مقایسه‌ای جامع بین PostgreSQL و MongoDB، برای کمک به شما در انتخاب بهترین پایگاه داده برای نیازهای خاص پروژه‌تان. نقاط قوت و ضعف هر کدام را درک کنید.
PostgreSQL در مقابل MongoDB: انتخاب پایگاه داده مناسب
انتخاب پایگاه داده مناسب، یک تصمیم حیاتی برای هر پروژه نرم‌افزاری است. پایگاه داده زیربنای کل برنامه را تشکیل می‌دهد و بر عملکرد، مقیاس‌پذیری، قابلیت نگهداری و حتی خود فرآیند توسعه تأثیر می‌گذارد. دو انتخاب محبوب PostgreSQL و MongoDB هستند که هر کدام مزایای متمایزی ارائه می‌دهند و نیازهای متفاوتی را برآورده می‌کنند. این مقاله مقایسه‌ای دقیق برای کمک به شما در اتخاذ یک تصمیم آگاهانه ارائه می‌دهد.
درک پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) در مقابل سندی (NoSQL)
PostgreSQL یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) است که اغلب به آن پایگاه داده SQL گفته می‌شود. از سوی دیگر، MongoDB یک پایگاه داده NoSQL است که به عنوان پایگاه داده سندی طبقه‌بندی می‌شود. درک تفاوت‌های اساسی بین این دو پارادایم بسیار مهم است.
پایگاه‌های داده رابطه‌ای (PostgreSQL)
پایگاه‌های داده رابطه‌ای داده‌ها را در جداولی با سطرها و ستون‌ها ذخیره می‌کنند. روابط بین جداول با استفاده از کلیدهای خارجی تعریف می‌شود. این رویکرد ساختاریافته، یکپارچگی و ثبات داده‌ها را تضمین می‌کند. ویژگی‌های کلیدی عبارتند از:
- داده‌های ساختاریافته: داده‌ها از یک شمای از پیش تعریف‌شده پیروی می‌کنند.
- ویژگی‌های ACID: تراکنش‌ها اتمی، سازگار، ایزوله و بادوام (Atomic, Consistent, Isolated, and Durable) هستند که قابلیت اطمینان داده‌ها را تضمین می‌کند.
- SQL: از زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) برای پرس‌وجو و دستکاری داده‌ها استفاده می‌کند.
- یکپارچگی داده‌ها: برای حفظ دقت داده‌ها، محدودیت‌ها و روابط را اعمال می‌کند.
پایگاه‌های داده سندی (MongoDB)
پایگاه‌های داده سندی داده‌ها را در اسنادی شبیه به JSON در مجموعه‌ها (collections) ذخیره می‌کنند. آنها انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بیشتری را ارائه می‌ده دهند، به ویژه برای مدیریت داده‌های بدون ساختار یا نیمه ساختاریافته. ویژگی‌های کلیدی عبارتند از:
- داده‌های بدون ساختار یا نیمه ساختاریافته: داده‌ها می‌توانند بدون شما یا با شمای انعطاف‌پذیر باشند.
- ویژگی‌های BASE: در دسترس بودن، حالت نرم و سازگاری نهایی (Availability, Soft state, and Eventual consistency) را در اولویت قرار می‌دهد.
- اسناد شبه JSON: داده‌ها در فرمت BSON (Binary JSON) ذخیره می‌شوند.
- مقیاس‌پذیری: برای مقیاس‌پذیری افقی و مدیریت حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده است.
مقایسه دقیق: PostgreSQL در مقابل MongoDB
بیایید به مقایسه‌ای دقیق در عوامل مختلف بپردازیم:
1. مدل داده و شما
PostgreSQL: از یک شمای سفت و سخت و به خوبی تعریف شده استفاده می‌کند. شما باید ساختار جداول خود را از قبل تعریف کنید، از جمله انواع داده‌ها و محدودیت‌ها. این کار ثبات و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند. تغییر شما در آینده می‌تواند پیچیده باشد و به مهاجرت (migration) نیاز دارد.
