عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، يعد تحسين أداء الاستعلامات أمرًا بالغ الأهمية. إحدى الميزات القوية في PostgreSQL هي القدرة على تنفيذ المسح الكامل للجدول (Full Table Scan) بالتوازي، مما يتيح تحسينًا كبيرًا في الأداء عند البحث في جداول كبيرة. ولكن هل يمتلك MongoDB نفس الميزة؟

كيف يعمل المسح الكامل للجدول في PostgreSQL؟

عند تنفيذ استعلامات كبيرة على الجداول، يستخدم PostgreSQL Parallel Sequential Scan لتقسيم العمل بين عدة نوى معالجة (CPU Cores). عندما يكون الجدول كبيرًا ولا يمكن فهرسته بشكل فعال، يقوم PostgreSQL بتوزيع عملية المسح عبر عدة عمليات خلفية (Worker Processes)، مما يزيد من سرعة استخراج البيانات بشكل ملحوظ.

هل يقوم MongoDB بتنفيذ المسح الكامل للجدول بالتوازي؟

MongoDB لا يدعم بشكل أصلي ميزة المسح الموازي الكامل مثل PostgreSQL. عندما يتم تنفيذ استعلام يحتاج إلى مسح جميع المستندات (documents) في مجموعة (collection)، يقوم MongoDB بتنفيذ ذلك عبر عملية واحدة لكل استعلام، مما قد يؤدي إلى أداء أقل مقارنةً بـ PostgreSQL في الحالات التي تتطلب تحليلًا مكثفًا للبيانات.

ومع ذلك، هناك بعض الطرق لتحسين أداء الاستعلامات في MongoDB:

1. استخدام الفهارس (Indexes): يقلل MongoDB من الحاجة إلى المسح الكامل عبر استخدام الفهارس الفعالة.
2. توزيع البيانات (Sharding): يمكن توزيع البيانات عبر عدة خوادم مما يساعد في تحسين الأداء.
3. تقسيم الاستعلامات يدويًا (Manual Query Partitioning): يمكن تشغيل استعلامات متعددة بالتوازي عبر العملاء (Clients) بدلاً من تنفيذ استعلام واحد.

أي قاعدة بيانات أفضل؟

يعتمد ذلك على نوع البيانات وحالة الاستخدام. إذا كنت بحاجة إلى عمليات تحليل معقدة تتطلب استعلامات موازية، فإن PostgreSQL يوفر أداءً أفضل بفضل ميزاته المتقدمة في معالجة البيانات الكبيرة. أما إذا كنت تعمل مع بيانات غير منظمة وتحتاج إلى مرونة أكبر، فقد يكون MongoDB خيارًا مناسبًا.