حرب قواعد البيانات 2026: PostgreSQL وMongoDB وصعود قواعد البيانات المتجهية

مشهد قواعد البيانات لم يكن يوماً بهذا التعقيد

سوق قواعد البيانات في 2026 لا يشبه ما كان عليه قبل خمس سنوات. ما كان في السابق خياراً مباشراً بين العلائقي (MySQL وPostgreSQL وOracle) وNoSQL (وMongoDB وCassandra وDynamoDB) تفتت إلى منظومة مذهلة من المحركات المتخصصة: قواعد بيانات متجهة للذكاء الاصطناعي، وقواعد بيانات السلاسل الزمنية لإنترنت الأشياء، وقواعد البيانات البيانية لاستعلامات العلاقات، وNewSQL للمعاملات الموزعة، وقواعد بيانات متعددة الأنماط تحاول فعل كل شيء.

بلغ سوق قواعد البيانات العالمي 119.7 مليار دولار في 2024، وفقاً لتقرير Gartner، بنمو سنوي يتجاوز 13% — مع توقعات إنفاق 2025 عند 137 مليار دولار، مدفوعاً بشكل أساسي بخدمات قواعد البيانات السحابية الأصلية وأحمال العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

لكن وسط هذا التعقيد، يتبلور تسلسل هرمي واضح: أصبح PostgreSQL قاعدة البيانات الافتراضية بلا منازع، ويعيد MongoDB ابتكار نفسه لعصر الذكاء الاصطناعي، وانفجرت قواعد البيانات المتجهة من أدوات أكاديمية متخصصة إلى بنية تحتية حيوية للذكاء الاصطناعي. فهم هذه الديناميكيات الثلاث ضروري لأي قائد تقني يتخذ قرارات بنية البيانات في 2026.

PostgreSQL: قاعدة البيانات التي انتصرت

إذا كانت هناك كلمة واحدة تصف موقع PostgreSQL في 2026، فهي مهيمن. في استطلاع Stack Overflow Developer Survey 2025، كان PostgreSQL قاعدة البيانات الأكثر استخداماً للسنة الثالثة على التوالي، بعد أن تجاوز MySQL في 2023 ووسّع الفارق كل سنة منذ ذلك الحين. منح DB-Engines لقب DBMS of the Year لـPostgreSQL خمس مرات (2017 و2018 و2020 و2023 و2024) — أكثر من أي قاعدة بيانات أخرى — مما يعكس نموه المستدام على مدار العقد الماضي.

هيمنة PostgreSQL ليست صدفة. إنها نتيجة حلقة تعزيز ذاتية: PostgreSQL مجاني ومفتوح المصدر وغني بالميزات وقابل للتوسيع وموثوق ومدعوم من جميع مزودي الخدمات السحابية — مما يجذب المطورين، مما يجذب مزودي الأدوات، مما يجذب المؤسسات، مما يموّل المزيد من التطوير.

منظومة الإضافات هي القوة الخارقة لـPostgreSQL. على عكس قواعد البيانات التي تحصل فيها فقط على الميزات التي يشحنها المزود، يتيح PostgreSQL للإضافات إضافة قدرات جديدة كلياً:

• pgvector يضيف البحث المتجه الأصلي — محولاً PostgreSQL إلى قاعدة بيانات متجهة دون نشر نظام منفصل (المزيد أدناه)
• PostGIS يوفر قدرات جغرافية مكانية تنافس قواعد بيانات نظم المعلومات الجغرافية المتخصصة
• TimescaleDB يضيف تحسينات السلاسل الزمنية، منافساً InfluxDB والمحركات المتخصصة
• Citus (أصبح الآن جزءاً من Microsoft Azure) يضيف التقسيم الموزع للتوسع الأفقي
• pg_cron يتيح جدولة المهام داخل قاعدة البيانات
• pglogical يوفر النسخ المنطقي للبنى متعددة المناطق المعقدة

هذه القابلية للتوسيع تعني أن PostgreSQL يمكنه أن يكون قاعدة بيانات «سكين سويسري» تتعامل مع البيانات العلائقية والتضمينات المتجهة والاستعلامات الجغرافية المكانية وبيانات السلاسل الزمنية والبحث النصي الكامل — كلها في نظام واحد. للمؤسسات التي لا تريد إدارة خمسة محركات مختلفة لقواعد البيانات، يعد PostgreSQL مع الإضافات المناسبة حلاً شاملاً مقنعاً بشكل متزايد.

PostgreSQL المُدار سحابياً أزال العبء التشغيلي الذي كان يدفع المؤسسات نحو قواعد البيانات المملوكة المُدارة. يوفر AWS Aurora PostgreSQL وGoogle Cloud SQL وAzure Database for PostgreSQL وNeon (Postgres بدون خوادم) خدمة Postgres مُدارة بالكامل مع نسخ احتياطي تلقائي وتوافر عالٍ ونسخ للقراءة وتوسع — بتكاليف تنافسية مقارنة بالبدائل المملوكة.