MongoDB: یک شمای انعطاف‌پذیر ارائه می‌دهد. هر سند در یک مجموعه می‌تواند ساختار متفاوتی داشته باشد. این برای برنامه‌هایی با نیازمندی‌های داده در حال تحول یا هنگام کار با منابع داده متنوع، مزیت محسوب می‌شود. با این حال، مسئولیت بیشتری را برای اعتبارسنجی و ثبات داده‌ها بر عهده برنامه قرار می‌دهد.
مثال: یک برنامه تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که اطلاعات محصولات را ذخیره می‌کند.
PostgreSQL: شما جداولی برای محصولات، دسته‌بندی‌ها، ویژگی‌ها و غیره با روابط دقیق بین آنها تعریف می‌کنید. هر رکورد محصول مجموعه‌ای تعریف شده از ویژگی‌ها (نام، توضیحات، قیمت و غیره) با انواع داده‌های خاص خود را خواهد داشت. این امر یکپارچگی قوی داده‌ها را فراهم می‌کند و پرس‌وجوهای کارآمد بر اساس این ویژگی‌ها را ممکن می‌سازد.
MongoDB: شما می‌توانید هر محصول را به عنوان یک سند با ویژگی‌هایش ذخیره کنید. محصولات در دسته‌بندی‌های مختلف می‌توانند ویژگی‌های متفاوتی داشته باشند بدون اینکه نیاز به تغییر شما باشد. برای مثال، یک کتاب ممکن است ویژگی‌هایی مانند «نویسنده» و «شابک» داشته باشد، در حالی که یک پیراهن ممکن است «سایز» و «رنگ» داشته باشد. این انعطاف‌پذیری هنگام کار با طیف گسترده‌ای از محصولات با ویژگی‌های متفاوت مفید است.
2. ثبات داده‌ها و تراکنش‌ها
PostgreSQL: تضمین‌های قوی ACID (اتمی بودن، ثبات، ایزوله‌سازی، دوام) را ارائه می‌دهد. تراکنش‌ها قابل اعتماد هستند و ثبات داده‌ها را حتی در صورت بروز خطا تضمین می‌کنند. این ویژگی آن را برای برنامه‌هایی که به یکپارچگی بالای داده‌ها نیاز دارند، مانند سیستم‌های مالی یا مدیریت موجودی، مناسب می‌سازد.
MongoDB: در دسترس بودن و مقیاس‌پذیری را بر ثبات دقیق اولویت می‌دهد. این پایگاه داده ویژگی‌های BASE (اساساً در دسترس، حالت نرم، در نهایت سازگار) را ارائه می‌دهد. اگرچه از تراکنش‌ها پشتیبانی می‌کند، اما آنها به طور کلی پیچیده‌تر هستند و می‌توانند بر عملکرد تأثیر بگذارند. این مصالحه برای برنامه‌هایی که سازگاری نهایی کافی است، مانند پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی یا سیستم‌های مدیریت محتوا، قابل قبول است.
مثال: یک برنامه بانکی را در نظر بگیرید که وجوه را بین حساب‌ها منتقل می‌کند.
PostgreSQL: ویژگی‌های ACID تضمین می‌کند که تراکنش یا به طور کامل انجام می‌شود (وجوه از یک حساب کسر و به حساب دیگر واریز می‌شود) یا به طور کامل بازگردانده می‌شود (در صورت بروز هرگونه خطا)، که از ناهماهنگی داده‌ها جلوگیری می‌کند.
MongoDB: در حالی که MongoDB از تراکنش‌ها پشتیبانی می‌کند، تضمین همان سطح از ثبات PostgreSQL در یک محیط بسیار توزیع‌شده نیازمند طراحی و پیکربندی دقیق است. ممکن است یک دوره کوتاه وجود داشته باشد که داده‌ها در تمام نسخه‌های تکراری (replicas) کاملاً سازگار نباشند.
3. مقیاس‌پذیری و عملکرد
PostgreSQL: می‌تواند به صورت عمودی (افزایش منابع یک سرور واحد) و افقی (با استفاده از تکنیک‌هایی مانند شاردینگ یا تکثیر) مقیاس‌پذیر باشد. با این حال، مقیاس‌پذیری افقی در مقایسه با MongoDB می‌تواند برای راه‌اندازی و مدیریت پیچیده‌تر باشد.
