات الذكية التعلم من أنماط البيانات، والتكيف مع أعباء العمل المتغيرة وتحسين الأداء بشكل مستقل.
• يمكن لقواعد البيانات الممكّنة لسلسلة الكتل أن توفر تخزيناً ثابتاً وشفافاً للبيانات وتمكين المعاملات الآمنة والقابلة للتدقيق. يُلغي هذا النوع من أنظمة إدارة قواعد البيانات الحاجة إلى السلطات المركزية مع الاستمرار في تعزيز تكامل البيانات. وهو ما يجعلها مثالية لقطاعات مثل التمويل وسلسلة التوريد والرعاية الصحية، حيث تكون مخاطر وتأثيرات التلاعب بالبيانات كبيرة.
• لقد أصبحت نظم إدارة قواعد البيانات المزودة بقدرات معالجة التدفق المدمجة حيوية لحالات الاستخدام مثل التحليلات في الوقت الحقيقي، واكتشاف الاحتيال وتجارب العملاء الشخصية. مع ظهور إنترنت الأشياء (IoT) ومصادر البيانات المتدفقة، ستحتاج أنظمة إدارة قواعد البيانات إلى التعامل مع معالجة البيانات في الوقت الفعلي بشكل أكثر كفاءة.