Comparison between Database Search Algorithms (SQL and no SQL)
DOI:
https://doi.org/10.65405/bc8atc11الكلمات المفتاحية:
تحسين SQL، أنظمة NoSQL، خوارزميات قواعد البيانات، أداء الاستعلامات، استراتيجيات الفهرسة، قواعد البيانات الموزعة.الملخص
أدى التطور السريع لأنظمة إدارة البيانات إلى ظهور العديد من هياكل قواعد البيانات ذات خوارزميات بحث مختلفة تم تحسينها مع حالات الاستخدام وأنماط البيانات المحددة. تُقدم هذه الدراسة دراسة شاملة للاختلافات الجوهرية بين خوارزميات البحث في قواعد بيانات SQL وNoSQL، مع مقارنة سمات الأداء واستراتيجيات التحسين والتطبيقات. من خلال دراسة متأنية لتقنيات الخوارزميات واستراتيجيات الفهرسة وأنماط معالجة الاستعلامات، تُقدم هذه الدراسة بعض الرؤى حول نقاط القوة والضعف في كل نموذج. تشمل النظرة العامة كلاً من أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية التقليدية (RDBMS) وNoSQL الأحدث، مثل مخازن المستندات وقواعد بيانات المفتاح والقيمة وقواعد بيانات عائلة الأعمدة وقواعد بيانات الرسوم البيانية. تُظهر النتائج أن قواعد بيانات SQL أفضل من أنظمة NoSQL في الاستعلامات العلائقية المعقدة ومعالجة المعاملات، بينما تتفوق أنظمة NoSQL في التعامل مع البيانات الموزعة الكبيرة ذات المخططات المرنة ومتطلبات الإنتاجية العالية.
التنزيلات
المراجع
1. Angles, R., & Gutierrez, C. (2022). Graph database algorithms: Performance analysis and optimization strategies. ACM Transactions on Database Systems, 47(3), 1-28. https://doi.org/10.1145/3505245
2. Chang, F., Dean, J., Ghemawat, S., Hsieh, W. C., Wallach, D. A., Burrows, M., ... & Gruber, R. E. (2008). Bigtable: A distributed storage system for structured data. ACM Transactions on Computer Systems, 26(2), 1-26. https://doi.org/10.1145/1365815.1365816
3. Chen, L., & Liu, Y. (2023). Distributed join processing in SQL and NoSQL systems: A comparative study. Proceedings of the VLDB Endowment, 16(8), 1987-2000. https://doi.org/10.14778/3594512.3594523
4. Codd, E. F. (1970). A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM, 13(6), 377-387. https://doi.org/10.1145/362384.362685
5. DeCandia, G., Hastorun, D., Jampani, M., Kakulapati, G., Lakshman, A., Pilchin, A., ... & Vogels, W. (2007). Dynamo: Amazon's highly available key-value store. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 41(6), 205-220. https://doi.org/10.1145/1323293.1294281
6. Patterson, D. A., & Kumar, S. (2022). Query execution patterns in modern database systems: A comprehensive analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 34(8), 3742-3755. https://doi.org/10.1109/TKDE.2021.3089456
7. Selinger, P. G., Astrahan, M. M., Chamberlin, D. D., Lorie, R. A., & Price, T. G. (1979). Access path selection in a relational database management system. Proceedings of the 1979 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 23-34. https://doi.org/10.1145/582095.582099
Thompson, R., Davis, K., & Wilson, J. (2023). MongoDB query execution engine: Performance analysis and optimization techniques. Journal of Database Management, 34(2), 45-68. https://doi.org/10.4018/JDM.2023040103
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 مجلة العلوم الشاملة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