MongoDB: برای مقیاس‌پذیری افقی طراحی شده است. می‌توان آن را با افزودن سرورهای بیشتر به خوشه به راحتی گسترش داد. ساختار سند-محور و قابلیت‌های شاردینگ آن، این پایگاه داده را برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها و بارهای ترافیکی بالا مناسب می‌سازد.
مثال: یک پلتفرم رسانه اجتماعی را در نظر بگیرید که میلیون‌ها کاربر و پست را مدیریت می‌کند.
PostgreSQL: مقیاس‌پذیری برای مدیریت این حجم از داده و ترافیک نیازمند طراحی دقیق پایگاه داده، بهینه‌سازی و احتمالاً شاردینگ است. اگرچه ممکن است، اما به تلاش و تخصص قابل توجهی نیاز دارد.
MongoDB: می‌توان آن را با افزودن سرورهای بیشتر به خوشه به راحتی گسترش داد و داده‌ها و بار کاری را بین چندین ماشین توزیع کرد. این ویژگی آن را برای مدیریت تقاضاهای روزافزون یک پلتفرم بزرگ رسانه اجتماعی مناسب می‌سازد.
4. پرس‌وجو و دستکاری داده‌ها
PostgreSQL: از SQL استفاده می‌کند که یک زبان قدرتمند و استاندارد برای پرس‌وجو و دستکاری داده‌ها است. SQL طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها، از جمله join، تجمیع (aggregation) و فیلتر کردن پیچیده را ارائه می‌دهد. اکوسیستم بالغ پیرامون SQL همچنین ابزارها و کتابخانه‌های متعددی برای تحلیل و گزارش‌گیری داده‌ها ارائه می‌دهد.
MongoDB: از یک زبان پرس‌وجوی انعطاف‌پذیر مبتنی بر JSON استفاده می‌کند. اگرچه قابلیت‌های پرس‌وجوی قدرتمندی ارائه می‌دهد، اما ممکن است برای joinها و تجمیع‌های پیچیده به اندازه SQL گویا نباشد. با این حال، پایپ‌لاین تجمیع (aggregation pipeline) MongoDB یک چارچوب قدرتمند برای تبدیل و تحلیل داده‌ها فراهم می‌کند.
مثال: پرس‌وجو از داده‌ها برای یافتن تمام مشتریانی که در ماه گذشته سفارش‌هایی با مبلغ بیش از یک مقدار مشخص ثبت کرده‌اند را در نظر بگیرید.
PostgreSQL: این کار را می‌توان به راحتی با استفاده از یک پرس‌وجوی SQL با join بین جداول `customers` و `orders`، همراه با توابع فیلتر و تجمیع انجام داد.
MongoDB: این کار نیازمند استفاده از پایپ‌لاین تجمیع برای گروه‌بندی سفارش‌ها بر اساس مشتری، فیلتر کردن بر اساس مبلغ کل و بازیابی اطلاعات مشتری مربوطه است. اگرچه قابل دستیابی است، اما ممکن است طولانی‌تر از پرس‌وجوی معادل SQL باشد.
5. پیچیدگی توسعه
PostgreSQL: نیاز به تعریف یک شما از قبل دارد که می‌تواند پیچیدگی اولیه توسعه را افزایش دهد. با این حال، اعتبارسنجی قوی داده‌ها را فراهم می‌کند و خطر ناهماهنگی داده‌ها را در مراحل بعدی چرخه توسعه کاهش می‌دهد.
MongoDB: یک فرآیند توسعه انعطاف‌پذیرتر و چابک‌تر ارائه می‌دهد. ماهیت بدون شما به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت تکرار کنند و با نیازمندی‌های در حال تغییر سازگار شوند. با این حال، به اعتبارسنجی دقیق‌تر داده‌ها و مدیریت خطا در کد برنامه نیاز دارد.
مثال: هنگام توسعه یک ویژگی جدید که نیاز به افزودن ویژگی‌های جدید به یک مدل داده دارد.
PostgreSQL: نیازمند تغییر شمای پایگاه داده است که می‌تواند شامل زمان از کار افتادگی (downtime) و اسکریپت‌های مهاجرت باشد.