Neon، الذي استحوذت عليه Databricks في مايو 2025، أحدث ثورة في سوق قواعد البيانات مع PostgreSQL بدون خوادم: قواعد بيانات تنخفض إلى الصفر عند عدم النشاط (بدون أي تكلفة) وتتوسع تلقائياً تحت الحمل، مع سير عمل تطوير قائم على الفروع مستوحى من Git. بعد الاستحواذ، خفض Neon أسعاره بشكل كبير — حيث انخفضت تكاليف الحوسبة بنسبة 15 إلى 25% والتخزين من 1.75 دولار إلى 0.35 دولار لكل جيجابايت شهرياً. للشركات الناشئة وفرق التطوير، نموذج تسعير Neon (ادفع فقط مقابل ما تستخدمه، بدءاً من 0 دولار) هو نموذج تحويلي. والجدير بالملاحظة أن Neon يفيد بأن أكثر من 80% من قواعد البيانات المُجهزة على منصتهم يتم إنشاؤها الآن بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي وليس البشر — إشارة كاشفة لكيفية إعادة تشكيل التطوير المدفوع بالذكاء الاصطناعي للبنية التحتية لقواعد البيانات.

MongoDB: عملاق NoSQL يتكيف

MongoDB، قاعدة البيانات الوثائقية المهيمنة بأكثر من 54,500 عميل، يواجه نقطة تحول استراتيجية في 2026. الشركة التي نشرت NoSQL تجد نفسها الآن في سوق حيث:

1. دعم PostgreSQL لـJSON (عبر JSONB) أصبح كافياً للعديد من أحمال العمل الوثائقية التي كانت تتطلب MongoDB سابقاً

2. أحمال عمل الذكاء الاصطناعي تتطلب قدرات بحث متجه لم يكن يوفرها MongoDB في البداية

3. قواعد البيانات السحابية الأصلية بنماذج تسعير بدون خوادم تجذب سوق الشركات الناشئة الذي هيمن عليه MongoDB سابقاً

استجاب MongoDB بقوة:

MongoDB Atlas Vector Search، الذي أُطلق في معاينة عامة في منتصف 2023 وأصبح متاحاً بشكل عام منذ ديسمبر 2023، يضيف البحث بالتشابه المتجه الأصلي لنموذج MongoDB الوثائقي. يمكن للمطورين تخزين المستندات مع تمثيلات متجهة مضمنة والاستعلام عنها باستخدام بحث الجار الأقرب التقريبي (ANN) — مما يجمع بين استرجاع المستندات والبحث الدلالي في استعلام واحد، دون نشر قاعدة بيانات متجهة منفصلة. خلال 2024 و2025، تم تحسين Atlas Vector Search بشكل كبير مع التكميم المتجه وتحسين التوسع إلى مليارات المتجهات وتحسينات دقة الاسترجاع.

MongoDB 8.0 (صدر في أكتوبر 2024) جلب تحسينات أداء كبيرة: إنتاجية أسرع بنسبة 36% في أحمال القراءة، وأداء أسرع بنسبة 32% في القراءة/الكتابة المختلطة، وتشفير قابل للاستعلام محسّن (يتيح الاستعلامات على البيانات المشفرة)، ومجموعات سلاسل زمنية معززة. تعالج هذه التحسينات الانتقادات المتعلقة بالأداء التي دفعت تاريخياً العملاء ذوي الأحجام الكبيرة نحو PostgreSQL أو قواعد بيانات متخصصة.

منصة Atlas تطورت من قاعدة بيانات مُدارة إلى منصة بيانات شاملة تدمج البحث (Atlas Search، المبني على Lucene)، والنسخ بدون خوادم، والتحليلات في الوقت الحقيقي، واتحاد البيانات عبر مصادر متعددة. استراتيجية MongoDB هي جعل Atlas المنصة الموحدة التي يبني عليها المطورون التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي — مع الجمع بين التخزين الوثائقي والبحث المتجه والبحث النصي الكامل والتحليلات.

السؤال التنافسي هو ما إذا كان نهج MongoDB المتكامل (بحث متجه + مستندات في نظام واحد) أو النهج المتخصص (PostgreSQL للبيانات المهيكلة + Pinecone للمتجهات + Elasticsearch للبحث) سينتصر. للتطبيقات الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، بساطة MongoDB مقنعة. للأنظمة القائمة على PostgreSQL، قدرة pgvector على إضافة البحث المتجه دون قاعدة بيانات جديدة يصعب التغلب عليها.