MongoDB: ویژگی‌های جدید را می‌توان بدون نیاز به تغییر شما به اسناد اضافه کرد، که امکان توسعه و استقرار سریع‌تر را فراهم می‌کند.
6. جامعه و اکوسیستم
PostgreSQL: دارای یک جامعه بزرگ و فعال منبع باز است. این پایگاه داده دهه‌هاست که وجود دارد و دارای اکوسیستم بالغی از ابزارها، کتابخانه‌ها و افزونه‌ها است. این پشتیبانی گسترده جامعه منابع فراوانی برای عیب‌یابی و توسعه فراهم می‌کند.
MongoDB: همچنین دارای یک جامعه بزرگ و فعال است، اگرچه نسبت به جامعه PostgreSQL جوان‌تر است. مجموعه‌ای غنی از درایورها و ابزارها را برای زبان‌های برنامه‌نویسی و چارچوب‌های مختلف ارائه می‌دهد. MongoDB Atlas، یک سرویس پایگاه داده ابری کاملاً مدیریت‌شده، یک پلتفرم مناسب برای استقرار و مدیریت خوشه‌های MongoDB فراهم می‌کند.
7. هزینه
PostgreSQL: به عنوان یک نرم‌افزار منبع باز، استفاده از PostgreSQL رایگان است. با این حال، شما باید هزینه زیرساخت، مدیریت و احتمالاً پشتیبانی تجاری را در نظر بگیرید.
MongoDB: هم یک نسخه رایگان منبع باز (MongoDB Community Edition) و هم یک نسخه تجاری (MongoDB Enterprise Advanced) ارائه می‌دهد. MongoDB Atlas سطوح قیمت‌گذاری مختلفی را بر اساس نیازها و میزان استفاده شما فراهم می‌کند.
چه زمانی PostgreSQL را انتخاب کنیم
PostgreSQL انتخاب خوبی است زمانی که:
- یکپارچگی داده‌ها در اولویت است: برنامه‌هایی که به ویژگی‌های قوی ACID و ثبات داده‌ها نیاز دارند.
- روابط پیچیده بین داده‌ها: برنامه‌هایی با روابط چند به چند و پرس‌وجوهای پیچیده.
- SQL استاندارد ترجیح داده می‌شود: آشنایی با SQL و نیاز به یک زبان پرس‌وجوی بالغ.
- شمای به خوبی تعریف‌شده: برنامه‌هایی با ساختار داده پایدار و به خوبی تعریف‌شده.
- مثال‌ها: برنامه‌های مالی، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک با کاتالوگ‌های محصول پیچیده، سیستم‌های مدیریت موجودی، GIS (سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی) و تحلیل داده‌های علمی.
چه زمانی MongoDB را انتخاب کنیم
MongoDB انتخاب خوبی است زمانی که:
- انعطاف‌پذیری و چابکی حیاتی است: برنامه‌هایی که به یک شمای انعطاف‌پذیر و تکرار سریع نیاز دارند.
- مدیریت داده‌های بدون ساختار یا نیمه ساختاریافته: برنامه‌هایی که با فرمت‌های داده متنوع و در حال تحول سر و کار دارند.
- مقیاس‌پذیری یک نگرانی اصلی است: برنامه‌هایی که به مقیاس‌پذیری افقی برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها و بارهای ترافیکی بالا نیاز دارند.
- سازگاری نهایی قابل قبول است: برنامه‌هایی که در آنها سازگاری نهایی کافی است.
- مثال‌ها: سیستم‌های مدیریت محتوا (CMS)، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، برنامه‌های موبایل، جمع‌آوری داده‌های اینترنت اشیا (IoT) و تحلیل‌های بلادرنگ.
نمونه‌های کاربردی در صنایع مختلف
برای توضیح بیشتر فرآیند انتخاب، در اینجا چند نمونه کاربردی در صنایع مختلف آورده شده است که انتخاب پایگاه داده و منطق پشت آن را نشان می‌دهد:
1. پلتفرم تجارت الکترونیک (خرده‌فروش جهانی)
سناریو: یک خرده‌فروش جهانی برای مدیریت کاتالوگ محصولات، اطلاعات مشتریان، سفارش‌ها و موجودی خود به یک پایگاه داده نیاز دارد. کاتالوگ وسیع و متنوع است و محصولات از پوشاک گرفته تا لوازم الکترونیکی و کالاهای خانگی را شامل می‌شود که هر کدام ویژگی‌های متفاوتی دارند. سیستم به قابلیت‌های پردازش تراکنش بالا و ثبات داده تضمین‌شده برای مدیریت سفارش و پرداخت نیاز دارد. این شرکت در چندین کشور فعالیت می‌کند و نیاز به پشتیبانی از ارزها، زبان‌ها و مقررات مالیاتی مختلف دارد.
انتخاب: یک رویکرد ترکیبی ممکن است مناسب‌ترین باشد.
- PostgreSQL: برای داده‌های تراکنشی اصلی مانند مدیریت سفارش، پردازش پرداخت، حساب‌های مشتریان و موجودی استفاده می‌شود. ویژگی‌های قوی ACID یکپارچگی این عملیات حیاتی تجاری را تضمین می‌کند.
- MongoDB: برای کاتالوگ محصولات، به ویژه برای ذخیره توضیحات محصول، نظرات و فراداده‌ها استفاده می‌شود. شمای انعطاف‌پذیر امکان افزودن آسان دسته‌بندی‌ها و ویژگی‌های جدید محصول را بدون نیاز به تغییر شمای پایگاه داده فراهم می‌کند. این امر به ویژه برای مدیریت اطلاعات محلی‌سازی شده محصول برای مناطق مختلف مفید است.
2. پلتفرم رسانه اجتماعی (مخاطبان بین‌المللی)
سناریو: یک پلتفرم رسانه اجتماعی میلیون‌ها کاربر را در سراسر جهان به هم متصل می‌کند. سیستم باید حجم عظیمی از محتوای تولید شده توسط کاربر (پست‌ها، نظرات، لایک‌ها، اشتراک‌گذاری‌ها)، به‌روزرسانی‌های بلادرنگ و فیدهای شخصی‌سازی‌شده را مدیریت کند. پلتفرم باید به سرعت برای پذیرش کاربران و ویژگی‌های جدید مقیاس‌پذیر باشد و در عین حال در دسترس بودن و پاسخ‌دهی بالا را حفظ کند. پشتیبانی از چندین زبان و تفاوت‌های فرهنگی بسیار مهم است.
انتخاب: MongoDB به دلیل مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری‌اش یک کاندیدای قوی است.
- MongoDB: پروفایل‌های کاربری، پست‌ها، نظرات و سایر داده‌های رسانه‌های اجتماعی را ذخیره می‌کند. ساختار سند-محور امکان ذخیره و پرس‌وجوی آسان روابط پیچیده بین کاربران و محتوا را فراهم می‌کند. مقیاس‌پذیری افقی به پلتفرم امکان مدیریت حجم عظیم داده و ترافیک را می‌دهد. سازگاری نهایی برای ویژگی‌هایی مانند نمایش تعداد لایک‌ها یا اشتراک‌گذاری‌ها قابل قبول است.
- ملاحظات برای مخاطبان جهانی: استراتژی‌های محلی‌سازی مناسب را در لایه برنامه پیاده‌سازی کنید. ترجیحات زبان را در پروفایل‌های کاربری در MongoDB ذخیره کنید. از شبکه‌های تحویل محتوا (CDN) برای کش کردن محتوا نزدیک‌تر به کاربران در مناطق جغرافیایی مختلف استفاده کنید. از حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با مقرراتی مانند GDPR و CCPA اطمینان حاصل کنید.
3. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های اینترنت اشیا (پروژه شهر هوشمند جهانی)
سناریو: یک پروژه شهر هوشمند داده‌ها را از هزاران سنسور مستقر در سراسر شهر جمع‌آوری می‌کند، از جمله سنسورهای ترافیک، سنسورهای محیطی و سنسورهای ایمنی عمومی. سیستم باید جریان عظیمی از داده‌های بلادرنگ را دریافت و پردازش کند، برای شناسایی روندها و الگوها تحلیل انجام دهد و بینش‌هایی را به برنامه‌ریزان شهری و ساکنان ارائه دهد. سیستم باید در برابر قطعی شبکه و از دست دادن داده‌ها مقاوم باشد. امنیت و حریم خصوصی داده‌های شهروندان از اهمیت بالایی برخوردار است.