قواعد البيانات المتجهة: انفجار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

الفئة الأسرع نمواً في سوق قواعد البيانات هي قواعد البيانات المتجهة — أنظمة مصممة خصيصاً لتخزين والبحث في التضمينات المتجهة عالية الأبعاد، وهي التمثيلات الرقمية التي تستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعي لفهم النصوص والصور والصوت وغيرها من البيانات غير المهيكلة.

كل تطبيق ذكاء اصطناعي يستخدم التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) أو البحث الدلالي أو محركات التوصية أو مطابقة التشابه يحتاج إلى مخزن متجهات. ومع أن RAG أصبح البنية المعمارية القياسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية، انفجر الطلب على قواعد البيانات المتجهة.

مزودو قواعد البيانات المتجهة الرائدون

Pinecone هو الرائد في سوق قواعد البيانات المتجهة المتخصصة. خدمته المُدارة بالكامل تتولى الفهرسة والاستعلام والتوسع دون إدارة البنية التحتية. تركيز Pinecone على البساطة (واجهة برمجة التطبيقات (API) أولاً، بدون ضبط تكوين) جعله الخيار الافتراضي لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، مع أكثر من 20,000 مؤسسة تستخدم المنصة. أطلق Pinecone تسعير بدون خوادم في مطلع 2024، مما خفض التكاليف بما يصل إلى 50 ضعفاً لأحمال العمل الصغيرة والمتوسطة وألغى الحد الأدنى للإنفاق الذي كان يحد من التبني سابقاً.

Weaviate يجمع بين البحث المتجه وطبقة رسم بياني للمعرفة، مما يتيح استعلامات هجينة تجمع بين التشابه المتجه والتصفية المهيكلة. Weaviate مفتوح المصدر (Apache 2.0)، مما يجعله جذاباً للمؤسسات التي تريد تجنب حبس المزود أو تحتاج إلى نشر محلي. خدمة Weaviate السحابية تنافس Pinecone في العرض المُدار.

Qdrant هي قاعدة بيانات متجهة أخرى مفتوحة المصدر اكتسبت زخماً بفضل محركها عالي الأداء المبني بلغة Rust وقدرات التصفية. يركز Qdrant على الموثوقية في الإنتاج ويدعم ميزات متقدمة مثل التصفية بالحمولة والبحث متعدد المتجهات وفهارس المتجهات المتفرقة.

Milvus، المطور أصلاً في Zilliz، هو أعرق قاعدة بيانات متجهة مفتوحة المصدر، مع مجتمع كبير وتبني قوي في الصين ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ. يدعم Milvus أنواعاً متعددة من الفهارس وهو في الإنتاج على نطاق واسع منذ فترة أطول من معظم المنافسين.

Chroma شق طريقه كأبسط قاعدة بيانات متجهة لتطوير الذكاء الاصطناعي — مصمم ليُضمّن مباشرة في تطبيقات Python بدون أي تكوين، مما يجعله الخيار المفضل للنماذج الأولية وتطبيقات RAG صغيرة النطاق.

pgvector: المتمرد من عالم PostgreSQL

القوة الأكثر تأثيراً في سوق قواعد البيانات المتجهة ليست قاعدة بيانات متجهة مخصصة على الإطلاق — إنها pgvector، إضافة PostgreSQL التي تضيف عمليات المتجهات إلى أكثر قواعد البيانات شعبية في العالم.

يتيح pgvector للمطورين تخزين التضمينات المتجهة جنباً إلى جنب مع بياناتهم العلائقية الحالية في نفس قاعدة بيانات PostgreSQL، والاستعلام عن المتجهات باستخدام تشابه جيب التمام ومسافة L2 والجداء الداخلي، وإنشاء فهارس الجار الأقرب التقريبي (ANN) للاسترجاع السريع. بما أن معظم التطبيقات تستخدم PostgreSQL بالفعل، فإن إضافة pgvector بسيطة للغاية — لا بنية تحتية جديدة ولا مزامنة بيانات ولا تعقيد تشغيلي إضافي.

تقلصت فجوة الأداء بين pgvector وقواعد البيانات المتجهة المتخصصة بشكل كبير. pgvector (حالياً في الإصدار 0.8.x) مع فهارس HNSW — المتاحة منذ الإصدار 0.5.0 والمحسّنة باستمرار — يوفر زمن استجابة للاستعلامات منافس لـPinecone لمجموعات البيانات التي تصل إلى عشرات الملايين من المتجهات. لغالبية تطبيقات RAG — التي تستعلم عن مجموعة مستندات من آلاف إلى ملايين قليلة من المتجهات — pgvector أكثر من كافٍ.

يجادل مزودو قواعد البيانات المتجهة المخصصة (بحق) بأنهم يقدمون أداءً متفوقاً على النطاق الأقصى (مليارات المتجهات)، وقدرات تصفية وبحث هجين أكثر تقدماً، وأدوات تشغيلية مصممة خصيصاً. لكن لغالبية التطبيقات، البساطة التشغيلية المتمثلة في «فقط أضف pgvector إلى PostgreSQL الحالي لديك» هي حجة مقنعة.

حدود NewSQL وHTAP

بعيداً عن الانفجار المتجه، يتقارب عالم قواعد البيانات نحو هدف طال البحث عنه: قواعد بيانات تتعامل مع أحمال العمل التحويلية (OLTP) والتحليلية (OLAP) في نظام واحد — يُسمى HTAP (المعالجة الهجينة للمعاملات والتحليلات).

CockroachDB يوفر SQL موزعاً مع اتساق قوي ونسخ عالمي وتقسيم تلقائي — متوافق مع بروتوكول PostgreSQL، مما يتيح الانتقال من PostgreSQL دون تغيير الشفرة البرمجية. CockroachDB موجه للتطبيقات الموزعة عالمياً التي تحتاج إلى دلالات معاملات متسقة عبر المناطق.

PlanetScale (متوافق مع MySQL) يوفر التفريع بدون خوادم وترحيل المخططات والتوسع الأفقي لأحمال MySQL. رغم تراجع حصة MySQL السوقية مقارنة بـPostgreSQL، جذب PlanetScale مجتمعاً وفياً من المطورين بسير عمل تفريع قاعدة البيانات المستوحى من Git.

TiDB (من PingCAP) هي قاعدة بيانات HTAP الرائدة من المنظومة الصينية، تجمع بين SQL المتوافق مع MySQL ومحركي تخزين بالصفوف (للمعاملات) وبالأعمدة (للتحليلات). يمكن لـTiDB أن تعمل كقاعدة بيانات تشغيلية ومستودع تحليلي في آن واحد، مما يلغي خطوط أنابيب ETL بينهما.

AlloyDB (من Google Cloud) هي قاعدة البيانات المتوافقة مع PostgreSQL من Google التي تقدم أداءً أسرع بأكثر من 4 مرات لأحمال العمل التحويلية وأسرع بما يصل إلى 100 مرة للاستعلامات التحليلية مقارنة بـPostgreSQL القياسي، باستخدام بنية تخزين مفصولة ومحرك أعمدة مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

اتخاذ القرار: إطار عمل لعام 2026

لقادة التقنية الذين يتخذون قرارات بشأن قواعد البيانات في 2026، تبسطت شجرة القرار رغم تعقيد المنظومة:

الخيار الافتراضي: PostgreSQL (مُدار على أي سحابة). إذا كان تطبيقك يحتاج بيانات علائقية أو مستندات JSON أو بحث متجه أو بحث نصي كامل أو بيانات سلاسل زمنية — PostgreSQL مع الإضافات المناسبة يتعامل مع كل ذلك في نظام واحد بأقل تعقيد تشغيلي وأقل مخاطر تبعية المزود.

إذا كنت بحاجة لتوسع متجه هائل (أكثر من مليار متجه): Pinecone (مُدار) أو Milvus/Weaviate (مستضاف ذاتياً/مُدار) إلى جانب قاعدة بياناتك الأساسية.

إذا كنت تبني على نموذج بيانات وثائقي: MongoDB Atlas، خاصة إذا كنت بحاجة لبحث متجه ونصي متكامل.

إذا كنت بحاجة لـSQL موزع عالمياً مع اتساق قوي: CockroachDB أو Google Spanner.

إذا كنت مرتبطاً بمنظومة سحابية: استخدم قاعدة البيانات المُدارة التي تتكامل بشكل أفضل — Aurora (لـAWS)، Cloud SQL/AlloyDB (لـGCP)، Azure Database for PostgreSQL (لـAzure).

الاتجاه العام هو التوحيد: تقلل المؤسسات عدد محركات قواعد البيانات التي تديرها، مستخدمة قابلية توسيع PostgreSQL وخدمات قواعد البيانات السحابية الأصلية المُدارة لتوحيد أحمال العمل التي كانت تتطلب سابقاً أنظمة متخصصة متعددة.

المصادر

• Gartner — Database Management Systems Market Share 2024
• Stack Overflow — Developer Survey 2025
• DB-Engines — Database Ranking
• DB-Engines — PostgreSQL DBMS of the Year 2024
• pgvector — Open Source Vector Similarity Search for Postgres
• Pinecone — Vector Database
• Weaviate — Open Source Vector Database
• Qdrant — Vector Search Engine
• MongoDB — Atlas Vector Search
• MongoDB 8.0 GA Announcement
• Neon — Serverless Postgres
• Databricks Acquires Neon
• CockroachDB — Distributed SQL
• Google Cloud — AlloyDB