انتخاب: MongoDB برای مدیریت حجم و سرعت بالای داده‌های اینترنت اشیا به خوبی مناسب است.
- MongoDB: داده‌های سنسور را در فرمت سری زمانی ذخیره می‌کند. شمای انعطاف‌پذیر امکان افزودن آسان انواع سنسورها و فیلدهای داده جدید را بدون نیاز به تغییر شمای پایگاه داده فراهم می‌کند. پایپ‌لاین تجمیع یک چارچوب قدرتمند برای انجام تحلیل‌های بلادرنگ و تولید گزارش‌ها فراهم می‌کند.
- PostgreSQL (با افزونه TimescaleDB): یک راه‌حل جایگزین با استفاده از PostgreSQL با افزونه TimescaleDB، که به طور خاص برای داده‌های سری زمانی طراحی شده است. این راه‌حل مزایای SQL و ویژگی‌های ACID را برای یکپارچگی داده‌ها ارائه می‌دهد، در حالی که هنوز پرس‌وجو و تحلیل کارآمد داده‌های سری زمانی را فراهم می‌کند.
- ملاحظات برای پروژه جهانی: مکانیزم‌های قوی رمزگذاری داده و کنترل دسترسی را برای محافظت از داده‌های حساس پیاده‌سازی کنید. با مقررات محلی حریم خصوصی داده‌ها مطابقت داشته باشید. اطمینان حاصل کنید که سیستم می‌تواند فرمت‌ها و پروتکل‌های مختلف داده مورد استفاده توسط سنسورهای فروشندگان مختلف را مدیریت کند. سیاست‌های حاکمیت داده را برای تضمین کیفیت و دقت داده‌ها پیاده‌سازی کنید.
رویکردهای ترکیبی
در برخی موارد، بهترین راه‌حل ممکن است یک رویکرد ترکیبی باشد، با استفاده از هر دو PostgreSQL و MongoDB برای بهره‌گیری از نقاط قوت مربوطه آنها. این به شما امکان می‌دهد ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های خود را برای جنبه‌های مختلف برنامه خود بهینه کنید. برای مثال، می‌توانید از PostgreSQL برای داده‌های تراکنشی که به ثبات قوی نیاز دارند و از MongoDB برای ذخیره داده‌های کمتر ساختاریافته یا برای ویژگی‌هایی که به مقیاس‌پذیری بالا نیاز دارند، استفاده کنید.
نتیجه‌گیری
انتخاب بین PostgreSQL و MongoDB به نیازمندی‌های خاص پروژه شما بستگی دارد. عواملی مانند مدل داده، ثبات، مقیاس‌پذیری، نیازهای پرس‌وجو، پیچیدگی توسعه و هزینه را در نظر بگیرید. PostgreSQL یک RDBMS قوی و قابل اعتماد است که برای برنامه‌هایی که به یکپارچگی قوی داده‌ها و روابط پیچیده نیاز دارند، ایده‌آل است. MongoDB یک پایگاه داده NoSQL انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر است که برای مدیریت داده‌های بدون ساختار و بارهای ترافیکی بالا به خوبی مناسب است. نیازهای خود را به دقت ارزیابی کنید و مصالحه‌ها را بسنجید تا بهترین انتخاب را برای برنامه خود داشته باشید. گاهی اوقات، یک رویکرد ترکیبی می‌تواند بهترین‌های هر دو دنیا را ارائه دهد.
در نهایت، پایگاه داده «درست» آنی است که به بهترین وجه نیازهای برنامه شما و مهارت‌ها و تخصص تیم شما را برآورده کند. قبل از تصمیم‌گیری نهایی، هر دو گزینه را به طور کامل تحقیق و آزمایش کنید. ساخت یک اثبات مفهوم (POC) با هر پایگاه داده را برای ارزیابی عملکرد و مناسب بودن آنها برای مورد استفاده خاص خود در نظر بگیرید. این به شما کمک می‌کند تا یک انتخاب مطمئن و آگاهانه داشته باشید.